Security Data Lake vs. SIEM: ¿cuál es la diferencia?

Con la ayuda de estos SDL y SIEM, las organizaciones pueden gestionar grandes cantidades de datos de seguridad. En esta publicación, analizaremos más detenidamente qué son los SDL y los SIEM, las diferentes formas en que funcionan y mucho más.

Con el aumento de las amenazas cibernéticas, las empresas necesitan herramientas de seguridad potentes para gestionar y proteger sus datos. Dos tecnologías clave que pueden ayudarles a librar esta batalla son los sistemas de lago de datos de seguridad (SDL) y de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM). Con la ayuda de estos sistemas SDL y SIEM, las organizaciones pueden gestionar grandes cantidades de datos de seguridad. Sin embargo, estas dos herramientas funcionan de manera diferente, y es necesario comprender estas diferencias para decidir cuál es la mejor solución para su empresa.

En esta publicación, analizaremos más detenidamente qué son los SDL y los SIEM, las diferentes formas en que funcionan y cómo elegir cuál es mejor para su negocio.

¿Qué son los lagos de datos de seguridad?

Un SDL es un lugar de almacenamiento central o un repositorio centralizado que contiene grandes cantidades de datos de seguridad de una organización. Estos datos se recopilan de diversas fuentes, como registros de cortafuegos, tráfico de red o actividad de los usuarios. Como su nombre indica, un SDL es como una masa de agua: puede tomar datos de muchas fuentes o flujos.

Un SDL almacena estos datos en su forma original, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. También se puede integrar con otras herramientas de análisis de seguridad para proporcionar un lugar de almacenamiento centralizado para todos los datos de seguridad, listos para ser analizados cuando sea necesario.Arquitectura del lago de datos de seguridad

Hay varias partes clave en un lago de datos de seguridad.

1. Ingestión de datos

La ingesta de datos es una parte del lago de datos que se encarga de recopilar datos de diversas fuentes. A esta capa se le añaden

• un recopilador de registros que recopila registros de servidores y puntos finales;
• una plataforma de procesamiento de flujos para flujos de datos en tiempo real (por ejemplo, Apache, Kafka, Amazon, Kinesis); y
• una integración de API para ingestar datos de entornos en la nube o herramientas de seguridad.

El objetivo aquí es recopilar tantos datos sin procesar como sea posible para su posterior procesamiento y análisis.

2. Almacenamiento de datos

La capa de almacenamiento de datos se encarga de almacenar los datos recopilados en una ubicación central. Este almacenamiento debe ser amplio y escalable, ya que los datos de seguridad pueden crecer rápidamente. Se suele utilizar una herramienta como Amazon S3.

3. Procesamiento de datos

La capa de procesamiento de datos del SDR se encarga de limpiar y organizar los datos almacenados para que sean útiles. Este proceso incluye la transformación de los datos a un formato más fácil de analizar.

4. Gobernanza de datos

Esta parte de la arquitectura garantiza que los datos del lago se gestionen de forma adecuada y segura. La gobernanza de datos incluye normas que regulan el uso y la accesibilidad de los datos.

5. Protección de datos

Esta parte se encarga de los controles de seguridad, el cifrado de datos y la supervisión automática. Le avisa cuando personas no autorizadas acceden a los datos, o incluso cuando un usuario autorizado lleva a cabo una actividad sospechosa.

6. Análisis y aprendizaje automático

Esta función está integrada en el SDL para realizar análisis complejos y avanzados y aprendizaje automático con el fin de detectar patrones y posibles amenazas. Esta es la mayor ventaja de los lagos de datos de seguridad, ya que ayudan a encontrar riesgos ocultos que un sistema tradicional pasaría por alto.

¿Qué es SIEM?

SIEM es un sistema de seguridad diseñado para recopilar, supervisar, correlacionar y analizar los datos relacionados con la seguridad de una organización en tiempo real, con una función de alerta basada en reglas y configuraciones predefinidas en una única plataforma. Los sistemas SIEM recopilan estos datos de muchas fuentes, como

• cortafuegos,
• sistemas de detección de amenazas como la detección y respuesta de red (NDR) la detección y respuesta de terminales (EDR), y
• programas antivirus.

A continuación, utilizan los datos consolidados para identificar posibles amenazas de seguridad y, en última instancia, envían alertas o advertencias clasificadas a los equipos de seguridad.

Además, SIEM se centra más en cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo, como NIST, RGPD, HIPAA y PCI, manteniendo registros de los eventos de seguridad con fines normativos.

Las soluciones SIEM se presentan en dos formas:

• SIEM tradicionales: Se dedican principalmente a recopilar datos de registro y generar alertas. Aunque los SIEM proporcionan información valiosa, requieren la intervención humana para determinar si la amenaza es real.
• SIEM de última generación: Esta nueva versión de SIEM aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el análisis de datos. Esta versión es más rápida y precisa en comparación con los SIEM tradicionales.

Arquitectura SIEM

Un sistema SIEM suele tener las siguientes partes:

• recopilación de datos
• normalización y correlación
• análisis avanzado
• supervisión y alertas en tiempo real
• gestión de registros
• integración de respuesta a incidentes

Veamos cada uno de ellos más detenidamente.

1. Recopilación de datos

Al igual que un SDL, los sistemas SIEM extraen datos de diferentes herramientas y configuraciones de seguridad. Sin embargo, los SIEM suelen centrarse en datos basados en eventos, como registros y alertas.

2. Normalización y correlación

Después de recopilar los datos, los SIEM los clasifican y estandarizan. Esto significa que los ponen en un formato común, lo que facilita su estudio. A continuación, el sistema vincula los datos, buscando conexiones o patrones entre eventos que puedan indicar una amenaza para la seguridad. En este caso, el administrador debe haber establecido algunas reglas predefinidas para enviar alertas si se identifica una tendencia concreta

3. Análisis avanzado

Los SIEM, especialmente los modernos, están integrados con IA y aprendizaje automático para mejorar la detección de amenazas. Este proceso va de la mano con la parte de normalización y correlación del sistema. Con esta función, los SIEM pueden realizar análisis complejos sobre los datos normalizados.

4. Supervisión y alertas en tiempo real

Uno de los puntos fuertes de los SIEM es su capacidad para emitir alertas instantáneas. A medida que el sistema comprueba los datos, puede activar alarmas si ocurre algo extraño o peligroso, lo que permite a los equipos de seguridad entrar en acción.

5. Gestión de registros

Para fines de auditoría o investigación, los SIEM no solo almacenan los registros de forma segura, sino que también los mantienen.

6. Integración de la respuesta a incidentes

Los SIEM de última generación se integran con herramientas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) para automatizar las respuestas a incidentes.

¿Cuál es la diferencia entre un lago de datos de seguridad y un SIEM?

Aunque tanto el SDL como el SIEM ayudan a gestionar los datos de seguridad, a largo plazo tienen fines diferentes y también características distintas.

Características

• SDL: este sistema puede manejar todo tipo de datos (estructurados, semiestructurados o no estructurados) y es ideal para el análisis a largo plazo. Permite aplicar análisis complejos y modelos de aprendizaje automático para detectar amenazas ocultas.
• SIEM: Este sistema se centra principalmente en la supervisión y las alertas en tiempo real basadas en una regla predefinida. Es ideal para la detección inmediata de amenazas, pero puede ser más limitado cuando se trata de datos no estructurados. Además, se utiliza a menudo para mantener registros o eventos de seguridad con fines normativos.

Implementación

• SDL: SDL es relativamente más fácil de implementar. También es muy flexible, ya que maneja grandes volúmenes de datos sin una integración compleja. Normalmente, SDL norequiere ninguna configuración compleja, ya que normalmente no tiene ningún límite en cuanto al tipo de datos que puede recopilar y, por este motivo, aceptará todos los tipos de archivos, registros e información que puedan ser relevantes. Además, a menudo utiliza herramientas de ingestión estandarizadas para la recopilación de datos. SDL destaca en la retención y el análisis de datos a largo plazo.
• SIEM: Por lo general, estos sistemas son más difíciles de implementar, especialmente en un entorno complejo. SIEM puede suponer un reto, ya que requiere la integración con diversas fuentes de datos y sistemas de seguridad como cortafuegos, IDS/IPS, servidores y aplicaciones. Requerirá una configuración y un ajuste significativos para normalizar los datos procedentes de las diferentes fuentes. También se necesita un alto nivel de experiencia en seguridad, especialmente para crear y definir reglas para el sistema. SIEM es ideal para la detección de amenazas en tiempo real y la generación de informes de cumplimiento.

Coste

• SDL: SDL es mucho más rentable. Ofrece una ventaja sobre SIEM en soluciones de almacenamiento de objetos como Azure Blob, IBM Cloud Object Storage, Amazon S3 y otras, que suelen ser menos costosas. Con un SDL, se paga principalmente por la potencia de cálculo utilizada. Los SDL también pueden conservar los datos de seguridad durante muchos años, mientras que un sistema SIEM típico conserva los datos durante menos de un año. Las organizaciones que tienen recursos limitados pueden optar por un SDL.
• SIEM: Estos sistemas suelen ser más costosos. El proveedor le cobrará en función del volumen de datos, los usuarios o incluso los dispositivos conectados, lo que supone un coste más elevado. Cualquier empresa que tenga intención de utilizar esta solución también debe reservar fondos para los costes de implementación de conocimientos especializados. El mantenimiento de este sistema es caro, ya que requiere ajustes continuos, actualizaciones de reglas y también actualizaciones de hardware. Las grandes organizaciones con equipos de seguridad maduros pueden preferir el SIEM.

Ventajas

• SDL: Ofrece una visión más profunda y completa de los datos de seguridad al permitir el aprendizaje automático y análisis complejos. También es ideal para la retención de datos a largo plazo y proporciona una visión amplia de la situación de seguridad de una organización.
• SIEM: Es ideal para detectar y alertar a los equipos de seguridad sobre amenazas en tiempo real. También es valioso para cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo o auditoría.

Lago de datos de seguridad frente a SIEM: diferencias fundamentales

Ahora, veamos más de cerca una comparación entre los dos sistemas.

Característica	Lago de datos de seguridad	SIEM
Gestión de datos	Gestiona datos estructurados, semiestructurados y no estructurados	Gestiona principalmente datos de eventos estructurados
Escalabilidad	Es altamente escalable para datos masivos	Escalable moderadamente con datos de eventos
Detección en tiempo real	No está diseñado principalmente para la detección en tiempo real, pero esta función se puede integrar	Creado para la detección de amenazas en tiempo real
Análisis	Admite análisis complejos y aprendizaje automático	Utiliza reglas y alertas predefinidas con algo de aprendizaje automático
Retención de datos	Ideal para el almacenamiento a largo plazo	Limitado a la retención de datos a corto plazo
Coste	Menos costoso y potencialmente más bajo con la nube	Más costoso; normalmente basado en suscripción o cuotas de licencia

Ventajas e inconvenientes del lago de datos de seguridad y SIEM

Ahora, veamos más de cerca las ventajas y los inconvenientes de las herramientas.

Ventajas del lago de datos de seguridad

• Detección de amenazas en tiempo real: Es ideal para gestionar grandes volúmenes de datos.
• Rápida rentabilidad: dado que todos los datos de seguridad están centralizados, es mucho más fácil obtener respuestas a preguntas críticas de seguridad en poco tiempo.
• Flexibilidad: Acepta cualquier fuente o formato de datos.
• Rentabilidad: Aprovecha el almacenamiento en la nube, lo que reduce los costes.
• Análisis avanzados: Admite el aprendizaje automático y los conocimientos basados en la inteligencia artificial.
• Retención de datos a largo plazo: Almacena datos durante años y puede ayudar a cumplir con la normativa.
• Búsqueda de amenazas: permite la detección proactiva de amenazas en la red o los sistemas de la organización.
• Procesamiento en tiempo real y por lotes: Gestiona el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes.

Contras del lago de datos de seguridad

• Retos en la gestión de datos: Es difícil mantener la calidad de los datos, ya que el SDL recoge tanto datos relevantes como irrelevantes.
• Dificultades de integración: La integración con los sistemas existentes puede resultar complicada debido a la falta de coherencia en el soporte de los proveedores, la infraestructura de red, etc.
• Problemas de calidad de los datos: La mala calidad de los datos afectará a la precisión del análisis.
• Requiere conocimientos especializados en ciencia de datos: Se necesitarán los conocimientos especializados de un científico de datos para un uso óptimo.

Ventajas de SIEM

• Detección de amenazas en tiempo real: Identifica las amenazas a medida que se producen.
• Reglas y alertas predefinidas: automatiza la detección y respuesta a amenazas basándose en reglas predefinidas.
• Informes de cumplimiento normativo: Es ideal para la elaboración de informes de cumplimiento normativo y auditorías.
• Respuesta a incidentes: Permite optimizar la respuesta a incidentes y su gestión.
what-is-an-incident-response/" target="_blank" rel="noopener">respuesta a incidentes y la gestión.
• Interfaz fácil de usar: Los sistemas SIEM modernos cuentan con una interfaz intuitiva para los equipos de seguridad.
• Integración con otras herramientas: Los SIEM se integran a la perfección con otras herramientas de seguridad como NDR y EDR.

Inconvenientes de SIEM

• Limitaciones en el volumen de datos: Está diseñado principalmente para gestionar datos de eventos estructurados.
• Alta tasa de falsos positivos: este sistema genera muchas falsas alarmas innecesarias.
• Costosas tarifas de licencia: Este sistema es caro tanto en tarifas de licencia como de mantenimiento.
• Retención de datos limitada: Solo retiene los datos durante períodos cortos (por ejemplo, 90 días).
• Dependencia de la calidad de los registros: Los registros obtenidos deben limpiarse para garantizar la calidad de los datos y deben estandarizarse para garantizar su precisión.

Cómo elegir entre un lago de datos de seguridad y SIEM

La elección entre SDL y SIEM depende de las necesidades de su organización, su tamaño y su presupuesto.

La mayoría de las organizaciones pequeñas pueden optar por un SDL, teniendo en cuenta su bajo coste y su gran flexibilidad para el crecimiento futuro.

Las organizaciones medianas pueden considerar un enfoque híbrido, ya que los SIEM modernos permiten la integración con un SDL. Esto permite alcanzar un equilibrio entre el coste, la escalabilidad y las funciones.

Por motivos de auditoría y cumplimiento normativo, las grandes organizaciones deberían considerar sin duda ambas herramientas: SDL para la escalabilidad y el análisis avanzado, y SIEM para la detección de amenazas en tiempo real y la generación de informes de cumplimiento—, ya que manejan enormes cantidades de datos.

Prácticas recomendadas para el lago de datos de seguridad

Es fundamental garantizar la seguridad y la integridad de los datos almacenados en un lago de datos de seguridad. A continuación se indican las mejores prácticas que se deben seguir.

• Los datos confidenciales deben protegerse mediante algoritmos de cifrado cuando se transmiten a través de Internet o redes, así como cuando se almacenan en dispositivos, servidores o sistemas de almacenamiento. Esto garantizará que, incluso si se produce una filtración de datos, estos sigan siendo ilegibles.
• Asigne y limite el acceso a los datos y recursos en función de las funciones de los usuarios en su organización para garantizar que solo las personas autorizadas puedan ver, editar o gestionar datos y sistemas específicos.
• Implemente la segmentación y el aislamiento de la red dividiéndola en secciones seguras y aisladas para limitar el acceso no autorizado y reducir las superficies de ataque.
• Las copias de seguridad de los datos deben almacenarse en ubicaciones seguras y separadas.
• Asegúrese de que cumple con las normativas pertinentes, como la HIPAA.
• Imparta formación periódica sobre seguridad a los miembros de la organización.

Prácticas recomendadas para SIEM

La implementación de un sistema SIEM requiere una planificación cuidadosa. A continuación se indican las prácticas recomendadas para optimizar el rendimiento de su SIEM.

• Decida si su SIEM debe alojarse dentro de su organización (en las instalaciones) o en la nube (proveedor), o si adoptará un enfoque híbrido (en las instalaciones más proveedor). Su elección debe basarse en las necesidades de seguridad, escalabilidad y presupuesto de su organización.
• Recopile, agregue, normalice y estandarice los datos de registro relevantes.
• Configure correctamente su SIEM para filtrar los falsos positivos, priorizar las amenazas y enviar alertas relevantes y procesables al equipo de seguridad en tiempo real. Esto reducirá el ruido y optimizará la eficiencia de la respuesta.
• Actualice las reglas de detección de amenazas en su SIEM para saber qué amenazas de seguridad debe vigilar, cómo identificarlas y alertar al equipo de seguridad.
• Automatice las tareas de seguridad repetitivas, gestione y sincronice los sistemas integrados e implemente el procesamiento de respuesta a incidentes. Esto le dará al equipo de seguridad más tiempo para centrarse en el análisis de seguridad y la toma de decisiones de alto nivel.

Reflexiones finales

Tanto los sistemas SDL como los SIEM desempeñan un papel importante en la protección de una organización frente a las amenazas y los ataques cibernéticos. La elección del más adecuado para su empresa depende de sus necesidades. Si desea un análisis profundo y a largo plazo, considere un SDL. Si la detección de amenazas en tiempo real es más importante, tal vez un SIEM sea la opción adecuada. Tenga en cuenta las ventajas y desventajas de cada solución para poder tomar la decisión más adecuada para la estrategia de seguridad de su organización.

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FAQs

¿Puedo utilizar conjuntamente un lago de datos de seguridad y SIEM?

Sí, muchas empresas utilizan ambas herramientas. Esto se conoce como enfoque híbrido, en el que el SDL se utiliza principalmente para almacenar grandes cantidades de datos para su análisis a largo plazo, mientras que el SIEM se utiliza para proporcionar alertas en tiempo real.

¿Cuánto tiempo se tarda en configurar un lago de datos de seguridad?

La configuración de un SDL puede llevar varias semanas o incluso meses, dependiendo de la complejidad y el tamaño de la infraestructura necesaria, la infraestructura existente, la pila tecnológica y las herramientas.

¿Qué es más rentable: un lago de datos de seguridad o SIEM?

El SDL es mucho más rentable. Con un SDL, se paga principalmente por la potencia de cálculo utilizada. Los SIEM suelen ser más costosos. Se cobra en función del volumen de datos, los usuarios o incluso los dispositivos conectados, lo que supone un coste más elevado. Además, los SIEM requieren ajustes continuos, actualizaciones de reglas y mejoras de hardware.