Hoe integreer je grote taalmodellen (LLM's) in SIEM Tools
- Key Takeaways:
-
Hoe worden LLM's geïntegreerd in SIEM?
Ze ondersteunen zoekopdrachten in natuurlijke taal, vatten incidenten samen en helpen bij geautomatiseerde triage. -
Waarom zijn LLM's waardevol bij beveiligingsoperaties?
Ze verlagen de vaardigheidsdrempel, verminderen ruis en versnellen onderzoeken doordat ze complexe gegevens intuïtief interpreteren. -
Wat zijn praktische toepassingsmogelijkheden voor LLM's in SIEM?
Automatisch incidentrapporten genereren, vragen van analisten beantwoorden en de context van bedreigingen correleren. -
Wat zijn de beperkingen van LLM's op het gebied van beveiliging?
Ze vereisen beperkingen, contextvalidatie en afstemming om hallucinaties en irrelevante reacties te voorkomen. -
Hoe gebruikt Stellar Cyber LLM's in haar platform?
Het integreert LLM's om onderzoeken te verbeteren, waarschuwingssamenvattingen te leveren en de interactie tussen mens en machine te verbeteren. SOC.
Beveiligingsinformatie en evenementenbeheer (SIEMDeze tools bieden een beproefde manier om inzicht te verkrijgen in zelfs de meest uitgestrekte en complexe omgevingen. Door loggegevens uit alle hoeken van uw netwerk te verzamelen, SIEMGrote taalmodellen (LLM's) bieden een gecentraliseerd overzicht van uw gehele infrastructuur. Deze zichtbaarheid is cruciaal, maar soms kan het verstrekken van de juiste informatie aan de juiste persoon de grootste belemmering vormen voor uw beveiliging. Dit artikel onderzoekt de nieuwe mogelijkheden die grote taalmodellen (LLM's) bieden in de cybersecurity, met name met betrekking tot SIEM gereedschap.
Volgende generatie SIEM
Stellar Cyber Next-Generation SIEM, als een cruciaal onderdeel binnen de Stellar Cyber Open XDR Platform...
Ervaar AI-aangedreven beveiliging in actie!
Ontdek de geavanceerde AI van Stellar Cyber voor onmiddellijke detectie en reactie op bedreigingen. Plan vandaag nog uw demo!
Aanvallers gebruiken al LLM's tegen kritieke systemen
We hebben al besproken hoe GenAI is transformatie van social engineering-aanvallen, maar publiekelijk beschikbare LLM's helpen geavanceerde dreigingsgroepen op talloze andere manieren. De meest recente van Microsoft Cybersignalenrapport beschrijft hoe groepen zoals de inlichtingendienst van het Russische leger verkenningen hebben uitgevoerd met GenAI.
Een belangrijk aandachtspunt van de dreigingsgroep – genaamd Forest Blizzard – is de verkenning van satelliet- en radartechnologieën in Oekraïne. Dit omvatte verzoeken aan ChatGPT om technische blauwdrukken en uitleg van communicatieprotocollen te leveren. Er is waargenomen dat andere door het land gesteunde groepen de tools van OpenAI op vergelijkbare manieren gebruiken: het door de CCP gesteunde Salmon Typhoon gebruikt het actief om informatie te verzamelen over spraakmakende individuen en de Amerikaanse invloed. In wezen zijn LLM's al onderdeel geworden van de toolkits voor het verzamelen van inlichtingen door dreigingsactoren. Ze gebruiken verder LLM's om scripttechnieken zoals bestandsmanipulatie te verbeteren.
LLM's in SIEMHoe grote taalmodellen worden toegepast
1. Phishing-analyse
Als beveiligingstool die geïntegreerde beveiliging ondersteunt, SIEM Kan helpen bij het bevestigen van indicatoren van phishing wanneer aanvallers het tegen eindgebruikers gebruiken. Indicatoren van pogingen tot phishing, zoals vermoedelijke datalekken en communicatie met bekende vijandige hosts, kunnen worden opgespoord voordat een aanval volledig is uitgevoerd.
Phishing-aanvallen zijn echter vrijwel uitsluitend afhankelijk van het feit dat de juiste boodschap op het juiste moment de juiste gebruiker bereikt. Als taalkundige modellen zijn LLM's perfect geschikt voor het analyseren van de bedoeling van een bericht; In combinatie met de proactieve checks and balances die de geldigheid van bijgevoegde bestanden of URL's beoordelen, is phishing-preventie een beveiligingsmechanisme dat enorm kan profiteren van de aanhoudende populariteit van LLM's. Zelfs de opleiding van werknemers kan dankzij deze LLM's verbeteringen verwachten. Door beveiligingsteams te helpen realistischere en adaptievere e-mails, voicemails en sms-berichten te creëren in nepaanvallen, kunnen uw medewerkers de echte aanvallen op het nippertje detecteren. Deze dubbele aanpak van detectie en voorlichting verkleint aanzienlijk het risico dat phishing-aanvallen erdoorheen glippen.
2. Snelle incidentanalyse
Cyberveiligheidsincidenten kunnen zich op elk moment voordoen, waardoor het voor veiligheidsanalisten van cruciaal belang is om snel te reageren om de gevolgen ervan te beperken en te verzachten. En hoewel aanvallers al LLM's gebruiken om potentiële kwetsbaarheden in software en systemen te begrijpen en te identificeren, kan dezelfde aanpak in beide richtingen werken.
Op momenten waarop een snelle reactie vereist is, kan een snel overzicht de analisten van wacht de mogelijkheid bieden om snel de bredere puzzel op te lossen. Deze LLM's helpen niet alleen bij het opsporen van afwijkingen, maar begeleiden ook beveiligingsteams bij het onderzoeken van deze afwijkingen. Bovendien kunnen ze de reacties op specifieke incidenten automatiseren, zoals het opnieuw instellen van wachtwoorden of het isoleren van gecompromitteerde eindpunten, waardoor het reactieproces op incidenten wordt gestroomlijnd.
3. SIEM Tool-onboarding
De cruciale waarde van de tijd van analisten betekent dat – tijdens het inwerken en het opdoen van ervaring met een nieuw team – SIEM De tool – de beveiligingspositie van de organisatie vereist extra aandacht en voorzichtigheid. Als een analist nog niet vertrouwd is met het optimaal benutten van een tool, zijn er nog onbenutte mogelijkheden om de beveiligingspositie te verbeteren.
Hoewel het mogelijk is om af te wachten en je analisten de fijne kneepjes van een tool op een natuurlijke manier te laten ontdekken, is dat zeker niet de meest efficiënte manier. Omgekeerd is het net zo inefficiënt om ze uit hun dagelijkse taken te halen voor een langdurige training in een tool. Een toegankelijke LLM-functie (Learning Learning Module) kan de perfecte middenweg bieden door deze in een nieuwe tool te integreren. SIEM een tool die alternatieve, snellere manieren van navigeren, integreren en gebruiken kan suggereren, waardoor de vaardigheidskloof wordt gedicht wanneer analisten dat echt nodig hebben.
4. Planning van incidentrespons
Incident Response Plans (IRP's) schetsen de noodzakelijke stappen die een organisatie moet nemen om te herstellen van verschillende storingen, zoals malwarebesmettingen. Deze plannen zijn vaak afhankelijk van Standard Operating Procedures (SOP's) om specifieke acties te begeleiden, zoals het beveiligen van een account of het isoleren van netwerkapparatuur. Veel bedrijven beschikken echter niet over up-to-date SOP's of hebben deze helemaal niet, waardoor er ronduit naïef wordt vertrouwd op het personeel om incidenten met hoge stress te beheersen.
LLM's kunnen een cruciale rol spelen bij het opstellen van initiële IRP's, het voorstellen van beste praktijken en het identificeren van lacunes in de documentatie. Ze kunnen ook de betrokkenheid van belanghebbenden ondersteunen en bevorderen door complexe beveiligings- en compliance-informatie om te zetten in relevante en toegankelijke samenvattingen. Dit verbetert de besluitvorming en helpt het personeel prioriteiten te stellen in tijden van crisis.
Door LLM's te integreren in SIEM Met behulp van deze tools kunnen organisaties hun cyberbeveiliging verbeteren, hun bedrijfsvoering stroomlijnen en hun mogelijkheden voor incidentrespons versterken, zodat ze beter voorbereid zijn op steeds veranderende bedreigingen.
Nalevingsoverwegingen
Data Management
Log management
Logbeheer omvat het verzamelen, opslaan en analyseren van door de computer gegenereerde logbestanden om activiteiten te monitoren en te beoordelen: het vormt de basis van hoe SIEM Tools analyseren en beschermen de systemen binnen uw organisatie. Zo schrijven overheidsrichtlijnen zoals M-31-21 voor dat deze logbestanden minimaal een jaar bewaard moeten worden. Cloud LLM-platforms maken al een gestroomlijnde vastlegging van gegevens rondom gebruikersverzoeken en identiteit mogelijk; en als SIEM De architectuur ontwikkelt zich al richting efficiënt logbeheer.Zelfs relatief log-intensieve LLM's bieden voordelen voor de beveiliging dankzij SIEM geautomatiseerde loganalyse van de tools.
Bereik de volgende generatie SIEM Potentieel met Stellar Cyber
De overstap maken naar machine learning-gestuurde technologie. SIEM Dit hoeft geen totale herziening van uw bredere beveiligingssystemen te vereisen. Kies in plaats daarvan een tool die zowel de nieuwste generatie beveiligingsoplossingen biedt. SIEM en integreert met al uw apparaten, netwerken en beveiligingsoplossingen. Stellar Cyber's Next-Gen SIEM biedt een uniforme, AI-gestuurde oplossing die vereenvoudigt en een boost geeft.
