SIEM工具在威胁检测中的作用

网络威胁已变得非常复杂，检测它们需要的不仅仅是安装防病毒软件并期望最好的结果。现代攻击跨越多个系统，持续数天或数周，并且经常使用合法的凭据和工具来避免检测。安全团队需要能够连接其整个基础设施中同时发生的数千个事件的技术。

这些平台充当安全运营的分析大脑，从您的技术环境中收集大量数据，并应用智能在噪音中识别真正的威胁。

安全信息和事件管理工具的功能

SIEM工具的核心功能是聚合来自您技术环境中每个来源的安全数据——防火墙、服务器、端点、应用程序、云平台和其他安全工具。它们将这些数据规范化为一致的格式，关联相关事件，应用检测规则和分析，并在识别出潜在威胁时提醒安全团队。

可以将SIEM工具想象为：在建筑物各处安装安全摄像头，与安装带有监控系统的摄像头之间的区别，后者能在可疑活动发生时提醒警卫。摄像头（您的单个安全工具）捕捉正在发生的事情，但监控系统（SIEM）同时分析所有这些信息流，以识别需要注意的问题。

核心威胁检测能力

日志聚合与规范化

威胁检测的基础是全面的数据收集。SIEM工具从您基础设施中的数百或数千个来源收集日志和事件。一个大型企业每天可能会从防火墙、身份验证系统、数据库、应用程序、云服务和无数其他系统生成数千万条日志条目。

原始日志数据来自不同供应商的不同格式。一个系统将登录失败记录为“身份验证失败”，另一个记录为“无效凭据”，第三个记录为“登录被拒绝”。SIEM工具将不同的数据规范化为一致的格式，以便可以一起比较和分析来自不同来源的事件。这种规范化是繁琐但必不可少的工作，它实现了有效的关联。

实时事件关联

SIEM工具最有价值的功能是关联相关事件以揭示攻击模式。单个事件可能看似无害，但当与其他活动相关联时，它们清楚地表明了攻击。

考虑以下场景：用户三次未能通过VPN进行身份验证，然后成功登录。三十秒后，该帐户访问了它从未接触过的文件服务器，并下载了500兆字节的数据。每个单独的事件可能不会触发警报，但该模式——登录尝试失败后出现异常访问和大量数据传输——清楚地表明帐户被盗用和潜在的数据窃取。

行为分析

现代SIEM工具使用行为分析来建立正常活动的基线，然后在出现显著偏差时发出警报。系统了解到特定用户通常在办公时间从某些位置登录，访问特定系统，并产生可预测的网络模式。

当行为偏离这些规范时——从未知位置登录、访问超出正常模式的系统或在非典型时间进行数据传输——SIEM工具会标记这些异常以供调查。这种基于行为的方法可以捕获基于签名的检测所遗漏的威胁，特别是使用被盗凭据和合法管理工具的攻击。

威胁情报集成

领先的SIEM平台集成了威胁情报源，提供全球近期攻击的入侵指标。当您的系统与已知的恶意IP地址通信、下载与恶意软件签名匹配的文件或表现出与已记录的攻击活动一致的行为时，威胁情报会提供即时上下文。

这种集成意味着您的组织可以从集体安全知识中受益，而不必独立发现每个威胁。威胁情报极大地提高了检测速度和准确性。

高级检测技术

用户和实体行为分析

高级SIEM工具集成了UEBA功能，该功能使用机器学习来理解用户、系统和应用程序的正常行为模式。与寻找特定模式的基于规则的检测不同，UEBA识别异常，而无需确切知道它们正在寻找什么。

UEBA在检测内部威胁、被盗用的帐户和使用有效凭据并缓慢移动以避免触发传统警报的高级持续性威胁方面特别有效。系统了解每个实体的正常情况，然后标记值得调查的显著偏差。

威胁狩猎支持

除了反应性警报之外，这些工具还支持主动的威胁狩猎，即分析师主动搜索隐藏威胁的指标。SIEM工具提供了查询能力、数据可视化和调查功能，这些是威胁狩猎者寻找已逃避自动检测的复杂攻击者所需要的。

威胁狩猎通常涉及假设驱动的调查——“如果攻击者入侵了管理员帐户会怎样？在我们的数据中那会是什么样子？”——然后进行分析以确认或反驳假设。SIEM工具提供了使狩猎变得实用的数据访问和分析能力。

多阶段攻击检测

复杂的攻击分阶段展开：侦察、初始入侵、权限提升、横向移动和目标执行。每个阶段可能涉及不同的系统，并且相隔数天或数周发生。

SIEM工具在较长时间内保持关联上下文，即使活动之间相隔很长时间，也能跟踪攻击在这些阶段中的进展。

这种长期关联揭示了那些行动缓慢、恰恰是为了避开寻找快速恶意活动序列的检测系统的耐心攻击者。

评估SIEM工具

关键选择标准

在进行SIEM工具比较时，有几个因素将有效的解决方案与那些会让您的团队感到沮丧的方案区分开来：

• 数据收集能力：它能与您的特定安全工具、应用程序、云平台和基础设施集成吗？全面的可见性取决于从每个相关来源收集数据。
• 关联引擎能力：关联逻辑有多复杂？它能连接跨长时间段的事件吗？它支持复杂的多条件规则吗？
• 可扩展性：它能处理您当前以及随着发展增长的数据量吗？当日志量超过某些阈值时，一些工具会难以应对，导致性能问题或数据丢失。
• 分析与报告：它是否提供您的分析师所需的调查工具、可视化和报告？用户体验直接影响分析师的生产力和效率。
• 威胁情报集成：它支持哪些情报源？情报集成到检测工作流程中的无缝程度如何？
• 自动化能力：它能自动化常规调查任务和响应操作吗？自动化对于有效处理警报量越来越必要。

部署考虑

SIEM工具可以部署在本地、云端或作为混合部署。基于云的解决方案提供更快的部署速度，消除了基础设施管理，并提供了弹性可扩展性。本地部署提供完全控制，并且出于某些行业的监管原因可能是必需的。

诚实地考虑您团队的能力。一个强大的SIEM工具如果您的团队缺乏有效操作它的技能，那将是毫无用处的。一些解决方案需要深厚的技术专长，而其他解决方案则优先考虑技能水平各异的安全团队的可用性。

对安全运营的影响

提高检测速度和准确性

使用SIEM工具的组织比依赖单个安全工具和手动分析的组织持续更快地检测到威胁。自动关联和警报在几分钟或几小时内识别攻击，而不是数天或数周。这种速度上的减少极大地限制了攻击者在被检测和遏制之前所能完成的任务。

检测准确性也显著提高。通过关联事件和应用行为分析，这些工具比审查单个工具警报的分析师更有效地区分真正的威胁和良性活动。这种减少误报的准确性意味着安全团队将时间花在调查真正的威胁上，而不是追逐虚假的问题。

增强取证调查

当安全事件发生时，调查人员需要确切了解发生了什么、攻击者如何进入、他们访问了什么以及他们是否仍然存在。SIEM工具提供了进行全面取证所需的全面数据和调查能力。

分析师可以查询历史数据，追溯攻击者的活动以识别初始入侵载体，向前追踪攻击路径以查看所有受影响的系统，并确定哪些数据可能已被访问或窃取。如果没有集中式日志记录和强大的查询工具，这种取证能力几乎是不可能的。

合规与审计支持

许多法规要求安全监控、事件检测能力和日志保留。PCI-DSS、HIPAA、SOX、GDPR和其他框架规定了SIEM工具提供的能力。这些平台通过自动化报告和安全控制的文档化证据，帮助组织证明合规性。

审计跟踪功能确保每个安全事件都被记录并保留所需的时间，提供监控和事件响应活动的可验证证据。

现代安全的基础

SIEM工具已成为安全运营的基础技术，因为它们解决了一个根本问题——有太多的安全数据需要人工手动分析。

通过聚合来自整个环境的数据、关联相关事件、应用行为分析并集成威胁情报，这些平台揭示了否则将隐藏在噪音中的威胁。

对高质量SIEM工具的投资通过更快的威胁检测、更有效的调查以及证明符合安全要求而获得回报。

随着威胁变得更加复杂，IT环境变得越来越复杂，对于认真保护其数字资产的组织来说，这些能力变得越来越必要。