วิธีการผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เข้ากับระบบ SIEM เครื่องมือ
- ประเด็นที่สำคัญ:
-
หลักสูตร LLM บูรณาการเข้ากับระบบอย่างไร SIEM?
พวกเขาสนับสนุนการสอบถามภาษาธรรมชาติ สรุปเหตุการณ์ และช่วยในการคัดแยกอัตโนมัติ -
เหตุใด LLM จึงมีคุณค่าในปฏิบัติการรักษาความปลอดภัย?
พวกเขาลดอุปสรรคด้านทักษะ ลดสัญญาณรบกวน และเร่งการสืบสวนโดยการตีความข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างสัญชาตญาณ -
กรณีการใช้งานจริงของหลักสูตร LLM มีอะไรบ้าง SIEM?
สร้างรายงานเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ ตอบคำถามของนักวิเคราะห์ และเชื่อมโยงบริบทของภัยคุกคาม -
ข้อจำกัดของ LLM ในด้านความปลอดภัยมีอะไรบ้าง?
พวกเขาต้องการรางป้องกัน การตรวจสอบบริบท และการปรับแต่งเพื่อหลีกเลี่ยงภาพหลอนและการตอบสนองที่ไม่เกี่ยวข้อง -
Stellar Cyber ใช้ LLM ในแพลตฟอร์มอย่างไร?
ระบบนี้ผสานรวม LLM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสืบสวน ให้สรุปการแจ้งเตือน และปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร SOC.
ข้อมูลความปลอดภัยและการจัดการเหตุการณ์ (SIEMเครื่องมือเหล่านี้ (หรือเครื่องมืออื่นๆ) นำเสนอวิธีการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกแม้ในสภาพแวดล้อมที่กว้างขวางและซับซ้อนที่สุด โดยการรวบรวมข้อมูลบันทึกจากทุกส่วนของเครือข่ายของคุณ SIEMโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ช่วยให้คุณมองเห็นภาพรวมของโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดได้อย่างเป็นระบบ การมองเห็นภาพรวมนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง แต่บางครั้ง การส่งข้อมูลที่ถูกต้องไปยังบุคคลที่ถูกต้องอาจเป็นอุปสรรคสำคัญในระบบป้องกันของคุณ บทความนี้จะสำรวจความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่ได้รับจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนที่เกี่ยวข้องกับ... SIEM tools.
รุ่นต่อไป SIEM
สเตลลาร์ ไซเบอร์ เน็กซ์เจเนอเรชั่น SIEMในฐานะที่เป็นองค์ประกอบสำคัญภายใน Stellar Cyber Open XDR แพลตฟอร์ม...
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
นิติศาสตรมหาบัณฑิต (LLM) ใน SIEM: วิธีการนำแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ไปประยุกต์ใช้
1. การวิเคราะห์ฟิชชิ่ง
ในฐานะเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่รองรับระบบรักษาความปลอดภัยแบบบูรณาการ SIEM สามารถช่วยยืนยันตัวบ่งชี้การโจมตีแบบฟิชชิงได้ เมื่อผู้โจมตีใช้มันกับผู้ใช้ปลายทาง ตัวบ่งชี้ของการพยายามโจมตีแบบฟิชชิง เช่น การรั่วไหลของข้อมูลที่น่าสงสัย และการสื่อสารกับโฮสต์ที่เป็นศัตรูที่รู้จัก สามารถตรวจจับได้ก่อนที่การโจมตีจะดำเนินการเสร็จสมบูรณ์
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. SIEM การเริ่มต้นใช้งานเครื่องมือ
ความสำคัญของเวลาของนักวิเคราะห์หมายความว่า – เมื่อเริ่มงานและได้รับประสบการณ์กับระบบใหม่ SIEM เครื่องมือนี้จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการรักษาความปลอดภัยขององค์กร หากนักวิเคราะห์ยังไม่เชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมืออย่างเต็มประสิทธิภาพ ก็อาจยังมีโอกาสที่จะได้รับประโยชน์ด้านการรักษาความปลอดภัยที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงอีกมาก
แม้ว่าจะเป็นไปได้ที่จะรอให้นักวิเคราะห์ของคุณเรียนรู้รายละเอียดของเครื่องมือด้วยตัวเอง แต่ก็ไม่ใช่แนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุด ในทางกลับกัน การดึงพวกเขาออกจากงานประจำวันเพื่อฝึกอบรมการใช้เครื่องมือเป็นเวลานานก็ไม่มีประสิทธิภาพเช่นกัน การหาจุดกึ่งกลางที่ลงตัวคือ การสร้างฟังก์ชัน LLM ที่เข้าถึงง่ายเข้าไปในเครื่องมือใหม่ SIEM เครื่องมือที่สามารถแนะนำวิธีการนำทาง การบูรณาการ และการใช้งานที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ช่วยลดช่องว่างด้านทักษะเมื่อนักวิเคราะห์ต้องการจริงๆ
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
โดยการบูรณาการหลักสูตรปริญญาโทด้านกฎหมาย (LLM) เข้าไปด้วย SIEM ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ องค์กรต่างๆ สามารถปรับปรุงสถานะความปลอดภัยทางไซเบอร์ ปรับปรุงการดำเนินงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และเสริมสร้างขีดความสามารถในการรับมือกับเหตุการณ์ต่างๆ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าพวกเขามีความพร้อมมากขึ้นในการเผชิญกับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไป
ข้อควรพิจารณาในการปฏิบัติตามข้อกำหนด
การจัดการข้อมูล
จัดการเข้าสู่ระบบ
การจัดการบันทึกข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ไฟล์บันทึกข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยคอมพิวเตอร์เพื่อตรวจสอบและทบทวนกิจกรรมต่างๆ ซึ่งเป็นรากฐานของวิธีการทำงาน SIEM เครื่องมือเหล่านี้ช่วยวิเคราะห์และปกป้องระบบในองค์กรของคุณ ตัวอย่างเช่น คำสั่งของรัฐบาล เช่น M-31-21 กำหนดให้ต้องจัดเก็บบันทึกเหล่านี้เป็นเวลาอย่างน้อยหนึ่งปี แพลตฟอร์ม Cloud LLM ช่วยให้การเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับคำขอและข้อมูลประจำตัวของผู้ใช้เป็นไปอย่างราบรื่น และเนื่องจาก SIEM สถาปัตยกรรมกำลังพัฒนาไปสู่การจัดการบันทึกข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นแล้วแม้แต่ LLM ที่มีปริมาณบันทึกค่อนข้างมาก ก็ยังเป็นประโยชน์ต่อความปลอดภัยด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้ SIEM การวิเคราะห์บันทึกอัตโนมัติของเครื่องมือ
เข้าถึงคนรุ่นใหม่ของคุณ SIEM ศักยภาพกับ Stellar Cyber
ก้าวสู่ยุคแห่งการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) SIEM ไม่จำเป็นต้องยกเครื่องระบบรักษาความปลอดภัยโดยรวมทั้งหมดของคุณใหม่ แต่ให้เลือกเครื่องมือที่ให้การรักษาความปลอดภัยยุคใหม่แทน SIEM และสามารถผสานรวมเข้ากับอุปกรณ์ เครือข่าย และโซลูชันด้านความปลอดภัยทั้งหมดที่คุณมีอยู่ นวัตกรรมรุ่นใหม่ของ Stellar Cyber SIEM นำเสนอโซลูชันแบบครบวงจรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งทำให้ง่ายขึ้นและอัดแน่นไปด้วยพลัง
