Security Data Lake vs. SIEM: qual è la differenza?

Con l'aiuto di SDL e SIEM, le organizzazioni possono gestire grandi quantità di dati di sicurezza. In questo post daremo uno sguardo più da vicino a cosa sono SDL e SIEM, ai diversi modi in cui funzionano e altro ancora.

Con l'aumento delle minacce informatiche, le aziende hanno bisogno di potenti strumenti di sicurezza per gestire e proteggere i propri dati. Due tecnologie chiave che possono aiutarle a combattere questa guerra sono i sistemi di sicurezza dei dati (SDL) e di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM). Con l'aiuto di questi SDL e SIEM, le organizzazioni possono gestire grandi quantità di dati di sicurezza. Tuttavia, questi due strumenti funzionano in modi diversi ed è necessario comprenderne le differenze per decidere quale sia la soluzione migliore per la propria azienda.

In questo post daremo uno sguardo più da vicino a cosa sono SDL e SIEM, ai diversi modi in cui funzionano e a come scegliere quale sia il migliore per la propria azienda.

Cosa sono i Security Data Lake?

Un SDL è un luogo di archiviazione centrale o un repository centralizzato che contiene grandi quantità di dati di sicurezza di un'organizzazione. Questi dati vengono raccolti da varie fonti, come i log dei firewall, il traffico di rete o l'attività degli utenti. Come suggerisce il nome, un SDL è simile a un corpo idrico: può raccogliere dati da molti flussi o fonti.

Un SDL archivia questi dati nella loro forma grezza, siano essi strutturati, semi-strutturati o non strutturati. Può anche essere integrato con altri strumenti di analisi della sicurezza per fornire un luogo di archiviazione centrale per tutti i dati di sicurezza, pronti per essere analizzati quando necessario.lt;/p>

Architettura del data lake di sicurezza

Ci sono diverse parti fondamentali di un data lake di sicurezza.

1. Acquisizione dei dati

L'acquisizione dei dati è una parte del data lake responsabile della raccolta dei dati da varie fonti. A questo livello sono collegati

• un raccoglitore di log che raccoglie i log dai server e dagli endpoint;
• una piattaforma di elaborazione dei flussi per flussi di dati in tempo reale (ad esempio Apache, Kafka, Amazon, Kinesis); e
• un'integrazione API per acquisire dati da ambienti cloud o strumenti di sicurezza.

L'obiettivo è quello di raccogliere il maggior numero possibile di dati grezzi per la successiva elaborazione e analisi.

2. Archiviazione dei dati

Il livello di archiviazione dei dati è responsabile della memorizzazione dei dati raccolti in una posizione centrale. Questo archivio deve essere ampio e scalabile, poiché i dati di sicurezza possono crescere rapidamente. Uno strumento come Amazon S3 è comunemente utilizzato.

3. Elaborazione dei dati

Il livello di elaborazione dei dati dell'SDR è responsabile della pulizia e dell'organizzazione dei dati archiviati al fine di renderli utilizzabili. Questo processo include la trasformazione dei dati in un formato più facile da analizzare.

4. Governance dei dati

Questa parte dell'architettura garantisce che i dati nel lago siano gestiti in modo corretto e sicuro. La governance dei dati include regole che guidano l'uso e l'accessibilità dei dati.

5. Protezione dei dati

Questa parte si occupa dei controlli di sicurezza, della crittografia dei dati e del monitoraggio automatico. Avvisa l'utente quando soggetti non autorizzati accedono ai dati o anche quando un utente autorizzato svolge attività sospette.

6. Analisi e apprendimento automatico

Questa funzione è integrata nell'SDL per analisi complesse e avanzate e apprendimento automatico al fine di rilevare modelli e potenziali minacce. Questo è il vantaggio principale dei data lake di sicurezza, poiché aiutano a individuare rischi nascosti che un sistema tradizionale non sarebbe in grado di rilevare.

Che cos'è il SIEM?

Il SIEM è un sistema di sicurezza progettato per raccogliere, monitorare, correlare e analizzare in tempo reale i dati relativi alla sicurezza di un'organizzazione con una funzione di allerta basata su regole e configurazioni predefinite in un'unica piattaforma. I sistemi SIEM raccolgono questi dati da molte fonti, quali

• firewall,
• sistemi di rilevamento delle minacce come il rilevamento e la risposta di rete (NDR) il rilevamento e la risposta degli endpoint (EDR), e
• programmi antivirus.

Quindi utilizzano i dati consolidati per identificare possibili minacce alla sicurezza e infine inviano avvisi o segnalazioni classificati ai team di sicurezza.

Inoltre, il SIEM è più incentrato sul rispetto dei requisiti di conformità quali NIST, GDPR, HIPAA e PCI, conservando i registri degli eventi di sicurezza a fini normativi.

Le soluzioni SIEM sono disponibili in due forme:

• SIEM tradizionali: raccolgono principalmente dati di log e generano avvisi. Anche se i SIEM forniscono informazioni preziose, richiedono l'intervento umano per capire se la minaccia è reale.
• SIEM di nuova generazione: Questa versione più recente di SIEM sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per l'analisi dei dati. Questa versione è più veloce e accurata rispetto ai SIEM tradizionali.

Architettura SIEM

Un sistema SIEM è solitamente composto dai seguenti elementi:

• raccolta dati
• normalizzazione e correlazione
• analisi avanzata
• monitoraggio e allerta in tempo reale
• gestione dei log
• integrazione della risposta agli incidenti

Diamo un'occhiata più da vicino a ciascuno di essi.

1. Raccolta dei dati

Proprio come un SDL, i sistemi SIEM estraggono i dati da diversi strumenti e configurazioni di sicurezza. Tuttavia, i SIEM si concentrano spesso su dati basati sugli eventi, come log e avvisi.

2. Normalizzazione e correlazione

Dopo aver raccolto i dati, i SIEM li ordinano e li standardizzano. Ciò significa che li inseriscono in un formato comune, rendendoli più facili da studiare. Il sistema collega quindi i dati, cercando connessioni o modelli tra eventi che potrebbero indicare una minaccia alla sicurezza. In questo caso, l'amministratore deve aver impostato alcune regole predefinite per inviare avvisi se viene identificata una tendenza particolare

3. Analisi avanzate

I SIEM, specialmente quelli moderni,sono integrati con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare il rilevamento delle minacce. Questo processo va di pari passo con la parte di normalizzazione e correlazione del sistema. Grazie a questa funzione, i SIEM possono eseguire analisi complesse sui dati normalizzati.

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4. Monitoraggio e allerta in tempo reale

Uno dei punti di forza dei SIEM è la loro capacità di fornire allerte istantanee. Mentre il sistema controlla i dati, può attivare allarmi se si verifica qualcosa di strano o rischioso, consentendo ai team di sicurezza di entrare in azione. Gestione dei log

Ai fini di audit o indagini, i SIEM non solo archiviano i log in modo sicuro, ma li conservano anche.

6. Integrazione della risposta agli incidenti

I SIEM di nuova generazione sono integrati con strumenti di orchestrazione, automazione e risposta alla sicurezza (SOAR) per automatizzare le risposte agli incidenti.

Qual è la differenza tra un data lake di sicurezza e un SIEM?

Sebbene sia l'SDL che il SIEM aiutino nella gestione dei dati di sicurezza, a lungo termine hanno scopi diversi e caratteristiche distinte.

Caratteristiche

• SDL: questo sistema è in grado di gestire tutti i tipi di dati (strutturati, semi-strutturati o non strutturati) ed è ottimo per l'analisi a lungo termine. Consente di applicare modelli di analisi complessi e di apprendimento automatico per rilevare minacce nascoste.
• SIEM: questo sistema si concentra principalmente sul monitoraggio in tempo reale e sugli avvisi basati su regole predefinite. È ottimo per il rilevamento immediato delle minacce, ma può essere più limitato quando si tratta di dati non strutturati. Inoltre, viene spesso utilizzato per conservare registrazioni o eventi di sicurezza a fini normativi.

Implementazione

• SDL: SDL è relativamente più facile da implementare. È anche molto flessibile, poiché gestisce grandi volumi di dati senza integrazioni complesse. Normalmente, SDL non richiede alcuna configurazione complessa perché di solito non ha limiti al tipo di dati che può raccogliere e, per questo motivo, accetta tutti i tipi di file, registri e informazioni che possono essere rilevanti. Inoltre, spesso utilizza strumenti di acquisizione standardizzati per la raccolta dei dati. SDL eccelle nella conservazione e nell'analisi dei dati a lungo termine.
• SIEM: In generale, questi sistemi sono più difficili da implementare, soprattutto in un ambiente complesso. Il SIEM può essere impegnativo, poiché richiede l'integrazione con varie fonti di dati e sistemi di sicurezza come firewall, IDS/IPS, server e applicazioni. Richiede una configurazione e una messa a punto significative per normalizzare i dati provenienti dalle diverse fonti. È inoltre necessario un elevato livello di competenza in materia di sicurezza, soprattutto per la creazione e la definizione delle regole del sistema. SIEM è ideale per il rilevamento delle minacce in tempo reale e la reportistica sulla conformità.

Costo

• SDL: SDL è molto più conveniente. Offre un vantaggio rispetto a SIEM nelle soluzioni di archiviazione oggetti come Azure Blob, IBM Cloud Object Storage, Amazon S3 e altre, che spesso sono meno costose. Con un SDL, si paga principalmente per la potenza di calcolo utilizzata. Gli SDL possono anche conservare i dati di sicurezza per molti anni, mentre un tipico sistema SIEM conserva i dati per meno di un anno. Le organizzazioni che dispongono di risorse limitate potrebbero optare per un SDL.
• SIEM: questi sistemi sono generalmente più costosi. Il fornitore addebiterà un costo in base al volume di dati, agli utenti o persino ai dispositivi collegati, con un conseguente aumento dei costi. Qualsiasi azienda che intenda utilizzare questa soluzione dovrebbe anche mettere da parte i costi di implementazione per competenze specialistiche. La manutenzione di questo sistema è costosa, poiché richiede una messa a punto continua, aggiornamenti delle regole e aggiornamenti hardware. Le grandi organizzazioni con team di sicurezza maturi potrebbero preferire il SIEM.

Vantaggi

• SDL: offre informazioni più approfondite e complete sui dati di sicurezza grazie all'apprendimento automatico e ad analisi complesse. È ideale anche per la conservazione dei dati a lungo termine e fornisce una visione d'insieme della situazione di sicurezza di un'organizzazione.
• SIEM: è ideale per rilevare e segnalare in tempo reale le minacce ai team di sicurezza. È inoltre utile per soddisfare i requisiti di conformità o di auditing.

Security Data Lake Vs SIEM: differenze fondamentali

Ora esaminiamo più da vicino un confronto tra i due sistemi.

Caratteristica	Sicurezza Data Lake	SIEM
Gestione dei dati	Gestisce dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati	Gestisce principalmente dati di eventi strutturati
Scalabilità	È altamente scalabile per dati di grandi dimensioni	Scalabilità moderata con dati di eventi
Rilevamento in tempo reale	Non progettato principalmente per il rilevamento in tempo reale, ma questa funzione può essere integrata	Progettato per il rilevamento delle minacce in tempo reale
Analisi	Supporta analisi complesse e apprendimento automatico	Utilizza regole predefinite e avvisi con un certo grado di apprendimento automatico
Conservazione dei dati	Ideale per l'archiviazione a lungo termine	Limitato alla conservazione dei dati a breve termine
Costo	Meno costoso e potenzialmente più basso con il cloud	Più costoso; in genere basato su abbonamento o costi di licenza

Pro e contro di Security Data Lake e SIEM

Ora esaminiamo più da vicino i pro e i contro di questi strumenti.

Pro di Security Data Lake

• Rilevamento delle minacce in tempo reale: è ideale per gestire grandi volumi di dati.
• Rapido time-to-value: poiché tutti i dati di sicurezza sono centralizzati, è molto più facile ottenere risposte a domande critiche sulla sicurezza in breve tempo.
• Flessibilità: Accetta qualsiasi fonte o formato di dati.
• Conveniente: Sfrutta l'archiviazione cloud, riducendo così i costi.
• Analisi avanzate: Supporta l'apprendimento automatico e le intuizioni basate sull'intelligenza artificiale.
• Conservazione dei dati a lungo termine: archivia i dati per anni e può supportare la conformità.
• Ricerca delle minacce: consente il rilevamento proattivo delle minacce nella rete o nei sistemi dell'organizzazione.
• Elaborazione in tempo reale e in batch: gestisce l'elaborazione dei dati in tempo reale e in batch.

Svantaggi del Security Data Lake

• Sfide nella gestione dei dati: È difficile mantenere la qualità dei dati, poiché l'SDL accetta sia dati rilevanti che irrilevanti.
• Difficoltà di integrazione: L'integrazione con i sistemi esistenti può essere difficile a causa dell'incoerenza del supporto dei fornitori, dell'infrastruttura di rete, ecc.
• Problemi di qualità dei dati: Una scarsa qualità dei dati influirà sull'accuratezza dell'analisi.
• Richiede competenze nel campo della scienza dei dati: Per un utilizzo ottimale sono necessarie le competenze di un data scientist.

Vantaggi del SIEM

• Rilevamento delle minacce in tempo reale: Identifica le minacce non appena si verificano.
• Regole e avvisi predefiniti: Automatizza il rilevamento delle minacce e la risposta in base a regole predefinite.
• Reportistica di conformità: è ottimo per la reportistica di conformità e di audit.
• Risposta agli incidenti: consente una risposta agli incidenti semplificata risposta agli incidenti e la gestione.
• Interfaccia intuitiva: I moderni sistemi SIEM sono dotati di un'interfaccia intuitiva per i team di sicurezza.
• Integrazione con altri strumenti: i SIEM si integrano perfettamente con altri strumenti di sicurezza come NDR ed EDR.

Svantaggi dei SIEM

• Limiti di volume dei dati: sono progettati principalmente per gestire dati strutturati relativi agli eventi.
• Elevato tasso di falsi positivi: questo sistema genera molti falsi allarmi non necessari.
• Costi elevati per le licenze: Questo sistema è costoso sia in termini di licenze che di manutenzione.
• Conservazione dei dati limitata: conserva i dati solo per brevi periodi (ad esempio, 90 giorni).
• Dipendente dalla qualità dei log: i log ottenuti devono essere puliti per motivi di qualità dei dati e dovrebbero essere standardizzati per garantire l'accuratezza.

Come scegliere tra Security Data Lake e SIEM

La scelta tra SDL e SIEM dipende dalle esigenze della vostra organizzazione, dalle sue dimensioni e dal suo budget.

La maggior parte delle piccole organizzazioni potrebbe optare per un SDL, considerando il basso costo e l'elevata flessibilità per la crescita futura.

Le organizzazioni di medie dimensioni potrebbero prendere in considerazione un approccio ibrido, poiché i moderni SIEM consentono l'integrazione con un SDL. Ciò garantisce un equilibrio tra costi, scalabilità e funzionalità.

Per motivi di auditing e conformità, le grandi organizzazioni dovrebbero sicuramente prendere in considerazione entrambi gli strumenti: SDL per la scalabilità e l'analisi avanzata; e il SIEM per il rilevamento delle minacce in tempo reale e la reportistica sulla conformità, poiché gestiscono enormi quantità di dati.

Best practice per i data lake di sicurezza

È fondamentale garantire la sicurezza e l'integrità dei dati archiviati in un SDL. Di seguito sono riportate le best practice da seguire.

• I dati sensibili devono essere protetti utilizzando algoritmi di crittografia quando vengono trasmessi su Internet o sulle reti, nonché quando sono archiviati su dispositivi, server o sistemi di archiviazione. Ciò garantirà che, anche in caso di violazione dei dati, questi rimangano illeggibili.
• Assegnare e limitare l'accesso ai dati e alle risorse in base ai ruoli degli utenti all'interno dell'organizzazione, per garantire che solo le persone autorizzate possano visualizzare, modificare o gestire dati e sistemi specifici.
• Implementare la segmentazione e l'isolamento della rete dividendo la rete in sezioni sicure e isolate al fine di limitare gli accessi non autorizzati e ridurre le superfici di attacco.
• I backup dei dati devono essere archiviati in luoghi sicuri e separati.
• Assicurarsi di essere conformi alle normative appropriate, come l'HIPAA.
• Condurre regolarmente corsi di formazione sulla sicurezza per i membri dell'organizzazione.

Best practice SIEM

L'implementazione di un sistema SIEM richiede un'attenta pianificazione. Ecco alcune best practice per ottimizzare le prestazioni del tuo SIEM.

• Decidete se il vostro SIEM debba essere ospitato all'interno della vostra organizzazione (on-premise) o basato su cloud (fornitore), oppure se adottare un approccio ibrido (on-premise più fornitore). La vostra scelta dovrebbe basarsi sulle esigenze di sicurezza, scalabilità e budget della vostra organizzazione.
• Recupera, aggrega, normalizza e standardizza i dati di log rilevanti.
• Configura correttamente il tuo SIEM per filtrare i falsi positivi, dare priorità alle minacce e inviare avvisi pertinenti e utilizzabili al team di sicurezza in tempo reale. Ciò ridurrà il rumore e ottimizzerà l'efficienza della risposta.
• Aggiornare le regole di rilevamento delle minacce nel SIEM per sapere quali minacce alla sicurezza tenere sotto controllo, come identificarle e avvisare il team di sicurezza.
• Automatizza le attività di sicurezza ripetitive, gestisci e sincronizza i sistemi integrati e implementa l'elaborazione della risposta agli incidenti. Ciò consentirà al team di sicurezza di avere più tempo per concentrarsi sull'analisi della sicurezza e sul processo decisionale di livello superiore.

Considerazioni finali

Sia i sistemi SDL che quelli SIEM svolgono un ruolo importante nella protezione di un'organizzazione dalle minacce e dagli attacchi informatici. La scelta del sistema più adatto alla vostra azienda dipende dalle vostre esigenze. Se desiderate un'analisi approfondita e a lungo termine, prendete in considerazione un SDL. Se invece è più importante il rilevamento delle minacce in tempo reale, forse un SIEM è l'opzione giusta. Prendete in considerazione i punti di forza e di debolezza di ciascuna soluzione in modo da poter fare la scelta più adatta alla strategia di sicurezza della vostra organizzazione.

FAQs

È possibile utilizzare contemporaneamente un data lake di sicurezza e un SIEM?

Sì, molte aziende utilizzano entrambi gli strumenti. Si tratta dell'approccio ibrido, in cui l'SDL viene utilizzato principalmente per archiviare grandi quantità di dati per analisi a lungo termine, mentre il SIEM viene utilizzato per fornire avvisi in tempo reale.

Quanto tempo occorre per configurare un data lake di sicurezza?

La configurazione di un SDL può richiedere diverse settimane o addirittura mesi, a seconda della complessità e delle dimensioni dell'infrastruttura necessaria, dell'infrastruttura esistente, dello stack tecnologico e degli strumenti.

Qual è la soluzione più conveniente: un data lake di sicurezza o un SIEM?

L'SDL è molto più conveniente. Con un SDL, si paga principalmente per la potenza di calcolo utilizzata. I SIEM sono generalmente più costosi. Il costo viene addebitato in base al volume di dati, agli utenti o persino ai dispositivi collegati, il che comporta un costo più elevato. Inoltre, il SIEM richiede una messa a punto continua, aggiornamenti delle regole e aggiornamenti hardware.