Ausgangslage

Der Kunde, ein etablierter Finanzdienstleister mit Sitz in Frankfurt, verwaltete ein komplexes Umfeld aus on-premises Servern und Cloud-Infrastruktur. Die bestehende SIEM-Lösung generierte täglich über 1.200 Alerts, von denen 70 % als False Positives eingestuft wurden. Dies führte zu einer erheblichen Alert-Fatigue im Security-Team, die Reaktionszeit auf echte Bedrohungen stieg an, und die Compliance-Reporting-Prozesse wurden manuell und fehleranfällig durchgeführt.

Umsetzung

Unser Team analysierte die Log-Datenströme und identifizierte redundante Regelwerke. Wir implementierten eine KI-gestützte Korrelations-Engine, die basierend auf historischen Mustern und User-Entity-Behavior-Analytics (UEBA) Alerts priorisiert.

Kernmaßnahmen des Projekts:

  • Log-Normalisierung: Vereinheitlichung der Datenformate aus 15 verschiedenen Quellen (Firewalls, Endpoints, Cloud).
  • Regelwerk-Optimierung: Konsolidierung von 4.500 auf 1.200 hochpräzise Regeln.
  • Automatisierte Playbooks: Integration von SOAR-Workflows zur automatischen Isolation kompromittierter Endpoints.
  • UEBA-Integration: Einführung von Anomalie-Erkennung für privilegierte Zugriffe und Datenabflüsse.

Das Projekt lief über einen Zeitraum von 12 Wochen, beginnend mit einer 2-wöchigen Discovery-Phase und gefolgt von einem stufenweisen Rollout.

Ergebnis

Nach der vollständigen Implementierung und einem 4-wöchigen Stabilisierungszeitraum zeigte das System signifikante Verbesserungen in der Effizienz und Präzision. Die Reduktion der False Positives ermöglichte es dem Security-Team, sich auf kritische Vorfälle zu konzentrieren, während die Compliance-Reports nun automatisch aus dem SIEM exportiert werden konnten.

KPIs nach 90 Tagen:

  • False Positives: Reduktion um 65 % (von 1.200 auf 420 Alerts pro Tag).
  • Mean Time to Respond (MTTR): Verkürzung von 45 auf 18 Minuten bei kritischen Incidents.
  • Regelwerk-Größe: 73 % weniger Regeln bei gleichbleibender oder verbesserter Detektionsrate.
  • Compliance-Aufwand: 20 Stunden manuelle Arbeit pro Monat eingespart.

Learnings

Der Erfolg der SIEM-Automatisierung hängt weniger von der Menge der installierten Tools ab, sondern von der Qualität der Datenbasis. Eine konsequente Log-Normalisierung ist die Grundlage für jede effektive KI-Analyse.

Wichtige Erkenntnisse:

  • Change Management: Die Akzeptanz des neuen Alerting-Modells erforderte intensive Schulungen des Security-Teams.
  • Iterative Verbesserung: Die KI-Modelle benötigen kontinuierliches Feedback, um ihre Präzision zu steigern.
  • Skalierbarkeit: Die Architektur wurde so designed, dass sie nahtlos mit der wachsenden Cloud-Nutzung des Kunden mitwächst.

Ergebnisse

  • -65 % – False Positives
  • 18 Min – Neue MTTR (bisher 45 Min)
  • 73 % – Reduktion des Regelwerks
  • 20 Std. – Ersparnis Compliance-Aufwand/Monat

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