Die SIEM-Architektur bildet das Rückgrat der Sicherheitsstrategie eines Unternehmens, indem sie die Erfassung, Korrelation und Analyse von Sicherheitsdaten in der gesamten IT-Umgebung erleichtert. Da SIEM-Systeme Echtzeit-Einblicke in alle potenziellen Sicherheitsvorfälle bieten, kann ein Unternehmen Bedrohungen schneller erkennen und somit viel schneller darauf reagieren oder sie abwehren.
Tatsächlich wurde kürzlich berichtet, dass mehr als 70 % der US-Unternehmen SIEM als die Antwort auf ihre Cybersicherheitsinfrastruktur betrachten. Angesichts der zunehmenden Komplexität von Angriffen war es noch nie so wichtig wie heute, sich bewusst zu machen, wie dringend eine solide und gut integrierte SIEM-Lösung benötigt wird.
In diesem Blogbeitrag untersuchen wir die Entwicklung, die wichtigsten Komponenten und Best Practices der SIEM-Architektur, fortschrittliche Verbesserungen der SIEM-Funktionen und die Zukunft dieser unverzichtbaren Technologie.
Die Entwicklung der SIEM-Architektur
Das Konzept der SIEM-Systeme hat sich seit ihrer Einführung stark weiterentwickelt. Als sie Anfang der 2000er Jahre erstmals entwickelt wurden, lag der Schwerpunkt von SIEM-Lösungen im Wesentlichen auf der Protokollverwaltung und der Berichterstattung zur Compliance. Die ursprüngliche Architektur war relativ einfach. Die Anforderungen an SIEM-Systeme entwickelten sich jedoch parallel zu den Cyberbedrohungen weiter.
Moderne IT-Infrastrukturen generieren Datenmengen, die herkömmliche SIEM-Systeme überfordern und zu Leistungseinbußen, verspäteter Erkennung von Bedrohungen und einer hohen Falsch-Positiv-Rate führen. Im Jahr 2018 gaben fast 93 % der Unternehmen an, dass sie sich von der Menge der Sicherheitswarnungen, die ihre SIEM-Systeme generierten, überfordert fühlten.
Die Antwort auf diese Herausforderungen liegt in einer modernen SIEM-Architektur mit hochmodernen Analysen, maschinellem Lernen und Bedrohungsinformationen für eine bessere Erkennung und Aktualität. Auch hier hat der Übergang von reinen On-Premise-Lösungen zu Cloud- und Hybridmodellen die SIEM-Architektur verändert, sodass sie nun eine gute Skalierbarkeit und Echtzeit-Fähigkeiten zur Bedrohungssuche bietet.
Wichtige Meilensteine in der Entwicklung von SIEM:
Anfang der 2000er Jahre: Einführung von SIEM mit Schwerpunkt auf Protokollverwaltung
Anfang der 2000er Jahre lag der Schwerpunkt von SIEM-Systemen in der Regel auf der Protokollverwaltung. Zu diesem Zeitpunkt erkannten Unternehmen die Notwendigkeit, Logdaten aus verschiedenen Quellen wie Firewalls, Intrusion Detection Systemen und Servern zu sammeln und an einem zentralen Ort zu speichern.
Diese frühen SIEM-Lösungen boten Sicherheitsteams einen zentralen Ort, an dem sie Logs speichern und abfragen konnten, um verdächtige Aktivitäten zu finden und forensische Analysen durchzuführen. Ihre Fähigkeiten waren jedoch eher begrenzt, da sie hauptsächlich Protokolldaten mit einigen grundlegenden Korrelationen aggregierten, um eine Warnung über einen möglicherweise auftretenden Sicherheitsvorfall auszugeben.
Mitte der 2010er Jahre: Aufkommen von Advanced Analytics und maschinellem Lernen in SIEM
Mitte der 2010er Jahre erreichte die Entwicklung von SIEM mit der Einführung von Advanced Analytics und maschinellem Lernen. Da Cyber-Bedrohungen immer raffinierter und mit herkömmlichen Methoden immer schwerer zu erkennen wurden, wurde es üblich, dass SIEM-Systeme Algorithmen für maschinelles Lernen enthielten, um große Datenmengen auf der Suche nach Mustern zu verarbeiten, die auf eine mögliche Sicherheitsbedrohung hindeuten.
Zu dieser Zeit entstand auch die User and Entity Behavior Analytics (UEBA), die es SIEM-Systemen ermöglichte, eine Norm für normales Verhalten festzulegen und Abweichungen davon zu erkennen, die auf Insider-Bedrohungen oder fortgeschrittene persistente Bedrohungen hindeuten könnten. Diese Funktionen verfeinerten die Erkennung von Bedrohungen weiter, indem sie Fehlalarme minimierten.
Ende der 2010er Jahre: Übergang zu cloudbasierten und hybriden SIEM-Architekturen
Echte Veränderungen in der SIEM-Architektur kamen schließlich Ende der 2010er Jahre, angetrieben durch echte cloudbasierte Lösungen und hybride Derivate. Unternehmen begannen, von lokalen Infrastrukturen zu Cloud-Diensten in großem Maßstab überzugehen, und SIEM-Systeme mussten ihre Angebote erneuern, um diese neuen Umgebungen zu unterstützen. Diese cloudbasierten SIEM-Lösungen waren wesentlich skalierbarer, flexibler und kostengünstiger und erleichterten es Unternehmen somit, das Sicherheitsmanagement in vielfältigen und verteilten IT-Landschaften durchzuführen.
Auch hybride SIEM-Architekturen rückten in den Vordergrund, da sie die Vorteile von lokalen und cloudbasierten Lösungen kombinieren: Unternehmen können die Kontrolle über sensible Daten behalten und gleichzeitig die Skalierbarkeit und die erweiterten Funktionen der Cloud nutzen. Hintergrund hierfür ist die Notwendigkeit, die Sicherheit in immer komplexeren IT-Umgebungen zu verwalten, die durch eine Mischung aus Cloud-, lokalen und hybriden Systemen normalisiert sind.
2020 und darüber hinaus: Integration mit KI und Automatisierung für eine verbesserte Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen
Ende der 2010er Jahre vollzog die SIEM-Architektur eine dramatische Wende. Während Unternehmen schnell von lokalen Infrastrukturen zu Cloud-Diensten übergingen, begannen die SIEM-Systeme, diese neuen Umgebungen zu integrieren. So konnten cloudbasierte SIEM-Lösungen eine viel größere Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz gewährleisten, um Unternehmen bei der Handhabung ihrer Sicherheit in diversifizierten und verteilten IT-Landschaften zu unterstützen.
Zu gegebener Zeit entstanden hybride SIEM-Architekturen mit integrierten lokalen und cloudbasierten Lösungen. Dadurch können Unternehmen sensible Daten in ihrem Besitz behalten und gleichzeitig die Skalierbarkeit und die fortschrittlichen Funktionen der Cloud nutzen. Dies wurde durch die Notwendigkeit vorangetrieben, die Sicherheit in einer zunehmend komplexen IT-Umgebung, lokalen und hybriden Systemen zu verwalten.
Was sind die Komponenten der SIEM-Architektur?
Die SIEM-Architektur ist robust und umfasst eine Reihe von Schlüsselkomponenten, die eine sehr wichtige Rolle bei der Gewährleistung einer umfassenden Sicherheitsüberwachung und Reaktion auf Vorfälle spielen. Das Verständnis der verschiedenen Komponenten ist daher für den Aufbau oder die Verbesserung einer SIEM-Lösung, die den Anforderungen der modernen Cybersicherheit gerecht wird, von entscheidender Bedeutung. In diesem Zusammenhang sind im Folgenden einige wichtige Komponenten einer robusten SIEM-Lösung aufgeführt.
1. Datenerfassung und -aggregation
Die Grundlage jedes SIEM-Systems ist die Datenerfassung und -aggregation, bei der Sicherheitsinformationen aus einer Vielzahl von Quellen abgerufen werden: Netzwerkgeräte, einschließlich Firewalls und Router, Server, Endpunkte und Anwendungen, einschließlich cloudbasierter Anwendungen. Moderne SIEM-Systeme sind für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt und aggregieren Protokolle in Echtzeit aus Hunderten bis Tausenden von Quellen.
Diese Fähigkeit ist wichtig, um sicherzustellen, dass alles erfasst und kombiniert wird und jedes potenzielle Sicherheitsereignis in der IT-Umgebung des Unternehmens erfasst wird. Sie ebnet auch den Weg für die Echtzeit-Datenaggregation, wodurch Sicherheitsvorfälle schnell und effizient erkannt werden können.
2. Normalisierung und Parsing
Der nächste wichtige Schritt nach der Erfassung ist die Normalisierung und das Parsing. Wenn Daten aus verschiedenen Quellen erfasst werden, liegen sie in der Regel in vielen verschiedenen Formaten vor. Diese Vielfalt an Protokollformaten erschwert die Analyse und Korrelation von Informationen. Während des Normalisierungsprozesses werden diese unterschiedlichen Protokollformate in ein standardisiertes Format umgewandelt, das für das SIEM viel einfacher zu verarbeiten ist.
Durch die Analyse werden die Protokolldaten weiter in gut strukturierte Elemente zerlegt, wodurch sich bestimmte Details innerhalb der Protokolle leicht identifizieren und analysieren lassen. Dies ist ein sehr wichtiger Schritt, da ohne Normalisierung und Parsing eine effektive Korrelation von Ereignissen aus verschiedenen Quellen nicht möglich wäre.
3. Korrelations-Engine
Die Korrelations-Engine ist wahrscheinlich der kritischste Teil eines SIEM-Systems, da hier der analytische Kern eines solchen Systems ausgeführt wird. Diese Engine verarbeitet die normalisierten Daten, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die andernfalls auf eine Sicherheitsbedrohung hindeuten würden. Sie könnte eine Korrelations-Engine ausführen, die in der Lage ist, mehrere fehlgeschlagene Anmeldeversuche auf verschiedenen Endpunkten innerhalb eines kurzen Zeitraums zu erkennen, was auf einen Brute-Force-Angriff hindeuten könnte. Moderne SIEM-Lösungen verwenden verschiedene Korrelationstechniken, um die Erkennung von Bedrohungen zu verbessern.
Die regelbasierte Korrelation stützt sich auf die vom Administrator oder anderweitig festgelegten Regeln, um im Falle der Erkennung eines ungewöhnlichen Musters einen Alarm auszulösen. Bei der Verhaltensanalyse wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Aktionen zu identifizieren, die nicht dem normalen Verhalten entsprechen. Darüber hinaus ist Threat Intelligence heute Teil der meisten SIEMs, wodurch die Korrelations-Engine Ereignisse innerhalb des Systems mit bekannten externen Bedrohungen abgleichen kann.
4. Alarmierung und Berichterstattung
Hier kommt den durch das SIEM-System generierten Warnmeldungen eine große Bedeutung zu, denn wenn die Korrelations-Engine einen potenziellen Sicherheitsvorfall identifiziert, hängt eine schnelle Abwehr der Bedrohung stark von diesen Warnmeldungen ab. Diese werden in der Regel an Sicherheitsanalysten weitergeleitet, die die Bedrohungen weiter untersuchen und darauf reagieren. In einigen Fällen können diese auch in Plattformen zur Reaktion auf Vorfälle oder sogar in automatisierte Reaktionen integriert werden, wodurch schnellere Reaktionszeiten bei kritischen Bedrohungen ermöglicht werden.
Eine effektive Alarmierung ermöglicht die sofortige Benachrichtigung der Sicherheitsteams im Falle einer gemeldeten Spur oder eines Problems, wodurch die Zeit für die Behebung einer Schwachstelle verkürzt wird. Weitere wichtige Funktionen des SIEM-Systems sind Berichte, die detaillierte Informationen zu Sicherheitstrends, dem Compliance-Status des Unternehmens und der allgemeinen Wirksamkeit der Sicherheitsmaßnahmen enthalten. In dieser Hinsicht wurden die meisten modernen SIEM-Systeme bereits um anpassbare Dashboards erweitert, mit denen Sicherheitsteams wichtige Indikatoren überwachen und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Berichte erstellen können.
5. Protokollverwaltung und -aufbewahrung
Zu den wichtigsten Anliegen der SIEM-Architektur gehören die Protokollverwaltung und -aufbewahrung im Hinblick auf Compliance und forensische Untersuchungen. Zu diesem Zweck sollten SIEM-Systeme Protokolle sicher speichern und bei Bedarf für Audits oder Untersuchungen zugänglich machen. Eine gute Protokollverwaltung umfasst die Organisation und Pflege von Protokollen in einer Weise, dass sie bei einem Vorfall oder Audit leicht abgerufen und analysiert werden können.Die Aufbewahrungsrichtlinien variieren je nach den spezifischen Branchenvorschriften. In Branchen wie dem Gesundheitswesen müssen Protokolle gemäß dem Health Insurance Portability and Accountability Act mindestens sechs Jahre lang aufbewahrt werden. Dies setzt voraus, dass ein SIEM-System Protokolle nicht nur sicher speichert, sondern auch für den vorgeschriebenen Zeitraum aufbewahrt, solange sie während dieser Zeit unverändert und ohne Verluste erhalten bleiben.
Bewährte Verfahren für die SIEM-Architektur
Die Implementierung einer SIEM-Lösung ist kein Kinderspiel, da sie nicht nur umfangreiche Vorüberlegungen, sondern auch eine sorgfältige Umsetzung erfordert. Wenn Sie das Beste aus Ihrer SIEM-Architektur herausholen möchten, sollten Sie die folgenden bewährten Verfahren beachten:
1. Klare Ziele definieren
Zunächst einmal sollte man wissen, warum man ein SIEM-System implementieren muss. Legen Sie genau fest, was Sie mit dem System erreichen wollen – ob es um Compliance, die Erkennung von Bedrohungen oder beides geht. Wenn Ihr Hauptanliegen beispielsweise die Einhaltung der Standards der DSGVO oder HIPAA ist, müssen Sie Ihr SIEM auf die Datenerfassung und Berichterstellung ausrichten, die den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.
Wenn Sie sich mit der Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen befassen, sollte die beste Konfiguration für Ihr SIEM so eingerichtet werden, dass Sicherheitsvorfälle aller Art in Echtzeit erkannt und darauf reagiert werden kann. Klar definierte Ziele führen zur richtigen Auswahl von Funktionen in SIEM, Datenquellen und Konfigurationen, sodass das System so optimiert wird, dass es alle individuellen Anforderungen und unterschiedlichen Herausforderungen Ihres Unternehmens erfüllt.
2. Priorisieren Sie Datenquellen
Nicht jedes Protokoll, das ein SIEM-System erfasst, ist für jedes Unternehmen gleich wichtig. Daher ist die Priorisierung von Datenquellen ein wesentlicher Aspekt, auf den sich eine SIEM-Lösung konzentrieren muss. Beispielsweise könnte Ihr Unternehmen besonders besorgt über Insider-Bedrohungen sein. Die Daten aus Identitäts- und Zugriffsmanagementsystemen und Endgeräten müssen priorisiert werden, da sie die Grundlage für wichtige Einblicke in das Benutzerverhalten und die Aktivitäten der Systeme bilden.
Dies würde eine angemessene Filterung ermöglichen, sodass das SIEM nicht mit irrelevanten Informationen überlastet wird und sich auf die Analyse der relevantesten Daten konzentrieren kann. In einem Bericht aus dem Jahr 2023 betonte Gartner, dass Unternehmen, die Datenquellen nach Risiko priorisieren, bei der Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen um 40 % effektiver sind, und wies damit auf die Bedeutung eines strategischen Datenmanagements hin.
3. Optimieren Sie Ihr SIEM regelmäßig
Ein SIEM-System muss kontinuierlich optimiert werden, um effektiv zu bleiben. Die regelmäßige Optimierung umfasst die Anpassung von Korrelationsregeln, die Aktualisierung von Bedrohungsdaten-Feeds und die Verfeinerung von Alarmschwellenwerten unter Berücksichtigung der aktuellen Bedrohungslage und Veränderungen im Unternehmen. Ohne regelmäßige Optimierung kann ein SIEM eine Vielzahl von Fehlalarmen auslösen oder neue Bedrohungen nicht korrekt erkennen. Diese Wartungsmaßnahmen tragen dazu bei, dass das SIEM auf tatsächliche Bedrohungen reagieren kann und gleichzeitig unnötige Alarme auf ein Minimum reduziert werden.
Regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen der Systemkonfiguration sorgen für eine Leistungsoptimierung, die die kontinuierliche Wirksamkeit der Funktionen zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen bestmöglich unterstützt.
4. Integration mit Bedrohungsinformationen
Durch Hinzufügen von Feeds externer Bedrohungsinformationen werden die Erkennungs- und Reaktionsfähigkeiten Ihres SIEM erheblich verbessert. Threat Intelligence liefert Kontextinformationen, die zum Verständnis verschiedener bekannter Bedrohungen beitragen, darunter IOCs und Taktiken, die Cyberkriminelle einsetzen. Kontextinformationen helfen dem SIEM-System, mögliche Bedrohungen viel genauer zu identifizieren und Fehlalarme zu reduzieren.Dies wird zusätzlich durch die Erweiterung der Fähigkeiten des SIEM ergänzt, interne Daten mit externen Bedrohungsindikatoren zu korrelieren, indem Bedrohungsinformationen integriert werden, wodurch genauere und umsetzbare Warnmeldungen verfügbar werden.
5. Skalierbarkeit sicherstellen
Unternehmen wachsen, und mit diesem Wachstum wächst auch die Menge der von ihnen generierten Protokolle und Sicherheitsereignisse. Die Skalierbarkeit der SIEM-Architektur ist für die Unterstützung des Datenwachstums von größter Bedeutung, sollte jedoch die Leistung nicht beeinträchtigen. Skalierbarkeit stellt sicher, dass das SIEM-System mit dem Wachstum des Unternehmens auch wachsende Datenmengen bewältigen und seine Effektivität aufrechterhalten kann.
Cloud-basierte SIEM-Lösungen bieten in dieser Hinsicht einen besonderen Vorteil, da sie Flexibilität und die Möglichkeit bieten, Ressourcen nach Bedarf nach oben oder unten anzupassen. Diese Skalierbarkeit unterstützt nicht nur die steigende Datenlast, sondern berücksichtigt auch die Zukunftssicherheit, wenn sich die Anforderungen des Unternehmens weiterentwickeln. Da Unternehmen skalierbare SIEM-Lösungen einsetzen, können sie sicherstellen, dass ihre Sicherheitsüberwachungs- und Reaktionsfähigkeiten auch langfristig robust und effizient bleiben.
Verbesserung der SIEM-Architektur mit SentinelOne
Herkömmliche SIEM-Systeme bilden eine gute Grundlage für die Sicherheitsüberwachung. Durch die Integration mit Tools der nächsten Generation, wie SentinelOne, können Sie Ihre Sicherheitsfunktionen auf die nächste Stufe heben. SentinelOne ist eine Endpoint-Detection-and-Response-Lösung, die sich mit KI und Automatisierung bei der Echtzeit-Erkennung, Analyse und Reaktion auf Bedrohungen befasst.
1. Echtzeit-Bedrohungserkennung
Das KI-SIEM SentinelOne Singularity™ ermöglicht eine nahtlose Echtzeit-Erkennung durch die Kombination fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen mit KI-gestützten Analysen. Ihr Unternehmen kann Bedrohungen nahezu in Echtzeit erkennen und so die Erkennungszeit von Stunden oder Tagen auf wenige Sekunden verkürzen. Eine schnelle Identifizierung von Bedrohungen ermöglicht ein rasches Handeln, wodurch die Auswirkungen der potenziellen Bedrohung begrenzt werden und ein neuer Standard für die Cybersicherheit in Unternehmen gesetzt wird.
2. Automatisierte Reaktionsfunktionen
Singularity™ AI SIEM ermöglicht leistungsstarke automatisierte Reaktionen, wodurch die Effektivität von Sicherheitsmaßnahmen erheblich gesteigert wird. Wenn eine Bedrohung identifiziert wird, kann AI SIEM Maßnahmen zur Eindämmung und Behebung ergreifen, um die Bedrohung automatisch zu neutralisieren. Die automatisierte Reaktion auf Vorfälle reduziert die Reaktionszeiten um bis zu 85 % und entlastet Ihre Sicherheitsteams von dieser übermäßigen Belastung. So ist Ihr Unternehmen besser in der Lage, Bedrohungen zu bewältigen und sich gleichzeitig auf strategische Sicherheitsinitiativen zu konzentrieren.
3. Verbesserte Sichtbarkeit und Kontext
Mit SentinelOne’s Singularity™ AI SIEM erhalten Sie umfassende Transparenz und Kontextinformationen zu jeder erkannten Bedrohung. Es liefert detaillierte Angriffsvektoren, betroffene Systeme und vorgeschlagene Abhilfemaßnahmen. Diese zusätzlichen Erkenntnisse tragen wesentlich zur Erhöhung der Genauigkeit der Bedrohungsanalyse bei und ermöglichen eine angemessene Entscheidungsfindung und eine gerechtfertigte Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.
4. Nahtlose Integration
Singularity™ AI SIEM ist für die Integration mit Tools von Drittanbietern ausgelegt. Dies führt zu einem exponentiell nahtloseren und effizienteren Sicherheitsmanagementprozess, bei dem heterogene Datenquellen in Echtzeit analysiert werden, wodurch die Fähigkeiten Ihres Unternehmens zur Erkennung, Analyse und Reaktion auf Bedrohungen weiter verbessert werden.
Singularity™ AI SIEM
Mit dem weltweit fortschrittlichsten KI-SIEM von SentinelOne können Sie Bedrohungen in Echtzeit erkennen und die täglichen Abläufe optimieren.
Demo anfordernDie Zukunft der SIEM-Architektur
Da sich Cyber-Bedrohungen ständig weiterentwickeln, muss auch die SIEM-Architektur mitwachsen. Die Zukunft von SIEM wird wahrscheinlich von Fortschritten in den Bereichen KI, Automatisierung und Cloud Computing geprägt sein. Hier ist, was wir in den kommenden Jahren erwarten können:
1. Verstärkte Integration von KI und maschinellem Lernen
In Zukunft werden KI und maschinelles Lernen noch stärker in die Funktionalität von SIEM-Systemen integriert sein. Fortschrittliche KI-Algorithmen werden die Erkennung von Bedrohungen verbessern, indem sie komplexe Muster und Anomalien identifizieren, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise unbemerkt geblieben wären. Modelle für maschinelles Lernen werden die Echtzeit-Bedrohungsanalyse verbessern, aber auch prädiktive Analysen liefern, um potenzielle Bedrohungen vorherzusehen, bevor sie vollständig eintreten. Diese proaktive Fähigkeit wird es Unternehmen ermöglichen, den Abwehrmechanismus frühzeitig zu aktivieren und sogar zu versuchen, die Angriffe abzuwehren, bevor sie stattfinden. Die sich weiterentwickelnden Fähigkeiten der KI werden die Erkennung von Bedrohungen subtiler und genauer machen und damit die Funktionsweise von SIEM-Systemen grundlegend verändern.
2. Größerer Schwerpunkt auf Automatisierung
Das wichtigste architektonische Merkmal für zukünftige SIEM-Systeme ist die Automatisierung. Automatisierung bedeutet weniger manuelle Eingriffe, was nahtlose, effektive und schnellere Prozesse zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen ermöglicht und zu einer besseren betrieblichen Effizienz führt. Diese Entwicklung löst alle Probleme im Zusammenhang mit einer Überlastung durch Warnmeldungen und Vorfälle, mit denen Sicherheitsteams normalerweise konfrontiert sind.
Dies wiederum beschleunigt die Reaktionszeiten auf Vorfälle und verringert die Gesamtarbeitsbelastung des Sicherheitspersonals. Tatsächlich Bis 2025 werden 60 % der Aktivitäten im Bereich der Sicherheitsmaßnahmen automatisiert sein – ein enormer Sprung gegenüber 30 % im Jahr 2022. Dies zeigt erneut, dass die Automatisierung für die Aktualisierung und Feinabstimmung von SIEM-Systemen von großer Bedeutung sein wird.
3. Cloud-native SIEM-Lösungen
Angesichts der schnell wachsenden Tendenz, Unternehmensinfrastrukturen in die Cloud zu migrieren, werden cloud-native SIEM-Lösungen in naher Zukunft an Bedeutung gewinnen. Diese bieten eine bessere Skalierbarkeit und Flexibilität als herkömmliche lokale Systeme und können der Dynamik von Cloud-Umgebungen gerecht werden.
Außerdem bieten sie eine verbesserte Echtzeitverarbeitung, sodass Sicherheitsvorfälle schnell und in Echtzeit analysiert und darauf reagiert werden kann. Dies macht die bedarfsgerechte Skalierbarkeit von Ressourcen und die reibungslose Integration mit anderen cloudbasierten Tools für Unternehmen, die in diesem sich dynamisch verändernden digitalen Umfeld eine bessere Cybersicherheit anstreben, noch attraktiver.
Fazit
Die Architektur von SIEM hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich verändert, von einfachen Protokollverwaltungssystemen zu intelligenten Plattformen, die KI und Automatisierung nutzen. Das Verständnis der Komponenten von SIEM, bewährte Verfahren für die Bereitstellung und die Verbesserung Ihres Systems mit Tools wie SentinelOne werden für den Aufbau eines robusten Sicherheitsframeworks von entscheidender Bedeutung sein. Angesichts der zunehmenden Komplexität von Cyber-Bedrohungen wird die zukünftige Form der SIEM-Architektur durch kontinuierliche Entwicklungen in den Bereichen KI, Automatisierung und Cloud-Technologien gesichert werden.
"FAQs
Die SIEM-Architektur bezeichnet ein strukturiertes Framework, das Software- und Hardwarekomponenten zusammenführt und die Erfassung, Analyse und Reaktion auf sicherheitsrelevante Daten aus unterschiedlichen Quellen innerhalb der IT-Infrastruktur eines Unternehmens erleichtert. Es ermöglicht die Erkennung, Analyse und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit.
Die vier Hauptkomponenten einer SIEM-Architektur sind Datenerfassung und -aggregation, Normalisierung und Parsing, Korrelations-Engine sowie Alarmierung und Berichterstellung.
Zu den häufigsten Herausforderungen zählen die Verwaltung großer Mengen an Sicherheitsdaten, die Optimierung des Systems zur Minimierung von Fehlalarmen, die Integration in die bestehende IT-Infrastruktur und die Skalierbarkeit bei Wachstum des Unternehmens.
Die moderne SIEM-Architektur unterscheidet sich von herkömmlichen Systemen durch die Einbindung von fortschrittlichen Analysen, maschinellem Lernen und KI zur Verbesserung der Genauigkeit der Bedrohungserkennung. Außerdem basiert sie häufig auf cloudbasierten Plattformen, die im Vergleich zu einigen älteren lokalen Lösungen eine weitaus größere Skalierbarkeit und Echtzeitverarbeitung bieten.