Agentic SIEM est un système d'intelligence artificielle conçu pour effectuer de manière autonome la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) sans intervention humaine.
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À mesure que le taux et la sophistication des cyberattaques augmentent, il est plus difficile pour les centres d'opérations de sécurité (SOC) de gérer le grand nombre d'alertes de sécurité générées. L'introduction de la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) a permis de réduire la charge de travail. Il s'agit d'un système qui collecte, analyse et met en corrélation les données de sécurité de l'ensemble d'une organisation pour détecter les menaces et prendre en charge la réponse aux incidents. Aujourd’hui, le SIEM agentique va encore plus loin en utilisant l’IA pour évaluer de grands volumes de données, s’adapter dynamiquement aux conditions changeantes et prendre des décisions éclairées pour atteindre les objectifs de sécurité d’une organisation.
Il est appelé « agent », car il est composé de composants d’IA interconnectés et autonomes appelés agents.
La gestion des informations et des événements de sécurité agentique (SIEM) peut être formée pour :
- Examiner les entrées des données de journal, le comportement des utilisateurs, l’identité et le cloud
- Appliquer le raisonnement à des scénarios tels que plusieurs tentatives de connexion échouées ou un trafic réseau inhabituel
- Prenez des décisions éclairées pour isoler un endpoint suspect, suspendre temporairement un compte ou générer un ticket d'incident prioritaire
- Initier des plans d’intervention
- Entreprendre des enquêtes
- Apprendre constamment
Quelle est la différence entre le SIEM agentique et le SIEM traditionnel ?
Les solutions SIEM traditionnelles exigent que les analystes humains évaluent les alertes générées par le système et y répondent. Cela est réalisable pour un nombre limité d'alertes par jour, mais échoue à grande échelle. Agentic SIEM applique l’IA et l’apprentissage automatique pour gérer d’énormes volumes d’alertes.
Le SIEM traditionnel est essentiellement un agrégateur de journaux avancé, tandis que le SIEM agentique est comme un analyste intelligent avec une excellente mémoire. Le SIEM agent prend des décisions de manière dynamique en fonction de l’historique et du contexte, et apprend des modèles qu’il voit, en choisissant le chemin le plus efficace vers la résolution via les interfaces de programmation d’application (API).
L’apprentissage automatique est essentiel pour le SIEM agentique. Les agents d’IA observent l’organisation pour connaître l’historique des décisions de sécurité. Ils examinent comment les ingénieurs rédigent des règles, réagissent aux menaces et aux schémas, réagissent aux faux positifs et ajustent les seuils. En détectant le processus de réflexion derrière chaque action, le SIEM agentique apprend à prendre des décisions intelligentes.
Comment fonctionne le SIEM agentique ?
Agentic SIEM recueille des informations à partir de plusieurs sources pour une analyse en temps réel, notamment les environnements cloud, les endpoints, les identités des utilisateurs et des appareils, les modèles d'attaque, les changements récents du système, les réglementations, etc.
Il effectue ensuite des tâches automatisées via des API, en créant des résumés de ses actions et des explications pour ses choix. Ces « chemins » stockés peuvent ensuite être référencés par des agents d’IA et des analystes humains pour améliorer les décisions futures.
Le SIEM agentique applique un raisonnement basé sur des modèles linguistiques de grande envergure (LLM), s’appuie sur sa mémoire en constante évolution et traite de nouvelles informations pour éclairer sa prise de décision. Lorsqu'il s'agit d'exécuter des enquêtes, le SIEM agentique agit de manière dynamique, en faisant pivoter son chemin en fonction des informations qu'il découvre plutôt que d'être limité à une liste de contrôle étroite.
Principaux avantages du SIEM agentique
Avec son indépendance, son intelligence et sa mémoire, le SIEM agentique présente de nombreux avantages :
- Fonctionnalités améliorées de détection et de réponse aux menaces : comme le SIEM agentique surveille continuellement l'environnement, il peut détecter les menaces persistantes avancées (APT), ce qui permet aux organisations d'identifier les problèmes en temps réel. Le système automatise ensuite les mesures de confinement, accélérant le temps de réponse et réduisant les dommages.
- Recherche proactive des menaces : le SIEM agent analyse et hiérarchise les vulnérabilités en permanence, aidant ainsi l'organisation à garder une longueur d'avance sur les acteurs malveillants.
- Analyse intelligente pour réduire les faux positifs : grâce à sa grande base de données de décisions contextualisées, le SIEM agentique tire des conclusions plus précises sur les menaces potentielles, ce qui réduit le nombre de faux positifs. Cela réduit la fatigue liée aux alertes et augmente l'efficacité des opérations de sécurité.
- Évolutivité et adaptabilité pour répondre à l'évolution des besoins en sécurité : le SIEM agent apprend en continu, ce qui rend les opérations de sécurité plus agiles. Cela permet aux organisations d'être plus proactives face à l'évolution des menaces, en affinant les réponses en fonction des résultats précédents et en améliorant leur posture de sécurité sans intervention humaine. Le temps d'analyste est redirigé de la gestion des alertes à des tâches plus stratégiques.
Applications réelles de SIEM agentique
Presque tous les secteurs peuvent bénéficier de la mise en œuvre de la SIEM agentique. Voici quelques exemples :
- Sécurité gérée : lorsqu'ils déploient des SIEM agents, les fournisseurs de services de sécurité managés (MSSP) peuvent réduire le nombre de faux positifs qu'ils doivent gérer, fermer automatiquement les tickets, détecter de manière proactive les alertes non évidentes et livrer des verdicts plus rapidement. Cela se traduit par une réduction des efforts de l’analyste et du temps de tri, qui se traduisent par une amélioration du service client et une réduction des coûts.
- Fabrication : le SIEM agent permet aux organisations de fabrication de corréler les événements de sécurité entre les applications métier, les systèmes de production et l'activité des utilisateurs. Cela leur permet d'identifier plus rapidement les modèles de comportement suspects et de lancer des actions de confinement sans intervention manuelle. Il en résulte un taux d'atténuation plus élevé, une réduction du temps consacré aux incidents de sécurité et une diminution des temps d'arrêt.
- Services financiers : avec de grandes quantités de données sensibles et d'infrastructure distribuée, les enjeux sont élevés dans les services financiers. Le SIEM agentique peut trier, faire remonter et coordonner automatiquement les réponses entre les équipes de sécurité et IT. Cela réduit le temps moyen de reconnaissance et le temps moyen de réponse, améliorant ainsi la disponibilité et accélérant la gestion des incidents.
Défis et considérations dans la mise en œuvre du SIEM agentique
Bien que les avantages du SIEM agentique soient considérables, il présente ses défis, notamment :
- Responsabilité—Clarifier qui est responsable des actions et des résultats, car le système SIEM agentique fonctionne de manière indépendante et prend ses propres décisions
- Supervision : déterminer le niveau approprié d'implication humaine
- Confidentialité des données : établir une gouvernance des données pour réduire les risques de sécurité et respecter les réglementations
- Gouvernance éthique : définir des limites claires pour la prise de décision et assurer la transparence
Les organisations doivent implémenter le SIEM agentique avec soin et progressivement en gardant à l’esprit les éléments suivants :
- Alignez les systèmes d’IA sur les objectifs commerciaux et de sécurité
- Intégration à l'infrastructure de sécurité existante en mettant en œuvre des API robustes et une standardisation des données
- Créez des rôles bien définis pour les agents et les analystes
- Configurez des mécanismes de repli pour contourner facilement les décisions des agents
- Mettre en œuvre une formation méticuleuse des agents, en particulier sur l’expertise spécifique au domaine
- Établir une documentation solide et des pistes d’audit de l’apprentissage et de la prise de décision des agents pour garantir la confiance dans le système
- Mettre en place une surveillance continue pour s'adapter à l'évolution des paysages de menaces
L'avenir des opérations de sécurité avec le SIEM agentique
À mesure que le SIEM agentique se généralise et devient plus sophistiqué, la nature des opérations de sécurité évolue. L’un des plus grands changements sera le rôle des analystes. Ils pourront déléguer des tâches quotidiennes et le tri aux agents, et passer de l’exécution d’enquêtes réactives à l’évaluation de celles basées sur l’IA. Cela libérera du temps pour se concentrer sur la chasse proactive aux menaces et les décisions stratégiques. Cependant, le changement ne consiste pas à tout déléguer à une machine. Il s’agit d’établir un équilibre minutieux entre la fonctionnalité de l’agent et l’intelligence humaine.
Où puis-je obtenir de l’aide avec le SIEM agentique ?
Les équipes SOC ont souvent du mal à optimiser leur SIEM en raison des ressources limitées et des efforts manuels lourds requis, ce qui leur laisse une quantité de données écrasante, mais peu d’informations exploitables. Les SIEM traditionnels étant réactifs par nature, votre équipe SOC n'est pas en mesure d'agir rapidement et de concentrer son attention.
Le SIEM Agentic Trend Vision Oneð, qui fait partie des opérations de sécurité (SecOps) de Trend Vision, traite votre schéma comme une langue. En utilisant l’IA pour comprendre l’intention derrière les données, en prenant en charge des capteurs natifs et tiers et plus de 900 sources de données tierces, vous pouvez réduire de manière proactive les risques, automatiser les réponses et maximiser la valeur de vos investissements de sécurité existants.
Jayce Chang est vice-présidente de la gestion des produits, avec une orientation stratégique sur les opérations de sécurité, XDR et Agentic SIEM/SOAR.
Foire aux questions (FAQ)
Quelles sont les trois caractéristiques du SIEM ?
Les trois caractéristiques du SIEM sont : 1) la collecte et la corrélation de données et de journaux en temps réel ; 2) les alertes et notifications en temps réel ; 3) l’utilisation de l’IA pour fournir la hiérarchisation, les alertes et le reporting.
Quels sont les trois différents types d'outils SIEM ?
Les outils SIEM peuvent être sur site (installés sur le serveur de l’organisation), dans le cloud (hébergés par un fournisseur de cloud) et hybrides (une combinaison des deux).
Quelle est la différence entre le SIEM et le SIEM nouvelle génération ?
Alors que le SIEM inclut l'automatisation basée sur des règles prédéfinies, le SIEM nouvelle génération inclut l'IA, l'apprentissage automatique et l'automatisation avancée, ce qui lui permet de résoudre les problèmes plus rapidement et de détecter les menaces de manière proactive.
Comment s’appelle l’outil SIEM de Google ?
L'outil SIEM de Google s'appelle Google Security Operations. Il comprend un SIEM basé sur le cloud, une plateforme unifiée, une infrastructure évolutive et une veille sur les menaces.
Quels sont les cadres pour les flux de travail agents ?
Les cadres pour les flux de travail agents comprennent un ensemble d’outils et de structures pour créer des agents d’IA autonomes pour des tâches complexes en plusieurs étapes.
Quels sont les cadres agents les plus utilisés ?
Les frameworks agents les plus utilisés sont LangChain, LangGraph et Microsoft AutoGen.
Qu’est-ce que la sécurité de l’IA agentique ?
La sécurité de l’IA agentique utilise des agents d’IA autonomes pour prendre des décisions et initier des réponses aux menaces de sécurité, avec une surveillance attentive.
Qu’est-ce que la technologie d’IA agentique ?
La technologie d’IA agentique est un système d’intelligence artificielle autonome qui est formé pour atteindre un objectif particulier avec peu de nécessité de surveillance humaine.
Quels sont les risques liés à l’IA agentique ?
L’IA agentique peut présenter des risques tels que la vulnérabilité des données, des considérations éthiques, un contrôle limité ou une mauvaise utilisation.
L’IA agentique est-elle réelle ?
Oui. Il existe des systèmes d’intelligence artificielle (IA) autonomes qui prennent des décisions et des mesures sans intervention humaine.