Security Data Lake vs SIEM: Mana yang Lebih Cocok untuk Keamanan Modern?
Ada ratusan bahkan ribuan data keamanan yang diterima tim IT security setiap hari. Data-data ini memiliki peran penting dalam membantu proses deteksi dan investigasi ancaman siber.
Namun, besarnya jumlah data juga menghadirkan tantangan tersendiri. Muncul pertanyaan seperti: di mana data harus disimpan dan bagaimana cara mengelolanya?
Pada umumnya, terdapat dua pendekatan dalam menyimpan dan mengelola data keamanan dalam jumlah besar, yaitu security data lake dan SIEM. Meski keduanya sama-sama menyimpan banyak data, security data lake dan SIEM memiliki fungsi dan use case yang berbeda.
Simak penjelasan lengkap mengenai perbedaan security data lake dan SIEM dalam artikel berikut.
Apa itu security data lake?
Security data lake adalah repositori terpusat yang menyimpan data keamanan dari berbagai sumber di organisasi. Data tersebut bisa dalam bentuk terstruktur, semi terstruktur, maupun tidak terstruktur.
Jenis data keamanan yang disimpan pun cukup beragam, mulai dari log, alert, traffic jaringan, telemetri endpoint, scan vulnerability, threat intelligence feed, hingga database malware.
Security data lake biasanya dibangun di atas cloud storage, sehingga mampu menyimpan data dalam skala besar dengan masa penyimpanan lebih lama. Namun, security data lake tidak sama seperti database biasa, sebab tidak ditujukan untuk transaksi dan perubahan data secara terus-menerus.
Apa itu SIEM?
SIEM adalah sistem keamanan yang mengumpulkan, memantau, mengorelasikan, dan menganalisis data keamanan organisasi. SIEM mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti firewall, server, jaringan, atau aplikasi.
SIEM juga memiliki kapabilitas alert untuk memberi tahu tim IT security jika terdapat potensi ancaman. Alert ini akan dikirimkan setelah SIEM menganalisis seluruh data keamanan.
Tidak hanya itu, SIEM juga fokus pada compliance. Biasanya, terdapat fitur laporan yang digunakan organisasi untuk mematuhi persyaratan regulasi terkait keamanan data.
Apa perbedaan security data lake dan SIEM?
Security data lake dan SIEM sama-sama mampu menyimpan data dalam jumlah besar, tetapi keduanya memiliki pendekatan yang berbeda. Berikut perbedaannya.
1. Jenis data yang disimpan
Solusi security data lake mengumpulkan data terstruktur, semi terstruktur, atau tidak terstruktur dari mana saja. Tidak ada format khusus dalam pengumpulan data di security data lake.
SIEM mengumpulkan data yang lebih terstruktur, seperti log dan event dari server, jaringan, aplikasi, serta endpoint.
2. Masa retensi data
Security data lake unggul dalam menangani volume data yang sangat besar. Data pun memiliki masa retensi yang panjang, hingga bertahun-tahun lamanya.
SIEM tidak memiliki masa retensi data sepanjang security data lake. Ini disebabkan oleh faktor performa dan biaya. Biasanya, organisasi hanya menyimpan data di SIEM selama beberapa bulan atau tahun saja.
3. Pengelolaan data
Implementasi security data lake cenderung lebih fleksibel karena dapat menerima hampir semua jenis data tanpa konfigurasi kompleks.
Sementara itu, implementasi SIEM biasanya lebih kompleks karena memerlukan integrasi dengan banyak sistem keamanan seperti firewall, IDS/IPS, server, dan aplikasi. Proses normalisasi data, tuning rule, hingga konfigurasi alert juga membutuhkan keahlian keamanan yang cukup tinggi.
4. Analisis data
Security data lake mendukung analitik yang lebih kompleks, termasuk machine learning dan custom query untuk mendeteksi pola ancaman yang sulit dikenali. Sebaliknya, SIEM lebih mengandalkan rule dan korelasi event yang telah ditentukan sebelumnya.
5. Fokus penggunaan
Security data lake fokus pada analisis mendalam dan investigasi jangka panjang. Lewat security data lake, tim dapat melakukan threat hunting, investigasi forensik, hingga analitik berbasis machine learning.
SIEM lebih fokus pada deteksi ancaman secara real-time melalui korelasi event, rule, dan alert otomatis. Melalui SIEM, tim dapat merespons ancaman dengan lebih cepat.
6. Biaya penggunaan
Dari segi biaya, security data lake umumnya lebih hemat. Organisasi biasanya hanya membayar compute resource dan storage yang digunakan.
Sementara itu, biaya SIEM cenderung lebih tinggi karena banyak vendor menerapkan model licensing berdasarkan volume data, jumlah user, atau perangkat yang terhubung. Selain itu, ada pula biaya implementasi, maintenance, dan tuning yang perlu diperhitungkan.
7. Compliance dan audit
Di antara security data lake dan SIEM, SIEM yang paling sering digunakan untuk memenuhi kebutuhan compliance dan audit karena mampu menyimpan event keamanan serta menghasilkan laporan secara real-time.
Security data lake juga dapat mendukung compliance, namun biasanya memerlukan integrasi tambahan dengan kapabilitas monitoring dan reporting seperti SIEM.
Kapan harus menggunakan security data lake?
Security data lake cocok digunakan untuk organisasi yang membutuhkan visibilitas keamanan lebih luas, retensi data jangka panjang, dan analisis data mendalam.
Berikut beberapa use case di mana security data lake menjadi pilihan yang tepat.
Untuk menyimpan data keamanan dalam jumlah besar
Jika organisasi Anda menghasilkan data keamanan IT dalam volume besar dan terus bertumbuh, security data lake dapat menyimpannya dengan efisien. Dengan SDL, Anda tidak perlu lagi melihat data di berbagai platform terpisah karena SDL dapat memusatkan data keamanan.
Untuk menyimpan data secara jangka panjang
Security data lake memungkinkan organisasi menyimpan data selama berbulan-bulan hingga bertahun-tahun. Hal ini sangat penting untuk kebutuhan audit, compliance, maupun investigasi insiden yang sudah lama terjadi.
Untuk threat hunting dan investigasi forensik
Threat hunting membutuhkan akses ke data historis dan kemampuan analisis lintas sumber data. Security data lake memudahkan tim IT security menelusuri data historis dari berbagai sumber dan menemukan ancaman, baik yang dikenal maupun tidak.
Untuk lingkungan hybrid dan multi-cloud
Organisasi yang menggunakan kombinasi cloud, aplikasi SaaS, dan on-premise dapat menggunakan security data lake dengan efektif. Ini karena SDL membantu menormalisasi dan menghubungkan berbagai sumber data sehingga visibilitas keamanan tetap konsisten di seluruh environment hybrid.
Untuk analisis mendalam berbasis AI dan ML
Security data lake cocok digunakan untuk analisis mendalam dengan AI dan machine learning. Berbekal penyimpanan raw data dalam jumlah besar, organisasi dapat membangun model untuk deteksi anomali, prediksi ancaman, dan identifikasi pola serangan.
Untuk mengoptimalkan biaya penyimpanan data
Dibandingkan SIEM tradisional yang biaya lisensinya sering meningkat seiring volume log, security data lake biasanya menggunakan model biaya berbasis storage atau compute. Pendekatan ini membuat pengelolaan data keamanan skala besar menjadi lebih efisien, terutama bagi organisasi yang memiliki keterbatasan anggaran.
Kapan harus menggunakan SIEM?
SIEM tetap menjadi solusi keamanan IT yang penting, terutama bagi organisasi yang membutuhkan deteksi ancaman secara real-time, alert dan respons cepat, serta dukungan compliance.
Berikut beberapa kondisi di mana SIEM menjadi pilihan yang tepat.
Untuk memenuhi kebutuhan compliance
Bagi organisasi yang perlu mematuhi regulasi terkait data dan keamanan siber seperti UU PDP, PCI DSS, atau HIPAA, SIEM menawarkan fitur laporan bawaan, audit trail, dan alert yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan compliance.
Untuk monitoring keamanan dan respons ancaman secara real-time
SIEM membantu tim keamanan memonitor aktivitas IT secara terus-menerus dan mendeteksi ancaman dengan cepat. Ketika ada aktivitas mencurigakan, SIEM dapat langsung mengirim alert, melakukan korelasi antar-event, serta membantu proses triage dan eskalasi agar respons insiden dapat dilakukan lebih cepat dan terarah.
Untuk mendukung operasional SOC
Security Operations Center (SOC) membutuhkan visibilitas terpusat untuk memonitor dan mengelola insiden keamanan. SIEM membantu SOC melalui dashboard monitoring, correlation rule, serta workflow investigasi dan respons yang lebih terstruktur.
Untuk menganalisis data terstruktur
Jika organisasi sebagian besar menggunakan sumber data yang terstruktur dan predictable, SIEM dapat mengumpulkan, menormalisasi, dan menganalisis data tersebut secara efisien tanpa memerlukan proses data engineering yang kompleks.
Untuk implementasi yang lebih cepat
SIEM umumnya lebih cepat diimplementasikan dibandingkan solusi keamanan yang membutuhkan arsitektur dan analisis data yang lebih kompleks. Banyak SIEM sudah dilengkapi rule, dashboard, dan use case bawaan sehingga lebih mudah digunakan dan dioperasikan.
Kombinasi security data lake dan SIEM untuk visibilitas keamanan yang lebih lengkap
Organisasi sebenarnya tidak perlu memilih salah satu di antara SIEM dan security data lake. Keduanya dapat diterapkan secara bersamaan untuk memaksimalkan keamanan IT di organisasi.
Ketika security data lake dan SIEM dikombinasikan, organisasi dapat memanfaatkan kemampuan penyimpanan serta analisis data berskala besar dari security data lake, sekaligus mendapatkan monitoring dan alert real-time dari SIEM.
Data keamanan dalam jumlah besar akan disimpan di security data lake untuk keperluan analisis mendalam dan investigasi historis. Sementara itu, SIEM digunakan untuk memantau sistem penting secara aktif, mendeteksi aktivitas mencurigakan, menghasilkan alert otomatis, serta membantu kebutuhan laporan compliance.
Kombinasi security data lake dan SIEM biasanya digunakan oleh organisasi dengan lingkungan IT yang kompleks, seperti multi-cloud, hybrid infrastructure, atau organisasi yang memiliki volume telemetri sangat besar dari endpoint, jaringan, dan aplikasi cloud. Dengan memisahkan fungsi monitoring real-time dan penyimpanan data skala besar, organisasi dapat menjaga efisiensi operasional sekaligus meningkatkan kemampuan analitik keamanan.
Agar visibilitas keamanan menjadi lebih terpusat, organisasi juga memerlukan integrasi dengan berbagai sumber data dan solusi keamanan lainnya. ManageEngine Log360 mendukung integrasi dengan layanan cloud, endpoint, firewall, database, hingga threat intelligence platform sehingga membantu tim keamanan mengumpulkan dan memantau data keamanan dari berbagai lingkungan IT dalam satu platform.
Bagaimana ManageEngine membantu mengelola big data security
Seiring meningkatnya volume data keamanan di lingkungan IT modern, organisasi membutuhkan solusi yang mampu membantu pengelolaan big data security sekaligus mendukung monitoring ancaman secara efektif.
Untuk membantu organisasi mengelola data keamanan dalam skala besar dengan visibilitas yang lebih terpusat, ManageEngine Log360 menyediakan kapabilitas pengumpulan log, monitoring keamanan, analisis data, hingga deteksi ancaman secara real-time.
1. Integrasi dengan berbagai sumber data
Untuk membantu organisasi mengelola data keamanan secara lebih terpusat, ManageEngine Log360 mendukung pengumpulan log dari berbagai sumber seperti Active Directory, endpoint, database, firewall, IDS/IPS, Microsoft 365, AWS, Azure, hingga Google Cloud.
Log kemudian dikumpulkan secara terpusat, sehingga tim IT security dapat memperoleh visibilitas yang lebih menyeluruh terhadap aktivitas di lingkungan IT mereka.
2. Arsip data log dengan periode retensi tertentu
Dalam ruang lingkup big data, penyimpanan log jangka panjang menjadi salah satu tantangan terbesar bagi organisasi. Data log yang terus bertambah dapat membebani storage dan memengaruhi performa sistem apabila tidak dikelola dengan baik.
Untuk mengatasi tantangan tersebut, ManageEngine Log360 memiliki kapabilitas log archival yang membantu organisasi memindahkan data log ke storage terpisah yang aman untuk retensi jangka panjang.
Dengan kapabilitas ini, organisasi dapat menyimpan data keamanan penting dan memanfaatkannya untuk keperluan audit atau investigasi tanpa mengorbankan performa database utama.
3. Pencarian log yang cepat
Solusi SIEM juga menyimpan data keamanan seperti log dalam jumlah besar setiap hari. Untuk mencari log tertentu dari kumpulan ini, diperlukan fitur search engine yang canggih dan cepat.
ManageEngine Log360 memiliki search engine yang dapat menelusuri hingga 25.000 log per detik. Tim juga dapat membuat query penelusuran secara otomatis serta menggunakan berbagai opsi penelusuran untuk menemukan entri log yang tepat.
4. Monitoring data keamanan terpusat
Selain mengumpulkan data keamanan, organisasi juga perlu memantau aktivitas dari berbagai sistem secara terpusat agar ancaman dapat terdeteksi lebih cepat.
ManageEngine Log360 menyediakan dashboard monitoring terpusat yang membantu tim keamanan memantau event dari berbagai sumber log, baik dari lingkungan on-premise maupun cloud. Dengan visibilitas yang lebih menyeluruh, organisasi dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan, perubahan sistem penting, maupun potensi ancaman keamanan secara lebih efisien.
5. Deteksi ancaman real-time
SIEM juga berperan penting dalam mendeteksi ancaman secara real-time. Dengan SIEM, tim IT security dapat merespons aktivitas mencurigakan sebelum berkembang menjadi insiden yang lebih serius.
ManageEngine Log360 memiliki kapabilitas threat detection yang membantu organisasi mendeteksi berbagai jenis ancaman keamanan melalui monitoring berbagai data keamanan, seperti event, traffic jaringan, hingga aktivitas endpoint.
Untuk meningkatkan akurasi deteksi, Log360 memanfaatkan User and Entity Behavior Analytics (UEBA) berbasis machine learning untuk mengidentifikasi aktivitas pengguna yang tidak biasa.
6. Laporan compliance
Selain untuk monitoring keamanan, data log juga sering dibutuhkan guna memenuhi kebutuhan audit dan compliance untuk regulasi seperti GDPR, UU PDP, PCI-DSS, hingga SOX.
ManageEngine Log360 membantu organisasi memenuhi kebutuhan tersebut melalui laporan compliance otomatis dan monitoring log terpusat. Solusi ini memungkinkan tim keamanan memperoleh visibilitas terhadap aktivitas pengguna, perubahan sistem, hingga akses data penting yang diperlukan untuk proses audit dan pelaporan compliance.