在當今數字化時代,企業對信息系統的依賴程度正在不斷增加,安全維護也成爲關注的焦點。與此同時,隨着業務、資產和數據量的迅速增長,以及威脅的復雜性和隱匿性不斷增加,企業面臨着更高的安全壓力和挑战。
·復雜的應用系統往往意味着更多的入口和潛在的漏洞,安全威脅增加。
·數據量龐大,在存儲、備份、恢復和隱私保護等方面增加了安全隱患。
·多個復雜的應用系統可能採用不同技術平台和架構,導致技術整合困難。
·資產規模龐大、類型多樣、分布廣泛,且變動頻繁,資產風險可能性增加。
在這些挑战下,企業需要採取更加主動的綜合性安全措施,並結合先進的技術工具來提高安全防護能力,以確保業務的穩定和發展。爲了提升企業的安全運營能力並保護重要數據和資產,許多企業正在开始積極引入AIOps技術,從傳統的反應式安全運營轉向主動防御和預測性分析。
秉承AIOps Anywhere的技術理念,鼎茂科技積極致力於AIOps能力的廣域應用,在安全領域,基於AIOps技術實現了一系列創新的智能安全管理場景,形成以智能安全運營中心Di-SOC爲核心的新一代企業安全產品线。
經過多年的行業實踐,鼎茂科技將AIOps和SIEM技術融合集成,升級了新一代智能安全運營中心Di-SOC,爲企業提供更爲高效、智能的安全解決方案。
基於AIOps和SIEM雙重能力的整合,Di-SOC在數據整合分析、安全事件檢測和響應、安全威脅情報和預測等方面都實現了效率和准確度的大幅提升,此外還能夠學習和適應不斷變化的安全環境,以幫助企業更好地保護其信息資產。
AIOps + SIEM雙能力Di-SOC,解決現代企業的安全挑战
應對挑战1:安全數據分散,且與IT數據剝離,難以監測整體安全威脅:
鼎茂解決方案:整合IT和安全數據,構建完整的安全視角
Di-SOC→通過將AIOps和SIEM能力整合,實現不同數據源的統一管理和分析,包括日志、警報等信息,從而建立完整的安全和IT關系模型,進而更好地預測未來可能的威脅和漏洞,及時採取相應的預防措施。
應對挑战2:傳統安全設備依賴特徵匹配,無法應對高級威脅
鼎茂解決方案:自適應AI算法模型,實時偵測並預測潛在威脅
Di-SOC→通過AIOps的AI和機器學習能力,能夠處理大規模的實時和歷史數據,識別出異常模式、非正常活動和可能的威脅指標,並與SIEM的安全日志和事件關聯,從而全面監測企業IT基礎設施,實時並准確監測和預測未知的潛在威脅。
應對挑战3:面對快速變化的威脅,難以獲得准確的威脅洞察
鼎茂解決方案:高價值上下文分析,深度洞察威脅詳情
Di-SOC→通過AIOps的數據治理和AI時空關聯算法,對安全事件中的關聯數據深度挖掘構建完整上下文,進行威脅來源、優先級評分、MITRE ATT&CK標籤、自定義分類、資產影響等分析。並結合SIEM的事件管理能力,提高安全事件的識別和響應能力。
應對挑战4:告警數量衆多,無法及時響應,事件處置閉環缺失
鼎茂解決方案:智能告警聚合收斂,有效過濾誤報和噪音
Di-SOC→通過AIOps的智能化告警處理技術,整合多個監控系統的信息,在更全面的監控視圖下整合關聯,進行告警聚合收斂和智能化分析,留重要有效的安全告警事件,同時有效過濾掉誤報和噪音。
應對挑战5:業務和系統環境復雜,進行實體分析困難
鼎茂解決方案:實體畫像管理分析,評估健康狀態
Di-SOC→通過AIOps的機器學習和深度學習等技術,對實體(如用戶、設備、應用程序等)的實時數據進行採集、清洗和分析,快速形成實體畫像,並提取關鍵信息和特徵,結合SIEM系統的安全事件數據融合分析,可以更具體地評估實體的安全健康狀況。
應對挑战6:資產數量龐大, 缺乏資產風險和脆弱性持續監測
鼎茂解決方案:資產風險量化模型,優化安全投資和決策
Di-SOC→通過AIOps的資產化數據治理和AI算法能力,實時處理SIEM系統的事件數據,挖掘風險相關的模式和趨勢,並融入資產研判流程,實現資產的“主動+被動”無損傷發現和管理,從而進行資產視角的安全風險量化分析,更准確評估和衡量風險影響程度。
整體相比傳統的安全分析方法,Di-SOC可以快速識別和定位潛在威脅,甚至在威脅變得明顯之前就提前預警,能夠幫助企業獲得充分的時間來採取必要的措施,防止潛在的安全漏洞被利用;同時Di-SOC通過對大量的安全關聯的多源數據進行深入分析,能夠識別出隱藏的威脅模式和攻擊者的手法,使企業可以及時調整其安全策略,並加強對可能的攻擊進行預防。此外還支持機器學習自適應安全環境,以幫助企業更好地保護其信息資產。產品在金融、政府醫療、智慧工廠等多個行業機構落地。
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標題:AIOps + SIEM雙能力融合,鼎茂科技升級安全解決方案
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