Agentic SIEM to system sztucznej inteligencji zaprojektowany do samodzielnego zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) bez udziału człowieka.
Spis treści
Wraz ze wzrostem częstotliwości i stopnia zaawansowania cyberataków, centrom operacyjnym ds. bezpieczeństwa (SOC) coraz trudniej jest zarządzać dużą liczbą generowanych alertów bezpieczeństwa. Wprowadzenie systemuzarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) pomogło zmniejszyć obciążenie pracą. Jest to system, który zbiera, analizuje i koreluje dane bezpieczeństwa z całej organizacji w celu wykrywania zagrożeń i wspierania reagowania na incydenty. Teraz agentic SIEM idzie o krok dalej, korzystając z AI do oceny dużych ilości danych, dynamicznego dostosowywania się do zmieniających się warunków i podejmowania świadomych decyzji w celu osiągnięcia celów bezpieczeństwa organizacji.
Nazywa się to „agentic”, ponieważ składa się z połączonych ze sobą, autonomicznych komponentów sztucznej inteligencji zwanych agentami.
Agentowe zarządzanie informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) można wyszkolić w celu:
- Analizowania danych wejściowych pochodzących z dzienników, zachowań użytkowników, tożsamości i chmury
- Stosowania wnioskowania w scenariuszach takich jak wielokrotne nieudane próby logowania lub nietypowy ruch sieciowy
- Podejmowania świadomych decyzji w celu izolacji podejrzanego punktu końcowego, tymczasowego zawieszenia konta lub wygenerowania zgłoszenia incydentu o priorytetowym znaczeniu.
- Inicjowania planów reagowania.
- Prowadzenia dochodzeń.
- Ciągłego uczenia się.
Jaka jest różnica między agentycznym SIEM a tradycyjnym SIEM?
Tradycyjne rozwiązania SIEM wymagają, aby analitycy oceniali alerty generowane przez system i reagowali na nie. Można to zrobić dla ograniczonej liczby alertów dziennie, ale nie działa na dużą skalę. Agentic SIEM stosuje AI i uczenie maszynowe do obsługi ogromnej liczby alertów.
Tradycyjny system SIEM jest w zasadzie zaawansowanym agregatorem dzienników, a agentyczny system SIEM jest jak inteligentny analityk z doskonałą pamięcią. Agentic SIEM podejmuje decyzje dynamicznie w oparciu o historię i kontekst oraz uczy się na podstawie widzianych wzorców, wybierając najbardziej efektywną ścieżkę do rozwiązania za pomocą interfejsów programowania aplikacji (API).
Uczenie maszynowe ma kluczowe znaczenie dla agentic SIEM. Agenci AI obserwują organizację, aby poznać historię decyzji dotyczących bezpieczeństwa. Analizują, w jaki sposób inżynierowie tworzą reguły, reagują na zagrożenia i wzorce, reagują na fałszywe alarmy i dostosowują progi. Wykrywając proces myślowy stojący za każdym działaniem, agentic SIEM uczy się podejmować inteligentne decyzje.
Jak działa agentic SIEM?
Agentic SIEM zbiera informacje z wielu źródeł do analizy w czasie rzeczywistym, w tym ze środowisk chmurowych, punktów końcowych, tożsamości użytkowników i urządzeń, wzorców ataków, ostatnich zmian systemowych, regulacji i innych.
Następnie wykonuje zautomatyzowane zadania za pośrednictwem interfejsów API, tworząc podsumowania swoich działań i objaśnienia dla swoich wyborów. Zapisane „ścieżki” mogą być następnie przywoływane przez agentów AI i analityków w celu usprawnienia przyszłych decyzji.
Agentic SIEM stosuje rozumowanie oparte na modelach LLM, wykorzystuje stale rosnącą pamięć i przetwarza nowe informacje, aby wspierać proces podejmowania decyzji. Jeśli chodzi o prowadzenie dochodzeń, agentyczne narzędzie SIEM działa dynamicznie, zmieniając swoją ścieżkę w oparciu o informacje, które odkrywa, zamiast ograniczać się do wąskiej listy kontrolnej.
Najważniejsze zalety agentycznego systemu SIEM
Dzięki swojej niezależności, inteligencji i pamięci agentowy system SIEM oferuje wiele korzyści:
- Rozszerzone funkcje wykrywania i reagowania na zagrożenia — ponieważ agentic SIEM stale monitorują środowisko, mogą wykrywać zaawansowane trwałe zagrożenia (APT), umożliwiając organizacjom identyfikację problemów w czasie rzeczywistym. System następnie automatyzuje środki ograniczające rozprzestrzenianie się, skracając czas reakcji i zmniejszając liczbę uszkodzeń.
- Proaktywne poszukiwanie zagrożeń — Agentyczne narzędzie SIEM nieustannie wyszukuje luki w zabezpieczeniach i ustala ich priorytety, pomagając organizacji wyprzedzić złośliwe ataki.
- Inteligentna analiza w celu ograniczenia liczby fałszywych alarmów — dzięki dużej bazie danych dotyczących decyzji kontekstowych agentycznego narzędzia SIEM wyciąga dokładniejsze wnioski na temat potencjalnych zagrożeń, co prowadzi do mniejszej liczby fałszywych alarmów. Zmniejsza to zmęczenie alarmów i zwiększa wydajność operacji zabezpieczeń.
- Skalowalność i możliwość dostosowania do zmieniających się potrzeb w zakresie bezpieczeństwa — Agentic SIEM stale się uczy, co sprawia, że operacje zabezpieczeń są bardziej sprawne. Dzięki temu organizacje mogą być bardziej proaktywne w obliczu ewoluujących zagrożeń, udoskonalać odpowiedzi na podstawie wcześniejszych wyników i poprawiać stan bezpieczeństwa bez interwencji człowieka. Czas analityka jest przekierowywany z zarządzania alertami na bardziej strategiczne zadania.
Rzeczywiste zastosowania agentic SIEM
Prawie każda branża może odnieść korzyści z wdrożenia agentic SIEM. Oto kilka przykładów:
- Zarządzane zabezpieczenia — kiedy wdrażają agentyczne systemy SIEM, dostawcy zarządzanych usług bezpieczeństwa (MSSP) mogą zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów, z którymi muszą się obchodzić, automatycznie zamykać zgłoszenia, proaktywnie wykrywać nieoczywiste alerty i szybciej dostarczać werdykty. Pozwala to ograniczyć wysiłek analityka i czas potrzebny na selekcję, co przekłada się na poprawę obsługi klienta i obniżenie kosztów.
- Produkcja — Agentic SIEM pozwala organizacjom produkcyjnym korelować zdarzenia związane z bezpieczeństwem w aplikacjach biznesowych, systemach produkcyjnych i aktywności użytkowników. Dzięki temu szybciej identyfikują podejrzane zachowania i inicjują działania ograniczające bez ręcznej interwencji. Skutkuje to wyższym współczynnikiem łagodzenia skutków, skróceniem czasu poświęconego na incydenty związane z bezpieczeństwem oraz skróceniem czasu przestojów.
- Usługi finansowe — dzięki dużej ilości danych wrażliwych i rozproszonej infrastrukturze stawka ta jest wysoka w usługach finansowych. Agentic SIEM może automatycznie selekcjonować, eskalować i koordynować odpowiedzi między zespołami ds. bezpieczeństwa i IT. Skraca to średni czas potwierdzenia i reakcji, wydłużając czas pracy i przyspieszając obsługę incydentów.
Wyzwania i kwestie do rozważenia przy wdrażaniu agentycznego narzędzia SIEM
Chociaż korzyści płynące z agentycznego SIEM są dalekosiężne, wiąże się z nimi wiele wyzwań, w tym:
- Odpowiedzialność — wyjaśnienie, kto jest odpowiedzialny za działania i wyniki, ponieważ agentyczny system SIEM działa niezależnie i podejmuje własne decyzje
- Nadzór — określanie odpowiedniego poziomu zaangażowania człowieka
- Prywatność danych — wdrażanie zarządzania danymi w celu ograniczenia zagrożeń bezpieczeństwa i zachowania zgodności z przepisami
- Etyczny ład korporacyjny — wyznaczanie jasnych granic podejmowania decyzji i zapewnianie przejrzystości
Organizacje powinny ostrożnie i stopniowo wdrażać agentyczne narzędzia SIEM, mając na uwadze następujące kwestie:
- Dostosowanie systemów AI do celów biznesowych i związanych z bezpieczeństwem
- Integracja z istniejącą infrastrukturą zabezpieczeń poprzez wdrożenie solidnych interfejsów API i standaryzacji danych
- Tworzenie dobrze zdefiniowanych ról dla agentów i analityków
- Skonfiguruj mechanizmy podcięcia, aby łatwo obejść decyzje agentów
- Wdrażaj skrupulatne szkolenia agentów, w szczególności w zakresie specjalizacji dziedzinowej
- Ustanowienie solidnej dokumentacji i ścieżek audytu w zakresie uczenia się i podejmowania decyzji przez agentów w celu zapewnienia zaufania do systemu
- Ustaw ciągłe monitorowanie, aby dostosować się do zmieniających się krajobrazów zagrożeń
Przyszłość operacji bezpieczeństwa dzięki agentom SIEM
W miarę jak agenty SIEM stają się coraz bardziej powszechne i zaawansowane, charakter operacji bezpieczeństwa będzie ewoluował. Jedną z największych zmian będzie rola analityków. Będą oni w stanie delegować codzienne zadania i selekcjonować agentów oraz przechodzić od prowadzenia reaktywnych dochodzeń do oceny opartych na sztucznej inteligencji. Dzięki temu mogą skupić się na proaktywnym poszukiwaniu zagrożeń i decyzjach strategicznych. Zmiana nie polega jednak na delegowaniu wszystkiego do maszyny. Chodzi o zapewnienie ostrożnej równowagi między funkcjonalnością agenta a ludzką inteligencją.
Gdzie mogę uzyskać pomoc dotyczącą agentic SIEM?
Zespoły SOC często mają problemy z optymalizacją swoich systemów SIEM z powodu ograniczonych zasobów i dużego nakładu pracy, dzięki czemu mają przytłaczającą ilość danych, ale niewiele praktycznych informacji. Tradycyjne systemy SIEM są reaktywne na etapie projektowania, dlatego Twój zespół SOC nie jest w stanie działać szybko i skupić na nim uwagi.
Trend Vision One™ Agentic SIEM, część Trend Vision One™ Security Operations (SecOps), traktuje Twój schemat jak język. Wykorzystując sztuczną inteligencję do zrozumienia intencji stojących za danymi, obsługując czujniki natywne i zewnętrzne oraz ponad 900 źródeł danych innych firm, możesz aktywnie ograniczać ryzyko, automatyzować reakcje i maksymalizować wartość istniejących inwestycji w bezpieczeństwo.
Jayce Chang jest wiceprezesem ds. zarządzania produktami, a strategiczny nacisk kładzie na operacje bezpieczeństwa, XDR i Agentic SIEM/SOAR.
Często zadawane pytania (FAQ)
Jakie są trzy cechy SIEM?
Trzy cechy narzędzia SIEM to: 1) gromadzenie i korelacja danych oraz dzienników w czasie rzeczywistym; 2) alerty i powiadomienia w czasie rzeczywistym; 3) stosowanie sztucznej inteligencji do ustalania priorytetów, alertów i raportów.
Jakie są trzy różne rodzaje narzędzi SIEM?
Narzędzia SIEM mogą być instalowane lokalnie (na serwerze organizacji), w chmurze (hostowanej przez dostawcę chmury) i hybrydowo (połączenie obu).
Jaka jest różnica między SIEM a SIEM nowej generacji?
Podczas gdy SIEM obejmuje automatyzację opartą na wstępnie zdefiniowanych regułach, SIEM nowej generacji obejmuje AI, uczenie maszynowe i zaawansowaną automatyzację, dzięki czemu może szybciej rozwiązywać problemy i aktywnie wykrywać zagrożenia.
Jak nazywa się narzędzie SIEM firmy Google?
Narzędzie SIEM Google nosi nazwę Google Security Operations. Obejmuje oparte na chmurze narzędzie SIEM, ujednoliconą platformę, skalowalną infrastrukturę i analizę zagrożeń.
Jakie są ramy dla przepływów pracy z użyciem agentów?
Ramy dla przepływów pracy z użyciem agentów obejmują zestaw narzędzi i struktur służących do tworzenia autonomicznych agentów AI do wykonywania skomplikowanych, wieloetapowych zadań.
Jakie są najczęściej stosowane ramy dla agentów?
Najczęściej używane struktury agentyczne to LangChain, LangGraph i Microsoft AutoGen.
Czym jest agentyczne bezpieczeństwo AI?
Agentyczne zabezpieczenia AI wykorzystują autonomicznych agentów AI do podejmowania decyzji i inicjowania reakcji na zagrożenia bezpieczeństwa, przy starannym monitorowaniu.
Czym jest agentyczna technologia AI?
Agentyczna technologia sztucznej inteligencji to autonomiczny system sztucznej inteligencji, który jest przeszkolony w celu osiągnięcia określonego celu bez konieczności nadzoru ze strony człowieka.
Jakie są zagrożenia związane z agentyczną sztuczną inteligencją?
Agentyczna sztuczna inteligencja może stwarzać ryzyko, takie jak podatność na zagrożenia, względy etyczne, ograniczona kontrola lub niewłaściwe wykorzystanie.
Czy agentyczna sztuczna inteligencja jest prawdziwa?
Tak. Istnieją autonomiczne systemy sztucznej inteligencji (AI), które podejmują decyzje i działania bez interwencji człowieka.