Stellar Cyber ​​Open XDR - logo
Szukaj
Zamknij to pole wyszukiwania.
Stellar Cyber ​​Open XDR - logo
Stellar Cyber ​​Open XDR - logo

Spis treści

AI SIEM: 6 komponentów SIEM opartych na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja zasadniczo przekształca systemy SIEM (zarządzanie informacjami o bezpieczeństwie i zdarzeniami), wyznaczając znaczącą zmianę w cyberbezpieczeństwie. Dzięki integracji sztucznej inteligencji rozwiązania SIEM wychodzą poza tradycyjne ramy oparte na regułach, oferując ulepszone wykrywanie zagrożeń, analizy predykcyjne i automatyczne mechanizmy reagowania. Integracja ta uwzględnia rosnącą złożoność i liczbę zagrożeń cybernetycznych, czyniąc cyberbezpieczeństwo bardziej proaktywnym i opartym na inteligencji. W tym artykule zbadamy, w jaki sposób SIEM oparty na sztucznej inteligencji zmienia cyberbezpieczeństwo, koncentrując się na wyzwaniach stojących przed starszymi systemami SIEM oraz możliwościach, jakie stwarzają sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Zapraszamy Dowiedz się więcej o AI/ML w cyberbezpieczeństwie tutaj.

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 normalizacji danych SIEM oparty na sztucznej inteligencji wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji w celu usprawnienia wykrywania zagrożeń. Algorytmy te są szkolone w zakresie rozpoznawania sygnatur znanych zagrożeń i wykrywania nowych, ewoluujących zagrożeń poprzez analizę wzorców zachowań. Ta zdolność jest niezbędna w stale zmieniającym się krajobrazie zagrożeń. Wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, systemy te mogą przewidywać potencjalne naruszenia bezpieczeństwa, zanim one wystąpią. Ta analiza predykcyjna opiera się na badaniu trendów i wzorców w danych, umożliwiając organizacjom proaktywne wzmacnianie zabezpieczeń 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

Zwiększona pojemność SIEM opartego na sztucznej inteligencji może sprawić, że będzie się to wydawać onieśmielające – lub przesadzone. Głębokie zapoznanie się z nowymi i ulepszonymi komponentami może rzucić nieco światła na prawdziwe możliwości kolejnego etapu ewolucji SIEM.

#1. Przetwarzanie danych

Systemy AI SIEM zaczynają od agregacji danych z różnych źródeł, takich jak urządzenia sieciowe, serwery, bazy danych i aplikacje. Te dane o zdarzeniach obejmują całą infrastrukturę sieciową, ale zdarzenia generowane przez serwery, urządzenia w chmurze i punkty dostępu Wi-Fi prawie zawsze mają różne formy – podczas gdy aplikacje tworzą ciągłe strumienie dzienników, zapory ogniowe mogą mieć własne dane o zdarzeniach i informacje związane z bezpieczeństwem, którymi należy się posługiwać. Sama różnorodność tych danych znacznie spowalniała w przeszłości prace nad ręczną analizą, powodując poważne opóźnienia na dalszym etapie. SIEM radzi sobie z tym poprzez normalizację – po przyjęciu surowe dane są konwertowane do ustandaryzowanego formatu, zapewniając spójność i dokładność analizy danych niezależnie od źródła. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w znacznym stopniu automatyzują te procesy, zwiększając szybkość i inteligencję, z jaką dane dotyczące bezpieczeństwa są agregowane i normalizowane, ponownie redukując wymagany nakład pracy i czas.
Dzieje się tak dzięki następującym komponentom:

#2. Duże źródła danych

Tradycyjny SIEM jest zbliżony do podejścia AI Big Data – pierwsze obsługuje jedynie pozyskiwanie danych na znacznie mniejszą skalę. Nowa architektura otaczająca podejście sztucznej inteligencji wymagającej dużej ilości danych przyniosła niesamowitą poprawę w sposobie radzenia sobie z dużymi ilościami informacji. Jednym z przykładów jest Big Data ETL – który usprawnia proces ładowania danych do scentralizowanych jezior danych w dobrze zdefiniowany, spójny proces działający w czasie rzeczywistym. Ta ogromna aktualizacja umożliwia Twojemu SIEM dostęp do ogromnych ilości informacji krążących wokół Twojego stosu technologicznego – i wyodrębnianie ważnych funkcji. Takie podejście otwiera znacznie większe możliwości w zakresie samej ilości danych przetwarzanych przez narzędzia SIEM.
Jednak nie chodzi tylko o uwzględnienie większej liczby tych samych punktów danych: sztuczna inteligencja otwiera zupełnie nowe możliwości analizy. Na przykład NLP można wykorzystać do analizy danych tekstowych, takich jak dzienniki systemowe, ruch sieciowy i komunikacja użytkowników pod kątem potencjalnych zagrożeń. W ten sposób zamiast polegać wyłącznie na analizie logów, sztuczna inteligencja umożliwia teraz identyfikację ataków socjotechnicznych w komunikacji wewnętrznej i publicznej, co stanowi część możliwości SIEM opartych na sztucznej inteligencji. Podczas gdy NLP koncentruje się wyłącznie na analityce językowej, AI SIEM oferuje analizę zachowań użytkowników i jednostek (UEBA), która wykorzystuje algorytmy ML do zrozumienia normalnego zachowania użytkowników i podmiotów oraz wykrycia odchyleń, które mogą wskazywać na zagrożenie.

#3. Wzbogacanie danych

Każda pojedyncza porcja danych działa jak cegła w murach obronnych Twojej organizacji, jednak niezwykle istotne jest zapewnienie możliwie najwyższej jakości tych punktów danych. W tym miejscu wzbogacanie danych stanowi klasę samą w sobie. Istotne dodatkowe informacje mogą być tak proste, jak dane geolokalizacyjne: identyfikując adres IP, analitycy uzyskują wgląd w zachowania oparte na lokalizacji. Kontekst tożsamości może ponadto odgrywać ważną rolę w automatycznym wzbogacaniu danych. Biorąc pod uwagę, że systemy IAM pomagają dyktować i definiować zachowanie użytkownika końcowego, porównywanie jego dzienników z danymi w czasie rzeczywistym może pomóc w wyjaśnieniu wszelkich powodów do obaw.

#4. Rozpoznawanie wzorców

Podczas gdy zachowanie użytkownika, normalizacja logów i wzbogacanie pomagają zapewnić możliwie najbardziej kompleksowy obraz stosu technologii, SIEM rozwija się dzięki możliwości analizowania całego stosu technologii w czasie rzeczywistym. W ten sposób można wyciąć szum i skupić się na subtelnych anomaliach, które mogą wskazywać na naruszenie bezpieczeństwa.

Algorytmy te mogą dalej przetwarzać nieustrukturyzowane dane, takie jak dokumenty, pliki binarne i obrazy, umożliwiając analizę szerokiego zakresu źródeł danych pod kątem potencjalnych zagrożeń. Wzbogacone dane są korelowane z konkretnymi podmiotami, takimi jak użytkownicy, hosty czy adresy IP, co ułatwia agregację zdarzeń i umożliwia wyszukiwanie wzbogaconych zdarzeń w różnych źródłach danych. Ta korelacja pomaga w agregowaniu ocen ryzyka i przypisywaniu ich do podmiotów – w przypadku odniesienia do linii bazowej „normalnego” zachowania rozpoznawanie wzorców AI SIEM może zidentyfikować korelacje, których ludzie mogą nie połączyć.

#5. Zautomatyzowana reakcja na incydenty

W przypadku wykrycia zagrożenia sztuczna inteligencja zapewnia systemom SIEM możliwość automatyzacji części procesu reakcji na incydent. Obejmuje to automatyczne wyzwalanie alertów, wdrażanie predefiniowanych działań lub organizowanie złożonych przepływów pracy. Jednym z takich przykładów jest zautomatyzowany dynamiczny przepływ pracy – w którym przepływ pracy wdrażany w odpowiedzi na potencjalne zagrożenie jest dostosowany do danego zagrożenia.

#6. Analityka predykcyjna

Systemy AI SIEM wykorzystują analizę predykcyjną do prognozowania potencjalnych przyszłych zagrożeń poprzez analizę historycznych danych dotyczących bezpieczeństwa i identyfikację wzorców. Ta funkcja pozwala organizacjom proaktywnie zabezpieczać swoje systemy, zamiast reagować na zagrożenia w momencie ich wystąpienia. Dzięki tej bazie wiedzy modele sztucznej inteligencji stanowiące rdzeń rozwiązania mogą w miarę upływu czasu i gromadzenia coraz większej ilości danych tworzyć coraz dokładniejsze reakcje w zakresie bezpieczeństwa i podejścia do zapobiegania incydentom.

Ciągłe uczenie się na podstawie problemów z przeszłości zwiększa dokładność i niezawodność systemów SIEM opartych na sztucznej inteligencji przed coraz bardziej złośliwymi zagrożeniami cybernetycznymi. Ostatecznie SIEM oparty na sztucznej inteligencji integruje różne komponenty, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, NLP i UEBA, z których wszystkie zwiększają tradycyjne możliwości SIEM. Integracja ta prowadzi do bardziej inteligentnych, wydajnych i proaktywnych środków cyberbezpieczeństwa – kluczowych w stale 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 podczas ich wdrażania. Oparta na regułach SIEM wymaga dużej liczby przeszkolonych pracowników do weryfikacji alertów i rozwiązywania problemów. Jednakże dziedzina cyberbezpieczeństwa jest niebezpiecznie ograniczona ze względu na brak wysoko wykwalifikowanego personelu. W przypadku osób już przeszkolonych i pracujących w terenie ciągłe powiadomienia mogą sprawić, że będą niebezpiecznie blisko wypalenia zawodowego. Choć SIEM oparty na sztucznej inteligencji jest rewolucyjny w gromadzeniu i analizie danych, wpływ człowieka jest równie istotny. Na przykład członkowie zespołu oszczędzają się na czasochłonnych zadaniach ręcznego wdrażania 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 rozwoju sztucznej inteligencji napawa jeszcze większym optymizmem: możliwość przetłumaczenia złożonych zestawów reguł i zarządzania zagrożeniami na zwykły język angielski to element SIEM opartego na sztucznej inteligencji, który może pomóc wypełnić lukę w wiedzy, która obecnie zagraża całym branżom. Aby dowiedzieć się więcej, odkryj dodatkowe zautomatyzowane możliwości SOC tutaj.

Oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie SIEM do zaawansowanego wykrywania zagrożeń

Rozwiązanie SIEM nowej generacji firmy Stellar Cyber ​​stanowi krok naprzód w zarządzaniu cyberbezpieczeństwem, wykorzystując moc sztucznej inteligencji, aby zapewnić niespotykane dotąd możliwości wykrywania zagrożeń i reagowania. Ta oparta na sztucznej inteligencji platforma SIEM nowej generacji została zaprojektowana, aby sprostać zmieniającemu się krajobrazowi zagrożeń cybernetycznych, 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.

Co więcej, rozwiązanie SIEM oparte na sztucznej inteligencji firmy Stellar zostało zaprojektowane z przyjaznym dla użytkownika interfejsem, dzięki czemu nawet zespoły z ograniczoną wiedzą techniczną mogą skutecznie zarządzać swoim cyberbezpieczeństwem. System zapewnia jasne, przydatne informacje, umożliwiające zespołom ds. bezpieczeństwa szybkie podejmowanie świadomych decyzji. Godna uwagi jest także skalowalność SIEM nowej generacji firmy Stellar. Niezależnie od tego, czy chodzi o małe przedsiębiorstwo, czy o dużą korporację, platforma jest w stanie obsłużyć ogromne ilości danych bez utraty wydajności. Zapewnia to skalowalność
organizacje dowolnej wielkości mogą korzystać z zaawansowanych możliwości Stellar w zakresie cyberbezpieczeństwa.

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 chcących poprawić swój poziom bezpieczeństwa w obliczu coraz bardziej wyrafinowanych zagrożeń cybernetycznych. Aby odkryć pełny potencjał platformy SIEM nowej generacji firmy Stellar i jej możliwości w zakresie sztucznej inteligencji, dowiedz się więcej o naszym Możliwości platformy SIEM nowej generacji.

Przewiń do góry