Stellar 如何解决以下挑战 SIEM 漏洞管理
安全信息和事件管理（SIEM漏洞发现工具已经推动漏洞发现一段时间了：它们在注重安全的企业中非常流行，使团队能够查看网络和设备的实时活动，并防止恶意行为者利用这些漏洞。然而，尽管漏洞发现工具非常流行，但安全漏洞仍然难以完全消除。 SIEM 工具方面，漏洞管理一直以来都以繁琐的手动操作而闻名，需要处理大量的误报和大量的警报积压。
自动化虽然指明了前进的方向，但其应用需要精准。因此，首先评估其面临的挑战至关重要。 SIEM 首先进行漏洞管理，然后探讨如何实施自动化以达到最佳效果。
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什么是漏洞管理？
漏洞是存在于端点、网络或员工群体中的任何安全漏洞。漏洞缓解不仅需要全面了解每个潜在弱点，还需要采用万无一失的方法来优先处理和修补这些弱点。因此，漏洞管理是一个持续而深远的过程。
即使是中型企业也依赖数百个在线触点——无论是员工工作站、客户成功管理 (CSM) 软件，还是监控生产车间的物联网 (IoT) 设备。自 2010 年代中期以来，潜在薄弱环节的范围迅速扩大， SIEM 这些工具很快就得到了应用，因为它们可以将每个应用程序、服务器和用户的操作拉取到一个中央系统中，然后可以进行二次安全风险评估。
从此，漏洞缓解过程才真正开始：使用警报，安全管理员可以通过将其与相关服务和帐户的合法活动进行比较来评估每个警报的合法性。然而，网络安全分析师越来越多地遇到大量积压警报和苛刻的分类流程。这会损害团队的平均响应时间 (MTTR)，甚至可能在企业的防御中造成漏洞。
传统漏洞管理面临的挑战
数字服务的增长使得企业攻击面急剧膨胀，远远超出了人工审查的范围。这意味着漏洞管理工具，例如 SIEM 这些工具至关重要，但并非所有工具都一样好用。以下问题表明您的解决方案可能已经过时或性能不佳。
企业网络的规模
目前，企业内几乎没有团队没有通过技术实现效率的大幅提升。虽然这对员工产出来说非常棒，但请考虑一下，如今企业可能拥有数十万个信息系统，包括端点设备、网络设置、数字身份、代码行、API、基于云的工作负载等。
在本思考练习的下一步中，请考虑软件缺陷和人为错误的频率。（为了给您一个基准，发现了新的常见漏洞或 CVE 到 80 年，每天约有 2023 人）。有了这样的数字，我们有理由假设大型组织经常面临数千个潜在漏洞。要获得关键访问权限，攻击者只需要一条完整的攻击路径即可成功。
为了解决这个难题，传统的漏洞管理侧重于发现企业攻击面中潜藏的每一个 CVE。这种方法试图通过暴力手段发现威胁，并且要求将每个端点和设备都集成到管理平台中。这在理论上听起来不错，但一旦网络变得复杂，就会出现漏洞。例如，某些物联网设备无法安装代理，而且传统软件和第三方软件通常与这种模型完全不兼容。由此产生的安全可见性缺口意味着许多传统的安全策略无法有效应对威胁。 SIEM 工具只能给分析师提供不完整的信息。
传统的漏洞管理侧重于发现和修补每一个单独的漏洞。 SIEM 这些工具的设计初衷就是为了能够极其精准地识别服务器或设备中的 CVE 漏洞或配置错误——而它们也确实做到了。现在的挑战在于如何将这些信息转化为实际行动。
缺乏警报上下文
SIEM 工具并非成功预防攻击的决定性因素：关键在于发现潜在威胁之后采取的行动。人工干预流程要求管理员查看生成的警报，并将其标记为需要进一步调查，或标记为误报。去年，触发警报的两种最常见操作是…… SIEM 警报显示正在将文件复制到 USB 设备，以及将文件上传到互联网托管服务器。
如果您觉得这些行为很熟悉，那么您就曾在一家公司工作过！不幸的是，漏洞管理解决方案无法始终区分营销人员共享的 Excel 文件和试图窃取私人客户数据的攻击者。这一责任被转交给手动审查每个警报的网络安全管理员。同样的解决方案也无法区分 MITRE 列为高优先级的两个新 CVE。管理团队需要确定哪一个对他们来说毫无用处，哪一个是新暴露的攻击路径的一部分。这些列表堆积的速度远远超过手动威胁检测处理它们的速度，导致漏洞管理流程不堪重负且极其缓慢。
Stellar Cyber 如何 SIEM 应对这些漏洞管理挑战
通用传感器，实现最佳安全可视性
每个漏洞管理系统都需要全面了解任何敏感资源周围发生的事件。Stellar 的可见性来自从每个受监控网络内的关键点收集信息的传感器。传感器的多样性反映了集成范围：Linux 服务器传感器在兼容的 Linux 环境中运行，并默默收集日志和命令执行事件。对每个传感器的资源使用情况进行精细控制有助于保持服务器的高吞吐量。
Windows 服务器传感器处理通过 Windows 环境进行的所有事件和操作。此界面可用于保护端点和通信，提供丰富的威胁可见性。除了 Linux 和 Windows 代理外，Stellar Cyber 还提供模块化传感器：这些传感器可以定制为转发日志、提取网络流量、沙盒恶意软件以及扫描漏洞或未发现的资产。
这种对企业自身网络的可视性与 Stellar 的连接器并行运作：这些连接器从外部数据源（例如威胁数据库）收集信息，而 Stellar 简化的数据收集功能支持数百种内置集成。这些不同类型的传感器不仅用于实现通用可视性，它们还启动了 Stellar Cyber 下一代数据分类系统。 SIEM.
智能案侦
如果您使用过 SIEM 如果您之前使用过相关工具，应该对警报有所了解。警报是潜在可疑事件的基本指标。不过，您可能不太熟悉 Stellar Cyber 的警报机制。当受保护的网络内发生可疑或异常活动时，Stellar Cyber 会生成一个基础警报，并将其输入分析引擎，以确定其真实性。此过程会整合警报相关的日志数据以生成上下文信息，并检查该端点或用户的行为特征。
这是通过监督和无监督机器学习模型的混合实现的。无监督模型会自动学习网络的数据分布，并采用不同类型的模型从各个可能的角度评估操作。罕见事件模型寻找突然出现的事件；时间序列分析模型检测活动中的异常峰值、低值和罕见值。更令人兴奋的是基于人口的时间序列分析模型：这些模型查看历史同行数据并检测与此的偏差 - 允许发现和阻止之前超级隐秘的被入侵帐户，以及新的高权限帐户与旧的真正帐户一样受到严格监控。
这种分析过程适用于记录的每项可疑操作或事件：如果发生多起事件，该分析引擎会尝试确定它们是否相关，从而确定它们是否属于攻击链的一部分。这就是 Stellar Cyber 每天提供的功能：它不会发出二维警报，而是将它们关联到案例中。然后，根据严重程度评分对案例进行排名，该评分表明潜在攻击路径的严重程度。
这就是Stellar Cyber解决传统问题的核心所在。 SIEM 漏洞分析。案例直接显示在控制面板上，为网络安全团队提供了一种强大的新方法，可以有效缓解警报疲劳，并提供他们所需的快速、强大的分析能力。
统一自动化的漏洞管理
我们已经介绍了 Stellar Cyber 如何提供深入的可见性，以及如何将所有这些数据简化为可操作的信息。但请记住，关键在于识别可疑事件之后会发生什么。这就是为什么 Stellar 不仅从其他安全工具获取信息，还能通过这些工具对分析后的案例采取行动。这意味着，这些工具识别出的漏洞可以通过 Stellar Cyber 进行实时监控、管理和响应。 SIEM 仪表盘本身。这不仅能大幅缩短平均修复时间，还能为自动化响应奠定基础。
Stellar 平台包含 40 多个预构建的威胁检测自动化剧本，涵盖各种攻击面，例如 Windows 登录失败、DNS 分析和 Office365 漏洞。这些剧本为持续威胁搜寻奠定了基础，您可以自由地创建自定义剧本。对于更复杂的编排，Stellar Cyber 可与 Phantom、Demisto、Swimlane 和 Siemplify 等领先的自动化解决方案无缝集成，从而增强其响应灵活性。
看看Stellar如何带来革命性变革 SIEM 漏洞管理
漏洞管理需要与时俱进，适应快速变化的环境：了解何时以及如何应用人工智能，以及在哪些方面需要保留人工干预，是实现精准、可持续方法的关键。Stellar Cyber 的案例驱动型分析能够显著提升效率，远超传统方法。 SIEM并允许分析人员减少浪费时间的分类工作。
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