Проведя значительное количество времени в SIEM В отрасли я наблюдаю закономерности и эволюцию, которые определяют ее облик. Одним из наиболее заметных изменений стал переход от традиционной, монолитной структуры к традиционной. SIEM развертывание более гибких и масштабируемых решений, позволяющих организациям адаптироваться и расти без существенных изменений.
Эволюция SIEM Память
Исторически сложилось так, что SIEM Для работы таких решений, как ArcSight, требовалась выделенная база данных Oracle. Я помню времена, когда большой сервер SUN под управлением Oracle был полностью предназначен для хранения журналов и событий безопасности. Такое вертикальное масштабирование было единственным способом справиться с растущими объемами данных. Однако по мере роста объемов данных на рынке появились специализированные решения для управления журналами, обеспечивающие горизонтальное масштабирование.
Splunk, Loglogic и ArcSight Logger были одними из пионеров, создавших первые уровни хранилища данных в виде озер данных. Эти решения централизовали хранение данных, что позволило SIEM платформы, которые позволят сосредоточиться на корреляции и аналитике, а не на сложностях управления данными.
Вступайте в эру многоплатформенных решений для работы с данными. SIEM
Прошло 15 лет, и мы оказались в эре многоплатформенных вычислений. SIEMЭти решения учитывают силу гравитации данных — метафорическое понятие, согласно которому данные притягивают к себе другие данные и приложения, подобно тому как массивный объект в космосе притягивает другие объекты своей гравитацией.
Современные SIEM Предлагаемые решения используют концепцию «гравитации данных», чтобы избежать сложности и дороговизны процессов полной замены. Вместо этого они предлагают ключевое преимущество: беспрепятственное добавление аналитического слоя в существующие хранилища данных. Такой подход обеспечивает оптимальную производительность, снижение затрат на хранение и упрощение управления данными за счет размещения данных и приложений вблизи их источника.
Создайте свое собственное озеро данных (BYODL)
Недавнее объявление Stellar Cyber о поддержке концепции «Используйте собственное озеро данных» (BYODL) знаменует собой важный этап в этом развитии. Организации, которые стандартизировали хранение данных на таких платформах, как Splunk, Snowflake, Elastic или AWS, теперь могут беспрепятственно интегрировать решения Stellar Cyber, основанные на искусственном интеллекте. Open XDR Платформа с хранилищем данных без необходимости полной замены. Подход Stellar Cyber к использованию существующего озера данных подчеркивает важность оптимизированного сбора данных, предварительной обработки данных, такой как нормализация и обогащение, прежде чем данные будут полностью использованы для автоматического обнаружения угроз с помощью машинного обучения или контекстуализированного анализа оповещений. Вот почему этот структурированный подход предлагает явные преимущества перед традиционными методами:
Оптимизированный прием и интеграция «под ключ»
Разделенное развертывание Stellar Cyber начинается с оптимизации сбора и фильтрации данных. Это гарантирует, что в систему поступают только важные для безопасности и высококачественные данные, что снижает шум и улучшает соотношение сигнал/шум. К непосредственным преимуществам относятся:
- Улучшенная производительность: Отфильтровывая ненужные данные на ранних этапах процесса, система может работать более эффективно, снижая нагрузку на последующие процессы.
- Улучшенное качество данных: Обеспечение приема только чистых и актуальных данных снижает вероятность ложных срабатываний и повышает точность аналитики.
Нормализация и обогащение
После сбора данных Stellar Cyber нормализует и обогащает их, добавляя ценный контекст, такой как аналитика угроз, геолокация, информация о пользователях и сведения об уязвимостях. Этот шаг необходим по нескольким причинам:
- Контекстуализированные данные: Расширенные данные предоставляют более богатый контекст для событий безопасности, упрощая корреляцию и анализ потенциальных угроз.
- Оптимизированный анализ: Нормализованные данные позволяют выполнять последовательные и точные запросы, что позволяет аналитикам безопасности проводить более эффективные расследования. Это также позволяет применять одни и те же алгоритмы машинного обучения ко многим источникам данных в разных исходных форматах.
Обнаружение и аналитика
Подход Stellar Cyber максимально использует чистые и расширенные данные для инструментов обнаружения и анализа. Эта интеграция предлагает:
- Готовая аналитика: Готовые к использованию аналитические инструменты, основанные на машинном обучении, позволяют быстро извлекать и анализировать структурированные данные, что позволяет быстро обнаруживать угрозы и реагировать на них.
- Пониженная сложность: Благодаря стандартизированному формату данных интеграция между озером данных и аналитическими инструментами становится простой, что снижает потребность в индивидуальной интеграции и специальных решениях.
Гибкое управление данными для экономической эффективности
Гибкий подход Stellar Cyber к управлению данными позволяет организациям решать, отправлять ли только оповещения или все нормализованные и расширенные события в стороннее озеро данных. Эта гибкость необходима для оптимизации использования сторонних озер данных, особенно с высокими затратами, таких как Splunk. Ключевые преимущества включают в себя:
- Эффективность затрат: Выборочно сохраняя только качественные и полезные данные, организации могут значительно сократить ненужные затраты на хранение данных. Это гарантирует оптимизацию инвестиций в хранилище и позволяет избежать расходов, связанных с хранением огромных объемов ненужных данных.
- Улучшенное качество данных: Хранение только нормализованных и расширенных данных гарантирует, что озеро данных будет содержать ценную информацию высокой целостности. Это повышает эффективность запросов и извлечения данных, упрощая извлечение значимой информации и расширяя общие возможности анализа данных.
Расширенные пользовательские приложения
Структурированные и расширенные данные в озере данных также приносят пользу пользовательским приложениям, которым может потребоваться доступ к данным безопасности. Ключевые преимущества включают в себя:
- Оптимизированный поиск угроз: Высококачественные стандартизированные данные с контекстом упрощают процесс запроса и получения соответствующей информации.
- Улучшение отчетности: Обеспечение того, чтобы пользовательские приложения, такие как отчеты, получали чистые и расширенные данные, повышает их производительность и точность, что приводит к улучшению общих показателей безопасности.
Сравнение с традиционными методами
В отличие от них, традиционный гибрид SIEM Внедрение часто сопряжено со значительными трудностями:
- Специальная интеграция: Интеграция необработанных данных с инструментами обнаружения и анализа часто требует специальных, специальных решений, что увеличивает сложность и эксплуатационные накладные расходы.
- Специализированные обнаружения: Без нормализованных и обогащенных данных создание эффективных правил обнаружения и аналитики с помощью машинного обучения становится более сложной задачей, требующей специализированных, индивидуальных решений.
- Проблемы с необработанными данными: Непосредственная интеграция озер необработанных данных со средствами обнаружения может привести к неэффективности и неточностям, поскольку данным не хватает необходимого контекста и нормализации.
Заключение
Структурированный подход Stellar Cyber к BYODL, предполагающий обработку и анализ данных перед их использованием и хранением, обеспечивает очевидные преимущества с точки зрения производительности, точности и операционной эффективности. С помощью Stellar Cyber организации могут значительно повысить уровень своей безопасности и оптимизировать свои процессы. SIEM Операции с консолидированным хранением данных обеспечивают их чистоту, нормализацию и обогащение до хранения и/или после обнаружения и анализа с помощью машинного обучения. Этот метод снижает сложность и стоимость, а также максимизирует ценность данных в области безопасности, обеспечивая надежную основу для эффективного обнаружения угроз и реагирования на них.
Принятие такого структурированного подхода может изменить правила игры для организаций, стремящихся оптимизировать свои операции по обеспечению безопасности и использовать весь потенциал своих озер данных.
Горячие дубли:
- Чистые данные – это король: Качество вашего SIEMРезультативность работы системы прямо пропорциональна качеству обрабатываемых данных. Крайне важно обеспечить чистоту и обогащение вашего хранилища данных до того, как оно попадет в инструменты обнаружения и анализа угроз, для точного обнаружения угроз и эффективной работы.
- Бесшовная интеграция снижает сложность: Структурированный подход, который нормализует данные, обеспечивает плавную интеграцию между вашим озером данных и аналитическими инструментами. Это снижает потребность в индивидуальных, специальных решениях и оптимизирует операции.
- Масштабируемость без головной боли: Использование структурированных данных в рамках консолидированного подхода к созданию хранилища данных позволяет масштабировать систему горизонтально без сложностей и затрат, связанных с традиционными методами полной замены. Это гарантирует, что ваши данные будут обработаны надлежащим образом. SIEM Решение может развиваться вместе с потребностями вашей организации.
Заключительные мысли
Готовы повысить уровень своей безопасности с помощью гибкого решения? SIEM Решение? Наша команда экспертов готова помочь вам разобраться в доступных вариантах и разработать стратегию развертывания, которая подойдет именно вам. Свяжитесь с нами сегодня или запланируйте индивидуальную консультацию, и мы сделаем вашу систему безопасности устойчивой, адаптируемой и готовой ко всему.
Чтобы узнать больше о создании собственного озера данных, прочтите сопутствующий блог or связаться со Stellar Cyber организовать личную консультацию с экспертами на платформе.
