Как выбрать SIEM для SOC: критерии аналитика, а не маркетолога

Структурированные ключевые критерии при выборе SIEM — от интерфейса до интеграций, — которые реально влияют на эффективность аналитика SOC

Выбор SIEM-системы — это не только про производительность и стоимость. Для аналитика SOC критично, чтобы инструмент ускорял работу, а не усложнял её. Чтобы решение было не на основе маркетинговых презентаций или технических характеристик, а на основе реального удобства для тех, кто будет с SIEM работать каждый день.

Как аналитик я не выбираю цену, производительность или системные требования — этим занимаются инженеры и архитекторы. Но я, как аналитик, хочу, чтобы SIEM-система не мешала, а помогала:

• быстро находить угрозы,

• удобно расследовать инциденты,

• легко настраивать детекты,

• минимизировать рутину.

Тут я разберу ключевые аспекты, на которые стоит обращать внимание именно аналитику SOC при тестировании SIEM. Не с точки зрения «сколько событий в секунду она вытянет», а с точки зрения «смогу ли я с ней эффективно работать».

Внедрение

Внедрение SIEM — один из самых сложных этапов. Даже идеальная система может оказаться бесполезной, если в сети остаются слепые пятна, если в критический момент систем а тормозит или теряет события.

Критерий	На что обращать внимание
Поддерживаемые источники	Если SIEM не умеет парсить логи вашего NGFW, EDR или облака — придётся писать кастомные коннекторы (это дорого и долго). Стоит смотреть не на количество, а именно есть в списке актуальные и нужные вам источники или нет. Список лучше составить заранее. Тут писала о том, что заводить полезно, а что не очень. Как правило вендор поддерживает распространенные источники, которые позволят вам обнаруживать большинство атак. Если источник не поддержан, то заведите запрос в тех.поддержку и посмотрите на время реакции и решения. Не соглашайтесь на предложение инженеров поддержать во время внедрения здесь и сейчас, потому что пилот закончится, а новые источники будут появляться. Важно оценить работу ТП и SLA в реальных условиях.
Мониторинг источников	Нет логов - нет обнаружения атак. Многие SIEM заявляют у себя о функционале мониторинга источников. Но мало SIEM могут дать ответ на 2 простых вопроса: - о полноте покрытия: сколько процентов инфраструктуры не покрыто аудитом? - о качестве покрытия: а правильно ли я завел источник? Если с него идут логи, не факт, что это не спам одного события об ошибке аудита. Есть еще третий вопрос: а не отвалилось ли что? Вот тут большинство SIEM хорошо справляются, смотрите уже на удобство алертинга, работу с задержками событий, можно ли увидеть статус всех источников в одном месте.
Стабильность под нагрузкой	Тут все просто, SIEM должна обрабатывать события без потерь и задержек. В том числе в часы нагрузок. Поэтому максимально заведите нужные вам источники, включите весь нужный контент, обогащения на этапе пилота, чтобы поток был приближен к реальному. Если на этапе пилота не обходится и дня без инженера внедрения, то это явный красный флаг.

Работа с детектирующим контентом

Критерий	На что обращать внимание
Гибкость создания правил	Графический редактор, это конечно, хорошо. Но если вы собираетесь писать много собственного контента, у вас своя команда, то намного важнее это удобный текстовый редактор и версионирование, чтобы видеть кто и почему внес изменение. Мы, например, вообще не пользуемся встроенным редактором правил SIEM, всю работу мы ведем в git (он дает полный функционал по версиониранию, откату, интеграции с тикетами) и вообще пропагандируем detection-as-a-code. Поэтому для нас, например, ключевым является простая интеграция с нашим репозиторием.
Коррелирование событий	sigma позволяет алертить только на атомарные события Хороший движок коррелирования позволяет строить детект на связке событий: должна быть возможность задать временное окно, ключ связки событий, коррелировать разнотипные события.
Тестирование правил перед деплоем	Это хорошее дополнение, а не обязательный критерий. Но если ваша команда планирует заниматься разработкой собственных правил обнаружения, то silent-детекты или аналоги - это отличная возможность проверить правило, доработать его и сократить количество False Positive прежде чем отдавать правило команде мониторинга. Хотя то же самое можно решить и организационно.
Облачные обновления	Тут просто обратите внимание, как часто вы получаете обновление правил (детект новых громких атак, исправления в существующих), насколько вам удобно работать с такими обновлениями, насколько прозрачны изменения.
Работа с системным контентом	1. Это про внесение небольших правок в системные правила, например, изменение важности алерта. Если правки, которые не влияют на логику обнаружения, вынесены отдельными параметрами и позволяют вам не редактировать код самой логики обнаружения, то это сэкономит вам много сил. Это еще и важно потому что как только вы вносите правки в код правила, оно перестает получать обновления из облака. 2. Исключения в правила в идеальном мире должны добавляться без редактирования самого правила. Это базовая возможность SIEM адаптироваться под вашу инфраструктуру.

Мониторинг и обнаружение

Критерий	На что обращать внимание
Скорость выполнения запросов	Ну тут все просто, если простой поиск за сутки выполянется от минуты, то пока вы расследуете один инцидент, в очереди их накопится еще 20. Вообще, основная работа аналитика - это запросы по событиям. И скорость поиска данных напрямую влияет на качество вашей работы. По моему мнению, это даже важнее, чем время хранения данных. Очень редко приходится расследовать инциденты, произошедшие 3+ месяца назад, а вот триажить сотни сработок правил - каждый день.
Группировки результатов запросов	Много где пишут про гибкость и простоту языка запросов. Но к языку быстро привыкаешь. А вот возможность группировки результатов напрямую влияет на эффективность работы и скорость принятия решения: с каких узлов подключался этот пользоватеть, какие уникальные процессы запускались на узле, к каким узлам осуществлялся доступ.
Работа с ложными срабатываниями	В идеальном мире, когда аналитик смотрит на событие и понимает, что это False Positive, у него должна быть возможность создать исключение здесь и сейчас. Если процесс сложнее пары кликов и подразумевает переход в отдельное окно, качество и скорость работы понижаются в разы. Как правило процесс работы с исключениями вообще пропадает. Также важно обратить внимание на гибкость исключений: по каким полям и параметрам их можно задать, можно ли использовать произвольные комбинации. Можно ли понять кто, когда и почему добавил исключение?
False Positive Rate	Это один из самых важным критериев, если вы используете детектирующий контент от вендора SIEM. Высокий FPR = сотни ложных алертов в день → аналитики устают от «шума» и могут пропустить реальную угрозу («alert fatigue»). Готовые правила в SIEM часто пишутся «под средний случай» и могут не учитывать специфику вашей инфраструктуры. Поэтому тут выжны: - гибкость настройки правил - возможность помечать FP - группировка однотипных срабатываный - снижение FPR в долгосрочной перспективе (например, через ML).
UI/UX	Это не вкусовщина, а очень важный параметр. Посчитайте, сколько вам нужно сделать кликов, чтобы выполнить типовое действие? Три клика, чтобы написать фильтр? Умножте эти 3 клика на 100 раз в сутки. Окно в окне в окне? Хороший SIEM минимизирует количество кликов, переходов в другие окна/продукты, имеет горячие клавиши, выводит максимально много полезной информации на одном экране - доли секунд сэкономленные на одном простом, но частом действии превращаются в часы на горизонте месяца.

Обогащение данных

Напрямую влияет на время расследования и принятия решения. В критичной ситуации (например, атака ransomware) каждая минута на уточнение информации увеличивает ущерб.

Критерий	На что обращать внимание
Обогащение статичными данными	Есть ли из коробки такие простые вещи как GeoIP, whois, расшифровка ответов сервера, проверка хеша на VirusTotal. Это те базовые операции, которые оператор делает сотни раз в день. И если SIEM заставляет копировать значение, открывать ресурс в новом окне, проверять, а потом руками в инцидент дописывать полученный вердикт, то аналитик тратит время совсем не на то, что нужно. Идеальный SIEM в идеальном мире сразу приносит данные в карточку инцидента, чтобы аналитику сразу был доступен весь контекст. Либо хотя бы есть ссылки на быстрые переходы к популярным ресурсам с репутацией.
Обогащения данными из внешних источников	Это про обогащение данных о пользователе из Active Directory, об узле из CMDB, netbox и так далее. При этом это должно быть именно обращение к актуальным данным в моменте времени, а не сложить в табличку выгрузку из AD и руками актуализировать ее раз в неделю. Потому что неактуальные данные ведут как в False Positive, так и к пропуску атак.
Threat Intelligence	Проверка на потоке: Индикаторы должны обогащать не только уже сработавшие правила, но и те события, на которые не сработали алерты. Актуальность данных: TI-фиды должны обновляться в реальном времени или с минимальной задержкой. Возможность добавлять кастомные фиды: Корпоративные IoC (например, внутренние угрозы или целевые атаки на компанию) не всегда есть в публичных TI-базах. Контекстное обогащение: SIEM должна не просто отмечать совпадения с IoC, но и добавлять полезную информацию: тип угрозы (ransomware, APT), уровень опасности, ссылки на отчеты. Это ускоряет анализ. Гибкость сопоставления: детектировать только IoC последних 7 дней или игнорировать «шумные» индикаторы, фильтрация ложных срабатываний, которые могут попасть в TI-фиды).

Интеграции и экосистема

Интеграции - это отличный способ расширить функционал вашего инстурмента. Круто, когда вендор открыт к тому, что пользователи пишут плагины, и хорошо документирует API. Главное тут не сесть переписывать за вендора функционал, за который вы заплатили, но вашим потребностям он не удовлетворяет.

Критерий	На что обращать внимание
Возможность low-code интеграций	Граффический конструктор - это круто, потому что не все могут писать код. Но если даже его нет, но вендор в принципе дает возможность создавать собственную webhook-интеграцию или расширить функционал SIEM за счет плагина - это огромный плюс. Это позволит вам отправлять уведомления об инцидентах в Telegram/Slack или даже самописный мессенджер без необходимости ждать функционала от вендора. Некоторые SIEM имеют встроенные магазины расширений, где людя делятся уже реализованным функционалом.
API для автоматизации	Открытое и хорошо документированное API позволит реализовать множество функционала вокруг вашего SIEM, чтобы сделать работу еще эффективнее. Например, это позволит затащить данные в BI-систему и оценивать TTD, TTR и другие важные метрики, чтобы продолжить улучшать работу вашего SOC.
Бесшовная интеграция с другими продуктами вендора	Отправить алерты из одного СЗИ в другое - это не интеграция Экосистема - это сквозная авторизация, работа из одного окна, возможность реагировать через EDR прямо из окна инцидента в SIEM и то, чего вы не получите, если будете использовать продукты разных вендоров. Если подружить 2 продукта одного вендора по затратам и пользе практически равно интеграции продуктов разных вендоров, это не экосистема, не интеграция, а маркетинговый булшит.

ML/AI/UEBA

ML в SIEM сейчас продается как волшебная таблетка, которая и рутину с аналитика снимает, и контекстом обогащает, и ищет то, что классическими способами найти не получается, и даже что-то автоматизирует.

Тут важно помнить, что AI - это второе мнение, а не замена аналитика. Искусственный интеллект может помочь приоритизировать разбор инцидентов, если их много. Но это не значит, инциденты с низким приоритетом не надо отсматривать, триажить и выносить собственный вердикт.

Критерий	На что обращать внимание
Детализация вывода модели	Многие SIEM дают расплывчатые объяснения вроде: «Аномалия обнаружена (confidence: 87%)» — но не говорят, почему. Но когда аналитик видит аномалию, ему важно понимать, почему модель приняла то или иное решение: - у процесса необычный родитель или он подгружает странную библиотеку - изменилось сетевое поведение процесса и т.д. Без детализации вывода модели (например, feature importance) дальнейшее расследование невозможно. Убедитесь, что аналитики могут разобраться в выводах модели без data science-экспертизы.
Реальные тесты	Запросите отчеты о false negative rate (сколько атак модель пропустила на тестовых данных). Запросите тестовый прогон на ваших логах. Убедитесь, что ML-алерты действительно полезны (а не просто «шумиха»).
Точность интерпретации	С чем сталкивалась лично, что модели классно объясняют легитимную активность и хорошо в ней распознают False Positive. Классно справляются с объяснением известных вещей, вроде популярных хактулов, на которые и так сработает несколько классических алертов. Но вот если замаскировать хактул под системную утилиту (просто переименовать) - начинаются галлюцинации, неверные интерпретации, такие алерты получают низкий скор опасности или даже автоматически переводятся в FP. Обязательно проведите подобный эксперимент при пилотировании SIEM с ML.
Пометки о ML	Самое опасное, когда аналитик перестает критически оценивать алерты, если SIEM «научили доверять». Очень важно, чтобы в интерфейсе аналитик явно видел разграничение экспертных данных и сгенеированных LLM и всегда держал в голове, что у AI могут быть галлюцинации, особенно в вопросах интерпретации.

Конечно, в зависимости от ваших процессов и запрсов, список критериев может расширяться или сужаться. Напрмиер, кому-то критически важна функциональность выгрузки отчетов и кастомизация dashboard'ов. Как аналитик я ни разу в жизни не взглянула на дашборды, ну не может мне "пирожок" ответить на вопрос, есть ли хакеры в инфраструктуре.

Так что критерии, которые я описала — это не истина в последней инстанции, а ориентир. Ваша SIEM должна реально упрощать жизнь SOC, а не создавать новые проблемы. Поэтому:

1. Определите приоритеты заранее. — Что для вас важнее: скорость расследований, минимум ложных срабатываний или глубина интеграций? — Составьте чек-лист и договоритесь с командой, какие критерии — неприкосновенны.

2. Тестируйте в бою. — Запросите пробный период и погоняйте SIEM на своих логах. — Сымитируйте реальные инциденты: атаку через фишинг, lateral movement, утечку данных. — Проверьте, насколько удобно работать с системой в 3 часа ночи, когда всё «горит».

3. Не верьте маркетингу. — «ИИ детектирует 100% угроз» — это сказки. — «Поддержка 500+ коннекторов» — не значит, что они работают хорошо. И что они все вам нужны. — Только ваши тесты покажут, подходит ли SIEM именно вам.

4. Смотрите на перспективу. SIEM — это надолго. Выбирайте систему, которая:

   • Не требует танцев с бубном для базовых задач.

   • Масштабируется под рост компании.

   • Позволяет кастомизировать под ваши нужды.

Главное правило: Если SIEM усложняет работу, а не делает её эффективнее — это плохая SIEM. Даже если её хвалят все вендоры и аналитики.

Какую бы систему вы ни выбрали — проверяйте её на практике, а не на презентациях.