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创新中心 SIEM最近一直在演变……
由于2015， 人工智能已越来越多地融入到…… SIEM这不仅仅是一个单独的附加组件：它从根本上改变了架构，改变了…… SIEM 处理数据。人工智能模型不再仅仅依靠静态规则（仅在设备数据点以特定方式排列时触发），而是能够摄取历史数据并构建日常行为模式。最近，通过向这些模型输入更多 SaaS 应用和威胁情报数据，它们的准确性得到了进一步提升。这种协作方式——企业 SIEM 情报工作受益于更广泛的行业——这使得当今的 SIEM能够发现组织完全没有的攻击迹象。
除了使更广泛的行业免受高级威胁行为者的侵害之外，这种对行为的关注还允许通过用户和实体行为分析来分析设备（UEBA这项技术会收集事件信息，并利用这些信息生成正常行为的基线，例如用户的典型浏览模式和网络活动。这样一来，就能在千钧一发之际阻止诸如账户盗用等原本难以察觉的威胁。
…以及未来几年它们的发展方向
而 SIEM 尽管功能已经取得了长足的进步，但分析师们仍在与不断演变的威胁作斗争。以下两项关键进展值得关注。 SIEM 这将包括Gen AI大型语言模型（LLM）的实施以及实时攻击拦截。前者将改进…… SIEM 该工具可集成到组织内部——有助于规模较小、网络安全团队极其精简的企业进行集成。我们之前已经介绍过如何实现这一点。 法学硕士 (LLM) 可帮助发现网络钓鱼但是，这种能力 SIEM 能够将深入的日志和行为分析转化为简单易懂、可操作的英语的工具还可以做得更多：它不必将负担加在您技能最强的分析师身上， SIEM 即使团队成员不具备很高的技术技能，也能理解警报和纠正措施。
与此同时，下一代（NG） SIEM各机构正日益推动与安全编排、自动化和响应 (SOAR) 工具的更多融合。重点在于实时自动化攻击拦截， SIEM该公司的未来发展重点在于减轻目前不堪重负的分析师们所面临的压力，他们正面临着长达数月的警报积压。
您的功能 SIEM 今日所需
虽然完全自动化的威胁管理还需要几年时间才能实现，但现代威胁管理的一些特性已经具备了这些功能。 SIEM 这些工具不再是可有可无的附加功能。检测新兴威胁的能力需要一项核心功能，该功能不仅能够处理海量的警报数据，还能通过将警报数据分组为包含丰富上下文信息的事件来验证和简化这些数据。
大数据架构
大数据技术使得在分布式计算环境中轻松存储和分析海量非结构化数据成为可能。依赖这种架构可以实现以下目标： SIEM 分析范围远不止结构化日志文件：它开辟了将第三方威胁情报源、漏洞数据库甚至电子邮件数据纳入构成警报的数据点的途径。
除了可以收集的数据类型之外，您的现代 SIEM 还需要自动从组织的各个角落提取这些事件数据。这可以通过多种方式实现：最常见的方式是通过代理，也就是直接安装在目标设备上的小型软件。但是，有些设备并不适合这种方法，而现代的 SIEM 需要有多种替代方案：无论是通过 API 调用连接到设备、从连接的存储设备访问日志文件，还是依赖事件流协议，您的完整性都至关重要。 SIEM 这取决于完全集成。Stellar Cyber 更进一步，集成了网络检测和响应功能，可自动发现并提取网络中所有资产的日志。
为了进一步加快这一过程，Stellar Cyber 预置了大量云和 SaaS 应用集成，让您能够更快地启动并运行。但是，如果您已经使用过…… SIEM 工具，你知道重要的不仅仅是数据量，而是数据的使用方式。
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