Описание системы Сёрчинформ SIEM

Сёрчинформ SIEM — это SIEM-система для агрегации логов ИБ, выявления угроз в реальном времени, корреляции событий и генерации отчётов. Для корпораций, госструктур.

Программный продукт Сёрчинформ SIEM (рус. СёрчИнформ СИЕМ) от разработчика Серчинформ предназначен для централизованного сбора и анализа логов информационной безопасности. Система обеспечивает мгновенное обнаружение киберугроз за счёт корреляции разнородных событий ИБ в реальном времени. Позволяет формировать детализированные отчёты для аудита и принятия мер по устранению уязвимостей, повышая защищённость ИТ-инфраструктуры организации.

Сёрчинформ SIEM подходит компаниям крупного и среднего масштаба в финансовом секторе, госсекторе, телеком-индустрии и промышленности, где требуется непрерывный мониторинг ИБ и соответствие регуляторным требованиям. Продукт ориентирован на пользователей, занимающихся оперативным анализом событий безопасности и управлением ИТ‑инфраструктурой. Решение востребовано у руководителей SOC, специалистов по кибербезопасности и ИТ‑аудиторов, которым необходимо выявлять угрозы и формировать доказательную базу для расследований.

Функциональные возможности Сёрчинформ SIEM:

• Централизованный сбор логов — агрегация событий безопасности из разнородных источников (серверы, сетевые устройства, приложения, СЗИ) в едином хранилище с сохранением исходных метаданных и обеспечением целостности потока данных для последующего анализа.
• Корреляция событий ИБ — выявление взаимосвязей между разнотипными инцидентами на основе настраиваемых правил и шаблонов, позволяющее отличать фоновые события от реальных угроз и формировать целостную картину атак.
• Мониторинг в реальном времени — непрерывное отслеживание событий безопасности с мгновенным оповещением о критических инцидентах по заданным критериям, что обеспечивает оперативное реагирование на угрозы без задержек, характерных для периодической обработки логов.
• Визуализация ИТ‑инфраструктуры — построение интерактивных дашбордов с отображением топологии сети, статусов устройств и динамики инцидентов, что позволяет аналитикам быстро оценивать состояние защищённости и выявлять уязвимые сегменты.
• Анализ поведенческих аномалий — выявление нетипичной активности (например, массовые авторизации, необычные запросы к БД) с помощью алгоритмов машинного обучения, что повышает точность обнаружения скрытых угроз и снижает число ложных срабатываний.
• Формирование аудиторских отчётов — автоматическая генерация регламентированных отчётов по шаблонам (в т. ч. для соответствия ФЗ, ГОСТ, PCI DSS), включающих хронологию событий, доказательства инцидентов и статистику по типам угроз для предъявления регуляторам и руководству.
• Управление инцидентами — ведение журнала расследований с фиксацией действий аналитиков, назначением ответственных и отслеживанием статусов устранения угроз, что обеспечивает прозрачность процессов реагирования и контроль исполнения мер по нейтрализации рисков.