Stellar Cyber ​​Open XDR-logo
Ontdek
Sluit dit zoekvak.
Stellar Cyber ​​Open XDR-logo
Stellar Cyber ​​Open XDR-logo

Inhoudsopgave

AI SIEM: de zes componenten van AI-gebaseerde SIEM

AI transformeert SIEM-systemen (Security Information and Event Management) fundamenteel en markeert een aanzienlijke verschuiving in cyberbeveiliging. Door AI te integreren evolueren SIEM-oplossingen verder dan traditionele, op regels gebaseerde raamwerken en bieden ze verbeterde detectie van bedreigingen, voorspellende analyses en geautomatiseerde reactiemechanismen. Deze integratie pakt de toenemende complexiteit en omvang van cyberdreigingen aan, waardoor cyberbeveiliging proactiever en op inlichtingen gebaseerd wordt. In dit artikel wordt onderzocht hoe AI-gestuurde SIEM de cyberbeveiliging hervormt, waarbij de nadruk ligt op de uitdagingen van oudere SIEM-systemen en de kansen die AI en machine learning bieden. Graag gedaan Lees hier meer over AI/ML in cyberbeveiliging.

Wat is AI-gebaseerde SIEM?

SIEM-systemen hebben het cyberbeveiligingslandschap vanaf het begin getransformeerd en bieden een nieuwe manier om fragmentarische beveiligingsinformatie te consolideren tot een samenhangend geheel. Door kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) te integreren, kunnen deze oplossingen niet alleen grote hoeveelheden gegevens verwerken en normaliseren, maar ook patronen en afwijkingen analyseren die op een beveiligingsincident kunnen duiden.

Een van de fundamentele processen in AI-gebaseerde SIEM is dataaggregatie. Dit verwijst naar het verzamelen van beveiligingsgegevens uit een groot aantal bronnen, waaronder netwerkapparaten, servers, databases, applicaties en meer. Het bereik van de verzamelde gegevens is uitgebreid en omvat logboeken, gebeurtenisgegevens, informatie over bedreigingen en andere soorten beveiligingsgerelateerde informatie. In een diverse digitale omgeving is deze data-aggregatie van cruciaal belang, omdat het een alomvattend beeld geeft van de beveiligingspositie van een organisatie. De uitdaging ligt echter in de diversiteit van de dataformaten en -structuren. Dit is waar normalisatie een rol speelt. Normalisatie is het proces waarbij onbewerkte beveiligingsgegevens uit verschillende bronnen worden omgezet in een consistent, gestandaardiseerd formaat. Deze stap is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat het AI SIEM-systeem de gegevens nauwkeurig kan analyseren en correleren, ongeacht de herkomst ervan. Het gaat om het op één lijn brengen van ongelijksoortige gegevenstypen en -formaten in een uniform model, waardoor het voor AI-algoritmen gemakkelijker wordt om de gegevens effectief te verwerken en analyseren.

Het opvallende kenmerk van AI SIEM-systemen is hun vermogen om deze cruciale processen van gegevensaggregatie en normalisatie te automatiseren. Door gebruik te maken van AI en ML kunnen deze systemen veel sneller gegevens doorzoeken en beveiligingsgegevens op intelligente wijze sorteren, aggregeren en normaliseren. Deze automatisering vermindert de tijd en moeite die traditioneel voor deze taken nodig is aanzienlijk, waardoor beveiligingsteams zich kunnen concentreren op meer strategische aspecten van cyberbeveiliging.

Zodra de gegevens zijn samengevoegd en genormaliseerd, gebruikt AI-gebaseerde SIEM AI-algoritmen om de detectie van bedreigingen te verbeteren. Deze algoritmen zijn getraind om de handtekeningen van bekende bedreigingen te herkennen en nieuwe, zich ontwikkelende bedreigingen te detecteren door middel van de analyse van gedragspatronen. Deze mogelijkheid is van cruciaal belang in een steeds veranderend dreigingslandschap. Door gebruik te maken van de kracht van AI en ML kunnen deze systemen potentiële beveiligingsinbreuken voorzien voordat deze zich voordoen. Deze voorspellende analyse is gebaseerd op het onderzoek van trends en patronen in de gegevens, waardoor organisaties hun verdediging tegen verwachte bedreigingen proactief kunnen versterken.

Voordat we ons verdiepen in de unieke componenten van AI-gestuurde SIEM, Lees hier meer over wat SIEM is.

6 componenten van AI-aangedreven SIEM

De toegenomen capaciteit van AI-gestuurde SIEM kan het intimiderend doen lijken – of overhyped. Een diepe duik in de nieuwe en verbeterde componenten kan enig licht werpen op de ware mogelijkheden van de volgende fase in de SIEM-evolutie.

#1. Gegevensverwerking

AI SIEM-systemen beginnen met het aggregeren van gegevens uit verschillende bronnen, zoals netwerkapparaten, servers, databases en applicaties. Deze gebeurtenisgegevens bestrijken de breedte van uw netwerkinfrastructuur, maar de gebeurtenissen die worden gegenereerd door servers, cloudapparaten en Wi-Fi-toegangspunten hebben bijna altijd verschillende vormen. Terwijl applicaties constante stromen logboeken creëren, kunnen firewalls hun eigen gebeurtenisgegevens hebben en beveiligingsgerelateerde informatie die moet worden verwerkt. De enorme diversiteit van deze gegevens heeft in het verleden de handmatige analyse-inspanningen enorm vertraagd, waardoor ernstige vertragingen stroomafwaarts zijn ontstaan. SIEM pakt dit aan door middel van normalisatie: na opname worden de onbewerkte gegevens omgezet in een gestandaardiseerd formaat, waardoor consistentie en nauwkeurigheid in de gegevensanalyse wordt gegarandeerd, ongeacht de bron. AI en ML automatiseren deze processen aanzienlijk, waardoor de snelheid en intelligentie waarmee beveiligingsgegevens worden samengevoegd en genormaliseerd worden vergroot, waardoor de handmatige inspanning en tijd die daarmee gemoeid is opnieuw wordt verminderd.
Dit is te danken aan de volgende componenten:

#2. Big Data-bronnen

Traditionele SIEM ligt dicht bij de Big Data-aanpak van AI – de eerste behandelt alleen de gegevensopname op een veel kleinere schaal. De nieuwe architectuur rond de data-hongerige aanpak van AI heeft ongelooflijke verbeteringen opgeleverd in de manier waarop we met grote hoeveelheden informatie omgaan. Een voorbeeld is Big Data ETL – dat het proces van het laden van gegevens naar gecentraliseerde datameren stroomlijnt in een goed gedefinieerd, consistent en realtime proces. Deze enorme upgrade geeft uw SIEM toegang tot de enorme hoeveelheden informatie die rond uw tech-stack wervelt – en de belangrijke functies eruit te halen. Deze aanpak biedt veel meer mogelijkheden voor de enorme hoeveelheid gegevens die door uw SIEM-tooling wordt opgenomen.
Het gaat echter niet alleen om meer van dezelfde datapunten: AI ontsluit geheel nieuwe analysemogelijkheden. NLP kan bijvoorbeeld worden gebruikt om op tekst gebaseerde gegevens zoals systeemlogboeken, netwerkverkeer en gebruikerscommunicatie te analyseren op mogelijke bedreigingen. Op deze manier maakt AI nu, in plaats van uitsluitend te vertrouwen op loganalyse, identificatie van social engineering-aanvallen binnen interne en publieke communicatie mogelijk als onderdeel van uw AI-gestuurde SIEM-mogelijkheden. Terwijl NLP zich uitsluitend richt op taalanalyse, beschikt AI SIEM over User and Entity Behavior Analytics (UEBA), waarbij ML-algoritmen worden gebruikt om het normale gedrag van gebruikers en entiteiten te begrijpen en afwijkingen te detecteren die op een bedreiging kunnen duiden.

#3. Gegevensverrijking

Elk individueel stukje data fungeert als een baksteen in de verdedigingsmuren van uw organisatie. Het is echter van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat deze datapunten van zo hoog mogelijke kwaliteit zijn. Dit is waar dataverrijking een klasse apart wordt. Relevante extra informatie kan zo simpel zijn als geolocatiegegevens: door het IP-adres te identificeren, krijgen analisten een momentopname van locatiegebaseerd gedrag. Identiteitscontext kan verder een belangrijke rol spelen bij geautomatiseerde gegevensverrijking. Aangezien IAM-systemen helpen het gedrag van een eindgebruiker te dicteren en te definiëren, kan het in realtime vergelijken van hun logboeken hiermee eventuele oorzaken van bezorgdheid ophelderen.

#4. Patroonherkenning

Terwijl gebruikersgedrag, lognormalisatie en verrijking je allemaal helpen om je een zo compleet mogelijk beeld van je tech-stack te geven, gedijt SIEM in zijn vermogen om de volledige tech-stack in realtime te analyseren. Op deze manier is het mogelijk om de ruis weg te nemen en te focussen op de subtiele afwijkingen die op een inbreuk op de beveiliging kunnen duiden.

Deze algoritmen kunnen ongestructureerde gegevens zoals documenten, binaire bestanden en afbeeldingen verder verwerken, waardoor de analyse van een breed scala aan gegevensbronnen op potentiële bedreigingen mogelijk wordt. De verrijkte gegevens zijn gecorreleerd aan specifieke entiteiten zoals gebruikers, hosts of IP-adressen, waardoor de aggregatie van gebeurtenissen wordt vergemakkelijkt en het zoeken naar verrijkte gebeurtenissen in verschillende gegevensbronnen mogelijk wordt gemaakt. Deze correlatie helpt bij het aggregeren van risicoscores en het toekennen ervan aan entiteiten – wanneer er naar wordt verwezen met een basislijn van 'normaal' gedrag, kan de patroonherkenning van AI SIEM correlaties identificeren die mensen mogelijk niet met elkaar in verband brengen.

#5. Geautomatiseerde respons op incidenten

In het geval van een gedetecteerde dreiging geeft AI SIEM-systemen de mogelijkheid om delen van het incidentresponsproces te automatiseren. Dit omvat het automatisch activeren van waarschuwingen, het implementeren van vooraf gedefinieerde responsacties of het orkestreren van complexe responsworkflows. Een voorbeeld hiervan is dat van de geautomatiseerde dynamische workflow – waarbij de workflow die wordt ingevoerd na een potentiële dreiging, wordt afgestemd op de dreiging in kwestie.

#6. Voorspellende analyse

AI SIEM-systemen maken gebruik van voorspellende analyses om potentiële toekomstige bedreigingen te voorspellen door historische beveiligingsgegevens te analyseren en patronen te identificeren. Dankzij deze mogelijkheid kunnen organisaties hun systemen proactief beveiligen, in plaats van te reageren op bedreigingen zodra deze zich voordoen. Deze kennisbasis zorgt ervoor dat de AI-modellen die de kern van de oplossing vormen, steeds nauwkeurigere beveiligingsreacties en benaderingen voor incidentpreventie kunnen ontwikkelen naarmate de tijd verstrijkt en er meer gegevens worden verzameld.

Het voortdurende leren van problemen uit het verleden verbetert de nauwkeurigheid en robuustheid van op AI gebaseerde SIEM-systemen tegen steeds wreder wordende cyberdreigingen. Uiteindelijk integreert AI-gestuurde SIEM verschillende componenten zoals AI, ML, deep learning, NLP en UEBA, die allemaal de traditionele SIEM-mogelijkheden verbeteren. Deze integratie leidt tot intelligentere, efficiëntere en proactievere cyberbeveiligingsmaatregelen – cruciaal in het steeds evoluerende landschap van cyberdreigingen.

Hoe AI-gestuurde SIEM uw SOC kan verbeteren

Oudere SIEM-benaderingen hebben ervoor gezorgd dat teams blootstaan ​​aan zowel aanvallen als overweldigende hoeveelheden vals alarm. Dit komt omdat traditionele SIEM sterk afhankelijk is van vooraf gedefinieerde bedreigingssignaturen en beleid voor het omgaan met bedreigingen. Deze aanpak kampt met zero-day-aanvallen en geavanceerde technieken die nog niet zijn geprofileerd in cybersecurity-frameworks. AI SIEM stroomlijnt de processen voor het verzamelen van beveiligingsgegevens uit diverse bronnen en het converteren van deze onbewerkte gegevens naar een consistent, gestandaardiseerd formaat. Het verbetert ook de gegevens met aanvullende informatie, zoals informatie over bedreigingen, waardoor de afhankelijkheid van uw team van handmatige regelimplementatie drastisch wordt verminderd.

Hoewel conventionele SIEM-systemen schaalbaarheid bieden, schieten ze vaak tekort in het omgaan met het immense datavolume en de complexiteit die gepaard gaan met moderne netwerken die worden beïnvloed door AI. De enorme hoeveelheid logboeken en gebeurtenisinformatie kan overweldigend zijn, waardoor het een uitdaging wordt om effectief te monitoren en te reageren. Deze beperking kan door kwaadwillenden worden uitgebuit om gedistribueerde aanvallen uit te voeren die de mogelijkheden van traditionele SIEM-systemen te boven gaan. Op AI gebaseerde SIEM is in staat grote hoeveelheden gegevens te analyseren op een schaal die anders onbereikbaar zou zijn.

Ten slotte zijn traditionele SIEM-systemen bij de implementatie ervan op verschillende struikelblokken gestuit. Op regels gebaseerde SIEM vereist een groot aantal getrainde medewerkers om waarschuwingen te verifiëren en problemen op te lossen. Het cyberbeveiligingsveld is echter gevaarlijk dun, met een tekort aan hoogopgeleid personeel. Voor degenen die al getraind zijn en in de praktijk werkzaam zijn, kunnen voortdurende waarschuwingen hen gevaarlijk dicht bij een burn-out houden. Hoe revolutionair AI-gestuurde SIEM ook is op het gebied van gegevensverzameling en -analyse, de menselijke impact is net zo belangrijk. Teamleden worden bijvoorbeeld verlost van de tijdrovende taken van handmatige agentimplementatie en data-analyse. Geautomatiseerd
mechanismen voor incidentrespons stroomlijnen het proces van het aanpakken van bedreigingen, waardoor de tijd en mankracht die nodig zijn voor elk incident worden verminderd. Tenslotte – en misschien wel het belangrijkste – het vermogen van AI om het verschil te leren en te zien tussen normale en verdachte activiteiten, waardoor het aantal valse positieven wordt verminderd en teams zich kunnen concentreren op de echte bedreigingen.

De snelheid waarmee AI momenteel doorgaat, is reden tot nog meer optimisme: het vermogen om complexe regelsets en dreigingsbeheer in eenvoudig Engels te vertalen is een onderdeel van AI-gestuurde SIEM die zou kunnen helpen de kenniskloof te overbruggen die momenteel hele industrieën bedreigt. Ontdek meer voor meer informatie geautomatiseerde SOC-mogelijkheden hier.

AI-aangedreven SIEM-oplossing voor geavanceerde detectie van bedreigingen

De volgende generatie SIEM-oplossing van Stellar Cyber ​​vertegenwoordigt een sprong voorwaarts in het cyberbeveiligingsbeheer, waarbij de kracht van AI wordt benut om ongekende mogelijkheden voor detectie en reactie op bedreigingen te bieden. Dit AI-gestuurde SIEM-platform van de volgende generatie is ontworpen om tegemoet te komen aan het veranderende landschap van cyberdreigingen en biedt geavanceerde analyses en een uitgebreide beveiligingsstrategie

De kern van onze SIEM-oplossing wordt gevormd door de ingebouwde AI, die de functionaliteit ervan ver boven traditionele systemen uitbreidt. Deze AI-mogelijkheid maakt realtime analyse van grote hoeveelheden gegevens mogelijk, waardoor potentiële bedreigingen snel worden geïdentificeerd en de tijd tussen detectie en reactie op bedreigingen wordt verkort. Deze efficiëntie is van cruciaal belang om de impact van beveiligingsincidenten te beperken. De analysecomponent van ons AI-systeem is in staat voortdurend te leren van en zich aan te passen aan nieuwe bedreigingen. Door patronen en gedrag in de loop van de tijd te analyseren, kan het systeem potentiële inbreuken op de beveiliging voorspellen en preventief aanpakken, waardoor het een essentieel instrument is voor proactief cyberbeveiligingsbeheer.

Bovendien is de AI-gestuurde SIEM-oplossing van Stellar ontworpen met een gebruiksvriendelijke interface, die ervoor zorgt dat zelfs teams met beperkte technische expertise hun cyberbeveiliging effectief kunnen beheren. Het systeem biedt duidelijke, bruikbare inzichten, waardoor beveiligingsteams snel weloverwogen beslissingen kunnen nemen. De schaalbaarheid van Stellar’s ​​next-gen SIEM is ook opmerkelijk. Of het nu gaat om een ​​kleine onderneming of een grote onderneming, het platform kan grote hoeveelheden gegevens verwerken zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Deze schaalbaarheid zorgt daarvoor
Organisaties van elke omvang kunnen profiteren van de geavanceerde cyberbeveiligingsmogelijkheden van Stellar.

Samenvattend biedt de volgende generatie SIEM-oplossing van Stellar Cyber, met zijn ingebouwde AI en geavanceerde analyses, een robuuste en geavanceerde benadering van cyberbeveiliging. Het is een essentieel hulpmiddel voor organisaties die hun beveiligingspositie willen verbeteren in het licht van steeds geavanceerdere cyberdreigingen. Om het volledige potentieel van Stellar’s ​​next-gen SIEM-platform en zijn AI-mogelijkheden te verkennen, ontdek meer over onze Mogelijkheden van het volgende generatie SIEM-platform.

Scroll naar boven