什么是 SIEM？

SIEM 如何工作

SIEM 收集并分析来自防火墙、服务器、云平台、网络设备和第三方工具等各种来源的安全数据。它将这些信息汇总到一个中央平台，以实时识别模式和异常活动。

然后将收集到的数据标准化为通用格式，使其更易于分析。它应用预定义的规则和算法来识别数据点之间的模式和关系，例如将失败的登录尝试与可疑的 IP 活动联系起来。

SIEM 可持续监控数据流中的异常、可疑行为或已知入侵指标 (IoC)。高级 SIEM 利用机器学习来检测异常模式，如异常用户活动或网络流量峰值。当发现潜在威胁时，SIEM 会根据严重性和紧迫性生成警报。

SIEM 根据预定义规则、机器学习洞察力和 威胁情报，为每个事件分配风险评分 。这有助于 SOC 团队重点关注高优先级威胁，减少误报。

许多 SIEM 平台与 SOAR 工具集成，可实现自动操作，如隔离受威胁设备、阻止恶意 IP 地址并向利益相关者发送警报。

存储历史日志和事件数据，使安全小组能够追踪攻击源，分析事件的时间轴和范围，并找出根本原因和漏洞。

生成的报告符合监管合规性要求（如 GDPR、HIPAA、PCI DSS）。这样就能深入了解安全性能，帮助组织改善整体态势。

了解 SIEM 工具如何提供组织信息安全的整体视图：什么是安全信息和事件管理工具？

SIEM 的主要功能和优势

安全运营中心 (SOC) 小组、IT 管理员和 托管安全服务提供商 (MSSP) 使用 SIEM 来维护各种规模组织的全面、弹性安全解决方案。

数据聚合和标准化

SIEM 收集各种来源的数据，并将其转换成统一格式，提供组织安全环境的全面视图。这种规范化使日志和数据集标准化，增强了对安全威胁的模式识别和异常检测。通过合并数据，SIEM 提高了监控的准确性，确保不会遗漏关键警报，并通过审计就绪的数据集支持合规性报告。

了解 SIEM 日志如何将原始数据转化为有意义的见解：什么是 SIEM 日志？

实时监控

定期监控网络流量和用户行为有助于组织快速识别可能预示着攻击或未经授权访问的异常活动。这种方法可以让安全小组迅速做出反应，防止数据泄露。

持续监控还能检测到可能躲过传统方法的细微或复杂攻击。先进的分析和机器学习技术可加强检测、识别新威胁并预测未来的漏洞。这一流程可保护敏感数据，并通过维护安全事件和响应的清晰记录来支持合规性。

威胁检测

SIEM 工具可帮助组织分析安全日志，发现网络攻击、内部威胁或违反规则的迹象。他们审查大量安全数据，检测可能表明存在漏洞的异常活动，重点关注用户行为变化等小问题。

这些系统利用威胁情报信息将已知的攻击模式与新行为进行比较。这提高了他们识别威胁和快速反应的能力，让安全小组获得实时警报和自动响应。SIEM 工具通过改进检测方法和使用最新的威胁信息，帮助组织做好应对不断变化的网络威胁的准备。

深入了解 SIEM 解决方案如何使 SOC 团队受益：什么是 SOC 中的 SIEM 解决方案？

事件响应

SIEM 系统有助于自动或手动应对安全威胁。事件响应 SIEM 的主要优势包括

• 更快地检测和遏制威胁。
• 通过自动化减少人工工作量。
• 通过高级分析提高准确性，减少误报。
• 加强 SOC 小组之间的协调。

通过自动化工作流程，SIEM 可以快速处理通知用户和遏制威胁等重复性任务，缩短响应时间并限制攻击扩散。手动响应可让安全分析师调查独特或必要的思想事件，确保响应符合每个特定威胁。

这种彻底的事件处理方法对于减少停机时间和降低安全问题对关键业务的影响至关重要。

探索 SIEM 工具如何简化安全流程并协助 SOC 小组：SIEM 工具如何让 SOC 团队受益？

合规性报告

SIEM 解决方案可持续收集大量数据并对其进行规范化处理，确保信息准确无误，并可随时用于合规性审计。最终，SIEM 解决方案所实现的简化流程可以提高合规性，并释放宝贵的资源，使安全小组能够专注于更具战略性的安全任务。

通过自动报告流程，SIEM 可以帮助组织：

• 通过生成审计就绪报告，简化遵守监管要求（如 GDPR、 HIPAA、 PCI DSS
• 减轻 IT 和合规性团队的沉重负担。
• 避免人工数据编译的潜在隐患，因为人工数据编译往往会导致错误或遗漏。
• 保持全面的审计跟踪，这对于向监管机构证明合规性和问责制至关重要。

了解 SIEM 软件如何帮助组织管理安全相关数据：什么是安全信息和事件管理软件？

人工智能和 ML 在 SIEM 中的作用

现代 SIEM 工具使用人工智能和机器学习 (ML) 来实现以下功能

• 加强威胁检测
• 减少误报
• 帮助预测安全漏洞
• 随着时间的推移从数据中学习，提高准确性并减少不必要的警报
• 无需人工输入即可对威胁做出自动响应，使安全专家能够专注于更复杂的问题
• 深入了解潜在漏洞

探索人工智能和 ML 在现代 SIEM 中的变革性作用：人工智能和 ML 在现代 SIEM 解决方案中的作用是什么？

SIEM 集成

通过与防火墙、入侵检测系统和漏洞扫描仪等各种安全技术的无缝连接，SIEM 增强了更精确地检测和应对潜在威胁的能力。这一过程是通过从多个来源收集大量数据来实现的，从而确保顺利的互操作性，并提供对威胁状况的一致理解。

随着集成的进一步扩展，SIEM 系统通常与安全协调、自动化和响应（SOAR）平台配合使用。这种合作有助于实现安全任务的自动化，确保及时、充分地处理警报和潜在威胁。

这些进步简化了安全小组的运作，提高了组织整体安全状况的效率和响应能力。将 SIEM 与现有技术相结合，对于建立能够适应网络威胁动态性质的弹性防御机制至关重要。

了解 SIEM 系统如何与其他技术集成：什么是安全信息和事件管理（SIEM）集成？

SIEM 使用案例

SIEM 对各种规模的组织来说都是非常宝贵的工具，它提供了大量的使用案例，可增强组织的网络安全态势。

威胁检测和响应

• 实时威胁监控SIEM 系统可检测异常活动，如登录异常、横向移动或暴力攻击。
• 使用案例：通过监控异常文件加密活动检测勒索软件攻击。
• 好处快速识别安全漏洞并自动采取应对措施以减轻损失。
• 策略：
  • 根据常见攻击模式（如暴力攻击、权限升级）定义用例和关联规则。
  • 整合威胁情报馈送，丰富事件数据。
  • 利用机器学习检测异常。

内部威胁检测

• 行为分析：SIEM 可分析用户行为，标记异常活动，如在工作时间外访问敏感文件。
• 使用案例：识别试图将公司数据外泄到外部驱动器的员工。
• 好处防止内部人员恶意或疏忽造成的数据泄露。
• 策略：
  • 实施用户和实体行为分析（UEBA），监控用户活动。
  • 为正常行为设定基线，并对偏差触发警报。
  • 记录和分析特权账户活动。

高级持续威胁 (APT) 检测

• 模式识别：SIEM 系统可识别多阶段攻击，在这些攻击中，黑客会建立立足点并提升权限。
• 使用案例：识别攻击者在网络内进行侦察的细微迹象。
• 好处及早发现复杂、持久的攻击。
• 策略：
  • 使用多层关联规则识别长期攻击序列。
  • 监控端点、电子邮件和网络流量，查找细微的入侵迹象。
  • 利用外部威胁情报识别入侵指标 (IoC)。

法医调查

• 对数关联：SOC 团队可通过分析历史日志追踪事件源头。
• 使用案例：调查入侵事件，以确定攻击者如何进入以及攻击的范围。
• 好处改进事故后分析，提高防御能力。
• 策略：
  • 确保日志被编入索引并长期保存（根据监管要求）。
  • 使用高级搜索功能追踪事件源头。
  • 交叉关联多个来源的数据，进行根本原因分析。

端点监控和保护

• 全面的端点日志：SIEM 收集来自端点检测工具的数据，提供设备活动的统一视图。
• 使用案例：检测端点上与已知恶意 IP 通信的恶意软件。
• 好处通过集中监控增强端点安全性。
• 策略：
  • 将 SIEM 与端点检测和响应 (EDR) 工具相结合，提高可见性。
  • 设置恶意软件、未经授权访问和可疑文件更改警报。

云安全监控

• 云整合：现代 SIEM 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台集成，可监控云原生威胁。
• 使用案例：识别配置错误的存储桶或检测云环境中异常的 API 调用。
• 好处保护云基础设施，防止未经授权的访问和配置错误。
• 策略：
  • 将云原生 SIEM 工具与主要平台（如 AWS、Azure、GCP）集成。
  • 使用 API 和连接器实时监控云活动。

检测横向移动

• 网络流量分析：SIEM 跟踪流量模式，以识别网络内横向移动的攻击者。
• 使用案例：标记通常不互动的服务器之间未经授权的通信。
• 好处防止攻击者提升权限或访问关键系统。
• 策略：
  • 监控网络内的东西向流量，以发现异常通信模式。
  • 实施网络分割，限制横向移动。
  • 使用蜜罐等诱饵技术来识别攻击者。

网络钓鱼检测

• 电子邮件日志分析：SIEM 工具会分析电子邮件流量，找出网络钓鱼的迹象。
• 使用案例：识别向员工群发的带有恶意链接的网络钓鱼电子邮件。
• 好处降低凭证被盗和恶意软件感染的风险。
• 策略：
  • 监控电子邮件网关，分析标题是否存在欺骗或恶意链接。
  • 与威胁情报数据库交叉检查附件。

第三方风险监控

• 供应链安全：SIEM 系统会监控来自第三方供应商的访问日志，以检测异常活动。
• 使用案例：检测访问敏感内部系统的受损供应商账户。
• 好处防范外部合作伙伴带来的风险。
• 策略：
  • 通过日志关联监控第三方对关键系统的访问。
  • 执行严格的访问策略，实时监控供应商活动。

分布式拒绝服务 (DDoS) 检测

• 交通异常：SIEM 工具可监控表明存在 DDoS 攻击的异常网络流量峰值。
• 使用案例：检测旨在压倒网络应用程序的体积攻击。
• 好处可快速缓解问题，保持服务可用性。
• 策略：
  • 监控网络流量的体积峰值。
  • 使用速率限制和黑名单功能来减少攻击。

安全协调与自动化

• SOAR 能力：一些 SIEM 系统集成了安全编排、自动化和响应 (SOAR)，可执行自动播放程序。
• 使用案例：检测到恶意软件时自动隔离端点。
• 好处加快响应速度，减少人工工作量。
• 策略：
  • 将 SOAR 平台与 SIEM 集成，实现常用工作流程自动化。
  • 为隔离设备或通知利益相关者等重复性任务构建播放簿。

探索更多可提供重要见解的 SIEM 使用案例：什么是 SIEM 用例？

如何选择 SIEM 解决方案

选择 SIEM 解决方案时，要考虑部署选项：

• 本地部署与基于云：根据您的基础架构需求，选择自托管 SIEM 系统还是基于云的解决方案。
• 托管安全服务 (MSSP)：MSSP 为资源有限的组织提供部署和管理 SIEM 系统的专业知识。

实施 SIEM 的最佳实践

实施 SIEM 系统涉及几个关键性步骤，以确保其有效性并与组织的安全目标保持一致。

• 确定目标：从具体的使用案例开始，随着组织的成熟而扩展。
• 整合数据源：确保所有相关系统（如防火墙、端点、应用程序）都接入 SIEM。
• 定制关联规则：根据组织的独特风险和环境定制规则。
• 培训 SOC 团队：提供解读 SIEM 警报和使用高级功能的培训。
• 定期审查：持续优化配置和更新关联规则，以适应新的威胁。

了解有关 SIEM 实施的更多指导：什么是 SIEM 实施最佳实践？

SIEM 与其他安全解决方案的比较

网络安全世界充斥着许多工具，区分 SIEM 等解决方案和其他安全技术对于建立有效的防御策略至关重要。

XDR 与 SIEM

XDR 为威胁检测和响应提供了一种现代化的集成方法，涵盖更全面的数据源并提供实时功能。SIEM 更侧重于日志和事件管理、历史分析以及合规性报告。

在两者之间做出选择时，组织应考虑其具体的安全需求和现有的基础设施。许多组织结合使用 XDR 和 SIEM 来进行全面安全监控和事件响应。

了解 XDR 和 SIEM 在方法和范围上有何不同：SIEM 与 XDR 之间有何区别？

SOAR 与 SIEM

SOAR（安全协调、自动化和响应） 和 SIEM 是网络安全的重要组成部分。虽然各自的目的不同，但它们确实可以协同工作。

归根结底，SIEM 主要强调数据收集、监控和分析安全日志和数据。它能在检测到潜在安全问题时生成警报，而 SOAR 则能自动应对这些安全威胁，并管理由此产生的警报。一些 SIEM 解决方案包括基本的自动化功能，而某些 SOAR 平台则提供威胁情报。

深入探讨 SIEM 和 SOAR 工具之间的差异：SIEM 与 SOAR：有什么区别？

EDR 与 SIEM

EDR（端点检测和响应） 可监控服务器、工作站和移动设备，检测并响应安全事件，提供详细的端点保护。SIEM 收集并分析整个网络的安全事件，以评估安全状况。许多组织同时使用 EDR 和 SIEM。

了解如何利用 EDR 和 SIEM 来加强安全防护：EDR 与 SIEM 之间有何区别？

什么是云 SIEM？

云 SIEM 利用云基础设施为组织的整个网络提供可扩展、灵活、经济高效的安全监控和威胁检测。它可以集中并实时分析来自不同来源的大量安全数据，从而实现对威胁的快速检测和响应。

云 SIEM 解决方案具有更强的可扩展性、更便捷的部署和更高的可访问性，是现代、分布式和混合 IT 环境的理想选择。

了解与传统本地部署系统相比，云 SIEM 如何增强云环境的安全性：什么是云 SIEM？

SIEM 的演变

SIEM 的发展反映了网络安全环境从被动应对威胁到主动管理威胁的转变。现代 SIEM 解决方案注重自动化、人工智能驱动的洞察力和可扩展性，使组织能够有效应对当今复杂且快速变化的威胁。

1990s

随着企业接入互联网，仅靠防火墙已无法应对日益增长的威胁。安全小组需要一些工具来收集网络中的警报并对其进行优先级排序，因此，通过将日志管理（SIM）和实时监控（SEM）相结合，创建了 SIEM。

2000 年代初

最初的 SIEM 解决方案侧重于集中警报和合规性报告，但缺乏可扩展性，而且依赖于人工流程，限制了其有效性。

进步

随着时间的推移，SIEM 通过实时监控、高级分析和机器学习不断发展，实现了更快的威胁检测和响应。

今天

现代 SIEM 平台使用人工智能，并与 SOAR 等自动化工具集成，以简化工作流程，使其成为主动、高效的安全运营必不可少的工具。

SIEM 的未来

要知道，技术的变化和新的安全威胁将影响 SIEM 的未来。随着网络安全的持续改进，SIEM 解决方案也将进行调整，以有效检测、处理和应对新的威胁。

要化解当今的威胁，就必须采用全新的安全操作方法。SIEM 的未来可能由网络安全领域的几个严重性趋势和进展决定：

• 与人工智能和机器学习相结合
• 云原生和混合部署
• 用户和实体行为分析 (UEBA)
• 威胁情报整合
• 自动化和协调
• 增强用户体验和可视化
• 合规性和隐私管理
• 与扩展检测和响应 (XDR) 集成

了解 XSIAM 如何利用人工智能驱动的分析、自动化和协调功能重新定义传统 SIEM 功能：什么是 XSIAM？

SIEM 常见问题解答