什麼是 SIEM 架構？元件與最佳實務

SIEM 架構提供了支柱，透過促進在整個 IT 環境中對安全資料進行蒐集、關聯與分析的流程，來引導組織的安全策略。由於 SIEM 系統可即時洞察任何可能的安全事件，組織將能更快發現威脅，因此也能更迅速地回應或緩解這些威脅。

事實上，最近有報告指出，超過 70% 的美國企業認為 SIEM 是其網路安全基礎架構的答案。的確，隨著攻擊在複雜性方面持續升高，現在正是人們意識到對穩固且良好整合的 SIEM 解決方案需求已變得多麼迫切的最佳時機。

在這篇部落格中，我們將探討 SIEM 架構的演進、關鍵元件與最佳實務、可提升 SIEM 能力的進階解決方案改進，以及這項關鍵技術的未來發展。

SIEM 架構的演進

自問世以來，SIEM 系統的概念已大幅演進。在 2000 年代初期，當它們首次被設計出來時，SIEM 解決方案的主要焦點基本上是日誌管理與合規報告。最初的架構相當簡單。隨著網路威脅的演變，對 SIEM 系統的需求也持續發展。

現代 IT 基礎架構會產生大量資料，已使傳統 SIEM 不堪負荷，導致效能下降、威脅偵測延遲，以及高誤判率。2018 年有報告指出，近 93% 的企業表示，他們對 SIEM 系統所產生的大量安全警示感到難以招架。

這些挑戰可透過現代 SIEM 架構來解決，藉由最先進的分析、機器學習與威脅情報，實現更佳的偵測能力與時效性。此外，從僅限地端解決方案轉向雲端與混合模型，也改變了 SIEM 架構，使其能在具備良好擴充性的同時，提供即時威脅狩獵能力。

SIEM 演進中的關鍵里程碑：

2000 年代初期：以日誌管理為重點的 SIEM 問世

在 2000 年代初期，SIEM 系統通常主要聚焦於 日誌管理。在這個階段，組織開始意識到需要蒐集由各種來源產生的日誌資料，例如防火牆、入侵偵測系統和伺服器，並將其儲存在集中式位置。

這些早期的 SIEM 解決方案為安全團隊提供單一位置來儲存日誌，並查詢這些日誌以找出可疑活動及進行一些鑑識分析。然而，其能力本質上相當有限，主要是彙整日誌資料並搭配一些基本關聯，以針對可能正在發生的安全事件提供警示。

2010 年代中期：SIEM 中進階分析與機器學習的興起

到了 2010 年代中期，隨著進階分析與 機器學習 的引入，SIEM 的演進達到了全新層次。由於網路威脅變得愈來愈複雜，且難以透過傳統方法偵測，因此 SIEM 系統納入機器學習演算法來處理大量資料，以尋找顯示可能存在安全威脅的模式，已成為常態。

這也是使用者與實體行為分析  (UEBA) 興起的時期，使 SIEM 系統能夠建立一般行為的常態，並辨識偏離該常態的情況，而這些情況可能預示內部威脅或進階持續性威脅。這些能力透過降低誤判，進一步精進了威脅偵測。

2010 年代後期：轉向雲端型與混合式 SIEM 架構

SIEM 架構的一些真正變革終於在 2010 年代後期出現，這是由真正的雲端原生解決方案及混合式衍生方案所推動。組織開始大規模從地端基礎架構轉向雲端服務，而 SIEM 系統也被迫更新其產品，以支援這些新環境。這些雲端型 SIEM 解決方案具備更高的可擴充性、靈活性與成本效益，因此減輕了組織在多樣且分散的 IT 環境中執行安全管理的負擔。

混合式 SIEM 架構也開始受到重視，結合地端與雲端型解決方案的優勢：讓組織在利用雲端提供的擴充性與進階功能的同時，仍能維持對敏感資料的控制。推動這一轉變的原因，是需要在日益複雜的 IT 環境中管理安全，而這些環境通常由雲端、地端與混合系統交錯組成。

2020 年及之後：與 AI 和自動化整合，以增強威脅偵測與回應

在 2010 年代後期，SIEM 架構出現了顯著轉變。隨著組織迅速從地端基礎架構轉向雲端服務，SIEM 系統也開始擁抱這些新環境。因此，雲端型 SIEM 解決方案可提供更高的擴充性、靈活性與成本效益，協助組織在多元且分散的 IT 環境中管理其安全。

隨後，整合地端與雲端型解決方案的混合式 SIEM 架構應運而生。這將使組織能在保有敏感資料的同時，利用雲端的擴充性與進階能力。這是由於需要在日益複雜的 IT 環境中管理安全所驅動，包括地端與混合系統。

SIEM 架構的元件有哪些？

SIEM 架構相當強大，包含多個關鍵元件，這些元件在確保全面安全監控與事件回應的過程中扮演非常重要的角色。因此，在建置或強化 SIEM 解決方案以滿足現代網路安全需求時，了解各種元件至關重要。在這方面，以下是強健 SIEM 解決方案的一些關鍵元件。

1. 資料蒐集與彙整

任何 SIEM 系統的基礎都是資料蒐集與彙整，從各式各樣的來源擷取安全資訊：網路裝置，包括防火牆與路由器；伺服器；端點；以及應用程式，包括雲端託管的應用程式。現代 SIEM 系統的設計可支援龐大的資料量，即時彙整來自數百到數千個來源的日誌。

這項能力很重要，可確保所有內容都被涵蓋與整合，並擷取組織 IT 環境中每一個潛在的安全事件。它也將為即時資料彙整鋪路，使安全事件能夠快速且有效率地被偵測。

2. 正規化與剖析

蒐集之後，流程中的下一個重要步驟是正規化與剖析。當從各種來源蒐集資料時，資料通常會有多種格式。這種日誌格式的多樣性會對資訊分析與關聯造成問題。在正規化過程中，這些不同的日誌格式會被轉換為標準化格式，使 SIEM 更容易處理。

剖析會進一步將日誌資料拆解為結構良好的元素，使識別與分析日誌中的特定細節變得容易。這是非常重要的一步，因為若沒有正規化與剖析，就無法有效關聯來自不同來源的事件。

3. 關聯引擎

關聯引擎可能是 SIEM 系統中最關鍵的部分，因為此類系統的分析核心就是在這裡運作。此引擎會處理正規化後的資料，以識別原本可能指向安全威脅的模式與關係。它可以執行關聯引擎，在短時間內偵測不同端點上的多次登入失敗，這可能表示發生了 暴力破解攻擊。現代 SIEM 解決方案使用各種關聯技術來增強威脅偵測。

規則式關聯依賴管理員設定的規則，或在識別出特定模式時觸發警示。在行為分析中，則利用機器學習技術來識別那些不符合正常行為的動作。此外，威脅情報如今已成為大多數 SIEM 的一部分，使關聯引擎能夠將內部發生的事件對照已知的外部威脅。

4. 警示與報告

在這裡，透過 SIEM 系統產生的警示變得非常重要，因為當關聯引擎識別出潛在安全事件時，快速威脅緩解在很大程度上取決於這些警示。這些警示通常會傳送給安全分析師，由其進一步調查並回應威脅。在某些情況下，這些警示也可能與事件回應平台整合，甚至採取自動化回應，從而加快對關鍵威脅的反應時間。

有效的警示功能可在偵測到跡象或回報問題時，立即通知安全團隊，從而縮短弱點的修復時間。SIEM 系統中的其他關鍵功能還包括報告，可進一步深入呈現安全趨勢、組織的合規狀態，以及整體安全有效性的細節。在這方面，大多數現代 SIEM 系統已擴充提供可自訂的儀表板，讓安全團隊能夠監控關鍵指標，並準備符合其需求的報告。

5. 日誌管理與保留

SIEM 架構的一些關鍵考量涉及與合規及鑑識調查相關的日誌管理與保留。為此，SIEM 系統應安全地儲存日誌，並在稽核或調查需要時提供存取。良好的日誌管理包括以便於在事件或稽核期間擷取與分析的方式來組織與維護日誌。

保留政策會依特定產業法規而有所不同。至少可以說，像醫療這類產業根據 Health Insurance Portability and Accountability Act 的規定，需要將日誌保留至少六年。這表示 SIEM 系統不僅必須安全地儲存日誌，還必須在規定期間內維護這些日誌，並確保在整個期間內保持完整，不發生變更或遺失。

SIEM 架構的最佳實務

導入 SIEM 解決方案並非易事，因為這不僅需要大量前期規劃，還需要細緻的實作。如果您想從 SIEM 架構中獲得最大效益，以下是一些需要牢記的最佳實務：

1. 定義明確目標

首先，應先了解自己為何需要導入 SIEM 系統。清楚說明希望透過該系統達成什麼目標——無論是合規、威脅偵測，或兩者兼具。例如，如果您的主要動機是遵循 GDPR 或 HIPAA 所規定的標準，那麼您就需要將 SIEM 調整為著重於可滿足法規要求的資料蒐集與報告。

如果您著重於威脅偵測與回應，則應將 SIEM 的最佳組態設定為可即時偵測並回應任何類型的安全事件。明確定義的目標將引導您在 SIEM 功能、資料來源與組態方面做出正確選擇，從而使系統最佳化，以滿足組織所有獨特需求與不同挑戰。

2. 排定資料來源的優先順序

並非 SIEM 系統擷取的每一筆日誌，對每個組織而言都具有相同的重要性。因此，資料來源的優先排序是 SIEM 解決方案必須著重的關鍵事項。例如，您的組織可能特別關注內部威脅。來自身分與存取管理系統以及端點裝置的資料需要被優先處理，因為這些資料構成了深入了解使用者行為與系統活動的重要基礎。

這將提供適當的篩選機制，使 SIEM 不會被無關資訊淹沒，並將注意力集中在分析最相關的資料上。在 Gartner 於 2023 年發布的一份報告中強調，依風險優先排序資料來源的組織，在威脅偵測與回應方面的成效高出 40%，這凸顯了策略性資料管理的重要性。

3. 定期調校您的 SIEM

SIEM 系統若要維持成效，就需要持續調校。定期調校包括調整關聯規則、更新威脅情報摘要，以及根據最新的威脅態勢與組織變化來精進警示閾值。若缺乏定期調校，SIEM 可能會產生大量誤判，或無法正確偵測新興威脅。這類維護有助於讓 SIEM 持續對實際威脅保持回應能力，同時將不必要的警示降至最低。

定期檢視並更新系統組態，可最佳化效能，進而最有效地支援威脅偵測與回應能力的持續成效。

4. 與威脅情報整合

加入外部威脅情報摘要將大幅提升您的 SIEM 在偵測與回應方面的能力。威脅情報可提供脈絡，協助理解多種已知威脅，包括 IOC 以及網路犯罪分子使用的戰術。脈絡資訊可協助 SIEM 系統更準確地識別可能的威脅，並減少誤判。

此外，透過整合威脅情報來強化 SIEM 將內部資料與外部威脅指標進行關聯的能力，將進一步補足其功能，從而提供更準確且可採取行動的警示。

5. 確保可擴充性

組織持續成長，隨著這種成長，其產生的日誌與安全事件數量也會增加。SIEM 架構的可擴充性對於支援資料成長至關重要，同時不應影響效能。可擴充性可確保隨著組織成長，SIEM 系統能夠處理不斷增加的資料量並維持成效。

雲端型SIEM 解決方案在這方面具有特殊優勢，能提供彈性以及依需求向上或向下調整資源的能力。這種可擴充性不僅支援日益增加的資料負載，也兼顧隨著組織需求演變而進行的未來準備。由於組織正採用可擴充的 SIEM 解決方案，這將有助於確保其安全監控與回應能力能長期維持強健且高效。

使用 SentinelOne 強化 SIEM 架構

傳統 SIEM 系統為執行安全監控奠定了良好基礎。將其與 SentinelOne 等新一代工具整合，將可把您的安全能力提升到新的層次。SentinelOne 是一套端點偵測與回應解決方案，運用 AI 與自動化進行即時威脅偵測、分析與回應。

1. 即時威脅偵測

The SentinelOne Singularity™ AI SIEM 透過結合先進機器學習演算法與 AI 驅動分析，無縫實現即時偵測。您的組織可近乎即時地偵測威脅，將偵測時間從數小時或數天縮短至短短幾秒。快速識別威脅意味著能迅速對潛在威脅採取行動，從而限制上述威脅的影響，並為企業網路安全樹立新標準。

2. 自動化回應能力

Singularity™ AI SIEM 可實現強大的自動化回應，大幅提升安全營運的成效。當識別出威脅時，AI SIEM 將能自動採取遏制與修復行動來中和威脅。自動化事件回應服務可將回應時間縮短多達 85%，並讓您的安全團隊擺脫這項過重負擔。因此，您的組織將能更有效地管理威脅，同時專注於策略性安全計畫。

3. 強化可視性與脈絡

透過 SentinelOne 的Singularity™ AI SIEM，您可對其偵測到的每項威脅獲得廣泛的可視性與脈絡。它可提供詳細的攻擊向量、受影響系統，以及建議的修復步驟。這些額外洞察可全面提升威脅分析的準確性，進而支援適當決策，並對安全事件做出合理回應。

4. 無縫整合

Singularity™ AI SIEM 的設計可與第三方工具整合。這一切將帶來更無縫且更高效的安全管理流程，使異質資料來源得以即時分析，進一步提升您組織的威脅偵測、分析與回應能力。

Singularity™ AI SIEM

Target threats in real time and streamline day-to-day operations with the world’s most advanced AI SIEM from SentinelOne.

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SIEM 架構的未來

隨著網路威脅持續演變，SIEM 架構也必須隨之進化。SIEM 的未來很可能將由 AI、自動化與雲端運算的進步所塑造。以下是我們對未來幾年的預期：

1. 更深入整合 AI 與機器學習

展望未來，AI 和機器學習將更深度地整合至 SIEM 系統的功能中。先進的 AI 演算法將透過識別複雜模式與異常情況來強化威脅偵測，而這些情況原本可能會被傳統方法忽略。機器學習模型不僅會改善即時威脅分析，還將提供預測分析，以在潛在威脅完全形成之前加以預見。這種主動式能力將使組織能夠提前啟動防禦機制，甚至嘗試在攻擊發生之前加以阻止。AI 持續演進的能力將使威脅偵測更加細緻且準確，為 SIEM 系統的運作方式帶來重大變革。

2. 更加重視自動化

未來 SIEM 的關鍵架構特性將是自動化。自動化意味著更少的人工介入，這可實現無縫、更有效且更快速的威脅偵測與回應流程，進而提升營運效率。這種演進可解決安全團隊通常面臨的警示與事件過載相關問題。

這反過來將加快事件回應時間，並降低安全人員的整體工作負荷。事實上，到 2025 年，安全營運中執行的活動有 60% 將實現自動化——相較於 2022 年的 30% 是大幅躍升。這再次顯示，自動化對於升級與微調 SIEM 系統將變得非常重要。

3. 雲端原生 SIEM 解決方案

鑑於組織基礎架構遷移至雲端的趨勢快速增長，在不久的將來，雲端原生 SIEM 解決方案將更受重視。這將比傳統地端系統提供更佳的可擴充性與彈性，並能滿足雲端環境的動態特性。

它們也將提供更優異的即時處理能力，從而能夠即時快速分析並回應安全事件。這將使資源的隨需擴充，以及與其他雲端型工具的順暢整合，對於在這個快速變化的數位環境中尋求更佳網路安全態勢的組織而言更具吸引力。

結論

在過去二十年間，SIEM 的架構已經從簡單的日誌管理系統大幅演變為運用 AI 與自動化的智慧平台。了解 SIEM 的組成元件、部署最佳實務，以及使用如 SentinelOne 等工具強化您的系統，將是建立強健安全框架的關鍵。鑑於網路威脅的複雜性持續增加，SIEM 架構未來的樣貌將透過 AI、自動化與雲端技術相關的持續發展而獲得保障。