Jak zintegrować duże modele językowe (LLM) SIEM Narzędzia
- Kluczowe dania na wynos:
-
W jaki sposób programy LLM są zintegrowane z SIEM?
Obsługują zapytania w języku naturalnym, podsumowują incydenty i pomagają w automatycznej segregacji. -
Dlaczego LLM-y są przydatne w operacjach bezpieczeństwa?
Obniżają barierę umiejętności, redukują szum informacyjny i przyspieszają dochodzenia poprzez intuicyjną interpretację złożonych danych. -
Jakie są praktyczne przypadki wykorzystania LLM w SIEM?
Automatyczne generowanie raportów o incydentach, odpowiadanie na pytania analityków i korelacja kontekstu zagrożenia. -
Jakie są ograniczenia studiów LLM w dziedzinie bezpieczeństwa?
Wymagają zabezpieczeń, weryfikacji kontekstowej i dostrajania w celu uniknięcia halucynacji i nieistotnych odpowiedzi. -
W jaki sposób Stellar Cyber wykorzystuje LLM na swojej platformie?
Integruje LLM w celu usprawnienia dochodzeń, zapewnienia podsumowań alertów i poprawy interakcji człowiek-maszyna w SOC.
Zarządzanie informacjami dotyczącymi bezpieczeństwa i zdarzeniami (SIEM) oferują sprawdzony i przetestowany sposób uzyskiwania wglądu nawet w najbardziej rozległe i złożone środowiska. Agregując dane z logów z każdego zakątka sieci, SIEMs oferują scentralizowany widok całej infrastruktury. Ta widoczność jest kluczowa – ale czasami dostarczenie właściwych informacji do właściwej osoby może stanowić wąskie gardło w systemie obronnym. W tym artykule omówiono nowe możliwości oferowane przez duże modele językowe (LLM) w cyberbezpieczeństwie, w szczególności w odniesieniu do SIEM narzędzia.
Następne pokolenie SIEM
Stellar Cyber nowej generacji SIEM, jako kluczowy element Stellar Cyber Open XDR Platforma...
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber do natychmiastowego wykrywania zagrożeń i reagowania. Zaplanuj demo już dziś!
Atakujący już korzystają z LLM przeciwko systemom krytycznym
Omówiliśmy już, czym jest GenAI transformujący atak socjotechniczny, ale publicznie dostępne LLM pomagają zaawansowanym grupom zagrożeń na niezliczone inne sposoby. Najnowsza wersja Microsoftu Raport o sygnałach cybernetycznych szczegółowo opisuje, w jaki sposób grupy takie jak kohorta wywiadu rosyjskiej armii prowadziły rozpoznanie za pomocą GenAI.
Jednym z kluczowych celów grupy zajmującej się zagrożeniami – nazwanej Forest Blizzard – jest eksploracja technologii satelitarnych i radarowych na Ukrainie. Obejmowało to prośby o dostarczenie przez ChatGPT planów technicznych i wyjaśnień dotyczących protokołów komunikacyjnych. Zaobserwowano, że inne grupy wspierane przez narody korzystają z narzędzi OpenAI w podobny sposób: wspierana przez KPCh firma Salmon Typhoon aktywnie wykorzystuje je do pozyskiwania informacji na temat znanych osobistości i wpływów USA. Zasadniczo narzędzia LLM stały się już częścią zestawów narzędzi do gromadzenia danych wywiadowczych stosowanych przez podmioty zagrażające. Ponadto wykorzystują LLM do ulepszania technik skryptowych, takich jak manipulowanie plikami.
Studia magisterskie LLM w SIEM:Jak stosuje się duże modele językowe
1. Analiza phishingu
Jako narzędzie bezpieczeństwa obsługujące zintegrowane zabezpieczenia, SIEM może pomóc w potwierdzeniu oznak phishingu, gdy atakujący wykorzystują go przeciwko użytkownikom końcowym. Oznaki prób phishingu, takie jak podejrzenie wycieku danych i komunikacja ze znanymi wrogimi hostami, mogą zostać wykryte przed pełnym przeprowadzeniem ataku.
Jednak – ataki phishingowe polegają niemal wyłącznie na tym, że właściwa wiadomość dotrze do właściwego użytkownika we właściwym czasie. Jako modele językowe, LLM doskonale nadają się do analizy intencji komunikatu; w połączeniu z proaktywnymi kontrolami i równowagą, które oceniają ważność załączonych plików lub adresów URL, zapobieganie phishingowi to jeden z mechanizmów bezpieczeństwa, który w ogromnym stopniu zyskuje na ciągłej popularności LLM. Nawet edukacja pracowników może spodziewać się ulepszeń dzięki tym programom LLM. Pomagając zespołom ds. bezpieczeństwa w tworzeniu bardziej realistycznych i adaptacyjnych wiadomości e-mail, głosowych i SMS-ów w ramach pozorowanych ataków, Twoi pracownicy są w stanie wykryć prawdziwe ataki w ostatniej chwili. To podwójne podejście do wykrywania i edukacji znacznie zmniejsza ryzyko prześlizgnięcia się ataków phishingowych.
2. Szybka analiza incydentów
Incydenty związane z cyberbezpieczeństwem mogą wystąpić w dowolnym momencie, dlatego analitycy bezpieczeństwa muszą szybko reagować, aby powstrzymać i złagodzić ich skutki. I chociaż napastnicy już wykorzystują LLM do zrozumienia i zidentyfikowania potencjalnych luk w oprogramowaniu i systemach, to samo podejście może działać w obie strony.
W momentach, w których wymagana jest szybka reakcja, szybki przegląd może dać dyżurnym analitykom możliwość szybkiego ułożenia szerszej układanki. Te narzędzia LLM nie tylko pomagają w wykrywaniu anomalii, ale także pomagają zespołom ds. bezpieczeństwa w badaniu tych anomalii. Co więcej, mogą automatyzować reakcje na określone zdarzenia, takie jak resetowanie haseł lub izolowanie zainfekowanych punktów końcowych, usprawniając w ten sposób proces reagowania na incydenty.
3. SIEM Wdrażanie narzędzi
Krytyczność czasu analityków oznacza, że podczas wdrażania i zdobywania doświadczenia w nowej firmie SIEM Narzędzie – postawa bezpieczeństwa organizacji wymaga szczególnej uwagi i ostrożności. Jeśli analityk nie czuje się jeszcze pewnie, wykorzystując narzędzie w pełni jego możliwości, wciąż istnieje potrzeba osiągnięcia niezrealizowanych korzyści w zakresie postawy.
Chociaż można poczekać i pozwolić analitykom w naturalny sposób zrozumieć zawiłości narzędzia, z pewnością nie jest to najskuteczniejszy sposób – z drugiej strony, odciąganie ich od codziennych zadań na rzecz długiego szkolenia z obsługi narzędzia jest równie nieefektywne. Trafiając w idealny kompromis, można wbudować dostępną funkcję LLM w nowy SIEM narzędzie, które może sugerować alternatywne, szybsze sposoby nawigacji, integracji i użytkowania, pomagając zniwelować różnice w umiejętnościach wtedy, gdy analitycy naprawdę tego potrzebują.
4. Planowanie reagowania na incydenty
Plany reagowania na incydenty (IRP) określają niezbędne kroki, które organizacja musi podjąć, aby odzyskać siły po różnych awariach, takich jak infekcja złośliwym oprogramowaniem. Plany te często opierają się na standardowych procedurach operacyjnych (SOP), które wyznaczają konkretne działania, takie jak zabezpieczanie konta lub izolowanie sprzętu sieciowego. Jednakże wiele firm albo nie posiada aktualnych standardowych procedur operacyjnych, albo nie posiada ich w ogóle, szczerze mówiąc, naiwnie polegając na pracownikach w zakresie zarządzania incydentami powodującymi duży stres.
LLM mogą odegrać kluczową rolę w opracowywaniu wstępnych planów IRP, sugerowaniu najlepszych praktyk i identyfikowaniu luk w dokumentacji. Mogą także wspierać i wspierać zaangażowanie interesariuszy, przekształcając złożone informacje dotyczące bezpieczeństwa i zgodności w odpowiednie i przystępne podsumowania. Ułatwia to podejmowanie decyzji i pomaga pracownikom ustalać priorytety w czasach kryzysu.
Integrując studia LLM z SIEM Dzięki tym narzędziom organizacje mogą poprawić swoją postawę w zakresie cyberbezpieczeństwa, usprawnić działania i zwiększyć możliwości reagowania na incydenty, dzięki czemu będą lepiej przygotowane na zmieniające się zagrożenia.
Uwagi dotyczące zgodności
Zarządzanie danymi
Zarządzanie Zaloguj
Zarządzanie logami obejmuje zbieranie, przechowywanie i analizowanie generowanych komputerowo plików logów w celu monitorowania i przeglądania aktywności: jest to podstawa sposobu, w jaki SIEM Narzędzia analizują i chronią systemy w Twojej organizacji. Na przykład dyrektywy rządowe, takie jak M-31-21, nakazują przechowywanie tych logów przez co najmniej rok. Platformy Cloud LLM umożliwiają już usprawnione przechwytywanie danych dotyczących żądań użytkowników i tożsamości; a także SIEM architektura już dojrzewa w kierunku efektywnego zarządzania logaminawet stosunkowo ciężkie LLM-y stanowią korzyść dla bezpieczeństwa dzięki SIEM narzędzia do automatycznej analizy logów.
Osiągnij swoją następną generację SIEM Potencjał z Stellar Cyber
Przejście na technologię uczenia maszynowego SIEM Nie powinno wymagać całkowitego remontu całego Twojego zestawu narzędzi bezpieczeństwa. Zamiast tego wybierz narzędzie, które zapewnia zarówno bezpieczeństwo nowej generacji, SIEM i integruje się z całą listą Twoich urządzeń, sieci i rozwiązań zabezpieczających. Stellar Cyber nowej generacji SIEM oferuje ujednolicone rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które upraszcza i zwiększa wydajność.
