大規模言語モデル（LLM）を統合する方法 SIEM ツール
- 重要なポイント
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LLMはどのように統合されるか SIEM?
これらは、自然言語クエリをサポートし、インシデントを要約し、自動トリアージを支援します。 -
LLM がセキュリティ運用において価値があるのはなぜですか?
複雑なデータを直感的に解釈することで、スキル障壁を下げ、ノイズを減らし、調査を加速します。 -
LLMの実際の使用例は何ですか？ SIEM?
インシデント レポートを自動生成し、アナリストの質問に回答し、脅威のコンテキストを相関させます。 -
セキュリティにおける LLM の限界は何ですか?
幻覚や無関係な応答を避けるには、ガードレール、コンテキスト検証、調整が必要です。 -
Stellar Cyber はプラットフォーム内で LLM をどのように使用しますか?
LLMを統合することで、調査を強化し、アラートの概要を提供し、現場における人間と機械のインタラクションを改善します。 SOC.
セキュリティ情報とイベント管理 (SIEM）ツールは、最も広範かつ複雑な環境でも、洞察を得るための実証済みの方法を提供します。ネットワークの隅々からログデータを集約することで、 SIEMは、インフラ全体を一元的に可視化します。この可視性は非常に重要ですが、適切な情報を適切な担当者に届けることが、防御のボトルネックとなる場合もあります。この記事では、サイバーセキュリティにおける大規模言語モデル（LLM）の新たな可能性について、特に以下の点について考察します。 SIEM ツール。
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攻撃者はすでに重要なシステムに対してLLMを使用している
GenAIが ソーシャルエンジニアリング攻撃の変革しかし、公開されているLLMは、他のさまざまな方法で高度な脅威グループを支援しています。マイクロソフトの最新の サイバーシグナルレポート ロシア軍の諜報部隊などのグループが GenAI とどのように偵察活動を行ってきたかを詳しく説明します。
Forest Blizzard と呼ばれるこの脅威グループの主な焦点の 1 つは、ウクライナの衛星およびレーダー技術の調査です。これには、ChatGPT に技術的な設計図と通信プロトコルの説明を提供するよう要求することが含まれます。他の国家支援グループも同様の方法で OpenAI のツールを使用していることが確認されています。CCP 支援の Salmon Typhoon は、著名人や米国の影響力に関する情報の入手に積極的に使用しています。基本的に、LLM はすでに脅威アクターの情報収集ツールキットの一部になっています。彼らはさらに、ファイル操作などのスクリプト技術を強化するために LLM を使用しています。
LLMの SIEM: 大規模言語モデルの適用方法
1. フィッシング分析
統合セキュリティをサポートするセキュリティツールとして、 SIEM 攻撃者がエンドユーザーに対してフィッシング攻撃を行う場合、フィッシング攻撃の兆候を裏付けるのに役立ちます。データ漏洩の疑いや既知の敵対ホストとの通信など、フィッシング攻撃の兆候を、攻撃が完全に実行される前に検知することができます。
しかし、フィッシング攻撃は、適切なメッセージが適切なユーザーに適切なタイミングで届くかどうかにほぼ限定されています。言語モデルとして、LLM はメッセージの意図を分析するのに最適です。添付ファイルや URL の有効性を評価するプロアクティブなチェックとバランスと組み合わせることで、フィッシング防止は LLM の継続的な人気から大きな恩恵を受けるセキュリティ メカニズムの 1 つです。これらの LLM のおかげで、従業員教育も改善が期待できます。セキュリティ チームが模擬攻撃でより現実的で適応性の高い電子メール、ボイスメール、SMS メッセージを作成できるようにすることで、従業員は間一髪で本物を検出できます。検出と教育のこの二重のアプローチにより、フィッシング攻撃がすり抜けるリスクが大幅に軽減されます。
2. 迅速なインシデント分析
サイバーセキュリティ インシデントはいつでも発生する可能性があるため、セキュリティ アナリストが迅速に対応してその影響を封じ込め、軽減することが重要です。攻撃者はすでに LLM を使用してソフトウェアやシステムの潜在的な脆弱性を理解して特定していますが、同じアプローチが双方向に機能します。
迅速な対応が求められる瞬間に、オンコールアナリストは概要をすばやく把握することで、より広範なパズルを素早く組み立てることができます。これらの LLM は、異常検出に役立つだけでなく、セキュリティ チームがこれらの異常を調査する際にガイドとしても役立ちます。さらに、パスワードのリセットや侵害されたエンドポイントの隔離など、特定のインシデントへの対応を自動化できるため、インシデント対応プロセスを効率化できます。
3. SIEM ツールのオンボーディング
アナリストの時間の重要性は、新しい分野に着手し経験を積む際に、 SIEM ツール – 組織のセキュリティ体制には、特別な注意と慎重さが必要です。アナリストがツールの能力を最大限に活用することにまだ慣れていない場合、セキュリティ体制の向上を図るための未実現のメリットがまだ存在します。
アナリストがツールの複雑な部分を自然に理解できるように待つことも可能ですが、必ずしも最も効率的な方法とは言えません。逆に、日々の業務から引き離して長時間のツールトレーニングを行うのも同様に非効率的です。最適な中間点として、アクセスしやすいLLM機能を新しいツールに組み込むことができます。 SIEM このツールは、ナビゲーション、統合、使用の代替のより高速な方法を提案し、アナリストが本当に必要とするときにスキル ギャップを埋めるのに役立ちます。
4. インシデント対応計画
インシデント対応計画 (IRP) は、マルウェア感染などのさまざまな障害から回復するために組織が取らなければならない必要な手順を概説します。これらの計画では、アカウントの保護やネットワーク機器の隔離などの特定のアクションをガイドするために、標準操作手順 (SOP) を利用することがよくあります。しかし、多くの企業では最新の SOP がないかまったく存在せず、ストレスの高いインシデントの管理をスタッフに頼るという単純な状況になっています。
LLM は、最初の IRP の起草、ベスト プラクティスの提案、ドキュメントのギャップの特定において重要な役割を果たすことができます。また、複雑なセキュリティとコンプライアンスの情報を関連性のあるわかりやすい要約に変換することで、関係者の関与をサポートし、促進することもできます。これにより、意思決定が強化され、危機時にスタッフが優先順位を付けるのに役立ちます。
LLMを統合することで SIEM ツールを活用することで、組織はサイバーセキュリティの体制を改善し、業務を効率化し、インシデント対応能力を強化して、進化する脅威に適切に対処できるようになります。
コンプライアンスに関する考慮事項
データ管理
ログ管理
ログ管理には、コンピュータで生成されたログファイルを収集、保存、分析してアクティビティを監視およびレビューすることが含まれます。これは、 SIEM ツールは組織内のシステムを分析・保護します。例えば、M-31-21などの政府指令では、これらのログを最低1年間保存することが義務付けられています。クラウドLLMプラットフォームは、ユーザーリクエストやIDに関する効率的なデータキャプチャを既に可能にしており、 SIEM アーキテクチャはすでに効率的なログ管理に向けて成熟しつつある比較的対数的なLLMであっても、セキュリティ上の利点がある。 SIEM ツールの自動ログ分析。
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