Security Data Lake 與 SIEM：有何差異？

隨著網路威脅日益增加，企業需要強大的安全工具來管理並保護其資料。兩項可協助他們應對這場戰役的關鍵技術是安全資料湖（SDL）與安全資訊與事件管理（SIEM）系統。在這些 SDL 與 SIEM 的協助下，組織可以處理大量的安全資料。然而，這兩種工具的運作方式不同，您必須了解這些差異，才能決定哪一種才是更適合您企業的解決方案。

在這篇文章中，我們將更深入探討 SDL 和 SIEM 是什麼、它們運作方式的差異，以及如何選擇哪一種更適合您的企業。

什麼是 Security Data Lake？

SDL 是一個中央儲存位置或集中式儲存庫，用於保存組織大量的安全資料。這些資料會從各種來源收集而來，例如防火牆日誌、網路流量或使用者活動。顧名思義，SDL 就像一片水域；它可以接收來自許多資料流或來源的資料。

SDL 會以原始形式儲存這些資料，無論是結構化、半結構化或非結構化資料。它也可以與其他 安全分析工具整合，提供一個中央儲存位置來保存所有安全資料，以便在需要時進行分析。

Security Data Lake 架構

安全資料湖有幾個關鍵部分。

1. 資料擷取

資料擷取 是 資料湖的一部分，負責從各種來源收集資料。附屬於這一層的有

• 從伺服器和端點收集日誌的日誌收集器；
• 用於即時資料流的串流處理平台（例如 Apache、Kafka、Amazon、Kinesis）；以及
• 用於從雲端環境或安全工具擷取資料的 API 整合。

此處的目標是盡可能收集更多原始資料，以供後續處理和分析。

2. 資料儲存

資料儲存層負責將收集到的資料儲存在中央位置。由於安全資料可能快速增長，因此此儲存空間也需要具備大容量與可擴充性。通常會使用像 Amazon S3 這樣的工具。

3. 資料處理

SDR 的資料處理層負責清理並整理已儲存的資料，使其變得可用。此流程包括將資料轉換為更容易分析的格式。

4. 資料治理

架構中的這一部分可確保資料湖中的資料被妥善且安全地處理。資料治理包括指導資料使用方式與可存取性的規則。

5. 資料保護

這一部分負責安全控制、資料加密和自動監控。當未經授權的一方存取資料時，或甚至當授權使用者執行可疑活動時，它會向您發出警示。

6. 分析與機器學習

此功能整合至 SDL 中，用於複雜且進階的分析與機器學習，以偵測模式和潛在威脅。這是安全資料湖最大的優勢，因為它們有助於發現傳統系統會遺漏的隱藏風險。

什麼是 SIEM？

SIEM 是一種安全系統，旨在單一平台中即時蒐集、監控、關聯和分析組織的安全相關資料，並具備基於規則和預先定義組態的警示功能。SIEM 系統會從許多來源收集這些資料，例如

• 防火牆、
• 威脅偵測系統，例如網路偵測與回應 (NDR)、端點偵測與回應 (EDR)，以及
• 防毒程式。

接著，它們會使用整合後的資料來識別可能的安全威脅，並最終向安全團隊傳送經過排序的警示或警告。

此外，SIEM 更著重於透過保留安全事件記錄以滿足監管目的，來符合 NIST、GDPR、HIPAA 和 PCI 等合規要求。

SIEM 解決方案有兩種形式：

• 傳統 SIEM：這些主要收集日誌資料並產生警示。儘管 SIEM 能提供有價值的洞察，但仍需要人工介入來判斷威脅是否真實。
• 次世代 SIEMS: 這個較新的 SIEM 版本利用 AI 和機器學習進行資料分析。與傳統 SIEM 相比，此版本速度更快且更準確。

SIEM 架構

SIEM 系統通常包含以下部分：

• 資料收集
• 正規化與關聯
• 進階分析
• 即時監控與警示
• 日誌管理
• 事件回應整合

讓我們更仔細地看看每一項。

1. 資料收集

就像 SDL 一樣，SIEM 系統會從不同的安全工具和環境中擷取資料。不過，SIEM 通常著重於以事件為基礎的資料，例如日誌和警示。

2. 正規化與關聯

收集資料後，SIEM 會對資料進行分類與標準化。這表示它們會將資料轉換為通用格式，使其更容易分析。接著，系統會將資料建立關聯，尋找事件之間可能指向安全威脅的連結或模式。在這裡，管理員必須預先設定一些規則，以便在識別出特定趨勢時發出警示

3. 進階分析

SIEM，尤其是現代 SIEM，已整合 AI 與 機器學習 以改善威脅偵測。此流程與系統中的正規化和關聯部分相輔相成。透過此功能，SIEM 可以對正規化後的資料執行複雜分析。

4. 即時監控與警示

SIEM 的一大優勢是能夠提供即時警示。當系統檢查資料時，如果發生異常或風險事件，它可以觸發警報，讓安全團隊立即採取行動。

5. 日誌管理

為了稽核或調查目的，SIEM 不僅會安全地儲存日誌，也會加以維護。

6. 事件回應整合

次世代 SIEM 已與安全協調、自動化與回應 (SOAR) 工具整合，以自動化事件回應。

Security Data Lake 與 SIEM 之間有何差異？

雖然 SDL 和 SIEM 都有助於管理安全資料，但從長遠來看，它們的用途不同，功能也各有差異。

功能

• SDL：此系統可處理所有類型的資料（結構化、半結構化或非結構化），非常適合長期分析。它允許套用複雜分析和機器學習模型，以偵測隱藏的威脅。
• SIEM：此系統主要著重於根據預先定義的規則進行即時監控與警示。它非常適合立即威脅偵測，但在處理非結構化資料時可能較受限制。此外，它也常用於基於法規要求保留記錄或安全事件。

實作

• SDL：SDL 的實作相對容易。它也非常靈活，因為它能在不需複雜整合的情況下處理大量資料。通常，SDL 不需要任何複雜設定，因為它通常不限制可收集的資料類型，因此會接受所有可能相關的檔案類型、日誌和資訊。此外，它通常使用標準化的擷取工具來收集資料。SDL 在長期資料保留與分析方面表現出色。
• SIEM：一般而言，這些系統較難實作，尤其是在複雜環境中。SIEM 可能具有挑戰性，因為它需要與各種資料來源和安全系統整合，例如防火牆、IDS/IPS、伺服器和應用程式。為了正規化來自不同來源的資料，它需要大量設定與調校。也需要高度的安全專業知識，尤其是在為系統建立與定義規則時。 SIEM 非常適合即時威脅偵測與合規報告。

成本

• SDL：SDL 的成本效益高得多。相較於 SIEM，它在 Azure Blob、IBM Cloud Object Storage、Amazon S3 等物件儲存解決方案上更具優勢，因為這些方案通常成本較低。使用 SDL 時，您主要是為所使用的運算能力付費。SDL 也可以將安全資料保留多年，而典型的 SIEM 系統通常只會保留不到一年。資源有限的組織可能會選擇 SDL。
• SIEM：這些系統通常成本較高。供應商會根據資料量、使用者數量，甚至連線裝置數量向您收費，因而導致較高成本。任何打算使用此解決方案的企業，也應預留具備專業知識的實作成本。維護此系統的成本也很高，因為它還需要持續調校、規則更新以及硬體升級。擁有成熟安全團隊的大型組織可能會偏好 SIEM。

優點

• SDL：透過啟用機器學習與複雜分析，這可對安全資料提供更深入且更全面的洞察。它也非常適合長期資料保留，並能提供組織安全狀況的廣泛視角。
• SIEM：這非常適合即時偵測威脅並向安全團隊發出警示。它對於滿足合規要求或進行稽核也很有價值。

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Security Data Lake 與 SIEM：關鍵差異

現在，讓我們更仔細地看看這兩個系統之間的比較。

Security Data Lake 與 SIEM 的優缺點

現在，讓我們更仔細地看看這些工具的優缺點。

Security Data Lake 的優點

• 即時威脅偵測：非常適合處理大量資料。
• 快速實現價值：由於所有安全資料都已集中，因此能在短時間內更輕鬆地找到關鍵安全問題的答案。
• 靈活性：可接受任何資料來源或格式。
• 具成本效益：利用雲端儲存，因此可降低成本。
• 進階分析：支援機器學習與 AI 驅動的洞察。
• 長期資料保留：可將資料儲存多年，並可支援法規遵循。
• 威脅狩獵：可在組織的網路或系統中主動進行威脅偵測。
• 即時與批次處理：可處理即時與批次資料處理。

Security Data Lake 的缺點

• 資料管理挑戰：由於 SDL 會接收相關與不相關的資料，因此難以維持資料品質。
• 整合困難：由於廠商支援不一致、網路基礎架構等因素，將其與現有系統整合可能具有挑戰性。
• 資料品質問題：資料品質不佳將影響分析的準確性。
• 需要資料科學專業知識：若要達到最佳使用效果，將需要資料科學家的專業知識。

SIEM 的優點

• 即時威脅偵測：可在威脅發生時識別威脅。
• 預先定義的規則與警示：根據預先定義的規則，自動化威脅偵測與回應。
• 法規遵循報告：非常適合用於合規與稽核報告。
• 事件回應：可實現精簡的事件回應與管理。
• 易於使用的介面：現代 SIEM 系統為安全團隊提供直覺式介面。
• 與其他工具整合：SIEM 可與 NDR 和 EDR 等其他安全工具無縫整合。

SIEM 缺點

• 資料量限制：其主要設計用於處理結構化事件資料。
• 誤判率高：此系統會產生大量不必要的誤報。
• 授權費用高昂：此系統在授權與維護費用方面都很昂貴。
• 資料保留有限：僅會在短時間內保留資料（例如 90 天）。
• 依賴日誌品質：取得的日誌必須先清理資料品質問題，並應加以標準化以確保準確性。

如何在 Security Data Lake 與 SIEM 之間做選擇

在 SDL 與 SIEM 之間的選擇取決於貴組織的需求、規模與預算。

多數小型組織可能會選擇 SDL，因其成本低且對未來成長具高度彈性。

中型組織可考慮採用混合式方法，因為現代 SIEM 允許與 SDL 整合。這可在成本、可擴充性與功能之間取得平衡。

基於稽核與合規需求，大型組織絕對應考慮同時採用這兩種工具——SDL 用於可擴充性與進階分析；SIEM 用於即時威脅偵測與合規報告——因為它們需要處理龐大的資料量。

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Security Data Lake 最佳實務

確保儲存在 SDL 中資料的安全性與完整性至關重要。以下是應遵循的最佳實務。

• 敏感資料在透過網際網路或網路傳輸時，以及儲存在裝置、伺服器或儲存系統上時，都應使用加密演算法加以保護。如此可確保即使資料外洩，內容仍無法被讀取。
• 根據使用者在組織中的角色指派並限制其對資料與資源的存取權限，以確保只有經授權的人員才能檢視、編輯或管理特定資料與系統。
• 透過將網路劃分為安全且彼此隔離的區段來實作網路分段與隔離，以限制未經授權的存取並降低攻擊面。
• 資料備份應儲存在安全且獨立的位置。
• 確保符合 HIPAA 等適用法規。
• 定期為組織成員進行安全意識訓練。

SIEM 最佳實務

導入 SIEM 系統需要審慎規劃。以下是可最佳化 SIEM 效能的最佳實務。

• 決定您的 SIEM 應部署於組織內部（地端）或採用雲端式（供應商），或是否採取混合式方法（地端加供應商）。您的選擇應根據組織的安全性、可擴充性與預算需求而定。
• 擷取、彙總、正規化並標準化相關日誌資料。
• 妥善設定您的 SIEM，以過濾誤判、排定威脅優先順序，並即時向安全團隊傳送相關且可採取行動的警示。這將減少雜訊並最佳化回應效率。
• 更新 SIEM 中的威脅偵測規則，以了解應留意哪些安全威脅、如何識別它們，以及如何通知安全團隊。
• 將重複性的安全工作自動化、管理並同步整合系統，並實作事件回應流程。這將讓安全團隊有更多時間專注於更高層級的安全分析與決策。

總結

SDL 與 SIEM 系統在保護組織免受網路威脅與攻擊方面都扮演重要角色。企業應選擇哪一種取決於自身需求。若您需要深入且長期的分析，可考慮 SDL。若即時威脅偵測更為重要，SIEM 或許是合適的選項。請將各解決方案的優勢與弱點納入考量，以便為組織的安全策略做出最合適的選擇。