Un SIEM agentico è un sistema di intelligenza artificiale progettato per eseguire autonomamente la gestione delle informazioni di sicurezza e degli eventi (SIEM) senza intervento umano.
Sommario
Con l'aumento del tasso e della sofisticatezza degli attacchi informatici, è più difficile per i centri operativi di sicurezza (SOC) gestire il gran numero di avvisi di sicurezza generati. L'introduzione della gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM) ha contribuito ad alleviare il carico di lavoro. Si tratta di un sistema che raccoglie, analizza e correla i dati di sicurezza provenienti da un'organizzazione per rilevare le minacce e supportare la risposta agli incidenti. Ora, il SIEM agentico fa un ulteriore passo avanti utilizzando l'intelligenza artificiale per valutare grandi volumi di dati, adattarsi dinamicamente alle condizioni mutevoli e prendere decisioni informate per raggiungere gli obiettivi di sicurezza di un'organizzazione.
Si chiama "agentico" perché è costituito da componenti IA interconnessi e autonomi chiamati agenti.
Un SIEM agentico può essere addestrato per:
- Esaminare gli input provenienti da dati di log, comportamento degli utenti, identità e cloud
- Applicare il ragionamento a scenari come molteplici tentativi di accesso non riusciti o traffico di rete insolito
- Prendere decisioni informate per isolare un endpoint sospetto, sospendere temporaneamente un account o generare un ticket di incidente prioritario
- Avviare i piani di risposta
- Intraprendere indagini
- Imparare costantemente
Qual è la differenza tra SIEM agentico e SIEM tradizionale?
Le soluzioni SIEM tradizionali richiedono agli analisti umani di valutare e rispondere agli avvisi generati dal sistema. Ciò è possibile per un numero limitato di avvisi al giorno, ma non funziona su larga scala. Un SIEM agentico applica IA e machine learning per gestire enormi volumi di avvisi.
Il SIEM tradizionale è essenzialmente un aggregatore di log avanzato, mentre il SIEM agentico è come un analista intelligente con una memoria eccellente. Un SIEM agentico prende decisioni in modo dinamico in base alla storia e al contesto e impara dai modelli che vede, scegliendo il percorso più efficiente per la risoluzione attraverso le API (Application Programming Interface).
Il machine learning è fondamentale per il SIEM agentico. Gli agenti IA osservano l'organizzazione per conoscere la storia delle decisioni sulla sicurezza. Esaminano il modo in cui gli ingegneri scrivono le regole, rispondono alle minacce e agli schemi, reagiscono ai falsi positivi e regolano le soglie. Rilevando il processo di pensiero alla base di ogni azione, il SIEM agentico impara a prendere decisioni intelligenti.
Come funziona il SIEM agentico?
Un SIEM agentico raccoglie informazioni da più fonti per l'analisi in tempo reale, inclusi ambienti cloud, endpoint, identità di utenti e dispositivi, schemi di attacco, recenti modifiche del sistema, normative e altro ancora.
Esegue quindi attività automatizzate tramite API, creando riepiloghi delle sue azioni e spiegazioni per le sue scelte. Questi "percorsi" memorizzati possono quindi essere referenziati da agenti IA e analisti umani per migliorare le decisioni future.
Un SIEM agentico applica il ragionamento basato su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), attinge alla sua memoria in continua crescita ed elabora nuove informazioni per informare il suo processo decisionale. Quando si tratta di eseguire indagini, il SIEM agentico agisce in modo dinamico, orientando il suo percorso in base alle informazioni che scopre piuttosto che essere limitato a una lista di controllo ristretta.
Principali vantaggi del SIEM agentico
Grazie alla sua indipendenza, intelligenza e memoria, ci sono numerosi vantaggi per il SIEM agentico:
- Funzionalità avanzate di rilevamento e risposta alle minacce: poiché il SIEM agentico monitora continuamente l'ambiente, è in grado di individuare le minacce persistenti avanzate (APT), consentendo alle organizzazioni di identificare i problemi in tempo reale. Il sistema automatizza quindi le misure di contenimento, accelerando i tempi di risposta e riducendo i danni.
- Ricerca proattiva delle minacce: il SIEM agentico analizza e assegna costantemente priorità alle vulnerabilità, aiutando l'organizzazione a rimanere al passo con gli attori malintenzionati.
- Analisi intelligente per ridurre i falsi positivi: grazie al suo ampio database di decisioni contestualizzate, il SIEM agentico trae conclusioni più accurate sulle potenziali minacce, portando a un minor numero di falsi positivi. Ciò riduce l'affaticamento da avvisi e aumenta l'efficienza delle operazioni di sicurezza.
- Scalabilità e adattabilità per le esigenze di sicurezza in continua evoluzione: il SIEM agentico impara continuamente, rendendo le operazioni di sicurezza più agili. Ciò consente alle organizzazioni di essere più proattive di fronte alle minacce in evoluzione, perfezionando le risposte in base ai risultati precedenti e migliorando il loro stato di sicurezza senza intervento umano. Il tempo degli analisti viene reindirizzato dalla gestione degli avvisi alle attività più strategiche.
Applicazioni nel mondo reale del SIEM agentico
Quasi tutti i settori possono trarre vantaggio dall'implementazione di SIEM agentico. Ecco alcuni esempi:
- Sicurezza gestita: quando implementano un SIEM agentico, i provider di servizi di sicurezza gestiti (MSSP) possono ridurre il numero di falsi positivi che devono gestire, chiudere automaticamente i ticket, far emergere in modo proattivo gli avvisi non ovvi e fornire i verdetti più rapidamente. Ciò comporta una riduzione dello sforzo e del tempo di triage dell'analista, che si traducono in un miglioramento del servizio clienti e in una riduzione dei costi.
- Produzione: la tecnologia del SIEM agentico consente alle organizzazioni manifatturiere di correlare gli eventi di sicurezza tra applicazioni aziendali, sistemi di produzione e attività degli utenti. Ciò consente loro di identificare gli schemi di comportamento sospetti più rapidamente e avviare azioni di contenimento senza intervento manuale. Il risultato è un tasso più elevato di mitigazione, una riduzione del tempo dedicato agli incidenti di sicurezza e una riduzione dei tempi di inattività.
- Servizi finanziari: con grandi quantità di dati sensibili e infrastrutture distribuite, la posta in gioco è alta nei servizi finanziari. Un SIEM agentico può eseguire il triage, l'escalation e il coordinamento automatico delle risposte tra i team di sicurezza e IT. Ciò riduce il tempo medio di riconoscimento e il tempo medio di risposta, migliorando il tempo di attività e accelerando la gestione degli incidenti.
Sfide e considerazioni nell'implementazione del SIEM agentico
Anche se i vantaggi di un SIEM agentico sono di vasta portata, presenta le sue sfide, tra cui:
- Responsabilità: chiarire chi è responsabile delle azioni e dei risultati poiché il sistema SIEM agentico funziona in modo indipendente e prende le proprie decisioni
- Supervisione: determinazione del livello appropriato di coinvolgimento umano
- Privacy dei dati: definizione della governance dei dati per ridurre i rischi per la sicurezza e rispettare le normative
- Governance etica: definizione di limiti chiari per il processo decisionale e garanzia di trasparenza
Le organizzazioni devono implementare il SIEM agentico con attenzione e gradualmente tenendo presente quanto segue:
- Allinea i sistemi IA agli obiettivi aziendali e di sicurezza
- Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente implementando solide API e standardizzazione dei dati
- Crea ruoli ben definiti per agenti e analisti
- Imposta meccanismi di fallback per sovrascrivere facilmente le decisioni degli agenti
- Implementa una formazione meticolosa per gli agenti, in particolare sulle specifiche competenze di dominio
- Definisci una documentazione solida e audit trail sull'apprendimento degli agenti e sul processo decisionale per garantire la fiducia nel sistema
- Imposta il monitoraggio continuo per adattarti agli scenari delle minacce in evoluzione
Il futuro delle operazioni di sicurezza con il SIEM agentico
Man mano che il SIEM agentico diventa sempre più diffuso e sofisticato, la natura delle operazioni di sicurezza si evolverà. Uno dei principali cambiamenti sarà il ruolo degli analisti. Saranno in grado di delegare le attività quotidiane e il triage agli agenti e passare dall'esecuzione di indagini reattive alla valutazione di quelle basate sull'intelligenza artificiale. Ciò libererà il loro tempo per concentrarsi sulla ricerca proattiva delle minacce e sulle decisioni strategiche. Tuttavia, il passaggio non è una questione di delegare tutto a una macchina. Si tratta di stabilire un attento equilibrio tra la funzionalità degli agenti e l'intelligenza umana.
Dove posso ottenere aiuto con il SIEM agentico?
I team SOC spesso faticano a ottimizzare il proprio SIEM a causa delle risorse limitate e degli sforzi manuali pesanti richiesti, lasciando loro una quantità enorme di dati ma poche informazioni utili. Poiché i SIEM tradizionali sono reattivi per progettazione, il team SOC non è in grado di agire rapidamente e di concentrare la propria attenzione.
Trend Vision One™ Agentic SIEM, parte di Trend Vision One™ Security Operations (SecOps), tratta il tuo schema come un linguaggio. Utilizzando l'intelligenza artificiale per comprendere l'intento alla base dei dati, supportando sensori nativi e di terze parti e oltre 900 fonti di dati di terze parti, è possibile ridurre in modo proattivo i rischi, automatizzare le risposte e massimizzare il valore degli investimenti di sicurezza esistenti.
Jayce Chang è vicepresidente della gestione dei prodotti, con un'attenzione strategica alle operazioni di sicurezza, XDR e SIEM/SOAR agentici.
Domande frequenti (FAQ)
Quali sono le tre caratteristiche del SIEM?
Le tre caratteristiche del SIEM sono: 1) raccolta e correlazione di dati e log in tempo reale; 2) avvisi e notifiche in tempo reale; 3) l'uso dell'IA per fornire priorità, avvisi e report.
Quali sono i tre diversi tipi di strumenti SIEM?
Gli strumenti SIEM possono essere on-premise (installati sul server dell'organizzazione), cloud (ospitati da un provider di servizi cloud) e ibridi (una combinazione di entrambi).
Qual è la differenza tra SIEM e SIEM di nuova generazione?
Mentre il SIEM include l'automazione basata su regole predefinite, il SIEM di nuova generazione include IA, machine learning e automazione avanzata, rendendolo in grado di risolvere i problemi più velocemente e rilevare in modo proattivo le minacce.
Come si chiama lo strumento SIEM di Google?
Lo strumento SIEM di Google si chiama Google Security Operations. Include SIEM basato sul cloud, una piattaforma unificata, un'infrastruttura scalabile e informazioni sulle minacce.
Quali sono i framework per i flussi di lavoro degli agenti?
I framework per i flussi di lavoro degli agenti comprendono una serie di strumenti e strutture per la creazione di agenti IA autonomi per attività complicate e multifase.
Quali sono i framework agentici più utilizzati?
I framework agentici più utilizzati sono LangChain, LangGraph e Microsoft AutoGen.
Cos'è la sicurezza dell'IA degli agenti?
Agentic AI Security utilizza agenti di IA autonomi per prendere decisioni e avviare risposte alle minacce alla sicurezza, con un attento monitoraggio.
Che cos'è la tecnologia IA agentica?
La tecnologia di intelligenza artificiale agentica è un sistema autonomo di intelligenza artificiale che viene addestrato per raggiungere un obiettivo particolare con scarsa necessità di supervisione umana.
Quali sono i rischi dell'IA agentica?
L'IA agentica può presentare rischi come vulnerabilità dei dati, considerazioni etiche, controllo limitato o uso improprio.
L'IA agentica è reale?
Sì. Esistono sistemi di intelligenza artificiale (IA) autonomi che prendono decisioni e agiscono senza l'intervento umano.