La evolución y el futuro de SIEM: integración de análisis avanzados e inteligencia artificial para mejorar la ciberseguridad
La gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) es una solución proactiva de ciberseguridad diseñada para detectar y responder a las vulnerabilidades y los ataques en línea en un entorno empresarial. Inicialmente, los desarrolladores diseñaron SIEM como una herramienta de administración de registros para el cumplimiento y la auditoría. Ahora se usa ampliamente en las organizaciones para la detección, investigación y respuesta avanzadas de amenazas. SIEM es un escalón crucial en el cinturón de herramientas de ciberseguridad.
Lo que comenzó como una herramienta de administración de registros se ha convertido en una sofisticada red de procesos y herramientas de ciberseguridad que ayudan a las empresas a detectar y responder a las amenazas antes de que interrumpan las operaciones comerciales. A medida que las amenazas evolucionan, el SIEM también debe mejorar y mantenerse al día. La introducción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ha cambiado radicalmente el panorama de la ciberseguridad y seguirá ayudando a los investigadores de amenazas a satisfacer las demandas futuras.
Desarrollo histórico de SIEM
Los investigadores de amenazas diseñaron las primeras versiones de SIEM hace más de 20 años para recopilar información de varias herramientas de TI a fin de dar sentido a las numerosas amenazas. En ese momento, los recursos de TI recopilaban datos y generaban registros. Aun así, estaban desconectados, por lo que un profesional de seguridad tardó un tiempo en combinar la información para obtener una imagen completa. Ninguna herramienta por sí sola puede recopilar datos de firewalls, software de detección de intrusos, conmutadores, registros de red, dispositivos y enrutadores.
A principios de la década de 1990, aparecieron los primeros sistemas de detección de intrusiones (IDSE), pero no estuvieron exentos de limitaciones. Estos programas utilizaban un conjunto de reglas para evaluar el tráfico de red y detectar amenazas conocidas. El problema era que el software generaba muchos falsos positivos, lo que hacía perder tiempo y dinero. IDses agregó otro recurso al rompecabezas ya desconectado. Los investigadores de amenazas reconocieron la necesidad de combinar todos estos registros en una herramienta útil e identificar los eventos procesables, y así nació SIEM.
Los productos SIEM cambiaron la seguridad de la red al recopilar datos de varias fuentes y traducirlos en un esquema común para crear reglas y correlacionar la información proveniente de diferentes registros. Una característica destacada fue la incorporación del análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA), que añadió una capa de datos adicional para extrapolar los problemas de seguridad. Otras iteraciones iniciales incluyen ArcSight SIEM y SOAR.
Estos revolucionarios sistemas de seguridad permitieron a los profesionales de ciberseguridad identificar las amenazas en tiempo real y priorizar y evaluar las montañas de datos provenientes de firewalls, programas antivirus e IDS.
Las primeras herramientas de SIEM venían con algunas limitaciones bastante amplias, como informes básicos y paneles de control escasos. Carecían de sofisticación y no eran escalables. Estas primeras herramientas incluían desencadenantes vulnerables basados en reglas que los actores de amenazas podían manipular fácilmente. Otro inconveniente considerable era la lentitud en el procesamiento de cada etapa de la detección de amenazas (recopilación de datos, definición de políticas, reglas y umbrales, revisión de alertas y análisis de anomalías), lo que hacía imposible una respuesta proactiva. Muchas de estas tareas requerían la intervención humana, lo que llevó aún más tiempo.
Soluciones SIEM modernas han recorrido un largo camino y tienen la ventaja de utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para ampliar sus capacidades. Sin embargo, aún existen algunos obstáculos.
SOAR + Inteligencia de amenazas
La idea detrás de SIEM surgió de combinar la gestión de la información de seguridad (SIM) y la gestión de eventos de seguridad (SEM), ofreciendo un enfoque más dinámico de la ciberseguridad. El análisis de los datos procedentes de todas estas herramientas de seguridad y TI y de los propios eventos permitió obtener información sobre las amenazas y los comportamientos de los piratas informáticos. A pesar de la evolución de SIEM, persisten desafíos que requieren aún más cambios, y parte de la solución radica en la inteligencia artificial y la analítica avanzada.
El primer gran problema es la sobrecarga de datos. La mayoría de las organizaciones manejan volúmenes de datos y usuarios que pueden sobrecargar fácilmente los sistemas y obstaculizar la eficacia de los sistemas SIEM. Una empresa típica experimenta miles de millones de eventos al día. Si bien algunos sistemas han seguido el ritmo de los cambios, solo algunos pueden gestionar el enorme volumen de datos desde todos los ángulos.
La creciente escala de los desafíos de ciberseguridad ha reducido los recursos (tanto humanos como técnicos). Los datos han pasado de terabytes a petabytes de la noche a la mañana. Incluso los grandes equipos de profesionales de la seguridad necesitan ayuda para mantenerse al día con esa escala, lo que crea la necesidad de soluciones más avanzadas que puedan tomar el relevo y automatizar muchas de las tareas de seguridad manuales.
Otro problema es la evolución de las ciberamenazas. Los rápidos cambios y las ciberamenazas cada vez más sofisticadas desafían las soluciones SIEM tradicionales, que los diseñadores diseñaron inicialmente con un modelo específico en mente. Estos sistemas deben ser más flexibles, capaces de cambiar rápidamente y adaptarse a los cambios en el panorama de amenazas a medida que se producen. Hay muchas necesidades de mejora en este sentido.
Los profesionales de SIEM deben trabajar en la integración de SIEM con varias herramientas y sistemas de seguridad que necesitan más uniformidad. Cuando solo había unas pocas soluciones, era fácil abarcarlas todas. Ahora, el mercado está repleto de dispositivos, soluciones de software y recursos de seguridad, todos los cuales deben integrarse perfectamente con los sistemas SIEM. Además de una mejor integración, estas soluciones deben adaptarse a ataques más sofisticados con técnicas de detección y evasión integradas.
En términos de análisis retrospectivo y forense, el tiempo es fundamental. Las soluciones SIEM actuales tardan demasiado en analizar la gran cantidad de datos recopilados. Por lo tanto, los clientes deben reducir el almacenamiento de datos a solo los últimos 90 días o, si el presupuesto lo permite, el cliente puede conservar los seis meses anteriores en lugar de los de un año.
Almacenar todos esos datos para revisarlos tiene un costo. Resulta frustrante para los clientes y los profesionales de la ciberseguridad que lleve tanto tiempo analizar los datos e identificar una amenaza mientras aún está activa en la red, lo que provoca problemas. En muchos casos, el análisis forense puede tardar semanas en completarse.
Los clientes con presupuestos más grandes pueden almacenar más datos. Pero con el tiempo, lo eliminarán y lo archivarán. Sin embargo, recuperar esos datos cuando hay motivos para investigar, por ejemplo, dentro de dos años, puede complicar las cosas. No solo será caro, sino que también podría competir con el sistema SIEM activo que ya está en funcionamiento, lo que obligaría a utilizar un segundo sistema de implementación para desarchivar los datos antiguos de forma rápida y sencilla. Su SIEM actual está orientado a monitorear las amenazas actuales, lo que resulta en sistemas redundantes y costosos.
Los líderes del sector, como Anomali, están trabajando arduamente para cambiar el estado actual del arte mediante la integración de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la analítica avanzada para resolver algunos de estos problemas y mejorar la eficiencia de las soluciones de SIEM. Un ejemplo es la automatización y respuesta de la orquestación de seguridad (SOAR), que utiliza las API para integrar las herramientas de seguridad con las soluciones de SIEM, lo que mejora aún más sus capacidades. El objetivo de SOAR es acelerar la detección y la respuesta a las amenazas para contener una crisis antes de que se vuelva inmanejable y costosa.
El papel de la IA y la analítica avanzada en SIEM
Debido a los problemas mencionados anteriormente, la inteligencia artificial y la analítica avanzada están ocupando un lugar central en la búsqueda de una solución. La llegada del big data y las opciones de almacenamiento de bajo costo ayudaron a que SIEM fuera más eficiente. Por ejemplo, Amazon S3 y otros proveedores resolvieron el problema del almacenamiento a largo plazo de los datos archivados.
En 2015, se introdujeron la IA y el aprendizaje automático para mejorar aún más el SIEM. El análisis de macrodatos y el aprendizaje automático se integraron en las herramientas de SIEM para procesar rápidamente volúmenes de datos mucho mayores sin necesidad de una evaluación manual. La detección de amenazas de día cero y los patrones de ataque de amenazas nuevas y conocidas mejoró considerablemente. Además, estas tecnologías abrieron la puerta a la implementación de herramientas SIEM en entornos basados en la nube. La inteligencia artificial y el análisis avanzado ofrecen a los profesionales de ciberseguridad una capacidad de procesamiento más rápida, una detección de amenazas más eficiente y experiencia en la identificación de patrones de ataque. Como estas herramientas de IA pueden procesar más datos más rápido que un humano, también mejoran drásticamente la precisión y la productividad.
Un área en la que la IA está haciendo grandes avances en las aplicaciones de seguridad es la detección automatizada de amenazas. La automatización impulsada por la IA mejora el proceso de detección de amenazas complejas y emergentes. Un sistema SIEM mejorado con IA bien diseñado puede identificar y alertar al personal de seguridad sobre las amenazas mucho más rápido que un investigador de amenazas humano.
Un ejemplo podría ser un sistema SIEM diseñado para detectar tácticas sofisticadas de ingeniería social en correos electrónicos de suplantación de identidad. A medida que los atacantes evolucionan, los correos electrónicos se vuelven más legítimos sin la mala gramática y el mal inglés habituales. Una herramienta de IA correctamente activada podría detectar anomalías menores, marcarlas como spam e impedir que entren en una red. Un humano puede dejarse engañar, pero un sistema automatizado puede detectar pequeños matices que indican una amenaza.
La IA también se utiliza para el análisis predictivo a fin de prever y mitigar posibles brechas de seguridad. Al automatizar la actividad y los comportamientos de los usuarios, el sistema podría frustrar una intrusión al monitorear a miles de usuarios a la vez, en busca de patrones de ataque específicos.
Por ejemplo, si el sistema detecta que un usuario en particular inicia sesión a una hora extraña del día e intenta acceder a áreas específicas de la red, la herramienta de inteligencia artificial podría bloquear el inicio de sesión de ese usuario hasta que un profesional de seguridad pueda investigar más a fondo.
La gestión mejorada de datos es otra área en la que la IA promueve los esfuerzos de ciberseguridad. Los datos aumentan a un ritmo asombroso; la IA puede clasificar de manera más eficiente grandes cantidades de información e identificar amenazas. La IA utiliza la potencia informática para procesar grandes cantidades de datos y puede limpiarlos para corregir los datos con formato incorrecto y eliminar los duplicados para ayudar a evitar falsos positivos.
La inteligencia artificial también tiene la capacidad de separar los datos esenciales de los no esenciales, lo que hace que el monitoreo de datos sea más eficiente. A medida que aumente la cantidad de datos, la IA también tendrá que evolucionar y utilizar una mayor potencia de cálculo y métodos evolutivos para gestionar más información y extrapolar solo lo que sea útil.
Aunque la IA no es nada nuevo, el último y mayor avance es ChatGPT, que es de lo que todo el mundo habla. Hay un frenesí en todos los sectores, incluida la seguridad, por encontrar formas de utilizar modelos lingüísticos de gran tamaño para mejorar la eficiencia. En este momento, ChatGPT tiene la capacidad de analizar un documento o información y producir un resumen de calidad a nivel humano de esa información. Los humanos también pueden mantener conversaciones con ChatGPT, hacer preguntas y obtener respuestas seguras. Sin embargo, hay una salvedad: ChatGPT está en pañales y puede proporcionar respuestas incorrectas aunque crea que son correctas.
Por lo tanto, es más seguro confiar pero verificar cuando se usa ChatGPT para cualquier cosa esencial. Dicho esto, ChatGPT puede acortar la curva de aprendizaje y automatizar tareas complejas. Por ejemplo, los profesionales de amenazas deben ser programadores de SQL y saber cómo aprovechar varios lenguajes de consulta para hacer su trabajo de manera eficiente.
Chat GPT puede hacer que sea más rápido y fácil para los recién llegados hacer preguntas y obtener respuestas sin tener que aprender el lenguaje de programación. En general, los modelos lingüísticos y de inteligencia artificial están transformando la funcionalidad y la accesibilidad de los sistemas SIEM, lo que afecta principalmente a la velocidad, la eficacia y el éxito.
La IA también afecta a amenazas específicas, lo que hace que la ciberseguridad sea más eficiente. Por ejemplo, los ataques de suplantación de identidad se dirigen a personas y empresas a través de correos electrónicos engañosos. Las herramientas de seguridad con IA integrada pueden conectarse a estos servidores de correo electrónico, detectar correos electrónicos de suplantación de identidad de forma más rápida y sencilla, y bloquearlos o ponerlos en cuarentena para que nunca lleguen al usuario.
En cuanto a los ataques de ransomware, la IA ayuda de diferentes maneras. Por ejemplo, las empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático integrados en la IA para detectar automáticamente patrones y anomalías mucho más rápido que los profesionales de la seguridad humana. Además de la supervisión y la detección, los expertos en ciberseguridad también emplean la inteligencia artificial para responder automáticamente a las amenazas sin intervención humana.
Además de la gran cantidad de soluciones SIEM que existen, algunos proveedores de seguridad también ofrecen soluciones especializadas como EDR (Endpoint Detection and Response), que es la seguridad del host que monitorea un punto final en busca de posibles amenazas. Si la IA detecta algún problema de seguridad, desencadena automáticamente una respuesta basada en un conjunto de reglas predefinidas. A medida que la IA aprende, añade más reglas a la mezcla. Otro ejemplo son los productos de correo electrónico que se centran específicamente en la detección de correos electrónicos de suplantación de identidad. Los manuales de SOAR son un tipo de especialización en la que el proveedor codifica las prácticas de una empresa. El problema con esto es que alguien tiene que entrevistar manualmente a cada empresa y codificarlo en el producto para un cliente específico. Estos libros de jugadas se consideran una función auxiliar del SIEM.
Casos prácticos y aplicaciones en el mundo real
Dicen que una imagen vale más que mil palabras. Los estudios de casos a menudo revelan secretos del mundo de SIEM que no se pueden ver de otra manera. Los detalles de los problemas del mundo real y la forma en que SIEM los resuelve ofrecen una perspectiva más profunda.
Caso práctico I: Inteligencia de amenazas centralizada
Recientemente, Anomali proporcionó un Solución basada en SIEM a un importante cliente de servicios financieros en el Reino Unido. La empresa cuenta con 25 000 empleados, 100 de los cuales trabajan en SecOps. El cliente quería centralizar la inteligencia sobre amenazas y, al mismo tiempo, respaldar una larga lista de integraciones premium de terceros. Su solución SIEM actual no podía gestionar la cantidad de información que ingresaba al sistema, lo que limitaba la eficacia de su equipo de seguridad.
Anomali aceleró el proceso de detección y respuesta de semanas a minutos al mejorar la infraestructura de seguridad de la empresa mediante integraciones SOAR de QRadar, Splunk, Intezer y ThreatWorx (a través de ThreatStream). Estas herramientas ayudaron a su equipo de SecOps a contextualizar las amenazas y automatizar los flujos de trabajo de seguridad, lo que frustró eficazmente los ataques antes de que llegaran. La solución final permite al cliente identificar qué actores de amenazas y malware podrían estar atacándolos al correlacionar todo el tráfico a través de estos protocolos de seguridad centralizados.
Caso práctico II: Se resolvió el sistema SIEM desconectado de Blackhawk
Blackhawk Network Holdings es una empresa privada en las industrias de tarjetas de débito prepagas, tarjetas de regalo y pagos. Su plataforma de inteligencia de amenazas era un mosaico de herramientas reunidas, pero ninguna de ellas se integró en su solución SIEM ni pudo proporcionar suficiente contexto en torno a los indicadores de compromiso para comprender su posible impacto.
Como empresa financiera, Blackhawk era naturalmente un objetivo para los atacantes. Aunque utilizaban muchas plataformas de seguridad para la inteligencia de amenazas y la gestión de eventos, cada una tenía su propio panel de control y ninguna de ellas estaba integrada con SIEM ni se comunicaba entre sí. Recibían miles de alertas a diario, y el personal de seguridad dedicaba una cantidad excesiva de tiempo a evaluar y analizar las amenazas. El equipo tenía dificultades para mantenerse al día con las respuestas. Se dirigieron a Anomali en busca de una solución.
Anomali implementó su solución ThreatStream® para sincronizar la inteligencia procesable sobre amenazas con sus alertas de SIEM, integrando fuentes de amenazas dispares en un panel único, fácil de usar y comprensible. La solución también ofreció a Blackhawk Network Holdings el contexto en torno a los IOC para entender qué era importante y qué no. Mediante un sistema de consolidación, integración, correlación y detonación, Anomali reunió todo en un solo lugar para que el equipo de Blackhawk pudiera centrarse en las amenazas y los problemas críticos y responder más rápido.
Tendencias futuras en SIEM
La tecnología ha estado en el tren bala durante muchos años y continúa evolucionando rápidamente. SIEM revolucionó la ciberseguridad al consolidar los datos procedentes de diversas fuentes, organizarlos y analizarlos para identificar las amenazas y responder a ellas. A medida que aumentaba el volumen de datos y las amenazas evolucionaban para hacerse más sofisticadas, era necesario ponerse al día con los esfuerzos de SIEM. Los modelos SIEM modernos utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) para resolver estos problemas y afrontar con confianza los desafíos futuros.
Las soluciones SIEM basadas en IA automatizan la recopilación, la normalización y el análisis de los datos. Basándose en el aprendizaje automático y los macrodatos, el sistema de inteligencia artificial puede examinar de forma rápida y eficiente volúmenes de datos para detectar amenazas de forma proactiva y responder a ellas automáticamente antes de que se conviertan en un incidente de seguridad. La IA convierte a SIEM en un centinela que protege a la empresa y minimiza la posibilidad de que se produzcan brechas de seguridad o ataques antes de que ocurran.
Un ejemplo sería el de una empresa que utiliza la IA con SIEM para supervisar, detectar y responder a las amenazas: un colectivo de piratas informáticos intenta acceder a los servidores de la empresa. El motor ML ha aprendido los patrones de este grupo de hackers y sabe qué buscar para identificar las amenazas. Tan pronto como implementan su procedimiento estándar para violar la red de la empresa, la IA detecta su presencia y toma medidas para evitar la violación. Los programas antivirus y antimalware son otras formas en que la IA detecta amenazas y minimiza los daños al poner en cuarentena los archivos y el software que considera peligrosos.
Otra área de interés es la integración con las tecnologías emergentes. Históricamente, SIEM y SOAR eran entidades independientes. SIEM se encarga de la supervisión y la detección, y SOAR se encarga de la respuesta. Los vendedores han estado adquiriendo empresas SEIM o SOAR para ofrecer ambas caras de la moneda, pero las tecnologías siguen divididas en soluciones independientes, lo que las hace menos eficaces.
El futuro consiste en crear productos desde cero con una combinación de SIEM y SOAR que utilicen la inteligencia artificial y el análisis predictivo desde el principio. Ahora, tenemos soluciones totalmente integradas que lo hacen todo: monitorear, detectar y responder, y todo funciona en conjunto sin problemas.
SIEM se integrará con el aprendizaje automático, la cadena de bloques y el IoT para una seguridad integral. Constantemente aparecen nuevos programas, dispositivos y soluciones. Por lo tanto, las soluciones SIEM deberán ser lo suficientemente flexibles como para incluir tecnologías que no existen hoy pero que existirán mañana. Agregar estos recursos sobre la marcha debe ser simple y efectivo.
El mayor cambio en las soluciones SIEM del futuro es un cambio de enfoque de una postura reactiva a una proactiva. El objetivo de los sistemas SIEM modernos es identificar y mitigar automáticamente las ciberamenazas antes de que ocurran, al tiempo que se minimiza la necesidad de supervisión transaccional por parte de un analista de amenazas. Si bien se ha exagerado la preocupación por la posibilidad de que la IA sustituya a los humanos, el escenario más probable es una combinación de IA y humanos, en la que la IA gestione los procesos de bajo nivel y los analistas capacitados se centren en los desafíos estratégicos de nivel superior.
La IA también está afectando a las soluciones de SIEM al cambiar la interfaz de usuario y aumentar la accesibilidad. Las herramientas generativas como ChatGTP combinadas con NLP (procesamiento del lenguaje natural) facilitan a los analistas la formulación de una pregunta de seguridad en un lenguaje sencillo y la obtención de una respuesta inmediata, independientemente de la complejidad de la pregunta.
Las herramientas de inteligencia artificial más avanzadas pueden clasificar miles de millones de puntos de datos (ahora medidos en petabytes) para obtener una respuesta en cuestión de segundos, en lugar de días. Por lo tanto, la IA tiene el potencial de reducir la curva de aprendizaje con lenguajes de consulta patentados, haciendo que los sistemas SIEM sean más accesibles para una gama más amplia de usuarios. Los profesionales de la seguridad no tendrán que ser programadores ni entender los lenguajes que supervisan. La IA y la PNL pueden hacer el trabajo pesado por ellos.
La respuesta automatizada a las amenazas es una de las áreas más cruciales de las futuras mejoras que se esperan en las herramientas SIEM. La IA en los sistemas de detección puede simplificar el enfoque de respuesta a incidentes y la gestión de amenazas, eliminando la necesidad de sistemas separados, una programación exhaustiva y, en muchos casos, incluso la intervención humana. Si bien la IA siempre puede responder más rápido que un experto en seguridad, los humanos (como se mencionó anteriormente) deben estar al tanto.
El aprendizaje automático, basado en macrodatos, tiene un alcance cada vez mayor. Los sistemas SIEM basados en inteligencia artificial avanzan rápidamente y aumentan sus capacidades para perfilar amenazas, detectar anomalías y crear reglas sobre cómo es el comportamiento normal y qué se considera una amenaza.
La privacidad de los datos y el cumplimiento normativo son otra área en la que entrarán en juego las mejoras futuras. No es ningún secreto que los gobiernos, especialmente en Europa, dan prioridad a la privacidad y la seguridad, y las leyes correspondientes cambian constantemente. Las soluciones SIEM se están adaptando para cumplir con el creciente énfasis en la privacidad de los datos y las normas de cumplimiento normativo en todo el mundo. ¿Cómo lo hacen sin comprometer la eficacia?
El desafío se presenta cuando la ley establece que no se puede mirar algo aunque sea necesario por motivos de seguridad. Por ejemplo, en algunos países, los correos electrónicos de los empleados son privados, aunque sean correos electrónicos de la empresa y ordenadores portátiles de la empresa. Por lo tanto, como profesional de la seguridad, aunque no puede leer los correos electrónicos de las personas cuando los reciben los usuarios para detectar ataques de suplantación de identidad, puede trasladar esa función al servidor, examinarlos tan pronto como lleguen antes de que se entreguen y poner en cuarentena cualquier correo electrónico sospechoso.
El papel de Anomali en el SIEM y las innovaciones emergentes
Anomali es líder en la industria de la seguridad y se centra en modernizar las operaciones de seguridad mediante inteligencia artificial, análisis avanzados y automatización. Nuestro objetivo es descubrir niveles incomparables de inteligencia de seguridad, la detección de amenazas, la gestión de la ciberexposición y la respuesta para mantener a nuestros clientes seguros. Lo logramos ayudando a los SoC globales a transformar sus sistemas para que sean más eficientes y rentables.
A medida que Anomali se adentra en el futuro, planeamos utilizar tecnologías emergentes como la IA, el aprendizaje automático y la analítica avanzada para mejorar aún más el SIEM en todas las áreas y abrir nuevos caminos con nuestras innovaciones.
Comprender cómo encaja SIEM en el ecosistema general de una empresa es una pieza crucial del rompecabezas. Otros factores que afectan el futuro de SIEM incluyen saber con precisión quiénes son los clientes y los proveedores y cómo intercambiamos información con ellos de forma segura. Examinar todos los casos de uso es una forma eficaz de determinar qué incluir y qué ignorar.
Los clientes primero deben entender su objetivo para el sistema y, después, cómo van a hacer un seguimiento de su éxito. Estos son los ingredientes para crear soluciones SIEM futuristas que funcionan para el cliente. Otro problema es determinar si tenemos los registros correctos para proporcionar la información necesaria y si administramos las herramientas que generan estos registros. Si no es así, ¿necesitamos establecer una relación con otro departamento o integrar un sistema entre dos o más herramientas para obtener toda la información necesaria para tomar una decisión informada sobre los datos?
Sin la IA y la escalabilidad de la nube, estos problemas no son manejables para un analista de seguridad, que tal vez pueda centrarse en 15 casos en una hora y dedicar solo cuatro minutos a cada uno. Si alguno es grave, tardará aún más en revisarlo. Las herramientas necesarias para eliminar todo ese trabajo y brindarle respuestas instantáneas serán la próxima generación de SIEM.
La combinación de la detección con la respuesta a las amenazas es la clave para la mitigación oportuna de los ataques. Esto incluirá que los sistemas se comuniquen con otros sistemas y se comuniquen automáticamente para eliminar o bloquear a los usuarios malintencionados. La IA ayudará a eliminar el trabajo y empoderará a los analistas, al tiempo que hará que los análisis de seguridad sean más efectivos y asequibles.
El SIEM ha recorrido un largo camino desde su creación, y los investigadores de amenazas buscan constantemente nuevas formas de mejorar la detección y la respuesta a las amenazas. Afortunadamente, empresas como Anomali están abriendo nuevos caminos hacia una experiencia en línea más segura y protegida. Puedes contacta con nosotros hoy para obtener más información sobre cómo Anomali puede ayudarlo a mejorar sus capacidades de SIEM.
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