7 lý do để gia tăng giá trị di sản của bạn SIEM (Thay vì thay thế nó)
Legacy SIEMCác chuyên gia bảo mật doanh nghiệp đóng vai trò trụ cột trong hoạt động vận hành, nhưng lại gặp khó khăn với tốc độ tấn công ngày càng tăng, môi trường điện toán đám mây và khối lượng cảnh báo khổng lồ khiến các nhà phân tích bị nhấn chìm trong nhiễu loạn thông tin. Thay vì phải chịu đựng những dự án thay thế tốn kém và gây gián đoạn, SIEM Việc tăng cường năng lực mang lại con đường nhanh hơn để hiện đại hóa thông qua Open XDR Các nền tảng giúp tăng cường độ chính xác phát hiện, mở rộng khả năng quan sát và giảm tình trạng quá tải cảnh báo, đồng thời bảo vệ các khoản đầu tư vào cơ sở hạ tầng hiện có.
trên màn hình SIEM Nó thu thập nhật ký một cách trung thực. Nó đáp ứng đầy đủ các yêu cầu tuân thủ. Nhưng liệu nó có ngăn chặn được các mối đe dọa hiện đại? Sự thật khó chịu mà các kiến trúc sư bảo mật phải đối mặt là hệ thống cũ vẫn còn nhiều hạn chế. SIEM Các nền tảng được thiết kế cho phòng thủ dựa trên ranh giới hệ thống sẽ thất bại trước những kẻ thù khai thác các lỗi cấu hình đám mây, lỗ hổng bảo mật danh tính và điểm mù trong công nghệ vận hành. Các nhóm bảo mật tầm trung phải đối mặt với các mối đe dọa cấp doanh nghiệp với ngân sách hạn chế, khiến quyết định bổ sung hay thay thế trở nên đặc biệt quan trọng.
Vụ vi phạm Dữ liệu Công cộng Quốc gia có khả năng làm lộ 2.9 tỷ hồ sơ trong năm 2024. Cuộc tấn công ransomware của Change Healthcare đã làm gián đoạn các dịch vụ y tế, ảnh hưởng đến hơn 100 triệu hồ sơ bệnh nhân. Vụ rò rỉ thông tin đăng nhập quy mô lớn vào tháng 6 năm 2025 đã làm lộ 16 tỷ thông tin đăng nhập được tổng hợp từ nhiều năm chiến dịch phần mềm độc hại đánh cắp thông tin. Những sự cố này có chung đặc điểm, phơi bày những điểm yếu cơ bản trong các phương pháp bảo mật truyền thống.
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!
Vì sao tăng cường hiệu quả hơn thay thế trong hiện đại hóa SIEM
Khi bạn SIEM Khi nó đã lỗi thời, theo quan niệm thông thường thì nên thay thế. Tuy nhiên, con đường đó dẫn đến việc triển khai kéo dài sáu tháng, gián đoạn hoạt động và trì hoãn lợi tức đầu tư. SIEM Phương pháp tăng cường này tiếp cận vấn đề theo một cách khác bằng cách mở rộng chứ không phải loại bỏ các nền tảng hiện có.
Lập luận về kinh tế tỏ ra rất thuyết phục đối với các tổ chức hoạt động trong điều kiện ngân sách hạn chế. Hoàn chỉnh SIEM Việc thay thế đòi hỏi nhiều tháng di chuyển dữ liệu, tạo lại các quy tắc tương quan và đào tạo lại các nhà phân tích, đồng thời việc giám sát an ninh bị ảnh hưởng. Việc bổ sung giúp bảo toàn kiến thức nội bộ được tích hợp trong các quy tắc và quy trình làm việc hiện có, đồng thời bổ sung các khả năng mà các nền tảng cũ không thể cung cấp.
Truyền thống SIEMCác hệ thống hiện tại vượt trội trong việc tổng hợp nhật ký và báo cáo tuân thủ. Tuy nhiên, chúng lại gặp khó khăn trong việc tương quan mối đe dọa theo thời gian thực trên các môi trường lai. Tại sao lại loại bỏ những gì đang hoạt động tốt? Các chiến lược tăng cường giúp định vị các nền tảng thế hệ tiếp theo song song với các hệ thống cũ. SIEMĐiều này cho phép mỗi thành phần thực hiện chức năng tối ưu của mình trong khi lớp hiện đại xử lý việc phát hiện mối đe dọa nâng cao, phân loại tự động và tương quan đa miền.
Các tổ chức triển khai chiến lược tăng cường báo cáo những cải thiện hoạt động ngay lập tức. Một nhóm an ninh đô thị đã thay thế hoàn toàn Splunk sau khi phương pháp tăng cường của Stellar Cyber cắt giảm chi phí 50%, đồng thời xử lý thông tin quan trọng chỉ trong vài phút thay vì hàng giờ. Quá trình chuyển đổi bắt đầu bằng việc tăng cường, chứng minh giá trị trước khi chuyển đổi hoàn toàn.
Top 7 tuyệt đối SIEM Lý do tăng cường
1. Phân loại cảnh báo dựa trên AI giúp loại bỏ tình trạng kiệt sức của nhà phân tích
Mệt mỏi vì cảnh báo liên tục là kẻ giết người thầm lặng đối với các trung tâm điều hành an ninh. Các nhà phân tích phải đối mặt với hàng ngàn thông báo mỗi ngày, với tỷ lệ cảnh báo sai thường vượt quá 40%. Phương pháp truyền thống SIEMHệ thống tạo ra cảnh báo dựa trên các quy tắc cứng nhắc, không thể thích ứng với những sắc thái đặc thù của môi trường hoặc phân biệt được các mối đe dọa thực sự với các bất thường trong hoạt động.
Các nhà phân tích của bạn lãng phí bao nhiêu thời gian để xác thực các cảnh báo không dẫn đến đâu? Các nghiên cứu cho thấy các nhóm bảo mật dành gần 30% thời gian để theo dõi các cảnh báo giá trị thấp phát sinh do khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Gánh nặng vận hành này tạo ra những lỗ hổng nguy hiểm, nơi các mối đe dọa thực sự lọt qua mà không bị phát hiện trong khi các nhà phân tích đang điều tra kết quả dương tính giả thứ mười lăm trong ca làm việc của họ.
Phân loại dựa trên AI biến đổi phương trình này thông qua việc chấm điểm rủi ro tự động, áp dụng nhiều yếu tố ngữ cảnh. Các mô hình học máy phân tích mức độ quan trọng của tài sản, mô hình hành vi người dùng, chỉ số thông tin tình báo về mối đe dọa và bối cảnh môi trường để tạo ra điểm rủi ro tổng hợp. Cuộc tấn công Change Healthcare năm 2024, khai thác một máy chủ duy nhất không có xác thực đa yếu tố, cho thấy cách kẻ tấn công nhắm vào các lỗ hổng được tạo ra khi các nhà phân tích bỏ lỡ các cảnh báo quan trọng bị che khuất bởi nhiễu.
Trí tuệ nhân tạo đa lớp của Stellar Cyber sử dụng cả máy học có giám sát được đào tạo dựa trên các mẫu mối đe dọa đã biết và các thuật toán không giám sát để xác định các bất thường thống kê trong mạng và hành vi người dùng. Phương pháp tiếp cận kép này đảm bảo phạm vi bao phủ toàn diện chống lại cả các mối đe dọa đã được ghi nhận và các phương pháp tấn công chưa được biết đến trước đây. Các triển khai hàng đầu báo cáo đã giảm 80-90% khối lượng công việc của nhà phân tích thông qua phân loại tự động hiệu quả.
Quy trình phân loại bắt đầu bằng việc làm giàu tự động, thu thập thêm bối cảnh về các sự kiện bảo mật từ các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài. Việc làm giàu này bao gồm thông tin nhận dạng người dùng, dữ liệu về lỗ hổng tài sản, chi tiết về cấu trúc mạng và các bản cập nhật thông tin tình báo về mối đe dọa gần đây. Các công cụ phân tích hành vi so sánh các hoạt động hiện tại với các mức cơ sở đã thiết lập cho người dùng, thiết bị và ứng dụng.
2. Tự động hóa tương quan trường hợp kết nối các câu chuyện tấn công
Truyền thống SIEMHệ thống thường hiển thị các cảnh báo dưới dạng các sự kiện riêng lẻ. Các nhà phân tích phải tự tay ghép nối chuỗi sự kiện tấn công bằng cách đối chiếu các sự kiện trên nhiều bảng điều khiển và nguồn dữ liệu khác nhau. Cách tiếp cận rời rạc này làm chậm quá trình nhận diện mối đe dọa và cho phép những kẻ tấn công tinh vi hoàn thành mục tiêu của chúng trước khi lực lượng phòng thủ hiểu được toàn bộ phạm vi.
Trí tuệ nhân tạo tương quan dựa trên GraphML đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách các nền tảng bảo mật xác định mối quan hệ giữa các sự kiện bảo mật dường như không liên quan. Thay vì cung cấp cho các nhà phân tích hàng nghìn cảnh báo riêng lẻ, các công cụ tương quan sẽ tự động tập hợp các điểm dữ liệu liên quan thành các sự cố toàn diện, từ đó hé lộ các tường thuật về cuộc tấn công.
Chiến dịch Salt Typhoon năm 2024 đã chứng minh cách thức tin tặc khai thác các điểm yếu về tích hợp bằng cách xâm nhập vào chín công ty viễn thông của Mỹ thông qua các cuộc tấn công đa hướng tinh vi. Truyền thống SIEMViệc này gây khó khăn trong việc liên kết các hoạt động giữa các giai đoạn tấn công khác nhau, cho phép các tác nhân đe dọa hoạt động mà không bị phát hiện trong thời gian dài.
Phương pháp của Stellar Cyber sử dụng công nghệ GraphML để xác định mối quan hệ thông qua các điểm tương đồng về đặc tính, thời gian và hành vi. AI này được đào tạo dựa trên dữ liệu thực tế và liên tục cải thiện theo từng trường hợp vận hành. Hệ thống có thể giảm khối lượng công việc của chuyên viên phân tích lên gấp nhiều lần, chuyển đổi hàng nghìn cảnh báo thành hàng trăm trường hợp dễ quản lý mỗi ngày.
Tại sao tương quan lại quan trọng đến vậy? Khung MITRE ATT&CK ghi nhận hơn 200 kỹ thuật tấn công trên 14 danh mục chiến thuật. Phòng thủ hiệu quả đòi hỏi phải phát hiện các mẫu hình trải rộng trên nhiều kỹ thuật và nhiều lớp cơ sở hạ tầng. Vụ tấn công Ngân hàng Sepah vào tháng 3 năm 2025 đã chứng minh cách kẻ tấn công kết hợp nhiều kỹ thuật ATT&CK để đạt được mục tiêu. Các tác nhân đe dọa đã sử dụng các phương thức truy cập ban đầu để thiết lập vị trí đặt chân, triển khai các kỹ thuật thu thập thông tin xác thực để leo thang đặc quyền và sử dụng các chiến thuật đánh cắp dữ liệu để đánh cắp 42 triệu hồ sơ khách hàng.
Trí tuệ nhân tạo tương quan (Correlation AI) giải quyết thách thức chính mà các nhóm bảo mật tinh gọn phải đối mặt bằng cách loại bỏ sự phổ biến của công cụ và tình trạng quá tải cảnh báo. Khi trí tuệ mối đe dọa hoạt động như một thành phần tích hợp của nền tảng vận hành bảo mật, các nhà phân tích có thể truy cập ngay vào bối cảnh liên quan mà không cần chuyển đổi giữa nhiều công cụ hoặc đối chiếu dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
3. Mở rộng khả năng hiển thị trên các miền đám mây, OT và danh tính
Legacy SIEM Các kiến trúc này được thiết kế cho các mô hình bảo mật biên giới tại chỗ. Chúng thu thập lượng lớn dữ liệu nhật ký mà không có khả năng lọc thông minh, và các công cụ xử lý gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu phân tích thời gian thực trên các môi trường điện toán đám mây, hệ thống công nghệ vận hành và cơ sở hạ tầng nhận dạng.
Các nhóm bảo mật triển khai các giải pháp điểm tập trung giải quyết các mối đe dọa cụ thể. EDR bảo vệ các điểm cuối. Bảo mật mạng giám sát luồng lưu lượng. Nền tảng bảo mật đám mây bảo vệ cơ sở hạ tầng ảo. Hệ thống quản lý danh tính kiểm soát quyền truy cập. Mỗi công cụ hoạt động độc lập. Kẻ tấn công khai thác lỗ hổng giữa các lớp phòng thủ này.
Điều gì sẽ xảy ra khi tầm nhìn bị giới hạn ở ranh giới trung tâm dữ liệu? Vụ tấn công Đường ống dẫn dầu Colonial năm 2021 đã chứng minh rằng ransomware nhắm vào cơ sở hạ tầng CNTT có thể làm tê liệt hoàn toàn các hoạt động năng lượng quan trọng, ảnh hưởng đến nguồn cung cấp nhiên liệu trên khắp miền Đông Hoa Kỳ. Vụ tấn công thành công một phần vì môi trường OT thiếu hệ thống giám sát an ninh đầy đủ được tích hợp với các hoạt động an ninh doanh nghiệp.
Môi trường đám mây đòi hỏi giám sát liên tục vì tài nguyên luôn biến động và cấu hình thay đổi liên tục. Giám sát bảo mật truyền thống hoạt động dựa trên các lần quét theo lịch trình và phân tích nhật ký định kỳ. Khả năng hiển thị đám mây bao gồm thông tin chi tiết theo thời gian thực về tất cả tài sản, hoạt động và kết nối đám mây trên toàn bộ môi trường đa đám mây.
Sự hội tụ CNTT/OT tạo ra những thách thức tích hợp vượt xa khả năng tương thích kỹ thuật. Hãy xem xét riêng vòng đời hệ thống. CNTT làm mới phần cứng sau mỗi 3-5 năm, trong khi thiết bị OT thường hoạt động trong 15-25 năm. Lịch trình vá lỗi phản ánh sự chênh lệch này. CNTT áp dụng các bản cập nhật bảo mật hàng tháng, trong khi hệ thống OT chỉ nhận được bản cập nhật trong các khoảng thời gian bảo trì theo kế hoạch.
Stellar Cyber's Open XDR Nền tảng này giải quyết những lỗ hổng về khả năng hiển thị bằng cách chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và áp dụng phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo để phát hiện các mối đe dọa trên toàn bộ bề mặt tấn công. Mô hình dữ liệu Interflow của nền tảng cho phép các công cụ CNTT và bảo mật giao tiếp bằng một ngôn ngữ chung, cho phép phát hiện và phản hồi mọi mối đe dọa bất kể nguồn gốc của nó.
Khả năng Phát hiện và Phản hồi Mạng (Network Detection and Response - AI) cung cấp khả năng hiển thị vượt trội bằng cách kết hợp việc thu thập gói dữ liệu thô với nhật ký NGFW, NetFlow và IPFix từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này bao gồm các thiết bị chuyển mạch vật lý và ảo, container, máy chủ và môi trường đám mây công cộng. Ứng dụng AI trong... SIEM Nhanh chóng phát hiện các điểm mù trong mạng và trích xuất nhật ký bảo mật từ các môi trường khó tiếp cận.
Các mối đe dọa dựa trên danh tính đang trở thành một phương thức tấn công ngày càng gia tăng. Báo cáo DBIR năm 2024 và 2025 của Verizon chỉ ra rằng 70% các vụ vi phạm hiện nay bắt đầu từ việc đánh cắp thông tin đăng nhập. Phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa dựa trên danh tính (ITDRCác khả năng này bao gồm giám sát hành vi người dùng, phát hiện các hoạt động bất thường và phản hồi các cuộc tấn công dựa trên danh tính nhằm vượt qua các biện pháp phòng thủ truyền thống.
4. Làm giàu thông tin tình báo về mối đe dọa cung cấp bối cảnh tức thì
Các sự kiện bảo mật thô sơ thiếu bối cảnh cần thiết cho việc ra quyết định nhanh chóng. Khi cảnh báo được kích hoạt, các nhà phân tích phải tự tay nghiên cứu địa chỉ IP, tên miền, hàm băm tệp và hành vi người dùng để xác định tính hợp lệ của mối đe dọa. Chi phí điều tra này làm chậm thời gian phản hồi và tiêu tốn sự chú ý quý báu của các nhà phân tích.
Các nhóm bảo mật phải đối mặt với hơn 35,000 mẫu phần mềm độc hại mới mỗi ngày. Các tác nhân quốc gia triển khai các lỗ hổng zero-day được thiết kế đặc biệt để vượt qua các biện pháp kiểm soát bảo mật truyền thống. Vụ vi phạm Dữ liệu Công cộng Quốc gia năm 2024 có khả năng làm lộ 2.9 tỷ hồ sơ, cho thấy cách thức kẻ tấn công khai thác một cách có hệ thống các lỗ hổng trong khả năng hiển thị mối đe dọa.
Làm giàu dữ liệu chuyển đổi dữ liệu bảo mật thô thành thông tin tình báo hữu ích bằng cách thêm thông tin ngữ cảnh sự kiện và phi sự kiện. Sự kiện bảo mật có thể được làm giàu với thông tin ngữ cảnh từ thư mục người dùng, công cụ kiểm kê tài sản, công cụ định vị địa lý, cơ sở dữ liệu tình báo mối đe dọa của bên thứ ba và nhiều nguồn khác.
Nền tảng Tình báo Mối đe dọa của Stellar Cyber tổng hợp liền mạch các nguồn cấp dữ liệu tình báo về mối đe dọa từ các nguồn thương mại, mã nguồn mở, chính phủ và độc quyền, bao gồm Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish và PhishTank. Sự tích hợp này nâng cao khả năng phát hiện và ứng phó bằng cách đối chiếu các hoạt động được phát hiện với các kiểu tấn công đã biết và các chỉ số xâm phạm.
Việc phát hiện mối đe dọa được tăng cường đáng kể nhờ sử dụng dữ liệu được làm giàu theo thời gian thực. Bối cảnh thông tin kinh doanh và thông tin tình báo về mối đe dọa có thể được sử dụng để nâng cao phân tích phát hiện, cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa. SIEMKhả năng nhận diện các mối đe dọa của nó. Nó cũng có thể nâng cao điểm rủi ro của mối đe dọa, ưu tiên điều tra các mối đe dọa có rủi ro cao hơn.
Trong săn tìm mối đe dọa và ứng phó sự cố, bối cảnh bổ sung được cung cấp thông qua quá trình làm giàu cho phép điều tra và hành động nhanh chóng. Ví dụ: bối cảnh bổ sung từ nguồn cấp dữ liệu tình báo mối đe dọa có thể xác định tệp đính kèm email là tên tệp độc hại đã biết. Một ví dụ khác sử dụng tính chất quan trọng của tài sản. Bằng cách xác định tính chất quan trọng của các phần cơ sở hạ tầng nhất định, bạn có thể ưu tiên điều tra các mối đe dọa đối với cơ sở hạ tầng quan trọng.
Vụ rò rỉ dữ liệu AT&T năm 2025 ảnh hưởng đến 31 triệu khách hàng là minh chứng rõ ràng cho tầm quan trọng của khả năng hiển thị đám mây toàn diện và thông tin tình báo về mối đe dọa. Kẻ tấn công đã truy cập nhiều hệ thống đám mây theo thời gian, nhưng các tổ chức có khả năng hiển thị toàn diện có thể theo dõi đường đi của cuộc tấn công và xác định nhanh chóng tất cả các tài nguyên bị ảnh hưởng.
5. Sổ tay ứng phó tích hợp đẩy nhanh việc ngăn chặn
Sau khi phân tích nhật ký và xác định các hoạt động có rủi ro cao, phương pháp truyền thống được áp dụng. SIEMĐơn giản chỉ cần gửi cảnh báo đến nhà phân tích tương ứng. Thành công của MSSP không chỉ được định nghĩa bởi kỹ năng của nhà phân tích mà còn bởi hiệu quả. Các kịch bản phản hồi tự động bao gồm các quy trình làm việc được xây dựng sẵn, được kích hoạt khi các sự cố cụ thể xảy ra.
Xem xét một SIEM Hệ thống phát hiện một chuỗi nhiều lần nhập mật khẩu sai liên tiếp, sau đó là một lần đăng nhập thành công. Điều này cho thấy đây là một cuộc tấn công vét cạn (brute-force attack). SIEM Công cụ được cấu hình để phản hồi bằng cách trước tiên đăng xuất khỏi thiết bị, sau đó vô hiệu hóa người dùng. Nếu việc vô hiệu hóa người dùng thất bại, quản trị viên sẽ được thông báo. Nếu thành công, người dùng sẽ nhận được cảnh báo qua tin nhắn SMS.
Các hướng dẫn này làm giảm đáng kể Thời gian Phản hồi Trung bình (MTTR), chỉ số định lượng tốc độ của các hành động ngăn chặn và khắc phục sau khi xác nhận mối đe dọa. Các quy trình ứng phó sự cố truyền thống tạo ra sự chậm trễ khi cần phối hợp thủ công trên nhiều công cụ bảo mật.
Việc điều phối phản hồi thông qua sổ tay hướng dẫn tự động là lợi ích vận hành hữu hình nhất của TDIR. Sổ tay hướng dẫn bảo mật mã hóa các chính sách và quy trình của tổ chức thành các quy trình làm việc có thể thực thi, có thể phản ứng ngay lập tức với các mối đe dọa đã được xác nhận, mà không cần chờ sự can thiệp của con người.
Các playbook được hỗ trợ bởi AI của Stellar Cyber cho phép người dùng kiểm soát hoàn toàn bối cảnh, điều kiện và kết quả. Playbook có thể được triển khai trên toàn cầu hoặc theo từng đối tượng thuê bao, với AI của Agentic cho phép phản hồi thích ứng. Người dùng sử dụng playbook tích hợp sẵn cho các hành động tiêu chuẩn hoặc tạo playbook tùy chỉnh để kích hoạt phản hồi EDR, gọi webhook hoặc gửi email.
Các kịch bản hiệu quả cân bằng giữa tự động hóa và giám sát của con người, cung cấp khả năng phản hồi tức thì đồng thời vẫn đảm bảo cơ hội can thiệp của đội ngũ an ninh khi cần thiết. Các kịch bản hoàn toàn tự động xử lý các mối đe dọa thường gặp như các biến thể phần mềm độc hại đã biết hoặc các nỗ lực tấn công brute force rõ ràng. Các kịch bản bán tự động thực hiện các hành động ngăn chặn ban đầu ngay lập tức, đồng thời cảnh báo các nhà phân tích an ninh để được hướng dẫn bổ sung về các cuộc điều tra phức tạp.
Quá trình xây dựng kịch bản chiến lược đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về khả năng chịu đựng rủi ro của tổ chức và các yêu cầu vận hành. Tự động hóa tích cực có thể nhanh chóng ngăn chặn các mối đe dọa, nhưng có thể làm gián đoạn các hoạt động kinh doanh hợp pháp nếu điều chỉnh không đúng cách. Tự động hóa bảo thủ làm giảm tác động dương tính giả nhưng có thể cho phép các mối đe dọa có nhiều thời gian hơn để phát triển.
Các tổ chức triển khai phản hồi tự động báo cáo thời gian phản hồi sự kiện được cải thiện gấp 20 lần. Nhiều sự kiện mà các nhà phân tích xử lý hàng ngày là các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, vì vậy việc tự động hóa các nhiệm vụ đó giúp giảm đáng kể MTTR. Các đối tác nhấn mạnh rằng việc tích hợp thông tin tình báo về mối đe dọa giúp đơn giản hóa quy trình ra quyết định và phản hồi.
6. GenAI Copilots chuyển đổi năng suất của nhà phân tích
Các nhà phân tích bảo mật phải đối mặt với những cuộc điều tra phức tạp đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về ngôn ngữ truy vấn, khuôn khổ đe dọa và giao diện công cụ. Rào cản chuyên môn này hạn chế hiệu quả của các nhà phân tích mới vào nghề và tạo ra những điểm nghẽn trong các tình huống tấn công quy mô lớn.
Lĩnh vực an ninh mạng đang bị quá tải nghiêm trọng, với tình trạng thiếu hụt nhân lực được đào tạo bài bản. Đối với những người đã được đào tạo và đang làm việc trong lĩnh vực này, các cảnh báo liên tục có thể khiến họ rơi vào tình trạng kiệt sức nguy hiểm. Theo truyền thống SIEM Các hệ thống này đòi hỏi một lượng lớn nhân viên được đào tạo để xác minh cảnh báo và khắc phục sự cố.
Chức năng đồng lái GenAI chuyển đổi cách các nhà phân tích tương tác với nền tảng bảo mật thông qua giao diện đàm thoại được hỗ trợ bởi AI tạo sinh. Các chuyên gia bảo mật có thể đặt ra các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên như "Hiển thị cho tôi tất cả các sự cố di chuyển bất khả thi từ nửa đêm đến 4 giờ sáng" hoặc "Email nào đã được gửi đến các tên miền ở Nga?" thay vì xây dựng các truy vấn cơ sở dữ liệu phức tạp.
Khả năng này dân chủ hóa việc săn tìm mối đe dọa, cho phép các nhà phân tích ít kinh nghiệm hơn thực hiện các cuộc điều tra phức tạp. AI Investigator của Stellar Cyber tăng tốc quá trình phân tích mối đe dọa phức tạp bằng cách cung cấp phản hồi tức thì cho các câu hỏi của nhà phân tích, giảm số lượng quyết định của nhà phân tích xuống còn 10-100 mỗi ngày và rút ngắn thời gian phản hồi mối đe dọa tới 400%.
Tốc độ phát triển mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang trải qua hiện nay càng mang lại nhiều lạc quan hơn. Khả năng chuyển đổi các bộ quy tắc phức tạp và quản lý mối đe dọa thành ngôn ngữ dễ hiểu là một khía cạnh của trí tuệ nhân tạo. SIEM Điều đó có thể giúp thu hẹp khoảng cách kiến thức hiện đang đe dọa toàn bộ các ngành công nghiệp.
Các phi công GenAI cung cấp hướng dẫn giúp các nhà phân tích nắm bắt tác động tiềm tàng của sự kiện đến tổ chức. Họ đẩy nhanh quá trình khám phá thông tin chuyên sâu với các phân tích, tóm tắt, giả thuyết và biện pháp giảm thiểu mối đe dọa được hỗ trợ bởi AI. Điều này giúp tiết kiệm hàng giờ báo cáo bảo mật cho ban lãnh đạo và cho phép tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao, giúp giảm thiểu thời gian chờ (MTTD) và thời gian chờ (MTTR).
Các tổ chức sử dụng Security Copilot báo cáo thời gian trung bình để giải quyết sự cố giảm 30%. Từ tình trạng cảnh báo mệt mỏi đến phòng thủ chủ động, AI sinh sản có thể chuyển đổi các tổ chức bằng cách cải thiện đáng kể hiệu quả và hiệu suất của các hoạt động bảo mật.
GenAI giúp các nhà phân tích phân loại cảnh báo bằng cách đối chiếu thông tin tình báo về mối đe dọa và phát hiện hoạt động liên quan có thể không kích hoạt cảnh báo thông thường. Nó tạo ra các bản tóm tắt sự cố nhanh chóng để các nhóm có thể bắt đầu nhanh hơn, hướng dẫn điều tra với bối cảnh và bằng chứng từng bước, và tự động hóa các tác vụ ứng phó thường quy như ngăn chặn và khắc phục sự cố thông qua các cẩm nang hỗ trợ AI.
7. MTTR nhanh hơn thông qua hoạt động hợp nhất
Thời gian trung bình để phát hiện (MTTD) và thời gian trung bình để phản hồi (MTTR) là hai chỉ số quan trọng thể hiện SOC Hiệu quả và tính hiệu lực. Rủi ro và mức độ tiếp xúc với bất kỳ mối đe dọa mạng nào có thể được giảm thiểu đáng kể bằng cách cải thiện các chỉ số này.
Tại sao thời gian phản hồi lại quan trọng đến vậy? Kẻ tấn công càng duy trì quyền truy cập vào các hệ thống bị xâm nhập lâu thì thiệt hại chúng gây ra càng lớn. Việc tiếp xúc lâu dài với các mối đe dọa mạng dẫn đến thời gian ngừng hoạt động kéo dài, mất dữ liệu nhạy cảm và tổn hại đến uy tín. MTTR thấp hơn cho thấy các nhóm bảo mật đang phát hiện và phản hồi các mối đe dọa nhanh hơn, từ đó giảm thiểu thiệt hại tiềm ẩn.
Các đối tác của Stellar Cyber báo cáo rằng Học máy trong Open XDR Nền tảng này giúp giảm thời gian phát hiện xuống 8 lần. Đặc biệt, học máy phân tích nhiều vectơ đe dọa khác nhau để cung cấp các sự kiện rõ ràng, ngắn gọn và có mối tương quan. SOC các nhà phân tích sử dụng SIEMHọ dành một lượng thời gian đáng kể để xác định xem các cảnh báo có phải là cảnh báo sai hay không và liệu các cảnh báo riêng lẻ có liên quan đến nhau hay không.
Nghiên cứu cũng cho thấy tự động hóa giúp cải thiện thời gian phản hồi sự kiện của đối tác lên đến 20 lần. Các đối tác nhấn mạnh rằng việc tích hợp thông tin tình báo về mối đe dọa giúp đơn giản hóa đáng kể quy trình ra quyết định và phản hồi. Khi dữ liệu quan trọng được đưa vào sự kiện, họ có thể phản hồi mà không cần đăng nhập vào nhiều bảng điều khiển.
Các hoạt động an ninh thống nhất thông qua Open XDR Giải quyết thách thức mà các nhóm bảo mật tinh gọn đang phải đối mặt bằng cách cung cấp khả năng hiển thị và phản hồi toàn diện thông qua một giao diện quản lý duy nhất. Sự tích hợp này giải quyết thách thức chính về sự gia tăng công cụ và tình trạng quá tải cảnh báo.
Các phương pháp tiếp cận truyền thống yêu cầu các nhà phân tích phải chuyển đổi giữa nhiều bảng điều khiển trong quá trình điều tra. Bối cảnh quan trọng bị mất khi chuyển đổi giữa các nền tảng. Việc phối hợp phản hồi gặp khó khăn khi các công cụ không thể giao tiếp hiệu quả với nhau. Những thách thức tích hợp này làm tăng thêm độ phức tạp của hoạt động.
Sự kết hợp giữa thông tin tình báo về mối đe dọa toàn diện với các hoạt động an ninh tích hợp tạo ra hiệu ứng nhân rộng sức mạnh, cho phép các nhóm an ninh nhỏ có thể chống lại các mối đe dọa cấp doanh nghiệp một cách hiệu quả. Được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI). SOC Các khả năng này tăng cường sự tích hợp bằng cách áp dụng học máy vào dữ liệu kết hợp từ tất cả các công cụ bảo mật.
Các thuật toán tương quan nâng cao xác định các kiểu tấn công phức tạp trải rộng trên nhiều lĩnh vực bảo mật, trong khi khả năng phản hồi tự động ngăn chặn các mối đe dọa trước khi chúng đạt được mục tiêu. Các tổ chức triển khai các phương pháp tiếp cận thống nhất này báo cáo những cải thiện đáng kể về độ chính xác phát hiện mối đe dọa, thời gian phản hồi và năng suất phân tích.
Phương pháp tiếp cận an ninh mạng Stellar đối với SIEM Mở rộng
Stellar Cyber's Open XDR Nền tảng này hoạt động như một lớp bổ trợ giúp tăng cường các chức năng hiện có. SIEM các khoản đầu tư không yêu cầu thay thế hoàn toàn. Nền tảng này hoạt động liền mạch với các công cụ bảo mật hiện có, tự động tạo ra khả năng hiển thị và phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực trên toàn bộ môi trường CNTT và OT.
Kiến trúc này mang lại tính linh hoạt vượt trội. Các tổ chức hướng đến sự xuất sắc trong các nhiệm vụ phát hiện, báo cáo và truy tìm mà không làm tăng đáng kể chi phí lựa chọn Stellar Cyber để khắc phục những thiếu sót trong các hệ thống cũ. SIEM các nền tảng. Hơn 400 tích hợp được xây dựng sẵn đảm bảo khả năng tương thích với các khoản đầu tư bảo mật hiện có.
Interflow, mô hình dữ liệu được chuẩn hóa và làm giàu của Stellar Cyber, cho phép các công cụ CNTT và bảo mật giao tiếp bằng cùng một ngôn ngữ. Điều này cho phép phát hiện và ứng phó với mọi mối đe dọa bất kể nguồn gốc. Mô hình tập trung vào bảo mật này giảm thiểu khối lượng dữ liệu bằng cách lọc và phân tích dữ liệu khi thu thập, giúp giảm đáng kể chi phí lưu trữ đồng thời tối ưu hóa hiệu suất.
Từ giai đoạn bổ sung đến chuyển đổi, nhiều tổ chức ban đầu triển khai Stellar Cyber cho việc báo cáo lỗi không chủ đích (NDR) hoặc điều tra sự cố, sau đó chứng kiến nó dần đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn nhờ khả năng toàn diện của mình. Ban đầu được triển khai để bổ sung, Stellar Cyber thường phát triển để xử lý việc phát hiện, phản hồi và báo cáo tuân thủ, giảm sự phụ thuộc vào hệ thống cũ. SIEM.
Trí tuệ nhân tạo đa lớp (AI) của nền tảng kết hợp các khả năng phát hiện, tương quan, điều tra và phản hồi trong một nền tảng liền mạch, tích hợp. Các mô hình Học máy và Học sâu loại bỏ sự phụ thuộc vào các quy tắc và phương pháp phát hiện mối đe dọa thủ công. GraphML tự động kết nối các cảnh báo dường như không liên quan, từ đó phát hiện các cuộc tấn công mà mắt thường không thể phát hiện được.
Các quy trình phản hồi tích hợp tự động thực thi các kịch bản phản hồi phong phú. Nền tảng này nhanh chóng xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và củng cố cơ sở hạ tầng trước các mối đe dọa trong tương lai. Kiến trúc đa thuê bao gốc hỗ trợ triển khai MSSP ở quy mô lớn. Khả năng phát hiện và phản hồi mạng tích hợp cung cấp khả năng hiển thị mà các hệ thống chỉ dựa trên nhật ký không thể đạt được.
Điều gì làm nên sự khác biệt của Stellar Cyber? Cam kết về tính mở của nền tảng này đảm bảo các tổ chức vẫn giữ quyền kiểm soát đối với các quyết định về kiến trúc bảo mật. Nền tảng này bổ sung cho các công cụ hiện có thay vì yêu cầu thay thế hoàn toàn, bảo vệ các khoản đầu tư công nghệ đồng thời cung cấp các khả năng tiên tiến mà các công cụ cũ không thể làm được. SIEMs không thể khớp được.