根據IBM發布的《X-Force 2023威脅情報指數》統計，最常見的威脅行為前三名為部署後門程式（21%）、勒索軟體（17%）和商業電子郵件欺詐（6%）。攻擊者部署後門程式的意圖不外乎遠端控制系統，但值得留意的是，有67%已發現存在後門程式的系統未能進一步轉變為勒索軟體攻擊，因為防禦者成功地在勒索軟體下載與運行之前，就已經中斷了後門程式。由此顯示資安措施確有其必要性。
勒索軟體和商業電子郵件欺詐雖然占比較低，但這兩種攻擊方式通常具有更高的破壞性和經濟傷害。勒索軟體攻擊可能導致資料遭到加密，迫使企業支付贖金以恢復資料；商業電子郵件欺詐則可能導致資金遭轉帳騙走。因此，企業須持續評估自身的資安架構，並適時更新防禦策略。這也正是SIEM平台可發揮之處。
資安管理策略不可或缺SIEM
SIEM技術的出現至今已超過20年，隨著企業對於資安風險的重視度增加而持續演進。最初SIEM是設計用以蒐集防火牆、入侵偵測系統等網路安全方案產生的日誌，並提供了資料過濾、規則引擎、告警和事件相關性分析，協助執行監控、分析和回應資安事件。
對預定義規則和威脅特徵碼的依賴，始終是傳統SIEM平台的弱點之一，導致無法準確地識別惡意活動以防範零時差攻擊。只能在發生資安事故後，調查威脅入侵的行徑，這意味著損害已經造成。
雲端運算和AI的興起對SIEM解決方案帶來了重大影響。一方面，雲端儲存解決方案使得SIEM系統能夠更靈活地擴展儲存容量和運算能力；另一方面，AI與機器學習演算模型的應用使SIEM能更精準地識別潛在的安全威脅。
為了應對日益複雜的攻擊手法，SIEM解決方案開始廣泛地納入威脅情資（Threat Intelligence），以及增添自動化能力，降低資安專業人力的負擔。2018年市調機構Gartner更進一步把SOAR機制納入SIEM年度報告中，以增進資安協調（Orchestration）、自動化（Automation）和回應（Response）能力。自此SIEM與SOAR成了企業落實資安管理策略不可或缺系統工具。
根據市調機構IMARC Group發布的報告統計，2022年SIEM市場價值為52億美元，預計在未來五年內將達到85億美元。美國商業顧問公司Reportlinker估計，2022年SOAR的市場價值為13.2億美元，預計年複合成長率為16.4%。由此不難發現，外部威脅正促使企業對資安風險控管的需求持續增長。
AI輔助釐清威脅精準回應
至於AI的運用方面，SIEM平台近幾年陸續增添的用戶和實體行為分析（UEBA）、網路流量分析（NTA）、擴展式偵測與回應（XDR）機制，大多仰賴機器學習演算法實作。這些機制可增進威脅識別和偵測措施的能力，藉由檢查更多因素，以發現異常或偏離被認為是正常的活動模式。
UEBA使用機器學習技術，如監督和非監督學習、深度學習，以更有效地偵測惡意活動，甚至可降低內部人員造成的威脅。UEBA的深度學習主要用於實作：
1.自動特徵學習：傳統機器學習算法往往需要人工選取特徵，這在資訊安全領域尤為複雜。深度學習，尤其是卷積神經網路（CNN）和遞歸神經網路（RNN），能自動從原始資料中學習有用的特徵。
2.時間序列分析：深度學習，特別是LSTM（長短期記憶）網路，對於處理時間序列資料（例如：用戶行為日誌）具有優勢。
3.異常檢測：一些深度學習模型，例如自動編碼器（Auto-encoder），被用於偵測不同於一般模式的行為，因此適用於異常檢測。
XDR則是結合了網路和端點的偵測與回應（即NDR與EDR）機制，使企業有能力識別威脅並即時回應。這對於採取混合或遠端工作模式的企業而言相當重要。網際網路環境中潛藏各式釣魚手法，端點的數量之多使得可視性成為企業資安控管的首要任務，但實現這種可視性也成為一項挑戰。XDR可檢視複雜網路中的應用程式和服務運行行為，幫助企業IT找出潛在問題的位置，並採取措施或引導修復。
SOAR為零信任原則設立最佳實踐
企業採用SIEM平台，目標之一是加速針對威脅的回應，降低資安風險。問題是企業營運過程中產生大量資料，連分析威脅都難以及時，更不用說實現時即時回應了。辨識與整理所有與資安相關的資料成為當前的瓶頸，特別是對於擁有大量聯網設備的IT應用場域。
AI驅動的下一代SIEM將有助於解決此困境。SIEM可根據上下文感測（Context-aware Detection）先行針對資安指標進行分類，以及依據風險高低排序優先等級，從而減少需要人工介入調查的負擔。它確保最關鍵的告警可在第一時間得到解決，以防止惡化成更嚴重的問題。此外，告警根據其安全性和影響程度進行排序，確保資安團隊可以專注於排除最緊迫和關鍵的事件，解決以往常見「告警疲勞」狀況。 此外，具有情境感知（Contextual Awareness）功能的SIEM，最大好處之一是減少誤報的情況。過去SIEM經常因為不正確或過於保守的偵測設定，而錯誤地將正常活動標記為威脅或者漏報。AI則有助於解決此缺點，藉由整合來自不同來源的日誌資料，確保只有真正的威脅會被標記，並降低漏報的機率。
引進AI功能的SIEM平台搭配SOAR機制，可連結各種資安工具，以便整合運行並分享資訊。SOAR協調流程可讓這些工具以群組的形式在整個環境中回應事件，即使資料散布在整個網路中亦可實現，藉此可進一步提高回應處理效率。不論是傳統地端部署的SIEM解決方案，或是近年來興起的雲端原生服務，皆陸續增添更多AI的運用，輔助資安團隊提高生產力。
值得留意的是，美國拜登政府於2022年1月26日頒布一項網路安全行政命令，這是美國政府對網路安全策略的一個重要轉折點。該命令是對2021年5月的行政命令14028的補充，其關鍵在明確要求全美政府機構採用零信任網路安全原則，並要求整合SOAR技術。所有美國政府機構必須在2024財政年度末之前實施指定的網路安全標準。
零信任原則和SOAR技術可相輔相成以增進資安。零信任為保障存取行為提供了架構基礎，而SOAR則簡化事件回應並最小化手動介入。如此可建構具有彈性的網路安全生態系統，這對保護關鍵基礎設施尤為重要。隨著美國政府機構過渡到新的網路安全等級，影響所及將逐漸向外擴散，可能成為各國企業與組織發展零信任控管模式的最佳實踐基準。