Agentic SIEM es un sistema de inteligencia artificial diseñado para realizar de forma autónoma la gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) sin intervención humana.
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A medida que aumenta la tasa y la sofisticación de los ciberataques, es más difícil para los centros de operaciones de seguridad (SOC) gestionar el gran número de alertas de seguridad que se generan. La introducción de la gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) ayudó a facilitar la carga de trabajo. Es un sistema que recopila, analiza y correlaciona datos de seguridad de toda una organización para detectar amenazas y respaldar la respuesta ante incidentes. Ahora, agentic SIEM va un paso más allá utilizando la IA para evaluar grandes volúmenes de datos, adaptarse dinámicamente a las condiciones cambiantes y tomar decisiones informadas para lograr los objetivos de seguridad de una organización.
Se llama “agentic” o “agente” porque está formado por componentes de IA autónomos e interconectados llamados agentes.
La gestión de eventos e información de seguridad de agentes (SIEM) puede recibir formación para:
- Examinar las entradas de datos de registro, comportamiento del usuario, identidad y nube
- Aplicar razonamiento a escenarios como múltiples intentos de inicio de sesión fallidos o tráfico de red inusual
- Tome decisiones informadas para aislar un endpoint sospechoso, suspender temporalmente una cuenta o generar un ticket de incidente priorizado
- Iniciar planes de respuesta
- Realizar investigaciones
- Aprenda constantemente
¿Cuál es la diferencia entre SIEM agente y SIEM tradicional?
Las soluciones SIEM tradicionales requieren que los analistas humanos evalúen y respondan a las alertas que genera el sistema. Esto es factible para un número limitado de alertas por día, pero falla a escala. Agentic SIEM aplica IA y machine learning para gestionar grandes volúmenes de alertas.
La SIEM tradicional es básicamente un agregador de registros avanzado, mientras que la SIEM agente es como un analista inteligente con una memoria excelente. Agentic SIEM toma decisiones de forma dinámica en función del historial y el contexto y aprende de los patrones que ve, eligiendo la ruta más eficiente hacia la resolución a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).
El machine learning es crucial para la SIEM agente. Los agentes de IA observan la organización para conocer el historial de las decisiones de seguridad. Analizan cómo los ingenieros escriben reglas, responden a amenazas y patrones, reaccionan ante falsos positivos y ajustan umbrales. Al detectar el proceso de pensamiento detrás de cada acción, la SIEM agente aprende a tomar decisiones inteligentes.
¿Cómo funciona la SIEM agente?
Agentic SIEM recopila información de múltiples fuentes para realizar análisis en tiempo real, incluidos entornos en la nube, endpoints, identidades de usuarios y dispositivos, patrones de ataque, cambios recientes en el sistema, regulaciones y más.
A continuación, lleva a cabo tareas automatizadas a través de API, creando resúmenes de sus acciones y explicaciones para sus opciones. A continuación, los agentes de IA y los analistas humanos pueden hacer referencia a estas «rutas» almacenadas para mejorar las decisiones futuras.
Agentic SIEM aplica el razonamiento basado en modelos de lenguaje grande (LLM), aprovecha su memoria en constante crecimiento y procesa nueva información para informar su toma de decisiones. Cuando se trata de ejecutar investigaciones, la SIEM de agente actúa dinámicamente, cambiando su ruta en función de la información que descubre en lugar de limitarse a una lista de comprobación estrecha.
Principales ventajas de la SIEM de agente
Gracias a su independencia, inteligencia y memoria, la SIEM agente ofrece grandes beneficios:
- Capacidades de respuesta y detección de amenazas mejoradas: dado que agentic SIEM supervisa continuamente el entorno, puede detectar amenazas persistentes avanzadas (APT), lo que permite a las organizaciones identificar problemas en tiempo real. A continuación, el sistema automatiza las medidas de contención, acelerando el tiempo de respuesta y reduciendo los daños.
- Búsqueda proactiva de amenazas: la SIEM activa analiza y prioriza constantemente las vulnerabilidades, ayudando a la organización a mantenerse por delante de los agentes maliciosos.
- Análisis inteligente para reducir los falsos positivos: gracias a su amplia base de datos de decisiones contextualizadas, la SIEM de agente extrae conclusiones más precisas sobre posibles amenazas, lo que conduce a menos falsos positivos. Esto reduce la fatiga de las alertas y aumenta la eficiencia de las operaciones de seguridad.
- Escalabilidad y adaptabilidad para las necesidades de seguridad en evolución: Agentic SIEM aprende continuamente, haciendo que las operaciones de seguridad sean más ágiles. Esto permite a las organizaciones ser más proactivas frente a las amenazas en evolución, perfeccionando las respuestas basadas en resultados anteriores y mejorando su postura de seguridad sin intervención humana. El tiempo de los analistas se redirige de la gestión de alertas a tareas más estratégicas.
Aplicaciones reales de SIEM agente
Casi cualquier sector puede beneficiarse de la implementación de SIEM agente. Estos son algunos ejemplos:
- Seguridad gestionada: cuando implementan SIEM agente, los proveedores de servicios de seguridad gestionada (MSSP) pueden reducir el número de falsos positivos que tienen que gestionar, cerrar tickets automáticamente, mostrar proactivamente alertas no obvias y entregar veredictos más rápidamente. Esto se traduce en una reducción del esfuerzo y el tiempo de clasificación del analista, lo que se traduce en una mejor atención al cliente y una reducción de los costes.
- Fabricación: la SIEM activa permite a las organizaciones de fabricación correlacionar eventos de seguridad en aplicaciones empresariales, sistemas de producción y actividad de los usuarios. Esto les permite identificar patrones de comportamiento sospechosos más rápidamente e iniciar acciones de contención sin intervención manual. El resultado es una mayor tasa de mitigación, una reducción del tiempo dedicado a incidentes de seguridad y una disminución del tiempo de inactividad.
- Servicios financieros: con grandes cantidades de datos confidenciales e infraestructura distribuida, hay mucho en juego en los servicios financieros. Agentic SIEM puede clasificar, escalar y coordinar respuestas automáticamente entre los equipos de seguridad y IT. Esto reduce el tiempo medio de reconocimiento y el tiempo medio de respuesta, mejorando el tiempo de actividad y acelerando la gestión de incidentes.
Desafíos y consideraciones en la implementación de SIEM agente
Aunque los beneficios de la SIEM agente son de gran alcance, tiene sus desafíos, incluidos:
- Responsabilidad: aclara quién es responsable de las acciones y los resultados, ya que el sistema SIEM agente se ejecuta de forma independiente y toma sus propias decisiones
- Supervisión: determinación del nivel adecuado de implicación humana
- Privacidad de datos: establecimiento de gobernanza de datos para reducir los riesgos de seguridad y cumplir con las normativas
- Gobernanza ética: establecer límites claros para la toma de decisiones y garantizar la transparencia
Las organizaciones deben implementar SIEM agente de forma cuidadosa y gradual teniendo en cuenta lo siguiente:
- Alinee los sistemas de IA con los objetivos de seguridad y empresariales
- Integre con la infraestructura de seguridad existente implementando API sólidas y estandarización de datos
- Crear roles bien definidos para agentes y analistas
- Configure mecanismos alternativos para anular fácilmente las decisiones de los agentes
- Implemente una formación meticulosa sobre agentes, especialmente sobre la experiencia específica del dominio
- Establecer documentación sólida y pistas de auditoría del aprendizaje de agentes y la toma de decisiones para garantizar la confianza en el sistema
- Configure una supervisión continua para adaptarse a los panoramas de amenazas en evolución
El futuro de las operaciones de seguridad con SIEM agente
A medida que la SIEM agente se generaliza y se vuelve más sofisticada, la naturaleza de las operaciones de seguridad evolucionará. Uno de los mayores cambios será el papel de los analistas. Podrán delegar tareas diarias y clasificar a los agentes y pasar de ejecutar investigaciones reactivas a evaluar las impulsadas por IA. Esto liberará su tiempo para centrarse en la búsqueda proactiva de amenazas y las decisiones estratégicas. Sin embargo, el cambio no es cuestión de delegar todo en una máquina. Se trata de establecer un cuidadoso equilibrio entre la funcionalidad del agente y la inteligencia humana.
¿Dónde puedo obtener ayuda con la SIEM agente?
Los equipos de SOC a menudo tienen dificultades para optimizar su SIEM debido a la limitación de recursos y al gran esfuerzo manual necesario, lo que les deja una cantidad abrumadora de datos, pero poca información procesable. Dado que los SIEM tradicionales son reactivos por diseño, su equipo de SOC no puede actuar rápidamente y centrar su atención.
La SIEM de Trend Vision One™, parte de Trend Vision One™ Security Operations (SecOps), trata su esquema como un idioma. Al utilizar la IA para comprender la intención detrás de los datos, admitir sensores nativos y de terceros y más de 900 fuentes de datos de terceros, puede reducir proactivamente el riesgo, automatizar las respuestas y maximizar el valor de sus inversiones de seguridad existentes.
Jayce Chang es Vice President of Product Management, con un enfoque estratégico en operaciones de seguridad, XDR y SIEM/SOAR agente.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cuáles son las tres características de SIEM?
Las tres características de SIEM son: 1) recopilación y correlación de registros y datos en tiempo real; 2) alertas y notificaciones en tiempo real; 3) el uso de IA para proporcionar priorización, alertas e informes.
¿Cuáles son los tres tipos diferentes de herramientas SIEM?
Las herramientas SIEM pueden ser on premise (instaladas en el servidor de la organización), en la nube (alojadas por un proveedor de nube) e híbridas (una combinación de ambas).
¿Cuál es la diferencia entre SIEM y SIEM de próxima generación?
Mientras que SIEM incluye automatización basada en reglas predefinidas, SIEM de nueva generación incluye IA, machine learning y automatización avanzada, lo que le permite resolver problemas más rápido y detectar amenazas de forma proactiva.
¿Cómo se llama la herramienta SIEM de Google?
La herramienta SIEM de Google se llama Google Security Operations. Incluye SIEM basado en la nube, una plataforma unificada, infraestructura escalable e información sobre amenazas.
¿Cuáles son los marcos para los flujos de trabajo de agentes?
Los marcos para flujos de trabajo agentes comprenden un conjunto de herramientas y estructuras para crear agentes de IA autónomos para tareas complicadas de varios pasos.
¿Cuáles son los marcos de trabajo de agentes más utilizados?
Los marcos de agentes más utilizados son LangChain, LangGraph y Microsoft AutoGen.
¿Qué es la seguridad de IA agente?
La seguridad de IA agente utiliza agentes de IA autónomos para tomar decisiones e iniciar respuestas a amenazas de seguridad, con una supervisión cuidadosa.
¿Qué es la tecnología de IA agente?
La tecnología de IA de Agentic es un sistema autónomo de inteligencia artificial que está capacitado para lograr un objetivo particular con poca necesidad de supervisión humana.
¿Cuáles son los riesgos de la IA agente?
La IA agente puede presentar riesgos como vulnerabilidad de datos, consideraciones éticas, control limitado o uso indebido.
¿Es real la IA agente?
Sí. Existen sistemas autónomos de inteligencia artificial (IA) que toman decisiones y acciones sin intervención humana.