如何将大型语言模型（LLM）集成到 SIEM 工具
- 关键要点：
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如何将LLM整合到 SIEM?
它们支持自然语言查询、总结事件并协助自动分类。 -
为什么法学硕士在安全运营中很有价值？
它们通过直观地解释复杂数据来降低技能障碍、减少噪音并加速调查。 -
法学硕士在哪些实际应用中比较常见？ SIEM?
自动生成事件报告、回答分析师的问题并关联威胁背景。 -
安全领域的法学硕士有哪些局限性？
它们需要护栏、上下文验证和调整以避免幻觉和不相关的反应。 -
Stellar Cyber 如何在其平台上使用 LLM？
它集成了LLM，以增强调查、提供警报摘要并改善人机交互。 SOC.
安全信息和事件管理（SIEM这些工具提供了一种行之有效的方法，即使在最庞大、最复杂的环境中也能获得深入洞察。通过聚合来自网络各个角落的日志数据， SIEM大型语言模型 (LLM) 提供对整个基础设施的集中式视图。这种可视性至关重要，但有时，如何将正确的信息传递给正确的人可能成为防御体系中的瓶颈。本文将探讨大型语言模型 (LLM) 在网络安全领域带来的新机遇，尤其是在以下方面： SIEM 工具。
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攻击者已利用 LLM 攻击关键系统
我们已经讨论过 GenAI 是如何 转型社会工程攻击但公开的 LLM 正在以各种其他方式帮助高级威胁组织。微软最近 网络信号报告 详细介绍了俄罗斯军方情报部门等团体如何使用 GenAI 进行侦察。
这个被称为“森林暴风雪”的威胁组织的一个重点是探索乌克兰的卫星和雷达技术。其中包括要求 ChatGPT 提供技术蓝图和通信协议说明。据观察，其他国家支持的组织也在以类似的方式使用 OpenAI 的工具：中共支持的 Salmon Typhoon 正在积极使用它来获取有关知名人士和美国影响力的信息。从本质上讲，LLM 已经成为威胁行为者情报收集工具包的一部分。他们还使用 LLM 来增强脚本技术，例如文件操作。
法学硕士 SIEM大型语言模型的应用方式
1. 网络钓鱼分析
作为一款支持集成安全的安全工具， SIEM 当攻击者利用网络钓鱼攻击最终用户时，可以帮助验证网络钓鱼的迹象。诸如疑似数据泄露和与已知恶意主机通信等网络钓鱼攻击尝试的迹象，可以在攻击完全执行之前被检测到。
然而，网络钓鱼攻击几乎完全依赖于在正确的时间将正确的消息发送给正确的用户。作为语言模型，LLM 非常适合分析消息的意图；再加上评估附件或 URL 有效性的主动检查和平衡，网络钓鱼预防是一种安全机制，它将从 LLM 的持续流行中受益匪浅。由于这些 LLM，员工教育也有望得到改善。通过帮助安全团队在模拟攻击中创建更真实、更具适应性的电子邮件、语音邮件和短信，您的员工能够在关键时刻检测到真实的攻击。这种检测和教育的双重方法大大降低了网络钓鱼攻击的风险。
2. 快速事件分析
网络安全事件随时可能发生，因此安全分析师必须迅速做出反应，遏制并减轻其影响。虽然攻击者已经在使用 LLM 来了解和识别软件和系统中的潜在漏洞，但同样的方法也可以双向发挥作用。
在需要快速响应的时刻，快速概览可以让值班分析师快速拼凑出更大的谜团。这些 LLM 不仅有助于异常检测，还可以指导安全团队调查这些异常。此外，它们可以自动响应特定事件，例如重置密码或隔离受损端点，从而简化事件响应流程。
3. SIEM 工具入门
分析师时间的宝贵性意味着——在新系统上线和积累经验时 SIEM 工具——组织的安全态势需要格外谨慎对待。如果分析师尚未能熟练运用某项工具，则说明组织的安全态势仍有提升空间。
虽然可以等待分析师们慢慢摸索工具的复杂功能，但这肯定不是最有效的方式——反之，让他们脱离日常工作进行冗长的工具培训同样效率低下。为了找到完美的平衡点，可以将易于使用的LLM功能集成到新的系统中。 SIEM 该工具可以建议其他更快捷的导航、集成和使用方式，在分析师真正需要时帮助弥合技能差距。
4. 事件响应计划
事件响应计划 (IRP) 概述了组织从各种故障（例如恶意软件感染）中恢复所必须采取的必要步骤。这些计划通常依靠标准操作程序 (SOP) 来指导具体操作，例如保护帐户或隔离网络设备。然而，许多公司要么缺乏最新的 SOP，要么根本没有，坦率地说，他们天真地依赖员工来管理高压力事件。
LLM 可以在起草初始 IRP、提出最佳实践以及识别文档缺陷方面发挥关键作用。他们还可以通过将复杂的安全和合规信息转化为相关且易于理解的摘要来支持和促进利益相关者的参与。这可以增强决策能力，并帮助员工在危机时刻确定优先事项。
通过将LLM集成到 SIEM 借助这些工具，组织可以改善其网络安全态势、简化运营并增强事件响应能力，从而更好地应对不断演变的威胁。
合规注意事项
数据管理
日志管理
日志管理涉及收集、存储和分析计算机生成的日志文件，以监控和审查活动：它是基础，其作用在于…… SIEM 这些工具可以分析和保护您组织中的系统。例如，政府指令（如 M-31-21）规定，这些日志至少需要保存一年。云端 LLM 平台已经能够简化用户请求和身份相关的数据采集；并且作为 SIEM 架构正在朝着高效的日志管理方向发展。即使是日志量相对较大的LLM，也因为以下原因而对安全性有所裨益： SIEM 工具的自动化日志分析。
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迈向机器学习驱动的飞跃 SIEM 不应该需要对您现有的安全工具进行彻底改造。相反，选择一款既能提供下一代安全防护，又能提供下一代安全防护的工具即可。 SIEM 并可与您现有的所有设备、网络和安全解决方案集成。 Stellar Cyber 的下一代 SIEM 提供统一的、人工智能驱动的解决方案，以简化和增强。
