如何采用AI驱动的安全信息和事件管理提高IT安全性
发布时间：2022-07-26 16:20:28 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：采用安全信息和事件管理(SIEM)软件可以为企业提供威胁监控、事件关联、事件响应和报告。SIEM通过企业技术(其中包括应用程序、防火墙和其他系统)收集、汇总和分析日志数据，随后会提醒企业的IT安全团队登录失败、恶意软件和其他潜在的恶意活动。 以下是这种集
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采用安全信息和事件管理(SIEM)软件可以为企业提供威胁监控、事件关联、事件响应和报告。SIEM通过企业技术(其中包括应用程序、防火墙和其他系统)收集、汇总和分析日志数据，随后会提醒企业的IT安全团队登录失败、恶意软件和其他潜在的恶意活动。 以下是这种集成SIEM的好处： 防止隐形攻击 典型的SIEM分析将在相对较短的时间内(通常是数小时和数天)收集的来自不同来源的事件相关联。这与基础设施的基线相比，如果超过预设阈值，将会输出优先警报。AIOps表示将长期(可能长达数年)收集到的事件信息存储在数据库中，然后对该数据应用于分析系统。 这种分析使AIOps能够随着时间的推移来调整基础设施基线和警报阈值，并根据相关事件自动采取一些补救措施。此外，使用大数据使SIEM能够检测到网络上非常缓慢或隐蔽的活动，否则SIEM可能会错过或忽略这些攻击。通过检测这些缓慢或隐蔽的攻击活动，安全团队可以防止重大安全事件。 威胁检测 除了提供标准日志数据之外，人工智能和机器学习技术还可以整合威胁情报源。某些产品还具有高级安全分析功能，可以查看用户和网络行为。机器学习使企业的SIEM能够促进跨大型数据集的威胁检测，从而减轻安全团队的一些威胁搜寻责任。威胁情报可以深入了解全球互联网上各个IP地址、网站、域和其他实体的可能意图，这使他们能够区分正常活动和恶意活动。 消除数据中的噪声 典型的SIEM提供了大量的监控数据/日志，但SIEM报告数据不具有可操作性、难以理解且包含太多噪声。集成人工智能的SIEM解决方案可以高效地管理大数据，并可以使用自动化工作流替换重复性而冗余的任务。 尽管大多数人工智能程序有助于数据分类，但人工智能元素无法对无法识别的数据点和事件信息进行分组。另一方面，机器学习可以利用数据聚类功能来识别这些未知值，并根据检测到的相似性将它们分组。 随着企业规模的扩大消除盲点 随着企业规模的扩大，安全系统变得更容易出现盲点。每个盲点可能会持续数月甚至数年都没有受到监控。因此，网络的这些部分可能会长时间未打补丁。这些盲点进一步成为黑客进行威胁的渗透场所。 幸运的是，SIEM中的人工智能可以帮助提高网络的可见性，从而快速、定期地发现网络中的盲点。它还可以从这些最近发现的盲点中提取安全日志，从而扩大SIEM解决方案的范围。 SIEM还需要企业的IT安全团队持续监控。人工监控每个系统检查点不仅会让工作人员筋疲力尽，还会导致工作倦怠。支持机器学习功能的SIEM可以提供： •自我学习以自动化重复的非结构化流程 •自动化系统警报的能力 •数据可视化仪表板 •实时分析 •顶级企业安全 •跨部门共享 不幸的是，由简单的机器学习功能支持的SIEM无法与人类的创造力和网络攻击者的集体协作相匹敌。因此，企业的安全团队需要带头进行威胁追踪和事件响应。 但是，正确实施的人工智能增强SIEM可以通过其预测和自动化功能优化这些流程。此类SIEM可为企业的IT安全团队提供以下功能 ： •通过企业的安全关联规则，可以执行自动威胁搜寻。 •SIEM中的人工智能元素可以通过对所有警报自动应用情境化来识别误报。 •人工智能增强的SIEM可以加快安全工作人员有限的企业的检测和响应时间。 从本质上讲，企业不仅可以将这项技术视为第二双眼睛，还可以将其视为第二双手。但是需要记住的是，人类智慧将永远胜于人工智能。 Gartner公司预测，到2023年，全球约有1755亿美元将用于信息安全和风险管理。而到2023年，数据安全、云安全和基础设施保护是安全支出增长最快的领域。根据Zion Market Research公司的调查，全球基于人工智能的网络安全系统和服务2018年的支出高达71亿美元，预计到2025年将达到309亿美元。 随着在日益数字化的市场中生成越来越多的数据，企业关键信息的安全性至关重要。随着网络攻击的复杂程度和频率不断提高，支持威胁情报的网络安全工具将成为企业最宝贵的资产。  （编辑：应用网_丽江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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