SIEM Przykłady zastosowań: automatyzacja zabezpieczeń w celu zapewnienia kompleksowej ochrony
Wiedza o tym, jak wykorzystać potencjał analityczny narzędzia bezpieczeństwa, jest kluczowa dla osiągnięcia pełnej widoczności i wydajności. Elastyczność narzędzi o znaczeniu krytycznym, takich jak Security Information and Event Management (SIEM) umożliwia niezrównane zarządzanie logami – jednak gęsty gąszcz ustawień, reguł i opcji może sprawić, że będzie to nieporęczne i trudne do zdefiniowania. Aby zachować SIEM Aby zapewnić wysoką funkcjonalność, kluczowe jest zdefiniowanie precyzyjnych przypadków użycia i udoskonalenie wydajności. Jeśli zrobisz to poprawnie, SIEM Systemy te zapewniają niezrównany wgląd w potencjalne zdarzenia, aktywność na kontach i wymogi regulacyjne. Ten przewodnik obejmuje mnóstwo szczegółowych informacji. SIEM przypadki użycia – i pokazuje, jak tworzyć własne.
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!
Jak rozwija się sztuczna inteligencja SIEM
SIEM Integracja AI usprawnia przetwarzanie i analizę informacji o bezpieczeństwie. Z perspektywy analityka bezpieczeństwa, wbudowanie GenAI w SIEM Solutions zaczyna przyspieszać prace badawcze i reagowanie na wyzwania. Aby dogłębnie przeanalizować, w jaki sposób studia magisterskie (LLM) uzupełniają SIEM przybory, zobacz nasz przewodnik tutaj.
Duża część tego przyspieszenia ma miejsce w centralnym silniku analizy SIEM:uczenie maszynowe było już kluczowym elementem SIEMMożliwość sortowania i analizowania ogromnych ilości danych z logów, które są pobierane, ale obecna fala wykrywania zagrożeń opartego na sztucznej inteligencji pozwala na znacznie szybsze i dokładniejsze podejście. Pozwala to obecnym SIEM narzędzia te automatyzują analizę plików dziennika z większą dokładnością niż kiedykolwiek wcześniej.
W przypadku Stellar Cyber proces ten umożliwia nie tylko analizę podstawowego dziennika, ale także głębsze badanie incydentów. Nasza sztuczna inteligencja pobiera alerty spowodowane anomaliami dziennika i porównuje je z innymi alertami generowanymi w połączonych systemach; są one następnie grupowane w kompleksowe incydenty. Pojedyncze alerty są oceniane pod kątem prawdopodobieństwa anomalii i całkowicie odrzucane, jeśli są fałszywie pozytywne.
Oczywiście wymaga to, aby źródła dzienników były połączone z SIEM Obejmują one wszystkie urządzenia, punkty końcowe i serwery przedsiębiorstwa. To właśnie w tym obszarze sztuczna inteligencja przyczynia się do znaczącej poprawy średniego czasu wykrywania (MTTD): nie tylko dodając urządzenia w różnych sieciach, ale także normalizując bardzo zróżnicowane typy danych generowanych przez każde z nich. Łącznie SIEM Automatyzacja i oparta na niej architektura dużych zbiorów danych podkreślają dzisiejsze ogromne postępy w zakresie wydajności i zapobiegania zagrożeniom.
Przyjrzyjmy się bliżej poszczególnym przypadkom użycia, SIEMs jadą do przodu.
Klawisz SIEM Przypadków użycia
Centralne i ekonomiczne zarządzanie logami
Logi zapewniają zespołowi ds. bezpieczeństwa przedsiębiorstwa dogłębny wgląd w działania zachodzące na powierzchni ataku. Ponieważ jednak każda czynność na każdym serwerze, urządzeniu i zaporze sieciowej generuje osobny log, ich ogromna liczba może sprawić, że ręczne monitorowanie będzie niezwykle czasochłonne. SIEMs gromadzi wszystkie te dane za pomocą agentów lub bezpośrednio poprzez syslogi, a następnie opiera się na zautomatyzowanym procesie analizy.
W miarę jak dane spływają lejkiem logów, te setki milionów wpisów w logach są redukowane do kilku przydatnych alertów bezpieczeństwa. W Stellar Cyber proces ten jest napędzany przez Graph ML. Dalsza optymalizacja w tym przypadku użycia koncentrowała się na przechowywaniu, indeksowaniu i priorytetyzacji tych logów. Architektura Big Data pozwala teraz na większą efektywność kosztową i wydajnościową dzięki skalowalnej pamięci masowej w chmurze. Dzięki nowej generacji SIEM Podobnie jak w przypadku Stellar Cyber, ta pamięć masowa może być również zróżnicowana w zależności od pilności konkretnych logów. Dane krytyczne, które muszą być wykorzystywane do zarządzania logami w czasie rzeczywistym, są przechowywane na wysokowydajnej pamięci masowej, natomiast dane kryminalistyczne niezbędne do zachowania zgodności (więcej o tym za chwilę) można przechowywać w tanim, zimnym magazynie.
Przy odpowiednim zarządzaniu dziennikami ważne jest ustalenie, co dokładnie SIEM co robi z tymi dziennikami.
Wykrywanie ataków phishingowych
Phishing to jeden z najpopularniejszych wektorów ataków, ponieważ ludzie są najtrudniejszym do naprawienia elementem powierzchni ataku przedsiębiorstwa: SIEMWgląd firmy w urządzenia końcowe umożliwia jej identyfikację złośliwych komunikatów i zapobieganie ich dotarciu do użytkowników końcowych i wywieraniu na nich wpływu.
Osiąga się to dzięki ogromnej mieszance pobieranych danych: może to obejmować wiadomości e-mail i ich kontekst, dane bramy e-mail i analizę domeny. Na poziomie poszczególnych wiadomości podejrzane komunikaty można zidentyfikować i zapobiec im za pomocą dzienników, które mapują historię konwersacji, oraz LLM, który bada złośliwe intencje. Wiele udanych ataków phishingowych polega na kierowaniu ofiar do domen z typosquattingiem: dzienniki na poziomie sieci są w stanie ocenić legalność i zamierzone zachowania stron internetowych i aplikacji, zanim użytkownik uzyska dostęp do tych złośliwych witryn.
Każdy indywidualny aspekt – podejrzany adres URL, lekko błędnie wpisana domena i stresująca wiadomość – są ze sobą wzajemnie powiązane i tworzą wynik ryzyka w przypadku użycia phishingu.
Wykrywanie zagrożeń wewnętrznych
SIEM Rozwiązania rozwiązują problem niewykrywalnych w inny sposób zagrożeń wewnętrznych poprzez monitorowanie aktywności każdego użytkownika i identyfikację typowych wzorców zachowań. Na przykład Mark z działu sprzedaży zazwyczaj spędza większość dnia na interakcji z CRM, systemem VoIP i pocztą elektroniczną. Jeśli jego urządzenie nagle zacznie wykonywać dużą liczbę skanowań portów i wielokrotnie nieudanych prób logowania, należy podjąć odpowiednie kroki. SIEM Narzędzie to pozwala błyskawicznie powiadomić zespół ds. cyberbezpieczeństwa o potencjalnym naruszeniu konta.
Analiza zachowań użytkowników w ramach SIEMpotrafi wykryć niemal każdą nagłą zmianę aktywności konta: niektóre prostsze metody wykrywania bazują na czasie logowania, inne zaś biorą pod uwagę uruchomione aplikacje, dane i aktywność konta.
Ochrona przed oprogramowaniem ransomware i malware
Oprócz identyfikacji skradzionych kont, SIEM Narzędzia te potrafią identyfikować próby infekcji ransomware. W tym typie ataku cyberprzestępcy próbują ukraść i zaszyfrować dane przedsiębiorstwa, a następnie żądają okupu za ich zwrot.
Szczegółowość zapewniana przez pełną widoczność logów pozwala na podzielenie ransomware na trzy kluczowe etapy i wdrożenie szeregu mechanizmów prewencyjnych dla każdego z nich. Pierwszym z nich jest faza dystrybucji, w której ransomware występuje jako podstępny plik wykonywalny dołączony do pobranego złośliwego pliku. SIEMSą w stanie wykryć i automatycznie zapobiec wielu próbom dystrybucji – takim jak phishing – ale nowe metody dystrybucji stale ewoluują. Kolejnym etapem jest faza infekcji. To właśnie tam, jeśli ransomware użył droppera, aby pozostać niezauważonym, dropper ten nawiązuje połączenie z serwerem dowodzenia i kontroli. SIEM potrafi również wykrywać złośliwe oznaki naruszenia bezpieczeństwa, odkrywając nieoczekiwane połączenia i dekodując powiązane pliki.
Ostatnim etapem jest rozpoznanie i szyfrowanie: obejmuje to kopiowanie plików, ich ekstrakcję i w końcu szyfrowanie. Odkrycie tych zachowań jest, po raz kolejny, SIEM wykrywanie oprogramowania ransomware: jeśli SIEM wykryje nadmierne usuwanie i tworzenie plików lub zauważy podejrzaną liczbę przenoszonych plików – wówczas istnieje duże prawdopodobieństwo ataku ransomware, a zespół ds. bezpieczeństwa zostanie natychmiast powiadomiony, a złośliwe działania zostaną zatrzymane.
Zarządzanie zgodnością
Standardy branżowe stawiają firmom wysokie wymagania: stałym elementem jest czas przechowywania logów. PCI DSS, SOX i HIPAA wymagają przechowywania logów przez okres od 1 do 7 lat. Zazwyczaj jest to kosztowne i pochłaniające zasoby, zaawansowane SIEMsą o wiele mądrzejsze w kwestii strategii przechowywania logów.
Po pierwsze, serwery syslog mogą kompresować logi, a tym samym przechowywać dużą ilość danych historycznych przy niższych kosztach. Dodatkowo, dostępne są odpowiednie harmonogramy usuwania, które automatycznie usuwają nieaktualne dane. Wreszcie, SIEMsą w stanie filtrować logi, które nie są wyraźnie wymagane przez normy branżowe.
Monitorowanie bezpieczeństwa w chmurze
Gdy w grę wchodzą usługi chmurowe, jedną z największych różnic jest ogromna liczba różnych typów źródeł danych, które mogą istnieć – zwłaszcza jeśli korzystasz z ofert platformy jako usługi (PaaS) i oprogramowania jako usługi (SaaS). Stellar Cyber umożliwia SIEM monitorowanie chmury bez względu na konkretne typy generowanych danych.
Monitorowanie zarządzania tożsamościami i dostępem (IAM)
Jestem i SIEM Istnieją nieco odmienne formy zabezpieczeń: pierwsza koncentruje się na identyfikacji osób mających dostęp do poszczególnych zasobów, podczas gdy druga jest przede wszystkim narzędziem do monitorowania bieżącej aktywności każdego komponentu oprogramowania. Jednak integracja obu systemów umożliwia ich wzmocnienie.
Weźmy pod uwagę konkretny przypadek użycia polegający na identyfikowaniu złośliwego tworzenia kont: bardzo powszechny składnik większości ataków. Jeśli Twój system IAM może zidentyfikować akcję „dodania konta”, SIEM narzędzie ma większą szansę na szybkie rozpoznanie utworzenia złośliwego konta.
Stellar Cyber osiąga SIEM Monitorowanie IAM poprzez ścisłą integrację z dostawcami IAM, a tym samym wdrażanie zaawansowanego zarządzania dostępem użytkowników i widocznością. Usługi takie jak Azure Active Directory (obecnie Microsoft Entra ID) służą do wzbogacania profili incydentów i zapewniania głębszej analizy zachowań użytkowników. Reguły dla poszczególnych użytkowników są egzekwowalne, co pomaga w automatyzacji. SIEM wykrywanie zagrożeń wewnętrznych.
Łącznie te przypadki użycia obejmują duże obszary powierzchni ataku w różnych przedsiębiorstwach i branżach. Następną częścią jest dokładne ustalenie, na których przypadkach użycia Twoja organizacja musi się skupić – szczególnie na początku konfiguracji.
Jak zbudować przejrzystość SIEM Przypadek użycia
Gwiezdny Cyber SIEM Podchodzi do tych wyzwań w trojaki sposób: po pierwsze, ustala punkt odniesienia w zakresie uniwersalnej widoczności; następnie przesyła alerty do silnika analitycznego i koreluje rzeczywiste wskaźniki ataków z „przypadkami”. Wreszcie, na zagrożenia można reagować z poziomu samego pulpitu, zarówno ręcznie, jak i za pomocą zautomatyzowanych playbooków. Te zintegrowane analizy, wizualizacje i reakcje sprawiają, że Stellar Cyber to rozwiązanie nowej generacji. SIEM.
Uniwersalne czujniki zapewniające maksymalną widoczność bezpieczeństwa
Budowanie SIEM przypadki użycia opierają się na trzech podstawowych komponentach:
- zasady: Wykrywają one określone zdarzenia i uruchamiają alerty na ich podstawie.
- Logika: Definiuje sposób analizowania zdarzeń i reguł.
- Akcja: Określa wynik logiki: jeśli spełnione są jej warunki, definiuje to, co SIEM robi z tym coś – wysyłając alert do zespołu, wchodząc w interakcję z zaporami sieciowymi i uniemożliwiając transfer danych lub po prostu monitorując dobrze działające akcje.
Poszczególne przypadki użycia muszą być prowadzone zgodnie z tymi trzema procesami przewodnimi. Od tego momentu jednak SIEM Wdrożenie wymaga wyobraźni i analizy, aby zidentyfikować najważniejsze przypadki użycia, z którymi będzie musiała zmierzyć się Twoja organizacja. Rozważ rodzaje ataków, z którymi możesz się spotkać. Obejmuje to identyfikację zagrożeń biznesowych istotnych dla Twojej organizacji i – dla każdego ataku – powiązanie go z odpowiednimi zasobami. Pod koniec tego procesu będziesz mieć przejrzystą mapę łączącą ryzyka biznesowe z konkretnymi wektorami ataków.
Następnie ustal, jak i gdzie te ataki powinny być adresowane, kategoryzując zidentyfikowane ataki w ramach wybranego frameworka. Na przykład atak skanowania zewnętrznego może zostać uznany za rozpoznanie lub celowanie w Twoim frameworku.
Teraz połącz te dwie relacje: przypadki użycia wysokiego poziomu będą odpowiadać zidentyfikowanym zagrożeniom biznesowym i można je rozbić na bardziej szczegółowe przypadki użycia niskiego poziomu. Jeśli Twoim przypadkiem użycia wysokiego poziomu jest utrata danych, przypadki użycia niskiego poziomu mogą obejmować naruszenie serwera, eksport danych lub nieautoryzowaną aktywność administratora.
Każdy przypadek użycia niskiego poziomu będzie logicznie powiązany z określonymi typami ataków, co pomoże w zdefiniowaniu reguł technicznych. Reguły te mogą się nakładać na wiele przypadków użycia niskiego poziomu, a każdy przypadek użycia może obejmować kilka reguł. Zdefiniowanie tej struktury jest kluczowe, ponieważ wyjaśni ona związek między źródłami dziennika a regułami technicznymi potrzebnymi do ich skutecznego wdrożenia.
Kiedy usiądziesz i to przepracujesz, będziesz idealnie przygotowany do zdefiniowania reguł technicznych. Każdy szczegółowy przypadek użycia może pasować do wielu reguł, co oznacza, że ważne jest, aby zachować mapę ustalanych reguł. To napędza Twój… SIEM zdolność do ustalania priorytetów ryzyka.
Po wprowadzeniu tych zasad konieczne jest ich ciągłe rozwijanie: niektóre SIEMs wspomagają ten proces bardziej niż inne. W przypadku Stellar wynik aktualnie wdrożonych reguł jest natychmiast dostępny i można go filtrować za pomocą paneli alertów i statusu. Dzięki informacjom o trendach, pokazującym krytyczność, najemców i playbooki, kolejny krok w kierunku większej SIEM wydajność jest zawsze oczywista.
Jak Stellar Cyber automatyzuje Twoje przypadki użycia
