AI SIEM: Ang 6 na Bahagi ng AI-Based SIEM
Pangunahing binabago ng AI ang mga sistema ng SIEM (Security Information and Event Management), na nagmamarka ng makabuluhang pagbabago sa cybersecurity. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng AI, ang mga solusyon sa SIEM ay umuunlad nang higit pa sa tradisyonal, batay sa panuntunan na mga balangkas, na nag-aalok ng pinahusay na pagtuklas ng pagbabanta, predictive analytics, at mga awtomatikong mekanismo ng pagtugon. Tinutugunan ng pagsasamang ito ang dumaraming kumplikado at dami ng mga cyberthreat, na ginagawang mas maagap ang cybersecurity at hinihimok ng katalinuhan. Tuklasin ng artikulong ito kung paano muling hinuhubog ng AI-driven SIEM ang cybersecurity, na tumutuon sa mga hamon ng mga legacy na SIEM system at ang mga pagkakataong ipinakita ng AI at machine learning. Bahala ka matuto pa tungkol sa AI/ML sa cybersecurity dito.
Susunod na Henerasyon ng SIEM
Stellar Cyber Next-Generation SIEM, bilang isang kritikal na bahagi sa loob ng Stellar Cyber Open XDR Platform...
Damhin ang AI-Powered Security in Action!
Tuklasin ang cutting-edge AI ng Stellar Cyber para sa instant na pagtuklas at pagtugon sa pagbabanta. Iskedyul ang iyong demo ngayon!
Ano ang AI-Based SIEM?
Binago ng mga SIEM system ang cybersecurity landscape sa kanilang pagsisimula – nag-aalok ng bagong paraan upang pagsama-samahin ang unti-unting impormasyon sa seguridad sa isang magkakaugnay na kabuuan. Ngayon, sa pamamagitan ng pagsasama ng Artificial Intelligence (AI) at Machine Learning (ML), ang mga solusyong ito ay hindi lamang makakain at makakapag-normalize ng napakaraming data – ngunit maaari din nilang suriin ang mga pattern at anomalya na maaaring magpahiwatig ng insidente sa seguridad.
Ang isa sa mga pangunahing proseso sa AI-based na SIEM ay ang pagsasama-sama ng data. Ito ay tumutukoy sa koleksyon ng data ng seguridad mula sa maraming mapagkukunan, kabilang ang mga network device, server, database, application, at higit pa. Malawak ang hanay ng data na nakolekta at may kasamang mga log, data ng kaganapan, threat intelligence, at iba pang mga uri ng impormasyong nauugnay sa seguridad. Sa isang magkakaibang digital na kapaligiran, ang pagsasama-sama ng data na ito ay mahalaga, dahil nagbibigay ito ng komprehensibong pagtingin sa postura ng seguridad ng isang organisasyon. Gayunpaman, ang hamon ay nakasalalay sa pagkakaiba-iba ng mga format at istruktura ng data. Dito pumapasok ang normalisasyon. Ang normalisasyon ay ang proseso ng pag-convert ng hilaw na data ng seguridad mula sa iba't ibang mapagkukunan sa isang pare-pareho, standardized na format. Ang hakbang na ito ay kritikal para sa pagtiyak na ang AI SIEM system ay maaaring tumpak na masuri at maiugnay ang data, anuman ang pinagmulan nito. Kabilang dito ang pag-align ng magkakaibang uri at format ng data sa isang pinag-isang modelo, na ginagawang mas madali para sa mga algorithm ng AI na maproseso at masuri ang data nang epektibo.
Ang natatanging tampok ng mga AI SIEM system ay ang kanilang kakayahang i-automate ang mahahalagang prosesong ito ng pagsasama-sama at normalisasyon ng data. Gamit ang AI at ML, ang mga system na ito ay maaaring magsala ng data nang mas mabilis, matalinong pag-uuri, pagsasama-sama, at pag-normalize ng data ng seguridad. Ang automation na ito ay makabuluhang binabawasan ang oras at pagsisikap na tradisyunal na kinakailangan para sa mga gawaing ito, na nagpapahintulot sa mga security team na tumuon sa mas madiskarteng aspeto ng cybersecurity.
Pagkatapos pagsama-samahin at gawing normal ang data, ginagamit ng AI-based na SIEM ang mga AI algorithm para mapahusay ang pagtukoy ng pagbabanta. Ang mga algorithm na ito ay sinanay na kilalanin ang mga lagda ng mga kilalang banta at tuklasin ang mga bago, umuusbong na banta sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga pattern ng pag-uugali. Ang kakayahang ito ay mahalaga sa isang pabago-bagong tanawin ng pagbabanta. Sa pamamagitan ng paggamit ng kapangyarihan ng AI at ML, maaaring mahulaan ng mga system na ito ang mga potensyal na paglabag sa seguridad bago mangyari ang mga ito. Ang predictive analysis na ito ay batay sa pagsusuri ng mga trend at pattern sa loob ng data, na nagbibigay-daan sa mga organisasyon na aktibong palakasin ang kanilang mga depensa laban sa mga inaasahang pagbabanta.
Bago suriin ang mga natatanging bahagi ng AI-driven na SIEM, matuto nang higit pa tungkol sa kung ano ang SIEM dito.
6 Mga Bahagi ng AI-Driven SIEM
#1. Pangangasiwa ng Data
Nagsisimula ang mga AI SIEM system sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng data mula sa iba't ibang mapagkukunan tulad ng mga network device, server, database, at application. Ang data ng kaganapang ito ay sumasaklaw sa lawak ng iyong imprastraktura ng network, ngunit ang mga kaganapang nabuo ng mga server, cloud device, at Wi-Fi access point ay halos palaging nasa iba't ibang anyo – habang ang mga application ay gumagawa ng patuloy na mga stream ng mga log, ang mga firewall ay maaaring may sariling data ng kaganapan at impormasyong may kaugnayan sa seguridad na hahawakan. Ang napakaraming pagkakaiba-iba ng data na ito ay lubhang nagpabagal sa mga pagsusumikap sa manu-manong pagsusuri sa nakaraan, na lumilikha ng matinding pagkaantala sa ibaba ng agos. Tinatalakay ito ng SIEM sa pamamagitan ng normalisasyon. Pagkatapos ng paglunok, ang raw data ay iko-convert sa isang standardized na format, na tinitiyak ang pagkakapare-pareho at katumpakan sa pagsusuri ng data anuman ang pinagmulan. Ang AI at ML ay makabuluhang nag-o-automate ng mga prosesong ito, na nagpapahusay sa bilis at katalinuhan kung saan ang data ng seguridad ay pinagsama-sama at na-normalize, muli na binabawasan ang manu-manong pagsisikap at oras na kasangkot.
#2. Mga Pinagmumulan ng Malaking Data
#3. Pagpapayaman ng Data
#4. Pagkilala sa Pattern
Bagama't ang pag-uugali ng user, pag-normalize ng log, at pagpapayaman ay lahat ay nakakatulong sa pagbibigay sa iyo ng pinakanapapabilang na larawan ng iyong tech stack na posible, ang SIEM ay umuunlad sa kakayahan nitong suriin ang kabuuan ng iyong tech stack sa real-time. Sa ganitong paraan, posibleng maputol ang ingay at tumuon sa mga banayad na anomalya na maaaring magpahiwatig ng paglabag sa seguridad.
Ang mga algorithm na ito ay maaaring higit pang magproseso ng hindi nakabalangkas na data tulad ng mga dokumento, binary file, at mga imahe, na nagbibigay-daan sa pagsusuri ng isang malawak na hanay ng mga mapagkukunan ng data para sa mga potensyal na banta. Ang pinayaman na data ay nauugnay sa mga partikular na entity gaya ng mga user, host, o mga IP address, na nagpapadali sa pagsasama-sama ng kaganapan at nagpapagana sa paghahanap ng mga pinayamang kaganapan sa iba't ibang mapagkukunan ng data. Nakakatulong ang ugnayang ito sa pagsasama-sama ng mga marka ng panganib at pag-uugnay sa mga ito sa mga entity – kapag na-cross-reference laban sa isang baseline ng 'normal' na pag-uugali, matutukoy ng pattern recognition ng AI SIEM ang mga ugnayang maaaring hindi mapansin ng mga tao.
#5. Awtomatikong Pagtugon sa Insidente
#6. Predictive Analytics
Gumagamit ang mga AI SIEM system ng predictive analytics upang hulaan ang mga potensyal na banta sa hinaharap sa pamamagitan ng pagsusuri sa makasaysayang data ng seguridad at pagtukoy ng mga pattern. Ang kakayahang ito ay nagbibigay-daan sa mga organisasyon na proactive na i-secure ang kanilang mga system, sa halip na tumugon sa mga banta habang nangyayari ang mga ito. Nagbibigay-daan ang knowledge base na ito para sa mga modelo ng AI sa core ng solusyon na bumuo ng mas tumpak na mga tugon sa seguridad at mga diskarte sa pag-iwas sa insidente habang tumatagal at mas maraming data ang naipon.
Ang patuloy na pag-aaral mula sa mga isyu sa nakaraan ay nagpapahusay sa katumpakan at katatagan ng mga AI-based na SIEM system laban sa lalong masasamang banta sa cyber. Sa huli, isinasama ng AI-driven SIEM ang iba't ibang bahagi tulad ng AI, ML, deep learning, NLP, at UEBA, na lahat ay nagpapahusay sa mga tradisyunal na kakayahan ng SIEM. Ang pagsasama-samang ito ay humahantong sa mas matalino, mahusay, at proactive na mga hakbang sa cybersecurity - mahalaga sa patuloy na nagbabagong tanawin ng mga banta sa cyber.
Paano Mapapahusay ng AI-Driven SIEM ang Iyong SOC
Dahil sa mga legacy na diskarte sa SIEM, ang mga koponan ay bukas sa parehong mga pag-atake at napakaraming maling alarma. Ito ay dahil ang tradisyonal na SIEM ay lubos na umaasa sa mga paunang natukoy na lagda ng pagbabanta at mga patakaran para sa paghawak ng mga pagbabanta. Ang diskarte na ito ay nakikipagpunyagi sa mga zero-day na pag-atake at mga sopistikadong diskarte na hindi pa na-profile sa mga framework ng cybersecurity. Pina-streamline ng AI SIEM ang mga proseso ng pagkolekta ng data ng seguridad mula sa iba't ibang mapagkukunan at pag-convert ng raw data na ito sa isang pare-pareho, standardized na format. Pinapahusay din nito ang data gamit ang karagdagang impormasyon tulad ng threat intelligence, na lubhang binabawasan ang pag-asa ng iyong team sa manu-manong pagpapatupad ng panuntunan.
Bagama't nag-aalok ang mga kumbensyonal na sistema ng SIEM ng scalability, kadalasang kulang ang mga ito sa paghawak sa napakalaking dami ng data at pagiging kumplikado na nauugnay sa mga modernong network na naiimpluwensyahan ng AI. Ang dami ng mga log at impormasyon ng kaganapan ay maaaring maging napakalaki, na ginagawang mahirap ang epektibong pagsubaybay at pagtugon. Ang limitasyong ito ay maaaring samantalahin ng mga masasamang aktor upang magsagawa ng mga ipinamamahaging pag-atake na lumalampas sa mga kakayahan ng mga tradisyunal na sistema ng SIEM. Nasusuri ng AI-based na SIEM ang napakaraming data sa isang sukat kung hindi man ay hindi maabot.
Sa wakas, ang mga tradisyonal na sistema ng SIEM ay nakatagpo ng ilang mga hadlang sa loob ng kanilang pagpapatupad. Ang SIEM na nakabatay sa panuntunan ay nangangailangan ng malaking bilang ng mga sinanay na empleyado upang i-verify ang mga alerto at ayusin ang mga isyu. Gayunpaman, ang larangan ng cybersecurity ay napakanipis, na may tagtuyot ng mga lubos na sinanay na tauhan. Para sa mga nasasanay na at nasa field, ang mga palagiang alerto ay maaaring panatilihin silang mapanganib na malapit sa pagka-burnout. Kasing rebolusyonaryo ng AI-driven na SIEM sa pagkolekta at pagsusuri ng data, ang epekto ng tao ay kasinghalaga rin. Halimbawa, ang mga miyembro ng koponan ay nai-save mula sa mga gawaing matagal ng manu-manong pagpapatupad ng ahente at pagsusuri ng data. Automated
Ang mga mekanismo ng pagtugon sa insidente ay nagpapadali sa proseso ng pagtugon sa mga banta, na binabawasan ang oras at lakas-tao na kailangan para sa bawat insidente. Panghuli - at pinakamahalaga - ang kakayahan ng AI na matuto at sabihin ang pagkakaiba sa pagitan ng normal at kahina-hinalang aktibidad, na nagpapababa sa bilang ng mga maling positibo at nagbibigay-daan sa mga koponan na tumutok sa mga tunay na banta.
Ang rate ng pag-unlad na kasalukuyang nararanasan ng AI ay dahilan para sa higit pang optimismo. Ang kakayahan para sa mga kumplikadong panuntunan at pamamahala ng pagbabanta na maisalin sa simpleng Ingles ay isang sangay ng AI-driven na SIEM na maaaring makatulong na tulungan ang agwat ng kaalaman na kasalukuyang nagbabanta sa buong industriya. Para matuto pa, tumuklas ng karagdagang mga automated na kakayahan ng SOC dito.
AI-Driven SIEM Solution para sa Advanced na Threat Detection
Ang susunod na henerasyong solusyon ng SIEM ng Stellar Cyber ay kumakatawan sa isang hakbang pasulong sa pamamahala ng cybersecurity, na ginagamit ang kapangyarihan ng AI upang magbigay ng hindi pa nagagawang pagtuklas ng pagbabanta at mga kakayahan sa pagtugon. Itong AI-driven, next-gen na SIEM platform ay idinisenyo upang tumugon sa umuusbong na tanawin ng mga banta sa cyber, na nag-aalok ng advanced na analytics at isang komprehensibong diskarte sa seguridad
Sa gitna ng aming solusyon sa SIEM ay ang built-in na AI, na nagpapataas ng functionality nito nang higit pa sa mga tradisyonal na system. Ang kakayahan ng AI na ito ay nagbibigay-daan sa real-time na pagsusuri ng napakaraming data, mabilis na pagtukoy ng mga potensyal na banta at pagbabawas ng oras sa pagitan ng pagtuklas ng pagbabanta at pagtugon. Ang kahusayan na ito ay mahalaga sa pagpapagaan ng epekto ng mga insidente sa seguridad. Ang bahagi ng analytics ng aming AI system ay may kakayahang matuto at umangkop sa mga bagong banta nang tuluy-tuloy. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga pattern at gawi sa paglipas ng panahon, mahuhulaan at maagang matugunan ng system ang mga potensyal na paglabag sa seguridad, na ginagawa itong isang mahalagang tool para sa proactive na pamamahala sa cybersecurity.
Higit pa rito, ang AI-driven na SIEM na solusyon ng Stellar Cyber ay idinisenyo na may user-friendly na interface, na tinitiyak na kahit na ang mga team na may limitadong teknikal na kadalubhasaan ay maaaring epektibong pamahalaan ang kanilang cybersecurity. Nagbibigay ang system ng malinaw, naaaksyunan na mga insight, na nagbibigay-daan sa mga security team na mabilis na makagawa ng matalinong mga desisyon. Kapansin-pansin din ang scalability ng next-gen SIEM ng Stellar Cyber. Nakikitungo man sa isang maliit na negosyo o isang malaking korporasyon, ang platform ay may kakayahang pangasiwaan ang napakaraming data nang hindi nakompromiso ang pagganap. Tinitiyak ng scalability na ito na ang mga organisasyon sa anumang laki ay maaaring makinabang mula sa mga advanced na kakayahan sa cybersecurity ng Stellar Cyber.
Sa buod, ang susunod na henerasyong solusyon ng SIEM ng Stellar Cyber, kasama ang built-in na AI at advanced na analytics, ay nag-aalok ng matatag at sopistikadong diskarte sa cybersecurity. Ito ay isang mahalagang tool para sa mga organisasyong naghahanap upang pahusayin ang kanilang postura sa seguridad sa harap ng lalong sopistikadong mga banta sa cyber. Upang tuklasin ang buong potensyal ng susunod na henerasyong platform ng SIEM ng Stellar Cyber at ang mga kakayahan nito sa AI, tuklasin ang higit pa tungkol sa aming Mga kakayahan sa platform ng Next-Gen SIEM.
