AI SIEM：基于 AI 的 SIEM 的 6 个组成部分
- 关键要点：
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什么是 AI 驱动的 SIEM？
它通过 AI/ML 增强传统 SIEM，以实现数据关联、行为建模和预测威胁检测的自动化。 -
人工智能驱动的 SIEM 的核心组件是什么？
包括数据提取、丰富、UEBA、NLP、警报编排和基于 AI 的风险分析。 -
Stellar Cyber 平台如何增强 SIEM？
将 SIEM、NDR 和 XDR 结合在一个界面中，具有自动化、减少警报疲劳和强大的多租户功能。 -
谁从 Stellar Cyber 的 AI SIEM 中受益最多？
企业和 MSSP 寻求统一的威胁可见性、更快的响应速度和高效的多租户操作。 -
人工智能驱动的 SIEM 如何减少分析师的工作量？
自动进行调查和威胁优先级排序，让分析师能够专注于影响重大的事件。
AI 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。这种集成解决了日益复杂和大量的网络威胁，使网络安全更加主动和智能驱动。本文将探讨 AI 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 AI 和机器学习带来的机遇。欢迎您 在此处了解有关网络安全中的 AI/ML 的更多信息.
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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。
在数据被聚合和规范化之后，基于 AI 的 SIEM 会利用 AI 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形势下至关重要。通过利用 AI 和 ML 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。这种预测分析以检查数据中的趋势和模式为基础，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
#1.数据处理
AI SIEM 系统首先从网络设备、服务器、数据库和应用程序等各种来源汇总数据。这些事件数据涵盖了整个网络基础设施，但服务器、云设备和 Wi-Fi 接入点生成的事件几乎总是以不同的形式出现 - 虽然应用程序会创建持续的日志流，但防火墙可能有自己的事件数据和与安全相关的信息需要处理。这些数据的多样性在过去极大地减缓了手动分析工作，造成了严重的下游延迟。SIEM 通过规范化解决了这个问题。提取后，原始数据将转换为标准化格式，确保数据分析的一致性和准确性，无论来源如何。AI 和 ML 大大自动化了这些过程，提高了安全数据聚合和规范化的速度和智能性，再次减少了所需的手动工作量和时间。
#2.大数据源
＃3。数据丰富
每一条数据都是组织防御墙的一块砖头——然而，确保这些数据点尽可能高质量至关重要。这就是数据丰富发挥其独特作用的地方。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，分析师可以获得基于位置的行为快照。身份上下文可以在自动数据丰富中发挥重要作用。鉴于身份访问管理 (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、日志规范化和丰富功能都可以帮助您尽可能全面地了解您的技术堆栈，但 SIEM 的优势在于它能够实时分析整个技术堆栈。通过这种方式，可以消除噪音，专注于可能表明存在安全漏洞的细微异常。
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中的潜在威胁。丰富的数据与特定实体（例如用户、主机或 IP 地址）相关联，从而促进事件聚合并支持在各种数据源中搜索丰富的事件。这种关联有助于汇总风险评分并将其归因于实体 - 当与“正常”行为基线进行交叉引用时，AI SIEM 的模式识别可以识别人类可能忽略的关联。
＃5。自动事件响应
#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一些障碍。基于规则的 SIEM 需要大量经过培训的员工来验证警报并解决问题。然而，网络安全领域人手紧张，缺乏训练有素的人员。对于那些已经接受过培训并身处该领域的人来说，持续不断的警报可能会让他们濒临崩溃。尽管人工智能驱动的 SIEM 在数据收集和分析方面具有革命性，但人为影响也同样重要。例如，团队成员免于执行耗时的手动代理实施和数据分析任务。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。
人工智能目前正在经历的进步速度让我们更加乐观。将复杂的规则集和威胁管理翻译成简单的英语的能力是人工智能驱动的 SIEM 的一个分支，它可以帮助弥合目前威胁整个行业的知识鸿沟。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 解决方案代表着网络安全管理的一次飞跃，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。这个由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形势，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 Cyber 的 AI 驱动型 SIEM 解决方案采用用户友好型界面设计，确保即使是技术专长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 Cyber 的下一代 SIEM 的可扩展性也非常显著。无论是小型企业还是大型企业，该平台都能够处理大量数据而不会影响性能。这种可扩展性确保任何规模的组织都能从 Stellar Cyber 先进的网络安全功能中受益。
总之，Stellar Cyber 的下一代 SIEM 解决方案具有内置 AI 和高级分析功能，为网络安全提供了一种强大而复杂的方法。对于希望在日益复杂的网络威胁面前增强安全态势的组织来说，这是一个必不可少的工具。要探索 Stellar Cyber 的下一代 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.
