Security Data Lake vs. SIEM: wat is het verschil?

Met behulp van deze SDL en SIEM kunnen organisaties grote hoeveelheden beveiligingsgegevens verwerken. In dit bericht gaan we dieper in op wat SDL en SIEM zijn, de verschillende manieren waarop ze werken, en meer.

Met de toenemende cyberdreigingen hebben bedrijven krachtige beveiligingstools nodig om hun gegevens te beheren en te beschermen. Twee belangrijke technologieën die hen kunnen helpen in deze strijd zijn Security Data Lakes (SDL) en Security Information and Event Management (SIEM)-systemen. Met behulp van deze SDL en SIEM kunnen organisaties grote hoeveelheden beveiligingsgegevens verwerken. Deze twee tools werken echter op verschillende manieren en u moet deze verschillen begrijpen om te kunnen beslissen welke oplossing het beste is voor uw bedrijf.

In dit bericht gaan we dieper in op wat SDL en SIEM zijn, hoe ze op verschillende manieren werken en hoe u kunt kiezen welke het beste is voor uw bedrijf.

Wat zijn Security Data Lakes?

Een SDL is een centrale opslagplaats of een gecentraliseerde repository die enorme hoeveelheden beveiligingsgegevens van een organisatie bevat. Deze gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, zoals firewalllogs, netwerkverkeer of gebruikersactiviteit. Zoals de naam al aangeeft, is een SDL als een watermassa: het kan gegevens uit vele stromen of bronnen opnemen.

Een SDL slaat deze gegevens op in hun ruwe vorm, of ze nu gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd zijn. Het kan ook worden geïntegreerd met andere beveiligings analysetools om een centrale opslagplaats te bieden voor alle beveiligingsgegevens, klaar om te worden geanalyseerd wanneer dat nodig is.

Beveiligingsdatameerarchitectuur

Een beveiligingsdatameer bestaat uit verschillende belangrijke onderdelen.

1. Gegevensopname

Data-opname is een onderdeel van het data lake dat verantwoordelijk is voor het verzamelen van data uit verschillende bronnen. Aan deze laag zijn gekoppeld

• een logverzamelaar die logs verzamelt van servers en eindpunten;
• een streamverwerkingsplatform voor realtime datastromen (bijv. Apache, Kafka, Amazon, Kinesis); en
• een API-integratie om gegevens uit cloudomgevingen of beveiligingstools op te nemen.

Het doel hier is om zoveel mogelijk ruwe gegevens te verzamelen voor latere verwerking en analyse.

2. Gegevensopslag

De gegevensopslaglaag is verantwoordelijk voor het opslaan van de verzamelde gegevens op een centrale locatie. Deze opslag moet ook groot en schaalbaar zijn, aangezien beveiligingsgegevens snel kunnen groeien. Een tool zoals Amazon S3 wordt vaak gebruikt.

3. Gegevensverwerking

De gegevensverwerkingslaag van het SDR is verantwoordelijk voor het opschonen en organiseren van de opgeslagen gegevens om ze bruikbaar te maken. Dit proces omvat het omzetten van de gegevens naar een formaat dat gemakkelijker te analyseren is.

4. Gegevensbeheer

Dit onderdeel van de architectuur zorgt ervoor dat de gegevens in het meer op de juiste manier en veilig worden behandeld. Gegevensbeheer omvat regels voor het gebruik en de toegankelijkheid van de gegevens.

5. Gegevensbescherming

Dit onderdeel zorgt voor de beveiligingscontroles, gegevensversleuteling en automatische monitoring. Het waarschuwt u wanneer onbevoegde partijen toegang krijgen tot de gegevens, of zelfs wanneer een bevoegde gebruiker verdachte activiteiten uitvoert.

6. Analytics en machine learning

Deze functie is geïntegreerd in de SDL voor complexe en geavanceerde analytics en machine learning om patronen en potentiële bedreigingen te detecteren. Dit is het grootste voordeel van beveiligingsdatameren, omdat ze helpen bij het opsporen van verborgen risico's die een traditioneel systeem zou missen.

Wat is SIEM?

SIEM is een beveiligingssysteem dat is ontworpen om de beveiligingsgerelateerde gegevens van een organisatie in realtime te verzamelen, te monitoren, te correleren en te analyseren met een waarschuwingsfunctie die is gebaseerd op regels en vooraf gedefinieerde configuraties in één enkel platform. SIEM-systemen verzamelen deze gegevens uit vele bronnen, zoals

• firewalls,
• bedreigingsdetectiesystemen zoals netwerkdetectie en -respons (NDR) eindpuntdetectie en -respons (EDR), en
• antivirusprogramma's.

Vervolgens gebruiken ze de geconsolideerde gegevens om mogelijke beveiligingsrisico's te identificeren en uiteindelijk gerangschikte waarschuwingen of meldingen naar de beveiligingsteams te sturen.

Bovendien is SIEM meer gericht op het voldoen aan nalevingsvereisten zoals NIST, GDPR, HIPAA en PCI door gegevens over beveiligingsincidenten bij te houden voor regelgevingsdoeleinden.

SIEM-oplossingen zijn er in twee vormen:

• Traditionele SIEM's: Deze verzamelen voornamelijk loggegevens en genereren waarschuwingen. Hoewel SIEM's waardevolle inzichten bieden, is menselijke tussenkomst nodig om te bepalen of de dreiging reëel is.
• Next-gen SIEMS: Deze nieuwere versie van SIEM maakt gebruik van AI en machine learning voor de analyse van gegevens. Deze versie is sneller en nauwkeuriger in vergelijking met traditionele SIEM's.

SIEM-architectuur

Een SIEM-systeem bestaat doorgaans uit de volgende onderdelen:

• gegevensverzameling
• normalisatie en correlatie
• geavanceerde analyse
• realtime monitoring en waarschuwingen
• logboekbeheer
• integratie van incidentrespons

Laten we elk van deze punten eens nader bekijken.

1. Gegevensverzameling

Net als een SDL halen SIEM-systemen gegevens uit verschillende beveiligingstools en -configuraties. SIEM's richten zich echter vaak op gebeurtenisgebaseerde gegevens, zoals logboeken en waarschuwingen.

2. Normalisatie en correlatie

Nadat de gegevens zijn verzameld, worden ze door SIEM's gesorteerd en gestandaardiseerd. Dit betekent dat ze in een gemeenschappelijk formaat worden geplaatst, waardoor ze gemakkelijker te bestuderen zijn. Het systeem koppelt vervolgens de gegevens aan elkaar en zoekt naar verbanden of patronen tussen gebeurtenissen die kunnen wijzen op een veiligheidsrisico. Hier moet de beheerder een aantal vooraf gedefinieerde regels hebben ingesteld om waarschuwingen te versturen als een bepaalde trend wordt geïdentificeerd

3. Geavanceerde analyse

SIEM's, vooral moderne, zijn geïntegreerd met AI en machine learning voor een betere detectie van bedreigingen. Dit proces gaat hand in hand met het normalisatie- en correlatiegedeelte van het systeem. Met deze functie kunnen SIEM's complexe analyses uitvoeren op de genormaliseerde gegevens.

4. Real-time monitoring en waarschuwingen

Een van de sterke punten van SIEM is de mogelijkheid om direct waarschuwingen te geven. Terwijl het systeem de gegevens controleert, kan het alarm slaan als er iets vreemds of risicovols gebeurt, zodat beveiligingsteams in actie kunnen komen.

5. Logboekbeheer

Voor audit- of onderzoeksdoeleinden slaat SIEM niet alleen logboeken veilig op, maar onderhoudt het deze ook.

6. Integratie van incidentrespons

Next-gen SIEM's zijn geïntegreerd met SOAR-tools (Security Orchestration, Automation and Response) voor het automatiseren van incidentrespons.

Wat is het verschil tussen een Security Data Lake en SIEM?

Hoewel zowel SDL als SIEM helpen bij het beheren van beveiligingsgegevens, dienen ze op de lange termijn verschillende doelen en hebben ze ook verschillende kenmerken.

Kenmerken

• SDL: Dit systeem kan alle soorten gegevens verwerken (gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd) en is zeer geschikt voor langetermijnanalyses. Het maakt complexe analyses en machine learning-modellen mogelijk om verborgen bedreigingen op te sporen.
• SIEM: Dit systeem richt zich voornamelijk op realtime monitoring en waarschuwingen op basis van vooraf gedefinieerde regels. Het is zeer geschikt voor het onmiddellijk detecteren van bedreigingen, maar kan beperkter zijn bij het verwerken van ongestructureerde gegevens. Daarnaast wordt het vaak gebruikt om gegevens of beveiligingsgebeurtenissen bij te houden voor regelgevingsdoeleinden.

Implementatie

• SDL: SDL is relatief eenvoudig te implementeren. Het is ook zeer flexibel, omdat het grote hoeveelheden gegevens kan verwerken zonder complexe integratie. Normaal gesproken vereist SDL geen complexe configuratie, omdat het meestal geen beperkingen heeft wat betreft het type gegevens dat het kan verzamelen. Daarom accepteert het alle bestandstypen, logbestanden en informatie die relevant kunnen zijn. Bovendien maakt het vaak gebruik van gestandaardiseerde invoertools voor gegevensverzameling. SDL blinkt uit in langdurige gegevensopslag en -analyse.
• SIEM: Over het algemeen zijn deze systemen moeilijker te implementeren, vooral in een complexe omgeving. SIEM kan een uitdaging zijn, omdat het integratie vereist met verschillende gegevensbronnen en beveiligingssystemen zoals firewalls, IDS/IPS, servers en applicaties. Er is een aanzienlijke configuratie en afstemming nodig om de gegevens uit de verschillende bronnen te normaliseren. Er is ook een hoog niveau van beveiligingsexpertise nodig, vooral voor het creëren en definiëren van regels voor het systeem. SIEM is ideaal voor realtime detectie van bedreigingen en nalevingsrapportage.

Kosten

• SDL: SDL is veel kosteneffectiever. Het biedt een voordeel ten opzichte van SIEM in objectopslagoplossingen zoals Azure Blob, IBM Cloud Object Storage, Amazon S3 en meer, die vaak minder duur zijn. Met een SDL betaalt u voornamelijk voor de gebruikte rekenkracht. SDL's kunnen ook beveiligingsgegevens vele jaren bewaren, terwijl een typisch SIEM-systeem gegevens minder dan een jaar bewaart. Organisaties met beperkte middelen kunnen kiezen voor een SDL.
• SIEM: Deze systemen zijn over het algemeen duurder. De leverancier brengt kosten in rekening op basis van het gegevensvolume, het aantal gebruikers of zelfs het aantal aangesloten apparaten, wat leidt tot hogere kosten. Bedrijven die van plan zijn deze oplossing te gebruiken, moeten ook implementatiekosten voor gespecialiseerde expertise reserveren. Het onderhoud van dit systeem is duur, omdat het voortdurende afstemming, regelupdates en hardware-upgrades vereist. Grote organisaties met volwassen beveiligingsteams geven mogelijk de voorkeur aan SIEM.

Voordelen

• SDL: Dit biedt diepere en grondigere inzichten in beveiligingsgegevens door machine learning en complexe analyses mogelijk te maken. Het is ook ideaal voor langdurige gegevensopslag en biedt een breed overzicht van de beveiligingssituatie van een organisatie.
• SIEM: Dit is ideaal voor het in realtime detecteren van bedreigingen en het waarschuwen van beveiligingsteams. Het is ook waardevol voor het voldoen aan nalevingsvereisten of audits.

Security Data Lake versus SIEM: cruciale verschillen

Laten we nu eens nader kijken naar een vergelijking tussen de twee systemen.

Functie	Beveiliging Data Lake	SIEM
Gegevensverwerking	Verwerkt gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens	Verwerkt voornamelijk gestructureerde gebeurtenisgegevens
Schaalbaarheid	Zeer schaalbaar voor enorme hoeveelheden gegevens	Matig schaalbaar met gebeurtenisgegevens
Realtime detectie	Niet primair ontworpen voor realtime detectie, maar deze functie kan worden geïntegreerd	Gebouwd voor realtime detectie van bedreigingen
Analytics	Ondersteunt complexe analyses en machine learning	Gebruikt vooraf gedefinieerde regels en waarschuwingen met enige machine learning
Gegevensbewaring	Ideaal voor langdurige opslag	Beperkt tot kortetermijnbewaring van gegevens
Kosten	Minder duur en mogelijk nog goedkoper met cloud	Duurder; meestal op basis van abonnement of licentiekosten

Voor- en nadelen van Security Data Lake en SIEM

Laten we nu eens nader kijken naar de voor- en nadelen van de tools.

Voordelen van Security Data Lake

• Realtime detectie van bedreigingen: Ideaal voor het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens.
• Snelle time-to-value: Omdat alle beveiligingsgegevens gecentraliseerd zijn, is het veel gemakkelijker om in korte tijd antwoorden te vinden op cruciale beveiligingsvragen.
• Flexibiliteit: Het accepteert elke gegevensbron of elk gegevensformaat.
• Kosteneffectief: Het maakt gebruik van cloudopslag, waardoor de kosten worden verlaagd.
• Geavanceerde analyses: Het ondersteunt machine learning en AI-gestuurde inzichten.
• Langdurige gegevensbewaring: Het slaat gegevens jarenlang op en kan compliance ondersteunen.
• Threat hunting: Het maakt proactieve detectie van bedreigingen in het netwerk of de systemen van de organisatie mogelijk.
• Real-time en batchverwerking: Het verwerkt real-time en batchgegevens.

Nadelen van Security Data Lake

• Uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer: Het is moeilijk om de kwaliteit van de gegevens te handhaven, aangezien het SDL zowel relevante als irrelevante gegevens opneemt.
• Integratieproblemen: Integratie met bestaande systemen kan een uitdaging zijn als gevolg van inconsistente ondersteuning door leveranciers, netwerkinfrastructuur, enz.
• Problemen met de gegevenskwaliteit: Slechte gegevenskwaliteit heeft invloed op de nauwkeurigheid van de analyse.
• Vereist expertise op het gebied van datawetenschap: Voor optimaal gebruik is de expertise van een datawetenschapper vereist.

Voordelen van SIEM

• Realtime detectie van bedreigingen: Het identificeert bedreigingen zodra ze zich voordoen.
• Vooraf gedefinieerde regels en waarschuwingen: Het automatiseert de detectie van bedreigingen en de reactie daarop op basis van vooraf gedefinieerde regels.
• Compliance-rapportage: Het is ideaal voor compliance- en auditrapportage.
• Incidentrespons: Het maakt gestroomlijnde incidentrespons en beheer.
• Gebruiksvriendelijke interface: Moderne SIEM-systemen hebben een intuïtieve interface voor beveiligingsteams.
• Integratie met andere tools: SIEM's kunnen naadloos worden geïntegreerd met andere beveiligingstools zoals NDR en EDR.

Nadelen van SIEM

• Beperkingen in gegevensvolume: Het is voornamelijk ontworpen om gestructureerde gebeurtenisgegevens te verwerken.
• Hoog percentage valse positieven: Dit systeem genereert veel onnodige valse alarmen.
• Hoge licentiekosten: Dit systeem is duur, zowel wat betreft licentiekosten als onderhoudskosten.
• Beperkte gegevensbewaring: Gegevens worden slechts voor korte periodes bewaard (bijvoorbeeld 90 dagen).
• Afhankelijk van de kwaliteit van de logbestanden: Verkregen logboeken moeten worden opgeschoond vanwege datakwaliteitsproblemen en moeten worden gestandaardiseerd voor nauwkeurigheid.

Hoe te kiezen tussen Security Data Lake en SIEM

De keuze tussen SDL en SIEM hangt af van wat uw organisatie nodig heeft, de omvang ervan en het budget.

De meeste kleine organisaties kiezen waarschijnlijk voor een SDL, gezien de lage kosten en hoge flexibiliteit voor toekomstige groei.

Middelgrote organisaties kunnen een hybride aanpak overwegen, aangezien moderne SIEM's integratie met een SDL mogelijk maken. Dit zorgt voor een evenwicht tussen kosten, schaalbaarheid en functies.

Om redenen van auditing en compliance moeten grote organisaties zeker beide tools overwegen: SDL voor schaalbaarheid en geavanceerde analyses, en SIEM voor realtime detectie van bedreigingen en compliance-rapportage — aangezien zij met enorme hoeveelheden gegevens te maken hebben.

Best practices voor Security Data Lake

Het is van cruciaal belang om de veiligheid en integriteit van gegevens die zijn opgeslagen in een SDL te waarborgen. Hieronder volgen enkele best practices die u kunt volgen.

• Gevoelige gegevens moeten worden beschermd met behulp van versleutelingsalgoritmen wanneer ze via internet of netwerken worden verzonden, maar ook wanneer ze zijn opgeslagen op apparaten, servers of opslagsystemen. Dit zorgt ervoor dat de gegevens zelfs bij een inbreuk onleesbaar blijven.
• Wijs toegang tot gegevens en bronnen toe en beperk deze op basis van de rol van gebruikers binnen uw organisatie, zodat alleen bevoegde personen specifieke gegevens en systemen kunnen bekijken, bewerken of beheren.
• Implementeer netwerksegmentatie en -isolatie door het netwerk op te splitsen in beveiligde, geïsoleerde secties om ongeoorloofde toegang te beperken en het aanvalsoppervlak te verkleinen.
• Back-ups van gegevens moeten worden opgeslagen op beveiligde en afzonderlijke locaties.
• Zorg ervoor dat u voldoet aan de toepasselijke regelgeving, zoals HIPAA.
• Geef regelmatig trainingen over beveiligingsbewustzijn aan medewerkers van de organisatie.

Best practices voor SIEM

De implementatie van een SIEM-systeem vereist een zorgvuldige planning. Hier volgen enkele best practices om de prestaties van uw SIEM te optimaliserenprestaties te optimaliseren.

• Beslis of uw SIEM binnen uw organisatie (on-premises) of in de cloud (leverancier) moet worden gehost, of dat u voor een hybride aanpak (on-premises plus leverancier) kiest. Uw keuze moet gebaseerd zijn op de behoeften van uw organisatie op het gebied van beveiliging, schaalbaarheid en budget.
• Haal relevante loggegevens op, voeg ze samen, normaliseer ze en standaardiseer ze.
• Configureer uw SIEM op de juiste manier om valse positieven eruit te filteren, bedreigingen te prioriteren en relevante, bruikbare waarschuwingen in realtime naar het beveiligingsteam te sturen. Dit vermindert ruis en optimaliseert de efficiëntie van de respons.
• Werk de regels voor dreigingsdetectie in uw SIEM bij, zodat u weet op welke beveiligingsdreigingen u moet letten, hoe u deze kunt identificeren en hoe u het beveiligingsteam kunt waarschuwen.
• Automatiseer repetitieve beveiligingstaken, beheer en synchroniseer geïntegreerde systemen en implementeer incidentresponsverwerking. Hierdoor krijgt het beveiligingsteam meer tijd om zich te concentreren op beveiligingsanalyses en besluitvorming op hoger niveau.

Laatste gedachten

Zowel SDL- als SIEM-systemen spelen een belangrijke rol bij het beschermen van een organisatie tegen cyberdreigingen en -aanvallen. Welke u voor uw bedrijf kiest, hangt af van uw behoeften. Als u een diepgaande, langetermijnanalyse wilt, overweeg dan een SDL. Als realtime detectie van bedreigingen belangrijker is, is een SIEM wellicht de juiste keuze. Houd rekening met de sterke en zwakke punten van elke oplossing, zodat u de meest geschikte keuze kunt maken voor de beveiligingsstrategie van uw organisatie.

FAQs

Kan ik zowel een beveiligingsdatameer als SIEM samen gebruiken?

Ja, veel bedrijven gebruiken beide tools. Dit wordt de hybride aanpak genoemd, waarbij het SDL voornamelijk wordt gebruikt om grote hoeveelheden gegevens op te slaan voor langetermijnanalyse, terwijl het SIEM wordt gebruikt voor het geven van realtime waarschuwingen.

Hoe lang duurt het om een beveiligingsdatameer op te zetten?

Het opzetten van een SDL kan enkele weken of zelfs maanden duren, afhankelijk van de complexiteit en omvang van de benodigde infrastructuur, de bestaande infrastructuur, de technologiestack en de tools.

Wat is kosteneffectiever: een beveiligingsdatameer of SIEM?

SDL is veel kosteneffectiever. Bij een SDL betaalt u voornamelijk voor de gebruikte rekenkracht. SIEM's zijn over het algemeen duurder. U betaalt op basis van het datavolume, het aantal gebruikers of zelfs het aantal aangesloten apparaten, wat leidt tot hogere kosten. Bovendien vereist SIEM voortdurende afstemming, regelupdates en hardware-upgrades.