AI SIEM: 6 komponentów SIEM opartych na sztucznej inteligencji
- Kluczowe dania na wynos:
-
Czym jest SIEM oparty na sztucznej inteligencji?
Rozszerza tradycyjny system SIEM o technologię AI/ML, aby zautomatyzować korelację danych, modelowanie zachowań i predykcyjne wykrywanie zagrożeń. -
Jakie są główne komponenty SIEM opartego na sztucznej inteligencji?
Obejmuje pobieranie i wzbogacanie danych, UEBA, przetwarzanie języka naturalnego, orkiestrację alertów i analizę ryzyka opartą na sztucznej inteligencji. -
W jaki sposób platforma Stellar Cyber usprawnia działanie systemu SIEM?
Łączy w jednym interfejsie systemy SIEM, NDR i XDR, zapewniając automatyzację, zmniejszając zmęczenie alertami i oferując solidną obsługę wielu dzierżaw. -
Kto odniesie największe korzyści ze stosowania SIEM opartego na sztucznej inteligencji (AI) firmy Stellar Cyber?
Przedsiębiorstwa i dostawcy usług MSSP poszukujący ujednoliconej widoczności zagrożeń, szybszej reakcji i wydajnych operacji obejmujących wiele dzierżaw. -
W jaki sposób SIEM oparty na sztucznej inteligencji zmniejsza obciążenie analityków?
Automatyzuje dochodzenia i ustalanie priorytetów zagrożeń, dzięki czemu analitycy mogą skupić się na incydentach o dużym znaczeniu.
AI fundamentalnie przekształca systemy SIEM (Security Information and Event Management), co oznacza znaczącą zmianę w cyberbezpieczeństwie. Dzięki integracji AI rozwiązania SIEM ewoluują poza tradycyjne, oparte na regułach ramy, oferując ulepszone wykrywanie zagrożeń, predykcyjną analizę i zautomatyzowane mechanizmy reagowania. Ta integracja rozwiązuje problem rosnącej złożoności i liczby cyberzagrożeń, dzięki czemu cyberbezpieczeństwo staje się bardziej proaktywne i oparte na inteligencji. W tym artykule zbadamy, w jaki sposób SIEM oparty na AI zmienia cyberbezpieczeństwo, skupiając się na wyzwaniach starszych systemów SIEM i możliwościach, jakie oferują AI i uczenie maszynowe. Zapraszamy do Dowiedz się więcej o AI/ML w cyberbezpieczeństwie tutaj.
SIEM nowej generacji
Rozwiązanie SIEM nowej generacji Stellar Cyber, jako kluczowy komponent platformy Stellar Cyber Open XDR...
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber do natychmiastowego wykrywania zagrożeń i reagowania. Zaplanuj demo już dziś!
Co to jest SIEM oparty na sztucznej inteligencji?
Systemy SIEM od samego początku zmieniły krajobraz cyberbezpieczeństwa, oferując nowy sposób konsolidacji fragmentarycznych informacji dotyczących bezpieczeństwa w spójną całość. Teraz, dzięki integracji sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), rozwiązania te mogą nie tylko przyjmować i normalizować ogromne ilości danych, ale także analizować wzorce i anomalie, które mogą wskazywać na incydent bezpieczeństwa.
Jednym z podstawowych procesów SIEM opartych na sztucznej inteligencji jest agregacja danych. Odnosi się to do gromadzenia danych dotyczących bezpieczeństwa z wielu źródeł, w tym urządzeń sieciowych, serwerów, baz danych, aplikacji i innych. Zakres gromadzonych danych jest szeroki i obejmuje dzienniki, dane o zdarzeniach, informacje o zagrożeniach i inne rodzaje informacji związanych z bezpieczeństwem. W zróżnicowanym środowisku cyfrowym agregacja danych ma kluczowe znaczenie, ponieważ zapewnia kompleksowy obraz stanu bezpieczeństwa organizacji. Wyzwanie polega jednak na różnorodności formatów i struktur danych. Tutaj w grę wchodzi normalizacja. Normalizacja to proces przekształcania surowych danych dotyczących bezpieczeństwa z różnych źródeł na spójny, ustandaryzowany format. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że system AI SIEM będzie w stanie dokładnie analizować i korelować dane, niezależnie od ich pochodzenia. Polega na połączeniu różnych typów i formatów danych w ujednolicony model, co ułatwia algorytmom sztucznej inteligencji skuteczne przetwarzanie i analizowanie danych.
Wyróżniającą cechą systemów AI SIEM jest ich zdolność do automatyzacji kluczowych procesów agregacji i normalizacji danych. Wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, systemy te mogą znacznie szybciej przeglądać dane, inteligentnie sortując, agregując i normalizując dane dotyczące bezpieczeństwa. Ta automatyzacja znacznie skraca czas i wysiłek tradycyjnie wymagany do wykonania tych zadań, umożliwiając zespołom ds. bezpieczeństwa skupienie się na bardziej strategicznych aspektach cyberbezpieczeństwa.
Po zagregowaniu i znormalizowaniu danych SIEM oparty na AI wykorzystuje algorytmy AI w celu usprawnienia wykrywania zagrożeń. Algorytmy te są szkolone w celu rozpoznawania sygnatur znanych zagrożeń i wykrywania nowych, ewoluujących zagrożeń poprzez analizę wzorców zachowań. Ta zdolność jest niezbędna w ciągle zmieniającym się krajobrazie zagrożeń. Wykorzystując moc AI i ML, systemy te mogą przewidywać potencjalne naruszenia bezpieczeństwa, zanim wystąpią. Ta analiza predykcyjna opiera się na badaniu trendów i wzorców w danych, co pozwala organizacjom proaktywnie wzmacniać swoje obrony przed przewidywanymi zagrożeniami.
Zanim zagłębisz się w unikalne komponenty SIEM opartego na sztucznej inteligencji, dowiedz się więcej o tym, czym jest SIEM tutaj.
6 komponentów SIEM opartych na sztucznej inteligencji
#1. Przetwarzanie danych
Systemy SIEM AI zaczynają od agregacji danych z różnych źródeł, takich jak urządzenia sieciowe, serwery, bazy danych i aplikacje. Te dane zdarzeń obejmują całą infrastrukturę sieciową, ale zdarzenia generowane przez serwery, urządzenia w chmurze i punkty dostępu Wi-Fi występują niemal zawsze w różnych formach – podczas gdy aplikacje tworzą stałe strumienie dzienników, zapory mogą mieć własne dane zdarzeń i informacje związane z bezpieczeństwem do obsługi. Ogromna różnorodność tych danych znacznie spowolniła w przeszłości ręczne analizy, powodując poważne opóźnienia w dół. SIEM radzi sobie z tym poprzez normalizację. Po wchłonięciu surowe dane są konwertowane do standardowego formatu, zapewniając spójność i dokładność analizy danych niezależnie od źródła. AI i ML znacznie automatyzują te procesy, zwiększając szybkość i inteligencję, z jaką dane dotyczące bezpieczeństwa są agregowane i normalizowane, co ponownie zmniejsza ręczny wysiłek i czas.
#2. Duże źródła danych
#3. Wzbogacanie danych
Każdy pojedynczy element danych działa jak cegła w murach obronnych Twojej organizacji – jednak ważne jest, aby zapewnić, że te punkty danych są tak wysokiej jakości, jak to możliwe. To właśnie tutaj wzbogacanie danych wchodzi w swoją własną ligę. Istotne dodatkowe informacje mogą być tak proste, jak dane geolokalizacyjne; poprzez identyfikację adresu IP analitycy otrzymują migawkę zachowań opartych na lokalizacji. Kontekst tożsamości może odgrywać ważną rolę w automatycznym wzbogacaniu danych. Biorąc pod uwagę, że systemy Identity Access Management (IAM) pomagają dyktować i definiować zachowanie użytkownika końcowego, krzyżowe odsyłanie ich dzienników z tym w czasie rzeczywistym może pomóc w oświetleniu wszelkich przyczyn niepokoju.
#4. Rozpoznawanie wzorców
Podczas gdy zachowanie użytkownika, normalizacja logów i wzbogacanie pomagają uzyskać możliwie najbardziej kompleksowy obraz stosu technologicznego, SIEM rozwija się dzięki swojej zdolności do analizowania całości stosu technologicznego w czasie rzeczywistym. W ten sposób możliwe jest odcięcie szumu i skupienie się na subtelnych anomaliach, które mogą wskazywać na naruszenie bezpieczeństwa.
Te algorytmy mogą dalej przetwarzać niestrukturyzowane dane, takie jak dokumenty, pliki binarne i obrazy, umożliwiając analizę szerokiego zakresu źródeł danych pod kątem potencjalnych zagrożeń. Wzbogacone dane są korelowane z określonymi jednostkami, takimi jak użytkownicy, hosty lub adresy IP, ułatwiając agregację zdarzeń i umożliwiając wyszukiwanie wzbogaconych zdarzeń w różnych źródłach danych. Ta korelacja pomaga w agregowaniu wyników ryzyka i przypisywaniu ich do jednostek – po odniesieniu do linii bazowej „normalnego” zachowania rozpoznawanie wzorców AI SIEM może identyfikować korelacje, które ludzie mogą przeoczyć.
#5. Zautomatyzowana reakcja na incydenty
#6. Analityka predykcyjna
Systemy SIEM AI wykorzystują analitykę predykcyjną do prognozowania potencjalnych przyszłych zagrożeń poprzez analizę historycznych danych bezpieczeństwa i identyfikację wzorców. Ta możliwość pozwala organizacjom na proaktywne zabezpieczanie swoich systemów, zamiast reagowania na zagrożenia w miarę ich występowania. Ta baza wiedzy umożliwia modelom AI stanowiącym rdzeń rozwiązania budowanie coraz dokładniejszych odpowiedzi bezpieczeństwa i podejść do zapobiegania incydentom w miarę upływu czasu i gromadzenia większej ilości danych.
Ciągła nauka z problemów z przeszłości zwiększa dokładność i odporność systemów SIEM opartych na AI na coraz bardziej złośliwe cyberzagrożenia. Ostatecznie SIEM oparty na AI integruje różne komponenty, takie jak AI, ML, głębokie uczenie, NLP i UEBA, które zwiększają tradycyjne możliwości SIEM. Ta integracja prowadzi do bardziej inteligentnych, wydajnych i proaktywnych środków cyberbezpieczeństwa – kluczowych w ciągle zmieniającym się krajobrazie cyberzagrożeń.
Jak SIEM oparty na sztucznej inteligencji może ulepszyć Twój SOC
Starsze podejścia SIEM pozostawiły zespoły otwarte zarówno na ataki, jak i na przytłaczającą liczbę fałszywych alarmów. Dzieje się tak dlatego, że tradycyjny SIEM w dużym stopniu opiera się na predefiniowanych sygnaturach zagrożeń i zasadach postępowania z zagrożeniami. Podejście to radzi sobie z atakami typu zero-day i wyrafinowanymi technikami, które nie są jeszcze ujęte w ramach cyberbezpieczeństwa. AI SIEM usprawnia procesy gromadzenia danych o bezpieczeństwie z różnych źródeł i konwertowania tych surowych danych do spójnego, ustandaryzowanego formatu. Rozszerza także dane o dodatkowe informacje, takie jak analiza zagrożeń, drastycznie zmniejszając zależność Twojego zespołu od ręcznego wdrażania reguł.
Chociaż konwencjonalne systemy SIEM oferują skalowalność, często nie radzą sobie z ogromną ilością danych i złożonością związaną z nowoczesnymi sieciami, na które wpływa sztuczna inteligencja. Sama ilość dzienników i informacji o zdarzeniach może być przytłaczająca, co utrudnia skuteczne monitorowanie i reagowanie. To ograniczenie może zostać wykorzystane przez złych aktorów do przeprowadzenia rozproszonych ataków, które przekraczają możliwości tradycyjnych systemów SIEM. SIEM oparty na sztucznej inteligencji jest w stanie analizować ogromne ilości danych w skali, która w innym przypadku byłaby nieosiągalna.
Wreszcie, tradycyjne systemy SIEM napotkały kilka przeszkód w swojej implementacji. SIEM oparty na regułach wymaga dużej liczby przeszkolonych pracowników do weryfikacji alertów i rozwiązywania problemów. Jednak obszar cyberbezpieczeństwa jest niebezpiecznie rozciągnięty, z powodu suszy wysoko wyszkolonego personelu. W przypadku osób już przeszkolonych i w terenie, ciągłe alerty mogą niebezpiecznie zbliżyć ich do wypalenia zawodowego. Tak samo rewolucyjny jak SIEM oparty na sztucznej inteligencji w zakresie gromadzenia i analizy danych, tak samo istotny jest wpływ człowieka. Na przykład członkowie zespołu są oszczędzani od czasochłonnych zadań ręcznej implementacji agentów i analizy danych. Zautomatyzowane
mechanizmy reagowania na incydenty usprawniają proces reagowania na zagrożenia, redukując czas i siłę roboczą potrzebną do każdego incydentu. Wreszcie – i prawdopodobnie najważniejsza – zdolność sztucznej inteligencji do uczenia się i odróżniania normalnych od podejrzanych działań, co zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i pozwala zespołom skoncentrować się na prawdziwych zagrożeniach.
Tempo postępu, jakie obecnie przechodzi AI, jest powodem jeszcze większego optymizmu. Możliwość tłumaczenia złożonych zestawów reguł i zarządzania zagrożeniami na prosty język angielski to ramię SIEM opartego na AI, które może pomóc w przezwyciężeniu luki w wiedzy, która obecnie zagraża całym branżom. Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z dodatkowymi informacjami zautomatyzowane możliwości SOC tutaj.
Oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie SIEM do zaawansowanego wykrywania zagrożeń
Rozwiązanie SIEM nowej generacji firmy Stellar Cyber stanowi skok naprzód w zarządzaniu cyberbezpieczeństwem, wykorzystując moc sztucznej inteligencji do zapewnienia bezprecedensowych możliwości wykrywania i reagowania na zagrożenia. Ta oparta na sztucznej inteligencji platforma SIEM nowej generacji została zaprojektowana tak, aby sprostać zmieniającemu się krajobrazowi cyberzagrożeń, oferując zaawansowaną analitykę i kompleksową strategię bezpieczeństwa
Sercem naszego rozwiązania SIEM jest wbudowana sztuczna inteligencja, która podnosi jego funkcjonalność znacznie poza tradycyjne systemy. Ta funkcja sztucznej inteligencji umożliwia analizę w czasie rzeczywistym ogromnych ilości danych, szybką identyfikację potencjalnych zagrożeń i skrócenie czasu między wykryciem zagrożenia a reakcją. Skuteczność ta ma kluczowe znaczenie w łagodzeniu skutków incydentów związanych z bezpieczeństwem. Komponent analityczny naszego systemu AI jest w stanie stale się uczyć i dostosowywać do nowych zagrożeń. Analizując wzorce i zachowania na przestrzeni czasu, system może przewidywać potencjalne naruszenia bezpieczeństwa i zapobiegawczo reagować na nie, co czyni go niezbędnym narzędziem do proaktywnego zarządzania cyberbezpieczeństwem.
Ponadto rozwiązanie SIEM firmy Stellar Cyber oparte na sztucznej inteligencji zostało zaprojektowane z przyjaznym dla użytkownika interfejsem, dzięki czemu nawet zespoły o ograniczonej wiedzy technicznej mogą skutecznie zarządzać swoim cyberbezpieczeństwem. System zapewnia jasne, praktyczne spostrzeżenia, umożliwiając zespołom ds. bezpieczeństwa szybkie podejmowanie świadomych decyzji. Skalowalność SIEM nowej generacji firmy Stellar Cyber jest również godna uwagi. Niezależnie od tego, czy chodzi o małe przedsiębiorstwo, czy dużą korporację, platforma jest w stanie obsłużyć ogromne ilości danych bez uszczerbku dla wydajności. Ta skalowalność zapewnia, że organizacje dowolnej wielkości mogą skorzystać z zaawansowanych możliwości cyberbezpieczeństwa firmy Stellar Cyber.
Podsumowując, rozwiązanie SIEM nowej generacji firmy Stellar Cyber, z wbudowaną sztuczną inteligencją i zaawansowaną analityką, oferuje solidne i wyrafinowane podejście do cyberbezpieczeństwa. Jest to niezbędne narzędzie dla organizacji, które chcą poprawić swoją postawę bezpieczeństwa w obliczu coraz bardziej wyrafinowanych cyberzagrożeń. Aby odkryć pełny potencjał platformy SIEM nowej generacji firmy Stellar Cyber i jej możliwości AI, dowiedz się więcej o naszych Możliwości platformy SIEM nowej generacji.
