Che cos'è l'architettura SIEM? Componenti e best practice

Immergiti nel mondo dell'architettura SIEM con la nostra guida dettagliata. Scopri la sua evoluzione, i componenti chiave e le best practice per ottimizzare il tuo livello di sicurezza. Scopri come le funzionalità avanzate di SentinelOne possono migliorare ulteriormente le tue capacità SIEM.

L'architettura SIEM costituisce la spina dorsale che guida la strategia di sicurezza di un'organizzazione facilitando il processo di raccolta, correlazione e analisi dei dati di sicurezza nell'ambiente IT. Poiché i sistemi SIEM forniscono informazioni in tempo reale su qualsiasi potenziale incidente di sicurezza, un'organizzazione sarà in grado di individuare le minacce più rapidamente e, di conseguenza, di rispondere o mitigarle molto più velocemente.

Infatti, è stato recentemente riportato che oltre il 70% delle aziende statunitensi considera SIEM la risposta alla loro infrastruttura di sicurezza informatica. Infatti, con gli attacchi che continuano ad aumentare in termini di complessità, non c'è mai stato un momento migliore per rendersi conto di quanto sia diventata grave la necessità di una soluzione SIEM solida e ben integrata.

In questo blog, esamineremo l'evoluzione, i componenti chiave e le best practice dell'architettura SIEM, i miglioramenti avanzati delle funzionalità SIEM e cosa riserva il futuro per questa tecnologia essenziale.

L'evoluzione dell'architettura SIEM

Il concetto di sistemi SIEM si è notevolmente evoluto dalla loro nascita. All'inizio degli anni 2000, quando sono stati progettati per la prima volta, l'obiettivo principale delle soluzioni SIEM era fondamentalmente la gestione dei log e la reportistica di conformità. L'architettura iniziale era piuttosto semplice. Le esigenze dei sistemi SIEM hanno continuato ad evolversi di pari passo con le minacce informatiche.

Le moderne infrastrutture IT generano volumi di dati che hanno sopraffatto i SIEM tradizionali, portando a un degrado delle prestazioni, a un ritardo nel rilevamento delle minacce e a un alto tasso di falsi positivi. Nel 2018, è stato riportato che quasi il 93% delle aziende si sentiva sopraffatto dal volume di avvisi di sicurezza generati dai propri sistemi SIEM.

Queste sfide trovano risposta nella moderna architettura SIEM con analisi all'avanguardia, machine learning e threat intelligence per un rilevamento migliore e più tempestivo. Ancora una volta, il passaggio da soluzioni solo on-premise a modelli cloud e ibridi ha cambiato l'architettura SIEM per gestire una buona scalabilità insieme a capacità di ricerca delle minacce in tempo reale.

Tappe fondamentali nell'evoluzione del SIEM:

Primi anni 2000: introduzione del SIEM incentrato sulla gestione dei log

All'inizio degli anni 2000, i sistemi SIEM erano generalmente incentrati sulla gestione dei log. A quel punto, le organizzazioni hanno iniziato a comprendere la necessità di raccogliere i dati di log prodotti da una varietà di fonti, quali firewall, sistemi di rilevamento delle intrusioni e server, e di archiviarli in una posizione centralizzata.

Queste prime soluzioni SIEM fornivano ai team di sicurezza un unico luogo in cui archiviare i log ed eseguire query su di essi per individuare attività sospette ed effettuare analisi forensi. Tuttavia, le loro capacità erano piuttosto limitate, poiché si limitavano principalmente ad aggregare i dati dei log con alcune correlazioni di base per fornire un avviso su un incidente di sicurezza che poteva verificarsi.

Metà degli anni 2010: comparsa dell'analisi avanzata e dell'apprendimento automatico nel SIEM

A metà degli anni 2010, l'evoluzione del SIEM ha raggiunto un livello completamente nuovo con l'introduzione dell'analisi avanzata e dell'apprendimento automaticomachine learning. Poiché le minacce informatiche sono diventate sempre più sofisticate e difficili da rilevare con i metodi tradizionali, è diventato comune per i sistemi SIEM includere algoritmi di apprendimento automatico per l'elaborazione di grandi volumi di dati alla ricerca di modelli indicativi di una possibile minaccia alla sicurezza.

Questo è stato anche il momento in cui è emersa l'analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA), che ha permesso ai sistemi SIEM di stabilire una norma di comportamento abituale e di riconoscere le variazioni rispetto ad essa che potrebbero segnalare minacce interne o minacce persistenti avanzate. Queste funzionalità hanno ulteriormente perfezionato il rilevamento delle minacce riducendo al minimo i falsi positivi.

Fine degli anni 2010: passaggio ad architetture SIEM basate su cloud e ibride

Alla fine degli anni 2010 sono finalmente arrivati alcuni cambiamenti reali nell'architettura SIEM, guidati da vere soluzioni basate sul cloud e derivati ibridi. Le organizzazioni hanno iniziato ad abbandonare le infrastrutture on-premise a favore di servizi cloud su larga scala e i sistemi SIEM sono stati costretti a rinnovare le loro offerte per supportare questi nuovi ambienti. Queste soluzioni SIEM basate sul cloud erano molto più scalabili, flessibili ed economiche, alleviando così il disagio per un'organizzazione di eseguire la gestione della sicurezza in ambienti IT diversi e distribuiti.

Sono venute alla ribalta anche le architetture SIEM ibride, che combinano i vantaggi delle soluzioni on-premise e basate sul cloud: consentono alle organizzazioni di mantenere il controllo sui dati sensibili sfruttando al contempo la scalabilità e le funzionalità avanzate offerte dal cloud. Ciò è dovuto alla necessità di gestire la sicurezza in ambienti IT sempre più complessi, normalizzati da una combinazione di sistemi cloud, on-premise e ibridi.

2020 e oltre: integrazione con l'IA e l'automazione per un rilevamento e una risposta alle minacce migliorati

Alla fine degli anni 2010, l'architettura SIEM ha subito una svolta radicale. Mentre le organizzazioni stavano rapidamente passando dalle infrastrutture on-premise ai servizi cloud, i sistemi SIEM hanno iniziato ad abbracciare questi nuovi ambienti. Pertanto, le soluzioni SIEM basate sul cloud potevano garantire una maggiore scalabilità, flessibilità ed efficienza in termini di costi, consentendo alle organizzazioni di gestire la propria sicurezza in contesti IT diversificati e distribuiti.

A tempo debito, sono emerse architetture SIEM ibride con soluzioni integrate on-premise e basate su cloud. Ciò consentirà alle organizzazioni di conservare i dati sensibili in loro possesso, sfruttando al contempo la scalabilità e le funzionalità avanzate del cloud. Ciò è stato determinato dalla necessità di gestire la sicurezza in un ambiente IT sempre più complesso, in sistemi on-premise e ibridi.

Quali sono i componenti dell'architettura SIEM?

L'architettura SIEM è robusta e comprende una serie di componenti chiave che svolgono un ruolo molto importante nel processo di garanzia del monitoraggio totale della sicurezza e della risposta agli incidenti. La comprensione dei vari componenti è quindi essenziale quando si crea o si potenzia una soluzione SIEM per soddisfare le esigenze della moderna sicurezza informatica. A questo proposito, di seguito sono riportati alcuni componenti chiave di una soluzione SIEM robusta.

1. Raccolta e aggregazione dei dati

La base di qualsiasi sistema SIEM è la raccolta e l'aggregazione dei dati, che attinge informazioni di sicurezza da un'ampia varietà di fonti: dispositivi di rete, inclusi firewall e router; server; endpoint; e applicazioni, comprese quelle ospitate su cloud. I moderni sistemi SIEM sono progettati per supportare grandi volumi di dati, aggregando i log in tempo reale da centinaia o migliaia di fonti.

Questa capacità è importante per garantire che tutto sia coperto e combinato e che ogni potenziale evento di sicurezza nell'ambiente IT dell'organizzazione venga rilevato. Inoltre, aprirà la strada all'aggregazione dei dati in tempo reale, consentendo di rilevare gli incidenti di sicurezza con rapidità ed efficienza.

2. Normalizzazione e analisi

Il passo successivo importante nel processo dopo la raccolta è la normalizzazione e l'analisi. Quando i dati vengono raccolti da varie fonti, di solito sono in molti formati. Tale diversità di formati di log crea un problema con l'analisi e la correlazione delle informazioni. Durante il processo di normalizzazione, questo formato di log diversificato viene trasformato in un formato standardizzato, che è molto più facile da elaborare per il SIEM.

L'analisi scompone ulteriormente i dati di log in elementi ben strutturati, facilitando l'identificazione e l'analisi di dettagli specifici all'interno dei log. Si tratta di un passaggio molto importante perché, senza la normalizzazione e l'analisi, non sarebbe possibile correlare in modo efficace eventi provenienti da fonti diverse.

3. Motore di correlazione

Il motore di correlazione è probabilmente la parte più critica di un sistema SIEM, dove viene eseguito il nucleo analitico di tale sistema. Questo motore elabora i dati normalizzati al fine di identificare modelli e relazioni che altrimenti indicherebbero una minaccia alla sicurezza. Potrebbe eseguire un motore di correlazione in grado di rilevare diversi tentativi di accesso non riusciti su diversi endpoint in un breve periodo di tempo, il che potrebbe indicare un attacco brute-force. Le moderne soluzioni SIEM utilizzano varie tecniche di correlazione per migliorare il rilevamento delle minacce.

La correlazione basata su regole si basa sulle regole impostate dall'amministratore o da altri per attivare un avviso nel caso in cui venga identificato un modello particolare. Nell'analisi comportamentale, utilizza la tecnologia di apprendimento automatico per identificare quelle azioni che non sono conformi al comportamento normale. Inoltre, la threat intelligence è diventata parte integrante della maggior parte dei SIEM odierni, consentendo al motore di correlazione di cercare gli eventi che si verificano all'interno rispetto alle minacce esterne conosciute.

4. Allerta e segnalazione

È qui che gli allarmi generati dal sistema SIEM diventano molto importanti, perché quando il motore di correlazione identifica un potenziale incidente di sicurezza, la rapida mitigazione delle minacce dipende in gran parte dagli allarmi. Questi vengono solitamente inoltrati agli analisti della sicurezza che indagano ulteriormente e rispondono alle minacce. In alcuni casi, possono anche essere integrati con piattaforme di risposta agli incidenti o persino con risposte automatizzate, facilitando così tempi di reazione più rapidi contro le minacce critiche.

Un sistema di allerta efficace consente di avvisare immediatamente i team di sicurezza in caso di traccia o problema segnalato, riducendo così i tempi di risoluzione di una vulnerabilità. Altre caratteristiche fondamentali del sistema SIEM sono i report che approfondiscono nei minimi dettagli le tendenze di sicurezza, lo stato di conformità dell'organizzazione e l'efficacia generale della sicurezza. A questo proposito, la maggior parte dei moderni sistemi SIEM è già stata ampliata per fornire dashboard personalizzabili che consentono ai team di sicurezza di monitorare gli indicatori chiave e preparare report su misura per le loro esigenze.

5. Gestione e conservazione dei log

Alcune delle principali preoccupazioni dell'architettura SIEM riguardano la gestione e la conservazione dei log in relazione alla conformità e alle indagini forensi. A tal fine, i sistemi SIEM dovrebbero archiviare i log in modo sicuro e renderli accessibili ogni volta che sono necessari per audit o indagini. Una buona gestione dei log comporta l'organizzazione e la manutenzione dei log in modo tale da facilitarne il recupero e l'analisi durante un incidente o un audit.

Le politiche di conservazione variano a seconda delle specifiche normative industriali. Per dirla in parole povere, settori come quello sanitario richiedono la conservazione dei log per almeno sei anni, in base all'Health Insurance Portability and Accountability Act. Ciò presuppone che un sistema SIEM debba archiviare i log in modo sicuro, ma anche conservarli per il periodo di tempo prescritto, purché rimangano intatti senza modifiche o perdite durante tale periodo.

Best practice per l'architettura SIEM

L'implementazione di una soluzione SIEM non è un gioco da ragazzi, poiché richiede non solo una notevole lungimiranza, ma anche un'implementazione meticolosa. Se volete ottenere il massimo dalla vostra architettura SIEM, ecco alcune best practice da tenere a mente:

1. Definire obiettivi chiari

Per prima cosa, è necessario sapere perché si deve implementare un sistema SIEM. Spiegate chiaramente cosa si intende ottenere dal sistema, che si tratti di conformità, rilevamento delle minacce o entrambi. Ad esempio, se il vostro obiettivo principale è quello di aderire agli standard dettati dal GDPR o dall'HIPAA, allora dovrete impostare il vostro SIEM in modo che raccolga dati e generi report che soddisfino i requisiti normativi.

Se si punta al rilevamento e alla risposta alle minacce, la configurazione ottimale del SIEM dovrebbe essere impostata per il rilevamento e la risposta in tempo reale a incidenti di sicurezza di qualsiasi tipo. Obiettivi ben definiti porteranno alla scelta delle funzionalità, delle fonti di dati e delle configurazioni SIEM più adeguate, in modo che il sistema sia ottimizzato per rispondere alle esigenze specifiche e alle diverse sfide della vostra organizzazione.

2. Date priorità alle fonti di dati

Non tutti i log acquisiti da un sistema SIEM hanno la stessa importanza per ogni organizzazione. Pertanto, la definizione delle priorità delle fonti di dati è un aspetto essenziale su cui una soluzione SIEM dovrà concentrarsi. Ad esempio, la vostra organizzazione potrebbe avere una particolare preoccupazione riguardo alle minacce interne. I dati provenienti dai sistemi di gestione delle identità e degli accessi e dai dispositivi endpoint devono avere la priorità, poiché costituiscono la base per ottenere informazioni critiche sul comportamento degli utenti e sulle attività dei sistemi.

Ciò consentirebbe un filtraggio adeguato, in modo che il SIEM non sia sovraccarico di informazioni irrilevanti e possa concentrare la propria attenzione sull'analisi dei dati più rilevanti. In un rapporto del 2023, Gartner ha sottolineato che le organizzazioni che danno priorità alle fonti di dati in base al rischio sono più efficaci del 40% nel rilevare e rispondere alle minacce, sottolineando l'importanza della gestione strategica dei dati.

3. Ottimizzare regolarmente il SIEM

Un sistema SIEM richiede una messa a punto continua per rimanere efficace. La regolazione regolare include l'adeguamento delle regole di correlazione, l'aggiornamento dei feed di intelligence sulle minacce e il perfezionamento delle soglie di allerta alla luce dell'ultimo panorama delle minacce e dei cambiamenti nell'organizzazione. Senza una regolazione periodica, un SIEM potrebbe produrre una grande quantità di falsi positivi o potrebbe non rilevare correttamente le minacce emergenti. Questa manutenzione aiuta a mantenere il SIEM reattivo alle minacce reali, riducendo al minimo gli avvisi non necessari.

Revisioni e aggiornamenti regolari della configurazione del sistema consentono di ottimizzare le prestazioni, garantendo la massima efficacia delle capacità di rilevamento e risposta alle minacce.

4. Integrazione con le informazioni sulle minacce

L'aggiunta di feed esterni di informazioni sulle minacce aumenterà in modo significativo la capacità di rilevamento e risposta del SIEM. Le informazioni sulle minacce aggiungono un contesto che aiuta a comprendere diverse minacce note, inclusi gli IOC e le tattiche utilizzate dai criminali informatici. Le informazioni contestuali aiutano il sistema SIEM a identificare le possibili minacce in modo molto più accurato e riducono i falsi positivi.

Ciò sarà ulteriormente integrato dall'arricchimento delle capacità del SIEM di correlare i dati interni con gli indicatori di minaccia esterni attraverso l'integrazione delle informazioni sulle minacce, fornendo così avvisi più accurati e utilizzabili.

5. Garantire la scalabilità

Le organizzazioni stanno crescendo e, con questa crescita, aumenta anche la quantità di log e di eventi di sicurezza da esse generati. La scalabilità dell'architettura SIEM è fondamentale per supportare la crescita dei dati, ma non deve influire sulle prestazioni. La scalabilità garantisce che, con la crescita dell'organizzazione, il sistema SIEM sia in grado di gestire volumi di dati sempre maggiori e mantenere la propria efficacia.

Le soluzioni SIEM basate su cloudLe soluzioni SIEM offrono un vantaggio speciale in questo senso, garantendo flessibilità e la possibilità di aumentare o diminuire le risorse in base alle esigenze. Questa scalabilità non solo supporta il crescente carico di dati, ma tiene anche conto dell'evoluzione delle esigenze organizzative in un'ottica di futuro. Poiché le organizzazioni stanno procedendo con soluzioni SIEM scalabili, ciò le aiuterà a garantire che le loro capacità di monitoraggio e risposta alla sicurezza rimangano solide ed efficienti nel tempo.

Migliorare l'architettura SIEM con SentinelOne

I sistemi SIEM tradizionali costituiscono una buona base per eseguire il monitoraggio della sicurezza. Integrandoli con strumenti di nuova generazione, come SentinelOne, potrete portare le vostre capacità di sicurezza a un livello superiore. SentinelOne è una soluzione di rilevamento e risposta degli endpoint che si occupa di intelligenza artificiale e automazione nel rilevamento, nell'analisi e nella risposta alle minacce in tempo reale.

1. Rilevamento delle minacce in tempo reale

Il SIEM basato sull'intelligenza artificiale SentinelOne Singularity™ risolve il rilevamento in tempo reale in modo trasparente grazie a una combinazione di algoritmi avanzati di apprendimento automatico e analisi basate sull'intelligenza artificiale. La vostra organizzazione può rilevare le minacce quasi in tempo reale, riducendo i tempi di rilevamento da ore o giorni a pochi secondi. Una rapida identificazione delle minacce consente di agire tempestivamente sulle potenziali minacce, limitandone l'impatto e definendo un nuovo standard per la sicurezza informatica aziendale.

2. Capacità di risposta automatizzata

Singularity™ AI SIEM consente potenti risposte automatizzate, amplificando notevolmente l'efficacia delle operazioni di sicurezza. Quando viene identificata una minaccia, AI SIEM sarà in grado di intraprendere azioni di contenimento e correzione per neutralizzarla automaticamente. La risposta automatizzata agli incidenti riduce i tempi di risposta fino all'85% e libera i vostri team di sicurezza da questo carico eccessivo. In questo modo, la vostra organizzazione sarà in una posizione migliore per gestire le minacce concentrandosi sulle iniziative strategiche di sicurezza.

3. Maggiore visibilità e contesto

Con Singularity™ AI SIEM> di SentinelOne, è possibile ottenere un'ampia visibilità e un contesto completo su ogni minaccia rilevata. Fornisce vettori di attacco dettagliati, sistemi interessati e misure correttive suggerite. Queste informazioni aggiuntive aumentano notevolmente l'accuratezza dell'analisi delle minacce, consentendo un processo decisionale adeguato e una risposta giustificata agli incidenti di sicurezza.

4. Integrazione perfetta

Singularity™ AI SIEM è progettato per integrarsi con strumenti di terze parti. Tutto ciò porta a un processo di gestione della sicurezza esponenzialmente più fluido ed efficiente, in cui fonti di dati eterogenee vengono analizzate in tempo reale, migliorando ulteriormente la capacità della vostra organizzazione di rilevare, analizzare e rispondere alle minacce.

Il futuro dell'architettura SIEM

Poiché le minacce informatiche continuano ad evolversi, anche l'architettura SIEM deve evolversi. Il futuro del SIEM sarà probabilmente plasmato dai progressi nell'intelligenza artificiale, nell'automazione e nel cloud computing. Ecco cosa possiamo aspettarci nei prossimi anni:

1. Maggiore integrazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico

In futuro, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico saranno ancora più integrati nelle funzionalità dei sistemi SIEM. Gli algoritmi avanzati di intelligenza artificiale miglioreranno il rilevamento delle minacce identificando modelli complessi e anomalie che altrimenti potrebbero passare inosservati con i metodi tradizionali. I modelli di machine learning miglioreranno l'analisi delle minacce in tempo reale, ma forniranno anche analisi predittive per prevedere potenziali minacce prima che si concretizzino completamente. Questa capacità proattiva consentirà alle organizzazioni di avviare il meccanismo di difesa con largo anticipo e persino di cercare di respingere gli attacchi prima che abbiano luogo. Le capacità in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale renderanno il rilevamento delle minacce più sottile e accurato, portando un cambiamento radicale nel modo in cui funzionano i sistemi SIEM.

2. Maggiore enfasi sull'automazione

La caratteristica architettonica chiave per il futuro SIEM è l'automazione. Automazione significa meno interventi manuali, il che consente processi di rilevamento e risposta alle minacce senza soluzione di continuità, efficaci e più rapidi, con conseguente miglioramento dell'efficienza operativa. Questa evoluzione risolve tutti i problemi legati al sovraccarico di avvisi e incidenti che i team di sicurezza devono solitamente affrontare.

Ciò, a sua volta, accelererà i tempi di risposta agli incidenti e ridurrà il carico di lavoro complessivo del personale addetto alla sicurezza. Infatti, entro il 2025, il 60% delle attività svolte nelle operazioni di sicurezza sarà automatizzato, un enorme balzo rispetto al 30% del 2022. Ancora una volta, ciò dimostra che l'automazione sarà molto importante per l'aggiornamento e la messa a punto dei sistemi SIEM.

3. Soluzioni SIEM native per il cloud

Data la tendenza in rapida crescita alla migrazione delle infrastrutture organizzative verso il cloud, nel prossimo futuro le soluzioni SIEM native per il cloud acquisiranno maggiore importanza. Ciò garantirà una migliore scalabilità e flessibilità rispetto ai tradizionali sistemi on-premise e consentirà di soddisfare la natura dinamica degli ambienti cloud.

Forniranno inoltre un'elaborazione in tempo reale migliorata, consentendo così un'analisi e una risposta rapide agli eventi di sicurezza in tempo reale. Ciò renderà la scalabilità on-demand delle risorse e la perfetta integrazione con altri strumenti basati sul cloud ancora più attraenti per le organizzazioni che cercano migliori posture di sicurezza informatica in questo ambiente digitale in continua evoluzione.

Conclusione

L'architettura del SIEM è cambiata in modo significativo negli ultimi due decenni, passando da semplici sistemi di gestione dei log a piattaforme intelligenti che sfruttano l'intelligenza artificiale e l'automazione. Comprendere i componenti del SIEM, le best practice di implementazione e potenziare il proprio sistema con strumenti come SentinelOne sarà fondamentale per costruire un solido framework di sicurezza. Considerando che la complessità delle minacce informatiche continua a crescere, la forma futura dell'architettura SIEM sarà garantita da continui sviluppi nell'ambito dell'intelligenza artificiale, dell'automazione e delle tecnologie cloud.

FAQs

Che cos'è l'architettura SIEM?

L'architettura SIEM si riferisce a un framework strutturato che unisce componenti software e hardware, facilitando la raccolta, l'analisi e la risposta dei dati relativi alla sicurezza provenienti da fonti disparate nell'infrastruttura IT di un'organizzazione. Consente il rilevamento, l'analisi e la risposta alle minacce alla sicurezza in tempo reale.

Quali sono i quattro componenti di un SIEM?

I quattro componenti principali di un'architettura SIEM sono la raccolta e l'aggregazione dei dati, la normalizzazione e l'analisi, il motore di correlazione e la segnalazione e la creazione di report.

Quali sono le sfide comuni nell'implementazione dell'architettura SIEM?

Quelle più comuni sono la gestione di grandi volumi di dati di sicurezza, la messa a punto del sistema per ridurre al minimo i falsi positivi, l'integrazione con l'infrastruttura IT esistente e la scalabilità quando l'organizzazione è in crescita.

In che modo l'architettura SIEM moderna differisce dai sistemi SIEM tradizionali?

L'architettura SIEM moderna si differenzia dai sistemi tradizionali per l'inclusione di analisi avanzate, machine learning e intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza del rilevamento delle minacce. Inoltre, spesso risiede su piattaforme basate su cloud per una scalabilità e un'elaborazione in tempo reale di gran lunga superiori rispetto ad alcune delle soluzioni on-premise più datate.