7 powodów, dla których warto poszerzyć swoje dziedzictwo SIEM (Zamiast go zastąpić)
Dziedzictwo SIEMs kotwicą w operacjach bezpieczeństwa przedsiębiorstwa, a jednocześnie zmaga się z dzisiejszą prędkością zagrożeń, środowiskami chmurowymi i przytłaczającą liczbą alertów, które sprawiają, że analitycy toną w hałasie. Zamiast znosić kosztowne, destrukcyjne projekty typu „usuń i zastąp”, SIEM rozszerzenie oferuje szybszą ścieżkę do modernizacji poprzez Open XDR platformy zwiększające dokładność wykrywania, rozszerzające widoczność i redukujące zmęczenie alertami, jednocześnie chroniąc istniejące inwestycje w infrastrukturę.
Twoje SIEM Gromadzi logi rzetelnie. Spełnia wymogi zgodności. Ale czy powstrzymuje współczesne zagrożenia? Niewygodna prawda, z którą konfrontują się architekci bezpieczeństwa, jest taka, że… SIEM Platformy, zaprojektowane z myślą o obronie obwodowej, zawodzą w starciu z przeciwnikami wykorzystującymi błędne konfiguracje chmury, luki w zabezpieczeniach tożsamości i słabe punkty technologii operacyjnych. Zespoły ds. bezpieczeństwa w średnich przedsiębiorstwach mierzą się z zagrożeniami na poziomie korporacyjnym, dysponując ograniczonymi budżetami, co sprawia, że decyzja o rozszerzeniu lub zastąpieniu jest szczególnie krytyczna.
Wyciek danych publicznych potencjalnie ujawnił 2.9 miliarda rekordów w 2024 roku. Atak ransomware firmy Change Healthcare zakłócił świadczenie usług medycznych, wpływając na ponad 100 milionów rekordów pacjentów. Masowy wyciek danych uwierzytelniających w czerwcu 2025 roku ujawnił 16 miliardów danych logowania zebranych przez lata kampanii złośliwego oprogramowania typu infostealer. Incydenty te mają wspólne cechy, które ujawniają fundamentalne słabości tradycyjnych podejść do bezpieczeństwa.
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!
Dlaczego augmentacja jest lepsza od wymiany w modernizacji SIEM
Kiedy twój SIEM wskazuje na swój wiek, a powszechna opinia sugeruje wymianę. Ta ścieżka prowadzi do sześciomiesięcznych wdrożeń, zakłóceń operacyjnych i opóźnionego zwrotu z inwestycji. SIEM Rozszerzanie opiera się na innym podejściu polegającym na rozszerzaniu, a nie eliminowaniu istniejących platform.
Argument ekonomiczny okazuje się przekonujący dla organizacji działających w warunkach ograniczeń budżetowych. SIEM Zastąpienie wymaga miesięcy migracji danych, odtworzenia reguł korelacji i przeszkolenia analityków, podczas gdy monitorowanie bezpieczeństwa cierpi. Rozszerzenie pozwala zachować wiedzę instytucjonalną zawartą w istniejących regułach i przepływach pracy, jednocześnie dodając możliwości, których nie są w stanie zapewnić starsze platformy.
Tradycyjne SIEMs przodują w agregacji logów i raportowaniu zgodności. Nie radzą sobie jednak z korelacją zagrożeń w czasie rzeczywistym w środowiskach hybrydowych. Po co rezygnować z tego, co działa? Strategie augmentacji pozycjonują platformy nowej generacji obok starszych. SIEMs, umożliwiając każdemu z nich optymalne wykonywanie swojej funkcji, podczas gdy nowoczesna warstwa zajmuje się zaawansowanym wykrywaniem zagrożeń, automatyczną selekcją i korelacją między domenami.
Organizacje wdrażające strategie augmentacji zgłaszają natychmiastową poprawę operacyjną. Jeden z miejskich zespołów ds. bezpieczeństwa całkowicie wymienił Splunk po tym, jak podejście augmentacji firmy Stellar Cyber pozwoliło obniżyć koszty o 50%, jednocześnie przetwarzając krytyczne informacje w ciągu kilku minut zamiast kilku godzin. Przejście rozpoczęło się od augmentacji, co wykazało korzyści jeszcze przed pełną migracją.
Ostateczna 7. najlepsza SIEM Powody powiększenia
1. Triage alertów oparty na sztucznej inteligencji eliminuje wypalenie analityków
Zmęczenie alarmami to cichy zabójca centrów operacji bezpieczeństwa. Analitycy otrzymują tysiące powiadomień dziennie, a odsetek wyników fałszywie dodatnich często przekracza 40%. SIEMgenerowanie alertów na podstawie sztywnych reguł, które nie potrafią dostosować się do niuansów specyficznych dla danego środowiska ani odróżnić rzeczywistych zagrożeń od anomalii operacyjnych.
Ile czasu analitycy marnują na weryfikację alertów, które nie prowadzą donikąd? Badania pokazują, że zespoły ds. bezpieczeństwa poświęcają prawie 30% swojego czasu na śledzenie alertów o niskiej wartości, wynikających z rosnącej ilości danych. To obciążenie operacyjne tworzy niebezpieczne luki, przez które realne zagrożenia prześlizgują się niezauważone, podczas gdy analitycy badają piętnasty fałszywy alarm w swojej zmianie.
Triaż oparty na sztucznej inteligencji przekształca to równanie poprzez zautomatyzowaną ocenę ryzyka, uwzględniającą wiele czynników kontekstowych. Modele uczenia maszynowego analizują krytyczność zasobów, wzorce zachowań użytkowników, wskaźniki zagrożeń i kontekst środowiskowy, aby generować złożone oceny ryzyka. Atak na Change Healthcare w 2024 roku, który wykorzystał pojedynczy serwer bez uwierzytelniania wieloskładnikowego, pokazuje, jak atakujący wykorzystują luki powstałe, gdy analitycy pomijają krytyczne alerty ukryte w szumie informacyjnym.
Wielowarstwowa sztuczna inteligencja Stellar Cyber wykorzystuje zarówno nadzorowane uczenie maszynowe, trenowane na znanych wzorcach zagrożeń, jak i nienadzorowane algorytmy, które identyfikują anomalie statystyczne w zachowaniu sieci i użytkowników. To podwójne podejście zapewnia kompleksową ochronę zarówno przed udokumentowanymi zagrożeniami, jak i wcześniej nieznanymi metodami ataków. Wiodące wdrożenia zgłaszają zmniejszenie obciążenia analityków o 80-90% dzięki efektywnej, zautomatyzowanej selekcji.
Proces triażu rozpoczyna się od automatycznego wzbogacania, polegającego na gromadzeniu dodatkowego kontekstu dotyczącego zdarzeń bezpieczeństwa z wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych. Wzbogacenie to obejmuje informacje o tożsamości użytkownika, dane o podatności zasobów, szczegóły topologii sieci oraz najnowsze aktualizacje informacji o zagrożeniach. Silniki analizy behawioralnej porównują bieżące działania z ustalonymi punktami odniesienia dla użytkowników, urządzeń i aplikacji.
2. Automatyczna korelacja przypadków łączy narracje ataków
Tradycyjne SIEMs przedstawia alerty jako odizolowane zdarzenia. Analitycy ręcznie łączą chronologię ataków, korelując zdarzenia z wielu konsol i źródeł danych. To fragmentaryczne podejście opóźnia identyfikację zagrożenia i pozwala zaawansowanym atakującym zrealizować swoje cele, zanim obrońcy zrozumieją jego pełny zakres.
Sztuczna inteligencja korelacyjna oparta na GraphML stanowi fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki platformy bezpieczeństwa identyfikują relacje między pozornie niezwiązanymi ze sobą zdarzeniami bezpieczeństwa. Zamiast prezentować analitykom tysiące pojedynczych alertów, silniki korelacyjne automatycznie łączą powiązane punkty danych w kompleksowe incydenty, które ujawniają narracje ataków.
Kampania Salt Typhoon z 2024 roku pokazała, jak atakujący wykorzystują słabości integracji, atakując dziewięć amerykańskich firm telekomunikacyjnych za pomocą zaawansowanych ataków wielowektorowych. SIEMmają trudności z korelacją działań na różnych etapach ataku, co pozwala atakującym działać niezauważonym przez dłuższy czas.
Podejście Stellar Cyber wykorzystuje technologię GraphML do identyfikacji relacji poprzez podobieństwa własności, czasu i zachowań. Ta sztuczna inteligencja jest trenowana na rzeczywistych danych i stale udoskonalana wraz z ekspozycją operacyjną. System może zmniejszyć obciążenie analityków o rzędy wielkości, konwertując tysiące alertów na setki łatwych do opanowania przypadków dziennie.
Dlaczego korelacja ma tak duże znaczenie? Struktura MITRE ATT&CK dokumentuje ponad 200 technik ataków w 14 kategoriach taktycznych. Skuteczna obrona wymaga wykrywania wzorców obejmujących wiele technik i warstw infrastruktury. Atak na Sepah Bank w marcu 2025 roku pokazał, jak atakujący łączą wiele technik ATT&CK, aby osiągnąć swoje cele. Atakujący wykorzystywali metody dostępu początkowego (IAP) do zdobywania przyczółków, wdrażali techniki gromadzenia danych uwierzytelniających w celu eskalacji uprawnień oraz stosowali taktyki eksfiltracji danych, aby ukraść 42 miliony rekordów klientów.
Correlation AI rozwiązuje główny problem, przed którym stoją zespoły ds. bezpieczeństwa, eliminując mnogość narzędzi i zmęczenie alertami. Gdy analiza zagrożeń działa jako zintegrowany komponent platformy operacji bezpieczeństwa, analitycy uzyskują natychmiastowy dostęp do istotnego kontekstu, bez przełączania się między wieloma narzędziami lub korelowania danych z różnych źródeł.
3. Rozszerzona widoczność w domenach chmury, OT i tożsamości
Dziedzictwo SIEM Architektury te zostały zaprojektowane z myślą o lokalnych modelach zabezpieczeń obwodowych. Gromadzą one ogromne ilości danych z logów bez inteligentnego filtrowania, a silniki przetwarzania mają trudności z realizacją analiz w czasie rzeczywistym w środowiskach chmurowych, systemach technologii operacyjnych i infrastrukturze tożsamości.
Zespoły ds. bezpieczeństwa wdrażają rozwiązania punktowe, przeciwdziałając konkretnym zagrożeniom. System EDR chroni punkty końcowe. Bezpieczeństwo sieci monitoruje przepływ ruchu. Platformy bezpieczeństwa w chmurze chronią infrastrukturę wirtualną. Systemy zarządzania tożsamościami kontrolują uprawnienia dostępu. Każde narzędzie działa w izolacji. Atakujący wykorzystują luki między tymi warstwami obronnymi.
Co się dzieje, gdy widoczność kończy się na granicy centrum danych? Atak na Colonial Pipeline w 2021 roku pokazał, że ransomware atakujący infrastrukturę IT mógł całkowicie sparaliżować krytyczne operacje energetyczne, wpływając na dostawy paliwa we wschodnich Stanach Zjednoczonych. Atak powiódł się częściowo dlatego, że w środowiskach OT brakowało odpowiedniego monitoringu bezpieczeństwa zintegrowanego z operacjami bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.
Środowiska chmurowe wymagają ciągłego monitorowania, ponieważ zasoby skalują się dynamicznie, a konfiguracje nieustannie się zmieniają. Tradycyjne monitorowanie bezpieczeństwa opiera się na zaplanowanych skanach i okresowej analizie logów. Widoczność chmury obejmuje wgląd w czasie rzeczywistym we wszystkie zasoby, działania i połączenia w chmurze w całych środowiskach wielochmurowych.
Konwergencja IT/OT stwarza wyzwania integracyjne, które wykraczają daleko poza kompatybilność techniczną. Weźmy pod uwagę chociażby cykle życia systemów. Dział IT wymienia sprzęt co 3-5 lat, podczas gdy sprzęt OT często działa przez 15-25 lat. Harmonogramy aktualizacji odzwierciedlają tę dysproporcję. Dział IT stosuje comiesięczne aktualizacje zabezpieczeń, podczas gdy systemy OT otrzymują aktualizacje tylko w planowanych okresach konserwacji.
Gwiezdny Cyber Open XDR Platforma eliminuje te luki w widoczności, normalizując dane z różnych źródeł i stosując analitykę opartą na sztucznej inteligencji (AI) w celu wykrywania zagrożeń na całej powierzchni ataku. Model danych Interflow platformy pozwala narzędziom IT i bezpieczeństwa komunikować się wspólnym językiem, umożliwiając wykrywanie i reagowanie na każde zagrożenie, niezależnie od jego źródła.
Funkcje wykrywania i reagowania na zagrożenia sieciowe zapewniają niezrównaną widoczność dzięki połączeniu przechwytywania surowych pakietów z logami NGFW, NetFlow i IPFix z różnych źródeł. Obejmuje to przełączniki fizyczne i wirtualne, kontenery, serwery i środowiska chmury publicznej. Zastosowanie sztucznej inteligencji w SIEM szybko wykrywa słabe punkty w sieciach i wyodrębnia logi bezpieczeństwa z trudno dostępnych środowisk.
Zagrożenia oparte na tożsamości stanowią rosnący wektor ataków. Raporty Verizon DBIR z lat 2024 i 2025 wskazują, że 70% naruszeń zaczyna się obecnie od kradzieży danych uwierzytelniających. Wykrywanie i reagowanie na zagrożenia tożsamości (ITDR) umożliwiają monitorowanie zachowań użytkowników, wykrywanie nietypowych działań i reagowanie na ataki oparte na tożsamości, które omijają tradycyjne zabezpieczenia obwodowe.
4. Wzbogacanie informacji o zagrożeniach zapewnia natychmiastowy kontekst
Surowe zdarzenia związane z bezpieczeństwem nie zawierają kontekstu niezbędnego do szybkiego podejmowania decyzji. Po wygenerowaniu alertu analitycy muszą ręcznie analizować adresy IP, domeny, skróty plików i zachowania użytkowników, aby określić zasadność zagrożenia. To obciążenie związane z dochodzeniem wydłuża czas reakcji i pochłania cenną uwagę analityków.
Zespoły ds. bezpieczeństwa codziennie mierzą się z ponad 35 000 nowych próbek złośliwego oprogramowania. Podmioty działające na zlecenie państw wdrażają luki w zabezpieczeniach typu zero-day, zaprojektowane specjalnie w celu obejścia tradycyjnych mechanizmów bezpieczeństwa. Wyciek danych publicznych w 2024 roku potencjalnie ujawnił 2.9 miliarda rekordów, co pokazuje, jak atakujący systematycznie wykorzystują luki w widoczności zagrożeń.
Wzbogacanie danych przekształca surowe dane dotyczące bezpieczeństwa w użyteczne informacje, dodając informacje kontekstowe dotyczące zdarzeń i nie tylko. Zdarzenia dotyczące bezpieczeństwa można wzbogacić o informacje kontekstowe z katalogów użytkowników, narzędzi do inwentaryzacji zasobów, narzędzi geolokalizacyjnych, zewnętrznych baz danych wywiadowczych dotyczących zagrożeń i wielu innych źródeł.
Platforma Threat Intelligence firmy Stellar Cyber płynnie agreguje komercyjne, open source, rządowe i zastrzeżone źródła informacji o zagrożeniach, w tym Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish i PhishTank. Ta integracja usprawnia wykrywanie i reagowanie poprzez korelację wykrytych działań ze znanymi wzorcami ataków i wskaźnikami narażenia.
Wykrywanie zagrożeń jest znacznie ulepszone dzięki wzbogacaniu w czasie rzeczywistym. Kontekst analizy biznesowej i zagrożeń może zostać wykorzystany do ulepszenia analizy wykrywania, co usprawnia SIEMZdolność do identyfikowania zagrożeń. Może również podnieść wynik ryzyka zagrożenia, nadając priorytet zagrożeniom o wyższym ryzyku w celu ich zbadania.
W wykrywaniu zagrożeń i reagowaniu na incydenty, dodatkowy kontekst zapewniany przez wzbogacenie pozwala na szybkie badanie i podejmowanie działań. Na przykład, dodatkowy kontekst z kanału informacji o zagrożeniach może zidentyfikować załącznik do wiadomości e-mail jako znaną złośliwą nazwę pliku. Innym przykładem jest wykorzystanie krytyczności zasobów. Identyfikując krytyczność określonych elementów infrastruktury, można nadać priorytet badaniu zagrożeń dla kluczowej infrastruktury.
Wyciek danych AT&T z 2025 roku, który dotknął 31 milionów klientów, pokazuje, jak ważna jest kompleksowa widoczność chmury i analiza zagrożeń. Atakujący uzyskali dostęp do wielu systemów chmurowych na przestrzeni czasu, ale organizacje dysponujące pełną widocznością mogły prześledzić ścieżkę ataku i szybko zidentyfikować wszystkie zagrożone zasoby.
5. Zintegrowane podręczniki reagowania przyspieszają powstrzymywanie
Po przeanalizowaniu dzienników i zidentyfikowaniu działań wysokiego ryzyka, tradycyjne SIEMWystarczy wysłać alert do odpowiedniego analityka. Sukces MSSP zależy nie tylko od umiejętności analityka, ale także od jego efektywności. Zautomatyzowane scenariusze reagowania składają się z gotowych przepływów pracy, które uruchamiają się po wystąpieniu określonych incydentów.
Rozważmy SIEM Silnik wykrywa sekwencję nieudanych prób podania hasła, po których następuje pomyślne logowanie. Wskazuje to na atak siłowy, SIEM Narzędzie jest skonfigurowane tak, aby reagowało najpierw wylogowując urządzenie, a następnie blokując użytkownika. Jeśli blokowanie użytkownika się nie powiedzie, administrator zostanie powiadomiony. W przypadku powodzenia, użytkownik otrzyma powiadomienie SMS.
Te podręczniki znacząco skracają średni czas reakcji (MTTR), który określa szybkość działań powstrzymujących i naprawczych po potwierdzeniu zagrożenia. Tradycyjne procesy reagowania na incydenty powodują opóźnienia, gdy wymagana jest ręczna koordynacja wielu narzędzi bezpieczeństwa.
Orkiestracja reakcji za pomocą zautomatyzowanych podręczników stanowi najbardziej namacalną korzyść operacyjną TDIR. Podręczniki bezpieczeństwa kodują zasady i procedury organizacji w wykonywalne przepływy pracy, które mogą natychmiast reagować na potwierdzone zagrożenia, bez czekania na interwencję człowieka.
Oparte na sztucznej inteligencji (Agentic AI) podręczniki Stellar Cyber dają użytkownikom pełną kontrolę nad kontekstem, warunkami i wynikami. Podręczniki można wdrażać globalnie lub dla poszczególnych dzierżawców, a sztuczna inteligencja (Agentic AI) umożliwia adaptacyjne reakcje. Użytkownicy mogą korzystać z wbudowanych podręczników dla standardowych działań lub tworzyć własne, aby wyzwalać odpowiedzi EDR, wywoływać webhooki lub wysyłać e-maile.
Skuteczne podręczniki łączą automatyzację z nadzorem człowieka, zapewniając natychmiastowe możliwości reagowania, jednocześnie zachowując możliwość interwencji zespołu bezpieczeństwa w razie potrzeby. W pełni zautomatyzowane podręczniki radzą sobie z rutynowymi zagrożeniami, takimi jak znane warianty złośliwego oprogramowania czy oczywiste próby ataku siłowego. Półautomatyczne podręczniki natychmiast realizują wstępne działania powstrzymujące, jednocześnie powiadamiając analityków bezpieczeństwa o dodatkowych wskazówkach dotyczących złożonych dochodzeń.
Proces opracowywania podręcznika wymaga starannego rozważenia tolerancji ryzyka organizacji i wymagań operacyjnych. Agresywna automatyzacja może szybko powstrzymać zagrożenia, ale może zakłócić legalne działania biznesowe, jeśli zostanie nieprawidłowo dostrojona. Konserwatywna automatyzacja zmniejsza liczbę fałszywych alarmów, ale może dać zagrożeniom więcej czasu na rozwinięcie się.
Organizacje wdrażające zautomatyzowane reagowanie zgłaszają 20-krotną poprawę czasu reakcji na zdarzenia. Wiele zdarzeń, którymi analitycy zajmują się na co dzień, to zadania powtarzalne, dlatego automatyzacja tych zadań zapewnia znaczną redukcję MTTR. Partnerzy podkreślają, że zintegrowana analiza zagrożeń upraszcza procedury decyzyjne i reagowania.
6. Copiloty GenAI zmieniają produktywność analityków
Analitycy bezpieczeństwa stają w obliczu złożonych dochodzeń wymagających specjalistycznej wiedzy z zakresu języków zapytań, struktur zagrożeń i interfejsów specyficznych dla poszczególnych narzędzi. Ta bariera wiedzy ogranicza skuteczność młodszych analityków i tworzy wąskie gardła w scenariuszach ataków o dużej liczbie ataków.
Dziedzina cyberbezpieczeństwa jest niebezpiecznie przeciążona, z powodu braku wysoko wykwalifikowanego personelu. W przypadku osób już przeszkolonych i pracujących w terenie, ciągłe alerty mogą doprowadzić ich do niebezpiecznego wypalenia zawodowego. Tradycyjne SIEM systemy wymagają dużej liczby przeszkolonych pracowników w celu weryfikacji alertów i rozwiązywania problemów.
Funkcjonalność GenAI Copilot zmienia sposób, w jaki analitycy komunikują się z platformami bezpieczeństwa za pośrednictwem interfejsów konwersacyjnych opartych na generatywnej sztucznej inteligencji. Specjaliści ds. bezpieczeństwa mogą zadawać pytania w języku naturalnym, takie jak „Pokaż mi wszystkie niemożliwe incydenty podróżne między północą a 4 rano” lub „Które e-maile trafiły do domen w Rosji?”, zamiast konstruować złożone zapytania do bazy danych.
Ta funkcja demokratyzuje polowanie na zagrożenia, umożliwiając mniej doświadczonym analitykom prowadzenie zaawansowanych śledztw. Narzędzie AI Investigator firmy Stellar Cyber przyspiesza złożoną analizę zagrożeń, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi na pytania analityków, co dodatkowo zmniejsza liczbę decyzji podejmowanych przez analityków do 10-100 dziennie i skraca czas reakcji na zagrożenia nawet o 400%.
Tempo rozwoju sztucznej inteligencji (AI) napawa jeszcze większym optymizmem. Możliwość przetłumaczenia złożonych zestawów reguł i zarządzania zagrożeniami na prosty język to aspekt rozwoju opartego na sztucznej inteligencji. SIEM co mogłoby pomóc w zniwelowaniu luki w wiedzy, która obecnie zagraża całym branżom.
Copiloty GenAI zapewniają wskazówki, które pomagają analitykom zrozumieć potencjalny wpływ zdarzenia na organizację. Przyspieszają one proces pozyskiwania informacji dzięki opartym na sztucznej inteligencji analizom zagrożeń, podsumowaniom, hipotezom i działaniom łagodzącym. Pozwala to kierownictwu zaoszczędzić godziny na raportowaniu bezpieczeństwa i skupić się na zadaniach o wysokiej wartości, skracając średni czas naprawy (MTTD) i czas naprawy (MTTR).
Organizacje korzystające z Security Copilot odnotowują 30% skrócenie średniego czasu rozwiązywania problemów. Od zmęczenia alertami po proaktywną obronę, generatywna sztuczna inteligencja może przekształcić organizacje, radykalnie zwiększając skuteczność i wydajność operacji bezpieczeństwa.
GenAI pomaga analitykom w selekcji alertów poprzez korelację informacji o zagrożeniach i identyfikowanie powiązanych działań, które mogłyby nie wywołać tradycyjnego alertu. Generuje szybkie podsumowania incydentów, dzięki czemu zespoły mogą szybciej rozpocząć pracę, prowadzi dochodzenia krok po kroku, wykorzystując kontekst i dowody, oraz automatyzuje rutynowe zadania, takie jak ograniczanie i usuwanie skutków, za pomocą podręczników opartych na sztucznej inteligencji.
7. Szybszy MTTR dzięki ujednoliconym operacjom
Średni czas wykrycia (MTTD) i średni czas reakcji (MTTR) to dwa kluczowe wskaźniki, które pokazują SOC Wydajność i skuteczność. Ryzyko i narażenie na wszelkie zagrożenia cybernetyczne można znacząco zmniejszyć, poprawiając te wskaźniki.
Dlaczego czas reakcji jest tak ważny? Im dłużej atakujący utrzymują dostęp do zainfekowanych systemów, tym większe szkody wyrządzają. Długotrwała ekspozycja na cyberzagrożenia skutkuje dłuższymi przestojami, utratą wrażliwych danych i utratą reputacji. Niższy MTTR wskazuje, że zespoły ds. bezpieczeństwa szybciej wykrywają zagrożenia i reagują na nie, zmniejszając potencjalne szkody.
Partnerzy Stellar Cyber poinformowali, że uczenie maszynowe w Open XDR Platforma zapewnia 8-krotne skrócenie czasu wykrywania. Co najważniejsze, uczenie maszynowe analizuje wiele wektorów zagrożeń, zapewniając jasne, zwięzłe i skorelowane zdarzenia. SOC analitycy korzystający SIEMpoświęcają znaczną ilość czasu na ustalenie, czy alerty są fałszywie pozytywne i czy poszczególne alerty są powiązane z innymi.
Badanie wykazało również, że automatyzacja zapewnia 20-krotną poprawę czasu reakcji partnerów na zdarzenia. Partnerzy podkreślali, że zintegrowanie analizy zagrożeń znacząco upraszcza procedury decyzyjne i reagowania. Po uwzględnieniu kluczowych danych w zdarzeniu, partnerzy mogli reagować bez konieczności logowania się do wielu konsol.
Zunifikowane operacje bezpieczeństwa poprzez Open XDR Sprostaj wyzwaniu, przed którym stoją szczupłe zespoły ds. bezpieczeństwa, zapewniając kompleksową widoczność i możliwości reagowania w ramach jednego interfejsu zarządzania. Ta integracja rozwiązuje główny problem, jakim jest mnogość narzędzi i zmęczenie alertami.
Tradycyjne podejście wymaga od analityków przełączania się między wieloma konsolami podczas śledztw. Kluczowy kontekst gubi się w tłumaczeniu między platformami. Koordynacja reakcji cierpi, gdy narzędzia nie mogą się ze sobą skutecznie komunikować. Te wyzwania integracyjne potęgują złożoność operacyjną.
Połączenie kompleksowej analizy zagrożeń ze zintegrowanymi operacjami bezpieczeństwa tworzy efekt zwielokrotnienia sił, który umożliwia małym zespołom ds. bezpieczeństwa skuteczną obronę przed zagrożeniami na poziomie korporacyjnym. Oparte na sztucznej inteligencji SOC możliwości usprawniają tę integrację poprzez zastosowanie uczenia maszynowego do połączonych danych pochodzących ze wszystkich narzędzi zabezpieczających.
Zaawansowane algorytmy korelacji identyfikują złożone wzorce ataków obejmujące wiele domen bezpieczeństwa, a zautomatyzowane mechanizmy reagowania ograniczają zagrożenia, zanim osiągną one swoje cele. Organizacje wdrażające te ujednolicone podejścia odnotowują znaczną poprawę dokładności wykrywania zagrożeń, czasu reakcji i wydajności analityków.
Podejście Stellar Cyber do SIEM zwiększenie
Gwiezdny Cyber Open XDR platforma działa jako warstwa rozszerzająca, która ulepsza istniejące SIEM inwestycje bez konieczności całkowitej wymiany. Platforma płynnie współpracuje z istniejącymi narzędziami bezpieczeństwa, natywnie zapewniając widoczność i wykrywając zagrożenia w czasie rzeczywistym w środowiskach IT i OT.
Architektura zapewnia niezrównaną elastyczność. Organizacje dążące do doskonałości w wykrywaniu, raportowaniu i tropieniu zagrożeń bez znaczącego wzrostu kosztów wybierają Stellar Cyber, aby wypełnić luki w starszych systemach. SIEM Platformy. Ponad 400 gotowych integracji zapewnia kompatybilność z istniejącymi rozwiązaniami bezpieczeństwa.
Interflow, znormalizowany i wzbogacony model danych firmy Stellar Cyber, umożliwia komunikację narzędzi IT i bezpieczeństwa w tym samym języku. Umożliwia to wykrywanie i reagowanie na każde zagrożenie, niezależnie od jego źródła. Model skoncentrowany na bezpieczeństwie minimalizuje objętość danych poprzez filtrowanie i analizowanie danych w momencie ich pobierania, co znacznie obniża koszty przechowywania danych i optymalizuje wydajność.
Od fazy rozszerzeń do fazy transformacji, wiele organizacji początkowo wdraża Stellar Cyber do raportowania o niebezpieczeństwie (NDR) lub badania incydentów, a następnie obserwuje, jak stopniowo przejmuje on coraz więcej obowiązków ze względu na swoje kompleksowe możliwości. Początkowo wdrożony w celu rozszerzenia, Stellar Cyber często ewoluuje, aby obsługiwać wykrywanie, reagowanie i raportowanie zgodności, zmniejszając zależność od starszej wersji. SIEM.
Wielowarstwowa sztuczna inteligencja platformy łączy możliwości wykrywania, korelacji, analizy i reagowania w ramach spójnej, zintegrowanej platformy. Modele uczenia maszynowego i głębokiego eliminują konieczność stosowania reguł i ręcznych metod wykrywania zagrożeń. GraphML automatycznie łączy pozornie niezwiązane ze sobą alerty, ujawniając ataki niewykrywalne dla ludzkiego oka.
Wbudowane procedury reagowania automatycznie wykonują rozbudowane scenariusze reakcji. Platforma szybko identyfikuje niewidoczne zagrożenia i zabezpiecza infrastrukturę przed przyszłymi zagrożeniami. Natywna architektura multi-tenancy obsługuje wdrożenia MSSP na dużą skalę. Wbudowane funkcje wykrywania i reagowania na sieć zapewniają widoczność, jakiej nie są w stanie osiągnąć systemy oparte wyłącznie na logach.
Co wyróżnia Stellar Cyber? Zaangażowanie w otwartość zapewnia organizacjom kontrolę nad decyzjami dotyczącymi architektury bezpieczeństwa. Platforma rozszerza istniejące narzędzia, zamiast wymagać całkowitej wymiany, chroniąc inwestycje w technologie i oferując zaawansowane możliwości, które są dostępne w starszych wersjach. SIEMs nie może pasować.