Mesterséges intelligencia a biztonsági megfigyelésben: a SIEM-rendszerek új korszaka
A hagyományos biztonsági információ- és eseménykezelő rendszerek (SIEM) évtizedek óta nélkülözhetetlen eszközök az IT-biztonsági csapatoknak. Azonban az azonban a technológia fejlődésével együtt a kihívások is növekedtek. A klasszikus, szabályalapú SIEM-megoldások ma már túlterheltek az adatok tömegétől, és rengeteg hamis pozitív riasztást generálnak, amely lekötözi az és-csapatokat felesleges vizsgálatokkal. Pontosan itt lép be a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, amely forradalmasítja azt, hogy hogyan védekezünk a kibernetikai fenyegetésekkel szemben.
Az AI-alapú SIEM-rendszerek alapvető előnye az anomáliadetekció terén rejlik. Az olyan megoldások, mint a Microsoft Sentinel, Splunk Enterprise Security vagy az IBM QRadar AI-képességekkel felépített verziója, képesek megtanulni a szokásos hálózati és felhasználói viselkedés mintáit. Ezután automatikusan azonosítják az ezektől való eltéréseket – függetlenül attól, hogy szerepelnek-e az előre definiált szabályok között vagy sem. Ez alapvetően megváltoztatja a játékot, mert valóban szokatlan tevékenységeket emel ki, nem pedig csak azokat, amelyekre valaki már gondolt.
Az UEBA (User and Entity Behavior Analytics) technológia szintén nagy ugrást jelentett. Ez a megközelítés nem csak az eseményeket figyeli, hanem az egyes felhasználók és rendszerek szokásos viselkedésmintáit elemzi. Ha egy dolgozó hirtelen éjfélkor belép a rendszerbe, vagy szokatlanul nagy adatmennyiséget tölt le, az AI azonnal felhívja rá a figyelmet – még akkor is, ha a technikai jogosultságok rendben vannak.
Az automatikus incidens korrelálás szintén nem elhanyagolható előny. Ahol az emberi elemzőnek órákba telik több eseményt összevetni és megállapítani, hogy egy támadás részei-e, az AI ezt másodpercek alatt elvégzi. Ez nem csak gyorsabbá teszi a fenyegetésekre való reagálást, hanem aSOC-csapatokon (Security Operations Center) belül az elemzőket nyomorultabbá sodrott, ismétlődő feladatoktól. Az így felszabaduló kapacitás a valódi stratégiai biztonsági feladatokra fordítható.
Természetesen merül fel a kérdés: vajon a kisebb és közép méretű vállalatok számára elérhető-e ez a technológia? Az jó hír, hogy igen. Miközben az említett nagyvállalati megoldások meglehetősen drágák, egyre több felhőalapú, AI-támogatott SIEM-alternatíva jelenik meg, amely skálázható és megfizethető a KKV-szektorra. Sokan közülük SaaS-modellben működnek, így nem szükséges bonyolult helyszíni infrastruktúra.
Az átállás azonban nem triviális feladat. Az AI-alapú SIEM-ek sikeréhez szükség van megfelelő adatminőségre és megfelelő tanítási periódusra. Az első hónapokban az algoritmusok még tanulnak, és ez azt jelenti, hogy nem azonnal szűnik meg az összes téves riasztás.
Az összegzés egyértelmű: az AI a SIEM-technológiában nem jövőbeli ígéret, hanem már tapintható valóság. Azok a szervezetek, amelyek most lépéseket tesznek e technológiák felé, komoly versenyelőnyt szereznek az incidensdetektálás és az elhárítás terén.