Cinco maneras en las que la IA hace que SIEM sea más inteligente, rápido y fuerte
La IA está transformando radicalmente los SIEM, desde la mejora de la recopilación y el enriquecimiento de datos hasta la racionalización de la detección, la investigación y la respuesta a las amenazas (TDIR).
A medida que las ciberamenazas se vuelven más sigilosas, los volúmenes de datos se disparan y los presupuestos de ciberseguridad se mantienen ajustados, según lo tradicional información de seguridad y gestión de eventos (SIEM) los sistemas se están quedando atrás. Los equipos de seguridad se ven abrumados por la enorme cantidad de datos y la complejidad de los ataques, y la escasez de profesionales de ciberseguridad cualificados hace que sea más difícil mantenerse al día. Con recursos limitados y herramientas anticuadas, es casi imposible detectar y responder eficazmente a las amenazas.
Los SIEM tradicionales luchan en un panorama de amenazas dinámico
El volumen, la velocidad y la sofisticación crecientes de las ciberamenazas están agotando la tecnología, y el problema solo va a empeorar. Antes de que se introdujera la inteligencia artificial (IA), los SIEM se basaban en reglas estáticas y analizadores de registros básicos, lo que obligaba a los analistas a definir y ajustar las reglas manualmente, lo que generaba un exceso de falsos positivos y fatiga por alertas.
Además, los SIEM no podían conectar automáticamente la actividad interna con los datos de amenazas externas, lo que dificultaba ver el panorama completo de las amenazas. Como resultado, las investigaciones y la búsqueda de amenazas requerían mucho tiempo, eran reactivas y requerían expertos altamente calificados, lo que retrasaba la contención de las amenazas y aumentaba el riesgo de daños.
Introduzca la IA.
Cómo la IA está transformando el SIEM
En el panorama actual de las amenazas, la IA no es algo que esté bien tener, es lo que separa las dificultades centros de operaciones de seguridad (SOC) de los de alto rendimiento. La IA crea una coalición unificada contra las amenazas avanzadas, lo que ayuda a los SOC a trabajar de manera más eficiente y a centrarse en las amenazas que importan.
Estas son cinco formas en las que la IA hace que SIEM sea más inteligente, rápido y fuerte.
1. Recolección, normalización y enriquecimiento de datos mejorados
El mayor impacto de la IA en las operaciones de seguridad es su capacidad para correlacionar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados. La IA está cambiando radicalmente la forma en que los SIEM recopilan, enriquecen y normalizan los datos, convirtiendo los registros sin procesar en inteligencia procesable.
Recopilación de datos
Las soluciones SIEM tradicionales se basan en configuraciones estáticas y formatos de registro predefinidos. Por el contrario, los SIEM impulsados por IA identifican e ingieren automáticamente los datos relevantes en un entorno complejo y en crecimiento. Esto incluye terminales, cargas de trabajo en la nube, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y plataformas de terceros. La IA se adapta en tiempo real a las nuevas fuentes y formatos de datos, lo que garantiza una visibilidad más amplia con menos esfuerzo manual.
Normalización de datos
Una vez ingeridos, los datos de los eventos vienen en innumerables formatos: algunos estructurados y otros no. La IA utiliza el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático (ML) para normalizar automáticamente los registros, los eventos y la telemetría. Esto permite que puntos de datos dispares (como los registros del firewall, la actividad de los usuarios o los flujos de red) se transformen en un esquema unificado, lo que reduce los errores y acelera el análisis.
Enriquecimiento de datos
Los datos sin procesar no tienen sentido sin contexto. La IA enriquece los eventos con inteligencia de amenazas, contexto de usuario, criticidad de los activos, geolocalización y más. La generación aumentada por recuperación (RAG) desempeña un papel clave. Equipa a los grandes modelos lingüísticos (LLM) con acceso en tiempo real a la inteligencia actual y a la telemetría de seguridad interna, lo que elimina las alucinaciones y garantiza respuestas contextuales y precisas. Con este enriquecimiento, se puede analizar un único evento de inicio de sesión con información más profunda, como:
- ¿Está la dirección IP en una lista de amenazas conocidas?
- ¿Es este un comportamiento normal para el usuario?
- ¿Se ha marcado recientemente este dispositivo por actividad sospechosa?
2. Priorización e informes de alertas en tiempo real
La IA impulsa la priorización de alertas en tiempo real mediante el uso del aprendizaje automático para analizar, correlacionar y puntuar de forma inteligente los eventos de seguridad, destacando las amenazas más críticas. La IA evalúa contextualmente cada alerta en función de la gravedad, la intención del actor, la explotabilidad, la actividad histórica, el contexto ambiental, el comportamiento del usuario y la inteligencia de amenazas en tiempo real. La IA asigna de forma dinámica las puntuaciones de riesgo y correlaciona eventos aparentemente menores con incidentes de alta fidelidad.
Al enriquecer las alertas con datos de amenazas externas, la IA reduce los falsos positivos y ayuda a los equipos de SOC a centrarse en las amenazas más urgentes. La IA no solo detecta anomalías, sino que se adapta a los entornos en evolución. El resultado es una priorización más inteligente, rápida y precisa, lo que permite a los equipos de seguridad responder a las amenazas reales en tiempo real.
3. Detección de anomalías
Los SIEM impulsados por IA crean una base de comportamiento normal entre usuarios, dispositivos y sistemas. Luego, detectan patrones, comportamientos o eventos que se desvían de esta línea de base, lo que indica posibles amenazas o incidentes de seguridad.
Las actividades anómalas pueden incluir actividades como:
- Un usuario que inicia sesión desde una ubicación diferente en un momento inusual
- Un empleado que descarga datos confidenciales
- Un servidor que genera un aumento en el tráfico de red sin motivo aparente
- Un nuevo proceso que se ejecuta en un punto final nunca antes visto
4. Investigaciones inteligentes
La IA acelera las investigaciones de amenazas al agilizar el análisis, reducir el esfuerzo manual y acelerar la toma de decisiones. Al utilizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los analistas de seguridad formulan preguntas complejas en un lenguaje sencillo, lo que evita la necesidad de una sintaxis de consulta especializada y permite una exploración más rápida.
La IA también proporciona resúmenes automatizados de los informes de inteligencia sobre amenazas vinculados a los datos de seguridad interna, lo que ayuda a los equipos a evaluar el riesgo y el impacto con mayor precisión. Durante las investigaciones, la IA enriquece los eventos con el contexto y sugiere automáticamente las posibles causas fundamentales o acciones de respuesta, lo que ahorra a los analistas horas de trabajo manual y mejora la precisión de la investigación.
5. Orquestación y respuesta de seguridad automatizadas
La IA se fortalece orquestación y respuesta de seguridad (SOAR) haciendo que la automatización sea más inteligente, rápida y adaptable. Los SIEM tradicionales se basan en guías estáticas, pero la IA agencial introduce agentes de toma de decisiones autónomos que pueden llevar a cabo de forma independiente flujos de trabajo de seguridad complejos, desde la detección hasta la respuesta.
Estos agentes de IA llevan a cabo investigaciones a gran escala al analizar los datos de telemetría, enriquecer las alertas con información sobre amenazas y ajustar las acciones de forma dinámica en función de los hallazgos en tiempo real. Pueden tomar medidas inteligentes, como aislar activos o bloquear dominios maliciosos después de confirmar las amenazas. Al automatizar las investigaciones que consumen mucho tiempo, la IA de las agencias reduce la carga de los analistas humanos y les ayuda a identificar, evaluar y responder más rápido.
La ventaja de Anomali AI: un SIEM ultramoderno unificado y con tecnología de inteligencia artificial
Solo Anomali integra la IA en toda su plataforma, desde la recopilación y el enriquecimiento de datos hasta la racionalización detección, investigación y respuesta a amenazas (TDIR). Mientras que otros están modernizando las herramientas antiguas con capacidades de inteligencia artificial, Anomali se ha diseñado específicamente con la inteligencia artificial en su núcleo para ofrecer visibilidad de extremo a extremo, mejorar el rendimiento de los analistas y permitir una verdadera defensa autónoma.
Anomali Análisis de Seguridad combina las funcionalidades principales de ETL, SIEM, SIEM de próxima generación, XDR, UBA y SOAR, y TIP en una plataforma unificada para ofrecer:
- Información contextual precisa al correlacionar automáticamente la información sobre amenazas externas con los datos de seguridad internos
- Menos falsos positivos gracias a la priorización de alertas impulsada por la IA
- Investigaciones más rápidas mediante la automatización del análisis de la causa raíz
- Respuesta acelerada a los incidentes mediante la optimización de los flujos de trabajo de los analistas
Anomali está redefiniendo el futuro de la detección, la investigación y la respuesta a las amenazas, incorporando la IA a la estructura misma de la ciberseguridad. En una era de atacantes más sigilosos, esto no es solo una ventaja, es una necesidad.
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