Техники охоты на угрозы нового поколения с интеграцией SIEM-SOAR

Hunting techniques for next-generation threats with SIEM-SOAR integration

В постоянно меняющейся области кибербезопасности оставаться впереди новейших угроз уже не просто стремление, а неотложная необходимость. С усиливающимися навыками и настойчивостью киберпротивников компании все больше прибегают к передовым технологиям и изобретательным тактикам для активного выявления и противодействия киберугрозам. В этом наборе стратегий слияние инструментов управления информацией и событиями безопасности (SIEM) и оркестрации, автоматизации и реагирования на угрозы (SOAR) восстало как преобразовательная сила.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) играет ключевую роль в современной кибербезопасности по нескольким основным причинам. SIEM (управление информацией и событиями безопасности) и SOAR (оркестрация, автоматизация и реагирование на угрозы) являются неотъемлемыми инструментами контроля, выявления и противодействия киберугрозам. Однако они часто сталкиваются с трудностями при работе с неструктурированными текстовыми данными, включая журналы, отчеты и потоки угроз информации. Именно здесь NLP становится незаменимым:

• Раскрытие неструктурированных данных: NLP позволяет компьютерам понять и расшифровать человеческий язык, включая неструктурированную текстовую информацию. Применительно к сотрудничеству между SIEM и SOAR это означает, что NLP помогает этим системам понимать журналы, отчеты о происшествиях и другие источники текстовых данных, которые потенциально содержат полезные сведения о безопасности. NLP способен упростить обработку данных, автоматически извлекая соответствующие детали и классифицируя их. Например, NLP может автоматически анализировать отчеты о происшествиях, извлекая информацию, такую как характер атаки, затронутые системы и последовательность событий.
• Улучшенная приоритизация происшествий: Ежедневно системы SIEM генерируют значительный объем предупреждений о безопасности. NLP может помочь в приоритизации этих предупреждений, автоматически оценивая их значимость и актуальность. Это снижает нагрузку на сотрудников службы безопасности, гарантируя, что их внимание сначала будет обращено на самые срочные угрозы.
• Улучшенное сотрудничество между людьми и машинами: NLP обладает способностью обеспечивать естественное взаимодействие на естественном языке между сотрудниками службы безопасности и системами SIEM-SOAR. Аналитики могут использовать беседы для запроса данных, поиска отчетов или передачи инструкций системе SOAR для выполнения конкретных задач. Это способствует сотрудничеству и упрощает процесс взаимодействия неспециалистов с этими системами.
• Конфиденциальность и соответствие: NLP может помочь в идентификации и редактировании чувствительной информации в журналах и отчетах, помогая организациям соблюдать правила защиты данных. Это гарантирует, что персональные данные и другая конфиденциальная информация управляются соответствующим образом.

Автоматизируя анализ данных, предоставляя контекстные сведения и улучшая взаимодействие между людьми и машинами, NLP укрепляет позицию в области кибербезопасности, позволяя организациям более быстро и точно выявлять и противодействовать киберугрозам.

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)

Эти передовые технологии не только революционизируют кибербезопасность, но и становятся цифровыми хранителями нашего взаимосвязанного мира.

• Обзор Graph Attention Network (GAT) с визуализированной реализацией
• Познакомьтесь с BLIVA мультимодельной большой языковой моделью для более эффективного обработки вопросов с текстовым содержанием визуального характера
• Расшифровка машинного обучения

Секретный потенциал ИИ и машинного обучения в предсказании и предотвращении инцидентов в области безопасности через сотрудничество SIEM и SOAR заключается в их способности усиливать человеческие возможности и превентивно выявлять угрозы до их эскалации. С помощью прогностического анализа ИИ и машинное обучение используют исторические данные для выявления потенциальных угроз безопасности и тенденций, позволяя организациям превентивно смягчать угрозы до их проявления. В то же время, путем приоритетизации и контекстуализации предупреждений эти технологии помогают командам безопасности сосредоточиться на критических угрозах, тем самым снижая усталость от предупреждений и облегчая принятие эффективных решений.

• Автоматизированная обработка происшествий: Платформы SOAR, оснащенные функциональностью ИИ и машинного обучения, способны автоматизировать выполнение процессов реагирования на происшествия в соответствии с заранее определенными сценариями. Эта автоматизация позволяет сократить время реакции, гарантируя оперативное выполнение важных действий, таких как изоляция компрометированных конечных точек или ограничение доступа к вредоносным IP-адресам.
• Проактивное управление соответствием: Вместо реактивного процесса соответствие становится проактивным. Системы SIEM-SOAR могут выявлять потенциальные нарушения соответствия и запускать автоматические реакции, снижая риски до возникновения несоответствия. Аудируемые записи — сотрудничество SIEM-SOAR генерирует аудируемые записи связанных с соответствием деятельности и происшествий. Эти записи являются ценными во время регуляторных проверок, поскольку они предоставляют полную и прозрачную историю усилий по соблюдению.
• Улучшенное положение в области безопасности: Эффективная автоматизация соответствия часто сопровождается улучшением практик безопасности. Когда организации согласовывают свои меры безопасности с требованиями соответствия, их общая политика безопасности обычно укрепляется.

Интеграция обработки естественного языка (NLP), искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) в слияние управления информацией и событиями безопасности (SIEM) и оркестрации, автоматизации и реагирования на угрозы (SOAR) снабжает организации инструментами для укрепления их кибербезопасности. Эта интеграция предлагает несколько преимуществ, включая автоматизацию задач, улучшенную идентификацию угроз и предоставление аналитикам безопасности более полного контекста и практических сведений для улучшения их реакции на инциденты безопасности. Прогресс методов следующего поколения поиска угроз через интеграцию SIEM-SOAR будет характеризоваться интеллектуальными, высокоавтоматизированными и контекстно осведомленными системами, которые позволяют командам безопасности проактивно выявлять, реагировать на и эффективно противодействовать киберугрозам в все более сложной цифровой среде. В заключение, NLP, AI и ML обладают большим потенциалом для революционизации SIEM и SOAR с целью увеличения их эффективности. Однако крайне важно признавать и предвидеть ограничения и проблемы, связанные с