Autonomes SOC: Der Weg zu intelligenteren Sicherheitsoperationen
- Die zentralen Thesen:
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Welche Lösungen bietet Autonomous SOC?
Es befasst sich mit kritischen Herausforderungen bei Sicherheitsoperationen wie Alarmmüdigkeit, fragmentierter Sichtbarkeit und begrenztem Fachkräftebestand. -
Was sind die Kernfunktionen von Autonomous SOC?
Es integriert automatisierte Erkennung, Untersuchung und Reaktion mithilfe von KI und Verhaltensanalysen. -
Welchen Einfluss hat Autonomous SOC auf die Reaktionszeit?
Es reduziert die mittlere Zeit bis zur Erkennung (MTTD) und Reaktion (MTTR) erheblich und verbessert so die Betriebseffizienz. -
Welche Arten von Tools sind in einem autonomen SOC vereint?
SIEM, SOAR, UEBA, NDR und Threat-Intelligence-Systeme arbeiten in einer integrierten Lösung zusammen. -
Wer profitiert am meisten von Autonomous SOC?
Unternehmen und MSSPs mit begrenzten Ressourcen benötigen hocheffiziente und reibungslose Sicherheitsabläufe. -
Wie unterstützt Stellar Cyber Autonomous SOC?
Die Open XDR-Plattform verbindet über 300 Tools und zentralisiert die Sichtbarkeit und Automatisierung der gesamten Infrastruktur.
Das autonome Security Operations Center (SOC) existiert bereits: Während verschiedene Organisationen daran arbeiten, die Reife ihres SOC und die Effizienz ihrer Teams zu steigern, ist der nächste Schritt hin zu einer höheren KI-Effizienz mitunter schwer zu erkennen und schwer vertrauenswürdig.
In diesem Artikel werden die wichtigsten Phasen der SOC-Automatisierungsreife, die auf dem Weg dorthin auftretenden Herausforderungen und die erforderliche Partnerschaft zwischen KI- und SOC-Analysten beschrieben, um den Weg zu wirklich autonomen Sicherheitsoperationen zu ebnen.
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Wie KI und Automatisierung den Weg zum autonomen SOC ebnen
Ein SOC ist das schlagende Herz der Cybersicherheit von Unternehmen: Über die verschiedenen Ebenen von Incident Respondern und Managern hinweg erkennen, analysieren und reagieren SOCs auf Cybersicherheitsereignisse, indem sie eine Kombination aus qualifiziertem Personal, klar definierten Prozessen und fortschrittlichen Technologien nutzen.
Moderne Sicherheitsteams haben mit einer wachsenden Zahl von Herausforderungen zu kämpfen. Diese reichen von immer raffinierteren Cyberangriffen bis hin zu überwältigenden Mengen an Alarmen, die immer größere Angriffsflächen abdecken. Zusammen betrachtet, führen diese Auswirkungen dazu, dass die Effizienz der Cybersicherheitsexperten nachlässt und ihr Arbeitsaufwand drastisch ansteigt.
Das Ergebnis ist ein anhaltender Mangel an Talenten. Diese Faktoren machen es für SOC-Teams schwieriger denn je, Bedrohungen effektiv zu bewerten, zu untersuchen und darauf zu reagieren. Infolgedessen werden kritische Aufgaben wie proaktives Posture Management und Bedrohungssuche oft vernachlässigt, da sie viel Zeit, Fachwissen und eine hohe finanzielle Unterstützung erfordern. In diesem Umfeld wird das KI-gesteuerte SOC zu einem immer beliebteren Meilenstein.
Während Organisationen den Weg zum autonomen SOC gehen, verbessern sich ihre Fähigkeiten zur Bedrohungserkennung. KI-Engines können Protokolle und Geräteverhalten analysieren, die mit bisher eindimensionalen Warnmeldungen verknüpft sind, die Arbeitsabläufe von Analysten können klarer priorisiert werden und Sicherheitsoperationen können auf weitaus größere Kapazitäten als je zuvor skaliert werden. Auf dem Höhepunkt des SOC-Reifemodells können Organisationen Sichtbarkeits- und Reaktionsmöglichkeiten nutzen, die weit über die Mitarbeiterzahl ihres Teams hinausgehen.
Wichtige Vorteile in verschiedenen Phasen der SOC-Automatisierung
#1. Manuelles SOC
Es gibt heute nicht mehr viele SOCs, die ausschließlich auf manuelle Prozesse setzen: Die Verbreitung fortschrittlicherer Sicherheitstools hat dazu geführt, dass durchschnittliche SOCs viel stärker in die Automatisierungspipeline eingebunden sind. Diese Abhängigkeit von manuellen Eingriffen kann jedoch bei einigen Sicherheitsvorgängen wie Patch-Management und Bedrohungssuche immer noch vorhanden sein. Dies ist immens zeitaufwändig und erfordert eine große Anzahl an Mitarbeitern, um anspruchsvolle Arbeitsabläufe abzuwickeln.
#2. Regelbasiertes SOC
#3. KI-vereinheitlichtes SOC
KI-vereinheitlichte Funktionen entwickeln Runbooks zu Playbooks oder automatisierten Workflows. KI-vereinheitlichte SOCs fügen eine zusätzliche Analyseebene über alle in Phase 2 stattfindenden Protokollkorrelationen hinzu. Dadurch wird die Korrelation von Protokollen zu Alarmkorrelationen verschoben – wodurch ein Teil der Zeit entfällt, die normalerweise für die Clusterung von Alarmen benötigt wird.
Anforderungen, und ermöglicht dem Team somit, schneller auf echte IoCs zu reagieren.
SOAR ist ein häufig verwendetes Tool in AI-Unified SOCs: Es bietet dem SOC eine Konsole, die die Echtzeitaktivität der segmentierten Sicherheitssoftware eines Unternehmens wie SIEM, EDR und Firewalls integriert. Diese Zusammenarbeit ist nicht nur sichtbar: Um AI-vereinheitlicht zu sein, vergleicht SOAR automatisch die Warnmeldungen und Daten, die zwischen diesen unterschiedlichen Tools ausgetauscht werden. Sie können Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) nutzen, um Daten zwischen relevanten Quellen zu übertragen.
Anhand all dieser Daten kann eine SOAR-Plattform eine Warnung von einem Tool – beispielsweise einer Endpoint Detection and Response (EDR)-Lösung – aufnehmen und beginnen, die Ergebnisse anderer Tools zu verknüpfen. Beispielsweise hat EDR möglicherweise eine ungewöhnliche Hintergrundanwendung identifiziert, die auf einem Gerät ausgeführt wird. SOAR kann die fragliche Anwendung mit relevanten Protokollen in anderen Tools vergleichen, beispielsweise mit Bedrohungsinformationen und Firewalls. Anhand dieser zusätzlichen Daten kann die Analyse-Engine von SOAR dann die Rechtmäßigkeit der EDR-Warnung beurteilen.
Beachten Sie, dass SOAR selbst keine vollständige KI ist: Es ist immer noch auf eine Vielzahl von Playbooks angewiesen, um reagieren zu können. Die Entwicklung dieser SOAR-Playbooks erfordert ein gründliches Verständnis jedes Sicherheitsvorgangs und dessen, wie potenzielle Bedrohungen aussehen könnten. Jedes Playbook wird erstellt, indem sich wiederholende Aufgaben identifiziert und dann klare Metriken zur Bewertung der Leistung des Playbooks festgelegt werden, z. B. Reaktionszeiten und die Rate falscher Positivmeldungen. Dies spart viel Zeit im Incident-Response-Prozess – sobald alles eingerichtet und einsatzbereit ist.
#4. KI-gestütztes menschliches SOC
In dieser Phase werden die Automatisierungsfunktionen von der Alarmkorrelation zur teilweisen automatischen Triage erweitert. Triage ist der Prozess, mit dem auf Alarme reagiert wird – und bis zu dieser Phase wurden alle Triage-Schritte manuell definiert. Anstatt eines Auslösers für festgelegte Playbooks profitiert das KI-gestützte SOC von der Untersuchung jedes Alarms als einzelner Datenpunkt; und ihre Reaktion auf Vorfälle kombiniert automatisierte Vorschläge mit Analysteneingaben.
Die spezifischen Anforderungen jedes Untersuchungsprozesses werden durch die von der Organisation analysierten eigenen Daten festgelegt: Mit einer Basislinie für Netzwerkzugriff, Datenfreigabe und Endpunktverhalten kann die KI Abweichungen von dieser Norm erkennen – neben der Überwachung bekannter IoCs, die mit verbundenen Bedrohungsinformationsdatenbanken übereinstimmen. Am wichtigsten für diese Phase sind jedoch die ergriffenen Reaktionen: Sobald eine Warnung mit einem echten Angriffspfad verknüpft ist, kann die KI-Engine über die Sicherheitstools reagieren, um einen Angreifer abzuschneiden. Während dieses Prozesses erstellt und priorisiert sie Warnungen und leitet sie an die richtige Ebene von SOC-Spezialisten weiter. Sie verknüpft jede Warnung mit konsistenten, gut dokumentierten Zusammenfassungen und Ergebnissen, die die menschliche Komponente schnell auf den neuesten Stand bringen.
Zu den Tools für diese und die letzte Phase der Automatisierung gehören Stellar Cybers automatisierte SecOps-Plattform: Es gibt menschlichen SOC-Experten die Möglichkeit, die Triage schnell zu automatisieren, während menschliche Analysten die endgültigen Entscheidungen zur Behebung treffen. Um dies zu unterstützen, werden diese Funktionen und die zugrunde liegenden Informationen über eine zentrale Plattform zugänglich gemacht.
#5. Mensch-erweitertes KI-SOC
In dieser letzten Phase der AI-SOC-Integration werden die Fähigkeiten der KI von der Vorfallerkennung und -reaktion auf breitere und fachspezifischere Bereiche ausgeweitet.
Detaillierte forensische Untersuchungen sind beispielsweise ein Bereich, in dem KI-gesteuerte SOCs ihre von Menschen gesteuerten Gegenstücke übertreffen können. Ausgehend von einem bekannten Sicherheitsvorfall kann eine zentrale KI-Engine relevante IOCs extrahieren und sie in wahrscheinliche Angriffsketten neu zusammensetzen – vom ersten Eindringen über die laterale Bewegung bis hin zur Bereitstellung von Malware oder Datenexfiltration. Diese IOCs können intern verbleiben oder zur Verbesserung der Erkennungsfunktionen eines zentralen Informationsaustausch- und Analysezentrums (ISACs) verwendet werden. Neben der Identifizierung der Methoden und letztendlichen Ziele der Angreifer kann dieser Fokus auf gemeinsam genutztes Wissen einem KI-gesteuerten SOC auch ermöglichen, die potenziellen Täter eines Angriffs zu identifizieren, insbesondere wenn deren Taktiken und Techniken mit denen bekannter Gruppen übereinstimmen.
Auch die Vorfallkommunikation kann in dieser Phase von Vorteil sein: Das Wachstum nischenspezifischer Large Language Models (LLMs) ermöglicht es SOC-Leitern, das Kernproblem schnell zu kommunizieren, da die zentrale autonome SOC-Plattform den hochkomplexen Angriff in eine verständlichere Sprache komprimiert. Auf diese Weise bietet Stellars Copilot AI Unterstützung bei komplexen Untersuchungen. Integrierte LLMs ermöglichen es Unternehmen auch, betroffene Kunden schnell zu informieren – und SOC-Analysten können sich auf KI-gesteuerte Abhilfemaßnahmen konzentrieren.
Abgesehen von der Forensik kann die vollständige SOC-Automatisierung die Lücken in den aktuellen Sicherheitskontrollen proaktiv und automatisch identifizieren. Dies könnte eine vollständig automatisierte Bedrohungserkennung, Patching, Korrektur von Firewall-Schwachstellen sein, die während Datei-Sandboxing; oder die Integration in die CI/CD-Pipeline, um die interne Bereitstellung anfälliger Codes von vornherein zu verhindern.
SOC-Herausforderungen auf der Reise
Datenintegration
Die Verbindung unterschiedlicher Tools und Systeme zu einer einheitlichen Plattform kann eine der ersten Hürden bei der SOC-Automatisierung sein. Und es ist nicht einmal so einfach wie das Teilen von Daten zwischen verschiedenen Tools; ein autonomes SOC benötigt eine erweiterbare Sicherheitsarchitektur – eine, die sich nahtlos in den gesamten Sicherheits-Stack integrieren lässt und Daten in jedem Format aufnehmen, konsolidieren und transformieren kann.
Gleichzeitig müssen nicht nur sämtliche Sicherheits-, Geräte- und Netzwerkdaten die zentrale KI-Engine erreichen: Sie muss auch die eigenen Korrektur- und Untersuchungsbemühungen der Analysten unterstützen, wozu eine zentralisierte Plattform und eine Tool-übergreifende Benutzeroberfläche unabdingbar sind.
Kultureller Widerstand
Die Anpassung an die Automatisierung kann erhebliche Änderungen in den Arbeitsabläufen des Teams erfordern. Wenn ein SOC beispielsweise daran gewöhnt ist, seine eigenen Firewall- und SIEM-Regeln manuell zu verwalten, sträubt es sich möglicherweise gegen die durch die Automatisierung bedingten Änderungen. Aus diesem Grund ist ein inkrementeller Prozess oft am besten – ein Sprung von Phase 1 zu 5 innerhalb eines Jahres würde wahrscheinlich zu große Störungen bedeuten.
Es gibt auch ein gewisses Maß an Angst, mit der man sich auseinandersetzen muss: Da die Automatisierung nun alle drei Ebenen der Fähigkeiten von SOC-Analysten nachbilden kann, gibt es berechtigte Bedenken, dass menschliches Engagement nicht mehr als notwendig erachtet wird. Die Wahrheit ist jedoch weit gefehlt: Das menschliche SOC-Team ist die beste Quelle für reales Verständnis und Informationen über die eigene Architektur und Schwachstellen einer Organisation. Ihre aktuellen Herausforderungen müssen die KI-gesteuerte Sicherheitsintegration in jedem SOC vorantreiben; ihre Unterstützung wird auch in voll entwickelten Setups von entscheidender Bedeutung bleiben, da sie an der Spitze der korrigierenden und ethischen Entscheidungsfindung einer KI stehen.
Fähigkeiten- und Budgetbeschränkungen
Bei der Implementierung von KI ist es wichtig, fachspezifisches Fachwissen in den Bereichen KI, Automatisierung und erweiterte Bedrohungserkennung zu nutzen. Dieser spezielle Mix aus Fähigkeiten ist jedoch schwer zu finden – und es ist teuer, ihn an Bord zu holen. Selbst die neuesten SecOps-Analysten können 50 US-Dollar pro Jahr kosten, und entsprechend ausgebildete KI-Spezialisten sind um ein Vielfaches teurer. Dies ist eng mit einer weiteren Herausforderung verknüpft: dem Budget.
SOCs waren früher auf die umsatzstärksten Unternehmen beschränkt; kleinere Organisationen verließen sich auf Managed Security Service Provider (MSSPs), um die Kosten der Cybersicherheit gegen das Angriffsrisiko abzuwägen. Das bedeutet, dass die Kosten immer noch eine der größten Hürden bei der Implementierung von KI darstellen, insbesondere angesichts des Zeit- und Kostenaufwands, den manuelle Prozesse mit sich bringen können.
Wie Stellar Cyber die Hindernisse für ein autonomes SOC beseitigt
Eine offene, einheitliche Plattform
KI-gesteuerte Sicherheit erfordert einen umfassenden, kontinuierlichen Zugriff auf Daten. Einige Anbieter sperren diesen Zugriff hinter den Sprossen ihrer eigenen Tools. Stellar Cyber hingegen platziert Offene Integration ist der Kern der Tool-Philosophie. Eine API-gesteuerte Architektur ermöglicht es Stellar Cyber, Daten aus jeder Quelle und jedem Sicherheitstool aufzunehmen – und ermöglicht es der KI-Engine darüber hinaus, Vorfälle über dieselben bidirektionalen Verbindungen zu beheben.
Die gesamte Sicherheitsumgebung der Organisation wird dann auf einer einzigen Plattform vereint. Dadurch stehen alle AI SOC-Operationen den entsprechenden Analysten zur Verfügung. Es kombiniert die Analyse- und Abhilfemaßnahmen von SIEM, NDR und XDR und vereinfacht so den Tech-Stack eines SOC weiter. Da Stellar eine Vielzahl verschiedener Frameworks in dieses breite Spektrum an Reaktionsmöglichkeiten einbetten kann, dient das Dashboard auch dazu, die Schritte jeder automatisierten Reaktion detailliert darzustellen.
Eine mehrschichtige KI
Erkennungs-KI
Korrelations-KI
Antwort-KI
Multi-Tenancy für MSSPs
Stellar Cyber unterstützt dies, indem es seine Funktionen mehreren Mandanten zur Verfügung stellt und dabei die Datentrennung aufrechterhält. Die Verhinderung dieser Vermischung ist entscheidend für die Gewährleistung der Back-End-Sicherheit und bietet hochqualifizierten Analysten gleichzeitig die Tools und die Sichtbarkeit der Stellar Cyber-Plattform.
Skalierbarkeit für schlanke Teams
Ob bei einem MSSP oder in der Organisation selbst: Bei der Aktivierung von KI muss der Schwerpunkt auf kosteneffizienten, skalierbaren Sicherheitsoperationen liegen. Dank seiner beiden Kernkomponenten: automatisierte Bedrohungssuche und zugängliche Entscheidungsfindung ermöglicht Stellar Cyber schlanken Teams, das gleiche Maß an Schutz zu erreichen wie größeren manuellen Teams.
Während Stellar Cyber die Echtzeitdaten innerhalb einer Organisation sammelt und analysiert, fasst es alle möglichen Sicherheitsversehen in seiner Bedrohungssuchbibliothek zusammen. Diese Übersicht zeigt die verschiedenen Alarmtypen und die Anzahl der erkannten Alarme. Diese können manuell mit laufenden Fällen verknüpft oder einzeln behandelt werden. Für eine andere Ansicht sortiert der Asset-Analyseprozess von Stellar Cyber schnell die Assets mit dem höchsten Risiko zusammen mit ihren Standorten und verbundenen Fällen und bietet Analysten so ein Bild mit höherer Auflösung für jeden potenziellen Fehler.
Automatisiertes SOC sollte nicht auf Kosten des Teams erfolgen. Stellar Cyber übersetzt jede automatisierte Entscheidung entsprechend dem entsprechenden Framework, das es verwendet, um dorthin zu gelangen. Beispielsweise richtet es sich nicht nur nach MITRE, sondern teilt auch mit, wie jede Triage-Entscheidung mit diesem Framework übereinstimmt. Dadurch bleibt der Triage-Prozess auch bei der Verarbeitung komplexer Angriffe zugänglich.
Steigern Sie die Effizienz Ihres SOC mit Stellar Cyber
Das Ergebnis der KI-Aktivierung von Stellar Cyber ist eine zugängliche Plattform, die das Vertrauen eines SOC-Analysten in seine eigenen Prozesse stärkt – und sowohl menschliche als auch KI-Fähigkeiten verbessert. Dieser menschenorientierte Ansatz ist auch der Grund, warum Stellar Cyber seine Plattform als Einzellizenz anbietet. Dies umfasst alle offenen SecOps-Funktionen – speziell entwickelt, um die Effizienz der eigenen Expertise jedes SOC-Mitglieds zu steigern. Um Stellar Cyber selbst zu erkunden, Demo anfordern mit einem unserer erfahrenen Teammitglieder.
