什麼是 SIEM？

SIEM 如何運作

SIEM 收集並分析來自不同來源的安全性資料，例如防火牆、伺服器、雲端平台、網路裝置及第三方工具。它將這些資訊匯集到中央平台，以即時識別模式和異常活動。

收集到的資料會標準化為通用格式，使其更容易分析。它應用預先定義的規則和演算法來識別資料點的模式和關係，例如將失敗的登入嘗試與可疑的 IP 活動聯繫起來。

SIEM 會不斷地監控資料串流，以找出異常、可疑行為或已知的妥協指標 (IoC)。先進的 SIEM 使用機器學習來偵測異常模式，例如異常使用者活動或網路流量尖峰。當發現潛在威脅時，SIEM 會根據嚴重性和緊急性產生警示。

SIEM 會根據預先定義的規則、機器學習洞察力和 威脅情報，為每個事件指定風險評分。這有助於 SOC 團隊專注於高優先級的威脅，並減少誤報。

許多 SIEM 平台會與 SOAR 工具整合，以啟用自動化動作，例如隔離受入侵的裝置、封鎖惡意 IP 位址，以及向利害關係人傳送警示。

儲存歷史記錄和事件資料，讓安全性團隊可以追蹤攻擊來源、分析事件的時間線和範圍，並找出根本原因和弱點。

產生的報告符合監管合規性需求 (例如 GDPR、HIPAA、PCI DSS)。這提供了對安全績效的深入瞭解，協助組織改善整體狀況。

探索 SIEM 工具如何提供組織資訊安全的整體檢視：什麼是安全性資訊與事件管理工具？

SIEM 的主要功能和優點

SIEM 被 安全作業中心 (SOC) 團隊、IT 管理員和 安全管理服務供應商 (MSSP) 用來維護各種規模組織中全面的安全性解決方案。

資料聚合與規範化

SIEM 從各種來源收集資料，並將其轉換成統一格式，提供組織安全性環境的全面檢視。此標準化可標準化日誌和資料集，強化針對安全威脅的模式識別和異常偵測。透過合併資料，SIEM 可提高監控準確性、確保不會錯過關鍵警示，並透過稽核就緒的資料集支援合規性報告。

探索 SIEM 日誌如何將原始資料轉換為有意義的洞察力：什麼是 SIEM 記錄？

即時監控

定期監控網路流量和使用者行為有助於組織快速識別可能顯示攻擊或未經授權存取的異常活動。此方法可讓安全性團隊迅速回應，並防止資料外洩。

不斷地監控還可以偵測到可能躲過傳統方法的微妙或複雜攻擊。先進的分析和機器學習可加強偵測、識別新的威脅並預測未來的弱點。此流程可保護敏感資料，並透過維護安全性事件和回應的清晰記錄來支援合規性。

威脅偵測

SIEM 工具可協助組織分析安全記錄，以發現網路攻擊、內幕人士威脅或違反規則的跡象。他們會檢閱大量的安全資料，以偵測可能顯示入侵的異常活動，並將重點放在使用者行為改變等小問題上。

這些系統使用威脅情報饋送，將已知的攻擊模式與新的行為進行比較。這可提高他們識別威脅和快速回應的能力，讓安全性團隊獲得即時警示和自動回應。SIEM 工具透過改善偵測方法和使用最新的威脅資訊，協助組織對不斷演進的網路威脅保持防備。

深入瞭解 SIEM 解決方案如何讓 SOC 團隊獲益：什麼是 SOC 中的 SIEM 解決方案？

事件回應

SIEM 系統有助於自動或手動回應安全威脅。SIEM 用於事件回應的主要優點包括

• 更快偵測和遏制威脅。
• 透過自動化減少人工工作量。
• 利用先進的分析技術提高準確性，減少誤判。
• 加強 SOC 團隊之間的協調。

透過工作流程自動化，SIEM 可以快速處理通知使用者和遏制威脅等重複性工作，減少回應時間，並限制攻擊擴散。手動回應可讓安全分析師調查獨特或需要思考的事件，確保回應符合每個特定的威脅。

這種徹底的事件處理方法對於減少停機時間和降低安全問題對關鍵作業的影響至關重要。

探索 SIEM 工具如何簡化安全性流程並協助 SOC 團隊：SIEM 工具如何讓 SOC 團隊獲益？

合規性報告

SIEM 解決方案不斷地收集大量資料並將其規範化，以確保資訊的正確性，並隨時可供合規性稽核使用。最後，SIEM 解決方案可簡化流程，提升合規性並釋放寶貴的資源，讓安全性團隊能專注於更具策略性的安全性任務。

透過自動化報告程序，SIEM 可協助組織：

• 透過產生稽核就緒的報告，簡化遵守監管需求 (例如 GDPR、 HIPAA、 PCI DSS) 的程序
• 減輕 IT 和合規性團隊的重大負擔。
• 避免手動編製資料的潛在陷阱，因為手動編製資料經常會導致錯誤或遺漏。
• 維持全面的稽核記錄，這對於向監管機構證明合規性和問責性至關重要。

探索 SIEM 軟體如何協助您的組織管理安全相關資料：什麼是安全性資訊與事件管理軟體？

AI 與 ML 在 SIEM 中的角色

現代 SIEM 工具使用 AI 和機器學習 (ML) 來：

• 加強威脅偵測
• 減少錯誤警報
• 協助預測安全漏洞
• 長時間從資料中學習，提高準確性並減少不必要的警示
• 無需人工輸入即可自動回應威脅，讓安全專家可以專注處理更複雜的問題
• 提供潛在弱點的洞察力

探索 AI 和 ML 在現代 SIEM 中的轉型角色：AI 和 ML 在現代 SIEM 解決方案中扮演什麼角色？

SIEM 整合

透過與各種安全技術（如防火牆、入侵偵測系統和弱點掃描器）的無縫連接，SIEM 可增強更精確地偵測和應對潛在威脅的能力。這個過程是透過從多個來源收集廣泛的資料來達成，可確保順暢的互通性，並提供對威脅狀況的一致了解。

隨著整合的進一步延伸，SIEM 系統通常會與安全協調、自動化及回應 (SOAR) 平台合作。這種協作有助於安全任務的自動化，確保警報和潛在威脅能迅速且充分地處理。

這些進展簡化安全性團隊的作業，並提升組織整體安全性勢態的效率與回應能力。將 SIEM 與現有技術整合，對於建立能夠適應網路威脅動態性質的彈性防禦機制至關重要。

探索 SIEM 系統如何與其他技術整合：何謂安全性資訊與事件管理 (SIEM) 整合？

SIEM 使用案例

SIEM 對於各種規模的組織來說都是非常寶貴的工具，可提供許多使用個案，強化組織的網路安全勢態。

威脅偵測與回應

• 即時威脅監控：SIEM 系統可偵測異常活動，例如登入異常、橫向移動或暴力攻擊。
• 使用個案：透過監控異常的檔案加密活動偵測勒索軟體攻擊。
• 效益：快速識別安全漏洞，並自動回應以降低損害。
• 策略:
  • 根據常見的攻擊模式（例如暴力攻擊、權限升級）定義用例和相關規則。
  • 整合威脅情報饋送，豐富事件資料。
  • 使用機器學習偵測異常。

內幕人士威脅偵測

• 行為分析：SIEM 會分析使用者行為以標示異常活動，例如在工作時間以外存取敏感檔案。
• 使用個案：識別試圖將公司資料外洩至外部硬碟機的員工。
• 效益：防止惡意或疏忽的內幕人士造成資料外洩。
• 策略:
  • 實作使用者與實體行為分析 (UEBA)，以監控使用者活動。
  • 設定正常行為的基線，並針對偏差觸發警示。
  • 記錄和分析特權帳戶活動。

進階持續威脅 (APT) 偵測

• 模式識別：SIEM 系統可辨識黑客建立據點並升級權限的多階段攻擊。
• 使用個案：辨識攻擊者在網路中進行偵查的細微跡象。
• 效益：及早偵測複雜、長時間的攻擊。
• 策略:
  • 使用多層相關性規則來識別長期攻擊序列。
  • 監控端點、電子郵件和網路流量，找出細微的入侵跡象。
  • 利用外部威脅情報，找出妥協指標 (IoC)。

鑑識調查

• 對數相關性：SOC 團隊可以透過分析歷史記錄來追蹤事件來源。
• 使用個案：調查入侵事件，以確定攻擊者如何進入及攻擊範圍。
• 效益：更好的事故後分析以改善防禦。
• 策略:
  • 確保將日誌編入索引並長期儲存（根據監管需求）。
  • 使用進階搜尋功能追蹤事件來源。
  • 交叉相關性來自多個來源的資料，以進行根本原因分析。

端點監控與保護

• 全面的端點日誌：SIEM 從端點偵測工具收集資料，提供統一的裝置活動檢視。
• 使用個案：偵測端點上與已知惡意 IP 通訊的惡意軟體。
• 效益：透過集中監控增強端點安全性。
• 策略:
  • 結合 SIEM 與端點偵測與回應 (EDR) 工具，以增強能見度。
  • 設定惡意軟體、未授權存取和可疑檔案變更的警示。

雲端安全 監控

• 雲端整合：現代 SIEM 可與 AWS、Azure 和 Google Cloud 等雲端平台整合，以監控雲端原生威脅。
• 使用個案：識別設定錯誤的儲存桶或偵測雲端環境中不尋常的 API 呼叫。
• 效益：保護雲端基礎架構，避免未經授權的存取和設定錯誤。
• 策略:
  • 將雲端原生 SIEM 工具與主要平台 (例如 AWS、Azure、GCP) 整合。
  • 使用 API 和連接器即時監控雲端活動。

偵測側向移動

• 網路流量分析：SIEM 可追蹤流量模式，以識別在網路中橫向移動的攻擊者。
• 使用個案：標記通常不會互動的伺服器之間未經授權的通訊。
• 效益：防止攻擊者提升權限或存取關鍵系統。
• 策略:
  • 監控網路內的東西方向流量，找出異常的通訊模式。
  • 實作網路分割以限制橫向移動。
  • 使用誘餌技術（如誘捕站）來識別攻擊者。

網路釣魚偵測

• 電子郵件記錄分析：SIEM 工具會分析電子郵件流量，找出網路釣魚的跡象。
• 使用個案：識別群發給員工、帶有惡意連結的網路釣魚電子郵件。
• 效益：降低憑證盜用和惡意軟體感染的風險。
• 策略:
  • 監控電子郵件閘道，並分析標頭是否有欺騙或惡意連結。
  • 與威脅情報資料庫交叉檢查附件。

第三方風險監控

• 供應鏈安全：SIEM 系統會監控來自第三方廠商的存取記錄，以偵測異常活動。
• 使用個案：偵測存取敏感內部系統的外洩供應商帳戶。
• 效益：防範外部合作夥伴引入的風險。
• 策略:
  • 透過日誌相關性監控第三方對關鍵系統的存取。
  • 執行嚴格的存取政策，並即時監控供應商的活動。

分散式拒絕服務 (DDoS) 偵測

• 交通異常：SIEM 工具會監控顯示 DDoS 攻擊的網路流量異常尖峰。
• 使用個案：偵測以壓倒網路應用程式為目的的大量攻擊。
• 效益：可快速緩解問題，以維持服務可用性。
• 策略:
  • 監控網路流量的流量峰值。
  • 使用速率限制和黑名單功能來減緩攻擊。

安全協調與自動化

• SOAR 能力：有些 SIEM 系統整合了安全編排、自動化與回應 (SOAR)，以執行自動化的播放簿。
• 使用個案：偵測到惡意軟體時自動隔離端點。
• 效益：加速回應時間並減少人工工作量。
• 策略:
  • 將 SOAR 平台與您的 SIEM 整合，使常見的工作流程自動化。
  • 為重複性工作建立播放簿，例如隔離裝置或通知利害關係人。

探索提供重要洞察力的其他 SIEM 用例：什麼是 SIEM 使用案例？

如何選擇 SIEM 解決方案

選擇 SIEM 解決方案時，請考慮部署方案：

• 內部部署 vs. 雲端：依據您的基礎架構需求，決定自託管 SIEM 系統或雲端解決方案。
• 管理式安全服務 (MSSP)：MSSP 為資源有限的組織提供部署和管理 SIEM 系統的專業知識。

SIEM 實作的最佳範例

實作 SIEM 系統涉及幾個嚴重性的步驟，以確保其有效性並符合組織的安全目標。

• 定義目標：從特定的使用個案開始，隨著組織的成熟而擴展。
• 整合資料來源：確保所有相關系統 (例如防火牆、端點、應用程式) 都納入 SIEM。
• 量身打造相關性規則：根據組織獨特的風險和環境自訂規則。
• 訓練 SOC 團隊：提供解讀 SIEM 警報和使用進階功能的訓練。
• 定期檢閱：不斷地最佳化組態和更新相關性規則，以適應新的威脅。

探索有關 SIEM 實作的其他指南：什麼是 SIEM 實作的最佳範例？

SIEM vs 其他安全解決方案

網路安全世界充斥著許多工具，要建立有效的防禦策略，區分 SIEM 等解決方案與其他安全技術至關重要。

XDR Vs. SIEM

XDR 提供現代化的整合式威脅偵測與回應方法，涵蓋更全面的資料來源，並提供即時功能。SIEM 更注重於日誌和事件管理、歷史分析和合規性報告。

組織在選擇兩者時，應考慮其特定的安全需求和現有的基礎架構。許多組織會結合 XDR 與 SIEM 來進行全面的安全性監控與事件回應。

瞭解 XDR 和 SIEM 在方法和範圍上的差異：SIEM 與 XDR 之間有何差異？

SOAR vs SIEM

SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) 和 SIEM 是網路安全的重要組成部分。儘管每種功能都有其不同的目的，但它們確實會一起運作。

最後，SIEM 主要強調資料收集、監控及分析安全記錄與資料。它會在偵測到潛在安全問題時產生警示，而 SOAR 則會自動回應這些安全威脅，並管理由此產生的警示。某些 SIEM 解決方案包含基本的自動化功能，而某些 SOAR 平台則提供威脅情報。

深入探討 SIEM 與 SOAR 工具之間的差異：SIEM vs SOAR：有何差異？

EDR vs SIEM

EDR (Endpoint Detection and Response，端點偵測及回應) 可監視伺服器、工作站及行動裝置，以偵測及回應安全事故，提供詳盡的端點防護。SIEM 收集並分析整個網路的安全性事件，以評估安全性狀況。許多組織同時使用 EDR 和 SIEM。

瞭解如何利用 EDR 和 SIEM 來強化您的安全涵蓋範圍：EDR 與 SIEM 之間有何差異？

什麼是雲端 SIEM？

雲端 SIEM 利用雲端基礎架構，在組織的網路中提供可擴充、彈性且具成本效益的安全性監控與威脅偵測。它能即時集中並分析來自各種來源的大量安全資料，從而快速偵測威脅並作出回應。

雲端 SIEM 解決方案提供增強的擴充性、更簡易的部署，以及更佳的存取性，使其成為現代、分散式與混合式 IT 環境的理想選擇。

瞭解與傳統內部部署系統相比，雲端 SIEM 如何增強雲端環境的安全性：什麼是雲端 SIEM？

SIEM 的演進

SIEM 的演進反映了網路安全從被動式威脅管理到主動式威脅管理的轉變。現代 SIEM 解決方案著重於自動化、AI 驅動的洞察力和可擴充性，讓組織能夠有效解決當今複雜且快速演進的威脅。

1990s

隨著企業連接到網際網路，單靠防火牆已無法應付日益增加的威脅。安全性團隊需要工具來收集網路中的警報並排定優先順序，因此結合日誌管理 (SIM) 與即時監控 (SEM) 創造出 SIEM。

2000 年代早期

最初的 SIEM 解決方案著重於集中警示和合規性報告，但缺乏擴充性，且依賴於手動流程，限制了其有效性。

進階

隨著時間的推移，SIEM 發展出即時監控、進階分析和機器學習功能，讓威脅偵測和回應的速度更快。

今天

現代 SIEM 平台使用 AI 並與 SOAR 等自動化工具整合，以簡化工作流程，使其成為主動且有效率的安全作業不可或缺的工具。

SIEM 的未來

我們必須了解，技術的變遷和新的安全威脅將會影響 SIEM 的未來。隨著網路安全不斷地改善，SIEM 解決方案也將適應化，以有效偵測、處理和應對新的威脅。

緩解當今的威脅需要徹底創新的安全作業方式。SIEM 的未來可能會受到網路安全領域中幾項嚴重性趨勢和進展的影響：

• 與人工智慧和機器學習整合
• 雲端原生與混合部署
• 使用者與實體行為分析 (UEBA)
• 威脅情報整合
• 自動化與協調
• 強化使用者體驗與可視化
• 合規性與隱私權管理
• 與延伸偵測與回應 (XDR) 整合

探索 XSIAM 如何利用 AI 驅動的分析、自動化和協調功能重新定義傳統 SIEM 功能：什麼是 XSIAM？

SIEM 常見問題