【消化】
安全信息和事件管理 (SIEM) 系统提供安全操作的集中管理，使组织能够更轻松地监控、管理和保护其 IT 基础设施。 SIEM 平台简化了事件响应流程，从而能够快速有效地响应安全事件。此外，集中式日志记录和报告功能可帮助您实现并保持符合行业法规和标准。 SIEM 系统通过实时分析大量日志数据，能够及早发现安全威胁和可疑活动。
数据工程的问题在于，从大型来源收集数据/日志是一项艰巨的任务。例如，大型企业每天可能有大约 100 亿条 Linux 日志和 50 亿条防火墙日志。由于数据爆炸，日志收集中出现数量激增，影响数据摄取过程并影响存储级别和网络平台。
通过使用机器学习 (ML) 算法及早识别流量峰值，您可以提高日志监控的有效性和效率，并领先于可扩展性问题和运营挑战。使用机器学习算法的优点包括识别复杂模式、可扩展性、卓越的异常检测能力、适应性和预测能力。有不同类型的异常检测可供选择，有监督算法和无监督算法（或自行开发的解决方案）。这里使用的算法是隔离森林。
隔离森林提供了一种轻量级、可扩展且有效的异常检测方法，特别是在传统监督学习算法难以处理或需要大量预处理的高维数据集上。
机器学习算法对于组织主动解决数据工程中的特定问题非常有用，尤其是在 SIEM 网络安全领域。通过利用机器学习，组织可以提高运营效率、增强系统可靠性并强化数据基础设施以应对潜在的中断。
【新闻评论】
安全信息和事件管理（SIEM）系统是一个集中监控公司IT基础设施并快速响应安全威胁的平台。这使得能够及早检测安全事件并进行日志管理，以符合行业法规。然而，大公司每天都会产生大量的日志数据，因此很难检测到异常数据增加（数量激增）。为了解决这种情况，使用机器学习（ML）算法的新方法正在引起人们的关注。
使用机器学习算法，可以识别日志数据中的复杂模式并实时处理大量数据。这样可以有效检测与正常波动不同的异常数据增加。特别是，即使在高维数据集中，一种称为“隔离森林”的算法也可以提供轻量级且有效的异常检测。
该技术使组织能够及早发现安全威胁和运营问题并快速做出响应。此外，通过预测数据异常增加并提前采取应对措施，可以防止系统停机并提高运营效率。
然而，实施这项技术存在一些挑战。例如，机器学习模型需要大量数据进行训练，并需要定期更新以保持模型准确性。此外，微调模型对于减少误报（误报）非常重要。
从长远来看，利用机器学习的 SIEM 系统有望极大地促进安全运营的自动化和效率。然而，这需要不断努力提高安全专家的技能，并随着技术的发展遵守新的法规。