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Traditionelle Security Information and Event Management (SIEM)-Systeme sind weit verbreitet, obwohl sie in der modernen Bedrohungslandschaft überfordert sind. Was ist die Alternative für eine cyberresiliente IT-Infrastruktur? Security Analytics und Automatisierung versprechen effektivere Bedrohungserkennung und schnelle Reaktion.
In den letzten Jahren sind die Anforderungen an Security-Teams drastisch gestiegen. Die Anzahl der Cyberangriffe nimmt kontinuierlich zu, und mit der Hilfe von Künstlicher Intelligenz können Angreifer immer komplexere und effektivere Attacken ausführen. Diese Entwicklung hat die ohnehin schon dynamische Bedrohungslandschaft noch unvorhersehbarer gemacht. Gleichzeitig reagieren die Gesetzgeber mit einer wachsenden Anzahl an Vorschriften wie NIS 2 oder dem Cyber Resilience-Gesetz. Diese Regulierungen zwingen Unternehmen dazu, sich nicht nur mit Sicherheitsbedrohungen an sich, sondern auch mit strengen Compliance-Anforderungen für deren Meldung auseinanderzusetzen. Angesichts dieser Herausforderungen suchen die Verantwortlichen nach Lösungen, die mit dieser Dynamik und Komplexität Schritt halten – Anforderungen, die traditionelle SIEM-Systeme nicht mehr erfüllen können.
Warum ältere SIEMs ausgedient haben
SIEM-Systeme wurden ursprünglich entwickelt, um Log-Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Das Ziel: potenzielle Sicherheitsvorfälle zu erkennen. Doch obwohl sie weit verbreitet sind, haben sie heute entscheidende Schwächen. Die Systeme sind bekannt für ihre hohe Komplexität und die damit verbundenen Kosten. Ihre Implementierung, Verwaltung und Skalierung erfordern nicht nur beträchtliche Investitionen in Hardware und Software, sondern auch erhebliche personelle Ressourcen.
Zusätzlich generieren herkömmliche SIEM-Systeme eine große Anzahl von Warnmeldungen, darunter viele Fehlalarme. Dieses unvorteilhafte Signal-Rausch-Verhältnis überfordert Sicherheitsteams und erschwert es, echte Bedrohungen schnell und effektiv zu identifizieren. Darüber hinaus basieren diese Systeme vorwiegend auf regelbasierter Erkennung, was sie anfällig für die immer raffinierteren Angriffe von heute macht. Bedrohungen wie Zero-Day-Exploits, dateilose Angriffe oder Insider-Bedrohungen sind schlicht zu komplex für diese veralteten Systeme.
Die Alternativen: Security Analytics und Automatisierung
Die Antwort auf die Grenzen traditioneller Sicherheitslösungen liegt in modernen Ansätzen: Security Analytics und Automatisierung. Diese zukunftsweisenden Plattformen überwinden die Schwächen von SIEM durch fortschrittlichere Technologien und Methoden.
Security Analytics verwendet künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren. So können Anomalien und Muster erkannt werden, die traditionellen Systemen entgehen. Verhaltensanalysen spielen dabei eine entscheidende Rolle, da sie Abweichungen von normalen Mustern identifizieren und dadurch die Genauigkeit der Bedrohungserkennung signifikant verbessern. Ein weiterer Vorteil dieser Lösungen ist die Möglichkeit, Bedrohungen proaktiv zu suchen und zu bekämpfen. Statt auf Warnmeldungen zu reagieren, die nach einem Angriff generiert werden, können Sicherheitsteams mithilfe von Security Analytics potenzielle Gefahren frühzeitig erkennen und Gegenmaßnahmen ergreifen, bevor ein Schaden entsteht.
Moderne Automatisierung nutzt dynamische Playbooks, die sich in Echtzeit an veränderte Bedrohungsszenarien anpassen. Bedrohungsinformationen aus Echtzeit-Feeds werden nahtlos integriert, wodurch Erkennungs- und Abwehrmechanismen kontinuierlich aktualisiert werden können. Anders als die starren SIEM-Systeme lernen diese Plattformen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz kontinuierlich dazu und verbessern ihre Reaktionsstrategien fortlaufend. Damit sind sie nicht nur effektiver, sondern auch deutlich skalierbarer, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.
Dank KI und Machine-Learning: gewappnet für die Zukunft der Cybersicherheit
Security Analytics und Automatisierung bieten deutliche Vorteile gegenüber traditionellen Sicherheitslösungen. Der Einsatz von maschinellem Lernen kann Fehlalarme drastisch reduzieren, weshalb Sicherheitsteams ihre Ressourcen auf echte Bedrohungen konzentrieren können. Dank automatisierter Prozesse lassen sich Bedrohungen in Echtzeit erkennen und umgehend Gegenmaßnahmen ergreifen. Das verkürzt die Reaktionszeiten erheblich. Darüber hinaus sind diese Lösungen oft cloudbasiert: Das erhöht nicht nur die Skalierbarkeit, sondern reduziert auch die hohen Investitionen in Infrastruktur. Gleichzeitig ermöglichen Security Analytics und Automatisierung umfassende Einblicke in Sicherheitsoperationen und Vorfallberichte. Das erleichtert Entscheidungen und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen.
Was Unternehmen tun können
Die Grenzen eines herkömmlichen SIEMs werden angesichts der zunehmenden Komplexität der Bedrohungslandschaft immer deutlicher. Security Analytics und Automatisierung bieten eine leistungsfähigere, skalierbare und kosteneffiziente Lösung für aktuelle Cybersicherheits-Herausforderungen. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig implementieren, können ihre Assets besser schützen, schnell auf Vorfälle reagieren und die wachsenden Compliance-Anforderungen einfacher erfüllen. Damit schaffen sie nicht nur eine proaktive Sicherheitsstrategie, sondern legen auch den Grundstein für eine resiliente und zukunftsfähige Sicherheitsarchitektur.
