Tìm kiếm
Đóng hộp tìm kiếm này.

AI SIEM: 6 thành phần của SIEM do AI điều khiển

AI đang chuyển đổi căn bản các hệ thống SIEM (Quản lý sự kiện và thông tin bảo mật), đánh dấu sự thay đổi đáng kể trong an ninh mạng. Bằng cách tích hợp AI, các giải pháp SIEM đang phát triển vượt ra ngoài các khuôn khổ truyền thống, dựa trên quy tắc, cung cấp khả năng phát hiện mối đe dọa nâng cao, phân tích dự đoán và cơ chế phản hồi tự động. Sự tích hợp này giải quyết mức độ phức tạp và số lượng ngày càng tăng của các mối đe dọa mạng, giúp an ninh mạng trở nên chủ động và dựa trên trí thông minh hơn. Bài viết này sẽ khám phá cách SIEM do AI điều khiển đang định hình lại an ninh mạng, tập trung vào những thách thức của các hệ thống SIEM cũ cũng như các cơ hội do AI và học máy mang lại. Bạn được chào đón tìm hiểu thêm về AI/ML trong an ninh mạng tại đây.

SIEM dựa trên AI là gì?

Các hệ thống SIEM đã thay đổi bối cảnh an ninh mạng ngay từ khi mới thành lập – cung cấp một cách mới để hợp nhất thông tin bảo mật từng phần thành một tổng thể gắn kết. Giờ đây, bằng cách tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), các giải pháp này không chỉ có thể tiếp nhận và bình thường hóa lượng lớn dữ liệu mà còn có thể phân tích các mẫu và điểm bất thường có thể chỉ ra sự cố bảo mật.

Một trong những quy trình cơ bản trong SIEM dựa trên AI là tổng hợp dữ liệu. Điều này đề cập đến việc thu thập dữ liệu bảo mật từ nhiều nguồn, bao gồm các thiết bị mạng, máy chủ, cơ sở dữ liệu, ứng dụng, v.v. Phạm vi dữ liệu được thu thập rất rộng và bao gồm nhật ký, dữ liệu sự kiện, thông tin về mối đe dọa và các loại thông tin liên quan đến bảo mật khác. Trong môi trường kỹ thuật số đa dạng, việc tổng hợp dữ liệu này rất quan trọng vì nó cung cấp cái nhìn toàn diện về tình hình bảo mật của một tổ chức. Tuy nhiên, thách thức nằm ở sự đa dạng của các định dạng và cấu trúc dữ liệu. Đây là nơi bình thường hóa phát huy tác dụng. Chuẩn hóa là quá trình chuyển đổi dữ liệu bảo mật thô từ nhiều nguồn khác nhau sang định dạng chuẩn, nhất quán. Bước này rất quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống AI SIEM có thể phân tích và đối chiếu chính xác dữ liệu, bất kể nguồn gốc của nó. Nó liên quan đến việc sắp xếp các loại và định dạng dữ liệu khác nhau thành một mô hình thống nhất, giúp thuật toán AI xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả dễ dàng hơn.

Tính năng nổi bật của hệ thống AI SIEM là khả năng tự động hóa các quy trình tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu quan trọng này. Tận dụng AI và ML, các hệ thống này có thể sàng lọc dữ liệu nhanh hơn nhiều, sắp xếp, tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu bảo mật một cách thông minh. Tính năng tự động hóa này giúp giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết cho những nhiệm vụ này theo truyền thống, cho phép các nhóm bảo mật tập trung vào các khía cạnh chiến lược hơn của an ninh mạng.

Sau khi dữ liệu được tổng hợp và chuẩn hóa, SIEM dựa trên AI sẽ sử dụng thuật toán AI để tăng cường khả năng phát hiện mối đe dọa. Các thuật toán này được đào tạo để nhận dạng dấu hiệu của các mối đe dọa đã biết và phát hiện các mối đe dọa mới, đang phát triển thông qua việc phân tích các mẫu hành vi. Khả năng này rất quan trọng trong bối cảnh mối đe dọa luôn thay đổi. Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI và ML, các hệ thống này có thể thấy trước các vi phạm bảo mật tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Phân tích dự đoán này dựa trên việc kiểm tra các xu hướng và mô hình trong dữ liệu, cho phép các tổ chức chủ động củng cố khả năng phòng thủ của mình trước các mối đe dọa được dự đoán trước.

Trước khi đi sâu vào các thành phần độc đáo của SIEM do AI điều khiển, tìm hiểu thêm về SIEM là gì tại đây.

6 thành phần của SIEM điều khiển bằng AI

Công suất tăng lên của SIEM do AI điều khiển có thể khiến nó có vẻ đáng sợ – hoặc bị cường điệu hóa quá mức. Việc đi sâu vào các thành phần mới và cải tiến có thể làm sáng tỏ khả năng thực sự của giai đoạn tiếp theo trong quá trình phát triển SIEM.

#1. Xử lý dữ liệu

Hệ thống AI SIEM bắt đầu bằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như thiết bị mạng, máy chủ, cơ sở dữ liệu và ứng dụng. Dữ liệu sự kiện này trải rộng khắp cơ sở hạ tầng mạng của bạn, nhưng các sự kiện được tạo bởi máy chủ, thiết bị đám mây và điểm truy cập Wi-Fi hầu như luôn ở các dạng khác nhau – trong khi các ứng dụng tạo ra các luồng nhật ký liên tục thì Tường lửa có thể có dữ liệu sự kiện của riêng chúng và thông tin liên quan đến bảo mật để xử lý. Trước đây, sự đa dạng tuyệt đối của dữ liệu này đã làm chậm đáng kể các nỗ lực phân tích thủ công, tạo ra sự chậm trễ nghiêm trọng ở khâu tiếp theo. SIEM giải quyết vấn đề này thông qua quá trình chuẩn hóa – sau khi nhập, dữ liệu thô được chuyển đổi thành định dạng chuẩn, đảm bảo tính nhất quán và chính xác trong phân tích dữ liệu bất kể nguồn. AI và ML tự động hóa đáng kể các quy trình này, nâng cao tốc độ và trí thông minh mà dữ liệu bảo mật được tổng hợp và chuẩn hóa, một lần nữa giảm nỗ lực và thời gian thủ công liên quan.
Điều này là nhờ các thành phần sau:

#2. Nguồn dữ liệu lớn

SIEM truyền thống nằm gần với phương pháp Dữ liệu lớn của AI – phương pháp đầu tiên chỉ xử lý việc nhập dữ liệu ở quy mô nhỏ hơn nhiều. Kiến trúc mới xung quanh cách tiếp cận sử dụng nhiều dữ liệu của AI đã chứng kiến ​​những cải tiến đáng kinh ngạc trong cách chúng ta xử lý khối lượng lớn thông tin. Một ví dụ là Big Data ETL – giúp hợp lý hóa quá trình tải dữ liệu vào các hồ dữ liệu tập trung thành một quy trình được xác định rõ ràng, nhất quán và theo thời gian thực. Bản nâng cấp lớn này cho phép SIEM của bạn truy cập vào lượng thông tin khổng lồ xoay quanh kho công nghệ của bạn – và trích xuất các tính năng quan trọng. Cách tiếp cận này mở ra nhiều phạm vi hơn cho lượng dữ liệu khổng lồ được công cụ SIEM của bạn nhập vào.
Tuy nhiên, nó không chỉ bao gồm nhiều điểm dữ liệu giống nhau: AI còn mở ra những hướng phân tích hoàn toàn mới. Chẳng hạn, NLP có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu dựa trên văn bản như nhật ký hệ thống, lưu lượng truy cập mạng và thông tin liên lạc của người dùng để tìm các mối đe dọa tiềm ẩn. Bằng cách này, thay vì chỉ dựa vào phân tích nhật ký, AI hiện cho phép xác định các cuộc tấn công lừa đảo qua mạng trong các hoạt động liên lạc nội bộ và công khai để trở thành một phần trong khả năng SIEM do AI điều khiển của bạn. Trong khi NLP chỉ tập trung vào phân tích ngôn ngữ, AI SIEM có tính năng Phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA), sử dụng thuật toán ML để hiểu hành vi bình thường của người dùng và thực thể, đồng thời phát hiện những sai lệch có thể chỉ ra mối đe dọa.

#3. Làm giàu dữ liệu

Mỗi phần dữ liệu riêng lẻ đóng vai trò như một viên gạch trong bức tường phòng thủ của tổ chức bạn – tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng những điểm dữ liệu này có chất lượng cao nhất có thể. Đây là lúc việc làm giàu dữ liệu trở thành một giải pháp riêng. Thông tin bổ sung có liên quan có thể đơn giản như dữ liệu định vị địa lý: bằng cách xác định địa chỉ IP, các nhà phân tích được cấp một cái nhìn tổng quan về hành vi dựa trên vị trí. Bối cảnh nhận dạng có thể đóng một vai trò quan trọng hơn nữa trong việc làm giàu dữ liệu tự động. Do hệ thống IAM giúp ra lệnh và xác định hành vi của người dùng cuối, việc tham chiếu chéo nhật ký của họ với nhật ký này trong thời gian thực có thể giúp làm sáng tỏ mọi nguyên nhân gây lo ngại.

#4. Nhận dạng mẫu

Mặc dù hành vi của người dùng, chuẩn hóa nhật ký và làm phong phú đều giúp mang lại cho bạn bức tranh toàn cảnh nhất có thể về kho công nghệ của bạn, SIEM phát triển mạnh khả năng phân tích toàn bộ kho công nghệ của bạn trong thời gian thực. Bằng cách này, có thể loại bỏ tiếng ồn và tập trung vào những điểm bất thường tinh vi có thể cho thấy sự vi phạm an ninh.

Các thuật toán này có thể xử lý thêm dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu, tệp nhị phân và hình ảnh, cho phép phân tích nhiều nguồn dữ liệu để tìm ra các mối đe dọa tiềm ẩn. Dữ liệu được làm giàu có tương quan với các thực thể cụ thể như người dùng, máy chủ hoặc địa chỉ IP, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tổng hợp sự kiện và cho phép tìm kiếm các sự kiện được làm giàu trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Mối tương quan này hỗ trợ việc tổng hợp điểm rủi ro và quy chúng cho các thực thể – khi được tham chiếu chéo với đường cơ sở của hành vi 'bình thường', khả năng nhận dạng mẫu của AI SIEM có thể xác định các mối tương quan mà con người có thể không kết nối được.

#5. Ứng phó sự cố tự động

Trong trường hợp phát hiện mối đe dọa, AI cấp cho hệ thống SIEM khả năng tự động hóa các phần của quy trình ứng phó sự cố. Điều này bao gồm việc tự động kích hoạt cảnh báo, triển khai các hành động phản hồi được xác định trước hoặc điều phối các quy trình phản hồi phức tạp. Một ví dụ như vậy là quy trình làm việc năng động tự động – trong đó quy trình làm việc được áp dụng sau mối đe dọa tiềm ẩn được điều chỉnh cho phù hợp với mối đe dọa được đề cập.

#6. Phân tích dự đoán

Hệ thống AI SIEM sử dụng phân tích dự đoán để dự báo các mối đe dọa tiềm ẩn trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu bảo mật lịch sử và xác định các mẫu. Khả năng này cho phép các tổ chức chủ động bảo mật hệ thống của mình thay vì phản ứng trước các mối đe dọa khi chúng xảy ra. Cơ sở kiến ​​thức này cho phép các mô hình AI cốt lõi của giải pháp xây dựng các phản hồi bảo mật và phương pháp ngăn ngừa sự cố ngày càng chính xác theo thời gian và ngày càng có nhiều dữ liệu được tích lũy.

Việc liên tục học hỏi từ các vấn đề trong quá khứ giúp nâng cao tính chính xác và mạnh mẽ của các hệ thống SIEM dựa trên AI trước các mối đe dọa mạng ngày càng nguy hiểm. Cuối cùng, SIEM do AI điều khiển tích hợp nhiều thành phần khác nhau như AI, ML, deep learning, NLP và UEBA, tất cả đều nâng cao khả năng SIEM truyền thống. Sự tích hợp này dẫn đến các biện pháp an ninh mạng thông minh, hiệu quả và chủ động hơn – rất quan trọng trong bối cảnh các mối đe dọa mạng ngày càng phát triển.

SIEM điều khiển bằng AI có thể cải thiện SOC của bạn như thế nào

Các phương pháp tiếp cận SIEM truyền thống đã khiến các đội phải đối mặt với cả các cuộc tấn công và số lượng cảnh báo sai quá lớn. Điều này là do SIEM truyền thống chủ yếu dựa vào các chính sách và dấu hiệu mối đe dọa được xác định trước để xử lý các mối đe dọa. Cách tiếp cận này gặp khó khăn với các cuộc tấn công zero-day và các kỹ thuật phức tạp chưa được mô tả trong khuôn khổ an ninh mạng. AI SIEM hợp lý hóa các quy trình thu thập dữ liệu bảo mật từ nhiều nguồn khác nhau và chuyển đổi dữ liệu thô này thành định dạng chuẩn, nhất quán. Nó cũng tăng cường dữ liệu với thông tin bổ sung như thông tin về mối đe dọa, giảm đáng kể sự phụ thuộc của nhóm bạn vào việc triển khai quy tắc thủ công.

Mặc dù các hệ thống SIEM thông thường cung cấp khả năng mở rộng nhưng chúng thường gặp khó khăn trong việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và độ phức tạp liên quan đến các mạng hiện đại chịu ảnh hưởng của AI. Khối lượng nhật ký và thông tin sự kiện khổng lồ có thể quá lớn, khiến việc giám sát và ứng phó hiệu quả trở nên khó khăn. Hạn chế này có thể bị kẻ xấu lợi dụng để thực hiện các cuộc tấn công phân tán vượt quá khả năng của các hệ thống SIEM truyền thống. SIEM dựa trên AI có thể phân tích số lượng lớn dữ liệu ở quy mô không thể truy cập được.

Cuối cùng, các hệ thống SIEM truyền thống đã gặp phải một số trở ngại trong quá trình triển khai. SIEM dựa trên quy tắc yêu cầu một số lượng lớn nhân viên được đào tạo để xác minh cảnh báo và khắc phục sự cố. Tuy nhiên, lĩnh vực an ninh mạng đang bị mỏng đến mức nguy hiểm, với tình trạng thiếu nhân sự được đào tạo bài bản. Đối với những người đã được đào tạo và đang làm việc tại hiện trường, cảnh báo liên tục có thể khiến họ gần như kiệt sức. Mang tính cách mạng như SIEM do AI điều khiển trong việc thu thập và phân tích dữ liệu, tác động của con người cũng quan trọng không kém. Ví dụ: các thành viên trong nhóm được tiết kiệm khỏi các nhiệm vụ tốn thời gian khi triển khai tác nhân thủ công và phân tích dữ liệu. tự động
Cơ chế ứng phó sự cố hợp lý hóa quy trình giải quyết các mối đe dọa, giảm thời gian và nhân lực cần thiết cho mỗi sự cố. Cuối cùng – và được cho là quan trọng nhất – khả năng của AI trong việc học hỏi và phân biệt sự khác biệt giữa các hoạt động bình thường và đáng ngờ, giúp giảm số lượng kết quả dương tính giả và cho phép các nhóm tập trung vào các mối đe dọa thực sự.

Tốc độ tiến bộ mà AI hiện đang trải qua thậm chí còn khiến người ta lạc quan hơn: khả năng dịch các bộ quy tắc phức tạp và quản lý mối đe dọa sang tiếng Anh đơn giản là một nhánh của SIEM do AI điều khiển có thể giúp thu hẹp khoảng cách kiến ​​thức hiện đang đe dọa toàn bộ các ngành. Để tìm hiểu thêm, hãy khám phá thêm khả năng SOC tự động tại đây.

Giải pháp SIEM dựa trên AI để phát hiện mối đe dọa nâng cao

Giải pháp SIEM thế hệ tiếp theo của Stellar Cyber ​​thể hiện bước nhảy vọt trong quản lý an ninh mạng, khai thác sức mạnh của AI để cung cấp khả năng phát hiện và ứng phó mối đe dọa chưa từng có. Nền tảng SIEM thế hệ tiếp theo được điều khiển bằng AI này được thiết kế để đáp ứng bối cảnh ngày càng phát triển của các mối đe dọa mạng, cung cấp các phân tích nâng cao và chiến lược bảo mật toàn diện

Trọng tâm của giải pháp SIEM của chúng tôi là AI tích hợp, giúp nâng cao chức năng của nó vượt xa các hệ thống truyền thống. Khả năng AI này cho phép phân tích thời gian thực một lượng lớn dữ liệu, nhanh chóng xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và giảm thời gian giữa việc phát hiện và phản hồi mối đe dọa. Hiệu quả này rất quan trọng trong việc giảm thiểu tác động của các sự cố an ninh. Thành phần phân tích trong hệ thống AI của chúng tôi có khả năng học hỏi và thích ứng liên tục với các mối đe dọa mới. Bằng cách phân tích các mô hình và hành vi theo thời gian, hệ thống có thể dự đoán và giải quyết trước các vi phạm bảo mật tiềm ẩn, khiến hệ thống trở thành công cụ quan trọng để quản lý an ninh mạng chủ động.

Hơn nữa, giải pháp SIEM dựa trên AI của Stellar được thiết kế với giao diện thân thiện với người dùng, đảm bảo rằng ngay cả các nhóm có chuyên môn kỹ thuật hạn chế cũng có thể quản lý an ninh mạng của họ một cách hiệu quả. Hệ thống cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng, có thể hành động, cho phép các nhóm bảo mật đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng. Khả năng mở rộng SIEM thế hệ tiếp theo của Stellar cũng rất đáng chú ý. Cho dù giao dịch với một doanh nghiệp nhỏ hay một tập đoàn lớn, nền tảng này đều có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Khả năng mở rộng này đảm bảo rằng
các tổ chức thuộc mọi quy mô đều có thể hưởng lợi từ khả năng an ninh mạng tiên tiến của Stellar.

Tóm lại, giải pháp SIEM thế hệ tiếp theo của Stellar Cyber, với AI tích hợp và phân tích nâng cao, mang đến một cách tiếp cận mạnh mẽ và tinh vi cho an ninh mạng. Đây là một công cụ thiết yếu dành cho các tổ chức đang tìm cách nâng cao khả năng bảo mật của mình trước các mối đe dọa mạng ngày càng tinh vi. Để khám phá toàn bộ tiềm năng của nền tảng SIEM thế hệ tiếp theo của Stellar và các khả năng AI của nó, hãy khám phá thêm về Khả năng của nền tảng SIEM thế hệ tiếp theo.