大規模言語モデル (LLM) を SIEM ツールに統合する方法
- 重要なポイント
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LLM は SIEM にどのように統合されますか?
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。 -
SIEM における LLM の実際的な使用例は何ですか?
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、SOC における人間と機械の相互作用を改善します。
セキュリティ情報イベント管理（SIEM）ツールは、最も広範かつ複雑な環境であっても、包括的な洞察を得るための実証済みの方法を提供します。SIEMは、ネットワークの隅々からログデータを集約することで、インフラ全体を一元的に把握できます。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）がもたらす新たな可能性、特にSIEMツールについて考察します。
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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。
SIEM における LLM: 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 は、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った場合に、フィッシングの兆候を確認するのに役立ちます。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試みの兆候は、攻撃が完全に実行される前に捕捉できます。
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
アナリストの時間は非常に重要であるため、新しい SIEM ツールを導入して経験を積む際には、組織のセキュリティ体制に特別な注意と慎重さが求められます。アナリストがまだツールを最大限に活用できていない場合、セキュリティ体制の向上が実現されていないため、まだ実現できていないことがあります。
アナリストがツールの複雑さを自然に理解するのを待つことも可能ですが、それは最も効率的な方法ではありません。逆に、長時間のツール トレーニングのためにアナリストを日常業務から引き離すのも同様に非効率的です。完璧な妥協点を見つけるには、アクセス可能な LLM 機能を新しい SIEM ツールに組み込むことができます。これにより、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でき、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 SIEM ツールに統合することで、組織はサイバーセキュリティの体制を改善し、運用を効率化し、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の収集、保存、分析、アクティビティの監視とレビューが含まれます。これは、SIEMツールが組織内のシステムを分析および保護する方法の基礎です。たとえば、M-31-21などの政府指令では、これらのログを最低XNUMX年間保存する必要があると規定されています。クラウドLLMプラットフォームでは、ユーザーリクエストとIDに関する効率的なデータキャプチャがすでに可能になっています。 SIEMアーキテクチャは、効率的なログ管理に向けてすでに成熟しつつある比較的ログの多い LLM でも、SIEM ツールの自動ログ分析によりセキュリティ上のメリットが得られます。
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