KI und die SIEM-Landschaft 2025: Ein Leitfaden für SOC-Leiter

Cybersicherheit erlebt ein KI-Paradoxon. KI in den Händen von Angreifern hilft ihnen, den Umfang und die Komplexität ihrer Angriffe zu erhöhen. Aber KI in den Händen von Verteidigern verbessert die Produktivität, reduziert die mittlere Erkennungszeit (MTTD) und Reaktionszeit (MTTR) und stärkt die allgemeine Sicherheit.

SIEM analysiert eine breite Palette von Datenpunkten und bietet Sicherheitsteams eine zentrale Übersicht über die Systeme ihrer Organisation und die allgemeine Sicherheitslage. Die Integration von KI-Tools in diesen Prozess kann die Datenerfassung, den Workflow und die Analyse verfeinern, beschleunigen und optimieren.

Wenn KI auf SIEM-Workflows angewendet wird, unterstützt sie Sicherheitsteams dabei, traditionelle Belastungen durch folgende Fähigkeiten zu verringern:

• Schnellere Analyse: Die KI in SIEM beschleunigt die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen, indem sie automatisch große Mengen an Sicherheitsdaten korreliert, anomale Muster aufdeckt und es Cybersicherheitsanalysten ermöglicht, Vorfälle schneller zu priorisieren und zu untersuchen.

• Alarmdestillation: KI reduziert die Alarmmüdigkeit, indem sie Fehlalarme herausfiltert und die wichtigsten Bedrohungen basierend auf Risikostufen und historischem Kontext priorisiert.

• Workflow-Empfehlungen: Die KI generiert Vorschläge für Analysten zu den nächsten Schritten während der Untersuchungen, optimiert die Entscheidungsprozesse und erstellt kontextreiche Zusammenfassungen.

• Migration von SIEM-Inhalten: KI erleichtert den Übergang von älteren SIEMs zu modernen Plattformen, indem sie die Konvertierung vorhandener Erkennungsregeln und anderer Inhalte automatisiert.

• Benutzerdefinierte Datenintegration: KI-gesteuerte Tools können in wenigen Minuten benutzerdefinierte Datenintegrationen sowie die erforderliche Konfiguration zur Datenaufnahme aus jeder REST API erstellen. Nahtlose Datenaufnahme ist jetzt mit minimalem Aufwand möglich.

Diese Funktionen steigern die Produktivität der Sicherheitsteams, beschleunigen die Erkennung und Reaktion und verringern das Risiko insgesamt.

SIEM-Lösungen werden Logs von Anwendungen, Nutzern, Cloud-Workloads, Netzwerken, Endpunkten sowie Sicherheitssoftware und -hardware aufnehmen.

Die Normalisierung ist der Prozess der Integration unterschiedlicher Datenquellen in ein gemeinsames Schema für eine standardisierte Analyse.

Ein SIEM kann Ereignisse aus verschiedenen Quellen zusammenführen, um Muster zu erkennen, die auf Bedrohungen hinweisen.

Durch Echtzeitüberwachung und Alerting erhalten Sicherheitsteams sofortigen Einblick in verdächtige Aktivitäten, was eine schnelle Incident-Response und deren Eindämmung ermöglicht. Alarme und Benachrichtigungen zeigen anomale Muster mit einem entsprechenden Schweregrad für die weitere Bearbeitung und Lösung an.

SIEMs bieten auch robuste Berichterstattungsfunktionen zur Unterstützung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften mit Frameworks wie HIPAA, PCI-DSS und der DSGVO. Dashboards bieten Echtzeiteinblicke in Sicherheitsdaten und Vorfälle durch anpassbare Visualisierung. Diese Berichterstattungstools helfen nicht nur dabei, die Einhaltung von Standards nachzuweisen, sondern ermöglichen auch eine kontinuierliche Bewertung der Sicherheitslage. Sie unterstützen Sicherheitsteams außerdem dabei, gesetzliche Anforderungen wie DSGVO, HIPAA, PCI-DSS und ISO 27001 zu erfüllen.

Eine SIEM-Lösung kann mit Tools wie Security Orchestration, Automation and Response (SOAR), Cloud Detection and Response (CDR), Endpoint Detection and Response (EDR), Identity and Access Management (IAM) und Threat Intelligence Platforms (TIP) verbunden werden.

Ermöglichen Sie die Alarmtriage, Untersuchung und Behebung durch integrierte Workflows oder externe SOAR-Plattformen.

Nachdem Sie Logs gesammelt und normalisiert haben, die eine Basislinie normaler organisatorischer Aktivitäten bilden, identifiziert die SIEM-Korrelation anomale Muster in den Ereignissen, was entscheidend für die Erkennung komplexer Bedrohungen ist.

SIEM analysiert eine Vielzahl von Datenpunkten und bietet den Sicherheitsteams eine zentrale Übersicht über die Systeme und die allgemeine Sicherheitslage des Unternehmens. Die Integration von KI-Tools in diesen Prozess kann die Datenerfassung, den Workflow und die Analyse verfeinern, beschleunigen und rationalisieren.

Moderne SIEM-Lösungen sind mit erweiterten Funktionen ausgestattet, wie zum Beispiel: 

• KI-gesteuerte Bedrohungserkennung, die Machine-Learning-Modelle verwendet, um ausgeklügelte Angriffe zu identifizieren 

• Nutzerverhaltensanalyse (User Behavior Analytics, UBA), die Verhaltensgrundlagen für Nutzer und Systeme erstellt, um Anomalien zu erkennen, die auf Insider-Bedrohungen oder die Gefährdung von Konten hinweisen

• Integration in SOAR-Plattformen, die automatisierte Playbooks und Reaktion ermöglichen, wodurch die Lösung von Vorfällen beschleunigt und die Arbeitsbelastung der Analysten reduziert wird 

• Integrationen in XDR-, Endpoint- und Cloud-Sicherheit, die eine schnelle Reaktion und Bedrohungsminderung ermöglichen

Ältere SIEMs können mit Einschränkungen verbunden sein, was viele Teams dazu veranlasst, einen SIEM-Austausch in Betracht zu ziehen. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Hohe Betriebskosten: Lizenz-, Speicher- und Rechenkosten können sich bei älteren SIEM-Anbietern schnell summieren.

• Skalierbarkeitsprobleme: Ältere Platformen können mit modernen Datenmengen und unterschiedlichen IT-Umgebungen nicht Schritt halten.

• Integrationshürden: Legacy-Systeme verfügen möglicherweise nicht über sofort verfügbare Integrationen in moderne cloudbasierte Sicherheitstools.

• Falschmeldungen: Ein Mangel an kontextsensitiven Analysen führt oft zu einer überwältigenden Menge an irrelevanten Warnungen.

• Komplexität: Die Konfiguration und Abstimmung erfordern traditionell spezielle Fähigkeiten und erheblichen Aufwand.

• Lernkurve: Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, qualifizierte Analysten zu finden und zu halten, um SIEM-Operationen zu verwalten.

KI-gesteuerte SIEM-Lösungen beschleunigen die Bedrohungserkennung, indem sie riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren. Diese Lösungen korrelieren diese Daten mit den neuesten Bedrohungsinformationen, um neue Bedrohungsarten zu erkennen und hochriskante Anomalien aufzudecken, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben würden.

KI treibt Untersuchungen voran und verkürzt die Verweildauer. Sie liefert relevante Einblicke aus der Datenflut, die von den heutigen Ökosystemen generiert wird, und unterstützt Analysten dabei, schnell Antworten zu finden. 

Manuelle Reaktion auf Warnmeldungen können Organisationen gefährden, da Sicherheitsteams versuchen, widersprüchliche Prioritäten auszugleichen. KI-gestütztes SIEM ermöglicht geführte Reaktionen und automatisierte Workflows gegen unterschiedliche Bedrohungen.

Die automatisierte Erstellung von Datenintegrationen, Erkennungsregeln, Dashboards und Berichten optimiert die Einhaltung von Vorschriften, indem sie das Aufnehmen von Daten aus kritischen Anwendungen, Systemen und Infrastrukturen vereinfacht – unabhängig davon, wie individuell oder komplex diese sind.

SOC-Teams, die in ihrem SIEM durch KI unterstützt werden, können die wichtigsten Warnungen hervorheben, benutzerdefinierte Datentypen problemlos importieren und Workflow-Vorschläge anleiten. Dadurch haben die Teams mehr Zeit, sich auf strategische Initiativen zu fokussieren.

KI-gesteuerte SIEMs befähigen Analysten, Bedrohungen effizienter zu identifizieren, indem sie als Handlanger eines Bedrohungsjägers fungieren – sie sind jederzeit bereit für Anfragen in natürlicher Sprache zu Ereignissen, Daten und Kontexten und präsentieren Ergebnisse schnell und intuitiv.

Kontinuierliche Überwachung der Sicherheit liefert proaktiv den Echtzeitstatus Ihrer Daten über die gesamte Angriffsfläche. Diese Praxis beseitigt blinde Flecken, befähigt die Anwender und reduziert Risiken.

In SIEM eingebettete KI hilft Sicherheitsteams, Bedrohungen während der Untersuchung und Reaktion schneller zu entschärfen und die Cyber-Resilienz zu erhöhen.

Durch die Vereinfachung der Einbindung benutzerdefinierter Datenquellen und der Erstellung von Erkennungsregeln, Dashboards und Berichten helfen KI-gesteuerte SIEMs Unternehmen, die Compliance aufrechtzuerhalten.

Indem SIEMsungewöhnliches Verhalten von Benutzern mit erhöhten Berechtigungen kennzeichnen, helfen sie Sicherheitsteams dabei, Insider-Bedrohungen zu erkennen.

Die Reisebranche und die Transportsysteme der Logistik sind auf eine komplexe digitale Infrastruktur angewiesen.

Bolt schützt seine Super-App und Benutzer jetzt mit Elastic Security auf Elastic Cloud und bietet so einheitlichen Datenschutz sowie betriebliche Effizienz. 

Mit Elastic verbesserte Bolt den Datenschutz, reduzierte den Wartungsaufwand um 75 % und erhöhte das Vertrauen der Nutzer, indem es Millionen von Reisen schützte und gleichzeitig die Umstellung auf skalierbare, KI-gestützte Sicherheit in der Cloud beschleunigte.

Die Cybersicherheitsbranche ist auf fortschrittliche Überwachungssysteme angewiesen, um den sich entwickelnden Cyberbedrohungen einen Schritt voraus zu bleiben.

Als beispielsweise der Managed-Security-Services-Anbieter Proficio seine Bedrohungserkennung und -reaktion optimieren wollte, entschied er sich für die KI-gesteuerte SIEM-Lösung von Elastic. Durch die Integration von Elastic Security und Elastic AI Assistant erhielt Proficio Echtzeittransparenz und automatisierte Bedrohungserkennung. Dies ermöglichte eine Verkürzung der Untersuchungszeit um 34 %, verbesserte Reaktionszeiten um 75 % und reduzierte Fehlalarme, was zu erheblichen Effizienzsteigerungen führte. Dadurch verzeichnete Proficio ein Geschäftswachstum von 60 % und reduzierte gleichzeitig die Untersuchungskosten auf weniger als einen halben Cent pro Alarm. Das Ergebnis: Einsparungen von schätzungsweise einer Million $ über drei Jahre.

Universitäten sind auf flexible, kosteneffiziente Sicherheitssysteme angewiesen, um große und komplexe Netzwerke zu schützen.

Als die University of York ein flexibleres und kostengünstigeres SIEM benötigte, wandte sie sich an Elastic Security. Mit den KI-gesteuerten Erkennungs- und Reaktionsfähigkeiten von Elastic konnte die Universität die Abfragezeiten von Stunden auf Sekunden reduzieren, die Lizenzkosten optimieren und ihrem kleinen Team durch integrierte Automatisierungen und Einblicke, die durch generative KI (GenAI) gestützt wurden, mehr Möglichkeiten bieten.

Auftragnehmer aus der Luft- und Raumfahrt sowie der Verteidigung müssen strenge Sicherheits- und Compliance-Standards erfüllen, ohne dabei an Geschwindigkeit oder Umfang einzubüßen.

Als die Sierra Nevada Corporation (SNC) ihre Sicherheitsoperationen intern verlagern und die Datenaufnahme um das Zehnfache skalieren musste, entschied sie sich für das KI-gesteuerte SIEM von Elastic. Mit Elastic Security verkürzte SNC die Abfragezeiten von Minuten auf Sekunden, startete einen umsatzgenerierenden Managed Service und beschleunigte die Bedrohungserkennung durch leistungsstarke Automatisierung und Anomalieerkennung – alles auf einer einheitlichen Platform, die auf Wachstum ausgelegt ist.

Sicherheit ist unerlässlich, um sichere und nahtlose Kundenerlebnisse zu schaffen. The Hut Group (THG) schützt Millionen von E-Commerce-Kunden, indem sie die Sicherheit mit Elastic Security für SIEM zentralisiert, wodurch die Reaktionszeit um 60 % und die Triage-Zeiten halbiert werden.

Durch Automatisierung, Machine Learning und Durchsuchbarer Snapshot in Elastic Security konnte THG die Speicherkosten um 60 % senken, die Betrugserkennung verbessern und das Kundenerlebnis verbessern.

Finanzinstitute können KI-gestütztes SIEM verwenden, um Übernahmeversuche von Konten zu erkennen und diese in Echtzeit mit UBA zu mindern.

Krankenhäuser, Kliniken und Versicherungsunternehmen können SIEM für die HIPAA-Compliance verwenden, um unbefugten Zugriff auf Patientendaten zu erkennen.