Як підхід Elastic, заснований на штучному інтелекті, змінює сучасні стратегії SIEM

Традиційний ландшафт управління інформаційною безпекою та подіями (SIEM) зазнає фундаментальної трансформації. Elastic, компанія, що спеціалізується на пошукових AI-рішеннях, представила новий парадигмальний зсув у тому, як команди безпеки керують величезною кількістю сигнальних повідомлень, що засмічують сучасні SOC—запроваджуючи Attack Discovery, революційну можливість у рамках платформи Elastic Security.

Основна проблема: перевантаження сигналами vs. реальні загрози

Команди безпеки стикаються з невпинною проблемою: тисячі щоденних сигналів, що борються за увагу, але лише частина з них є справжніми загрозами. Це створює критичне вузьке місце. Аналітики витрачають безліч годин на ручний аналіз шуму, налаштування правил виявлення та розслідування хибних спрацьовувань—у той час як складні атаки проходять повз увагу. Недостатність кадрів у сфері кібербезпеки ускладнює цю проблему, залишаючи невеликі служби безпеки надмірно навантаженими.

Attack Discovery: автоматизація сортування сигналів у масштабі

Замість того, щоб змушувати аналітиків вручну обробляти сотні щоденних сигналів, Attack Discovery використовує платформу Elastic Search AI для миттєвого фільтрування та пріоритезації загроз. Рішення працює шляхом поєднання технології пошуку з (RAG) (Retrieval Augmented Generation) для розумного ранжування сигналів за кількома факторами: ризикові оцінки хостів і користувачів, критичність активів, рівень серйозності сигналів і контекстуальні описи.

Результат вражає—те, що раніше вимагало команд аналітиків, тепер зводиться до одного натискання кнопки, миттєво висвітлюючи лише важливі атаки. Attack Discovery відображає пов’язані сигнали у вигляді окремих ланцюгів атак, відкриваючи, як, здавалося б, несуміжні сигнали формують цілісну історію загрози.

Чому Search-Based RAG важливий для AI у сфері безпеки

Великі мовні моделі (LLM) ефективні лише настільки, наскільки якісні дані вони обробляють. Традиційні підходи з LLM зазнають труднощів через залежність від статичних навчальних даних, які швидко застарівають. Підхід Elastic принципово інший: він поєднує LLM із можливостями пошуку в реальному часі, забезпечуючи оцінку сигналів за допомогою найактуальнішого й релевантного контексту у вашому середовищі.

Завдяки запитам до гібридних можливостей пошуку Elasticsearch Attack Discovery автоматично отримує точні дані, які має аналізувати LLM—усуваючи необхідність створення власних моделей або постійного перенавчання систем у міру розвитку вашого ландшафту безпеки. Ця архітектура забезпечує точність без додаткових операційних витрат.

Практичний вплив: від теорії до реальних результатів

Організації, що вже використовують AI Assistant від Elastic Security, повідомляють про помітне підвищення ефективності. Кадір Бурак Мавзер, керівник команди хмарної безпеки в Bolt, зазначив, що як невелика команда, яка покладається на існуючі ресурси та доповнює їх генеративним AI, Attack Discovery пропонує захоплюючий шлях до швидшого захисту активів.

Галузеві аналітики підтримують цю думку. Кен Баклер, директор з досліджень інформаційної безпеки в EMA, охарактеризував Attack Discovery як «трансформативний» для вирішення постійної нестачі кадрів у сфері кібербезпеки—розслідування, що раніше вимагали цілих команд, тепер можуть виконувати окремі аналітики за значно менший час.

Готовність ринку та ширші можливості Elastic Security

Attack Discovery є останнім етапом розвитку Elastic Security, яка з моменту запуску у 2019 році пройшла шлях до включення понад 100 попередньо налаштованих моделей машинного навчання для виявлення раніше невідомих загроз. Платформа вже підтримує AI-підтримувані робочі процеси через Elastic AI Assistant for Security, що допомагає аналітикам у створенні правил, підсумовуванні сигналів та рекомендаціях щодо інтеграції.

Рішення стає доступним одразу для всіх власників ліцензії Enterprise через реліз Elastic 8.14, що є кульмінацією стратегічного повороту Elastic у бік аналітики безпеки, керованої AI.

Чому це важливо для майбутнього SIEM

Сантosh Krishnan, генеральний директор з безпеки в Elastic, чітко формулює проблему: «Майже 20% наших клієнтів у сфері безпеки вже використовують наш AI Assistant для підвищення ефективності команд». Attack Discovery розширює цю перевагу продуктивності на весь життєвий цикл сигналів—від виявлення, розслідування до реагування.

Для команд безпеки, що тонуть у хибних спрацьовуваннях і шумі сигналів, перехід від підрахунку сигналів до пріоритезації реальних атак означає більше ніж оновлення функцій. Це фундаментальне переосмислення того, як сучасні SOC мають працювати—завдяки AI, що розуміє контекст, а не лише шаблони.