使用 SIEM 的 5 大好处
安全信息和事件管理 (SIEM) 代表了网络安全发展的关键转变，帮助组织在攻击者之前先发制人地检测、分析和响应安全威胁。 这些系统聚合来自各种来源的事件日志数据，利用实时分析来消除噪音并支持精简的、开启的安全团队。
随着学习模型的发展，人工智能 (AI) 在 SIEM 中的作用越来越重要。 由于算法决定了如何将日志数据转化为预测分析，人工智能和机器学习的进步使得漏洞管理有了更大的改进。
本文将介绍为什么组织首先需要 SIEM 解决方案，以及由于该解决方案能够在一个地方收集和分析来自所有数字资产的日志数据，他们可以期望获得哪些 SIEM 好处。
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为什么组织需要 SIEM 解决方案？
网络攻击不再罕见：它们已成为日常事件，并且日益成为国际冲突的组成部分。 由于现在普通组织依赖数百种不同的应用程序以及数千种设备、端点和网络，攻击者在不被注意的情况下潜入的机会达到了历史最高水平。 即使是像 Google Chrome 这样的行业重量级企业也会遇到漏洞，并且 诸如最近的 CVE-2023-6345 之类的零日漏洞已在野外被利用 – 密切关注每一个应用程序从未如此重要。
监督仍然是几乎每一次成功网络攻击的根本原因。 密码管理组织 Okta 等安全领导者已遭遇大规模违规行为——继 XNUMX 月份的违规行为之后，更多信息显示，威胁行为者 下载了所有 Okta 客户支持系统用户的姓名和电子邮件地址.
SIEM 如何帮助打破安全监督
SIEM（您可以了解更多信息 SIEM 是什么 此处）系统在主动检测允许攻击者进入的安全威胁方面发挥着关键作用。从本质上讲，这种 360 度可视性是通过持续监控 IT 基础设施的实时变化来实现的。 这些实时警报使安全分析师能够识别异常情况并及时锁定可疑的漏洞。 除了主动威胁检测之外，SIEM 还极大地提高了事件响应效率。 这极大地加速了组织 IT 环境中安全事件和事件的识别和解决。 这种简化的事件响应增强了组织的整体网络安全态势。
AI在SIEM中的应用进一步赋予网络可视性新的深度。 通过快速发现网络中的盲点并从这些新发现的区域提取安全日志，它们极大地扩展了 SIEM 解决方案的范围。 机器学习使 SIEM 能够熟练地检测各种应用程序中的威胁 - 进一步的应用程序将这些信息汇集到易于使用的报告仪表板中。 由此节省的时间和金钱有助于减轻安全团队寻找威胁的负担。 SIEM 工具提供潜在威胁的集中视图，为安全团队提供有关活动、警报分类、威胁识别以及启动响应操作或补救措施的全面视角。 事实证明，这种集中式方法在解决通常成为攻击基础的复杂软件缺陷链方面具有无价的价值。
SIEM 提高了监控用户、应用程序和设备的透明度，为安全团队提供全面的见解。 下面，我们来看看组织可以期待的一些最重要的 SIEM 好处。
SIEM 的 5 个好处
#1. 高级可见性
SIEM 能够关联组织整个攻击面的数据，包括用户、端点和网络数据，以及防火墙日志和防病毒事件。 此功能提供了统一且全面的数据视图 - 全部通过单一管理平台实现。
在通用架构中，这是通过在组织的网络中部署 SIEM 代理来实现的。 部署和配置后，它将该网络的警报和活动数据提取到集中分析平台中。 虽然代理是将应用程序或网络连接到 SIEM 平台的更传统方式之一，但较新的 SIEM 系统有多种方法可以从适应数据类型和格式的应用程序收集事件数据。 例如，通过API调用直接连接到应用程序允许SIEM查询和传输数据； 访问 Syslog 格式的日志文件可以直接从应用程序中提取信息； 利用 SNMP、Netflow 或 IPFIX 等事件流协议可以将数据实时传输到 SIEM 系统。
由于需要监控的日志类型种类繁多，因此日志收集方法的多样性是必要的。 考虑 6 种主要日志类型：
周边设备日志
外围设备在监视和控制网络流量方面发挥着至关重要的作用。 这些设备包括防火墙、虚拟专用网络 (VPN)、入侵检测系统 (IDS) 和入侵防御系统 (IPS)。 这些外围设备生成的日志包含大量数据，作为网络内安全情报的关键资源。 事实证明，系统日志格式的日志数据对于 IT 管理员进行安全审核、解决操作问题以及更深入地了解进出企业网络的流量至关重要。
然而，防火墙日志数据并不容易阅读。 以防火墙日志条目的通用示例为例：
2021-07-06 11:35:26 允许 TCP 10.40.4.182 10.40.1.11 63064 135 0 – 0 0 0 – – – 发送
提供的日志条目包括事件的时间戳，后跟所采取的操作。 在本例中，它表示防火墙允许流量的特定日期和时间。 此外，日志条目还包括有关所使用协议的详细信息，以及源和目标的 IP 地址和端口号。 对于手动安全团队来说，分析这种性质的日志数据几乎是不可能的——他们很快就会被大量的条目淹没。
Windows 事件日志
端点日志
应用程序日志
代理日志
物联网日志
#2. 高效的日志处理
解析
固结
智能分类
日志充实
＃3。 分析检测
最后，可以发挥关键的 SIEM 优势。 日志分析的三种主要方法是关联引擎、威胁情报平台和用户行为分析。 关联引擎是每个 SIEM 解决方案中的基本组件，可根据预定义或可定制的关联规则识别威胁并通知安全分析师。 这些规则可以配置为向分析人员发出警报，例如，当检测到文件扩展名更改数量出现异常峰值时，或者在一分钟内连续出现八次登录失败时。 还可以根据关联引擎的发现设置自动响应。
虽然关联引擎密切关注日志，但威胁情报平台 (TIP) 致力于识别和防范对组织安全的任何已知威胁。 TIP 提供威胁源，其中包含关键信息，例如妥协指标、有关已知攻击者能力的详细信息以及源和目标 IP 地址。 通过 API 将威胁源集成到解决方案中或连接到由不同源提供支持的单独 TIP，进一步增强了 SIEM 的威胁检测功能。
最后，用户和实体行为分析 (UEBA) 利用机器学习技术来检测内部威胁。 这是通过持续监控和分析每个用户的行为来实现的。 如果出现任何偏离正常情况的情况，UEBA 会记录异常情况、分配风险评分并向安全分析师发出警报。 这种主动方法使分析人员能够评估这是一个孤立的事件还是较大攻击的一部分，从而能够做出适当和及时的响应。
#4。 行动
- 欺骗： 攻击者使用欺诈性 IP 地址、DNS 服务器或地址解析协议 (ARP)，以可信设备为幌子渗透网络。 当两个 IP 地址共享相同的 MAC 地址时，SIEM 会发出警报，从而快速发现入侵者——这是网络入侵的必然迹象。
- 拒绝服务 (DoS) 或分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击：DDoS 攻击会导致攻击者向目标网络发出大量请求，从而使其目标用户无法访问。 这些攻击通常针对 DNS 和 Web 服务器，越来越多的物联网僵尸网络使攻击者能够构建令人震惊的网络。 每秒 17 万次请求的攻击.
- 嗅探和窃听： 攻击者使用数据包嗅探器软件拦截、监视和捕获服务器和客户端之间流动的敏感数据。 对于窃听，威胁行为者监听网络之间流动的数据——与嗅探攻击类似，这个过程通常是被动的，可能不涉及完整的数据包。
＃5。 合规支持
拥有这些工具对于预防攻击至关重要：但提前证明您拥有这些能力是合规性的本质。
SIEM 无需手动编译来自 IT 网络内各个主机的数据，而是自动化该过程，从而减少满足合规性要求所需的时间并简化审核流程。 此外，许多 SIEM 工具都配备了内置功能，使组织能够实施符合 ISO 27001 等特定标准的控制措施。
SIEM 的一系列优势有望使您的组织与尖端防御重新保持一致。 然而，传统的 SIEM 尚未完全发挥其潜力 - 复杂的配置要求对精益团队提出了超出其所能满足的更大要求。
下一代 SIEM 将安全性推向新高度
