Di chuyển từ hệ thống cũ của bạn SIEM Tận dụng công nghệ hiện đại SIEM DỊCH VỤ
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!
Làm thế nào SIEMGần đây, chúng đã có những sự phát triển…
Từ 2015, Trí tuệ nhân tạo ngày càng được tích hợp vào SIEMNó không chỉ đơn thuần là một bộ phận lắp thêm riêng biệt: đó là một sự thay đổi kiến trúc cơ bản trong cách thức mà... SIEM Xử lý dữ liệu. Thay vì có các quy tắc tĩnh chỉ được kích hoạt khi các điểm dữ liệu của thiết bị khớp theo một cách cụ thể, các mô hình AI có khả năng tiếp nhận dữ liệu lịch sử và xây dựng các mô hình hành vi hàng ngày. Gần đây hơn, độ chính xác của các mô hình này đang được cải thiện nhờ việc cung cấp thêm dữ liệu từ các ứng dụng SaaS và dữ liệu tình báo về mối đe dọa. Cách tiếp cận hợp tác này – của một doanh nghiệp – SIEM Trí tuệ nhân tạo được hưởng lợi từ ngành công nghiệp rộng lớn hơn – cho phép hiện nay SIEMnhằm phát hiện những dấu hiệu tấn công hoàn toàn mới lạ đối với một tổ chức.
Bên cạnh việc bảo vệ các ngành công nghiệp rộng lớn hơn khỏi các tác nhân đe dọa tiên tiến, việc tập trung vào hành vi này cho phép lập hồ sơ thiết bị thông qua phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA(Phần này có vẻ không liên quan) . Nó lấy thông tin sự kiện và sử dụng nó để tạo ra một đường cơ sở về hành vi bình thường, chẳng hạn như thói quen duyệt web và hoạt động mạng điển hình của người dùng. Bằng cách này, các mối đe dọa khó phát hiện như chiếm đoạt tài khoản có thể được ngăn chặn kịp thời.
…Và Họ Sẽ Ở Đâu Trong Vài Năm Tới
Trong khi SIEM Mặc dù các tính năng đã tiến bộ rất nhiều, các nhà phân tích vẫn đang phải đối mặt với một mối đe dọa ngày càng tinh vi. Hai tiến bộ quan trọng cần chú ý là... SIEM Việc triển khai các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) của Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ mới và khả năng ngăn chặn tấn công trong thời gian thực sẽ là một bước tiến quan trọng. Bước đầu tiên sẽ cải thiện cách thức hoạt động của... SIEM Công cụ này tích hợp trong toàn bộ tổ chức – hỗ trợ việc tích hợp trong các doanh nghiệp nhỏ với đội ngũ an ninh mạng cực kỳ tinh gọn. Chúng ta đã đề cập đến cách thức hoạt động của nó. LLM có thể hỗ trợ phát hiện lừa đảonhưng khả năng của một SIEM Công cụ chuyển đổi phân tích nhật ký và hành vi chuyên sâu thành ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu và có thể áp dụng được thậm chí còn có thể làm được nhiều hơn: thay vì đặt gánh nặng lên các nhà phân tích có kỹ năng cao nhất của bạn, SIEM Các cảnh báo – và các hành động khắc phục – có thể được hiểu bởi các thành viên nhóm mà không cần có kỹ năng kỹ thuật cao.
Song song với đó, Next-Gen (NG) SIEMCác công nghệ này ngày càng hướng tới sự kết hợp chặt chẽ hơn với các công cụ Điều phối, Tự động hóa và Phản hồi An ninh (SOAR). Với trọng tâm là ngăn chặn tấn công tự động trong thời gian thực, SIEMTương lai của dự án tập trung mạnh vào việc giảm bớt gánh nặng hiện đang đè nặng lên các nhà phân tích đang quá tải với lượng cảnh báo tồn đọng kéo dài hàng tháng trời.
Các tính năng mà bạn SIEM Nhu cầu ngày nay
Mặc dù việc quản lý mối đe dọa hoàn toàn tự động vẫn còn vài năm nữa mới khả thi, nhưng các hệ thống hiện đại đã có một số tính năng nhất định. SIEM Các công cụ này không còn là những tính năng tùy chọn nữa. Khả năng phát hiện các mối đe dọa mới nổi đòi hỏi một chức năng cốt lõi không chỉ xử lý được lượng dữ liệu cảnh báo khổng lồ mà còn phải xác minh và sắp xếp hợp lý chúng bằng cách nhóm chúng lại thành các sự cố giàu ngữ cảnh.
Kiến trúc dữ liệu lớn
Công nghệ dữ liệu lớn cho phép lưu trữ và phân tích dễ dàng một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc trên các môi trường điện toán phân tán. Việc dựa vào kiến trúc này cho phép... SIEM Phân tích này bao gồm nhiều hơn chỉ các tệp nhật ký có cấu trúc: nó mở ra các hướng để tích hợp các nguồn cấp dữ liệu tình báo về mối đe dọa từ bên thứ ba, cơ sở dữ liệu về lỗ hổng bảo mật và thậm chí cả dữ liệu email vào các điểm dữ liệu tạo nên cảnh báo.
Bên cạnh các loại dữ liệu có thể thu thập, hệ thống hiện đại của bạn... SIEM Ngoài ra, hệ thống cũng cần tự động thu thập dữ liệu sự kiện này từ mọi ngóc ngách trong tổ chức của bạn. Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau: cách đầu tiên và phổ biến nhất là thông qua một tác nhân, hoặc một phần mềm nhỏ được cài đặt trực tiếp trên thiết bị mục tiêu. Tuy nhiên, một số thiết bị không phù hợp với phương pháp này, và một hệ thống hiện đại cần nhiều giải pháp hơn. SIEM Cần phải có nhiều phương án thay thế: dù kết nối với thiết bị bằng lệnh gọi API, truy cập các tệp nhật ký từ thiết bị lưu trữ được kết nối hay dựa vào các giao thức truyền phát sự kiện, tính toàn vẹn của dữ liệu. SIEM Điều này phụ thuộc vào sự tích hợp hoàn chỉnh. Stellar Cyber tiến thêm một bước nữa với tính năng Phát hiện và Phản hồi Mạng (Network Detection and Response) tích hợp, tự động phát hiện và thu thập nhật ký từ tất cả các thiết bị trên mạng.
Để tăng tốc quá trình này hơn nữa, Stellar Cyber được tích hợp sẵn nhiều ứng dụng đám mây và SaaS, cho phép bạn bắt đầu sử dụng nhanh hơn nhiều. Tuy nhiên, nếu bạn đã sử dụng một ứng dụng khác rồi thì... SIEM Bạn biết đấy, công cụ này không chỉ quan trọng về số lượng dữ liệu mà còn về cách sử dụng dữ liệu đó.
Làm giàu bối cảnh
Thực hiện quá trình chuyển đổi sang hiện đại SIEM
