Agentenbasiertes SIEM ist ein System künstlicher Intelligenz, das dazu entwickelt wurde, Security Information and Event Management (SIEM) ohne menschliches Eingreifen autonom durchzuführen.
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Je häufiger und ausgefeilter Cyberangriffe werden, desto schwieriger wird es für Security Operations Center (SOCs), die große Anzahl der generierten Sicherheitswarnungen zu verwalten. Die Einführung von Security Information and Event Management (SIEM) trug zur Entlastung bei. Dieses System sammelt, analysiert und korreliert Sicherheitsdaten aus dem gesamten Unternehmen, um Bedrohungen zu erkennen und die Reaktion auf Vorfälle zu unterstützen. Nun geht agentenbasiertes SIEM noch einen Schritt weiter, indem es KI nutzt, um große Datenmengen auszuwerten, sich dynamisch an veränderliche Bedingungen anzupassen und fundierte Entscheidungen zur Erreichung der Sicherheitsziele eines Unternehmens zu treffen.
Sie wird als „agentenbasiert“ bezeichnet, da sie aus miteinander verbundenen, autonomen KI-Komponenten besteht, die Agenten genannt werden.
Agentenbasiertes Security Information and Event Management (SIEM) kann trainiert werden, um
- Eingaben aus Protokolldaten, Benutzerverhalten, Identität und Cloud zu überprüfen,
- Schlüsse aus Szenarien zu ziehen, etwa aus mehreren fehlgeschlagenen Anmeldeversuchen oder ungewöhnlichem Netzwerkverkehr,
- Entscheidungen auf der Grundlage fundierter Informationen zu treffen, um einen verdächtigen Endpunkt zu isolieren, ein Konto vorübergehend zu sperren oder ein priorisiertes Incident-Ticket zu erstellen,
- Reaktionspläne einzuleiten,
- Untersuchungen durchzuführen und
- kontinuierlich zu lernen.
Agentenbasiertes und herkömmliches SIEM im Vergleich
Herkömmliche SIEM-Lösungen setzen voraus, dass menschliche Analysten die vom System generierten Warnmeldungen auswerten und darauf reagieren. Dies ist für eine begrenzte Anzahl von Warnmeldungen pro Tag praktikabel, schlägt jedoch bei größeren Mengen fehl. Agentenbasiertes SIEM wendet KI und Machine Learning an, um riesige Mengen von Alarmen zu verarbeiten.
Herkömmliches SIEM ist im Wesentlichen ein fortschrittlicher Log-Aggregator. Im Gegensatz dazu ist agentenbasiertes SIEM wie ein intelligenter Analyst mit einem ausgezeichneten Gedächtnis. Agentenbasiertes SIEM trifft Entscheidungen dynamisch auf der Grundlage von Verlauf und Kontext. Es lernt aus den Mustern, die es sieht, und wählt über APIs (Application Programming Interfaces) den effizientesten Weg zur Auflösung.
Machine Learning ist entscheidend für agentenbasiertes SIEM. KI-Agenten beobachten das Unternehmen, um die Entwicklung der Entscheidungen im Bereich Sicherheit zu erfassen. Sie untersuchen, wie technische Fachleute Regeln schreiben, auf Bedrohungen und Muster reagieren, mit Fehlalarme umgehen und Schwellenwerte anpassen. Indem es den Denkprozess hinter jeder Aktion erfasst, lernt agentenbasiertes SIEM, intelligente Entscheidungen zu treffen.
Funktionsweise von agentenbasiertem SIEM
Agentenbasiertes SIEM sammelt Informationen aus verschiedenen Quellen für die Echtzeitanalyse. Dazu gehören Cloud-Umgebungen, Endpunkte, Benutzer- und Geräteidentitäten, Angriffsmuster, aktuelle Systemänderungen, Vorschriften und vieles mehr.
Anschließend führt es automatisierte Aufgaben über APIs aus und erstellt Zusammenfassungen seiner Aktionen sowie Erklärungen für seine Entscheidungen. Diese gespeicherten Pfade können dann von KI-Agenten und menschlichen Analysten herangezogen werden, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern.
Agentenbasiertes SIEM nutzt Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Large Language Models (LLMs). Es greift auf seinen ständig wachsenden Speicher zurück und verarbeitet neue Informationen, um seine Entscheidungsfindung zu untermauern. Wenn es um die Durchführung von Untersuchungen geht, agiert das agentenbasierte SIEM dynamisch. Es passt seinen Weg anhand der gewonnenen Informationen an, statt sich auf eine eng gefasste Checkliste zu beschränken.
Wichtige Vorteile von agentenbasiertem SIEM
Mit seiner Unabhängigkeit, Intelligenz und seinem Speicher bietet das agentenbasierte SIEM zahlreiche Vorteile:
- Verbesserte Funktionen für Threat Detection and Response – Da agentenbasiertes SIEM die Umgebung kontinuierlich überwacht, kann es Advanced Persistent Threats (APTs) erkennen. Dadurch können Unternehmen Probleme in Echtzeit identifizieren. Das System automatisiert dann die Eindämmungsmaßnahmen, beschleunigt die Reaktion und reduziert den Schaden.
- Proaktive Bedrohungssuche – Agentenbasiertes SIEM sucht ständig nach Schwachstellen, priorisiert diese und hilft dem Unternehmen so, bösartige Akteure auf Abstand zu halten.
- Intelligente Analyse zur Reduzierung von Fehlalarmen – Dank seiner umfangreichen Datenbank mit kontextbezogenen Entscheidungen zieht das agentenbasierte SIEM genauere Schlussfolgerungen über potenzielle Bedrohungen. Dadurch kommt es zu weniger Fehlalarmen. Dies reduziert die Alarmmüdigkeit und erhöht die Effizienz von Security Operations.
- Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit für wachsende Sicherheitsanforderungen – Agentenbasiertes SIEM lernt kontinuierlich dazu und macht Security Operations agiler. Dadurch können Unternehmen angesichts wachsender Bedrohungen proaktiver handeln, ihre Reaktionen auf der Grundlage früherer Ergebnisse verfeinern und ihren Sicherheitsstatus ohne menschliches Eingreifen verbessern. Analysten wenden ihre Zeit nicht mehr für die Verwaltung von Warnmeldungen auf, sondern für strategischere Aufgaben.
Agentenbasiertes SIEM in der Praxis
Nahezu jede Branche kann von der Implementierung eines agentenbasierten SIEM profitieren. Hier sind einige Beispiele:
- Managed Security – Wenn sie agentenbasiertes SIEM einsetzen, können Managed Security Service Provider (MSSPs) die Anzahl der Fehlalarme reduzieren, die sie bearbeiten müssen. Sie können Tickets automatisch schließen, nicht offensichtliche Warnungen proaktiv anzeigen und schneller Urteile liefern. Das reduziert den Aufwand und die Zeit, die Analysten für die Sichtung aufwenden müssen, und führt zu einem verbesserten Kundenservice und geringeren Kosten.
- Fertigung – Mithilfe von agentenbasiertem SIEM können Fertigungsunternehmen Sicherheitsvorfälle in allen Geschäftsanwendungen, Produktionssystemen und Benutzeraktivitäten miteinander korrelieren. Dadurch können sie verdächtige Verhaltensmuster schneller erkennen und ohne manuelles Eingreifen Maßnahmen zur Bekämpfung ergreifen. Die Folgen sind eine höhere Quote bei der Schadensbegrenzung, ein geringerer Zeitaufwand für Sicherheitsvorfälle und weniger Ausfallzeiten.
- Finanzdienstleistungen – Angesichts großer Mengen sensibler Daten und einer verteilten Infrastruktur steht im Finanzsektor viel auf dem Spiel. Agentenbasiertes SIEM kann automatisch zwischen Sicherheits- und IT-Teams kategorisieren, eskalieren und Reaktionen koordinieren. Das verkürzt die durchschnittliche Zeit bis zur Bestätigung und die durchschnittliche Zeit bis zur Reaktion, verbessert die Verfügbarkeit und beschleunigt die Bearbeitung von Vorfällen.
Herausforderungen beim Einsatz von agentenbasiertem SIEM
Die Vorteile von agentenbasiertem SIEM sind zwar weitreichend, jedoch gibt es auch Herausforderungen, darunter:
- Verantwortlichkeiten – Es gilt zu klären, wer für Handlungen und Ergebnisse verantwortlich ist, da das agentenbasierte SIEM-System unabhängig arbeitet und eigene Entscheidungen trifft.
- Aufsicht – Das richtige Maß an menschlicher Beteiligung muss festgelegt werden.
- Datenschutz – Durch die Einführung von Data Governance können Sicherheitsrisiken reduziert und Vorschriften eingehalten werden.
- Ethische Governance – Es ist wichtig, klare Grenzen für die Entscheidungsfindung zu setzen und für Transparenz zu sorgen.
Unternehmen sollten agentenbasierte SIEM-Lösungen sorgfältig und schrittweise implementieren und dabei folgende Punkte beachten:
- Ausrichtung von KI-Systemen an Geschäfts- und Sicherheitszielen
- Integration in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur durch Implementierung robuster APIs und Datenstandardisierung
- Festlegung klar definierter Rollen für Agenten und Analysten
- Einführung von Fallback-Mechanismen, um Entscheidungen von Agenten einfach zu überschreiben
- Implementierung sorgfältiger Trainingsmaßnahmen für die Agenten, insbesondere hinsichtlich bereichsspezifischer Fachkenntnisse
- Aufbau einer robusten Dokumentation und Einrichtung von Audit-Trails für das Lernen und die Entscheidungsfindung der Agenten, um das Vertrauen in das System sicherzustellen
- Einrichtung einer fortlaufenden Überwachung zur Anpassung an veränderliche Bedrohungslandschaften
Zukunft von Security Operations mit agentenbasiertem SIEM
Je stärker sich agentenbasierte SIEM-Lösungen verbreiten und weiterentwickeln, desto mehr wird sich auch der Charakter von Security Operations wandeln. Die Rolle der Analysten wird sich mit am stärksten verändern. Sie werden die Möglichkeit haben, alltägliche Aufgaben und die Sichtung an Agenten zu delegieren und von reaktiven Untersuchungen zu KI-gesteuerten überzugehen. Dadurch gewinnen sie Zeit, um sich auf die proaktive Bedrohungssuche und strategische Entscheidungen zu konzentrieren. Die Verschiebung bedeutet jedoch nicht, dass alles an eine Maschine delegiert wird. Es geht darum, ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen der Funktionalität von Agenten und menschlicher Intelligenz herzustellen.
Hilfeangebote im Bereich agentenbasiertes SIEM
SOC-Teams haben aufgrund begrenzter Ressourcen und des hohen manuellen Aufwands oft Schwierigkeiten, ihr SIEM zu optimieren. Dadurch bleiben sie mit einer überwältigenden Datenmenge zurück, die kaum verwertbare Erkenntnisse liefert. Da herkömmliche SIEM-Systeme von Natur aus reaktiv sind, ist Ihr SOC-Team nicht in der Lage, schnell zu handeln und seine Aufmerksamkeit zu fokussieren.
Trend Vision One™ Agentic SIEM, Teil von Trend Vision One™ Security Operations (SecOps), behandelt Ihr Schema wie eine Sprache. Mithilfe von KI können Sie die Absichten hinter den Daten verstehen, native und Drittanbieter-Sensoren sowie über 900 Drittanbieter-Datenquellen unterstützen. So können Sie Risiken proaktiv reduzieren, Reaktionen automatisieren und den Wert Ihrer bestehenden Sicherheitsinvestitionen maximieren.
Jayce Chang ist Vice President of Product Management mit strategischem Schwerpunkt auf Security Operations, XDR und Agentic SIEM/SOAR.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was sind die drei Merkmale von SIEM?
Die drei Merkmale von SIEM sind: 1) Echtzeit-Daten- und Protokollsammlung und -korrelation; 2) Echtzeit-Warnmeldungen und Benachrichtigungen; 3) Einsatz von KI zur Priorisierung, Warnmeldung und Berichterstellung.
Welche drei verschiedenen Arten von SIEM-Tools gibt es?
SIEM-Tools können On-Premises (auf dem Server des Unternehmens installiert), in der Cloud (von einem Cloud-Anbieter gehostet) oder hybrid (eine Kombination aus beidem) sein.
Wie unterscheiden sich SIEM und Next-Gen-SIEM?
SIEM bietet Automatisierung auf Basis vordefinierter Regeln. Next-Gen-SIEM beinhaltet darüberhinaus KI, Machine Learning und erweiterte Automatisierung. Dadurch können Probleme schneller gelöst und Bedrohungen proaktiv erkannt werden.
Wie heißt das SIEM-Tool von Google?
Das SIEM-Tool von Google heißt Google Security Operations. Es bietet Cloud-basiertes SIEM, eine einheitliche Plattform, skalierbare Infrastruktur und Bedrohungsinformationen.
Welche Frameworks gibt es für agentenbasierte Workflows?
Frameworks für agentenbasierte Workflows umfassen eine Reihe von Tools und Strukturen zum Aufbau autonomer KI-Agenten für komplexe, mehrstufige Aufgaben.
Welche agentenbasierten Frameworks werden am häufigsten verwendet?
Die am häufigsten verwendeten agentenbasierten Frameworks sind LangChain, LangGraph und Microsoft AutoGen.
Was ist agentenbasierte KI-Sicherheit?
Agentenbasierte KI-Sicherheit nutzt autonome KI-Agenten, um Entscheidungen zu treffen und Reaktionen auf Sicherheitsbedrohungen einzuleiten – unter sorgfältiger Überwachung.
Was ist agentenbasierte KI-Technologie?
Agentenbasierte KI-Technologie ist ein autonomes System künstlicher Intelligenz, das darauf trainiert ist, ein bestimmtes Ziel mit geringer menschlicher Aufsicht zu erreichen.
Worin liegen die Risiken einer agentenbasierten KI?
Agentenbasierte KI kann Risiken wie Schwachstellen in der Datensicherheit, ethische Bedenken, eingeschränkte Kontrolle oder Missbrauch mit sich bringen.
Ist agentenbasierte KI real?
Ja. Es gibt autonome künstliche Intelligenzsysteme (KI), die ohne menschliches Zutun Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen.