Провівши значну кількість часу в SIEM галузі, я бачив закономірності та еволюції, які визначають ландшафт. Однією з найбільш помітних змін став перехід від традиційних, монолітних SIEM розгортання більш гнучких, масштабованих рішень, які дозволяють організаціям адаптуватися та розвиватися без суттєвих перебудов.
Еволюція Росії SIEM зберігання
Історично, SIEM Такі рішення, як ArcSight, вимагали для функціонування окремої бази даних Oracle. Я пам'ятаю часи, коли великий сервер SUN під керуванням Oracle був призначений виключно для зберігання журналів та подій безпеки. Таке вертикальне масштабування було єдиним способом керування зростаючим навантаженням даних. Однак, зі зростанням обсягів даних, на ринку з'явилися спеціалізовані рішення для керування журналами, які дозволяли горизонтальне масштабування.
Splunk, Loglogic та ArcSight Logger були серед піонерів, створивши перші шари озера даних для зберігання. Ці рішення централізували зберігання даних, що дозволило SIEM платформи, щоб зосередитися на кореляції та аналітиці, а не на складнощах управління даними.
Увійдіть в еру платформи з кількома даними SIEM
Перенесемося на 15 років вперед, і ми зараз живемо в еру платформи з кількома даними SIEMЦі рішення враховують силу гравітації даних — метафоричну концепцію, де дані притягують інші дані та програми до себе, подібно до того, як масивний об'єкт у космосі притягує інші своїм гравітаційним тяжінням.
Modern SIEM Рішення використовують концепцію гравітації даних, щоб уникнути складності та витрат на процеси копіювання та заміни. Натомість вони пропонують ключову цінність: безперешкодне додавання аналітичного рівня до існуючих озер даних. Такий підхід забезпечує оптимальну продуктивність, зниження витрат на зберігання/збереження та спрощене управління даними, зберігаючи дані та програми близько до їхнього джерела.
Принесіть своє власне озеро даних (BYODL)
Нещодавнє оголошення Stellar Cyber про підтримку «Bring Your Own Data Lake» (BYODL) знаменує собою важливу віху в цій еволюції. Організації, які стандартизували свої сховища даних на таких платформах, як Splunk, Snowflake, Elastic або AWS, тепер можуть безперешкодно інтегрувати Stellar Cyber на основі штучного інтелекту. Open XDR платформа з цим сховищем даних без копіювання та заміни. Підхід Stellar Cyber до використання переваг існуючого озера даних підкреслює важливість оптимізованого отримання даних, попередньої обробки даних, такої як нормалізація та збагачення, перш ніж дані будуть повністю використані для автоматизованого виявлення загроз за допомогою машинного навчання або контекстуального розслідування сповіщень. Ось чому цей структурований підхід пропонує явні переваги порівняно з традиційними методами:
Оптимізований прийом даних та інтеграція "під ключ"
Розділене розгортання Stellar Cyber починається з оптимізованого збору та фільтрації даних. Це гарантує, що в систему надходять лише дані, що стосуються безпеки та високої якості, зменшуючи шум та покращуючи співвідношення сигнал/шум. Безпосередні переваги включають:
- Покращена продуктивність: Фільтруючи нерелевантні дані на ранніх етапах процесу, система може працювати ефективніше, зменшуючи навантаження на наступні процеси.
- Покращена якість даних: Забезпечення отримання лише чистих, релевантних даних зменшує ймовірність хибнопозитивних результатів та підвищує точність аналітики.
Нормалізація та збагачення
Після збору даних Stellar Cyber нормалізує та збагачує їх, додаючи цінний контекст, такий як розвідка про загрози, геолокація, інформація про користувачів та деталі вразливостей. Цей крок є важливим з кількох причин:
- Контекстуалізовані дані: Збагачені дані забезпечують багатший контекст для подій безпеки, що полегшує співвіднесення та аналіз потенційних загроз.
- Спрощений аналіз: Нормалізовані дані дозволяють здійснювати послідовні та точні запити, що дає змогу аналітикам з безпеки проводити ефективніші розслідування. Це також дозволяє застосовувати ті самі алгоритми машинного навчання до багатьох джерел даних з різними вихідними форматами.
Виявлення та аналітика
Підхід Stellar Cyber максимізує використання чистих та збагачених даних для інструментів виявлення та аналітики. Ця інтеграція пропонує:
- Аналітика «з коробки»: Готові до використання аналітичні інструменти на базі машинного навчання можуть швидко отримувати та аналізувати структуровані дані, що дозволяє швидко виявляти загрози та реагувати на них.
- Зменшена складність: Завдяки стандартизованому формату даних інтеграція між озером даних та аналітичними інструментами стає простою, що зменшує потребу в користувацьких інтеграціях та спеціальних рішеннях.
Гнучке управління даними для підвищення економічної ефективності
Гнучкий підхід Stellar Cyber до управління даними дозволяє організаціям вирішувати, чи надсилати лише сповіщення, чи всі нормалізовані та збагачені події до стороннього озера даних. Ця гнучкість є важливою для оптимізації використання сторонніх озер даних, особливо тих, що мають високі витрати, таких як Splunk. Основні переваги включають:
- Ефективність витрат: Вибірково зберігаючи лише високоякісні та корисні дані, організації можуть значно зменшити непотрібні витрати на зберігання даних. Це гарантує оптимізацію інвестицій у сховище, уникаючи витрат, пов'язаних зі зберіганням величезних обсягів нерелевантних даних.
- Покращена якість даних: Зберігання лише нормалізованих та збагачених даних гарантує, що озеро даних містить цінну інформацію з високою цілісністю. Це підвищує ефективність запитів та пошуку даних, полегшуючи отримання змістовної аналітики та розширюючи загальні можливості аналізу даних.
Розширені користувацькі програми
Структуровані та збагачені дані в озері даних також корисні для користувацьких програм, яким може знадобитися доступ до даних безпеки. Ключові переваги включають:
- Оптимізоване полювання на загрози: Високоякісні, стандартизовані дані з контекстом спрощують процес запиту та отримання відповідної інформації.
- Краща звітність: Забезпечення того, щоб користувацькі програми, такі як звітність, отримували чисті та збагачені дані, покращує їхню продуктивність і точність, що призводить до кращих загальних результатів безпеки.
Порівняння з традиційними методами
На відміну від традиційного гібрида SIEM розгортання часто стикаються зі значними труднощами:
- Спеціальна інтеграція: Інтеграція необроблених даних з інструментами виявлення та аналітики часто вимагає спеціалізованих, спеціальних рішень, що збільшує складність та операційні накладні витрати.
- Спеціально виготовлені детектори: Без нормалізованих та збагачених даних створення ефективних правил виявлення та аналітики за допомогою машинного навчання стає складнішим, вимагаючи спеціалізованих, індивідуальних рішень.
- Проблеми з необробленими даними: Безпосередня інтеграція озер необроблених даних з інструментами виявлення може призвести до неефективності та неточностей, оскільки даним бракує необхідного контексту та нормалізації.
Висновок
Структурований підхід Stellar Cyber до обробки та аналізу даних, що базується на BYODL, перед їх використанням та зберіганням, пропонує очевидні переваги з точки зору продуктивності, точності та операційної ефективності. Завдяки Stellar Cyber організації можуть значно покращити свою безпеку та оптимізувати свою роботу. SIEM операції з консолідованим сховищем даних, забезпечуючи чистоту, нормалізацію та збагачення даних перед їх зберіганням та/або після виявлення та аналізу за допомогою машинного навчання. Цей метод зменшує складність та вартість і максимізує цінність, отриману від даних безпеки, забезпечуючи надійну основу для ефективного виявлення загроз та реагування на них.
Прийняття такого структурованого підходу може стати докорінним зміною для організацій, які прагнуть оптимізувати свої операції з безпеки та використовувати весь потенціал своїх озер даних.
Гарячі дублі:
- Чисті дані – це король: Якість вашого SIEMВихідні дані прямо пропорційні якості даних, які він отримує. Забезпечення чистоти та збагачення вашого озера даних, перш ніж воно потрапить до ваших інструментів виявлення та аналітики, має вирішальне значення для точного виявлення загроз та ефективної роботи.
- Безшовна інтеграція зменшує складність: Структурований підхід, який нормалізує дані, забезпечує безперебійну інтеграцію між вашим озером даних та аналітичними інструментами. Це зменшує потребу в індивідуальних, спеціальних рішеннях та оптимізує операції.
- Масштабованість без головного болю: Використання структурованих даних у консолідованому озері даних дозволяє горизонтальне масштабування без складності та витрат, пов'язаних з традиційними методами копіювання та заміни. Це гарантує вашу SIEM Рішення може розвиватися разом із потребами вашої організації.
Заключні думки
Готові підвищити рівень вашої безпеки за допомогою гнучкої SIEM рішення? Наша команда експертів допоможе вам зорієнтуватися у варіантах та розробити стратегію розгортання, яка підходить саме вам. Зв’яжіться з нами сьогодні або заплануйте персональну консультацію, і ми зробимо вашу систему безпеки стійкою, адаптивною та готовою до будь-яких обставин.
Щоб дізнатися більше про те, як використовувати власне озеро даних, прочитайте блог-компаньйон or зв'яжіться зі Stellar Cyber домовитися про особисту консультацію з експертами на платформі.
