AI SIEM: 6 องค์ประกอบของ SIEM ที่ใช้ AI
AI กำลังเปลี่ยนแปลงระบบ SIEM (การจัดการข้อมูลความปลอดภัยและเหตุการณ์) ในระดับพื้นฐาน ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ด้วยการผสานรวม AI โซลูชัน SIEM จึงพัฒนาไปไกลกว่ากรอบงานตามกฎเกณฑ์แบบเดิม โดยนำเสนอการตรวจจับภัยคุกคาม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และกลไกการตอบสนองอัตโนมัติที่ปรับปรุงดีขึ้น การผสานรวมนี้จะช่วยแก้ปัญหาความซับซ้อนและปริมาณภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เพิ่มมากขึ้น ทำให้ความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นแบบเชิงรุกและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลข่าวกรองมากขึ้น บทความนี้จะสำรวจว่า SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังปรับเปลี่ยนความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างไร โดยเน้นที่ความท้าทายของระบบ SIEM เดิมและโอกาสต่างๆ ที่เกิดจาก AI และการเรียนรู้ของเครื่อง ยินดีต้อนรับ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI/ML ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้ที่นี่.
SIEM รุ่นต่อไป
Stellar Cyber Next-Generation SIEM เป็นส่วนประกอบที่สำคัญภายใน Stellar Cyber Open XDR Platform...
สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!
ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!
SIEM ที่ใช้ AI คืออะไร?
ระบบ SIEM ได้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ตั้งแต่เริ่มต้น โดยเสนอวิธีใหม่ในการรวบรวมข้อมูลความปลอดภัยทีละน้อยให้เป็นข้อมูลโดยรวมที่สอดคล้องกัน ขณะนี้ ด้วยการผสานรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โซลูชันเหล่านี้ไม่เพียงแต่สามารถนำเข้าและทำให้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นมาตรฐานเท่านั้น แต่ยังสามารถวิเคราะห์รูปแบบและความผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยได้อีกด้วย
หนึ่งในกระบวนการพื้นฐานใน SIEM ที่ใช้ AI คือการรวบรวมข้อมูล หมายถึงการรวบรวมข้อมูลความปลอดภัยจากแหล่งต่างๆ มากมาย รวมถึงอุปกรณ์เครือข่าย เซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูล แอปพลิเคชัน และอื่นๆ ช่วงของข้อมูลที่รวบรวมนั้นกว้างขวางและรวมถึงบันทึก ข้อมูลเหตุการณ์ ข้อมูลภัยคุกคาม และข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยประเภทอื่น ๆ ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่หลากหลาย การรวบรวมข้อมูลนี้มีความสำคัญ เนื่องจากจะให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับมาตรการรักษาความปลอดภัยขององค์กร อย่างไรก็ตาม ความท้าทายอยู่ที่ความหลากหลายของรูปแบบและโครงสร้างข้อมูล นี่คือจุดที่การทำให้เป็นมาตรฐานเข้ามามีบทบาท การทำให้เป็นมาตรฐานคือกระบวนการแปลงข้อมูลความปลอดภัยดิบจากแหล่งต่างๆ ให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐานที่สอดคล้องกัน ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับรองว่าระบบ AI SIEM สามารถวิเคราะห์และเชื่อมโยงข้อมูลได้อย่างแม่นยำ โดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มา โดยเกี่ยวข้องกับการจัดประเภทข้อมูลและรูปแบบที่แตกต่างกันให้เป็นแบบจำลองแบบครบวงจร ทำให้อัลกอริทึม AI สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพได้ง่ายขึ้น
คุณสมบัติที่โดดเด่นของระบบ AI SIEM คือความสามารถในการทำให้กระบวนการที่สำคัญของการรวมและการทำให้เป็นมาตรฐานของข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI และ ML ระบบเหล่านี้สามารถกรองข้อมูลได้เร็วขึ้นมาก จัดเรียง รวบรวม และปรับข้อมูลความปลอดภัยให้เป็นมาตรฐานได้อย่างชาญฉลาด ระบบอัตโนมัตินี้ช่วยลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นสำหรับงานเหล่านี้ลงได้อย่างมาก ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยมุ่งเน้นไปที่แง่มุมเชิงกลยุทธ์ของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์มากขึ้น
หลังจากรวบรวมข้อมูลและทำให้เป็นมาตรฐานแล้ว SIEM ที่ใช้ AI จะใช้อัลกอริทึม AI เพื่อปรับปรุงการตรวจจับภัยคุกคาม อัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนให้จดจำลายเซ็นของภัยคุกคามที่ทราบและตรวจจับภัยคุกคามใหม่ที่กำลังพัฒนาผ่านการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรม ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และ ML ระบบเหล่านี้สามารถคาดการณ์การละเมิดความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้มีพื้นฐานมาจากการตรวจสอบแนวโน้มและรูปแบบภายในข้อมูล ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถเสริมการป้องกันเชิงรุกต่อภัยคุกคามที่คาดการณ์ไว้ได้
ก่อนที่จะเจาะลึกองค์ประกอบที่เป็นเอกลักษณ์ของ SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่ SIEM ที่นี่.
6 องค์ประกอบของ SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
#1. การจัดการข้อมูล
ระบบ AI SIEM เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น อุปกรณ์เครือข่าย เซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูล และแอปพลิเคชัน ข้อมูลเหตุการณ์นี้ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายของคุณ แต่เหตุการณ์ที่สร้างโดยเซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์คลาวด์ และจุดเชื่อมต่อ Wi-Fi มักจะอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกันเกือบตลอดเวลา ในขณะที่แอปพลิเคชันสร้างสตรีมบันทึกอย่างต่อเนื่อง ไฟร์วอลล์อาจมีข้อมูลเหตุการณ์และข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของตัวเองที่ต้องจัดการ ความหลากหลายของข้อมูลเหล่านี้ทำให้ความพยายามในการวิเคราะห์ด้วยตนเองช้าลงอย่างมากในอดีต ทำให้เกิดความล่าช้าในลำดับถัดไปอย่างรุนแรง SIEM แก้ไขปัญหานี้โดยการทำให้เป็นมาตรฐาน หลังจากรับข้อมูลแล้ว ข้อมูลดิบจะถูกแปลงเป็นรูปแบบมาตรฐาน เพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องและความถูกต้องในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มา AI และ ML ทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นอัตโนมัติอย่างมีนัยสำคัญ ช่วยเพิ่มความเร็วและความชาญฉลาดในการรวบรวมและทำให้ข้อมูลความปลอดภัยเป็นมาตรฐาน ช่วยลดความพยายามและเวลาที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองอีกครั้ง
#2. แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่
#3. การเพิ่มคุณค่าของข้อมูล
#4. การรับรู้รูปแบบ
แม้ว่าพฤติกรรมของผู้ใช้ การทำให้บันทึกเป็นมาตรฐาน และการเพิ่มประสิทธิภาพจะช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของชุดเทคโนโลยีของคุณได้มากที่สุด แต่ SIEM ก็สามารถวิเคราะห์ชุดเทคโนโลยีทั้งหมดของคุณได้แบบเรียลไทม์ ด้วยวิธีนี้ จึงสามารถตัดส่วนที่ไม่จำเป็นออกไปและเน้นที่ความผิดปกติเล็กน้อยที่อาจบ่งชี้ถึงการละเมิดความปลอดภัยได้
อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพิ่มเติม เช่น เอกสาร ไฟล์ไบนารี และรูปภาพ ซึ่งช่วยให้วิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่หลากหลายเพื่อหาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้ ข้อมูลที่ถูกเสริมแต่งจะเชื่อมโยงกับเอนทิตีเฉพาะ เช่น ผู้ใช้ โฮสต์ หรือที่อยู่ IP อำนวยความสะดวกในการรวบรวมเหตุการณ์และช่วยให้ค้นหาเหตุการณ์ที่ถูกเสริมแต่งในแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้ ความสัมพันธ์นี้ช่วยในการรวบรวมคะแนนความเสี่ยงและกำหนดให้กับเอนทิตี เมื่ออ้างอิงไขว้กับพฤติกรรม "ปกติ" พื้นฐาน การจดจำรูปแบบของ AI SIEM จะสามารถระบุความสัมพันธ์ที่มนุษย์อาจมองข้ามได้
#5. การตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ
#6. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
ระบบ AI SIEM ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ภัยคุกคามในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นโดยวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยในอดีตและระบุรูปแบบ ความสามารถนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถรักษาความปลอดภัยระบบของตนได้ล่วงหน้า แทนที่จะตอบสนองต่อภัยคุกคามทันทีที่เกิดขึ้น ฐานความรู้ดังกล่าวช่วยให้โมเดล AI ซึ่งเป็นแกนหลักของโซลูชันสามารถสร้างการตอบสนองด้านความปลอดภัยและแนวทางป้องกันเหตุการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปและมีข้อมูลสะสมมากขึ้น
การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากปัญหาในอดีตช่วยเพิ่มความแม่นยำและความแข็งแกร่งของระบบ SIEM ที่ใช้ AI ในการรับมือกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ร้ายแรงยิ่งขึ้น ในที่สุด SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะผสานรวมส่วนประกอบต่างๆ เช่น AI, ML, การเรียนรู้เชิงลึก, NLP และ UEBA ซึ่งทั้งหมดนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของ SIEM แบบดั้งเดิม การผสานรวมนี้ทำให้มีมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ชาญฉลาด มีประสิทธิภาพ และเชิงรุกมากขึ้น ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญในภูมิทัศน์ของภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปรับปรุง SOC ของคุณได้อย่างไร
แนวทาง SIEM แบบเดิมทำให้ทีมเปิดรับทั้งการโจมตีและการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดในปริมาณมหาศาล เนื่องจาก SIEM แบบเดิมอาศัยลายเซ็นภัยคุกคามที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและนโยบายในการจัดการภัยคุกคามเป็นอย่างมาก แนวทางนี้ต่อสู้กับการโจมตีแบบซีโร่เดย์และเทคนิคที่ซับซ้อนซึ่งยังไม่มีการระบุในกรอบงานความปลอดภัยทางไซเบอร์ AI SIEM ปรับปรุงกระบวนการรวบรวมข้อมูลความปลอดภัยจากแหล่งที่หลากหลาย และแปลงข้อมูลดิบนี้ให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐานที่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังปรับปรุงข้อมูลด้วยข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ข้อมูลภัยคุกคาม ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาการใช้กฎด้วยตนเองของทีมได้อย่างมาก
แม้ว่าระบบ SIEM แบบเดิมจะมีความสามารถในการปรับขนาดได้ แต่ก็มักจะขาดในการจัดการปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลและความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายสมัยใหม่ที่ได้รับอิทธิพลจาก AI บันทึกและข้อมูลเหตุการณ์จำนวนมากอาจมีล้นหลาม ทำให้การตรวจสอบและตอบสนองอย่างมีประสิทธิภาพเป็นเรื่องท้าทาย ผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถใช้ประโยชน์จากข้อจำกัดนี้เพื่อดำเนินการโจมตีแบบกระจายที่เกินความสามารถของระบบ SIEM แบบเดิม SIEM ที่ใช้ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลในระดับที่ไม่สามารถเข้าถึงได้
ในที่สุด ระบบ SIEM แบบดั้งเดิมก็ประสบปัญหาหลายประการในการใช้งาน SIEM ตามกฎเกณฑ์ต้องมีพนักงานที่ผ่านการฝึกอบรมจำนวนมากเพื่อตรวจสอบการแจ้งเตือนและแก้ไขปัญหา อย่างไรก็ตาม สาขาความปลอดภัยทางไซเบอร์มีข้อจำกัดอย่างมาก โดยมีบุคลากรที่ผ่านการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดีไม่เพียงพอ สำหรับผู้ที่ได้รับการฝึกอบรมแล้วและอยู่ในภาคสนาม การแจ้งเตือนอย่างต่อเนื่องอาจทำให้พวกเขาเสี่ยงต่อภาวะหมดไฟได้ แม้ว่า SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะปฏิวัติวงการการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล แต่ผลกระทบต่อมนุษย์ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ตัวอย่างเช่น สมาชิกในทีมจะไม่ต้องเสียเวลาไปกับงานที่ต้องใช้เวลานานในการนำตัวแทนไปใช้งานด้วยตนเองและวิเคราะห์ข้อมูล
กลไกการตอบสนองต่อเหตุการณ์ช่วยปรับปรุงกระบวนการในการจัดการกับภัยคุกคาม ลดเวลาและกำลังคนที่จำเป็นสำหรับแต่ละเหตุการณ์ สุดท้ายนี้ และอาจเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดก็คือ ความสามารถของ AI ในการเรียนรู้และบอกความแตกต่างระหว่างกิจกรรมปกติและกิจกรรมที่น่าสงสัย ซึ่งจะช่วยลดจำนวนผลบวกลวง และช่วยให้ทีมมุ่งความสนใจไปที่ภัยคุกคามที่แท้จริงได้
อัตราความก้าวหน้าของ AI ในปัจจุบันเป็นสาเหตุของความคาดหวังที่เพิ่มมากขึ้น ความสามารถในการแปลชุดกฎที่ซับซ้อนและการจัดการภัยคุกคามเป็นภาษาอังกฤษแบบธรรมดาเป็นส่วนหนึ่งของ SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถช่วยลดช่องว่างของความรู้ที่คุกคามอุตสาหกรรมทั้งหมดในปัจจุบัน หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม ความสามารถ SOC อัตโนมัติ ที่นี่
โซลูชัน SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง
โซลูชัน SIEM รุ่นถัดไปของ Stellar Cyber ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในการจัดการความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยใช้พลังของ AI เพื่อตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่ไม่เคยมีมาก่อน แพลตฟอร์ม SIEM รุ่นถัดไปที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของภัยคุกคามทางไซเบอร์ โดยนำเสนอการวิเคราะห์ขั้นสูงและกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยที่ครอบคลุม
หัวใจของโซลูชัน SIEM ของเราคือ AI ในตัว ซึ่งยกระดับฟังก์ชันการทำงานให้เหนือกว่าระบบแบบเดิมๆ ความสามารถของ AI นี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้แบบเรียลไทม์ ระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว และลดเวลาระหว่างการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคาม ประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญในการบรรเทาผลกระทบจากเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย องค์ประกอบการวิเคราะห์ของระบบ AI ของเราสามารถเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับภัยคุกคามใหม่ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบและพฤติกรรมเมื่อเวลาผ่านไป ระบบสามารถคาดการณ์และจัดการกับการละเมิดความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้า ทำให้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการจัดการความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุก
นอกจากนี้ โซลูชัน SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Stellar Cyber ได้รับการออกแบบด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ช่วยให้แม้แต่ทีมที่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคจำกัดก็สามารถจัดการความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ระบบนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและดำเนินการได้ ทำให้ทีมความปลอดภัยสามารถตัดสินใจอย่างรอบรู้ได้อย่างรวดเร็ว ความสามารถในการปรับขนาดของ SIEM รุ่นถัดไปของ Stellar Cyber ก็โดดเด่นเช่นกัน ไม่ว่าจะจัดการกับองค์กรขนาดเล็กหรือองค์กรขนาดใหญ่ แพลตฟอร์มนี้สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาดนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าองค์กรทุกขนาดจะได้รับประโยชน์จากความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูงของ Stellar Cyber
โดยสรุป โซลูชัน SIEM รุ่นถัดไปของ Stellar Cyber ที่มี AI ในตัวและการวิเคราะห์ขั้นสูง นำเสนอแนวทางที่มั่นคงและซับซ้อนสำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ถือเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยเมื่อเผชิญกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ หากต้องการสำรวจศักยภาพทั้งหมดของแพลตฟอร์ม SIEM รุ่นถัดไปของ Stellar Cyber และความสามารถของ AI โปรดค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ความสามารถของแพลตฟอร์ม SIEM รุ่นถัดไป.
