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AI SIEM:基于 AI 的 SIEM 的 6 个组成部分

人工智能正在从根本上改变 SIEM(安全信息和事件管理)系统,标志着网络安全的重大转变。通过集成 AI,SIEM 解决方案正在超越传统的基于规则的框架,提供增强的威胁检测、预测分析和自动响应机制。这种集成解决了网络威胁日益复杂和数量不断增加的问题,使网络安全更加主动和情报驱动。本文将探讨人工智能驱动的 SIEM 如何重塑网络安全,重点关注传统 SIEM 系统的挑战以及人工智能和机器学习带来的机遇。欢迎您来到 在此处了解有关网络安全中的 AI/ML 的更多信息.

什么是基于 AI 的 SIEM?

SIEM 系统从一开始就改变了网络安全格局,提供了一种将零散的安全信息整合为一个整体的新方法。现在,通过集成人工智能 (AI) 和机器学习 (ML),这些解决方案不仅可以摄取和规范化大量数据,还可以分析可能表明安全事件的模式和异常情况。

基于 AI 的 SIEM 的基本流程之一是数据聚合。这是指从多个来源收集安全数据,包括网络设备、服务器、数据库、应用程序等。收集的数据范围广泛,包括日志、事件数据、威胁情报和其他类型的安全相关信息。在多样化的数字环境中,这种数据聚合至关重要,因为它提供了组织安全状况的全面视图。然而,挑战在于数据格式和结构的多样性。这就是标准化发挥作用的地方。标准化是将来自不同来源的原始安全数据转换为一致的标准化格式的过程。此步骤对于确保 AI SIEM 系统能够准确分析和关联数据(无论其来源如何)至关重要。它涉及将不同的数据类型和格式调整为统一的模型,使人工智能算法更容易有效地处理和分析数据。

AI SIEM 系统的突出特点是能够自动执行数据聚合和标准化的关键过程。利用人工智能和机器学习,这些系统可以更快地筛选数据,智能地排序、聚合和标准化安全数据。这种自动化显着减少了传统上执行这些任务所需的时间和精力,使安全团队能够专注于网络安全更具战略意义的方面。

一旦数据被聚合和规范化,基于人工智能的 SIEM 就会利用人工智能算法来增强威胁检测。这些算法经过训练,可以识别已知威胁的特征,并通过分析行为模式来检测新的、不断演变的威胁。这种能力在不断变化的威胁环境中至关重要。通过利用人工智能和机器学习的力量,这些系统可以在潜在的安全漏洞发生之前预见到它们。这种预测分析基于对数据中的趋势和模式的检查,使组织能够主动加强对预期威胁的防御。

在深入研究 AI 驱动的 SIEM 的独特组件之前, 点击此处了解有关 SIEM 的更多信息.

AI 驱动的 SIEM 的 6 个组成部分

AI 驱动的 SIEM 容量的增加可能会让它看起来令人生畏,或者被夸大了。深入研究新的和改进的组件可以揭示 SIEM 演进下一阶段的真正功能。

#1.数据处理

AI SIEM 系统首先聚合来自网络设备、服务器、数据库和应用程序等各种来源的数据。此事件数据跨越网络基础设施的广度,但服务器、云设备和 Wi-Fi 接入点生成的事件几乎总是采用不同的形式 - 虽然应用程序创建持续的日志流,但防火墙可能有自己的事件数据和要处理的安全相关信息。过去,这些数据的多样性极大地减慢了手动分析工作的速度,造成了严重的下游延迟。 SIEM 通过标准化解决了这个问题 - 摄取后,原始数据被转换为标准化格式,确保数据分析的一致性和准确性,无论来源如何。人工智能和机器学习显着自动化了这些流程,提高了安全数据聚合和规范化的速度和智能,再次减少了手动工作量和时间。
这要归功于以下组件:

#2.大数据源

传统的 SIEM 与人工智能的大数据方法非常接近——第一种方法只处理小得多的规模的数据摄取。围绕人工智能的数据需求方法的新架构在我们处理大量信息的方式方面取得了令人难以置信的改进。大数据 ETL 就是一个例子,它将数据加载到集中式数据湖的过程简化为定义明确、一致且实时的过程。这一大规模升级使您的 SIEM 能够访问技术堆栈周围的大量信息,并提取重要特征。这种方法为 SIEM 工具摄取的海量数据释放了更大的范围。
然而,它不仅仅是包含更多相同的数据点:人工智能开启了全新的分析途径。例如,NLP 可用于分析基于文本的数据,例如系统日志、网络流量和用户通信,以发现潜在威胁。这样,人工智能现在可以识别内部和面向公众的通信中的社会工程攻击,而不是仅仅依赖日志分析,从而成为人工智能驱动的 SIEM 功能的一部分。虽然 NLP 仅专注于语言分析,但 AI SIEM 具有用户和实体行为分析 (UEBA) 功能,它使用 ML 算法来了解用户和实体的正常行为并检测可能表明威胁的偏差。

#3。数据丰富

每一条数据都充当组织防御墙的砖块 - 然而,确保这些数据点尽可能高质量至关重要。这就是数据充实发挥作用的地方。相关的额外信息可以像地理位置数据一样简单:通过识别 IP 地址,分析人员可以获得基于位置的行为的快照。身份上下文可以在自动化数据丰富中进一步发挥重要作用。鉴于 IAM 系统有助于规定和定义最终用户的行为,实时交叉引用他们的日志可以帮助阐明任何令人担忧的原因。

#4。模式识别

虽然用户行为、日志规范化和丰富都可以帮助您尽可能全面地了解技术堆栈,但 SIEM 的优势在于其实时分析整个技术堆栈的能力。通过这种方式,可以消除噪音并专注于可能表明安全漏洞的细微异常情况。

这些算法可以进一步处理文档、二进制文件和图像等非结构化数据,从而能够分析各种数据源以发现潜在威胁。丰富的数据与特定实体(例如用户、主机或 IP 地址)相关,从而促进事件聚合并支持跨各种数据源搜索丰富的事件。这种相关性有助于汇总风险评分并将其归因于实体——当与“正常”行为的基线进行交叉引用时,AI SIEM 的模式识别可以识别人类可能无法连接的相关性。

#5。自动事件响应

如果检测到威胁,AI 使 SIEM 系统能够自动执行部分事件响应流程。这包括自动触发警报、实施预定义的响应操作或编排复杂的响应工作流程。其中一个例子是自动化动态工作流程,其中潜在威胁之后实施的工作流程是针对相关威胁量身定制的。

#6。 预测分析

AI SIEM 系统利用预测分析,通过分析历史安全数据和识别模式来预测未来潜在的威胁。此功能使组织能够主动保护其系统,而不是在威胁发生时才做出反应。随着时间的推移和更多数据的积累,该知识库允许作为解决方案核心的人工智能模型构建越来越准确的安全响应和事件预防方法。

从过去的问题中不断学习可以增强基于人工智能的 SIEM 系统的准确性和稳健性,以应对日益恶意的网络威胁。最终,AI驱动的SIEM集成了AI、ML、深度学习、NLP和UEBA等各种组件,所有这些组件都增强了传统SIEM的能力。这种集成带来了更智能、更高效、更主动的网络安全措施——这对于不断发展的网络威胁至关重要。

AI 驱动的 SIEM 如何改进您的 SOC

传统的 SIEM 方法使团队容易受到攻击和大量误报。这是因为传统的 SIEM 严重依赖于预定义的威胁签名和处理威胁的策略。这种方法很难应对零日攻击和网络安全框架中尚未描述的复杂技术。 AI SIEM 简化了从不同来源收集安全数据并将这些原始数据转换为一致、标准化格式的流程。它还通过威胁情报等附加信息增强数据,从而大大减少团队对手动规则实施的依赖。

虽然传统的 SIEM 系统提供可扩展性,但它们通常无法处理与受人工智能影响的现代网络相关的巨大数据量和复杂性。日志和事件信息的绝对数量可能令人难以承受,使得有效监控和响应变得具有挑战性。不良行为者可以利用此限制来执行超出传统 SIEM 系统功能的分布式攻击。基于人工智能的 SIEM 能够以其他方式无法达到的规模分析大量数据。

最后,传统的 SIEM 系统在实施过程中遇到了几个障碍。基于规则的 SIEM 需要大量经过培训的员工来验证警报并修复问题。然而,网络安全领域的资源严重匮乏,训练有素的人员匮乏。对于那些已经接受过培训并在现场的人来说,持续的警报可能会让他们危险地接近倦怠。正如人工智能驱动的 SIEM 在数据收集和分析方面的革命性作用一样,人类的影响也同样重要。例如,团队成员可以从手动代理实施和数据分析的耗时任务中解脱出来。自动化
事件响应机制简化了解决威胁的过程,减少了每个事件所需的时间和人力。最后——也可以说是最重要的——人工智能能够学习并区分正常活动和可疑活动,这可以减少误报的数量,并使团队能够专注于真正的威胁。

人工智能目前的进步速度令人更加乐观:将复杂的规则集和威胁管理转化为简单英语的能力是人工智能驱动的 SIEM 的一个分支,可以帮助弥合目前威胁整个行业的知识差距。要了解更多信息,请发现更多 自动化 SOC 功能 点击此处。

用于高级威胁检测的 AI 驱动 SIEM 解决方案

Stellar Cyber​​ 的下一代 SIEM 解决方案代表了网络安全管理的飞跃,利用人工智能的力量提供前所未有的威胁检测和响应能力。这个人工智能驱动的下一代 SIEM 平台旨在满足不断变化的网络威胁,提供高级分析和全面的安全策略

我们 SIEM 解决方案的核心是内置人工智能,其功能远远超出传统系统。这种人工智能功能可以实时分析大量数据,快速识别潜在威胁并缩短威胁检测和响应之间的时间。这种效率对于减轻安全事件的影响至关重要。我们人工智能系统的分析组件能够不断学习和适应新的威胁。通过分析一段时间内的模式和行为,该系统可以预测并先发制人地解决潜在的安全漏洞,使其成为主动网络安全管理的重要工具。

此外,Stellar 的人工智能驱动的 SIEM 解决方案采用用户友好的界面设计,确保即使技术专业知识有限的团队也能有效管理其网络安全。该系统提供清晰、可操作的见解,使安全团队能够快速做出明智的决策。 Stellar 的下一代 SIEM 的可扩展性也引人注目。无论是小型企业还是大型公司,该平台都能够在不影响性能的情况下处理大量数据。这种可扩展性确保
任何规模的组织都可以从 Stellar 的先进网络安全功能中受益。

总之,Stellar Cyber​​ 的下一代 SIEM 解决方案凭借其内置的人工智能和高级分析功能,提供了强大而复杂的网络安全方法。对于希望增强安全态势以应对日益复杂的网络威胁的组织来说,这是一个重要的工具。要探索 Stellar 下一代 SIEM 平台及其 AI 功能的全部潜力,请了解有关我们的更多信息 下一代 SIEM 平台功能.

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