SIEM Mga Kaso ng Paggamit: Pag-automate ng Seguridad para sa Komprehensibong Proteksyon
Ang pag-alam kung paano ilapat ang analytical power ng iyong security tool ay susi sa pagkamit ng ganap na visibility at efficiency. Ang flexibility ng mga mission-critical tool tulad ng Security Information and Event Management (SIEM) ay nagbibigay-daan para sa walang kapantay na pamamahala ng log – ngunit, ang siksik na kalipunan ng mga setting, panuntunan, at mga opsyon ay maaaring gawin itong mahirap gamitin at mahirap tukuyin. Upang mapanatili ang isang SIEM lubos na gumagana, mahalagang tukuyin ang mga tiyak na kaso ng paggamit nito, at pinuhin ang pagganap nito mula roon. Kung ginawa nang tama, SIEM Ang mga sistema ay nagbibigay ng walang kapantay na mga pananaw sa mga potensyal na kaganapan, mga aktibidad sa account, at mga kinakailangan sa regulasyon. Sinasaklaw ng gabay na ito ang napakaraming malalimang SIEM mga halimbawa ng paggamit – at ipinapakita sa iyo kung paano lumikha ng sarili mo.
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!
Paano Sumusulong ang AI SIEM
SIEM Pinapadali ng integrasyon ng AI ang kakayahang iproseso at i-parse ang impormasyon sa seguridad. Mula sa pananaw ng isang security analyst, ang pag-embed ng GenAI sa SIEM nagsisimula nang mapabilis ng mga solusyon ang mga gawain sa pananaliksik at pagtugon. Para sa isang malalimang paggalugad kung paano nakakatulong ang mga LLM SIEM mga tool, tingnan ang aming gabay dito.
Karamihan sa acceleration na ito ay nasa loob ng central analysis engine ng SIEM: ang machine learning ay isa nang pangunahing bahagi ng SIEMkakayahan ni na pag-uri-uriin at suriin ang mga bahagi ng data ng log na na-intake, ngunit ang kasalukuyang alon ng pagtuklas ng banta na hinimok ng AI ay nagbibigay-daan para sa mas mabilis at mas tumpak na mga pamamaraan. Nagbibigay-daan ito sa kasalukuyan SIEM Mas maraming pagsusuri ng log file ang awtomatiko kaysa dati dahil sa mga tool na ito.
Para sa Stellar Cyber, ang prosesong ito ay nagbibigay-daan hindi lamang para sa core log analysis, ngunit para din sa mas malalim na pagsusuri sa insidente. Kinukuha ng aming AI ang mga alerto na dulot ng mga anomalya ng log at ikinukumpara ang mga ito sa iba pang mga alerto na nabuo sa mga konektadong system; ang mga ito ay pinagsama-sama sa mga komprehensibong insidente. Ang mga one-off na alerto ay tinatasa para sa kanilang posibilidad na magkaroon ng anomalya, at ganap na ibinabagsak kung sila ay mga maling positibo.
Siyempre, hinihiling nito na ang mga pinagmumulan ng log na konektado sa SIEM sumasaklaw sa kabuuan ng mga device, endpoint, at server ng isang enterprise. Dito rin nagtutulak ang AI ng mga makabuluhang pagpapabuti sa Mean Time to Detection (MTTD): hindi lamang sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mga device sa mga network, kundi pati na rin sa pamamagitan ng pag-normalize sa napakaraming magkakaibang uri ng data na nalilikha ng bawat isa. Sama-sama, SIEM Ang automation at ang arkitektura ng big data na pinagbabatayan ng mga ito ay nagbibigay-diin sa malalaking pagsulong ngayon sa kahusayan at pag-iwas sa banta.
Suriin natin ang mga indibidwal na kaso ng paggamit na SIEMay nagmamaneho pasulong.
Key SIEM Gumamit ng mga Kaso
Sentralisado at Cost-Effective na Log Management
Ang mga log ay nagbibigay sa security team ng isang enterprise ng malalim na visibility sa mga aksyong nagaganap sa kanilang attack surface. Ngunit dahil ang bawat aksyon sa loob ng bawat server, device, at firewall ay lumilikha ng isang indibidwal na log, ang dami ng mga ito ay maaaring maging sanhi ng labis na pag-uubos ng oras sa manu-manong pagsubaybay. SIEMKinukuha ng mga ahente ang kabuuan ng datos na ito, o direkta sa pamamagitan ng mga syslog, at pagkatapos ay umaasa sa isang awtomatikong proseso ng pagsusuri.
Habang dumadaloy ang data pababa sa log funnel, ang daan-daang milyong entry sa log na ito ay binabawasan sa ilang mga alerto sa seguridad na maaaring aksyonan. Sa Stellar Cyber, ang prosesong ito ay pinapatakbo ng Graph ML. Ang karagdagang pag-optimize sa loob ng use case na ito ay nakatuon sa pag-iimbak, pag-index, at pagbibigay-priyoridad sa mga log na iyon. Ang arkitektura ng big data ngayon ay nagbibigay-daan para sa mas mahusay na gastos at pagganap salamat sa scalable cloud-based storage. Gamit ang isang susunod na henerasyon SIEM Tulad ng Stellar Cyber, ang storage na ito ay maaari ring iba-iba depende sa pangangailangan ng mga partikular na log. Ang mainit na data na kailangang gamitin para sa real-time na pamamahala ng log ay naka-host sa high-performance storage, habang ang forensic data na kailangan para sa pagsunod (tatalakayin pa natin 'yan mamaya) ay maaaring itago sa malamig at murang storage.
Kapag maayos na pinamamahalaan ang mga log, mahalagang matukoy kung ano talaga ang iyong SIEM ay ginagawa sa mga log na iyon.
Pag-detect ng Pag-atake sa Phishing
Ang phishing ay isa sa mga pinakasikat na paraan ng pag-atake, dahil ang mga tao ang pinakamahirap na ma-patch na bahagi sa loob ng attack surface ng isang negosyo: SIEMAng kakayahang makita ng mga endpoint device ay ginagawa itong nasa tamang posisyon upang matukoy ang mga nakakahamak na komunikasyon at maiwasan ang mga ito na maabot at maapektuhan ang mga end-user.
Nakamit ito dahil sa malawak na halo ng data na natutunaw: maaaring kabilang dito ang mga mensaheng email at ang kanilang konteksto, data ng gateway ng email, at pagsusuri ng domain. Sa antas ng indibidwal na mensahe, matukoy at mapipigilan ang mga kahina-hinalang komunikasyon sa pamamagitan ng mga log na nagmamapa ng kasaysayan ng pag-uusap at isang LLM na sumusuri para sa malisyosong layunin. Maraming matagumpay na pag-atake ng phishing ang umaasa sa pagdidirekta sa mga biktima sa mga typosquatted na domain: ang mga log sa antas ng network ay makakapag-assess ng pagiging lehitimo at nilalayong gawi ng mga webpage at application bago ma-access ng user ang mga nakakahamak na site na ito.
Ang bawat indibidwal na aspeto – isang tuso na URL, isang medyo mali ang pagkaka-type ng domain, at mataas na stress na mensahe – lahat ay naka-cross-reference laban sa isa't isa, at bumubuo ng marka ng panganib para sa kaso ng paggamit ng phishing.
Insider Threat Detection
SIEM Nilulutas ng mga solusyon ang problema ng mga banta mula sa loob na hindi matukoy kung hindi man ay sa pamamagitan ng pagsubaybay sa mga aktibidad ng bawat gumagamit at pagtukoy sa mga normal na pattern ng pag-uugali ng gumagamit. Halimbawa, si Mark mula sa sales ay karaniwang gumugugol ng halos lahat ng kanyang araw sa pakikipag-ugnayan sa CRM, sa VoIP system, at sa kanyang mga email. Kung biglang magsimulang magsagawa ng maraming port scan ang kanyang device at paulit-ulit na nabigong mga pagtatangka sa pag-login, ang tamang SIEM mabilis na maaalerto ng tool ang cybersecurity team tungkol sa potensyal na pagkakompromiso ng account.
Pagsusuri ng pag-uugali ng gumagamit sa loob ng SIEMKayang matukoy ng s ang halos anumang biglaang pagbabago sa aktibidad ng account: ang ilan sa mga mas simpleng pagtukoy ay nakasalalay sa mga oras ng pag-log-on, habang ang iba ay isinasaalang-alang ang mga tumatakbong application, data, at mga aktibidad ng account.
Proteksyon ng Ransomware at Malware
Kasabay ng pagtukoy sa mga ninakaw na account, SIEM Natutukoy ng mga tool ang mga tinangkang impeksyon ng ransomware. Sa ganitong uri ng pag-atake, tinatangkang nakawin at i-encrypt ng mga cybercriminal ang data ng isang negosyo, bago humingi ng ransom para sa pagbabalik nito.
Ang detalyadong impormasyon na ipinakilala ng full log visibility ay nagbibigay-daan sa ransomware na hatiin sa tatlong pangunahing yugto, at ilang mekanismo ng pag-iwas ang ipinapatupad para sa bawat yugto. Ang una ay ang yugto ng pamamahagi, kung saan ang ransomware ay umiiral bilang isang palihim na executable na kasama ng isang malisyosong file na na-download. SIEMNatutukoy at awtomatikong pinipigilan ng mga s ang maraming pagtatangka sa pamamahagi – tulad ng phishing – ngunit ang mga bagong pamamaraan ng pamamahagi ay palaging nagbabago. Kaya, ang susunod na yugto ay ang yugto ng impeksyon. Dito, kung gumamit ang ransomware ng isang dropper upang manatili sa ilalim ng radar, ang dropper na ito ay nagtatatag ng koneksyon sa command-and-control server. SIEM ay nakakatuklas din ng mga malisyosong palatandaan ng pagkakompromiso sa pamamagitan ng pagtuklas ng mga hindi inaasahang koneksyon at pag-decode ng mga kaugnay na file.
Ang huling yugto ay ang pagmamanman at pag-encrypt: isinasama nito ang pagkopya ng file, pagkuha, at sa huli ay ang pag-encrypt. Ang pagtuklas sa mga gawi na ito ay, muli, SIEM pagtuklas ng ransomware: kung ang SIEM matuklasan ang labis na pagbura at paggawa ng file, o makakita ng kahina-hinalang dami ng mga file na inililipat – kung gayon ay may mataas na posibilidad ng ransomware, at agad na aalertuhan ang security team at isasara ang mga malisyosong aksyon.
Pamamahala ng Pagsunod
Malaki ang hinihingi ng mga pamantayan ng industriya mula sa kanilang mga kaukulang kumpanya: ang isang tuloy-tuloy na tema ay ang tagal ng panahon na kailangang itago ang mga log. Ang PCI DSS, SOX, at HIPAA ay pawang nangangailangan na ang mga log ay itago sa loob ng kahit saan sa pagitan ng 1 at 7 taon. Isang karaniwang magastos at nangangailangan ng maraming mapagkukunan, na mas mataas ang antas. SIEMMas matalino ang mga ito pagdating sa kanilang mga estratehiya sa pag-iimbak ng log.
Una, ang mga syslog server ay kayang mag-compress ng mga log at samakatuwid ay nakapagpapanatili ng maraming historical data sa mas mababang gastos. Kasabay nito ay ang mga angkop na iskedyul ng pagbura, kung saan ang mga lumang data ay awtomatikong binubura. Panghuli, SIEMKayang salain ng mga s ang mga log na hindi tahasang kinakailangan ng sarili mong pagsunod sa industriya.
Pagsubaybay sa Cloud Security
Kapag ginagamit ang mga serbisyo sa cloud, isa sa pinakamalaking pagkakaiba ay ang napakaraming iba't ibang uri ng pinagmumulan ng datos na maaaring umiral – lalo na kung gagamitin mo ang mga alok na platform-as-a-service (PaaS) at software-as-a-service (SaaS). Pinapayagan ng Stellar Cyber ang SIEM pagsubaybay sa cloud anuman ang mga partikular na uri ng data na nalilikha.
Pagsubaybay sa Identity and Access Management (IAM).
IAM at SIEM ay bahagyang magkaibang anyo ng seguridad: ang una ay nagbibigay ng pangunahing pokus sa pagtukoy kung sino ang may access sa iba't ibang mapagkukunan, habang ang huli ay pangunahing isang kasangkapan para sa pagsubaybay sa mga patuloy na aktibidad ng bawat bahagi ng software. Gayunpaman, sa pamamagitan ng pagsasama ng dalawang sistema, nagiging posible na palakasin ang mga ito.
Kunin ang partikular na gamit ng pagtukoy sa paggawa ng malisyosong account: isang napakakaraniwang bahagi sa karamihan ng mga pag-atake, kung matutukoy ng iyong IAM system ang isang aksyon na 'pagdaragdag ng account', ang iyong SIEM mas magandang pagkakataon ang tool na mabilis na matukoy ang nakakahamak na paggawa ng account.
Nakakamit ng Stellar Cyber SIEM Pagsubaybay sa IAM sa pamamagitan ng mahigpit na integrasyon sa mga IAM provider, at samakatuwid ay gumagamit ng advanced na pamamahala ng access at visibility ng user. Ang mga serbisyo tulad ng Azure Active Directory (ngayon ay Microsoft Entra ID) ay ginagamit upang pagyamanin ang mga Incident profile at magbigay ng mas malalim na User Behavior Analytics. Ang mga patakaran ng user-by-user ay maaaring ipatupad, na tumutulong sa pag-automate. SIEM pagtukoy sa banta ng tagaloob.
Sama-sama, ang mga kaso ng paggamit na ito ay sumasaklaw sa malalaking bahagi ng pag-atake sa iba't ibang mga negosyo at industriya. Ang susunod na bahagi ay ang tiyak na pagtatatag kung aling mga kaso ng paggamit ang kailangan ng iyong organisasyon na mahasa – lalo na sa unang pag-set up.
Paano Gumawa ng Malinaw SIEM Gamitin ang Kaso
Stellar Cyber SIEM Gumagamit ito ng tatlong paraan upang harapin ang mga hamong ito: una, nagtatatag ito ng baseline ng pangkalahatang visibility; pagkatapos ay pinapapasok nito ang mga alerto sa isang analysis engine, at iniuugnay ang mga tunay na tagapagpahiwatig ng pag-atake sa mga 'kaso'. Panghuli, ang mga banta ay maaaring matugunan sa loob mismo ng dashboard, kapwa manu-mano at sa pamamagitan ng mga automated playbook. Ang mga pinagsamang pagsusuri, visualization, at tugon na ito ay ginagawang isang Next-Gen ang Stellar Cyber. SIEM.
Mga Universal Sensor para sa Peak Security Visibility
gusali SIEM Ang mga kaso ng paggamit ay nakasalalay sa tatlong pangunahing sangkap:
- Mga Panuntunan: Ang mga ito ay nakakakita at nagti-trigger ng mga alerto batay sa mga naka-target na kaganapan.
- Lohika: Tinutukoy nito ang paraan kung saan sinusuri ang mga kaganapan o panuntunan.
- Aksyon: Tinutukoy nito ang kinalabasan ng lohika: kung natugunan ang mga kundisyon nito, tinutukoy nito kung ano ang SIEM ginagawa nito – maaaring pagpapadala ng alerto sa team, pakikipag-ugnayan sa mga firewall at pagpigil sa paglilipat ng data, o simpleng pagsubaybay sa mga aksyon na maayos ang pagkilos.
Ang mga indibidwal na kaso ng paggamit ay kailangang pamunuan ng tatlong prosesong gabay na ito. Gayunpaman, mula roon, SIEM Ang implementasyon ay nangangailangan ng kaunting imahinasyon at pagsusuri upang matukoy ang pinakamahalagang mga kaso ng paggamit na kakailanganin ng iyong organisasyon. Isaalang-alang ang mga uri ng pag-atake na maaari mong harapin. Kabilang dito ang pagtukoy sa mga banta sa negosyo na may kaugnayan sa iyong organisasyon at – para sa bawat pag-atake – pag-uugnay nito sa mga kaukulang mapagkukunan. Sa pagtatapos ng prosesong ito, magkakaroon ka ng isang malinaw na mapa na nag-uugnay sa mga panganib sa negosyo sa mga partikular na vector ng pag-atake.
Pagkatapos, itatag kung paano at saan dapat tugunan ang mga pag-atake na ito sa pamamagitan ng pagkakategorya sa mga natukoy na pag-atake sa loob ng napiling balangkas. Halimbawa, ang isang panlabas na pag-atake sa pag-scan ay maaaring nasa ilalim ng reconnaissance o pag-target sa iyong framework.
Ngayon, ikonekta ang dalawang ugnayan: ang mga kaso ng paggamit sa mataas na antas ay tumutugma sa mga natukoy na banta sa negosyo, at maaaring hatiin ang mga ito sa mas partikular na mga kaso ng mababang antas ng paggamit. Kung ang iyong kaso ng paggamit sa mataas na antas ay pagkawala ng data, ang mga kaso ng mababang antas ng paggamit ay maaaring magsama ng kompromiso sa server, pag-export ng data, o hindi awtorisadong aktibidad ng administrator.
Ang bawat mababang antas na kaso ng paggamit ay lohikal na iuugnay sa mga partikular na uri ng pag-atake, na tutulong sa pagtukoy ng mga teknikal na panuntunan. Maaaring mag-overlap ang mga panuntunang ito sa maraming mababang antas ng mga kaso ng paggamit, at ang bawat kaso ng paggamit ay maaaring may kasamang ilang panuntunan. Ang pagtukoy sa istrukturang ito ay napakahalaga, dahil lilinawin nito ang koneksyon sa pagitan ng mga pinagmumulan ng log at ang mga teknikal na tuntunin na kailangan upang mabisang ipatupad ang mga ito.
Sa oras na maupo ka na at mapag-aralan mo na ito, nasa tamang posisyon ka na para tukuyin ang mga teknikal na tuntunin. Ang bawat detalyadong gamit ay maaaring magkasya sa maraming tuntunin, ibig sabihin mahalagang magtago ng mapa ng mga tuntuning iyong itinatatag. Ito ang nagpapatibay sa iyong SIEM kakayahan sa pagbibigay ng prayoridad sa panganib.
Kapag naipatupad na ang mga patakarang ito, nangangailangan ang mga ito ng patuloy na pag-unlad: ilan SIEMMas nakakatulong ito sa prosesong ito kaysa sa iba. Para sa Stellar, ang resulta ng mga kasalukuyang naka-deploy na panuntunan ay agad na maa-access at maaaring i-filter sa pamamagitan ng mga panel ng alerto at katayuan. Gamit ang impormasyon ng trend na nagpapakita ng pagiging kritikal, mga nangungupahan, at mga playbook, ang susunod na hakbang patungo sa mas malaki SIEM Ang kahusayan ay palaging malinaw.
Paano Ino-automate ng Stellar Cyber ang Iyong Mga Kaso ng Paggamit
