安全信息和事件管理（SIEM）系统被设计用于收集日志信息以及执行固有的关联功能。目前企业正试图快速检测和响应安全泄露事故及潜在威胁，为此，企业开始关注提高SIEM部署的分析功能。那么，在大数据时代，SIEM部署能否处理数据分析呢？
技术记者Robert Lemos称，虽然SIEM系统可以提供对网络事件和潜在威胁的可视性，但它们发现真正威胁的能力参差不齐。传统上，这些系统自动化了日志文件的收集和管理，但这会导致大量的误报。并且，现在SIEM系统仍然很昂贵，还有着显著的人员需求。大量误报带来的信息超载以及无法检查高级攻击迹象仍是安全团队面对的主要问题。
大数据和高级分析可能提供更好的威胁检测。当结合SIEM时，分析工具可以帮助安全分析师来进行事件关联以及对更广泛的数据集的调查。通常情况下，SIEM系统不允许对事件的调查，但有些供应商正在添加事件管理功能。
数据分析还可以让企业对安全和业务数据集进行交互式搜索攻击证据，而其中发现的模式可以被自动用于未来威胁检测。不过，这个市场还不成熟：Splunk、RSA（EMC公司的安全子公司）和Blue Coat Systems提供侧重分析的产品，而其他供应商（例如AlienVault和LogRhythm）则是整合了分析功能。在这段视频中，Lemos谈论了现在的SIEM和分析工具的情况。他还介绍了可以让企业更好地整合分析功能到其现有部署的策略，从而帮助安全团队提高威胁检测以及时间管理。
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