Wie KI-gesteuerte Hyperautomatisierung die Cybersicherheit verändert
Wie KI und maschinelles Lernen die Cybersicherheit von Unternehmen verbessern
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Automatisierung der drei Säulen der Cybersicherheit
Die riesigen Datenmengen, die im Netzwerk eines Unternehmens generiert werden, sind für eine einfache manuelle Nachverfolgung zu viel. Lassen Sie uns den Reifegrad der Automatisierung in den einzelnen Bereichen von Datenerfassung, Analyse und Bedrohungsbeseitigung definieren – und wie Stellar Cyber auf die höchste Reife im Bereich der KI-gesteuerten Hyperautomatisierung hinarbeitet.
Automatisierung der Datenerfassung
Protokollsammlung
Protokolle sind das A und O der Cybersicherheitsüberwachung und sind Aufzeichnungen von Ereignissen, die von Anwendungen, Netzwerkgeräten und Servern erstellt werden.
Auf der grundlegendsten Reifestufe werden Protokolle über die Protokollreplikation in den Prozess der Cybersicherheitsanalyse einbezogen. Dabei richtet ein Analyst manuell ein lokales Skript auf einem Server oder Gerät ein, das alle Protokolle regelmäßig repliziert und in einem zentralen Repository ablegt. Dieses Skript wird hauptsächlich für Protokollstapel verwendet und ist oft so formatiert, dass es für Menschen lesbar ist. Häufig wird es nur gelesen, wenn Analysten versuchen, ein Problem manuell zu lösen oder herauszufinden, wie ein Sicherheitsvorfall begann.
Auf dem mittleren Automatisierungsreifegrad beginnt dieser Prozess, Echtzeittransparenz zu integrieren, indem Protokolle automatisch in ein zentrales Verwaltungssystem übertragen werden, normalerweise über eine API oder eine tiefere Anwendungskonfiguration. Die individuelle Formatierung der Protokolle wird auch maschinenzentrierter, wobei der Schwerpunkt stärker auf strukturierten Layouts liegt, die problemlos von Protokollverwaltungstools aufgenommen werden können. Analysten müssen diese Tools bei der Auswahl der einzubeziehenden Geräte immer noch manuell unterstützen und müssen häufig im Laufe der Zeit ihre Protokollverwaltungspraktiken überprüfen und anpassen.
Schließlich geht die Protokollaufnahme in ihrer automatisiertesten Form über ein reines Erfassungssystem hinaus und umfasst die automatische Geräteerkennung. Ob über API, Protokollquellen oder native Sensoren: Jedes Unternehmensgerät kann erkannt und verfolgt werden, unabhängig von seiner Aktivität im Netzwerk.
Überwachung der Netzwerksicherheit
Bei der Überwachung der Netzwerksicherheit wird von den einzelnen Aktionen innerhalb der Anwendung Abstand genommen und stattdessen der Datenverkehr in einem Unternehmensnetzwerk untersucht, um böswillige Aktionen zu ermitteln.
Ansätze zur Überwachung der Netzwerksicherheit ohne künstliche Intelligenz haben in der Vergangenheit gut funktioniert, aber Cyberkriminelle haben ihre Ansätze schnell daran angepasst. Ältere Sicherheitstools vergleichen die Informationen zu Netzwerkpaketen einfach mit einer vorgefertigten Liste bekannter Strategien – und alte Firewalls haben mit dem heutigen Ende-zu-Ende-verschlüsselten Datenverkehr kaum zurechtzukommen.
Automatisierte Netzwerksicherheitstools können Informationen aus weitaus größeren Netzwerken sowohl in öffentlichen und privaten Clouds als auch auf lokaler Hardware sammeln. Die Netzwerksensoren von Stellar Cyber Graben Sie tief und sammeln Sie Metadaten über alle physischen und virtuellen Switches. Seine Sensoren dekodieren Nutzdaten über Deep Packet Inspection und können auf Servern mit Windows 98 und höher sowie auf Ubuntu, Debian und Red Hat ausgeführt werden.
Das Sammeln all dieser Daten ist möglicherweise die Grundlage für eine solide Cybersicherheit – doch müssen sie noch in Erkenntnisse und – was entscheidend ist – in Maßnahmen umgesetzt werden.
Automatisierung der Datenanalyse
Für eine gewisse Datenanalyse wird immer das Fachwissen und die Kenntnisse eines echten Menschen erforderlich sein. Die Fortschritte in der automatisierten Analytik ermöglichen es Analysten jedoch heute, zeitkritische Entscheidungen mit größerer Klarheit als je zuvor zu treffen.
Bei der Ereignisanalyse in einem frühen Stadium der Automatisierung muss ein Analyst oft selbst die einzelnen Punkte zusammenführen – sei es eine Softwareversion, die gepatcht werden muss, oder ein übersehener Fehler. Im schlimmsten Fall ist sich der Angreifer des Fehlers bewusst und nutzt ihn aktiv aus, bevor ein Analyst ihn überhaupt bemerkt. Das Zusammenführen aller unterschiedlichen Datenformate in einem zentralen Dashboard ist zwar noch manuell, bildet jedoch die Grundlage des heute allgegenwärtigen Security Information and Event Management (SIEM)-Tools.
Vor etwa einem Jahrzehnt war eine Fähigkeit, mit der erfahrene Sicherheitsexperten prahlten – nämlich einen Angriff zu erkennen, den sie schon einmal erlebt hatten – dank signaturbasierter Erkennung plötzlich auch für neuere Teams verfügbar. So begannen Unternehmen von einem mittleren Grad an automatisierter Analyse zu profitieren. Wenn eine Dateisignatur oder IP-Adresse mit einem zuvor markierten Angriff übereinstimmte, konnte ein Analyst sofort benachrichtigt werden (normalerweise über sein SIEM-Tool).
Diese grundlegende Form der Ereignisanalyse bot jedoch im Grunde noch keine Antwort auf Zero-Day-Angriffe oder neuartige Angriffe. Darüber hinaus standen die Analysten vor einer noch größeren Herausforderung: Sicherheitsereignisse wurden viel schneller generiert, als sie verarbeitet werden konnten.
Sie sind (wahrscheinlich) bereits mit automatisierter Analyse vertraut
Zwar lassen sich mit anomaliebasierter Verhaltensanalyse Angriffe vorhersagen und somit verhindern, doch kann es dabei auch zu Fehlalarmen kommen und die Arbeitsabläufe bei der Reaktion auf Vorfälle überladen – und genau hier kommt es heute auf der letzten Ebene der Sicherheitsautomatisierung zu den größten Veränderungen.
Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle
Die letzten beiden Schritte – Datenerfassung und -analyse – führen beide zu einem Ergebnis: einer Reaktion auf Vorfälle.
Bei einer Reaktion auf Vorfälle, die auf einem grundlegenden Automatisierungsgrad beruht, muss der Analyst den Netzwerkzugriff manuell deaktivieren, wenn er mit Malware infizierte Geräte unter Quarantäne stellt, neue Software-Patches aus der Ferne installieren und Passwörter und Benutzernamen für Benutzer zurücksetzen, deren Konten möglicherweise gehackt wurden. Sie werden vielleicht feststellen, dass diese Maßnahmen in erster Linie reaktiver Natur sind – dies ist das Ergebnis des Schneckentempos manueller Eingriffe.
Auf dem mittleren Level der Automatisierung von Incident Response basiert diese Lösung auf Verhaltensanalysen und reagiert entsprechend – oft indem verdächtigen Benutzern automatisch der Zugriff auf kritische Ressourcen verweigert wird oder der richtige Analyst entsprechend seinem Fachgebiet benachrichtigt wird. Playbooks ermöglichen es Sicherheitsteams, die volle Kontrolle über automatische Reaktionen zu behalten, sodass ein KI-gestütztes Tool die wiederholbaren Routineaufgaben der alltäglichen Cybersicherheit hervorragend ausführen kann.
Dieser Grad der Vorfallautomatisierung ist jedoch sehr anfällig für ein Problem: Falschmeldungen. Diese können einem Benutzer oder Gerät fälschlicherweise Beschränkungen auferlegen, was die Produktivität stark beeinträchtigt. Unternehmen mit ausgereiften Vorfallreaktions-Pipelines arbeiten bereits an hochpräzisen Vorfallreaktionsprozessen: durch Hyperautomatisierung.
Wie die Hyperautomatisierung von Stellar Cyber die Reaktion auf Vorfälle verändert
In der Einleitung haben wir erläutert, dass Hyperautomatisierung der Prozess des Aufbaus mehrerer Automatisierungsebenen ist, um das bestmögliche Geschäftsergebnis zu erzielen. In ausgereiften Sicherheits-Stacks kombiniert Hyperautomatisierung die detaillierte, musterbasierte Analyse von Machine-Learning-Algorithmen mit der Kontextualisierung von Vorfällen.
Graph ML von Stellar Cyber kann die Zusammenhänge zwischen einzelnen Anomaliemeldungen abbilden und daraus Fälle zusammenfassen: Tausende von Meldungen werden in die wenigen hundert tatsächlichen Ereignisse umgewandelt, zu denen sie gehören können. Jeder Fall wird dann automatisch entsprechend den individuellen Merkmalen der einzelnen Meldungen angereichert und priorisiert. Analysten erhalten schließlich einen zentralen Anhaltspunkt – ein Dashboard, das sämtliche Verhaltensweisen, Schwachstellen und Geräte ihres Unternehmens in optimierten Fällen zusammenfasst.
Wenn Ihr Unternehmen noch nicht den höchsten Automatisierungsgrad erreicht hat, machen Sie sich keine Sorgen – es ist normal, dass die Automatisierungsreife sporadisch voranschreitet, da die Tools alle paar Jahre aktualisiert werden. Wenn Sie neugierig sind, warum Stellar Cyber die kostengünstigste Open-XDR-Plattform auf dem Markt bietet, Fordern Sie noch heute eine Demo an.
