SIEM è uno strumento fondamentale che offre monitoraggio e analisi in tempo reale degli eventi legati alla sicurezza e tracciamento dei dati di sicurezza per scopi di conformità o audit. Tuttavia, con la crescente sofisticazione delle minacce, le soluzioni SIEM devono evolversi. La chiave per il futuro del SIEM risiede nell’analisi predittiva e nel machine learning.
Cos’è l’analisi predittiva?
L’analisi predittiva è un tipo di analisi avanzata che utilizza modellazione statistica, tecniche di data mining e machine learning per prevedere risultati futuri basandosi sui dati storici. Le organizzazioni la utilizzano per identificare rischi e opportunità trovando schemi nei dati. Questa analisi è strettamente legata al big data e alla data science, con tecniche come la regressione logistica e lineare, le reti neurali e gli alberi decisionali utilizzati per fare previsioni.
SIEM con analisi predittiva vs SIEM tradizionale
L’analisi di sicurezza ha un ruolo cruciale nel monitoraggio delle minacce e nelle indagini sugli incidenti. Si concentra sulla scoperta e comprensione di schemi di attacco cibernetico sia noti che sconosciuti. Questa capacità è prevista per avere un impatto significativo nell’identificare rapidamente minacce nascoste, tracciare gli aggressori e prevedere futuri attacchi con maggiore precisione. L’approccio tradizionale alla sicurezza informatica si concentra sulla rilevazione di malware attraverso la scansione del traffico in entrata utilizzando firme di malware. Questo metodo ha i suoi limiti, in quanto può rilevare solo minacce già note.
Benefici dell’analisi predittiva nel SIEM
L’adozione dell’analisi predittiva nel SIEM offre diversi vantaggi rispetto alle soluzioni SIEM tradizionali:
- Rilevazione precoce delle minacce: L’analisi predittiva può identificare potenziali minacce prima che si verifichino.
- Maggiore precisione: L’analisi predittiva migliora l’accuratezza della rilevazione delle minacce riducendo significativamente i falsi positivi.
- Efficienza aumentata: Automatizzando compiti di data science e ingegneria dei dati, l’analisi predittiva libera i team IT e di sicurezza per concentrarsi su compiti più strategici.
Esempi di analisi predittiva nel SIEM
Gli esempi includono l’analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA) e la rilevazione e risposta della rete (NDR). L’UEBA è particolarmente efficace nel rilevare minacce interne, mentre gli strumenti NDR sono efficaci nel rilevare minacce che potrebbero sfuggire agli strumenti di sicurezza tradizionali.
Come QRadar SIEM può supportare con l’analisi predittiva
IBM QRadar SIEM User Behavior Analytics (UBA) utilizza un add-on di machine learning che potenzia l’app UBA. QRadar SIEM ha anche NDR integrato, che monitora i dati del flusso di rete chiave, aumentando l’ambito di protezione.
Il futuro della cybersecurity
L’analisi predittiva nel SIEM rappresenta il futuro della cybersecurity. Le soluzioni SIEM che utilizzano l’analisi predittiva offrono numerosi vantaggi rispetto al SIEM tradizionale. La domanda è: sei pronto per il futuro della cybersecurity?