7 Dahilan para Palakihin ang Iyong Pamana SIEM (Sa halip na Palitan Ito)
Pamana SIEMangkla ng mga operasyon sa seguridad ng negosyo, ngunit nahihirapan sa bilis ng banta ngayon, mga kapaligirang cloud-native, at napakalaking dami ng alerto na nag-iiwan sa mga analyst na nalulunod sa ingay. Sa halip na tiisin ang magastos at nakakagambalang mga proyektong rip-and-replace, SIEM Ang pagpapalawak ay nag-aalok ng mas mabilis na landas tungo sa modernisasyon sa pamamagitan ng Open XDR mga plataporma na nagpapahusay sa katumpakan ng pagtuklas, nagpapalawak ng kakayahang makita, at nagbabawas ng pagkapagod sa alerto habang pinoprotektahan ang mga umiiral na pamumuhunan sa imprastraktura.
Iyong SIEM nangongolekta ng mga log nang tapat. Natutukoy nito ang mga sumusunod na pamantayan. Ngunit pinipigilan ba nito ang mga modernong banta? Ang hindi komportableng katotohanang kinakaharap ng mga arkitekto ng seguridad ay ang pamana SIEM Ang mga platform, na idinisenyo para sa mga depensang nakabatay sa perimeter, ay nabibigo laban sa mga kalaban na nagsasamantala sa mga maling configuration ng cloud, mga kahinaan sa pagkakakilanlan, at mga blind spot ng teknolohiya sa pagpapatakbo. Ang mga mid-market security team ay nahaharap sa mga banta sa antas ng enterprise na may limitadong badyet, kaya naman ang desisyon sa augment-versus-replace ay partikular na kritikal.
Ang paglabag sa National Public Data ay potensyal na naglantad ng 2.9 bilyong tala sa buong 2024. Ang pag-atake ng ransomware ng Change Healthcare ay nakagambala sa mga serbisyong medikal, na nakakaapekto sa mahigit 100 milyong mga rekord ng pasyente. Ang napakalaking pagtagas ng kredensyal noong Hunyo 2025 ay naglantad ng 16 bilyong kredensyal sa pag-log in na pinagsama-sama mula sa mga taon ng infostealer malware campaign. Ang mga insidenteng ito ay nagbabahagi ng mga karaniwang katangian na naglalantad ng mga pangunahing kahinaan sa tradisyonal na mga diskarte sa seguridad.
Susunod na henerasyon SIEM
Stellar Cyber Susunod na Henerasyon SIEM, bilang isang kritikal na bahagi sa loob ng Stellar Cyber Open XDR Plataporma...
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!
Bakit Mas Mahusay ang Pagpaparami kaysa sa Pagpapalit para sa Pagmodernisasyon SIEM
Kapag ang iyong SIEM ipinapakita ang edad nito, ang nakagawiang kaalaman ay nagmumungkahi ng kapalit. Ang landas na iyon ay humahantong sa anim na buwang pag-deploy, pagkagambala sa operasyon, at ipinagpaliban na ROI. SIEM Ang augmentation ay gumagamit ng ibang pamamaraan sa pamamagitan ng pagpapalawak sa halip na pag-aalis ng mga kasalukuyang platform.
Ang argumentong pang-ekonomiya ay napatunayang nakakahimok para sa mga organisasyong nagpapatakbo sa ilalim ng mga limitasyon sa badyet. Kumpleto SIEM Ang kapalit ay nangangailangan ng ilang buwan ng paglilipat ng datos, muling paglikha ng mga tuntunin sa ugnayan, at muling pagsasanay ng analyst habang ang pagsubaybay sa seguridad ay naapektuhan. Pinapanatili ng pagpapahusay ang kaalaman ng institusyon na nakabaon sa mga umiiral na tuntunin at daloy ng trabaho habang nagdaragdag ng mga kakayahan na hindi kayang ibigay ng mga lumang platform.
Tradisyonal SIEMMahusay sila sa log aggregation at compliance reporting. Nahihirapan sila sa real-time threat correlation sa mga hybrid environment. Bakit itatapon ang gumagana? Inilalagay ng mga estratehiya sa augmentation ang mga next generation platform kasama ng mga legacy platform. SIEMs, na nagpapahintulot sa bawat isa na gampanan ang pinakamainam na tungkulin nito habang ang modernong layer ay humahawak sa advanced threat detection, automated triage, at cross-domain correlation.
Ang mga organisasyong nagpapatupad ng mga diskarte sa pagpapalaki ay nag-uulat ng mga agarang pagpapahusay sa pagpapatakbo. Isang munisipal na pangkat ng seguridad ang ganap na pinalitan ang Splunk pagkatapos ng Stellar Cyber's augmentation approach na bawasan ang mga gastos ng 50% habang pinoproseso ang kritikal na impormasyon sa ilang minuto sa halip na mga oras. Nagsimula ang paglipat sa pagpapalaki, na nagpapakita ng halaga bago ang buong paglipat.
Ang Tiyak na Nangungunang 7 SIEM Mga Dahilan ng Pagpapalaki
1. Inaalis ng AI-Driven Alert Triage ang Burnout ng Analyst
Ang pagkapagod sa alerto ay kumakatawan sa tahimik na pumapatay ng mga sentro ng operasyon ng seguridad. Ang mga analyst ay nahaharap sa libu-libong pang-araw-araw na abiso, na may mga false positive rates na kadalasang lumalagpas sa 40%. Tradisyonal. SIEMBumubuo ang mga alerto batay sa mahigpit na mga patakaran na hindi maaaring umangkop sa mga partikular na nuances sa kapaligiran o makilala ang mga tunay na banta mula sa mga anomalya sa operasyon.
Gaano karaming oras ang inaaksaya ng iyong mga analyst sa pagpapatunay ng mga alerto na wala saan? Ipinapakita ng mga pag-aaral na ginugugol ng mga security team ang halos 30% ng kanilang oras sa paghabol sa mga alertong mababa ang halaga na nagmumula sa tumataas na dami ng data. Ang pasanin sa pagpapatakbo na ito ay lumilikha ng mga mapanganib na puwang kung saan ang mga tunay na banta ay dumaan nang hindi napapansin habang sinisiyasat ng mga analyst ang ikalabinlimang false positive ng kanilang shift.
Binabago ng AI-driven triage ang equation na ito sa pamamagitan ng automated risk scoring na naglalapat ng maraming salik sa konteksto. Sinusuri ng mga modelo ng machine learning ang pagiging kritikal ng asset, mga pattern ng pag-uugali ng user, mga indicator ng threat intelligence, at konteksto sa kapaligiran para makabuo ng mga composite na marka ng panganib. Ang pag-atake ng Change Healthcare noong 2024, na pinagsamantalahan ang isang server na walang multi-factor na pagpapatotoo, ay nagpapakita kung paano tina-target ng mga attacker ang mga puwang na nalikha kapag ang mga analyst ay nakaligtaan ang mga kritikal na alerto na nakabaon sa ingay.
Ang Multi-Layer AI ng Stellar Cyber ay gumagamit ng parehong pinangangasiwaang machine learning na sinanay sa mga kilalang pattern ng pagbabanta at hindi sinusubaybayang mga algorithm na tumutukoy sa mga istatistikal na anomalya sa network at gawi ng user. Tinitiyak ng dalawahang diskarte na ito ang komprehensibong saklaw laban sa parehong mga dokumentadong pagbabanta at dati nang hindi kilalang mga paraan ng pag-atake. Ang mga nangungunang pagpapatupad ay nag-uulat na binabawasan ang mga workload ng analyst ng 80-90% sa pamamagitan ng epektibong automated triage.
Nagsisimula ang proseso ng triage sa awtomatikong pagpapayaman, pangangalap ng karagdagang konteksto tungkol sa mga kaganapang panseguridad mula sa panloob at panlabas na mga pinagmumulan ng data. Kasama sa pagpapayaman na ito ang impormasyon ng pagkakakilanlan ng user, data ng kahinaan ng asset, mga detalye ng topology ng network, at kamakailang mga update sa intelligence ng pagbabanta. Inihahambing ng mga engine ng pagsusuri sa gawi ang mga kasalukuyang aktibidad laban sa mga naitatag na baseline para sa mga user, device, at application.
2. Ang Automated Case Correlation ay Nag-uugnay sa Mga Salaysay ng Pag-atake
Tradisyonal SIEMNagpapakita ang mga ito ng mga alerto bilang magkakahiwalay na kaganapan. Manu-manong pinagsasama-sama ng mga analyst ang mga timeline ng pag-atake sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga kaganapan sa maraming console at pinagmumulan ng data. Ang pira-pirasong pamamaraang ito ay nagpapaantala sa pagtukoy ng banta at nagbibigay-daan sa mga sopistikadong umaatake na makumpleto ang kanilang mga layunin bago maunawaan ng mga tagapagtanggol ang buong saklaw.
Ang graphML-based correlation AI ay kumakatawan sa isang pangunahing pagbabago sa kung paano tinutukoy ng mga platform ng seguridad ang mga ugnayan sa pagitan ng tila hindi nauugnay na mga kaganapan sa seguridad. Sa halip na ipakita sa mga analyst ang libu-libong indibidwal na alerto, awtomatikong binubuo ng mga correlation engine ang mga nauugnay na punto ng data sa mga komprehensibong insidente na nagpapakita ng mga salaysay ng pag-atake.
Ipinakita ng kampanya ng Salt Typhoon noong 2024 kung paano sinasamantala ng mga umaatake ang mga kahinaan sa integrasyon sa pamamagitan ng pagkompromiso sa siyam na kumpanya ng telekomunikasyon sa US sa pamamagitan ng mga sopistikadong multi-vector na pag-atake. Tradisyonal SIEMang pakikibaka nito na iugnay ang mga aktibidad sa iba't ibang yugto ng pag-atake, na nagbibigay-daan sa mga aktor ng banta na gumana nang hindi natutuklasan sa loob ng matagalang panahon.
Gumagamit ang diskarte ng Stellar Cyber ng teknolohiya ng GraphML upang matukoy ang mga relasyon sa pamamagitan ng pagkakatulad ng ari-arian, temporal, at asal. Ang AI na ito ay sinanay sa real-world na data at patuloy na nagpapabuti sa operational exposure. Maaaring bawasan ng system ang workload ng analyst sa pamamagitan ng mga order ng magnitude, na nagko-convert ng libu-libong alerto sa daan-daang mapapamahalaan na mga kaso bawat araw.
Bakit napakahalaga ng ugnayan? Ang balangkas ng MITER ATT&CK ay nagdodokumento ng higit sa 200 mga diskarte sa pag-atake sa 14 na mga taktikal na kategorya. Ang mabisang pagtatanggol ay nangangailangan ng pag-detect ng mga pattern na sumasaklaw sa maraming diskarte at mga layer ng imprastraktura. Ang pag-atake ng Sepah Bank noong Marso 2025 ay nagpakita kung paano pinagsama ng mga umaatake ang maraming diskarte sa ATT&CK para makamit ang kanilang mga layunin. Gumamit ang mga aktor ng pagbabanta ng mga paunang paraan ng pag-access upang magtatag ng mga posisyon ng foothold, nag-deploy ng mga diskarte sa pag-aani ng kredensyal upang palakihin ang mga pribilehiyo, at gumamit ng mga taktika sa pag-exfiltrate ng data upang magnakaw ng 42 milyong rekord ng customer.
Tinutugunan ng Correlation AI ang pangunahing hamon na kinakaharap ng mga lean security team sa pamamagitan ng pag-aalis ng paglaganap ng tool at pagkapagod ng alerto. Kapag ang threat intelligence ay gumagana bilang isang pinagsama-samang bahagi ng platform ng mga pagpapatakbo ng seguridad, agad na ina-access ng mga analyst ang nauugnay na konteksto nang hindi nagpapalipat-lipat sa pagitan ng maraming tool o nag-uugnay ng data mula sa magkakaibang pinagmulan.
3. Pinalawak na Visibility sa Cloud, OT, at Identity Domains
Pamana SIEM Ang mga arkitektura ay dinisenyo para sa mga on-premise perimeter security model. Nangongolekta ang mga ito ng napakalaking dami ng log data nang walang matalinong pag-filter, at nahihirapan ang mga processing engine sa mga real-time analysis demand sa mga cloud-native na kapaligiran, mga operational technology system, at imprastraktura ng pagkakakilanlan.
Nag-deploy ang mga security team ng mga point solution na tumutugon sa mga partikular na banta. Pinoprotektahan ng EDR ang mga endpoint. Sinusubaybayan ng seguridad ng network ang mga daloy ng trapiko. Binabantayan ng mga cloud security platform ang virtual na imprastraktura. Kinokontrol ng mga sistema ng pamamahala ng pagkakakilanlan ang mga pahintulot sa pag-access. Ang bawat tool ay gumagana nang hiwalay. Sinasamantala ng mga umaatake ang mga puwang sa pagitan ng mga defensive layer na ito.
Ano ang mangyayari kapag huminto ang visibility sa perimeter ng datacenter? Ang pag-atake ng Colonial Pipeline noong 2021 ay nagpakita na ang ransomware na nagta-target sa imprastraktura ng IT ay maaaring ganap na isara ang mga kritikal na operasyon ng enerhiya, na nakakaapekto sa mga supply ng gasolina sa buong Eastern United States. Ang pag-atake ay bahagyang nagtagumpay dahil ang mga kapaligiran ng OT ay walang sapat na pagsubaybay sa seguridad na isinama sa mga pagpapatakbo ng seguridad ng enterprise.
Ang mga cloud environment ay nangangailangan ng tuluy-tuloy na pagsubaybay dahil dynamic na sukat ng mga mapagkukunan at patuloy na nagbabago ang mga configuration. Ang tradisyunal na pagsubaybay sa seguridad ay gumagana sa mga naka-iskedyul na pag-scan at pana-panahong pagsusuri ng log. Ang cloud visibility ay sumasaklaw sa real-time na insight sa lahat ng cloud asset, aktibidad, at koneksyon sa buong multi-cloud na kapaligiran.
Ang IT/OT convergence ay lumilikha ng mga hamon sa pagsasama na higit pa sa teknikal na compatibility. Isaalang-alang ang mga lifecycle ng system nang nag-iisa. Nire-refresh ng IT ang hardware tuwing 3-5 taon, habang ang kagamitan ng OT ay madalas na tumatakbo sa loob ng 15-25 taon. Ang mga iskedyul ng pag-patch ay nagpapakita ng pagkakaibang ito. Inilalapat ng IT ang buwanang mga update sa seguridad, habang ang mga OT system ay tumatanggap lamang ng mga update sa panahon ng nakaplanong mga window ng pagpapanatili.
Stellar Cyber's Open XDR Tinutugunan ng platform ang mga kakulangan sa visibility sa pamamagitan ng pag-normalize ng data mula sa iba't ibang pinagmulan at paglalapat ng AI-driven analytics upang matukoy ang mga banta sa buong surface ng pag-atake. Ang Interflow data model ng platform ay nagbibigay-daan sa mga IT at security tool na makipag-ugnayan gamit ang isang karaniwang wika, na nagbibigay-daan sa pagtuklas at pagtugon sa bawat banta kahit saan ito nagmula.
Ang mga kakayahan sa Network Detection and Response ay nagbibigay ng walang kapantay na visibility sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng raw packet capture sa mga NGFW log, NetFlow, at IPFix mula sa iba't ibang pinagmulan. Kabilang dito ang mga pisikal at virtual na switch, container, server, at mga pampublikong cloud environment. Ang aplikasyon ng AI sa SIEM mabilis na nagbubukas ng mga blind spot sa mga network at kumukuha ng mga security log mula sa mga kapaligirang mahirap maabot.
Ang mga banta batay sa pagkakakilanlan ay kumakatawan sa isang lumalaking vector ng pag-atake. Ipinapahiwatig ng mga ulat ng Verizon 2024 at 2025 DBIR na 70% ng mga paglabag ngayon ay nagsisimula sa mga ninakaw na kredensyal. Pagtuklas at Pagtugon sa Banta ng Pagkakakilanlan (ITDR) ang mga kakayahan ay nagmomonitor ng kilos ng gumagamit, tumutuklas ng mga maanomalyang aktibidad, at tumutugon sa mga pag-atake batay sa pagkakakilanlan na lumalampas sa mga tradisyonal na panlaban sa perimeter.
4. Ang Pagpapayaman sa Katalinuhan ng Banta ay Naghahatid ng Instant na Konteksto
Kulang sa konteksto na kailangan para sa mabilis na paggawa ng desisyon ang mga hilaw na kaganapan sa seguridad. Kapag nagsimula ang isang alerto, ang mga analyst ay dapat manu-manong magsaliksik ng mga IP address, domain, file hash, at gawi ng user upang matukoy ang pagiging lehitimo ng pagbabanta. Ang investigative overhead na ito ay naantala ang mga oras ng pagtugon at nakakakuha ng mahalagang atensyon ng analyst.
Nahaharap ang mga security team sa mahigit 35,000 bagong sample ng malware araw-araw. Ang mga aktor ng bansang estado ay naglalagay ng mga zero-day na pagsasamantala na partikular na idinisenyo upang maiwasan ang mga tradisyonal na kontrol sa seguridad. Ang paglabag sa National Public Data noong 2024 ay potensyal na naglantad ng 2.9 bilyong tala, na nagpapakita kung paano sistematikong sinasamantala ng mga umaatake ang mga puwang sa visibility ng banta.
Binabago ng pagpapayaman ng data ang hilaw na data ng seguridad sa naaaksyunan na katalinuhan sa pamamagitan ng pagdaragdag ng impormasyon sa konteksto ng kaganapan at hindi kaganapan. Maaaring pagyamanin ang mga kaganapang panseguridad gamit ang kontekstwal na impormasyon mula sa mga direktoryo ng user, mga tool sa imbentaryo ng asset, mga tool sa geolocation, mga database ng paniktik ng pagbabanta ng third-party, at marami pang ibang mapagkukunan.
Ang Threat Intelligence Platform ng Stellar Cyber ay walang putol na pinagsama-sama ang komersyal, open-source, pamahalaan, at pagmamay-ari na mga feed ng intelligence sa pagbabanta, kabilang ang Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish, at PhishTank. Pinahuhusay ng pagsasamang ito ang mga kakayahan sa pagtuklas at pagtugon sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga nakitang aktibidad sa mga kilalang pattern ng pag-atake at mga tagapagpahiwatig ng kompromiso.
Ang pagtuklas ng banta ay lubos na pinahuhusay sa pamamagitan ng paggamit ng real-time na pagpapayaman. Ang konteksto ng negosyo at threat intelligence ay maaaring gamitin upang mapahusay ang detection analytics, na nagpapabuti sa SIEMkakayahan nitong matukoy ang mga banta. Maaari rin nitong mapataas ang risk score ng isang banta, na inuuna ang mga banta na may mas mataas na panganib para sa imbestigasyon.
Sa pangangaso ng pagbabanta at pagtugon sa insidente, ang karagdagang kontekstong ibinigay sa pamamagitan ng pagpapayaman ay nagbibigay-daan para sa mabilis na pagsisiyasat at pagkilos. Halimbawa, ang karagdagang konteksto mula sa isang threat intelligence feed ay maaaring matukoy ang isang email attachment bilang isang kilalang malisyosong filename. Ang isa pang halimbawa ay gumagamit ng pagiging kritikal ng asset. Sa pamamagitan ng pagtukoy sa pagiging kritikal ng mga partikular na bahagi ng imprastraktura, maaari mong unahin ang pagsisiyasat sa mga banta sa pangunahing imprastraktura.
Ang 2025 AT&T data leak na nakakaapekto sa 31 milyong customer ay nagpapakita ng kahalagahan ng komprehensibong cloud visibility at threat intelligence. Na-access ng mga attacker ang maraming cloud system sa paglipas ng panahon, ngunit ang mga organisasyong may kumpletong visibility ay maaaring masubaybayan ang landas ng pag-atake at matukoy ang lahat ng apektadong mapagkukunan nang mabilis.
5. Pinapabilis ng Pinagsanib na Mga Playbook ng Pagtugon ang Pagpipigil
Matapos suriin ang mga talaan at tukuyin ang mga aktibidad na may mataas na panganib, tradisyonal SIEMMagpadala lang ng alerto sa kaukulang analyst. Ang tagumpay ng MSSP ay hindi lamang natutukoy ng kasanayan ng analyst kundi pati na rin ng kahusayan. Ang mga automated response playbook ay binubuo ng mga paunang-built na workflow na nagti-trigger kapag may mga partikular na insidenteng nagaganap.
Isaalang-alang ang a SIEM engine na nakakakita ng sunod-sunod na mga pagtatangka sa password na may mataas na pagkabigo na sinusundan ng isang matagumpay na pag-login. Indikasyon ng isang brute-force attack, ang SIEM Ang tool ay naka-configure upang tumugon sa pamamagitan ng unang pag-log off sa device, pagkatapos ay pag-disable sa user. Kung hindi ma-disable ang user, aabisuhan ang admin. Kung matagumpay, makakatanggap ang user ng SMS alert.
Ang mga playbook na ito ay makabuluhang binabawasan ang Mean Time to Respond (MTTR), na binibilang ang bilis ng pagpigil at mga pagkilos sa remediation kasunod ng pagkumpirma ng pagbabanta. Ang mga tradisyunal na proseso ng pagtugon sa insidente ay lumilikha ng mga pagkaantala kapag kinakailangan ang manu-manong koordinasyon sa maraming tool sa seguridad.
Ang orkestrasyon ng pagtugon sa pamamagitan ng mga automated na playbook ay kumakatawan sa pinakanasasalat na benepisyo sa pagpapatakbo ng TDIR. Ang mga playbook ng seguridad ay nag-encode ng mga patakaran at pamamaraan ng organisasyon sa mga executable na daloy ng trabaho na maaaring tumugon kaagad sa mga nakumpirma na banta, nang hindi naghihintay ng interbensyon ng tao.
Ang mga playbook na pinapagana ng Agentic AI ng Stellar Cyber ay nagbibigay sa mga user ng kumpletong kontrol sa konteksto, kundisyon, at mga resulta. Maaaring i-deploy ang mga Playbook sa buong mundo o bawat nangungupahan, kung saan pinapagana ng Agentic AI ang mga adaptive na tugon. Gumagamit ang mga user ng mga built-in na playbook para sa mga karaniwang aksyon o gumawa ng mga custom para mag-trigger ng mga tugon sa EDR, tumawag sa mga webhook, o magpadala ng mga email.
Ang mga epektibong playbook ay nagbabalanse ng automation sa pangangasiwa ng tao, na nagbibigay ng agarang mga kakayahan sa pagtugon habang pinapanatili ang mga pagkakataon para sa interbensyon ng pangkat ng seguridad kung kinakailangan. Pinangangasiwaan ng mga ganap na naka-automate na playbook ang mga nakagawiang pagbabanta tulad ng mga kilalang variant ng malware o halatang pagtatangka ng brute force. Ang mga semi-automated na playbook ay nagsasagawa kaagad ng mga paunang aksyon sa pagpigil habang inaalerto ang mga analyst ng seguridad para sa karagdagang gabay sa mga kumplikadong pagsisiyasat.
Ang proseso ng pagbuo ng playbook ay nangangailangan ng maingat na pagsasaalang-alang sa pagpapaubaya sa panganib ng organisasyon at mga kinakailangan sa pagpapatakbo. Ang agresibong pag-automate ay maaaring maglaman ng mga banta nang mabilis, ngunit maaaring makagambala sa mga lehitimong aktibidad ng negosyo kung mali ang pagkakatugma. Binabawasan ng konserbatibong pag-automate ang mga maling positibong epekto ngunit maaaring magbigay-daan sa mga pagbabanta ng mas maraming oras na umunlad.
Ang mga organisasyong nagpapatupad ng awtomatikong pagtugon ay nag-uulat ng 20X na pagpapabuti sa oras ng pagtugon sa mga kaganapan. Maraming mga event analyst na pinamamahalaan araw-araw ay mga paulit-ulit na gawain, kaya ang automation ng mga gawaing iyon ay nagbibigay ng isang makabuluhang pagbawas sa MTTR. Binibigyang-diin ng mga kasosyo na ang pagkakaroon ng pinagsamang threat intelligence ay nagpapasimple sa mga pamamaraan ng pagpapasya at pagtugon.
6. Binabago ng GenAI Copilots ang Productivity ng Analyst
Ang mga security analyst ay nahaharap sa mga kumplikadong pagsisiyasat na nangangailangan ng espesyal na kaalaman sa mga wika ng query, mga framework ng pagbabanta, at mga interface na partikular sa tool. Nililimitahan ng hadlang sa kadalubhasaan na ito ang pagiging epektibo ng mga junior analyst at lumilikha ng mga bottleneck sa panahon ng mga sitwasyong may mataas na dami ng pag-atake.
Ang larangan ng cybersecurity ay lubhang manipis, dahil sa kakulangan ng mga tauhang may mataas na pagsasanay. Para sa mga sinanay na at nasa larangan na, ang patuloy na mga alerto ay maaaring magdulot sa kanila ng panganib na ma-burnout. Tradisyonal SIEM Ang mga sistema ay nangangailangan ng maraming sinanay na empleyado upang beripikahin ang mga alerto at malunasan ang mga isyu.
Binabago ng functionality ng GenAI copilot kung paano nakikipag-ugnayan ang mga analyst sa mga platform ng seguridad sa pamamagitan ng mga pakikipag-usap na interface na pinapagana ng generative AI. Ang mga propesyonal sa seguridad ay maaaring magtanong ng natural na wika gaya ng "Ipakita sa akin ang lahat ng imposibleng insidente ng paglalakbay sa pagitan ng hatinggabi at 4 AM" o "Aling mga email ang napunta sa mga domain sa Russia?" sa halip na bumuo ng mga kumplikadong query sa database.
Ang kakayahang ito ay nagde-demokratize ng pagbabanta sa pangangaso, na nagbibigay-daan sa mga hindi gaanong karanasan na analyst na magsagawa ng mga sopistikadong pagsisiyasat. Pinapabilis ng AI Investigator ng Stellar Cyber ang kumplikadong pagsusuri sa pagbabanta sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga instant na tugon sa mga tanong ng mga analyst, na higit pang binabawasan ang bilang ng mga desisyon ng analyst sa 10-100 bawat araw at pagbabawas ng mga oras ng pagtugon sa pagbabanta ng hanggang 400%.
Ang bilis ng pagsulong na kasalukuyang dinaranas ng AI ay nagbibigay ng mas maraming optimismo. Ang kakayahang maisalin sa simpleng Ingles ang mga kumplikadong tuntunin at pamamahala ng banta ay isang aspeto ng AI-driven na SIEM na maaaring makatulong na tulayin ang agwat sa kaalaman na kasalukuyang nagbabanta sa buong industriya.
Nagbibigay ng gabay ang GenAI copilot para matulungan ang mga analyst na maunawaan ang potensyal na epekto sa organisasyon ng isang kaganapan. Pinapabilis nila ang pagtuklas ng insight gamit ang mga pagsusuri, buod, hypotheses, at pagpapagaan na pinapagana ng AI. Makakatipid ito ng oras sa pag-uulat ng seguridad para sa pamumuno at nagbibigay-daan sa pagtuon sa mga gawaing may mataas na halaga na nagpapababa sa MTTD at MTTR.
Ang mga organisasyong gumagamit ng Security Copilot ay nag-uulat ng 30% na pagbawas sa mean time sa pagresolba. Mula sa alertong pagkapagod hanggang sa proactive na pagtatanggol, ang generative AI ay maaaring magbago ng mga organisasyon sa pamamagitan ng kapansin-pansing pagpapahusay sa bisa at kahusayan ng mga operasyong panseguridad.
Tinutulungan ng GenAI ang mga analyst na subukan ang mga alerto sa pamamagitan ng pag-uugnay ng threat intelligence at pagpapalabas ng nauugnay na aktibidad na maaaring hindi mag-trigger ng tradisyonal na alerto. Bumubuo ito ng mabilis na mga buod ng insidente upang mas mabilis na makapagsimula ang mga team, magabayan ang mga pagsisiyasat gamit ang sunud-sunod na konteksto at ebidensya, at i-automate ang mga nakagawiang gawain sa pagtugon tulad ng containment at remediation sa pamamagitan ng AI-powered playbooks.
7. Mas mabilis na MTTR Sa pamamagitan ng Pinag-isang Operasyon
Ang Mean Time to Detection (MTTD) at Mean Time to Respond (MTTR) ay kumakatawan sa dalawang pangunahing sukatan na nagpapakita SOC kahusayan at bisa. Ang panganib at pagkakalantad mula sa anumang banta sa cyber ay maaaring mabawasan nang malaki sa pamamagitan ng pagpapabuti ng mga sukatang ito.
Bakit napakahalaga ng mga oras ng pagtugon? Ang mas matagal na pag-atake ay nagpapanatili ng access sa mga nakompromisong system, mas maraming pinsala ang kanilang naidudulot. Ang matagal na pagkakalantad sa mga banta sa cyber ay nagreresulta sa pinahabang downtime, pagkawala ng sensitibong data, at pinsala sa reputasyon. Ang mas mababang MTTR ay nagpapahiwatig na ang mga security team ay nagiging mas mabilis sa pag-detect at pagtugon sa mga banta, na binabawasan ang potensyal na pinsala.
Iniulat ng mga kasosyo sa Stellar Cyber na ang Machine Learning sa Open XDR Ang platform ay naghahatid ng 8X na pagbawas sa oras ng pagtuklas. Higit sa lahat, ang machine learning ay sumasaklaw sa maraming vector ng banta upang makapagbigay ng malinaw, maigsi, at magkakaugnay na mga kaganapan. SOC mga analyst na gumagamit ng SIEMGumugugol ang mga ito ng malaking oras sa pagtukoy kung ang mga alerto ay mga false positive at kung ang mga indibidwal na alerto ay nauugnay sa iba.
Ipinakita rin ng pag-aaral na ang automation ay nagbibigay ng 20X na pagpapabuti sa oras ng pagtugon ng mga kasosyo sa mga kaganapan. Binigyang-diin ng mga partner na ang pagkakaroon ng pinagsama-samang threat intelligence ay makabuluhang pinapasimple ang mga pamamaraan ng pagpapasya at pagtugon. Kapag isinama ang pangunahing data sa kaganapan, maaari silang tumugon nang hindi nagla-log in sa maraming console.
Pinag-isang operasyon ng seguridad sa pamamagitan ng Open XDR tugunan ang hamong kinakaharap ng mga lean security team sa pamamagitan ng pagbibigay ng komprehensibong kakayahang makita at tumugon sa ilalim ng iisang interface ng pamamahala. Tinutugunan ng integrasyong ito ang pangunahing hamon ng paglaganap ng mga kagamitan at pagkapagod sa alerto.
Ang mga tradisyunal na diskarte ay nangangailangan ng mga analyst na magpalipat-lipat sa pagitan ng maraming console sa panahon ng mga pagsisiyasat. Nawawala ang kritikal na konteksto sa pagsasalin sa pagitan ng mga platform. Ang koordinasyon ng tugon ay naghihirap kapag ang mga tool ay hindi maaaring makipag-usap nang epektibo sa isa't isa. Ang mga hamon sa pagsasama na ito ay nagpaparami ng pagiging kumplikado ng pagpapatakbo.
Ang kombinasyon ng komprehensibong threat intelligence at pinagsamang mga operasyon sa seguridad ay lumilikha ng mga epekto ng pagpaparami ng puwersa na nagbibigay-daan sa maliliit na pangkat ng seguridad na epektibong magtanggol laban sa mga banta sa antas ng negosyo. Pinapatakbo ng AI SOC Pinahuhusay ng mga kakayahan ang integrasyong ito sa pamamagitan ng paglalapat ng machine learning sa pinagsamang data mula sa lahat ng tool sa seguridad.
Tinutukoy ng mga advanced na algorithm ng correlation ang mga kumplikadong pattern ng pag-atake na sumasaklaw sa maraming domain ng seguridad, habang ang mga kakayahan sa awtomatikong pagtugon ay naglalaman ng mga banta bago nila maabot ang kanilang mga layunin. Ang mga organisasyong nagpapatupad ng pinag-isang pamamaraang ito ay nag-uulat ng mga makabuluhang pagpapabuti sa katumpakan ng pagtuklas ng banta, mga oras ng pagtugon, at pagiging produktibo ng analyst.
Ang Stellar Cyber Approach sa SIEM pagtaas
Stellar Cyber's Open XDR Ang plataporma ay gumaganap bilang isang augmentation layer na nagpapahusay sa mga umiiral na SIEM mga pamumuhunan nang hindi nangangailangan ng kumpletong kapalit. Ang platform ay gumagana nang maayos kasama ng mga umiiral na tool sa seguridad, na likas na lumilikha ng visibility at real-time na pagtukoy ng mga banta sa mga kapaligiran ng IT at OT.
Ang arkitektura ay naghahatid ng walang kapantay na kakayahang umangkop. Ang mga organisasyong nagsusumikap para sa kahusayan sa pagtuklas, pag-uulat, at mga misyon sa pangangaso nang walang makabuluhang pagtaas ng mga gastos ay pinipili ang Stellar Cyber upang matugunan ang mga kakulangan sa mga lumang teknolohiya. SIEM mga plataporma. Mahigit 400 na pre-built integrations ang nagsisiguro ng pagiging tugma sa mga umiiral na pamumuhunan sa seguridad.
Ang Interflow, ang normalized at enriched na modelo ng data ng Stellar Cyber, ay nagbibigay-daan sa IT at mga tool sa seguridad na makipag-usap gamit ang parehong wika. Nagbibigay-daan ito sa pagtuklas at pagtugon sa bawat banta anuman ang pinagmulang punto. Ang modelong nakasentro sa seguridad ay nagpapaliit sa dami ng data sa pamamagitan ng pag-filter at pag-parse ng data sa pag-ingest, na makabuluhang nagpapababa ng mga gastos sa storage habang ino-optimize ang performance.
Mula sa pagpapalawak hanggang sa paglipat, maraming organisasyon ang unang nagde-deploy ng Stellar Cyber para sa NDR o imbestigasyon ng insidente, pagkatapos ay pinapanood itong unti-unting umaako ng mas maraming responsibilidad dahil sa komprehensibong kakayahan nito. Sa simula ay ginagamit para sa pagpapalawak, ang Stellar Cyber ay kadalasang umuunlad upang pangasiwaan ang pagtukoy, pagtugon, at pag-uulat ng pagsunod, na binabawasan ang pag-asa sa mga lumang sistema. SIEM.
Pinagsasama ng Multi-Layer AI ng platform ang mga kakayahan sa pagtuklas, ugnayan, pagsisiyasat, at pagtugon sa loob ng tuluy-tuloy, pinagsamang platform. Ang Machine Learning at Deep Learning na mga modelo ay nag-aalis ng pag-asa sa mga panuntunan at manu-manong paraan ng pagtukoy ng pagbabanta. Awtomatikong ikinokonekta ng GraphML ang tila hindi nauugnay na mga alerto, na lumalabas sa mga pag-atake na hindi matukoy ng mata ng tao.
Ang mga built-in na routine sa pagtugon ay awtomatikong nagpapatupad ng mga rich response playbook. Tinutukoy ng platform ang mga hindi nakikitang pagbabanta nang mabilis at pinatigas ang imprastraktura laban sa mga banta sa hinaharap. Sinusuportahan ng katutubong multi-tenancy na arkitektura ang mga pag-deploy ng MSSP sa sukat. Ang mga built-in na network detection at mga kakayahan sa pagtugon ay nagbibigay ng visibility na hindi makakamit ng mga purong log-based na system.
Ano ang nagpapaiba sa Stellar Cyber? Tinitiyak ng pangako nito sa pagiging bukas na mapanatili ng mga organisasyon ang kontrol sa mga desisyon sa arkitektura ng seguridad. Pinapalakas ng platform ang mga umiiral na tool sa halip na mangailangan ng pakyawan na kapalit, pinoprotektahan ang mga pamumuhunan sa teknolohiya habang naghahatid ng mga advanced na kakayahan na luma na. SIEMhindi maaaring tumugma ang s.