人工智能和 2025 年 SIEM 格局：SOC 领导者指南

网络安全正在经历一个人工智能悖论。对手手中的人工智能可以帮助他们扩大攻击的规模和提高复杂性；而防御者手中的人工智能可以提高工作效率，缩短平均检测时间 (MTTD) 和响应时间 (MTTR)，并增强整体安全态势。

SIEM 可分析大量数据点，为安全团队提供其组织系统和整体安全状况的集中视图。将人工智能工具集成到此流程中，可以完善、加速和简化数据收集、工作流和分析。

当人工智能应用于 SIEM 工作流时，它可以通过以下功能帮助安全团队减轻传统负担：

• 更快的分析：SIEM 中的人工智能通过自动关联大量安全数据、揭示异常模式，并让网络安全分析师更快地优先处理和调查事件来加速威胁检测和响应。

• 警报提炼： AI 通过过滤误报并根据风险等级和历史背景优先处理最重要的威胁，从而减少警报疲劳。

• 工作流建议：人工智能可为分析师提供调查期间的后续步骤建议，简化决策流程，并生成背景丰富的摘要。

• SIEM 内容迁移：人工智能通过自动转换现有的检测规则和其他内容，促进从传统 SIEM 向现代平台的过渡。

• 自定义数据集成：人工智能驱动的工具可以在几分钟内构建自定义数据集成，并提供从任何 REST API 摄取数据所需的配置。现在，无缝数据摄取可以毫不费力地实现。

这些功能提高了安全团队从业者的工作效率、加快了检测和响应速度，并降低了整体风险。

SIEM 解决方案会从应用程序、用户、云工作负载、网络、终端以及安全软件和硬件中摄取日志。

标准化是将多样化的数据源整合到一个通用架构中，以便进行标准化分析的过程。

SIEM 可以简化不同来源的事件，以检测出表明威胁的模式。

通过实时监控和告警，安全团队可以立即掌握可疑活动，从而快速响应和控制事件。警报和通知会显示检测到的任何异常模式及其相关的严重性评分，以便进一步分类和解决。

SIEM 还提供强大的报告功能，以支持遵循 HIPAA、PCI-DSS 和 GDPR 等框架的监管合规性。仪表板通过可定制的可视化功能提供安全数据和事件的实时可见性。这些报告工具不仅有助于展示对标准的遵守情况，还能进行持续的安全态势评估。它们还帮助安全团队满足监管要求，例如 GDPR、HIPAA、PCI-DSS 和 ISO 27001。

SIEM 解决方案可以与以下工具连接：安全编排、自动化和响应 (SOAR)、云检测与响应 (CDR)、终端检测和响应 (EDR)、身份和访问管理 (IAM)，以及威胁情报平台 (TIP)。

通过内置工作流或外部 SOAR 平台促进告警分类、调查和修复。

在收集和规范化日志以建立正常组织活动的基线后，SIEM 关联可识别多个事件中的异常模式，这对于检测复杂威胁至关重要。

SIEM 可分析大量数据点，为安全团队提供有关组织系统和整体安全状况的集中视图。将人工智能工具集成到此过程中，可以完善、加速和简化数据收集、工作流和分析。

现代 SIEM 解决方案配备了高级功能，例如：

• 人工智能驱动型威胁检测，该功能使用机器学习模型来识别复杂的攻击

• 用户行为分析 (UBA)，该功能为用户和系统建立行为基线，以识别显示内部威胁或账户泄露的异常情况

• 与 SOAR 平台集成，实现自动化剧本和响应操作，加快事件解决速度，并减少分析师的工作量

• 与 XDR、终端和云安全集成，提供快速响应和威胁缓解功能

老式 SIEM 可能存在局限性，导致许多团队希望更换 SIEM。这些挑战包括：

• 运营成本高：老式 SIEM 供应商的许可、存储和计算费用可能会迅速增加。

• 可扩展性问题：老式平台无法跟上现代数据量和多样化 IT 环境的需求。

• 集成障碍：老式系统可能无法与现代云端安全工具轻松集成。

• 误报：缺乏上下文感知的分析常常导致出现大量无关的警报。

• 复杂性：配置和调整在传统上需要专业技能和大量工作。

• 学习曲线：许多企业难以找到并留住合格的分析师来管理 SIEM 操作。

人工智能驱动的 SIEM 解决方案可以通过实时分析海量数据来加速威胁检测。这些解决方案将数据与最新的威胁情报进行关联，以识别新的威胁类型，并揭示可能被忽视的高风险异常情况。

人工智能可推动调查，缩短停留时间。它从当今生态系统产生的海量数据中提取相关见解，帮助分析师快速获得答案。

当安全团队忙于平衡相互冲突的优先事项时，手动响应警报可能会使组织暴露在风险之中。而人工智能驱动的 SIEM 可针对不同威胁实现引导式响应和自动化工作流程。

自动创建数据集成、检测规则、仪表板和报告可以简化对法规的遵守，因为分析师可以更轻松地从关键应用程序、系统和基础设施中获取数据，无论它们的定制化程度有多高或有多复杂。

在 SIEM 中获得人工智能支持的 SOC 团队可以发现最重要的警报，轻松导入自定义数据类型，并获得工作流建议。这样一来，团队就能有更多时间专注于实施战略性举措。

人工智能驱动型 SIEM 可充当威胁猎手的助手，帮助分析师更高效地识别威胁——它可随时以自然语言查询事件、数据和上下文，并快速和直观地呈现调查结果。

安全领域的主动持续监控可提供整个攻击面的数据实时状态。这种做法可消除盲点，增强从业人员的能力，并降低风险。

嵌入 SIEM 的人工智能可帮助安全团队在调查和响应期间更快地缓解威胁，并增强网络弹性。

人工智能驱动的 SIEM 通过简化自定义数据源的上载以及创建检测规则、仪表板和报告，帮助组织保持合规性。

通过标记具有高级权限用户的异常行为，SIEM 可帮助安全团队检测内部威胁。

旅游业和运输物流系统依赖于复杂的数字基础架构。

Bolt 现在使用 Elastic Security 在 Elastic Cloud 上保护其超级应用和用户，提供统一的数据保护和运营效率。

借助 Elastic，Bolt 增强了数据保护，将维护开销降低了 75%，并增强了用户信心，保护了数百万次旅程，同时加快了在云中实现可扩展和人工智能驱动的安全。

网络安全行业依赖先进的监控系统来先发制人，以应对不断变化的网络威胁。

例如，当托管安全服务提供商 Proficio 想要优化其威胁检测和响应时，它选择了 Elastic 的人工智能驱动型 SIEM 解决方案。通过集成 Elastic Security 和 Elastic AI Assistant，Proficio 实现了实时可见性和自动威胁检测。这使调查时间缩短了 34%，响应时间缩短了 75%，并减少了误报，从而显著提高了运营效率。因此 Proficio 的业务增长了60%，每次警报的调查成本降到了半美分以下，在三年内估计节省了 100 万美元。

大学依靠灵活和经济高效的安全系统来保护庞大而复杂的网络。

当约克大学需要一个更灵活和更具成本效益的 SIEM 时，它选择了 Elastic Security。借助 Elastic 的人工智能驱动检测和响应功能，该大学将查询时间从数小时缩短到了数秒，简化了许可成本，并使其小型团队能够利用内置的自动化和生成式人工智能 (GenAI) 驱动的见解完成更多工作。

航空航天和国防承包商必须满足严格的安全和合规标准，同时不能牺牲速度或扩展性。

当 Sierra Nevada Corporation (SNC) 需要将其安全运营转移到内部并进行扩展以摄取多 10 倍的数据时，它选择了 Elastic 的人工智能驱动型 SIEM。借助 Elastic Security，SNC 将查询时间从几分钟缩短到了几秒钟，启动了创收的托管服务，并通过强大的自动化和异常检测加速了威胁检测，所有这一切都在为增长而构建的统一平台上实现。

安全性对于创造安全和无缝的客户体验至关重要。The Hut Group (THG) 通过使用 Elastic Security for SIEM 集中管理安全性，将响应时间缩短了 60%，告警分类时间缩短了一半，从而保护了数百万电子商务客户的安全。

借助 Elastic Security 中的自动化、机器学习和可搜索式快照功能，THG 将存储成本降低了 60%，增强了欺诈检测，并改善了客户体验。

金融机构可以使用人工智能驱动型 SIEM 来检测账户接管企图，并通过 UBA 实时缓解这些企图。

医院、诊所和保险公司可以使用 SIEM 来实现 HIPAA 合规性，以检测对患者记录的未经授权访问。