- Creșterea volumului de date de securitate suprasolicită SIEM-urile.
- Un CISO explică cum AI filtrează logurile pentru a reduce riscurile și costurile.
Volumul uriaș de date generate de sistemele de securitate a devenit, paradoxal, o nouă sursă de risc. Logurile firewall-urilor, care ar trebui să ajute la detectarea amenințărilor, ajung să suprasolicite soluțiile SIEM (Security Information and Event Management), crescând costurile de stocare și procesare, dar și riscul de a trece cu vederea incidente critice. Un CISO a găsit soluția în inteligența artificială, care filtrează inteligent ce date merită cu adevărat introduse în SIEM.
De la ajutor la povară
În ultimii ani, organizațiile au extins masiv infrastructurile de securitate, adăugând firewall-uri, sisteme de detectare a intruziunilor și alte surse de loguri. În teorie, cu cât mai multe date, cu atât mai bine pentru analiză. În practică, însă, creșterea exponențială a volumului de loguri a dus la suprasolicitarea SIEM-urilor, care nu mai pot procesa eficient toate înregistrările. Rezultatul: costuri de stocare și licențiere în creștere, alerte false numeroase și riscul real de a pierde semnale importante printre zgomotul de fond.
AI-ul, filtrul inteligent
Confruntat cu această problemă, un CISO (Chief Information Security Officer) a implementat o soluție bazată pe inteligență artificială. AI-ul analizează toate logurile firewall în timp real, dar nu trimite în SIEM decât pe cele care prezintă cu adevărat interes – fie că indică o amenințare necunoscută, fie că se abat de la tiparele normale. Astfel, volumul de date introdus în SIEM se reduce dramatic, iar echipa de securitate poate să se concentreze pe alerte relevante. „Nu mai înecăm SIEM-ul cu date inutile. AI-ul face primul filtru, iar noi analizăm doar ce contează”, explică specialistul.
Impact asupra bugetelor și operațiunilor
Reducerea volumului de date din SIEM are efecte directe asupra costurilor: scad cheltuielile pentru stocare, licențiere și întreținere. În plus, eficiența echipei de securitate crește, deoarece timpul petrecut cu analiza alertelor false se reduce semnificativ. „Am redus cu peste 60% volumul de loguri trimise în SIEM, iar rata de detectare a amenințărilor reale a crescut”, adaugă CISO-ul. Această abordare demonstrează că mai puține date bine filtrate pot fi mai valoroase decât o cantitate imensă de date neprocesate.
Provocări și recomandări
Implementarea unui filtru AI nu este lipsită de provocări. Modelele de învățare automată trebuie antrenate corect pe baza tiparelor de trafic ale organizației, pentru a nu elimina accidental loguri critice. De asemenea, este necesară o monitorizare continuă a performanței filtrului. Specialiștii recomandă începerea cu un proiect pilot, pe o parte din infrastructură, și ajustarea treptată a algoritmilor. „Nu te baza orbește pe AI. Verifică periodic ce loguri au fost respinse și ajustează modelul”, sfătuiește CISO-ul.
Ce înseamnă pentru tine
Dacă administrezi un SIEM sau ești responsabil de securitatea cibernetică într-o organizație, iată cum poți aplica această abordare:
- Evaluează-ți volumul de date – analizează ce loguri intră în SIEM și care dintre ele sunt cu adevărat utile. Multe organizații trimit tot ce pot, când de fapt ar trebui să filtreze după reguli clare.
- Testează soluții AI specializate – există deja instrumente care pot clasifica și prioritiza logurile înainte de a le trimite către SIEM. Începe cu o perioadă de testare pe o parte din trafic.
- Recalibrează periodic – amenințările evoluează, la fel și tiparele de trafic. Asigură-te că filtrul AI rămâne relevant prin actualizări și reevaluări regulate.
Transformarea unui exces de date de securitate dintr-o problemă într-un avantaj este posibilă cu ajutorul AI-ului, dar necesită planificare și ajustări constante. Cheia este să păstrezi doar ceea ce merită cu adevărat atenția ta.