Zehn moderne SIEM-Anwendungsfälle im Cloud-Maßstab

Die Bedeutung von SIEM ist nie verloren gegangen. Von Anfang an war es das Rückgrat von SecOps – das zentrale System, in dem Logs zusammengeführt, Alarme ausgewertet und Sicherheitsvorfälle analysiert werden. Was sich geändert hat, ist unsere Fähigkeit, es richtig zu nutzen.

Ältere, traditionelle SIEM-Tools zwangen zu Kompromissen. Teams filterten Daten bereits beim Ingest, verwarfen Logs, um Kosten zu kontrollieren, oder lagerten Analysen in isolierten, voneinander getrennten Tools aus. Das Ergebnis war ein SIEM, das sich schwerfällig, reaktiv und wenig überzeugend anfühlte. Ein modernes, Cloud-natives SIEM bietet eine Plattform, auf der Compliance, Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf der gleichen Datengrundlage erfolgen können.

Durch die Aufnahme und Speicherung aller Telemetriedaten und deren Analyse mit modernen Analyse- und Automatisierungsmethoden wird SIEM zu einem Erkennungstool und zu einer Sicherheitsdatenplattform, auf die sich jedes SOC verlassen kann. Die folgenden zehn Anwendungsfälle zeigen, wie Unternehmen SIEM jetzt so nutzen, wie es eigentlich gedacht war.

1. Erkennung und Überwachung von Bedrohungen

Die Erkennung von Bedrohungen ist das Herzstück einer jeden SIEM-Plattform. Angreifer versuchen täglich, Zugangsdaten zu missbrauchen, Privilegien zu erweitern, Insider-Missbrauch zu begehen und Ransomware-Kampagnen durchzuführen. Für Sicherheitsteams ist es schwierig, schwache Indikatoren über verschiedene Bereiche hinweg zu korrelieren, zum Beispiel eine ungewöhnliche Anmeldung in Active Directory, eine merkwürdige DNS-Abfrage oder ein verdächtiger API-Aufruf in AWS. Eine moderne SIEM-Lösung korreliert diese Signale, angereichert mit Bedrohungsdaten und Verhaltensbaselines, um Erkenntnisse zu gewinnen, die sich vom Rauschen abheben.

Der Unterschied liegt heute im Umfang. Mit einem Cloud-nativen SIEM müssen Teams nicht länger die Telemetriedaten einschränken, die zu Erkennungen führen. DNS-, SaaS-, Endpunkt- und Cloud-Audit-Protokolle können alle in Echtzeit gespeichert und analysiert werden. Durch diese umfassende Abdeckung steigt die Präzision, Fehlalarme werden reduziert, und die Erkennungen orientieren sich an Frameworks wie MITRE ATT&CK – so lassen sich reale Bedrohungen schneller erkennen, bevor sie zu einem Sicherheitsvorfall werden.

2. Compliance und Audit

Für viele Unternehmen ist die Einhaltung von Vorschriften der erste Grund für die Anschaffung eines SIEM. Rahmenwerke wie PCI DSS, HIPAA, SOX, DSGVO, FedRAMP und DORA verlangen alle eine zentralisierte Log-Speicherung und Berichterstattung. Ohne SIEM bedeutet der Compliance-Nachweis, dass Beweise aus verschiedenen Systemen manuell zusammengefügt werden müssen, was ein ineffizienter und fehleranfälliger Prozess sein kann.

SIEM im Cloud-Maßstab verändert die Ökonomie der Compliance. Jahrelange Logs können online bleiben, abgefragt und in Berichten leicht visualisiert werden. Vorgefertigte Dashboards helfen den Sicherheitsteams, die Einhaltung bestimmter Kontrollen zu demonstrieren, während Auditoren nachprüfbare Spuren auf Knopfdruck erhalten. Statt einer mühsamen jährlichen Großaktion wird Compliance zu einem kontinuierlichen, transparenten Prozess, der in die täglichen Abläufe eingebettet ist.

3. Cloud- und Multi-Cloud-Sicherheitsüberwachung

Wenn sich die Infrastruktur über AWS, Azure, GCP und SaaS-Plattformen erstreckt, entstehen für Sicherheitsteams blinde Flecken. Native Tools bieten zwar eine eingeschränkte Sicht, sind jedoch nicht über Anbietergrenzen hinweg oder mit On-Premises-Systemen vernetzt. Diese Fragmentierung erschwert die Erkennung von Cloud-übergreifenden Risiken oder Fehlkonfigurationen, die Angreifern Zugang ermöglichen könnten.

Ein modernes SIEM erfasst und normalisiert Daten von allen Cloud-Anbietern sowie von traditionellen Quellen, sodass die Teams mit einer einheitlichen, verlässlichen Datenquelle arbeiten. Im Cloud-Maßstab kann es die enormen Telemetriedaten verarbeiten, die durch API-Aufrufe, IAM-Ereignisse und Audit-Trails erzeugt werden. Analysten erhalten eine einheitliche Sichtweise, die es ihnen ermöglicht, Risiken und Bedrohungen in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu erkennen.

4. Insider-Bedrohungen und Entitätsanalysen

Externe Angreifer stehen oft im Fokus, doch Insider-Bedrohungen – von kompromittierten Konten bis hin zu vorsätzlichem Missbrauch – sind genauso gefährlich, wenn nicht sogar gefährlicher, da sie wie normale Aktivitäten erscheinen können. Wieder aktivierte inaktive Konten, privilegierte Nutzer, die auf ungewöhnliche Daten zugreifen, oder Servicekonten mit auffälligem Verhalten sind alles Warnsignale, die von anderen Tools möglicherweise übersehen werden.

Moderne SIEM-Lösungen nutzen User and Entity Behavior Analytics (UEBA), um regelmäßige Aktivitäten zu erfassen und Abweichungen zu erkennen. Bei der Vorratsdatenspeicherung in der Cloud sind diese Basiswerte ein fortlaufender und lernender Standard, der die Genauigkeit erhöht und Fehlalarme reduziert. Da SIEM sich auf Entitäten und nicht nur auf Ereignisse konzentriert, hilft es, subtile Anomalien zu erkennen, die Insiderrisiken aufdecken, bevor Schaden entsteht.

5. Threat Hunting

Reaktive Alarme fangen nur das auf, was vordefiniert ist. Proaktive Sicherheitsteams setzen SIEM für Threat Hunting ein: Sie entwickeln Hypothesen, analysieren normalisierte Telemetriedaten und navigieren durch verwandte Logs, um versteckte Kompromittierungen zu entdecken. Dazu braucht es nicht nur Daten, sondern zuverlässige Daten.

Das Cloud-native SIEM macht das möglich. Sicherheitsteams können DNS-, NetFlow-, SaaS- und Endpunktdaten abfragen, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass sie beim Ingest herausgefiltert wurden. Sie können Theorien anhand monatelanger historischer Daten testen, Datensätze umkehren und Angriffsmuster aufdecken, die signaturbasierten Tools entgehen.

6. Untersuchung von Vorfällen und Forensik

Wenn es zu Zwischenfällen kommt, verlangen Führung und Aufsichtsbehörden Antworten. Was ist passiert? Wie ist der Angreifer eingedrungen? Welche Daten sind betroffen? Herkömmliche SIEM-Lösungen waren oft unzureichend, weil die archivierten Logs langsam oder unzugänglich waren und den Analysten ein unvollständiges Bild lieferten.

SIEM im Cloud-Maßstab ändert das. Es ermöglicht den Zugriff auf Logs, die Tage, Monate oder Jahre zurückliegen, auf derselben Plattform. Die Ermittler können den zeitlichen Ablauf von Angriffen rekonstruieren, Ereignisse bereichsübergreifend korrelieren und den Umfang mit Beweisen statt mit Spekulationen belegen. 

7. Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle

Erkennung ist nutzlos, wenn sie nicht zum Handeln führt. Moderne SIEMs müssen die Automatisierung integrieren, um Alarme zu sortieren, Ereignisse anzureichern und Reaktionspläne zu starten, was die Verweildauer und die Arbeitsbelastung der Analysten reduziert. Doch Automatisierung ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie schöpft.

Mit einem Cloud-nativen SIEM kann die Automatisierung den gesamten Kontext nutzen, einschließlich historischer Baselines, Bedrohungsinformationen, Peer-Vergleichen und mehr. Dies ermöglicht eine schnellere und intelligentere Reaktion, wie das Zurücksetzen des richtigen Kontos, das Sperren der richtigen IP und die Eskalation des richtigen Vorfalls. Automatisierung wird zu einem Kraftmultiplikator für das SOC, nicht zu einer Risikoquelle.

8. Rauschunterdrückung und Alarmpriorisierung

Der SOC-Burnout ist real. Analysten werden täglich mit Tausenden von Warnmeldungen konfrontiert, von denen viele falsch positiv oder überflüssig sind. Herkömmliche SIEMs verstärken dieses Rauschen manchmal, indem sie noch mehr Alarme generieren.

Das SIEM im Cloud-Maßstab dreht die Gleichung um. Durch die Verknüpfung riesiger Datensätze und die Anwendung fortschrittlicher Analysen kann das Rauschen unterdrückt und das wirklich Wichtige hervorgehoben werden. Anstelle von zehn Meldungen über denselben Vorfall sehen die Analysten eine einzige korrelierte Erkenntnis. Mit KI und Bewertungsmodellen werden die Alarme nach dem Risiko und nicht nur nach der Menge priorisiert, so dass sich die Analysten besser konzentrieren können und Alarmmüdigkeit reduziert wird.

9. Betriebs- und Geschäftsüberwachung

Der Nutzen von SIEM ist nicht auf die Sicherheit beschränkt. Da es alle Telemetriedaten erfasst und speichert sowie IT-, DevOps- und Betrugsteams unterstützt, können Anwendungsleistungsprotokolle, Transaktionsdatensätze und Betriebszeitmetriken zusammen mit Sicherheitsdaten analysiert werden, was einen funktionsübergreifenden Einblick ermöglicht.

Zum Beispiel könnte ein Einzelhändler die Betriebszeit seiner Verkaufsstellen überwachen, eine Bank betrügerische Abhebungen kontrollieren oder ein SaaS-Anbieter die Latenzzeiten seiner Anwendungen untersuchen. Diese doppelte Nutzung von SIEM-Daten stärkt den Business Case und fördert die Zusammenarbeit zwischen den Teams, so dass SIEM nicht nur ein SOC-Tool ist, sondern eine einheitliche, verlässliche Datenquelle für DevSecOps.

10. Überwachung von Drittparteien und Supply-Chain-Risike

Organisationen können nicht mehr isoliert arbeiten. Anbieter, Partner und SaaS-Provider erweitern die Angriffsflächen. Supply-Chain-Attacken nutzen blinde Flecken aus, in denen Telemetriedaten nicht vorhanden oder in isolierten Systemen verborgen sind.

Ein SIEM im Cloud-Maßstab nimmt Logs von Partnern, MSPs und SaaS-Integrationen auf, normalisiert sie und korreliert sie mit internen Daten. Dadurch werden externe Abhängigkeiten sichtbar und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Zugang zu Anbietern oder der Nutzung von APIs aufgezeigt. In einer Welt, in der Supply-Chain-Attacken immer häufiger vorkommen, bietet SIEM eine entscheidende Verteidigungsschicht.

Der Sumo Logic-Unterschied

Viele SIEMs versprechen, diese Anwendungsfälle zu erfüllen. Nur wenige bieten sie in dem Umfang und der Einfachheit, die für intelligente SecOps erforderlich sind. Und hier hebt sich das Sumo Logic Cloud-SIEM mit diesen Funktionen ab.

• Log-zentrierter Ansatz: Sumo Logic baut auf der Tradition der Log-Analyse auf und erfasst und normalisiert verschiedenste Telemetriedaten in großem Umfang, ohne blinde Flecken oder übersehene Daten.
  
• Cloud-native Architektur: Mit einer elastischen, mandantenfähigen und kosteneffizienten Plattform müssen keine Schichten verwaltet werden, es gibt keine Kompromisse bei der Datenspeicherung und die Daten sind immer verfügbar und abfragbar.
  
• Entitätszentrierte Analysen: UEBA, Integration von Bedrohungsdaten und Korrelation von Identität, Endpunkt, Netzwerk und Cloud – verwandelt Rauschen in Erkenntnisse mit hoher Vertrauenswürdigkeit.
  
• Automatisierungsdienste: Eingebettete Reaktions-Workflows optimieren TDIR ohne die Komplexität von aufgesetzten SOAR-Plattformen.
  
• Funktionsübergreifender Nutzen: Erweitert SIEM über das SOC hinaus auf IT-, DevOps- und Betrugs-Teams, die alle auf derselben Cloud-Plattform arbeiten.
  

Sumo Logic Cloud-SIEM erfüllt die Vision von SIEM mit Speicherung im Cloud-Maßstab, fortschrittlichen Analysen und integrierten Reaktionen und hilft Ihrem Team, riesige Datenmengen in sinnvolle, zeitnahe Maßnahmen umzuwandeln.

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