安全信息和事件管理(SIEM)平台的大关价值已经远远超越了基本的日志收集和关联根源,云的键素采用、多种工具的重塑集成和人工智能技术正在推动SIEM系统迎来重大变革 ,使其成为一个监控日志数据以发现异常和可疑事件的年安平台,并根据异常行为和检测规则触发警报 。全信现代SIEM平台现在包含了扩展检测和响应(XDR)以及安全编排、息和自动化和响应(SOAR),事件市场实现了实时威胁检测和自动化补救。管理
IDC预计 ,大关未来SIEM将成为SOC的键素响应中心 ,通过行动手册自动处理许多事件 。源码库重塑谷歌预测,年安随着企业云采用的全信不断增加 , SIEM将成为企业SOC(安全运营中心)的息和核心 ,收集和分析来自云环境和终端设备的事件市场所有安全相关数据 。
安全牛综合分析认为,SIEM、XDR和SOAR的融合 ,云端SIEM的兴起 ,人工智能与自动化的发展,以及市场的亿华云整合与并购将重塑2025年的SIEM市场 。
市场情报公司Context的全球研究和业务发展总监Joe Turner认为,更大的攻击面和更复杂的攻击正促使企业将SIEM与其他技术(包括XDR和SOAR)相结合,作为关联 、检测和补救威胁的平台进行投资 。
SIEM 、XDR 和SOAR 的融合代表了网络安全的一次重大演进 。香港云服务器将不同功能整合到统一平台可以简化安全运营 ,为安全团队提供了一个单一控制台来监控、分析和响应威胁,减少了在多个工具之间切换的复杂性 ,提高了可用性和效率。
安全牛认为 ,这种融合主要带来三方面的价值:
融合带来增强的威胁检测和响应:SIEM带来了全面的日志分析和合规性能力;XDR利用人工智能和自动化 ,在终端 、网络和云环境中提供高级威胁检测;SOAR自动化响应工作流程 ,减少了人工干预,加快了事件解决速度 。
融合将减少警报疲劳 :通过将 SIEM 的模板下载日志分析与 XDR 的高级威胁检测和 SOAR 的自动化相结合 ,系统可以更有效地对警报进行优先级排序,使分析师专注于关键威胁。
融合将改善资源管理:融合有助于通过自动化日常任务,并提供可操作的洞见来优化资源分配 ,这对于资源有限的小团队尤为有利 。
通过将 SIEM 与XDR 和SOAR 融合 ,组织获得了一个数据集成 、功能统一的安全平台 ,不仅可以减少多系统运维的复杂性 ,高防服务器更能实现自动化的威胁检测和响应,大幅提高事件处理效率,无需人工干预即可快速遏制威胁。当SIEM检测到安全事件时,SOAR通过XDR触发自动响应操作——隔离受损终端 、禁用受损用户账户或实时阻止恶意流量。
英国管理服务提供商Emerging T-Tech董事George McKenna表示 ,SIEM与XDR和SOAR的融合使企业能够简化运营 、提高检测效率,并缩短问题处理时间。这是因为传统的SIEM虽然有效地进行日志聚合和关联,但缺乏当今威胁环境所需的云计算细粒度可见性和自动化响应能力。XDR通过融合终端 、网络和云环境的安全遥测数据来弥补这一差距 ,提供了对潜在威胁的整体视图;SOAR实现了事件响应工作流程的自动化,加快了缓解和补救。
安全牛分析认为 ,随着网络安全威胁的不断演变,SIEM 、XDR 和SOAR 的融合可能会变得更加普遍 ,为组织提供一种强大的防御机制来抵御复杂的攻击。这种集成将继续完善安全运营,使其更加高效,并能够响应新出现的威胁。
随着组织寻求更可扩展 、更经济高效的平台 ,向云端SIEM的转移正在加速。云端SIEM解决方案的兴起正在通过提供可扩展、经济高效和先进的安全分析能力来改变网络安全:
可扩展性和成本效益:与传统的本地解决方案相比 ,云端SIEM可以更容易扩展,允许组织在无需大规模硬件升级的情况下处理大量安全数据;云端SIEM每个席位的成本通常更低 ,因此对中小型企业(SMB)更具吸引力。根据Context的数据,2024年本地SIEM的成本上涨了116%,平均每个席位93美元 。相比之下,去年云端SIEM的成本下降了26%,至每个席位77美元 。
增强的安全分析和人工智能/机器学习集成 :云端SIEM利用高级分析和人工智能/机器学习来改善威胁检测和响应能力 。这种集成有助于减少误报,并实现预测性安全措施。
更快的部署和管理 :与需要大量设置和维护的本地解决方案相比 ,云端SIEM提供更快的部署速度。云端SIEM解决方案是即插即用的安全平台 ,因此组织可以订阅 、通过API集成资产 、使用SOAR自动响应,并设置定制的检测规则。
合规性和监管支持:这些解决方案提供全面的报告功能 ,帮助组织满足GDPR、HIPAA等监管要求。
跨行业的日益采用:在各行业日益采用云计算的推动下 ,云端SIEM市场预计将显著增长。
通信和网络安全提供商Exponential-e的网络解决方案顾问Muhammad Ali表示,现代云端SIEM的功能不仅是日志管理 ,它还是一个智能安全中心,内置SOAR功能 ,与基于云的XDR/EDR解决方案 ,实时全球威胁情报无缝API集成 ,这意味着更强的检测能力和对先进网络威胁的更快、自动化响应。
从市场上看 ,根据Context报告 ,2024年云端SIEM收入同比增长60%。通过托管服务提供商(MSP)提供的基于SIEM的服务增长了六倍多 ,增幅高达550% 。
随着云计算的不断发展,云端SIEM解决方案将变得更加普遍,为组织提供一个强大和可扩展的安全框架。人工智能和机器学习的集成将增强威胁检测能力 ,使这些解决方案在管理不断演变的网络安全威胁方面变得至关重要。
将人工智能(AI)集成到安全信息和事件管理(SIEM)系统中,正在深刻重塑网络安全格局。
基于静态规则的SIEM难以跟上当今复杂的网络威胁,这就是为什么采用人工智能的SIEM平台兴起的原因所在。AI驱动的SIEM使用实时机器学习(ML)来分析大量安全数据,提高了识别异常和传统技术可能遗漏的新攻击技术的能力。
AI正在通过增强威胁检测 、自动化响应、提高准确性和实现预测分析来彻底改变SIEM格局:
增强威胁检测和响应:AI驱动的SIEM实时分析大量数据,利用机器学习算法检测可能表明恶意活动的异常和模式 ,从而识别潜在威胁 。同时,AI自动化事件响应工作流程 ,通过隔离受影响系统 、阻止恶意IP地址和部署补丁来缩短缓解威胁所需的时间 。
提高准确性和减少误报:AI增强了事件关联和上下文感知能力 ,通过准确区分良性异常和实际威胁来减少误报 。同时,AI和机器学习使SIEM具备预测分析能力 ,通过分析历史数据中的趋势和模式 ,可以预测潜在的安全事件。
增强可扩展性和效率:AI通过自动化任务和高效处理大量数据来提高SIEM系统的可扩展性,而无需相应增加资源或成本。
主动的网络安全态势