วิธีรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เข้ากับเครื่องมือ SIEM
- ประเด็นที่สำคัญ:
-
หลักสูตร LLM ถูกบูรณาการเข้ากับ SIEM ได้อย่างไร?
พวกเขาสนับสนุนการสอบถามภาษาธรรมชาติ สรุปเหตุการณ์ และช่วยในการคัดแยกอัตโนมัติ -
เหตุใด LLM จึงมีคุณค่าในปฏิบัติการรักษาความปลอดภัย?
พวกเขาลดอุปสรรคด้านทักษะ ลดสัญญาณรบกวน และเร่งการสืบสวนโดยการตีความข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างสัญชาตญาณ -
กรณีการใช้งานจริงของ LLM ใน SIEM มีอะไรบ้าง?
สร้างรายงานเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ ตอบคำถามของนักวิเคราะห์ และเชื่อมโยงบริบทของภัยคุกคาม -
ข้อจำกัดของ LLM ในด้านความปลอดภัยมีอะไรบ้าง?
พวกเขาต้องการรางป้องกัน การตรวจสอบบริบท และการปรับแต่งเพื่อหลีกเลี่ยงภาพหลอนและการตอบสนองที่ไม่เกี่ยวข้อง -
Stellar Cyber ใช้ LLM ในแพลตฟอร์มอย่างไร?
ระบบจะบูรณาการ LLM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสืบสวน จัดทำสรุปการแจ้งเตือน และปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรใน SOC
เครื่องมือจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEM) นำเสนอแนวทางที่ผ่านการพิสูจน์แล้วในการรับข้อมูลเชิงลึกในสภาพแวดล้อมที่กว้างขวางและซับซ้อนที่สุด SIEM นำเสนอมุมมองรวมศูนย์ของโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดของคุณโดยการรวบรวมข้อมูลบันทึกจากทุกมุมของเครือข่าย การมองเห็นนี้มีความสำคัญ แต่บางครั้งการให้ข้อมูลที่ถูกต้องแก่บุคคลที่เหมาะสมอาจเป็นอุปสรรคในการป้องกันของคุณ บทความนี้จะสำรวจความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่ได้รับจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับเครื่องมือ SIEM
SIEM รุ่นต่อไป
Stellar Cyber Next-Generation SIEM เป็นส่วนประกอบที่สำคัญภายใน Stellar Cyber Open XDR Platform...
สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!
ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!
ผู้โจมตีใช้ LLM เพื่อต่อต้านระบบที่สำคัญอยู่แล้ว
เราได้พูดคุยกันแล้วว่า GenAI เป็นอย่างไร การเปลี่ยนแปลงการโจมตีทางวิศวกรรมสังคมแต่ LLM ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะกำลังช่วยเหลือกลุ่มภัยคุกคามขั้นสูงด้วยวิธีอื่นๆ มากมาย ล่าสุดของไมโครซอฟต์ รายงานสัญญาณไซเบอร์ ให้รายละเอียดว่ากลุ่มต่างๆ เช่น หน่วยข่าวกรองของกองทัพรัสเซียดำเนินการลาดตระเวนกับ GenAI อย่างไร
จุดสนใจหลักประการหนึ่งของกลุ่มภัยคุกคามที่เรียกว่า Forest Blizzard คือการสำรวจเทคโนโลยีดาวเทียมและเรดาร์ในยูเครน ซึ่งรวมถึงคำขอให้ ChatGPT จัดหาพิมพ์เขียวทางเทคนิคและคำอธิบายโปรโตคอลการสื่อสาร กลุ่มที่ได้รับการสนับสนุนจากประเทศอื่น ๆ ได้รับการสังเกตว่าใช้เครื่องมือของ OpenAI ในลักษณะที่คล้ายกัน: Salmon Typhoon ที่ได้รับการสนับสนุนจาก CCP กำลังใช้งานอย่างแข็งขันเพื่อแหล่งข้อมูลเกี่ยวกับบุคคลที่มีชื่อเสียงและอิทธิพลของสหรัฐอเมริกา โดยพื้นฐานแล้ว LLM ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือรวบรวมข้อมูลของผู้คุกคามแล้ว พวกเขากำลังใช้ LLM เพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงเทคนิคการเขียนสคริปต์ เช่น การจัดการไฟล์
LLM ใน SIEM: วิธีใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่
1. การวิเคราะห์ฟิชชิ่ง
ในฐานะเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่รองรับการรักษาความปลอดภัยแบบผสานรวม SIEM สามารถช่วยยืนยันตัวบ่งชี้ฟิชชิ่งเมื่อผู้โจมตีใช้ฟิชชิ่งกับผู้ใช้ปลายทาง ตัวบ่งชี้ความพยายามโจมตีแบบฟิชชิ่ง เช่น ข้อมูลที่ต้องสงสัยรั่วไหล และการสื่อสารกับโฮสต์ที่ไม่เป็นมิตร สามารถตรวจสอบได้ก่อนที่จะดำเนินการโจมตีทั้งหมด
อย่างไรก็ตาม – การโจมตีแบบฟิชชิ่งอาศัยข้อความที่ถูกต้องซึ่งเข้าถึงผู้ใช้ที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมเกือบทั้งหมดเท่านั้น เนื่องจากเป็นแบบจำลองทางภาษา LLM จึงเหมาะสมอย่างยิ่งในการวิเคราะห์จุดประสงค์ของข้อความ เมื่อรวมกับการตรวจสอบและถ่วงดุลเชิงรุกที่ประเมินความถูกต้องของไฟล์หรือ URL ที่แนบมา การป้องกันฟิชชิ่งเป็นกลไกด้านความปลอดภัยอย่างหนึ่งที่ได้รับประโยชน์อย่างมากจากความนิยมอย่างต่อเนื่องของ LLM แม้แต่การให้ความรู้แก่พนักงานก็สามารถคาดหวังการปรับปรุงได้ด้วย LLM เหล่านี้ ด้วยการช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสร้างอีเมล ข้อความเสียง และข้อความ SMS ที่สมจริงและปรับเปลี่ยนได้มากขึ้นในการโจมตีจำลอง พนักงานของคุณจะสามารถตรวจจับการโจมตีจริงได้ทันเวลา วิธีการตรวจจับและการศึกษาแบบคู่นี้ช่วยลดความเสี่ยงที่การโจมตีแบบฟิชชิ่งจะผ่านไปได้อย่างมาก
2. การวิเคราะห์เหตุการณ์อย่างรวดเร็ว
เหตุการณ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถเกิดขึ้นได้ทุกเมื่อ ทำให้นักวิเคราะห์ความปลอดภัยต้องตอบสนองอย่างรวดเร็วเพื่อควบคุมและบรรเทาผลกระทบ และในขณะที่ผู้โจมตีกำลังใช้ LLM เพื่อทำความเข้าใจและระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นในซอฟต์แวร์และระบบ แนวทางเดียวกันนี้สามารถใช้ได้ทั้งสองวิธี
ในช่วงเวลาที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็ว ภาพรวมที่รวดเร็วสามารถช่วยให้นักวิเคราะห์ที่โทรติดต่อสามารถไขปริศนาที่กว้างขึ้นได้อย่างรวดเร็ว LLM เหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยในการตรวจจับความผิดปกติ แต่ยังแนะนำทีมรักษาความปลอดภัยในการตรวจสอบความผิดปกติเหล่านี้อีกด้วย นอกจากนี้ พวกเขาสามารถตอบสนองต่อเหตุการณ์เฉพาะได้โดยอัตโนมัติ เช่น การรีเซ็ตรหัสผ่านหรือการแยกอุปกรณ์ปลายทางที่ถูกบุกรุก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงกระบวนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
3. การเริ่มต้นใช้งานเครื่องมือ SIEM
ช่วงเวลาที่สำคัญของนักวิเคราะห์หมายความว่า เมื่อเริ่มต้นใช้งานและได้รับประสบการณ์กับเครื่องมือ SIEM ใหม่ มาตรการรักษาความปลอดภัยขององค์กรจำเป็นต้องได้รับการดูแลและระมัดระวังเป็นพิเศษ หากนักวิเคราะห์ยังไม่สะดวกใจที่จะใช้เครื่องมืออย่างเต็มความสามารถ ก็ยังมีจุดยืนที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงที่ยังต้องทำอยู่
แม้ว่าจะเป็นไปได้ที่จะรอและให้นักวิเคราะห์ทราบถึงความซับซ้อนของเครื่องมือโดยธรรมชาติ แต่นั่นไม่ใช่วิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ในทางกลับกัน การดึงพวกเขาออกจากงานในแต่ละวันเพื่อการฝึกอบรมเครื่องมือที่ยาวนานก็ไม่มีประสิทธิภาพเช่นเดียวกัน ฟังก์ชัน LLM ที่เข้าถึงได้นั้นติดตั้งอยู่ในเครื่องมือ SIEM ใหม่ ซึ่งสามารถแนะนำวิธีการนำทาง การผสานรวม และการใช้งานแบบอื่นที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยปรับระดับช่องว่างทักษะในเวลาและเวลาที่นักวิเคราะห์ต้องการจริงๆ
4. การวางแผนการตอบสนองต่อเหตุการณ์
แผนตอบสนองต่อเหตุการณ์ (IRP) สรุปขั้นตอนที่จำเป็นที่องค์กรต้องทำเพื่อกู้คืนจากความล้มเหลวต่างๆ เช่น การติดมัลแวร์ แผนเหล่านี้มักจะอาศัยขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐาน (SOP) เพื่อเป็นแนวทางในการดำเนินการเฉพาะ เช่น การรักษาความปลอดภัยบัญชีหรือการแยกอุปกรณ์เครือข่าย อย่างไรก็ตาม หลายบริษัทขาด SOP ที่เป็นปัจจุบันหรือไม่มีเลย เลยวางใจให้พนักงานจัดการกับเหตุการณ์ที่มีความเครียดสูงอย่างตรงไปตรงมา
LLM สามารถมีบทบาทสำคัญในการร่าง IRP เริ่มต้น เสนอแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และระบุช่องว่างด้านเอกสารประกอบ นอกจากนี้ยังสามารถสนับสนุนและส่งเสริมการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียโดยเปลี่ยนข้อมูลการรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ซับซ้อนให้เป็นบทสรุปที่เกี่ยวข้องและเข้าถึงได้ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มการตัดสินใจและช่วยให้พนักงานจัดลำดับความสำคัญในช่วงเวลาที่เกิดวิกฤติ
ด้วยการผสานรวม LLM เข้ากับเครื่องมือ SIEM องค์กรต่างๆ สามารถปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ปรับปรุงการดำเนินงาน และเพิ่มความสามารถในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ เพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขาจะเตรียมพร้อมรับมือกับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้ดียิ่งขึ้น
ข้อควรพิจารณาในการปฏิบัติตามข้อกำหนด
การจัดการข้อมูล
จัดการเข้าสู่ระบบ
การจัดการบันทึกเกี่ยวข้องกับการรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ไฟล์บันทึกที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์เพื่อตรวจสอบและตรวจสอบกิจกรรม ซึ่งเป็นรากฐานของวิธีที่เครื่องมือ SIEM วิเคราะห์และปกป้องระบบในองค์กรของคุณ ตัวอย่างเช่น คำสั่งของรัฐบาล เช่น M-31-21 กำหนดให้บันทึกเหล่านี้ต้องถูกจัดเก็บไว้อย่างน้อยหนึ่งปี แพลตฟอร์ม Cloud LLM ช่วยให้สามารถเก็บข้อมูลคำขอและข้อมูลระบุตัวตนของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพแล้ว และเป็น สถาปัตยกรรม SIEM กำลังเติบโตไปสู่การจัดการบันทึกที่มีประสิทธิภาพแม้แต่ LLM ที่ค่อนข้างบันทึกก็มีประโยชน์ด้านความปลอดภัยด้วยการวิเคราะห์บันทึกอัตโนมัติของเครื่องมือ SIEM
เข้าถึงศักยภาพ SIEM รุ่นต่อไปของคุณด้วย Stellar Cyber
การก้าวกระโดดไปสู่ SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย ML ไม่ควรต้องมีการปรับปรุงเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่กว้างขึ้นทั้งหมด ให้เลือกเครื่องมือที่ให้ SIEM รุ่นต่อไปและผสานรวมกับบัญชีรายชื่ออุปกรณ์ เครือข่าย และโซลูชันความปลอดภัยที่มีอยู่ทั้งหมดแทน SIEM ยุคถัดไปของ Stellar Cyber นำเสนอโซลูชันแบบครบวงจรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งทำให้ง่ายขึ้นและอัดแน่นไปด้วยพลัง
