Security Data Lake vs. SIEM: Was ist der Unterschied?

Mit Hilfe von SDL und SIEM können Unternehmen große Mengen an Sicherheitsdaten verarbeiten. In diesem Beitrag werden wir uns genauer ansehen, was SDL und SIEM sind, wie sie funktionieren und vieles mehr.

Angesichts zunehmender Cyber-Bedrohungen benötigen Unternehmen leistungsstarke Sicherheitstools, um ihre Daten zu verwalten und zu schützen. Zwei wichtige Technologien, die ihnen dabei helfen können, sind Security Data Lakes (SDL) und Security Information and Event Management (SIEM)-Systeme. Mit Hilfe von SDL und SIEM können Unternehmen große Mengen an Sicherheitsdaten verarbeiten. Diese beiden Tools funktionieren jedoch auf unterschiedliche Weise, und Sie müssen diese Unterschiede verstehen, um entscheiden zu können, welche Lösung für Ihr Unternehmen die bessere ist.

In diesem Beitrag werden wir uns genauer ansehen, was SDL und SIEM sind, wie sie unterschiedlich funktionieren und wie Sie entscheiden können, welche Lösung für Ihr Unternehmen besser geeignet ist.

Was sind Security Data Lakes?

Ein SDL ist ein zentraler Speicherort oder ein zentralisiertes Repository, das riesige Mengen an Sicherheitsdaten eines Unternehmens enthält. Diese Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Firewall-Protokollen, Netzwerkverkehr oder Benutzeraktivitäten gesammelt. Wie der Name schon sagt, ist ein SDL wie ein Gewässer: Es kann Daten aus vielen Strömen oder Quellen aufnehmen.

Ein SDL speichert diese Daten in ihrer Rohform, unabhängig davon, ob sie strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sind. Es kann auch mit anderen Sicherheits Analyse-Tools integriert werden, um einen zentralen Speicherort für alle Sicherheitsdaten bereitzustellen, die bei Bedarf analysiert werden können.

Architektur eines Sicherheits-Data-Lakes

Ein Security Data Lake besteht aus mehreren wichtigen Komponenten.

1. Datenerfassung

Die Datenerfassung ist Teil des Data Lake, der für die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen zuständig ist. Zu dieser Ebene gehören

• ein Log-Collector, der Logs von Servern und Endpunkten erfasst;
• eine Stream-Verarbeitungsplattform für Echtzeit-Datenströme (z. B. Apache, Kafka, Amazon, Kinesis); und
• eine API-Integration zur Erfassung von Daten aus Cloud-Umgebungen oder Sicherheitstools.

Das Ziel hierbei ist es, so viele Rohdaten wie möglich für die spätere Verarbeitung und Analyse zu sammeln.

2. Datenspeicherung

Die Datenspeicherschicht ist für die Speicherung der gesammelten Daten an einem zentralen Ort verantwortlich. Dieser Speicher muss groß und skalierbar sein, da Sicherheitsdaten schnell anwachsen können. Häufig wird ein Tool wie Amazon S3 verwendet.

3. Datenverarbeitung

Die Datenverarbeitungsebene des SDR ist für die Bereinigung und Organisation der gespeicherten Daten verantwortlich, um sie nutzbar zu machen. Dieser Prozess umfasst die Umwandlung der Daten in ein Format, das leichter zu analysieren ist.

4. Datenverwaltung

Dieser Teil der Architektur stellt sicher, dass die Daten im See ordnungsgemäß und sicher behandelt werden. Die Datenverwaltung umfasst Regeln für die Nutzung und Zugänglichkeit der Daten.

5. Datenschutz

Dieser Teil kümmert sich um die Sicherheitskontrollen, die Datenverschlüsselung und die automatische Überwachung. Er warnt Sie, wenn Unbefugte auf die Daten zugreifen oder wenn ein autorisierter Benutzer verdächtige Aktivitäten ausführt.

6. Analytik und maschinelles Lernen

Diese Funktion ist in SDL integriert und ermöglicht komplexe und fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen, um Muster und potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Dies ist der größte Vorteil von Sicherheits-Data-Lakes, da sie dabei helfen, versteckte Risiken aufzudecken, die ein herkömmliches System übersehen würde.

Was ist SIEM?

SIEM ist ein Sicherheitssystem, das dazu dient, sicherheitsrelevante Daten eines Unternehmens in Echtzeit zu sammeln, zu überwachen, zu korrelieren und zu analysieren. Es verfügt über eine Alarmfunktion, die auf Regeln und vordefinierten Konfigurationen basiert und auf einer einzigen Plattform läuft. SIEM-Systeme sammeln diese Daten aus vielen Quellen, wie z. B.

• Firewalls,
• Bedrohungserkennungssysteme wie Netzwerk-Erkennung und -Reaktion (NDR) Endpunkt-Erkennung und -Reaktion (EDR) und
• Antivirenprogramme.

Anschließend verwenden sie die konsolidierten Daten, um mögliche Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und schließlich rangierte Warnmeldungen oder Warnungen an die Sicherheitsteams zu senden.

Darüber hinaus konzentriert sich SIEM stärker auf die Erfüllung von Compliance-Vorgaben wie NIST, DSGVO, HIPAA und PCI, indem es Aufzeichnungen über Sicherheitsereignisse für regulatorische Zwecke führt.

SIEM-Lösungen gibt es in zwei Formen:

• Traditionelle SIEMs: Diese sammeln hauptsächlich Protokolldaten und generieren Warnmeldungen. Auch wenn SIEMs wertvolle Erkenntnisse liefern, erfordern sie menschliches Eingreifen, um festzustellen, ob die Bedrohung real ist.
• SIEMs der nächsten Generation: Diese neuere Version von SIEM nutzt KI und maschinelles Lernen für ihre Datenanalyse. Diese Version ist im Vergleich zu traditionellen SIEMs schneller und genauer.

SIEM-Architektur

Ein SIEM-System besteht in der Regel aus den folgenden Komponenten:

• Datenerfassung
• Normalisierung und Korrelation
• Erweiterte Analysen
• Echtzeitüberwachung und Alarmierung
• Protokollverwaltung
• Integration der Reaktion auf Vorfälle

Schauen wir uns jedes einzelne genauer an.

1. Datenerfassung

Genau wie ein SDL beziehen SIEM-Systeme Daten aus verschiedenen Sicherheitstools und -konfigurationen. SIEMs konzentrieren sich jedoch häufig auf ereignisbasierte Daten wie Protokolle und Warnmeldungen.

2. Normalisierung und Korrelation

Nach dem Sammeln der Daten sortieren und standardisieren SIEMs diese. Das bedeutet, dass sie in ein einheitliches Format gebracht werden, um die Auswertung zu vereinfachen. Anschließend verknüpft das System die Daten und sucht nach Zusammenhängen oder Mustern zwischen Ereignissen, die auf eine Sicherheitsbedrohung hindeuten könnten. Hier muss der Administrator einige vordefinierte Regeln festgelegt haben, um Warnmeldungen zu versenden, wenn ein bestimmter Trend erkannt wird

3. Erweiterte Analysen

SIEMs—insbesondere moderne—sind mit KI und maschinellem Lernen integriert, um die Erkennung von Bedrohungen zu verbessern. Dieser Prozess geht Hand in Hand mit dem Normalisierungs- und Korrelationsbereich des Systems. Mit dieser Funktion können SIEMs komplexe Analysen der normalisierten Daten durchführen.

4. Echtzeitüberwachung und Alarmierung

Eine der Stärken von SIEM ist die Fähigkeit, sofortige Warnmeldungen auszugeben. Während das System die Daten überprüft, kann es bei ungewöhnlichen oder risikobehafteten Ereignissen Alarm auslösen, sodass die Sicherheitsteams sofort Maßnahmen ergreifen können.

5. Protokollverwaltung

Für Audits oder Ermittlungszwecke speichern SIEMs Protokolle nicht nur sicher, sondern pflegen sie auch.

6. Integration der Reaktion auf Vorfälle

SIEMs der nächsten Generation sind mit SOAR-Tools (Security Orchestration, Automation and Response) integriert, um die Reaktion auf Vorfälle zu automatisieren.

Was ist der Unterschied zwischen einem Security Data Lake und einem SIEM?

Obwohl sowohl SDL als auch SIEM bei der Verwaltung von Sicherheitsdaten helfen, dienen sie langfristig unterschiedlichen Zwecken und weisen auch unterschiedliche Merkmale auf.

Merkmale

• SDL: Dieses System kann alle Arten von Daten (strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte) verarbeiten und eignet sich hervorragend für Langzeitanalysen. Es ermöglicht komplexe Analysen und die Anwendung von Machine-Learning-Modellen zur Erkennung versteckter Bedrohungen.
• SIEM: Dieses System konzentriert sich hauptsächlich auf die Echtzeitüberwachung und Alarmierung auf der Grundlage vordefinierter Regeln. Es eignet sich hervorragend für die sofortige Erkennung von Bedrohungen, kann jedoch bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten eingeschränkt sein. Darüber hinaus wird es häufig zur Aufzeichnung von Sicherheitsereignissen für regulatorische Zwecke verwendet.

Implementierung

• SDL: SDL ist relativ einfach zu implementieren. Es ist außerdem sehr flexibel, da es große Datenmengen ohne komplexe Integration verarbeiten kann. Normalerweise erfordert SDL keine komplexe Konfiguration, da es in der Regel keine Einschränkungen hinsichtlich der Art der Daten gibt, die es erfassen kann. Aus diesem Grund akzeptiert es alle Dateitypen, Protokolle und Informationen, die relevant sein könnten. Darüber hinaus werden häufig standardisierte Erfassungstools für die Datenerfassung verwendet. SDL eignet sich hervorragend für die langfristige Datenspeicherung und -analyse.
• SIEM: Im Allgemeinen sind diese Systeme schwieriger zu implementieren, insbesondere in einer komplexen Umgebung. SIEM kann eine Herausforderung darstellen, da es die Integration mit verschiedenen Datenquellen und Sicherheitssystemen wie Firewalls, IDS/IPS, Servern und Anwendungen erfordert. Es sind umfangreiche Konfigurationen und Anpassungen erforderlich, um die Daten aus den verschiedenen Quellen zu normalisieren. Außerdem sind umfassende Sicherheitskenntnisse erforderlich, insbesondere für die Erstellung und Definition von Regeln für das System. SIEM ist ideal für die Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen und die Erstellung von Compliance-Berichten.

Kosten

• SDL: SDL ist wesentlich kostengünstiger. Es bietet gegenüber SIEM einen Vorteil bei Objektspeicherlösungen wie Azure Blob, IBM Cloud Object Storage, Amazon S3 und anderen, die oft kostengünstiger sind. Bei einem SDL zahlen Sie hauptsächlich für die genutzte Rechenleistung. SDLs können Sicherheitsdaten auch über viele Jahre hinweg speichern, während ein typisches SIEM-System Daten weniger als ein Jahr lang aufbewahrt. Unternehmen mit begrenzten Ressourcen könnten sich für ein SDL entscheiden.
• SIEM: Diese Systeme sind in der Regel teurer. Der Anbieter berechnet Ihnen die Kosten auf der Grundlage des Datenvolumens, der Benutzer oder sogar der angeschlossenen Geräte, was zu höheren Kosten führt. Unternehmen, die diese Lösung einsetzen möchten, sollten auch die Implementierungskosten für spezialisiertes Fachwissen einkalkulieren. Die Wartung dieses Systems ist teuer, da es eine kontinuierliche Feinabstimmung, Regelaktualisierungen und Hardware-Upgrades erfordert. Große Unternehmen mit erfahrenen Sicherheitsteams bevorzugen möglicherweise SIEM.

Vorteile

• SDL: Dieses System bietet tiefere und gründlichere Einblicke in Sicherheitsdaten, indem es maschinelles Lernen und komplexe Analysen ermöglicht. Es eignet sich auch ideal für die langfristige Datenspeicherung und bietet einen umfassenden Überblick über die Sicherheitslage eines Unternehmens.
• SIEM: Dies ist ideal, um Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und Sicherheitsteams zu alarmieren. Es ist auch wertvoll für die Erfüllung von Compliance-Anforderungen oder Audits.

Security Data Lake vs. SIEM: Entscheidende Unterschiede

Sehen wir uns nun den Vergleich zwischen den beiden Systemen genauer an.

Funktion	Sicherheit Data Lake	SIEM
Datenverarbeitung	Verarbeitet strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten	Verarbeitet in erster Linie strukturierte Ereignisdaten
Skalierbarkeit	Ist für große Datenmengen hochgradig skalierbar	Skaliert mäßig mit Ereignisdaten
Echtzeit-Erkennung	Nicht in erster Linie für die Echtzeit-Erkennung konzipiert, aber diese Funktion kann integriert werden	Für die Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen entwickelt
Analysen	Unterstützt komplexe Analysen und maschinelles Lernen	Verwendet vordefinierte Regeln und Warnmeldungen mit einigen maschinellen Lernverfahren
Datenaufbewahrung	Ideal für die langfristige Speicherung	Auf kurzfristige Datenaufbewahrung beschränkt
Kosten	Günstiger und mit Cloud möglicherweise noch günstiger	Teurer; in der Regel abonnementbasiert oder Lizenzgebühren

Vor- und Nachteile von Security Data Lake und SIEM

Sehen wir uns nun die Vor- und Nachteile der Tools genauer an.

Vorteile von Security Data Lake

• Echtzeit-Bedrohungserkennung: Ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen.
• Schnelle Amortisation: Da alle Sicherheitsdaten zentralisiert sind, lassen sich Antworten auf wichtige Sicherheitsfragen viel schneller finden.
• Flexibilität: Es akzeptiert jede Datenquelle und jedes Datenformat.
• Kosteneffizienz: Es nutzt Cloud-Speicher und reduziert so die Kosten.
• Erweiterte Analysen: Es unterstützt maschinelles Lernen und KI-gesteuerte Erkenntnisse.
• Langfristige Datenspeicherung: Es speichert Daten über Jahre hinweg und kann die Einhaltung von Vorschriften unterstützen.
• Threat Hunting: Es ermöglicht die proaktive Erkennung von Bedrohungen im Netzwerk oder in den Systemen des Unternehmens.
• Echtzeit- und Stapelverarbeitung: Es ermöglicht die Verarbeitung von Daten in Echtzeit und im Batch-Verfahren.

Nachteile von Security Data Lakes

• Herausforderungen beim Datenmanagement: Es ist schwierig, die Datenqualität aufrechtzuerhalten, da der SDL sowohl relevante als auch irrelevante Daten aufnimmt.
• Integrationsschwierigkeiten: Die Integration in bestehende Systeme kann aufgrund uneinheitlicher Herstellerunterstützung, Netzwerkinfrastruktur usw. eine Herausforderung darstellen.
• Probleme mit der Datenqualität: Eine schlechte Datenqualität beeinträchtigt die Genauigkeit der Analyse.
• Erfordert Fachwissen im Bereich Data Science: Für eine optimale Nutzung sind die Fachkenntnisse eines Datenwissenschaftlers erforderlich.

Vorteile von SIEM

• Echtzeit-Bedrohungserkennung: Es identifiziert Bedrohungen, sobald sie auftreten.
• Vordefinierte Regeln und Warnmeldungen: Es automatisiert die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen auf der Grundlage vordefinierter Regeln.
• Compliance-Berichterstattung: Es eignet sich hervorragend für die Compliance- und Audit-Berichterstattung.
• Reaktion auf Vorfälle: Es ermöglicht eine optimierte Reaktion auf Vorfälle und deren Verwaltung.
• Benutzerfreundliche Oberfläche: Moderne SIEM-Systeme verfügen über eine intuitive Benutzeroberfläche für Sicherheitsteams.
• Integration mit anderen Tools: SIEMs lassen sich nahtlos in andere Sicherheitstools wie NDR und EDR integrieren.

Nachteile von SIEM

• Begrenzte Datenmengen: Es ist in erster Linie für die Verarbeitung strukturierter Ereignisdaten ausgelegt.
• Hohe Falsch-Positiv-Rate: Dieses System generiert viele unnötige Fehlalarme.
• Hohe Lizenzgebühren: Dieses System ist sowohl hinsichtlich der Lizenz- als auch der Wartungsgebühren teuer.
• Begrenzte Datenspeicherung: Daten werden nur für kurze Zeiträume (z. B. 90 Tage) gespeichert.
• Abhängig von der Log-Qualität: Die erfassten Logs müssen aufgrund von Datenqualitätsproblemen bereinigt und aus Gründen der Genauigkeit standardisiert werden.

Wie man sich zwischen Security Data Lake und SIEM entscheidet

Die Wahl zwischen SDL und SIEM hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens, seiner Größe und seinem Budget ab.

Die meisten kleinen Unternehmen entscheiden sich aufgrund der geringen Kosten und der hohen Flexibilität für zukünftiges Wachstum wahrscheinlich für einen SDL.

Mittlere Unternehmen können einen hybriden Ansatz in Betracht ziehen, da moderne SIEMs die Integration mit einem SDL ermöglichen. Dies schafft ein Gleichgewicht zwischen Kosten, Skalierbarkeit und Funktionen.p>

Aus Gründen der Auditierung und Compliance sollten große Unternehmen auf jeden Fall beide Tools in Betracht ziehen – SDL für Skalierbarkeit und erweiterte Analysen und SIEM für die Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen und Compliance-Berichte –, da sie mit riesigen Datenmengen zu tun haben.

Best Practices für Security Data Lakes

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Sicherheit und Integrität der in einem SDL gespeicherten Daten zu gewährleisten. Im Folgenden finden Sie einige Best Practices, die Sie befolgen sollten.

• Sensible Daten sollten mit Verschlüsselungsalgorithmen geschützt werden, wenn sie über das Internet oder Netzwerke übertragen werden sowie wenn sie auf Geräten, Servern oder Speichersystemen gespeichert sind. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten selbst bei einem Datenleck unlesbar bleiben.
• Weisen Sie den Zugriff auf Daten und Ressourcen basierend auf den Rollen der Benutzer in Ihrem Unternehmen zu und beschränken Sie ihn, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen bestimmte Daten und Systeme anzeigen, bearbeiten oder verwalten können.
• Implementieren Sie Netzwerksegmentierung und -isolierung, indem Sie das Netzwerk in sichere, isolierte Bereiche unterteilen, um unbefugten Zugriff zu beschränken und Angriffsflächen zu reduzieren.
• Datensicherungen sollten an sicheren und separaten Orten gespeichert werden.
• Stellen Sie sicher, dass Sie die entsprechenden Vorschriften wie HIPAA einhalten.
• Führen Sie regelmäßig Schulungen zum Sicherheitsbewusstsein für die Mitglieder Ihrer Organisation durch.

SIEM-Best Practices

Die Implementierung eines SIEM-Systems erfordert eine sorgfältige Planung. Hier finden Sie Best Practices zur Optimierung der Leistung Ihres SIEM.

• Entscheiden Sie, ob Ihr SIEM innerhalb Ihrer Organisation (lokal) oder cloudbasiert (Anbieter) gehostet werden soll oder ob Sie einen hybriden Ansatz (lokal plus Anbieter) wählen. Ihre Entscheidung sollte auf den Anforderungen Ihrer Organisation in Bezug auf Sicherheit, Skalierbarkeit und Budget basieren.
• Rufen Sie relevante Protokolldaten ab, aggregieren, normalisieren und standardisieren Sie sie.
• Konfigurieren Sie Ihr SIEM ordnungsgemäß, um Fehlalarme herauszufiltern, Bedrohungen zu priorisieren und relevante, umsetzbare Warnmeldungen in Echtzeit an das Sicherheitsteam zu senden. Dadurch werden Störsignale reduziert und die Effizienz der Reaktion optimiert.
• Aktualisieren Sie die Regeln zur Erkennung von Bedrohungen in Ihrem SIEM, um zu wissen, auf welche Sicherheitsbedrohungen Sie achten müssen, wie Sie diese identifizieren und das Sicherheitsteam alarmieren können.
• Automatisieren Sie sich wiederholende Sicherheitsaufgaben, verwalten und synchronisieren Sie integrierte Systeme und implementieren Sie die Verarbeitung von Vorfallreaktionen. Dadurch hat das Sicherheitsteam mehr Zeit, sich auf übergeordnete Sicherheitsanalysen und Entscheidungsfindungen zu konzentrieren.

Abschließende Gedanken

Sowohl SDL- als auch SIEM-Systeme spielen eine wichtige Rolle beim Schutz eines Unternehmens vor Cyberbedrohungen und -angriffen. Welche Lösung für Ihr Unternehmen die richtige ist, hängt von Ihren Anforderungen ab. Wenn Sie eine tiefgehende, langfristige Analyse wünschen, sollten Sie ein SDL-System in Betracht ziehen. Wenn Ihnen die Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen wichtiger ist, ist möglicherweise ein SIEM-System die richtige Wahl. Berücksichtigen Sie die Stärken und Schwächen der einzelnen Lösungen, damit Sie die für die Sicherheitsstrategie Ihres Unternehmens am besten geeignete Wahl treffen können.

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FAQs

Kann ich einen Security Data Lake und SIEM zusammen verwenden?

Ja, viele Unternehmen verwenden beide Tools. Dies wird als hybrider Ansatz bezeichnet, bei dem der SDL in erster Linie zur Speicherung großer Datenmengen für die Langzeitanalyse verwendet wird, während das SIEM für die Bereitstellung von Echtzeit-Warnmeldungen eingesetzt wird.

Wie lange dauert die Einrichtung eines Security Data Lake?

Die Einrichtung eines SDL kann mehrere Wochen oder sogar Monate dauern, je nach Komplexität und Größe der erforderlichen Infrastruktur, der vorhandenen Infrastruktur, dem Technologie-Stack und den Tools.

Was ist kostengünstiger: ein Security Data Lake oder SIEM?

SDL ist wesentlich kostengünstiger. Bei SDL zahlen Sie hauptsächlich für die genutzte Rechenleistung. SIEMs sind in der Regel teurer. Die Kosten richten sich nach dem Datenvolumen, der Anzahl der Benutzer oder sogar den angeschlossenen Geräten, was zu höheren Kosten führt. Außerdem erfordert SIEM eine kontinuierliche Feinabstimmung, Regelaktualisierungen und Hardware-Upgrades.