Làm thế nào để tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào SIEM CÔNG CỤ
- Những điểm chính:
-
Các chương trình LLM được tích hợp như thế nào vào SIEM?
Chúng hỗ trợ truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, tóm tắt sự cố và hỗ trợ phân loại tự động. -
Tại sao LLM lại có giá trị trong hoạt động an ninh?
Họ hạ thấp rào cản kỹ năng, giảm nhiễu và đẩy nhanh quá trình điều tra bằng cách diễn giải dữ liệu phức tạp một cách trực quan. -
Các trường hợp sử dụng thực tiễn của LLM là gì? SIEM?
Tự động tạo báo cáo sự cố, trả lời câu hỏi của nhà phân tích và đối chiếu bối cảnh mối đe dọa. -
Những hạn chế của LLM trong lĩnh vực bảo mật là gì?
Chúng đòi hỏi phải có rào chắn, xác thực ngữ cảnh và điều chỉnh để tránh ảo giác và phản ứng không liên quan. -
Stellar Cyber sử dụng LLM trong nền tảng của mình như thế nào?
Nó tích hợp các mô hình LLM để tăng cường điều tra, cung cấp tóm tắt cảnh báo và cải thiện tương tác giữa người và máy trong quá trình hoạt động. SOC.
Bảo mật thông tin và quản lý sự kiện (SIEMCác công cụ này cung cấp một phương pháp đã được kiểm chứng để thu thập thông tin chi tiết ngay cả trong các môi trường rộng lớn và phức tạp nhất. Bằng cách tổng hợp dữ liệu nhật ký từ mọi ngóc ngách của mạng lưới, SIEMMô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp cái nhìn tổng quan về toàn bộ cơ sở hạ tầng của bạn. Khả năng hiển thị này rất quan trọng – nhưng đôi khi, việc cung cấp đúng thông tin cho đúng người lại có thể là điểm nghẽn trong hệ thống phòng thủ của bạn. Bài viết này sẽ khám phá những khả năng mới mà mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mang lại trong an ninh mạng, cụ thể là về... SIEM công cụ hơn nữa.
Thế hệ kế tiếp SIEM
Thế hệ tiếp theo của Stellar Cyber SIEM, như một thành phần quan trọng trong Stellar Cyber Open XDR Nền tảng...
Trải nghiệm hoạt động bảo mật được hỗ trợ bởi AI!
Khám phá AI tiên tiến của Stellar Cyber để phát hiện và ứng phó ngay lập tức với mối đe dọa. Lên lịch demo của bạn ngay hôm nay!
Những kẻ tấn công đã sử dụng LLM để chống lại các hệ thống quan trọng
Chúng ta đã thảo luận GenAI là như thế nào chuyển đổi tấn công kỹ thuật xã hội, nhưng LLM có sẵn công khai đang hỗ trợ các nhóm đe dọa nâng cao theo vô số cách khác. mới nhất của Microsoft Báo cáo Tín hiệu mạng nêu chi tiết cách các nhóm như nhóm tình báo của quân đội Nga đã tiến hành trinh sát với GenAI.
Một trọng tâm chính của nhóm đe dọa – được đặt tên là Forest Blizzard – là thăm dò các công nghệ vệ tinh và radar ở Ukraine. Điều này bao gồm các yêu cầu ChatGPT cung cấp bản thiết kế kỹ thuật và giải thích về các giao thức liên lạc. Các nhóm được quốc gia hậu thuẫn khác cũng được quan sát thấy đang sử dụng công cụ của OpenAI theo cách tương tự: Salmon Typhoon do ĐCSTQ hậu thuẫn đang tích cực sử dụng công cụ này để lấy thông tin về các cá nhân cấp cao và ảnh hưởng của Hoa Kỳ. Về cơ bản, LLM đã trở thành một phần trong bộ công cụ thu thập thông tin tình báo của các tác nhân đe dọa. Họ còn sử dụng LLM để nâng cao các kỹ thuật tạo tập lệnh như thao tác với tệp.
LLM trong SIEMCách thức ứng dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn
1. Phân tích lừa đảo
Là một công cụ bảo mật hỗ trợ bảo mật tích hợp, SIEM Có thể giúp xác nhận các dấu hiệu của hành vi lừa đảo khi kẻ tấn công sử dụng nó để nhắm vào người dùng cuối. Các dấu hiệu của các cuộc tấn công lừa đảo như nghi ngờ rò rỉ dữ liệu và liên lạc với các máy chủ độc hại đã biết có thể được phát hiện trước khi cuộc tấn công được thực hiện hoàn toàn.
Tuy nhiên – các cuộc tấn công lừa đảo hầu như chỉ dựa vào đúng thông điệp đến đúng người dùng vào đúng thời điểm. Là mô hình ngôn ngữ, LLM hoàn toàn phù hợp để phân tích mục đích của thông điệp; cùng với các hoạt động kiểm tra và cân bằng chủ động nhằm đánh giá tính hợp lệ của các tệp hoặc URL đính kèm, ngăn chặn lừa đảo là một cơ chế bảo mật được hưởng lợi rất nhiều từ sự phổ biến liên tục của LLM. Ngay cả việc đào tạo nhân viên cũng có thể mong đợi những cải tiến nhờ những LLM này. Bằng cách giúp các nhóm bảo mật tạo ra các email, thư thoại và tin nhắn SMS thực tế và thích ứng hơn trong các cuộc tấn công giả, nhân viên của bạn có thể phát hiện ra email thật trong thời gian ngắn. Phương pháp phát hiện và giáo dục kép này giúp giảm đáng kể nguy cơ xảy ra các cuộc tấn công lừa đảo.
2. Phân tích sự cố nhanh chóng
Sự cố an ninh mạng có thể xảy ra bất cứ lúc nào, điều quan trọng là các nhà phân tích bảo mật phải phản ứng nhanh chóng để ngăn chặn và giảm thiểu tác động của chúng. Và mặc dù những kẻ tấn công đã sử dụng LLM để hiểu và xác định các lỗ hổng tiềm ẩn trong phần mềm và hệ thống, nhưng cách tiếp cận tương tự có thể hoạt động theo cả hai cách.
Trong những thời điểm cần phản hồi tốc độ cao, một cái nhìn tổng quan nhanh có thể mang lại cho các nhà phân tích theo yêu cầu khả năng nhanh chóng ghép các mảnh ghép rộng hơn lại với nhau. Các LLM này không chỉ giúp phát hiện sự bất thường mà còn hướng dẫn các nhóm bảo mật điều tra những điểm bất thường này. Hơn nữa, họ có thể tự động hóa phản hồi đối với các sự cố cụ thể, chẳng hạn như đặt lại mật khẩu hoặc cách ly các điểm cuối bị xâm phạm, từ đó hợp lý hóa quy trình ứng phó sự cố.
3. SIEM Hướng dẫn sử dụng công cụ
Thời gian của các nhà phân tích vô cùng quý giá, điều đó có nghĩa là – trong quá trình làm quen và tích lũy kinh nghiệm với một hệ thống mới – cần lưu ý điều này. SIEM Công cụ này – tư thế bảo mật của tổ chức đòi hỏi sự cẩn trọng và chú ý đặc biệt. Nếu một nhà phân tích chưa thành thạo việc sử dụng công cụ này một cách tối ưu, thì vẫn còn những lợi ích tiềm tàng về tư thế bảo mật cần được khai thác.
Mặc dù có thể chờ đợi và để các nhà phân tích tự tìm hiểu những điểm phức tạp của công cụ, nhưng đó chắc chắn không phải là cách hiệu quả nhất – ngược lại, việc kéo họ ra khỏi các công việc hàng ngày để đào tạo sử dụng công cụ trong thời gian dài cũng không hiệu quả. Để tìm ra điểm cân bằng hoàn hảo, một chức năng LLM dễ tiếp cận có thể được tích hợp vào một hệ thống mới. SIEM Công cụ này có thể đề xuất các phương thức điều hướng, tích hợp và sử dụng thay thế, nhanh hơn, giúp thu hẹp khoảng cách kỹ năng khi các nhà phân tích thực sự cần đến.
4. Lập kế hoạch ứng phó sự cố
Kế hoạch ứng phó sự cố (IRP) phác thảo các bước cần thiết mà tổ chức phải thực hiện để phục hồi sau nhiều lỗi khác nhau, chẳng hạn như nhiễm phần mềm độc hại. Các kế hoạch này thường dựa vào Quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP) để hướng dẫn các hành động cụ thể, như bảo mật tài khoản hoặc cách ly thiết bị mạng. Tuy nhiên, nhiều công ty thiếu các SOP cập nhật hoặc hoàn toàn không có chúng, khiến nhân viên phụ thuộc một cách ngây thơ vào nhân viên để quản lý các sự cố căng thẳng cao độ.
LLM có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc soạn thảo IRP ban đầu, đề xuất các phương pháp hay nhất và xác định các lỗ hổng tài liệu. Họ cũng có thể hỗ trợ và thúc đẩy sự tham gia của các bên liên quan bằng cách chuyển đổi thông tin tuân thủ và bảo mật phức tạp thành các bản tóm tắt có liên quan và dễ tiếp cận. Điều này giúp nâng cao khả năng ra quyết định và giúp nhân viên ưu tiên trong thời kỳ khủng hoảng.
Bằng cách tích hợp LLM vào SIEM Với các công cụ này, các tổ chức có thể cải thiện tư thế an ninh mạng, tinh giản hoạt động và nâng cao khả năng ứng phó sự cố, đảm bảo họ được chuẩn bị tốt hơn để đối mặt với các mối đe dọa đang phát triển.
Cân nhắc về Tuân thủ
Data Management
Quản lý đăng nhập
Quản lý nhật ký bao gồm việc thu thập, lưu trữ và phân tích các tệp nhật ký do máy tính tạo ra để giám sát và xem xét hoạt động: đây là nền tảng của cách thức hoạt động. SIEM Các công cụ này phân tích và bảo vệ các hệ thống trong tổ chức của bạn. Ví dụ, các chỉ thị của chính phủ như M-31-21 quy định rằng các nhật ký này cần được lưu trữ tối thiểu một năm. Các nền tảng LLM đám mây hiện đã cho phép thu thập dữ liệu được sắp xếp hợp lý liên quan đến yêu cầu và danh tính người dùng; và như SIEM Kiến trúc hiện đang dần hoàn thiện hướng tới việc quản lý nhật ký hiệu quả.Ngay cả các LLM có lượng nhật ký ghi tương đối lớn cũng mang lại lợi ích cho bảo mật nhờ vào... SIEM Phân tích nhật ký tự động của công cụ.
Tiếp cận thế hệ tiếp theo của bạn SIEM Tiềm năng với Stellar Cyber
Bước tiến đột phá hướng tới công nghệ học máy (ML). SIEM Không nên đòi hỏi phải đại tu toàn bộ hệ thống công cụ bảo mật hiện tại của bạn. Thay vào đó, hãy chọn một công cụ vừa cung cấp khả năng bảo mật thế hệ tiếp theo. SIEM và tích hợp với toàn bộ danh sách các thiết bị, mạng và giải pháp bảo mật hiện có của bạn. Thế hệ tiếp theo của Stellar Cyber SIEM cung cấp giải pháp thống nhất dựa trên AI giúp đơn giản hóa và tăng cường hiệu suất.