Как гиперавтоматизация на основе искусственного интеллекта трансформирует кибербезопасность
Как искусственный интеллект и машинное обучение повышают кибербезопасность предприятия
Соединение всех точек в сложном ландшафте угроз
Испытайте безопасность на основе искусственного интеллекта в действии!
Откройте для себя передовой искусственный интеллект Stellar Cyber для мгновенного обнаружения угроз и реагирования на них. Запланируйте демонстрацию сегодня!
Автоматизация трех столпов кибербезопасности
Огромные объемы данных, генерируемые в корпоративной сети, слишком велики для простого ручного отслеживания. Давайте определим уровни зрелости автоматизации в каждой области, включая сбор данных, анализ и устранение угроз, и то, как Stellar Cyber стремится к пиковой зрелости в гиперавтоматизации на основе ИИ.
Автоматизация сбора данных
Сбор журналов
Журналы — основа мониторинга кибербезопасности. Они представляют собой записи событий, создаваемых приложениями, сетевыми устройствами и серверами.
На самом базовом уровне зрелости журналы включаются в процесс аналитика кибербезопасности посредством репликации журналов — когда аналитик вручную настраивает локальный скрипт на сервере или устройстве, который периодически реплицирует все журналы и помещает их в центральный репозиторий. Используемый в основном для пакетов журналов, каждый журнал часто форматируется для удобства чтения человеком — и часто читается только тогда, когда аналитики вручную пытаются решить проблему или исследуют, как начался инцидент безопасности.
На среднем уровне зрелости автоматизации этот процесс начинает включать видимость в реальном времени, автоматически извлекая журналы в центральную систему управления, обычно через API или более глубокую конфигурацию приложения. Индивидуальное форматирование журналов также становится более машиноориентированным, с большим акцентом на структурированные макеты, которые могут быть легко приняты инструментами управления журналами. Аналитикам по-прежнему необходимо вручную помогать этим инструментам в выборе устройств для включения, и часто необходимо возвращаться к выборке и корректировать свои методы управления журналами с течением времени.
Наконец, прием журналов в его наиболее автоматизированном виде выходит за рамки чистой системы сбора, чтобы включить автоматическое обнаружение устройств. Будь то через API, источники журналов или собственные датчики, каждое корпоративное устройство может быть обнаружено и отслежено, независимо от его активности в сети.
Мониторинг сетевой безопасности
Мониторинг безопасности сети отходит от отдельных действий в приложении и вместо этого анализирует трафик, проходящий через корпоративную сеть, для оценки вредоносных действий.
Подходы к мониторингу сетевой безопасности без использования ИИ хорошо работали в прошлом, но киберпреступники быстро адаптировали свои подходы вокруг них. Старые инструменты безопасности просто сравнивают информацию о сетевых пакетах с заранее подготовленным списком известных стратегий – и старые брандмауэры с трудом справляются с сегодняшним сквозным зашифрованным трафиком.
Автоматизированные инструменты сетевой безопасности могут собирать данные из гораздо более обширных сетей, как в публичных, так и в частных облаках, а также на локальном оборудовании. Сетевые датчики Stellar Cyber Копайте глубоко, собирая метаданные по всем физическим и виртуальным коммутаторам. Его датчики декодируют полезные нагрузки с помощью Deep Packet Inspection и могут работать на серверах Windows 98 и выше, а также Ubuntu, Debian и Red Hat.
Сбор всех этих данных может стать основой надежной кибербезопасности, но их все равно необходимо превратить в понимание и, что особенно важно, в действия.
Автоматизация анализа данных
Существует степень анализа данных, которая всегда будет требовать экспертных знаний и опыта настоящего человека. Однако достижения в области автоматизированной аналитики теперь позволяют аналитикам принимать срочные решения с большей ясностью, чем когда-либо прежде.
Анализ событий на ранней стадии автоматизации часто предполагает, что аналитику приходится самостоятельно устанавливать взаимосвязи — будь то версия программного обеспечения, требующая обновления, или скрытая уязвимость. В худшем случае злоумышленник узнает об уязвимости и активно её использует ещё до того, как аналитик её обнаружит. Хотя это всё ещё ручной процесс, объединение всех различных форматов данных в единую центральную панель мониторинга является основой повсеместно используемой системы управления информацией и событиями безопасности (SIEM).SIEM) орудие труда.
Примерно десять лет назад одна из возможностей, которой могли похвастаться высококвалифицированные специалисты по безопасности — умение распознавать атаки, свидетелем которых они уже были, — внезапно стала доступна и новым командам благодаря обнаружению на основе сигнатур. Таким образом, организации начали извлекать выгоду из среднего уровня автоматизированного анализа. Если сигнатура файла или IP-адрес совпадали с ранее помеченной атакой, аналитик мог быть немедленно оповещен (обычно через свой SIEM инструмент).
Однако эта базовая форма анализа событий по-прежнему не имела по существу никакого ответа на атаки нулевого дня или новые атаки. Более того, аналитики столкнулись с еще большей проблемой: события безопасности генерировались гораздо быстрее, чем их можно было обработать.
Вы (вероятно) уже знакомы с автоматизированным анализом
Хотя основанная на аномалиях поведенческая аналитика может прогнозировать и, следовательно, предотвращать атаки, она может быть подвержена ложным срабатываниям и загромождать рабочие процессы реагирования на инциденты — а именно здесь последний уровень автоматизации безопасности претерпевает сегодня самые большие изменения.
Автоматизация реагирования на инциденты
Последние два шага — сбор и анализ данных — ведут к одному: реагированию на инцидент.
Реагирование на инциденты, которое опирается на базовый уровень автоматизации, требует от аналитика вручную отключать сетевой доступ при карантине зараженных вредоносным ПО устройств, удаленно устанавливать новые исправления программного обеспечения и сбрасывать пароли и имена пользователей, учетные записи которых могли быть взломаны. Вы можете заметить, что они в основном носят реактивный характер — это результат черепашьего темпа ручного вмешательства.
Переходя на средний уровень автоматизации реагирования на инциденты, это берет основу поведенческой аналитики и действует соответственно — часто автоматически запрещая подозрительным пользователям доступ к критически важным ресурсам или оповещая нужного аналитика в соответствии с их областью знаний. Пособия позволяют группам безопасности сохранять полный контроль над автоматическими ответами, позволяя инструменту на базе ИИ преуспеть в выполнении повторяющихся рутинных задач повседневной кибербезопасности.
Однако этот уровень автоматизации инцидентов остро подвержен одной проблеме: ложным срабатываниям. Они могут ошибочно накладывать ограничения на пользователя или устройство, что серьезно влияет на производительность. Компании со зрелыми конвейерами реагирования на инциденты уже разрабатывают высокоточный процесс реагирования на инциденты: это происходит через гиперавтоматизацию.
Как гиперавтоматизация Stellar Cyber трансформирует реагирование на инциденты
Во введении мы объяснили, что гиперавтоматизация — это процесс наложения слоев автоматизации для получения наилучшего возможного бизнес-результата. В зрелых стеках безопасности гиперавтоматизация сочетает в себе глубокий, основанный на шаблонах анализ алгоритмов машинного обучения с процессом контекстуализации инцидента.
Graph ML от Stellar Cyber способен отображать корреляции между отдельными оповещениями об аномалиях и превращать их в кейсы: преобразовывая тысячи оповещений в несколько сотен настоящих событий, частью которых они могут быть. Затем каждое дело автоматически обогащается и расставляется по приоритетам в соответствии с уникальными качествами его отдельных оповещений. Наконец, аналитикам предоставляется единая точка отсчета — панель инструментов, которая объединяет все поведение, недостатки и устройства их организации в оптимизированные кейсы.
Если ваша организация еще не достигла пика зрелости автоматизации, не беспокойтесь — это нормально, что прогресс в области автоматизации происходит неравномерно, поскольку инструменты обновляются каждые несколько лет. Если вам интересно, как Stellar Cyber предлагает наиболее экономически эффективные решения, вы можете обратиться к нам. Open XDR платформа на рынке, обратитесь за демо-версией сегодня.
