7 เหตุผลที่ควรเสริมสร้างมรดกของคุณให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น SIEM (แทนที่จะเปลี่ยนใหม่)
มรดก SIEMระบบรักษาความปลอดภัยขององค์กรเป็นหัวใจสำคัญในการปฏิบัติการรักษาความปลอดภัย แต่ก็ประสบปัญหาในการรับมือกับภัยคุกคามที่รวดเร็วในปัจจุบัน สภาพแวดล้อมแบบคลาวด์เนทีฟ และปริมาณการแจ้งเตือนที่มากเกินไปจนทำให้นักวิเคราะห์จมอยู่กับข้อมูลที่ไม่จำเป็น แทนที่จะต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงและสร้างความวุ่นวายกับโครงการรื้อและเปลี่ยนระบบใหม่ทั้งหมด SIEM การเสริมศักยภาพช่วยให้การพัฒนาสู่ความทันสมัยเป็นไปอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น Open XDR แพลตฟอร์มที่ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับ ขยายขอบเขตการมองเห็น และลดความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน ในขณะเดียวกันก็ปกป้องการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่
ของคุณ SIEM ระบบนี้เก็บรวบรวมบันทึกข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ตรงตามข้อกำหนดต่างๆ แต่สามารถหยุดยั้งภัยคุกคามสมัยใหม่ได้หรือไม่? ความจริงที่น่าอึดอัดใจสำหรับนักออกแบบระบบรักษาความปลอดภัยก็คือ ระบบเดิมๆ นั้น... SIEM แพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อการป้องกันแบบรอบด้านนั้น ล้มเหลวในการรับมือกับผู้โจมตีที่ใช้ประโยชน์จากการตั้งค่าระบบคลาวด์ที่ไม่ถูกต้อง ช่องโหว่ด้านข้อมูลประจำตัว และจุดบอดทางเทคโนโลยีในการปฏิบัติงาน ทีมรักษาความปลอดภัยในตลาดระดับกลางต้องเผชิญกับภัยคุกคามระดับองค์กรขนาดใหญ่ด้วยงบประมาณที่จำกัด ทำให้การตัดสินใจว่าจะเสริมระบบหรือเปลี่ยนระบบใหม่ทั้งหมดมีความสำคัญอย่างยิ่ง
การละเมิดข้อมูลสาธารณะระดับชาติอาจเปิดเผยข้อมูลถึง 2.9 พันล้านรายการในปี 2024 การโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ของ Change Healthcare ส่งผลกระทบต่อบริการทางการแพทย์ ส่งผลกระทบต่อข้อมูลผู้ป่วยกว่า 100 ล้านราย การรั่วไหลของข้อมูลประจำตัวครั้งใหญ่ในเดือนมิถุนายน 2025 เปิดเผยข้อมูลประจำตัวเข้าสู่ระบบ 16 พันล้านรายการ ซึ่งรวบรวมจากแคมเปญมัลแวร์ Infostealer หลายปี เหตุการณ์เหล่านี้มีลักษณะร่วมกันที่เผยให้เห็นจุดอ่อนพื้นฐานในแนวทางการรักษาความปลอดภัยแบบเดิม
รุ่นต่อไป SIEM
สเตลลาร์ ไซเบอร์ เน็กซ์เจเนอเรชั่น SIEMในฐานะที่เป็นองค์ประกอบสำคัญภายใน Stellar Cyber Open XDR แพลตฟอร์ม...
สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!
ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!
เหตุใดการเสริมประสิทธิภาพจึงดีกว่าการทดแทนสำหรับการปรับปรุงให้ทันสมัย SIEM
เมื่อคุณ SIEM เมื่ออุปกรณ์เริ่มเสื่อมสภาพตามกาลเวลา แนวคิดทั่วไปก็แนะนำให้เปลี่ยนใหม่ แต่แนวทางนั้นจะนำไปสู่การติดตั้งใช้งานในระยะเวลาหกเดือน การหยุดชะงักของการดำเนินงาน และผลตอบแทนจากการลงทุนที่ล่าช้า SIEM การเสริมประสิทธิภาพใช้วิธีการที่แตกต่างออกไป โดยการขยายแพลตฟอร์มที่มีอยู่เดิมแทนที่จะกำจัดทิ้งไป
ข้อโต้แย้งทางเศรษฐกิจนั้นมีน้ำหนักมากสำหรับองค์กรที่ดำเนินงานภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ (จบสมบูรณ์) SIEM การเปลี่ยนระบบใหม่ต้องใช้เวลาหลายเดือนในการย้ายข้อมูล สร้างกฎความสัมพันธ์ใหม่ และฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญใหม่ ในขณะที่การตรวจสอบความปลอดภัยก็ได้รับผลกระทบ ในทางกลับกัน การเพิ่มประสิทธิภาพจะรักษาองค์ความรู้ที่ฝังอยู่ในกฎและขั้นตอนการทำงานที่มีอยู่เดิม พร้อมทั้งเพิ่มขีดความสามารถที่แพลตฟอร์มเดิมไม่สามารถให้ได้
แบบดั้งเดิม SIEMระบบเหล่านี้โดดเด่นในด้านการรวบรวมบันทึกและการรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนด แต่มีจุดอ่อนในการเชื่อมโยงภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด ทำไมต้องทิ้งสิ่งที่ใช้งานได้ดีอยู่แล้ว? กลยุทธ์การเสริมศักยภาพจะวางตำแหน่งแพลตฟอร์มรุ่นใหม่ควบคู่ไปกับระบบเดิม SIEMโดยแต่ละส่วนสามารถทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ในขณะที่ส่วนที่ทันสมัยจะจัดการกับการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง การคัดกรองอัตโนมัติ และการเชื่อมโยงข้ามโดเมน
องค์กรต่างๆ ที่ใช้กลยุทธ์การขยายระบบ (augmentation) รายงานว่ามีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในทันที ทีมรักษาความปลอดภัยของเทศบาลแห่งหนึ่งได้เปลี่ยนมาใช้ Splunk ทั้งหมด หลังจากที่ Stellar Cyber ใช้กลยุทธ์การขยายระบบ (augmentation) ซึ่งช่วยลดต้นทุนลง 50% พร้อมทั้งประมวลผลข้อมูลสำคัญได้ภายในไม่กี่นาที แทนที่จะเป็นหลายชั่วโมง การเปลี่ยนแปลงเริ่มต้นด้วยการขยายระบบ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงคุณค่าก่อนการโยกย้ายระบบอย่างเต็มรูปแบบ
อันดับ 7 ที่ดีที่สุดอย่างแน่นอน SIEM เหตุผลในการเพิ่มจำนวน
1. การแจ้งเตือนแบบ AI ช่วยขจัดภาวะหมดไฟของนักวิเคราะห์
ความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือนเป็นภัยเงียบที่ร้ายแรงต่อศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย นักวิเคราะห์ต้องเผชิญกับการแจ้งเตือนนับพันรายการต่อวัน โดยมีอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดสูงกว่า 40% SIEMระบบเหล่านี้สร้างการแจ้งเตือนโดยอิงตามกฎเกณฑ์ที่ตายตัว ซึ่งไม่สามารถปรับให้เข้ากับความแตกต่างเฉพาะของสภาพแวดล้อม หรือแยกแยะภัยคุกคามที่แท้จริงออกจากความผิดปกติในการดำเนินงานได้
นักวิเคราะห์ของคุณเสียเวลาไปเท่าไหร่กับการตรวจสอบการแจ้งเตือนที่ไม่นำไปสู่ผลลัพธ์? ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าทีมรักษาความปลอดภัยใช้เวลาเกือบ 30% ไปกับการติดตามการแจ้งเตือนที่มีมูลค่าต่ำซึ่งเกิดจากปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ภาระงานด้านปฏิบัติการนี้ก่อให้เกิดช่องโหว่อันตรายที่ภัยคุกคามที่แท้จริงอาจเล็ดลอดผ่านเข้ามาโดยไม่มีใครสังเกตเห็น ขณะที่นักวิเคราะห์กำลังตรวจสอบผลบวกลวงครั้งที่ 15 ของกะงาน
การคัดกรองที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยแปลงสมการนี้ผ่านการให้คะแนนความเสี่ยงอัตโนมัติที่ใช้ปัจจัยบริบทหลายประการ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์ความสำคัญของสินทรัพย์ รูปแบบพฤติกรรมผู้ใช้ ตัวบ่งชี้ข้อมูลภัยคุกคาม และบริบทแวดล้อม เพื่อสร้างคะแนนความเสี่ยงแบบองค์รวม การโจมตี Change Healthcare ในปี 2024 ซึ่งใช้ประโยชน์จากเซิร์ฟเวอร์เดียวที่ไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัย แสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีมุ่งเป้าไปที่ช่องโหว่ที่เกิดขึ้นเมื่อนักวิเคราะห์พลาดการแจ้งเตือนที่สำคัญซึ่งฝังอยู่ในสัญญาณรบกวนอย่างไร
AI แบบหลายชั้นของ Stellar Cyber ใช้ทั้งการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้ดูแลซึ่งฝึกฝนจากรูปแบบภัยคุกคามที่ทราบแล้ว และอัลกอริทึมแบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งระบุความผิดปกติทางสถิติในเครือข่ายและพฤติกรรมของผู้ใช้ วิธีการแบบคู่ขนานนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะครอบคลุมภัยคุกคามทั้งที่บันทึกไว้และวิธีการโจมตีที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนได้อย่างครอบคลุม การใช้งานชั้นนำรายงานว่าลดภาระงานของนักวิเคราะห์ลง 80-90% ด้วยระบบคัดกรองอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ
กระบวนการคัดกรองเริ่มต้นด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติ โดยรวบรวมบริบทเพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอก การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ประกอบด้วยข้อมูลประจำตัวผู้ใช้ ข้อมูลช่องโหว่ของสินทรัพย์ รายละเอียดโครงสร้างเครือข่าย และการอัปเดตข้อมูลภัยคุกคามล่าสุด เครื่องมือวิเคราะห์พฤติกรรมจะเปรียบเทียบกิจกรรมปัจจุบันกับค่าพื้นฐานที่กำหนดไว้สำหรับผู้ใช้ อุปกรณ์ และแอปพลิเคชัน
2. การเชื่อมโยงกรณีอัตโนมัติเชื่อมโยงเรื่องราวการโจมตี
แบบดั้งเดิม SIEMระบบแจ้งเตือนจะแสดงเหตุการณ์แยกกัน นักวิเคราะห์ต้องรวบรวมลำดับเหตุการณ์การโจมตีด้วยตนเองโดยการเชื่อมโยงเหตุการณ์จากหลายคอนโซลและแหล่งข้อมูล วิธีการที่กระจัดกระจายเช่นนี้ทำให้การระบุภัยคุกคามล่าช้า และเปิดโอกาสให้ผู้โจมตีที่มีความเชี่ยวชาญสามารถบรรลุเป้าหมายได้ก่อนที่ฝ่ายป้องกันจะเข้าใจขอบเขตทั้งหมด
AI สหสัมพันธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย GraphML แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในวิธีที่แพลตฟอร์มความปลอดภัยระบุความสัมพันธ์ระหว่างเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน แทนที่จะนำเสนอการแจ้งเตือนแบบแยกกันหลายพันรายการแก่นักวิเคราะห์ เอนจินสหสัมพันธ์จะรวบรวมจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกันโดยอัตโนมัติเป็นเหตุการณ์ที่ครอบคลุม ซึ่งเผยให้เห็นเรื่องราวการโจมตี
แคมเปญ Salt Typhoon ปี 2024 แสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีใช้ประโยชน์จากจุดอ่อนด้านการบูรณาการได้อย่างไร โดยการเจาะระบบบริษัทโทรคมนาคมของสหรัฐฯ 9 แห่งผ่านการโจมตีแบบหลายเวกเตอร์ที่ซับซ้อน SIEMความพยายามในการเชื่อมโยงกิจกรรมต่างๆ ในขั้นตอนการโจมตีที่แตกต่างกัน ทำให้ผู้ก่อภัยคุกคามสามารถปฏิบัติการได้โดยไม่ถูกตรวจจับเป็นเวลานาน
แนวทางของ Stellar Cyber ใช้เทคโนโลยี GraphML เพื่อระบุความสัมพันธ์ผ่านความคล้ายคลึงกันของคุณสมบัติ เวลา และพฤติกรรม AI นี้ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลจริงและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามประสบการณ์การใช้งานจริง ระบบนี้สามารถลดภาระงานของนักวิเคราะห์ได้อย่างมาก โดยแปลงการแจ้งเตือนหลายพันรายการเป็นกรณีศึกษาที่จัดการได้หลายร้อยกรณีต่อวัน
ทำไมความสัมพันธ์จึงสำคัญนัก? กรอบการทำงานของ MITRE ATT&CK ได้รวบรวมเทคนิคการโจมตีกว่า 200 แบบใน 14 หมวดหมู่เชิงกลยุทธ์ การป้องกันที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องตรวจจับรูปแบบที่ครอบคลุมเทคนิคและโครงสร้างพื้นฐานที่หลากหลาย การโจมตีธนาคาร Sepah Bank ในเดือนมีนาคม 2025 แสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีผสมผสานเทคนิค ATT&CK ที่หลากหลายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้อย่างไร ผู้ก่อภัยคุกคามใช้วิธีการเข้าถึงเบื้องต้นเพื่อสร้างจุดยืน ใช้เทคนิคการเก็บเกี่ยวข้อมูลประจำตัวเพื่อยกระดับสิทธิ์ และใช้กลยุทธ์การขโมยข้อมูลเพื่อขโมยข้อมูลลูกค้า 42 ล้านราย
Correlation AI จะช่วยจัดการกับความท้าทายหลักที่ทีมรักษาความปลอดภัยแบบ Lean เผชิญอยู่ โดยขจัดปัญหาการแพร่กระจายของเครื่องมือและความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน เมื่อข้อมูลภัยคุกคามทำงานเป็นส่วนประกอบแบบบูรณาการของแพลตฟอร์มปฏิบัติการด้านความปลอดภัย นักวิเคราะห์จะสามารถเข้าถึงบริบทที่เกี่ยวข้องได้ทันที โดยไม่ต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือหลายตัวหรือเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน
3. ขยายการมองเห็นทั่วทั้งคลาวด์ OT และโดเมนการระบุตัวตน
มรดก SIEM สถาปัตยกรรมเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับโมเดลการรักษาความปลอดภัยแบบติดตั้งในองค์กร โดยจะรวบรวมข้อมูลบันทึกจำนวนมหาศาลโดยไม่มีการกรองอย่างชาญฉลาด และเครื่องมือประมวลผลก็ประสบปัญหาในการรับมือกับความต้องการการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ในสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์เนทีฟ ระบบเทคโนโลยีการดำเนินงาน และโครงสร้างพื้นฐานด้านการระบุตัวตน
ทีมรักษาความปลอดภัยปรับใช้โซลูชันเฉพาะจุดเพื่อจัดการกับภัยคุกคามเฉพาะจุด EDR ปกป้องอุปกรณ์ปลายทาง ความปลอดภัยเครือข่ายตรวจสอบการไหลของข้อมูล แพลตฟอร์มความปลอดภัยบนคลาวด์ปกป้องโครงสร้างพื้นฐานเสมือน ระบบการจัดการข้อมูลประจำตัวควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง เครื่องมือแต่ละชิ้นทำงานแยกกัน ผู้โจมตีใช้ประโยชน์จากช่องว่างระหว่างชั้นการป้องกันเหล่านี้
จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อการมองเห็นขอบเขตศูนย์ข้อมูลหยุดลง? การโจมตี Colonial Pipeline ในปี 2021 แสดงให้เห็นว่าแรนซัมแวร์ที่โจมตีโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีสามารถปิดการดำเนินงานด้านพลังงานที่สำคัญได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการจัดหาเชื้อเพลิงทั่วภาคตะวันออกของสหรัฐอเมริกา การโจมตีครั้งนี้ประสบความสำเร็จส่วนหนึ่งเป็นเพราะสภาพแวดล้อม OT ขาดการตรวจสอบความปลอดภัยที่เพียงพอซึ่งผสานรวมกับการดำเนินงานด้านความปลอดภัยขององค์กร
สภาพแวดล้อมคลาวด์จำเป็นต้องมีการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากทรัพยากรมีการปรับขนาดแบบไดนามิกและการกำหนดค่ามีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การตรวจสอบความปลอดภัยแบบเดิมจะดำเนินการด้วยการสแกนตามกำหนดเวลาและการวิเคราะห์บันทึกเป็นระยะ ความสามารถในการมองเห็นคลาวด์ครอบคลุมข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับสินทรัพย์ กิจกรรม และการเชื่อมต่อบนคลาวด์ทั้งหมดในสภาพแวดล้อมมัลติคลาวด์ทั้งหมด
การผสานรวมระบบ IT/OT ก่อให้เกิดความท้าทายในการผสานรวมที่กว้างไกลเกินกว่าความเข้ากันได้ทางเทคนิค ลองพิจารณาวงจรชีวิตระบบเพียงอย่างเดียว ฝ่าย IT จะอัปเดตฮาร์ดแวร์ทุก 3-5 ปี ในขณะที่อุปกรณ์ OT มักใช้งานได้นานถึง 15-25 ปี กำหนดการแพตช์สะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างนี้ ฝ่าย IT จะทำการอัปเดตความปลอดภัยรายเดือน ในขณะที่ระบบ OT จะได้รับการอัปเดตเฉพาะในช่วงเวลาการบำรุงรักษาที่วางแผนไว้เท่านั้น
Stellar Cyber's Open XDR แพลตฟอร์มนี้แก้ไขช่องว่างด้านการมองเห็นเหล่านี้โดยการปรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน และใช้การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อตรวจจับภัยคุกคามทั่วทั้งพื้นผิวการโจมตี โมเดลข้อมูล Interflow ของแพลตฟอร์มช่วยให้เครื่องมือด้านไอทีและรักษาความปลอดภัยสามารถสื่อสารกันได้โดยใช้ภาษาเดียวกัน ทำให้สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามทุกรูปแบบได้ไม่ว่าจะมีต้นกำเนิดมาจากที่ใดก็ตาม
ความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองเครือข่าย (Network Detection and Response) มอบการมองเห็นที่เหนือกว่าด้วยการผสานรวมการจับแพ็กเก็ตดิบเข้ากับบันทึก NGFW, NetFlow และ IPFix จากแหล่งต่างๆ ซึ่งรวมถึงสวิตช์ทางกายภาพและเสมือน คอนเทนเนอร์ เซิร์ฟเวอร์ และสภาพแวดล้อมคลาวด์สาธารณะ การประยุกต์ใช้ AI ใน SIEM ค้นพบจุดบอดในเครือข่ายได้อย่างรวดเร็ว และดึงข้อมูลบันทึกความปลอดภัยจากสภาพแวดล้อมที่เข้าถึงยาก
ภัยคุกคามที่อิงตามอัตลักษณ์ถือเป็นช่องทางการโจมตีที่กำลังเพิ่มขึ้น รายงาน DBIR ปี 2024 และ 2025 ของ Verizon ระบุว่า 70% ของการละเมิดข้อมูลเริ่มต้นจากการขโมยข้อมูลประจำตัว การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามด้านอัตลักษณ์ (Identity Threat Detection and Response)ITDRความสามารถเหล่านี้ช่วยตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ใช้ ตรวจจับกิจกรรมที่ผิดปกติ และตอบสนองต่อการโจมตีที่อิงตามตัวตนซึ่งสามารถหลีกเลี่ยงการป้องกันแบบดั้งเดิมได้
4. การเสริมข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามช่วยให้สามารถรับรู้บริบทได้ทันที
เหตุการณ์ความปลอดภัยแบบดิบๆ ขาดบริบทที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว เมื่อเกิดการแจ้งเตือน นักวิเคราะห์ต้องตรวจสอบที่อยู่ IP โดเมน แฮชไฟล์ และพฤติกรรมผู้ใช้ด้วยตนเองเพื่อประเมินความถูกต้องของภัยคุกคาม ค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบนี้ทำให้เวลาในการตอบสนองล่าช้าและสิ้นเปลืองความสนใจของนักวิเคราะห์อย่างมาก
ทีมรักษาความปลอดภัยต้องเผชิญกับตัวอย่างมัลแวร์ใหม่กว่า 35,000 ตัวอย่างทุกวัน หน่วยงานรัฐต่าง ๆ ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่แบบ Zero-day ที่ออกแบบมาเพื่อหลบเลี่ยงการควบคุมความปลอดภัยแบบเดิม การละเมิดข้อมูลสาธารณะแห่งชาติในปี 2024 อาจทำให้ข้อมูล 2.9 พันล้านรายการถูกเปิดเผย ซึ่งแสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ในการมองเห็นภัยคุกคามอย่างเป็นระบบ
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลจะช่วยแปลงข้อมูลความปลอดภัยดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง โดยการเพิ่มข้อมูลเชิงบริบททั้งที่เป็นเหตุการณ์และไม่ใช่เหตุการณ์ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยได้ด้วยข้อมูลเชิงบริบทจากไดเรกทอรีผู้ใช้ เครื่องมือตรวจสอบสินทรัพย์ เครื่องมือระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ฐานข้อมูลข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับภัยคุกคามจากบุคคลที่สาม และแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย
แพลตฟอร์ม Threat Intelligence ของ Stellar Cyber รวบรวมข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามทั้งจากเชิงพาณิชย์ โอเพนซอร์ส ภาครัฐ และบริษัทที่เป็นเจ้าของได้อย่างราบรื่น ซึ่งรวมถึง Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish และ PhishTank การผสานรวมนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองด้วยการเชื่อมโยงกิจกรรมที่ตรวจพบกับรูปแบบการโจมตีที่ทราบและตัวบ่งชี้การบุกรุก
การตรวจจับภัยคุกคามได้รับการปรับปรุงอย่างมากโดยการใช้ข้อมูลเสริมแบบเรียลไทม์ บริบททางธุรกิจและข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามสามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์การตรวจจับ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจจับให้ดียิ่งขึ้น SIEMความสามารถในการระบุภัยคุกคาม นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มคะแนนความเสี่ยงของภัยคุกคาม โดยจัดลำดับความสำคัญของภัยคุกคามที่มีความเสี่ยงสูงกว่าสำหรับการตรวจสอบ
ในการตรวจหาภัยคุกคามและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ บริบทเพิ่มเติมที่ได้รับจากการเสริมประสิทธิภาพช่วยให้สามารถตรวจสอบและดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น บริบทเพิ่มเติมจากฟีดข้อมูลภัยคุกคามอาจระบุไฟล์แนบอีเมลว่าเป็นชื่อไฟล์อันตรายที่ทราบ อีกตัวอย่างหนึ่งใช้ความสำคัญของสินทรัพย์ การระบุความสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดจะช่วยให้คุณจัดลำดับความสำคัญของการตรวจสอบภัยคุกคามต่อโครงสร้างพื้นฐานหลักได้
การรั่วไหลของข้อมูล AT&T ในปี 2025 ซึ่งส่งผลกระทบต่อลูกค้า 31 ล้านราย เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการมองเห็นข้อมูลคลาวด์ที่ครอบคลุมและข้อมูลภัยคุกคามเชิงลึก ผู้โจมตีเข้าถึงระบบคลาวด์หลายระบบในช่วงเวลาหนึ่ง แต่องค์กรที่มีความสามารถในการมองเห็นข้อมูลครบถ้วนสามารถติดตามเส้นทางการโจมตีและระบุทรัพยากรที่ได้รับผลกระทบทั้งหมดได้อย่างรวดเร็ว
5. แผนการเล่นตอบสนองแบบบูรณาการช่วยเร่งการควบคุม
หลังจากวิเคราะห์บันทึกและระบุการกิจกรรมที่มีความเสี่ยงสูงแล้ว วิธีการแบบดั้งเดิมก็ถูกนำมาใช้ SIEMระบบจะส่งการแจ้งเตือนไปยังนักวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องโดยตรง ความสำเร็จของ MSSP ไม่ได้ขึ้นอยู่กับทักษะของนักวิเคราะห์เพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพด้วย คู่มือการตอบสนองอัตโนมัติประกอบด้วยเวิร์กโฟลว์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งจะทำงานเมื่อเกิดเหตุการณ์เฉพาะขึ้น
พิจารณา a SIEM ระบบตรวจพบการพยายามใส่รหัสผ่านผิดหลายครั้งติดต่อกัน ตามด้วยการล็อกอินสำเร็จ ซึ่งบ่งชี้ถึงการโจมตีแบบเดาพาสเวิร์ด (brute-force attack) SIEM เครื่องมือนี้ถูกตั้งค่าให้ตอบสนองโดยการล็อกออฟอุปกรณ์ก่อน จากนั้นจึงปิดใช้งานผู้ใช้ หากการปิดใช้งานผู้ใช้ล้มเหลว ผู้ดูแลระบบจะได้รับการแจ้งเตือน หากสำเร็จ ผู้ใช้จะได้รับการแจ้งเตือนทาง SMS
คู่มือเหล่านี้ช่วยลดเวลาเฉลี่ยในการตอบสนอง (MTTR) ลงได้อย่างมาก ซึ่งจะช่วยวัดความเร็วของการดำเนินการควบคุมและแก้ไขหลังจากการยืนยันภัยคุกคาม กระบวนการตอบสนองต่อเหตุการณ์แบบเดิมมักทำให้เกิดความล่าช้าเมื่อต้องประสานงานด้วยตนเองในเครื่องมือรักษาความปลอดภัยหลายตัว
การประสานงานการตอบสนองผ่านคู่มือการปฏิบัติงานอัตโนมัติถือเป็นประโยชน์เชิงปฏิบัติการที่จับต้องได้มากที่สุดของ TDIR คู่มือการปฏิบัติงานด้านความปลอดภัยจะเข้ารหัสนโยบายและขั้นตอนขององค์กรลงในเวิร์กโฟลว์ที่สามารถใช้งานได้จริง ซึ่งสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามที่ได้รับการยืนยันได้ทันที โดยไม่ต้องรอการแทรกแซงจากมนุษย์
คู่มือปฏิบัติการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Stellar Cyber ช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมบริบท เงื่อนไข และผลลัพธ์ได้อย่างสมบูรณ์ คู่มือปฏิบัติการเหล่านี้สามารถนำไปใช้งานทั่วโลกหรือเฉพาะผู้เช่า โดยที่ AI ของ Agentic ช่วยให้สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ต่างๆ ได้ ผู้ใช้สามารถใช้คู่มือปฏิบัติการในตัวสำหรับการดำเนินการมาตรฐาน หรือสร้างคู่มือปฏิบัติการแบบกำหนดเองเพื่อเรียกใช้การตอบสนอง EDR เรียกใช้เว็บฮุก หรือส่งอีเมล
คู่มือการปฏิบัติงานที่มีประสิทธิภาพจะสร้างสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการควบคุมดูแลโดยมนุษย์ มอบความสามารถในการตอบสนองทันที พร้อมทั้งรักษาโอกาสให้ทีมรักษาความปลอดภัยเข้าแทรกแซงเมื่อจำเป็น คู่มือการปฏิบัติงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบช่วยจัดการกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นเป็นประจำ เช่น มัลแวร์สายพันธุ์ที่รู้จัก หรือความพยายามโจมตีแบบบรูทฟอร์ซที่ชัดเจน คู่มือการปฏิบัติงานกึ่งอัตโนมัติจะดำเนินมาตรการควบคุมเบื้องต้นทันที พร้อมแจ้งเตือนนักวิเคราะห์ความปลอดภัยเพื่อขอคำแนะนำเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสืบสวนที่ซับซ้อน
กระบวนการพัฒนาคู่มือนี้จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงระดับการยอมรับความเสี่ยงขององค์กรและข้อกำหนดในการดำเนินงาน ระบบอัตโนมัติเชิงรุกสามารถควบคุมภัยคุกคามได้อย่างรวดเร็ว แต่อาจขัดขวางกิจกรรมทางธุรกิจที่ถูกต้องได้หากปรับแต่งไม่ถูกต้อง ระบบอัตโนมัติแบบอนุรักษ์นิยมช่วยลดผลกระทบเชิงบวกลวง แต่อาจช่วยให้ภัยคุกคามมีเวลาในการพัฒนามากขึ้น
องค์กรที่นำระบบตอบกลับอัตโนมัติมาใช้รายงานว่าเวลาในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ดีขึ้นถึง 20 เท่า นักวิเคราะห์เหตุการณ์จำนวนมากที่จัดการเป็นประจำทุกวันเป็นงานซ้ำๆ ดังนั้นระบบอัตโนมัติของงานเหล่านี้จึงช่วยลด MTTR ได้อย่างมาก พันธมิตรเน้นย้ำว่าการมีข้อมูลภัยคุกคามอัจฉริยะแบบบูรณาการช่วยลดความยุ่งยากของขั้นตอนการตัดสินใจและการตอบสนอง
6. GenAI Copilots เปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพการทำงานของนักวิเคราะห์
นักวิเคราะห์ความปลอดภัยต้องเผชิญกับการตรวจสอบที่ซับซ้อน ซึ่งต้องใช้ความรู้เฉพาะด้านภาษาคิวรี เฟรมเวิร์กภัยคุกคาม และอินเทอร์เฟซเฉพาะเครื่องมือ อุปสรรคด้านความเชี่ยวชาญนี้จำกัดประสิทธิภาพของนักวิเคราะห์ระดับจูเนียร์ และก่อให้เกิดปัญหาคอขวดในสถานการณ์การโจมตีที่มีปริมาณมาก
วงการความปลอดภัยทางไซเบอร์กำลังเผชิญกับภาวะขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญสูงอย่างหนัก สำหรับบุคลากรที่ได้รับการฝึกอบรมและทำงานอยู่ในสาขานี้อยู่แล้ว การแจ้งเตือนอย่างต่อเนื่องอาจทำให้พวกเขาเสี่ยงต่อภาวะหมดไฟได้ SIEM ระบบเหล่านี้ต้องการพนักงานที่ได้รับการฝึกฝนจำนวนมากเพื่อตรวจสอบการแจ้งเตือนและแก้ไขปัญหา
ฟังก์ชันการทำงานของ GenAI Copilot พลิกโฉมวิธีที่นักวิเคราะห์โต้ตอบกับแพลตฟอร์มความปลอดภัยผ่านอินเทอร์เฟซการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เชิงสร้างสรรค์ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถตั้งคำถามเชิงภาษาธรรมชาติ เช่น "แสดงเหตุการณ์การเดินทางที่เป็นไปไม่ได้ทั้งหมดระหว่างเที่ยงคืนถึงตี 4" หรือ "อีเมลใดที่ส่งไปยังโดเมนในรัสเซีย" แทนที่จะสร้างแบบสอบถามฐานข้อมูลที่ซับซ้อน
ความสามารถนี้ช่วยให้การล่าภัยคุกคามเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น ช่วยให้นักวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์น้อยสามารถทำการตรวจสอบที่ซับซ้อนได้ AI Investigator ของ Stellar Cyber ช่วยเร่งการวิเคราะห์ภัยคุกคามที่ซับซ้อนด้วยการให้คำตอบทันทีต่อคำถามของนักวิเคราะห์ ช่วยลดจำนวนการตัดสินใจของนักวิเคราะห์ลงเหลือ 10-100 ครั้งต่อวัน และลดเวลาในการตอบสนองต่อภัยคุกคามลงได้มากถึง 400%
อัตราความก้าวหน้าของ AI ในปัจจุบันยิ่งสร้างความหวังมากขึ้นไปอีก ความสามารถในการแปลงชุดกฎที่ซับซ้อนและการจัดการภัยคุกคามให้เป็นภาษาอังกฤษที่เข้าใจง่ายนั้นเป็นอีกแง่มุมหนึ่งของการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI SIEM ซึ่งอาจช่วยลดช่องว่างความรู้ที่กำลังคุกคามอุตสาหกรรมต่างๆ ในปัจจุบันได้
ผู้ช่วย GenAI ให้คำแนะนำเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์เข้าใจถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อองค์กรจากเหตุการณ์นั้นๆ พวกเขาช่วยเร่งการค้นพบข้อมูลเชิงลึกด้วยการวิเคราะห์ภัยคุกคาม สรุป สมมติฐาน และการบรรเทาผลกระทบที่ขับเคลื่อนด้วย AI วิธีนี้ช่วยประหยัดเวลาในการรายงานความปลอดภัยสำหรับผู้บริหาร และช่วยให้สามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงซึ่งช่วยลด MTTD และ MTTR ได้
องค์กรที่ใช้ Security Copilot รายงานว่าระยะเวลาเฉลี่ยในการแก้ไขปัญหาลดลง 30% ตั้งแต่ความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือนไปจนถึงการป้องกันเชิงรุก ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เชิงสร้างสรรค์สามารถพลิกโฉมองค์กรต่างๆ ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของปฏิบัติการด้านความปลอดภัยได้อย่างมาก
GenAI ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถคัดกรองการแจ้งเตือนโดยการเชื่อมโยงข้อมูลภัยคุกคามและเปิดเผยกิจกรรมที่เกี่ยวข้องซึ่งอาจไม่ก่อให้เกิดการแจ้งเตือนแบบเดิม GenAI จะสร้างสรุปเหตุการณ์อย่างรวดเร็วเพื่อให้ทีมสามารถเริ่มต้นได้เร็วขึ้น ให้คำแนะนำการสืบสวนด้วยบริบทและหลักฐานแบบทีละขั้นตอน และทำให้งานตอบสนองประจำวัน เช่น การควบคุมและการแก้ไขเป็นอัตโนมัติ ผ่านคู่มือที่ขับเคลื่อนด้วย AI
7. MTTR ที่รวดเร็วยิ่งขึ้นผ่านการดำเนินงานแบบรวม
เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับ (MTTD) และเวลาเฉลี่ยในการตอบสนอง (MTTR) เป็นตัวชี้วัดสำคัญสองประการที่แสดงให้เห็นถึง... SOC ประสิทธิภาพและประสิทธิผล ความเสี่ยงและการเปิดเผยข้อมูลจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ใดๆ สามารถลดลงได้อย่างมากโดยการปรับปรุงตัวชี้วัดเหล่านี้
ทำไมเวลาตอบสนองจึงสำคัญนัก? ยิ่งผู้โจมตีเข้าถึงระบบที่ถูกบุกรุกนานเท่าไหร่ ความเสียหายก็ยิ่งมากขึ้นเท่านั้น การเผชิญกับภัยคุกคามทางไซเบอร์เป็นเวลานานส่งผลให้ระบบหยุดทำงานนานขึ้น สูญเสียข้อมูลสำคัญ และเสียชื่อเสียง ค่า MTTR ที่ต่ำลงบ่งชี้ว่าทีมรักษาความปลอดภัยสามารถตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามได้เร็วขึ้น ซึ่งช่วยลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น
พันธมิตรของ Stellar Cyber รายงานว่า การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ใน... Open XDR แพลตฟอร์มนี้ช่วยลดเวลาในการตรวจจับลงได้ถึง 8 เท่า ที่สำคัญที่สุดคือ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ภัยคุกคามหลายรูปแบบเพื่อให้ได้เหตุการณ์ที่ชัดเจน กระชับ และเชื่อมโยงกัน SOC นักวิเคราะห์ที่ใช้ SIEMเจ้าหน้าที่ใช้เวลาจำนวนมากในการตรวจสอบว่าการแจ้งเตือนเหล่านั้นเป็นการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดหรือไม่ และการแจ้งเตือนแต่ละรายการมีความเกี่ยวข้องกับรายการอื่นหรือไม่
การศึกษายังแสดงให้เห็นว่าระบบอัตโนมัติช่วยปรับปรุงเวลาตอบสนองของพันธมิตรต่อเหตุการณ์ได้ 20 เท่า พันธมิตรเน้นย้ำว่าการผสานรวมข้อมูลภัยคุกคามอัจฉริยะช่วยลดความยุ่งยากของขั้นตอนการตัดสินใจและการตอบสนองได้อย่างมาก เมื่อรวมข้อมูลสำคัญไว้ในเหตุการณ์ พวกเขาสามารถตอบสนองได้โดยไม่ต้องเข้าสู่ระบบหลายคอนโซล
การปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยแบบรวมศูนย์ผ่าน Open XDR แก้ไขปัญหาที่ทีมรักษาความปลอดภัยแบบลีนต้องเผชิญด้วยการมอบความสามารถในการมองเห็นและตอบสนองอย่างครอบคลุมภายใต้ส่วนต่อประสานการจัดการเดียว การบูรณาการนี้ช่วยแก้ไขปัญหาหลักของการมีเครื่องมือมากเกินไปและความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน
วิธีการแบบดั้งเดิมกำหนดให้นักวิเคราะห์ต้องสลับไปมาระหว่างคอนโซลหลายตัวระหว่างการตรวจสอบ บริบทสำคัญจะสูญหายไปในการแปลระหว่างแพลตฟอร์ม การประสานงานการตอบสนองจะได้รับผลกระทบเมื่อเครื่องมือต่างๆ ไม่สามารถสื่อสารกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความท้าทายในการผสานรวมเหล่านี้ยิ่งทวีคูณความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน
การผสานรวมข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามที่ครอบคลุมเข้ากับการปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยแบบบูรณาการ จะสร้างผลลัพธ์แบบทวีคูณ ทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยขนาดเล็กสามารถป้องกันภัยคุกคามระดับองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขับเคลื่อนด้วย AI SOC ความสามารถเหล่านี้ช่วยเสริมการบูรณาการนี้โดยการนำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้กับข้อมูลที่รวบรวมจากเครื่องมือรักษาความปลอดภัยทั้งหมด
อัลกอริทึมสหสัมพันธ์ขั้นสูงสามารถระบุรูปแบบการโจมตีที่ซับซ้อนซึ่งครอบคลุมหลายโดเมนด้านความปลอดภัย ในขณะที่ความสามารถในการตอบสนองอัตโนมัติจะตรวจจับภัยคุกคามก่อนที่จะบรรลุวัตถุประสงค์ องค์กรต่างๆ ที่ใช้วิธีการแบบรวมศูนย์เหล่านี้รายงานว่ามีการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในด้านความแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคาม เวลาตอบสนอง และประสิทธิภาพของนักวิเคราะห์
แนวทางไซเบอร์ที่โดดเด่นสู่ SIEM การขยาย
Stellar Cyber's Open XDR แพลตฟอร์มนี้ทำหน้าที่เป็นชั้นเสริมที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับสิ่งที่มีอยู่เดิม SIEM การลงทุนโดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบทั้งหมด แพลตฟอร์มนี้ทำงานร่วมกับเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น สร้างความสามารถในการมองเห็นและการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ในสภาพแวดล้อม IT และ OT ได้อย่างเป็นธรรมชาติ
สถาปัตยกรรมนี้มอบความยืดหยุ่นที่เหนือกว่า องค์กรที่มุ่งมั่นสู่ความเป็นเลิศในการตรวจจับ การรายงาน และภารกิจการตามล่าโดยไม่เพิ่มต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ เลือก Stellar Cyber เพื่อเชื่อมช่องว่างในระบบเดิม SIEM แพลตฟอร์มต่างๆ มีการผสานรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากกว่า 400 รายการ เพื่อให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้กับการลงทุนด้านความปลอดภัยที่มีอยู่เดิม
Interflow ซึ่งเป็นแบบจำลองข้อมูลที่ปรับมาตรฐานและสมบูรณ์ของ Stellar Cyber ช่วยให้เครื่องมือด้านไอทีและความปลอดภัยสามารถสื่อสารกันโดยใช้ภาษาเดียวกัน ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามทุกประเภทได้โดยไม่คำนึงถึงจุดเริ่มต้น แบบจำลองที่เน้นความปลอดภัยนี้ช่วยลดปริมาณข้อมูลโดยการกรองและแยกวิเคราะห์ข้อมูลขณะรับข้อมูลเข้าระบบ ซึ่งช่วยลดต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลลงอย่างมาก พร้อมกับเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
จากการเสริมประสิทธิภาพไปจนถึงการเปลี่ยนผ่าน องค์กรหลายแห่งเริ่มต้นใช้งาน Stellar Cyber สำหรับ NDR หรือการตรวจสอบเหตุการณ์ จากนั้นค่อยๆ ปล่อยให้มันรับผิดชอบงานอื่นๆ มากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากความสามารถที่ครอบคลุมของมัน โดยเริ่มแรก Stellar Cyber ถูกใช้งานเพื่อเสริมประสิทธิภาพ แต่มักจะพัฒนาไปสู่การจัดการการตรวจจับ การตอบสนอง และการรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนด ลดการพึ่งพาระบบเดิม SIEM.
AI แบบหลายชั้นของแพลตฟอร์มผสานรวมความสามารถในการตรวจจับ สหสัมพันธ์ การตรวจสอบ และการตอบสนองไว้ภายในแพลตฟอร์มที่ผสานรวมอย่างราบรื่น โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกช่วยลดการพึ่งพากฎเกณฑ์และวิธีการตรวจจับภัยคุกคามด้วยตนเอง GraphML เชื่อมโยงการแจ้งเตือนที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันโดยอัตโนมัติ เผยให้เห็นการโจมตีที่สายตามนุษย์ไม่สามารถตรวจจับได้
รูทีนการตอบสนองในตัวจะดำเนินตามคู่มือการตอบสนองที่หลากหลายโดยอัตโนมัติ แพลตฟอร์มนี้สามารถระบุภัยคุกคามที่มองไม่เห็นได้อย่างรวดเร็วและเสริมความแข็งแกร่งให้กับโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรับมือกับภัยคุกคามในอนาคต สถาปัตยกรรมแบบเนทีฟสำหรับผู้เช่าหลายรายรองรับการใช้งาน MSSP ในระดับขนาดใหญ่ ความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองเครือข่ายในตัวช่วยให้มองเห็นภาพที่ระบบที่ใช้บันทึกเพียงอย่างเดียวไม่สามารถทำได้
อะไรที่ทำให้ Stellar Cyber โดดเด่น? ความมุ่งมั่นในเรื่องความเปิดกว้างทำให้องค์กรต่างๆ ยังคงควบคุมการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมความปลอดภัยได้ แพลตฟอร์มนี้ช่วยเสริมเครื่องมือที่มีอยู่เดิม แทนที่จะต้องเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด ช่วยปกป้องการลงทุนด้านเทคโนโลยี ในขณะเดียวกันก็มอบความสามารถขั้นสูงที่ระบบเดิมไม่สามารถทำได้ SIEMs ไม่สามารถจับคู่ได้