Как интегрировать большие языковые модели (LLM) в SIEM Инструменты
- Основные выводы:
-
Как программы магистратуры в области права интегрированы в SIEM?
Они поддерживают запросы на естественном языке, обобщают инциденты и помогают в автоматизированной сортировке. -
Почему степень магистра права ценна в сфере безопасности?
Они снижают барьер навыков, уменьшают шум и ускоряют расследования за счет интуитивной интерпретации сложных данных. -
Каковы практические варианты применения программ магистратуры в области права? SIEM?
Автоматическое создание отчетов об инцидентах, ответы на вопросы аналитиков и сопоставление контекста угроз. -
Каковы ограничения для степеней LLM в области безопасности?
Им требуются защитные ограждения, проверка контекста и настройка, чтобы избежать галлюцинаций и нерелевантных реакций. -
Как Stellar Cyber использует степени магистра права на своей платформе?
Она интегрирует LLM-системы для повышения эффективности расследований, предоставления сводных отчетов об оповещениях и улучшения взаимодействия человека и машины. SOC.
Информация о безопасности и управление событиями (SIEMИнструменты, объединяющие данные журналов со всех уголков вашей сети, предлагают проверенный способ получения информации даже в самых обширных и сложных средах. Агрегируя данные журналов со всех уголков вашей сети, SIEMБольшие языковые модели (LLM) обеспечивают централизованное представление всей вашей инфраструктуры. Такая прозрачность имеет решающее значение, но иногда именно предоставление нужной информации нужному человеку может стать узким местом в вашей системе защиты. В этой статье будут рассмотрены новые возможности, предоставляемые большими языковыми моделями (LLM) в кибербезопасности, в частности, в отношении... SIEM инструментов.
Следующее поколение SIEM
Звездная кибер-компания следующего поколения SIEMкак важнейший компонент в рамках Звездной Киберсистемы Open XDR Платформа...
Испытайте безопасность на основе искусственного интеллекта в действии!
Откройте для себя передовой искусственный интеллект Stellar Cyber для мгновенного обнаружения угроз и реагирования на них. Запланируйте демонстрацию сегодня!
Злоумышленники уже используют LLM против критических систем
Мы уже обсуждали, как работает GenAI. трансформация атаки социальной инженерииОднако общедоступные программы LLM помогают передовым группам угроз множеством других способов. Самая последняя версия Microsoft Отчет о киберсигналах подробно рассказывает, как такие группы, как разведывательная группа российских военных, проводят разведку с помощью GenAI.
Одним из ключевых направлений деятельности группы угроз, получившей название «Лесная метель», является исследование спутниковых и радиолокационных технологий на Украине. Это включало запросы к ChatGPT на предоставление технических чертежей и объяснений протоколов связи. Было замечено, что другие группы, поддерживаемые странами, используют инструменты OpenAI аналогичным образом: поддерживаемая КПК Salmon Typhoon активно использует их для получения информации о высокопоставленных лицах и влиянии США. По сути, LLM уже стали частью набора инструментов для сбора разведывательной информации. Они также используют LLM для улучшения методов написания сценариев, таких как манипулирование файлами.
LLM в SIEMКак применяются большие языковые модели
1. Анализ фишинга
Как инструмент обеспечения безопасности, поддерживающий интегрированную защиту, SIEM Это может помочь подтвердить признаки фишинга, когда злоумышленники используют его против конечных пользователей. Признаки попыток фишинговых атак, такие как предполагаемая утечка данных и связь с известными враждебными хостами, могут быть обнаружены до того, как атака будет осуществлена в полном объеме.
Однако фишинговые атаки почти исключительно полагаются на то, что правильное сообщение доходит до нужного пользователя в нужное время. В качестве лингвистических моделей LLM идеально подходят для анализа содержания сообщения; В сочетании с упреждающими проверками и противовесами, которые оценивают достоверность прикрепленных файлов или URL-адресов, предотвращение фишинга является одним из механизмов безопасности, который может значительно выиграть от продолжающейся популярности LLM. Благодаря этим программам LLM можно ожидать улучшения даже в образовании сотрудников. Помогая командам безопасности создавать более реалистичные и адаптивные электронные письма, голосовые сообщения и SMS-сообщения в ходе ложных атак, ваши сотрудники смогут обнаружить настоящие в самый последний момент. Такой двойной подход к обнаружению и обучению значительно снижает риск фишинговых атак.
2. Быстрый анализ инцидента
Инциденты кибербезопасности могут произойти в любой момент, поэтому для аналитиков безопасности крайне важно быстро реагировать, чтобы сдержать и смягчить их последствия. И хотя злоумышленники уже используют LLM для понимания и выявления потенциальных уязвимостей в программном обеспечении и системах, один и тот же подход может работать в обоих направлениях.
В моменты, когда требуется быстрое реагирование, быстрый обзор может дать дежурным аналитикам возможность быстро собрать воедино более широкую головоломку. Эти LLM не только помогают обнаруживать аномалии, но и помогают командам безопасности расследовать эти аномалии. Кроме того, они могут автоматизировать реагирование на конкретные инциденты, например сброс паролей или изоляцию скомпрометированных конечных точек, тем самым оптимизируя процесс реагирования на инциденты.
3. SIEM Внедрение инструментов
Критическая важность времени аналитиков означает, что – при адаптации и приобретении опыта работы в новой компании – это особенно важно. SIEM Инструмент – уровень безопасности организации требует особой осторожности и внимания. Если аналитик еще не чувствует себя уверенно, используя инструмент в полной мере, значит, существуют нереализованные возможности для повышения уровня безопасности, которые еще предстоит реализовать.
Хотя можно подождать и позволить аналитикам самостоятельно разобраться в тонкостях инструмента, это, безусловно, не самый эффективный способ – и наоборот, отвлекать их от повседневных задач для длительного обучения работе с инструментом также неэффективно. Идеальным компромиссом является доступная функция LLM, которую можно встроить в новый инструмент. SIEM инструмент, который может предлагать альтернативные, более быстрые способы навигации, интеграции и использования, помогая компенсировать недостаток квалификации аналитиков именно тогда, когда это действительно необходимо.
4. Планирование реагирования на инциденты
Планы реагирования на инциденты (IRP) описывают необходимые шаги, которые организация должна предпринять для восстановления после различных сбоев, таких как заражение вредоносным ПО. Эти планы часто основаны на стандартных операционных процедурах (СОП) для руководства конкретными действиями, такими как защита учетной записи или изоляция сетевого оборудования. Однако многие компании либо не имеют актуальных СОП, либо не имеют их вообще, что приводит к откровенно наивной уверенности в том, что персонал сможет справиться с инцидентами, вызывающими высокий стресс.
LLM могут сыграть решающую роль в разработке первоначальных IRP, предлагая лучшие практики и выявляя пробелы в документации. Они также могут поддерживать и стимулировать взаимодействие заинтересованных сторон, преобразуя сложную информацию о безопасности и соответствии требованиям в актуальные и доступные сводки. Это облегчает процесс принятия решений и помогает персоналу расставлять приоритеты во время кризиса.
Путем интеграции LLM в SIEM С помощью этих инструментов организации могут улучшить свою кибербезопасность, оптимизировать операции и повысить возможности реагирования на инциденты, обеспечивая тем самым лучшую готовность к противостоянию меняющимся угрозам.
Соображения соответствия
Управление данными
Управление Вход
Управление журналами событий включает в себя сбор, хранение и анализ файлов журналов, создаваемых компьютером, для мониторинга и анализа активности: это основа того, как SIEM Инструменты анализируют и защищают системы вашей организации. Например, правительственные директивы, такие как M-31-21, предписывают хранить эти журналы как минимум один год. Облачные платформы LLM уже позволяют упростить сбор данных, касающихся запросов пользователей и их идентификации; и как SIEM Архитектура уже находится на стадии становления в направлении эффективного управления логами.Даже относительно ресурсоемкие LLM-модели обеспечивают преимущества в плане безопасности благодаря SIEM автоматизированный анализ журналов с помощью инструментов.
Достигните своего следующего поколения SIEM Потенциал с помощью Stellar Cyber
Переход к технологиям машинного обучения SIEM Это не должно требовать полной перестройки всего вашего инструментария безопасности. Вместо этого выберите инструмент, который обеспечивает безопасность нового поколения. SIEM и интегрируется со всем набором ваших устройств, сетей и имеющихся решений в области безопасности. Новое поколение от Stellar Cyber SIEM предлагает унифицированное решение на основе искусственного интеллекта, которое упрощает и повышает эффективность.
