La arquitectura SIEM proporciona la columna vertebral que guía la estrategia de seguridad de una organización al facilitar un proceso de recopilación, correlación y análisis de datos de seguridad en todo el entorno de TI. Dado que los sistemas SIEM proporcionan información en tiempo real sobre cualquier posible incidente de seguridad, una organización detectará las amenazas más rápidamente y, por lo tanto, podrá responder a ellas o mitigarlas mucho más rápido.
De hecho, recientemente se ha informado de que más del 70 % de las empresas estadounidenses consideran que SIEM es la respuesta a su infraestructura de ciberseguridad. De hecho, con el aumento continuo de la complejidad de los ataques, nunca ha habido un mejor momento para darse cuenta de lo grave que se ha vuelto la necesidad de una solución SIEM sólida y bien integrada.
En este blog, analizaremos la evolución, los componentes clave y las mejores prácticas de la arquitectura SIEM, las mejoras avanzadas de las capacidades SIEM y lo que depara el futuro para esta tecnología esencial.
La evolución de la arquitectura SIEM
El concepto de los sistemas SIEM ha evolucionado mucho desde su creación. A principios de la década de 2000, cuando se diseñaron por primera vez, las soluciones SIEM se centraban básicamente en la gestión de registros y la elaboración de informes de cumplimiento. La arquitectura inicial era bastante sencilla. Las exigencias de los sistemas SIEM siguieron evolucionando al mismo ritmo que las ciberamenazas.
Las infraestructuras informáticas modernas generan volúmenes de datos que han desbordado los SIEM tradicionales, lo que ha provocado una degradación del rendimiento, un retraso en la detección de amenazas y una elevada tasa de falsos positivos. En 2018, se informó de que casi el 93 % de las empresas se sentían abrumadas por el volumen de alertas de seguridad que generaban sus sistemas SIEM.
Estos retos encuentran su respuesta en la arquitectura SIEM moderna, con análisis de última generación, aprendizaje automático e inteligencia sobre amenazas para una mejor detección y puntualidad. Una vez más, la transición de soluciones locales a modelos híbridos y en la nube ha cambiado la arquitectura SIEM para ofrecer una buena escalabilidad junto con capacidades de búsqueda de amenazas en tiempo real.
Hitos clave en la evolución de SIEM:
Principios de la década de 2000: Introducción de SIEM centrado en la gestión de registros
A principios de la década de 2000, los sistemas SIEM se centraban principalmente en la gestión de registros. En ese momento, las organizaciones comenzaron a ver la necesidad de recopilar datos de registro producidos por diversas fuentes, como cortafuegos, sistemas de detección de intrusiones y servidores, y almacenarlos en una ubicación centralizada.
Estas primeras soluciones SIEM proporcionaban a los equipos de seguridad una ubicación única para almacenar registros y consultarlos con el fin de detectar actividades sospechosas y realizar análisis forenses. Sin embargo, sus capacidades eran bastante limitadas, ya que se limitaban principalmente a agregar datos de registro con alguna correlación básica para alertar sobre posibles incidentes de seguridad.
A mediados de la década de 2010: aparición del análisis avanzado y el aprendizaje automático en SIEM
A mediados de la década de 2010, la evolución de SIEM alcanzó un nivel completamente nuevo con la introducción del análisis avanzado y el aprendizaje automático. Dado que las amenazas cibernéticas se volvieron cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar con los métodos tradicionales, se hizo habitual que los sistemas SIEM incluyeran algoritmos de aprendizaje automático para procesar grandes volúmenes de datos en busca de patrones indicativos de una posible amenaza para la seguridad.
Este fue también el momento en que surgió el análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA), que permite a los sistemas SIEM establecer una norma de comportamiento habitual y reconocer las variaciones que podrían indicar amenazas internas o amenazas persistentes avanzadas. Estas capacidades perfeccionaron aún más la detección de amenazas al minimizar los falsos positivos.
Finales de la década de 2010: cambio a arquitecturas SIEM híbridas y basadas en la nube
A finales de la década de 2010 se produjeron finalmente algunos cambios reales en la arquitectura SIEM, impulsados por soluciones verdaderamente basadas en la nube y derivados híbridos. Las organizaciones comenzaron a abandonar las infraestructuras locales para pasar a servicios en la nube a gran escala, y los sistemas SIEM se vieron obligados a renovar sus ofertas para dar soporte a estos nuevos entornos. Estas soluciones SIEM basadas en la nube eran mucho más escalables, flexibles y rentables, lo que alivió la carga que suponía para las organizaciones la gestión de la seguridad en entornos de TI diversos y distribuidos.
Las arquitecturas SIEM híbridas también pasaron a primer plano, combinando las ventajas de las soluciones locales y basadas en la nube: permitían a las organizaciones mantener el control sobre los datos confidenciales al tiempo que aprovechaban la escalabilidad y las funciones avanzadas que ofrece la nube. Esto viene impulsado por la necesidad de gestionar la seguridad en entornos de TI cada vez más complejos, normalizados por una combinación de sistemas en la nube, locales e híbridos.
2020 y más allá: integración con IA y automatización para mejorar la detección y la respuesta ante amenazas
A finales de la década de 2010, la arquitectura SIEM dio un giro radical. Mientras las organizaciones abandonaban rápidamente las infraestructuras locales para pasarse a los servicios en la nube, los sistemas SIEM comenzaron a adoptar estos nuevos entornos. Así, las soluciones SIEM basadas en la nube podían garantizar mucha más escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad para capacitar a las organizaciones en la gestión de su seguridad en entornos de TI diversificados y distribuidos.
Con el tiempo, surgieron arquitecturas SIEM híbridas con soluciones integradas locales y basadas en la nube. Esto permitirá a las organizaciones mantener los datos confidenciales en su poder, al tiempo que aprovechan la escalabilidad y las capacidades avanzadas de la nube. Esto ha sido impulsado por la necesidad de gestionar la seguridad en un entorno de TI cada vez más complejo, en sistemas locales e híbridos.
¿Cuáles son los componentes de la arquitectura SIEM?
La arquitectura SIEM es robusta y comprende una serie de componentes clave que desempeñan un papel muy importante en el proceso de garantizar la supervisión total de la seguridad y la respuesta a incidentes. Por lo tanto, es esencial comprender los distintos componentes a la hora de crear o mejorar una solución SIEM para satisfacer las exigencias de la ciberseguridad moderna. A este respecto, a continuación se presentan algunos componentes clave de una solución SIEM robusta.
1. Recopilación y agregación de datos
La base de cualquier sistema SIEM es la recopilación y agregación de datos, obteniendo información de seguridad de una amplia variedad de fuentes: dispositivos de red, incluidos cortafuegos y enrutadores; servidores; puntos finales; y aplicaciones, incluidas las alojadas en la nube. Los sistemas SIEM modernos están diseñados para admitir grandes volúmenes de datos, agregando registros en tiempo real, desde cientos hasta miles de fuentes.
Esa capacidad es importante para garantizar que todo quede cubierto y combinado, y que se capture cada posible evento de seguridad en el entorno de TI de la organización. También allanará el camino para la agregación de datos en tiempo real, lo que permitirá detectar los incidentes de seguridad con rapidez y eficiencia.
2. Normalización y análisis
El siguiente paso importante en el proceso tras la recopilación es la normalización y el análisis. Cuando se recopilan datos de diversas fuentes, suelen estar en muchos formatos. Esta diversidad de formatos de registro crea un problema para el análisis y la correlación de la información. Durante el proceso de normalización, este formato de registro diverso se transforma en un formato estandarizado, mucho más fácil de procesar para el SIEM.
El análisis desglosa aún más los datos de registro en elementos bien estructurados, lo que facilita la identificación y el análisis de detalles específicos dentro de los registros. Este es un paso muy importante porque, sin la normalización y el análisis, no sería posible la correlación efectiva de eventos procedentes de diferentes fuentes.
3. Motor de correlación
El motor de correlación es probablemente la parte más crítica de un sistema SIEM, donde se lleva a cabo el núcleo analítico de dicho sistema. Este motor procesa los datos normalizados con el fin de identificar patrones y relaciones que, de otro modo, apuntarían hacia una amenaza para la seguridad. Podría ejecutar un motor de correlación capaz de detectar varios intentos fallidos de inicio de sesión en diferentes puntos finales en un breve periodo de tiempo, lo que podría indicar un ataque de fuerza bruta. Las soluciones SIEM modernas utilizan diversas técnicas de correlación para mejorar la detección de amenazas.
La correlación basada en reglas se basa en las reglas establecidas por el administrador o por otros medios para activar una alerta en caso de que se identifique un patrón peculiar. En el análisis del comportamiento, se utiliza la tecnología de aprendizaje automático para identificar aquellas acciones que no se ajustan al comportamiento normal. Además, la inteligencia sobre amenazas se ha convertido en parte de la mayoría de los SIEM actuales, lo que permite al motor de correlación buscar eventos que se producen en el interior en comparación con amenazas externas conocidas.
4. Alertas e informes
Es aquí donde las alertas generadas a través del sistema SIEM cobran gran importancia, ya que cuando el motor de correlación identifica un posible incidente de seguridad, la rápida mitigación de la amenaza depende en gran medida de las alertas. Estas suelen enviarse a los analistas de seguridad, que investigan más a fondo y responden a las amenazas. En algunos casos, también pueden integrarse con plataformas de respuesta a incidentes, o incluso con respuestas automatizadas, lo que facilita una reacción más rápida ante amenazas críticas.
Las alertas eficaces permiten notificar inmediatamente a los equipos de seguridad en caso de que se detecte un rastro o se informe de un problema, lo que reduce el tiempo de corrección de una vulnerabilidad. Otras características críticas del sistema SIEM son los informes que profundizan en los detalles minuciosos sobre las tendencias de seguridad, el estado de cumplimiento de la organización y la eficacia general de la seguridad. En este sentido, la mayoría de los sistemas SIEM modernos ya se han ampliado para ofrecer paneles personalizables que permiten a los equipos de seguridad supervisar los indicadores clave y preparar informes adaptados a sus necesidades.
5. Gestión y retención de registros
Algunas de las principales preocupaciones de la arquitectura SIEM tienen que ver con la gestión y la retención de registros en lo que respecta al cumplimiento normativo y las investigaciones forenses. A tal efecto, los sistemas SIEM deben almacenar los registros de forma segura y hacerlos accesibles siempre que sea necesario para auditorías o investigaciones. Una buena gestión de registros implica organizar y mantener los registros de tal manera que sean fáciles de recuperar y analizar durante un incidente o una auditoría.
Las políticas de retención varían en función de las normativas industriales específicas. Por decir lo menos, industrias como la salud requieren la retención de registros durante al menos seis años, de acuerdo con la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico. Esto supone que un sistema SIEM debe almacenar los registros de forma segura, pero también mantenerlos durante el tiempo prescrito, siempre y cuando permanezcan intactos, sin cambios ni pérdidas durante ese tiempo.
Mejores prácticas para la arquitectura SIEM
La implementación de una solución SIEM no es tarea fácil, ya que requiere no solo una considerable previsión, sino también una implementación meticulosa. Si desea sacar el máximo partido a su arquitectura SIEM, aquí tiene algunas prácticas recomendadas que debe tener en cuenta:
1. Defina objetivos claros
Lo primero es lo primero: hay que saber por qué se necesita implementar un sistema SIEM. Especifique lo que se pretende conseguir con el sistema, ya sea el cumplimiento normativo, la detección de amenazas o ambas cosas. Por ejemplo, si su principal objetivo es cumplir con las normas dictadas por el RGPD o la HIPAA, entonces deberá ajustar su SIEM para que la recopilación de datos y la presentación de informes satisfagan los requisitos normativos.
Si lo que busca es la detección y respuesta a amenazas, la mejor configuración para su SIEM debe estar preparada para detectar y responder en tiempo real a incidentes de seguridad de cualquier tipo. Unos objetivos bien definidos le permitirán elegir las funciones, las fuentes de datos y las configuraciones adecuadas en el SIEM, de modo que el sistema se optimice para responder a todas las necesidades específicas y los diferentes retos de su organización.
2. Priorizar las fuentes de datos
No todos los registros que captura un sistema SIEM tienen la misma importancia para todas las organizaciones. Por lo tanto, la priorización de las fuentes de datos es un aspecto esencial en el que debe centrarse una solución SIEM. Por ejemplo, es posible que su organización tenga una preocupación especial por las amenazas internas. Los datos de los sistemas de gestión de identidades y accesos y de los dispositivos finales deben tener prioridad, ya que constituyen la base de la información crítica sobre el comportamiento de los usuarios y las actividades de los sistemas.
Esto proporcionaría un filtrado adecuado, de modo que el SIEM no se vea abrumado por información irrelevante y centre su atención en el análisis de los datos más relevantes. En un informe de 2023, Gartner destacó que las organizaciones que priorizan las fuentes de datos en función del riesgo son un 40 % más eficaces a la hora de detectar y responder a las amenazas, lo que pone de relieve la importancia de la gestión estratégica de los datos.
3. Ajuste su SIEM con regularidad
Un sistema SIEM requiere un ajuste continuo para mantener su eficacia. El ajuste periódico incluye la modificación de las reglas de correlación, la actualización de las fuentes de inteligencia sobre amenazas y el perfeccionamiento de los umbrales de alerta a la luz del panorama de amenazas más reciente y los cambios en la organización. Sin un ajuste periódico, un SIEM podría producir gran cantidad de falsos positivos o no detectar correctamente las amenazas emergentes. Este mantenimiento ayuda a que el SIEM responda a las amenazas reales y, al mismo tiempo, reduzca al mínimo las alertas innecesarias.
Las revisiones y actualizaciones periódicas de la configuración del sistema proporcionan una optimización del rendimiento que respaldará mejor la eficacia continua de las capacidades de detección y respuesta ante amenazas.
4. Integración con inteligencia sobre amenazas
Añadir fuentes de inteligencia sobre amenazas externas aumentará significativamente la capacidad de detección y respuesta de su SIEM. La inteligencia sobre amenazas añade contexto que ayuda a comprender varias amenazas conocidas, incluidos los IOC y las tácticas que utilizan los ciberdelincuentes. La información contextual ayuda al sistema SIEM a identificar posibles amenazas con mucha más precisión y reduce los falsos positivos.
Esto se complementará aún más con el enriquecimiento de la capacidad del SIEM para correlacionar los datos internos con los indicadores de amenazas externas mediante la integración de la inteligencia sobre amenazas, lo que permitirá obtener alertas más precisas y procesables.
5. Garantizar la escalabilidad
Las organizaciones están creciendo y, con este crecimiento, también aumenta la cantidad de registros y eventos de seguridad que generan. La escalabilidad de la arquitectura SIEM es fundamental para soportar el crecimiento de los datos, pero no debe afectar al rendimiento. La escalabilidad garantiza que, a medida que la organización crece, el sistema SIEM pueda gestionar volúmenes de datos cada vez mayores y mantener su eficacia.
Las soluciones SIEM basadas en la nube tienen una ventaja especial en este sentido, ya que ofrecen flexibilidad y la capacidad de ajustar los recursos al alza o a la baja según sea necesario. Esta escalabilidad no solo soporta la creciente carga de datos, sino que también tiene en cuenta la preparación para el futuro a medida que evolucionan las necesidades de la organización. Dado que las organizaciones están avanzando con soluciones SIEM escalables, esto les ayudará a garantizar que sus capacidades de supervisión y respuesta de seguridad sigan siendo sólidas y eficientes a lo largo del tiempo.
Mejora de la arquitectura SIEM con SentinelOne
Los sistemas SIEM tradicionales sientan una buena base para llevar a cabo la supervisión de la seguridad. Integrarlos con herramientas de última generación, como SentinelOne, llevará sus capacidades de seguridad al siguiente nivel. SentinelOne es una solución de detección y respuesta para endpoints que utiliza la inteligencia artificial y la automatización en la detección, el análisis y la respuesta a amenazas en tiempo real.
1. Detección de amenazas en tiempo real
El SIEM con IA SentinelOne Singularity™ resuelve la detección en tiempo real de forma fluida mediante una combinación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático con análisis basados en IA. Su organización puede detectar amenazas casi en tiempo real, reduciendo el tiempo de detección de horas o días a meros segundos. La rápida identificación de amenazas permite actuar con rapidez ante una amenaza potencial, lo que limita el impacto de dicha amenaza y establece un nuevo estándar para la ciberseguridad empresarial.
2. Capacidades de respuesta automatizada
Singularity™ AI SIEM permite potentes respuestas automatizadas, lo que amplifica en gran medida la eficacia de las operaciones de seguridad. Cuando se identifica una amenaza, AI SIEM puede tomar medidas de contención y corrección para neutralizarla automáticamente. La respuesta automatizada a incidentes reduce los tiempos de respuesta hasta en un 85 % y libera a sus equipos de seguridad de esta carga excesiva. De este modo, su organización estará en mejores condiciones para gestionar las amenazas y concentrarse en iniciativas de seguridad estratégicas.
3. Visibilidad y contexto mejorados
Con Singularity™ AI SIEM> de SentinelOne, se obtiene una gran visibilidad y contexto de cada amenaza que detecta. Proporciona vectores de ataque detallados, sistemas afectados y pasos sugeridos para su corrección. Esa información adicional aporta una mayor profundidad al aumento de la precisión del análisis de amenazas, lo que permite una toma de decisiones adecuada y una respuesta justificada ante los incidentes de seguridad.
4. Integración perfecta
Singularity™ AI SIEM está diseñado para integrarse con herramientas de terceros. Todo ello conduce a un proceso de gestión de la seguridad exponencialmente más fluido y eficiente, en el que se analizan en tiempo real fuentes de datos heterogéneas, lo que mejora aún más la capacidad de su organización para detectar, analizar y responder a las amenazas.
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DemostraciónEl futuro de la arquitectura SIEM
A medida que las amenazas cibernéticas siguen evolucionando, también debe hacerlo la arquitectura SIEM. Es probable que el futuro de SIEM esté marcado por los avances en inteligencia artificial, automatización y computación en la nube. Esto es lo que podemos esperar en los próximos años:
1. Mayor integración de la IA y el aprendizaje automático
En el futuro, la IA y el aprendizaje automático serán aún más esenciales para el funcionamiento de los sistemas SIEM. Los algoritmos avanzados de IA mejorarán la detección de amenazas al identificar patrones complejos y anomalías que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos con los métodos tradicionales. Los modelos de aprendizaje automático mejorarán el análisis de amenazas en tiempo real, pero también proporcionarán análisis predictivos para prever posibles amenazas antes de que se materialicen por completo. Esta capacidad proactiva permitirá a las organizaciones poner en marcha el mecanismo de defensa con suficiente antelación e incluso intentar repeler los ataques antes de que se produzcan. Las capacidades en evolución de la IA harán que la detección de amenazas sea más sutil y precisa, lo que supondrá un cambio radical en el funcionamiento de los sistemas SIEM.
2. Mayor énfasis en la automatización
La característica arquitectónica clave para el futuro SIEM es la automatización. La automatización significa menos intervención manual, lo que permite procesos de detección y respuesta a amenazas fluidos, eficaces y más rápidos, lo que conduce a una mayor eficiencia operativa. Esta evolución resuelve todos los problemas relacionados con la sobrecarga de alertas e incidentes a los que suelen enfrentarse los equipos de seguridad.
Esto, a su vez, acelerará respuesta ante incidentes y reducirá la carga de trabajo general del personal de seguridad. De hecho, para 2025, el 60 % de las actividades realizadas en las operaciones de seguridad estarán automatizadas, lo que supone un enorme salto desde el 30 % en 2022. Una vez más, esto demuestra que la automatización va a ser muy importante para actualizar y ajustar los sistemas SIEM.
3. Soluciones SIEM nativas de la nube
Dada la tendencia al rápido crecimiento de la migración de las infraestructuras organizativas a la nube, en un futuro próximo las soluciones SIEM nativas de la nube cobrarán mayor importancia. Esto proporcionará una mejor escalabilidad y flexibilidad que los sistemas tradicionales locales y podrá adaptarse a la naturaleza dinámica de los entornos en la nube.
También proporcionarán un mejor procesamiento en tiempo real, lo que permitirá un análisis y una respuesta rápidos a los eventos de seguridad en tiempo real. Esto hará que la escalabilidad bajo demanda de los recursos y la integración fluida con otras herramientas basadas en la nube sean aún más atractivas para las organizaciones que buscan mejorar su postura de ciberseguridad en este entorno digital en constante cambio.
Conclusión
La arquitectura de SIEM ha cambiado significativamente en las últimas dos décadas, pasando de ser simples sistemas de gestión de registros a plataformas inteligentes que aprovechan la inteligencia artificial y la automatización. Comprender los componentes de SIEM, las mejores prácticas de implementación y mejorar su sistema con herramientas como SentinelOne será crucial para crear un marco de seguridad robusto. Teniendo en cuenta que la complejidad de las amenazas cibernéticas sigue aumentando, el futuro de la arquitectura SIEM se garantizará mediante desarrollos continuos en torno a la IA, la automatización y las tecnologías en la nube.
"FAQs
La arquitectura SIEM hace referencia a un marco estructurado que fusiona componentes de software y hardware, lo que facilita la recopilación, el análisis y la respuesta de datos relacionados con la seguridad procedentes de fuentes dispares en toda la infraestructura de TI de una organización. Permite la detección, el análisis y la respuesta ante amenazas de seguridad en tiempo real.
Los cuatro componentes principales de una arquitectura SIEM son la recopilación y agregación de datos, la normalización y el análisis sintáctico, el motor de correlación y las alertas y los informes.
Los más comunes son la gestión de grandes volúmenes de datos de seguridad, el ajuste del sistema para minimizar los falsos positivos, la integración con la infraestructura de TI existente y la escalabilidad cuando la organización crece.
La arquitectura SIEM moderna se diferencia de los sistemas tradicionales en que incluye análisis avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial para mejorar la precisión en la detección de amenazas. Además, suele residir en plataformas basadas en la nube, lo que le confiere una escalabilidad y un procesamiento en tiempo real mucho mayores en comparación con algunas de las soluciones locales más antiguas.