SecOps-Automatisierung: Anwendungsfälle und wie Sie die wichtigsten Herausforderungen bewältigen
Erfahren Sie, was SecOps-Automatisierung ist, welche verschiedenen Anwendungsfälle es dafür gibt und wie Stellar Cyber Unternehmen dabei helfen kann, die wichtigsten Herausforderungen der SecOps-Automatisierung zu meistern.
Security Operations (SecOps) hat einen Wendepunkt erreicht: Die Tools, die zum Schutz von Unternehmen eingesetzt werden, sind zahlreich, überlappen sich und sind hochgradig granular. Analysten arbeiten mit Hochdruck daran, die entdeckten Probleme zu identifizieren und zu vergleichen. Dennoch schlüpfen immer wieder Angreifer durch diese Lücken.
Die Automatisierung von Sicherheitsoperationen verspricht eine Reform der Art und Weise, wie SecOps mit den heutigen endlosen Sicherheitsdaten interagiert – und bietet verbesserte Bedrohungserkennung und Compliance. Dieser Leitfaden untersucht die zahlreichen verfügbaren Automatisierungsformen – von der SIEM-Automatisierung der nächsten Generation bis hin zu vollautomatischen Reaktions-Playbooks. Dabei werden die wichtigsten Herausforderungen neuer Automatisierungsprojekte beleuchtet.
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Was ist SecOps-Automatisierung?
Cybersicherheit ist ein Bereich, der sich ständig verändert: Sogar die Existenz von SecOps ist eine Folge der Entwicklung dieses Bereichs weg von stark isolierten Teams. Da SecOps IT und Cybersicherheit in einem stärker zusammenhängenden Team zusammengeführt hat, konnten Unternehmen von schnelleren und effizienteren Prozessen profitieren. Die SecOps-Automatisierung baut auf diesem Fortschritt auf, indem sie die Arbeitsabläufe der Mitarbeiter im gesamten SecOps-Spektrum rationalisiert.
Um zu verdeutlichen, wie Automatisierung einen spürbaren Unterschied machen kann, wollen wir uns die fünf Schlüsselrollen von SecOps-Teams genauer ansehen. Diese sind:
- Einsatzleiter: Diese Rolle ist für die Überwachung und Konfiguration der Sicherheitstools sowie für die Priorisierung der von den Tools identifizierten Vorfälle verantwortlich.
- Sicherheitsermittler: Im Falle eines Vorfalls identifiziert diese Rolle die betroffenen Geräte und Systeme, führt eine Bedrohungsanalyse durch und setzt Strategien zur Risikominderung ein.
- Fortgeschrittener Sicherheitsanalyst: Wie ein Sicherheitsermittler für unbekannte Bedrohungen kann sich diese Rolle manchmal auf die Entdeckung neuer Bedrohungen konzentrieren. Aus Managementsicht haben sie einen erheblichen Einfluss auf die Integrität von Programmen von Anbietern und Drittanbietern und können dabei helfen, etwaige Mängel in den Tools und Verfahren des SOC zu identifizieren.
- SOC-Leiter: Die direkte Aufsicht über das SOC obliegt dem Manager: Er ist die Schnittstelle zwischen dem Sicherheitsteam und den übergeordneten Unternehmensleitern. Er ist mit jeder einzelnen Rolle vertraut und kann das Team zu mehr Effizienz und Zusammenarbeit anleiten.
- Sicherheitsingenieur/-architekt: Diese Rolle konzentriert sich auf die Implementierung, Bereitstellung und Wartung der Sicherheitstools einer Organisation. Da sie die gesamte Sicherheitsarchitektur verwalten, definieren sie, welche Funktionen und Sichtbarkeit das Team bewältigen kann.
Wenn die Rollen definiert sind, ist es einfacher zu erkennen, wie Automatisierung so große Vorteile für den SecOps-Bereich verspricht. Die stärker fokussierten Rollen – wie Incident Responder – haben bereits massiv von Tools wie Security Information and Event Management (SIEM) profitiert. SIEM-Tools sammeln und normalisieren automatisch die Protokolldateien, die von jedem mit dem Netzwerk verbundenen Gerät generiert werden.
Die Bedeutung automatisierter Analysen
Analyse-Engines sind einzigartig gut positioniert, um diese Daten – und noch mehr – zu verarbeiten. Bedenken Sie, dass ein großer Teil der Aufgaben von Incident Respondern darin besteht, Warnmeldungen und Daten, die von verschiedenen Tools generiert werden, miteinander zu vergleichen. Automatisierungstools wie Security Orchestration Analysis and Response (SOAR) bieten eine Möglichkeit, Daten aus mehreren Quellen wie SIEM, Firewalls und Endpoint-Protection-Lösungen zu vergleichen und alle diese Daten auf einer einzigen zentralen Plattform zusammenzuführen. Dies bietet eine einheitliche Ansicht der Bedrohungen, die für Incident Responder geringfügig schneller zu durchsehen ist – und für KI-Analyse-Engines viel schneller zu verarbeiten ist. Auf diese Weise ist die Automatisierung von Security Operations im Wesentlichen stapelbar – von der Datenerfassung und -normalisierung bis hin zur Warnmeldungsanalyse und -reaktion – die durchschnittliche Reaktionszeit liegt eher im Minuten- als im Monatebereich.
Wenn beispielsweise ein automatisierungsfähiges SIEM-Tool eine Abweichung in der Art und Weise feststellt, wie ein Benutzer mit hochsensiblen Ressourcen interagiert, kann ein Playbook die KI anweisen, andere Informationsströme zu bewerten, wie etwa aktuelle Anmeldedaten und mit welchen Webseiten das Gerät kürzlich interagiert hat. All dies kann verwendet werden, um eine Bedrohung zu verifizieren, und – wenn die gesammelten Details im Posteingang eines Incident Responders ankommen – wird die manuelle Reaktion des Sicherheitsermittlers beschleunigt.
Die moderne SecOps-Automatisierung erfordert von den Einsatzkräften immer noch, dass sie auswählen, welche Maßnahmen sie als Reaktion auf bestimmte Bedrohungen ergreifen: Dies wird durch Playbooks erreicht. Mit dem richtigen Playbook kann verhindert werden, dass ein verdächtiger Benutzer hochriskantes Material herunterlädt oder auf sensible Netzwerke zugreift. Indem sie die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen verringern, beschleunigen Automatisierungstools wie SOAR nicht nur die Effizienz und Reaktionszeiten von SecOps, sondern geben den Teams auch die Möglichkeit, sich auf strategische Initiativen und komplexe Bedrohungen zu konzentrieren.
Anwendungsfälle für SecOps-Automatisierung
Bedrohungserkennung und -reaktion
Die Bedrohungserkennung war schon immer eine der zeitaufwändigsten Aufgaben für SOC-Teams: Angesichts der Notwendigkeit einer umfassenden Transparenz wurden im Laufe eines Jahrzehnts der Fortschritte in der Cybersicherheit hypergranulare Überwachungsplattformen wie SIEM-Tools entwickelt. Das immer größer werdende Volumen und die Komplexität der Sicherheitsdaten führten jedoch zu einer stärkeren Belastung der vorgelagerten Systeme – wie etwa der Incident Responder.
Da herkömmliche, manuelle Methoden zur Überwachung und Analyse von Sicherheitsereignissen mit der Geschwindigkeit und dem Umfang, die moderne Unternehmen benötigen, kaum Schritt halten können, ist die Automatisierung einer der Anwendungsfälle mit dem höchsten ROI. Durch die Integration in das vorhandene SIEM-Tool kann die Automatisierung größere Datenmengen viel schneller verarbeiten als Menschen.
Der Schlüssel zum Erfolg der Automatisierung der Bedrohungserkennung ist die analytische Engine, auf der sie basiert. Die meisten SOAR-Anbieter verwenden eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen: Beim ersten wird das Modell explizit anhand gekennzeichneter Datensätze bekannter Bedrohungen trainiert. Auf diese Weise können sie eine Datenbank mit Bedrohungsmustern erstellen, die dann auf die realen Daten angewendet werden können, die von einem Unternehmen eingehen. Beim unüberwachten Lernen hingegen werden Modelle verwendet, die im Wesentlichen darauf trainiert sind, „normale“ Netzwerk- und Endpunktaktivitäten zu verstehen. Wenn eine Abweichung davon erkannt wird, kann sie klassifiziert werden – unüberwachte Modelle können sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern, da ihre Ausgabe „Bedrohungen“ als richtig oder falsch beurteilt wird.
Stellar Cybers mehrstufige KI kombiniert ein hybrides Lernmodell mit GraphML, das alle Ereignisse korreliert, die in den Netzwerken Ihres Unternehmens auftreten. Dadurch können alle Angriffe entdeckt werden, auch die komplexen, die über mehrere unterschiedliche Systeme verteilt sind. Durch den Einsatz eines Hybridmodells können Unternehmen mit dem ersteren Modell loslegen, während sich das letztere im Laufe der Zeit an die eigenen Netzwerkkonturen des Unternehmens anpasst.
Vorfallreaktion
In herkömmlichen manuellen Arbeitsabläufen erfordern Aufgaben wie die Priorisierung von Warnmeldungen, die Datenerfassung und die Ausführung einer Reaktion oft viel Zeit und Arbeitsaufwand. Da SOAR-Tools die gesamte Bandbreite der Sicherheitstools eines Unternehmens abdecken, können sie die Reaktion auf Vorfälle automatisieren. Dies bedeutet, dass die Reaktion auf eine Bedrohung direkt am Endpunkt erfolgen kann, von dem sie ausgeht.
E-Mails beispielsweise waren schon immer eine erhebliche Bedrohungsquelle. Wenn das SecOps-Team mit einer Phishing-E-Mail konfrontiert wird, bemerkt es normalerweise erst dann ein Fehlverhalten, wenn der Benutzer darauf hereingefallen ist und das Gerät versucht hat, die verdächtige URL zu laden. Schlimmer noch: Ein zentrales SIEM-Tool registriert eine Phishing-Site möglicherweise nicht einmal – insbesondere, wenn es heimlich eingegebene Anmeldeinformationen stiehlt. SOAR-Tools können sofort an mehreren Fronten reagieren: Auf Netzwerkebene können sie anhand der IP-Reputation der Firewall erkennen, dass die Phishing-Site verdächtig ist. Auf Endpunktebene können sie Natural Language Processing einsetzen, um die grammatikalischen Warnzeichen einer Phishing-Nachricht zu kennzeichnen. Beides ermöglicht Maßnahmen: Zunächst wird dem Benutzer der Zugriff auf die gefälschte Anmeldeseite verweigert, und dann wird die E-Mail gekennzeichnet und zur Analyse an das SecOps-Team weitergeleitet.
Die SOAR-Automatisierung automatisiert nicht nur die Vorfallreaktionsfunktionen von SecOps, sondern dezentralisiert auch seine Just-in-Time-Funktionen, sodass SecOps auch Remote-Endpunkte sichern kann.
Compliance Management
SecOps kann das Compliance-Management auf verschiedene Weise automatisieren: von grundlegenden Protokollverwaltungsaufgaben bis hin zu Aspekten des Bedrohungsmanagements auf höherer Ebene.
Durch die Zentralisierung und Aggregation von Protokollen, Systemkonfigurationen und Vorfalldetails ermöglichen SOAR-Plattformen eine umfassende Datenhaltung. Dies ist zwar grundlegend, aber dennoch von entscheidender Bedeutung: Sowohl Artikel 30 der DSGVO als auch ISO 27001 verlangen ausdrücklich, dass Protokollaufzeichnungen, Berichte und Dokumentationen auf dem neuesten Stand sind. Durch die automatische Zentralisierung und Speicherung dieser Daten kann SOAR den Verwaltungsaufwand für SecOps-Teams erheblich reduzieren.
Der Druck zur Rechenschaftspflicht in modernen Compliance-Frameworks endet nicht bei einer klaren und zentralen Datenhaltung: Es muss auch nachgewiesen werden, dass rollenbasierte Zugriffskontrollen eingehalten werden. SOAR stellt sicher, dass nur autorisiertes Personal bestimmte Aufgaben ausführen kann, da es mit Identitäts- und Zugriffsverwaltungs-Kontrollen (IAM) implementiert wird. SOAR geht dabei jedoch über die einfache Überprüfung von Anmeldeinformationen hinaus und berücksichtigt alle Datenströme, bevor einem Benutzer oder Gerät Zugriff gewährt wird. Standort, Zeitraum, OTP-Erfolg, angeforderte Ressourcen; sie alle können bei der Autorisierung eine Rolle spielen, ohne den legitimen Endbenutzer zu beeinträchtigen.
Schwachstellenmanagement
Automatisiertes Patchmanagement vereinfacht den sonst mühsamen Prozess der Überwachung und manuellen Anwendung von Patches. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können Unternehmen Schwachstellen schneller und effizienter beheben und so sicherstellen, dass kritische Systeme sicher bleiben.
Die Integration einer SOAR-Plattform in das Konfigurationsmanagementsystem Ihres Unternehmens vereinfacht die ständigen Anforderungen des Patchmanagements. Die Automatisierung des Schwachstellenmanagements kann den Status verschiedener Systemversionen kontinuierlich überwachen und Abweichungen von der genehmigten Sicherheitsbasislinie identifizieren. Wenn ein fehlender Patch erkannt wird, kann die SOAR-Plattform einen automatisierten Korrekturprozess einleiten, um den Patch anzuwenden. Anschließend führt sie eine unabhängige Überprüfung durch, um zu bestätigen, dass der Patch erfolgreich implementiert wurde. Sollte der Patchprozess erfolglos sein oder bestimmte Systeme aus betrieblichen Gründen vom automatisierten Patchmanagement ausgeschlossen sein, kennzeichnet die SOAR-Plattform diese Probleme zur manuellen Überprüfung. Dies bedeutet, dass keine Schwachstellen übersehen werden.
Benutzerverhaltensanalyse (UBA)
UBA ist das Herzstück der SOAR-Funktionalität. Dies wird dadurch ermöglicht, dass SOAR-Plattformen Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen aggregieren, darunter Endpunkterkennungssysteme, Zugriffsprotokolle und Netzwerkverkehrsmonitore. Zusammengenommen stellt jeder Datenpunkt eine Aktion oder Entscheidung dar, die von einem Endbenutzer getroffen wird. UBA-Tools ermöglichen es SOAR, diese Daten zu analysieren und Verhaltensgrundlinien für jeden Benutzer oder jede Entität festzulegen. Beispielsweise werden die typischen Arbeitszeiten, die Gerätenutzung oder die Datenzugriffsmuster eines Benutzers im Laufe der Zeit aufgezeichnet. Wenn Abweichungen auftreten – etwa der Zugriff auf vertrauliche Dateien zu ungewöhnlichen Zeiten oder ein Gerät, das abnormale Netzwerkverbindungen initiiert –, kennzeichnet die SOAR-Plattform diese als potenzielle Bedrohungen.
Sobald ein anomales Verhalten erkannt wird, automatisiert die SOAR-Plattform den Reaktionsprozess. Wenn UEBA beispielsweise verdächtige Aktivitäten erkennt, kann die Plattform vordefinierte Workflows initiieren, z. B. den Zugriff vorübergehend einschränken, Sicherheitsteams benachrichtigen oder eine Untersuchung der jüngsten Aktivitäten des Unternehmens einleiten. Diese Workflows gewährleisten schnelles Handeln und minimieren gleichzeitig die Unterbrechung legitimer Vorgänge.
Wie Stellar Cyber die wichtigsten Herausforderungen der SecOps-Automatisierung meistert
Obwohl die SecOps-Automatisierung enormes Wachstum verspricht, lohnt es sich, die größten Hürden zu ermitteln, mit denen Teams heute konfrontiert sind – und zu untersuchen, wie die Herausforderungen der SecOps-Automatisierung überwunden werden können.
Datenüberlastung
Die erste Frage bei jedem neuen Automatisierungsprojekt ist, wo man anfangen soll. In diesem Bereich kann die Datenmenge, die mit der SIEM-Datenüberlastung einhergeht, die Lage verwirren und die Beurteilung erschweren.
welches Automatisierungsprojekt den höchsten Ertrag bringen würde.
Um dies zu bekämpfen, Stellar Cybers KI-Engine nimmt all diese endlosen Sicherheitsdaten auf und wandelt sie in zwei primäre Datentypen um: Warnungen und Vorfallsfälle. Warnungen stellen bestimmte Fälle verdächtigen oder risikoreichen Verhaltens dar und dienen als grundlegende Elemente von Vorfallsfällen. Um sicherzustellen, dass all diese Kerndaten richtig bewertet werden, ordnet Stellar Cyber sie der XDR Kill Chain zu. Jede Warnung enthält eine klare, für Menschen lesbare Beschreibung der Aktivität und empfohlene Abhilfemaßnahmen.
Wenn es dabei bliebe, würden Analysten immer noch mit der schieren Datenmenge beschäftigt sein, die dann gesichtet werden muss. Die Engine von Stellar bekämpft dies, indem sie auch Warnmeldungen vergleicht. GraphML ermöglicht die Kategorisierung in Vorfälle, indem es Warnmeldungen und Ereignisse automatisch vergleicht und in eine kleinere Menge präziser, umsetzbarer Vorfälle gruppiert. Diese Funktion bietet Sicherheitsanalysten eine bessere Einsicht in Angriffspfade, deren Schwere und die Bereiche, die am meisten Anlass zur Sorge geben. Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, wie Automatisierung im kleinen Maßstab – das Analysieren und Zuordnen von Warnmeldungen – zu weiteren Effizienzgewinnen wie Deduplizierung führen kann.
Sobald alle Warnmeldungen in eine zentrale Analyse-Engine übertragen wurden, können SecOps von einer Vielzahl administrativer Automatisierungen profitieren: Durch Deduplizierung beispielsweise können redundante Warnmeldungen und Ereignisse identifiziert und eliminiert werden – dieser systematische Filterprozess reduziert das Rauschen erheblich.
Um die Herausforderung der Datenüberlastung zu bekämpfen, ist es am besten, am unteren Ende der SecOps-Kette anzufangen: Sehen Sie, welche Abschnitte der Workflows der Analysten am längsten dauern, und handeln Sie entsprechend. Für die meisten Organisationen, die neu in der SecOps-Automatisierung sind, sind dies die Prozesse zur Warnmeldungstriage und -analyse – daher der Fokus auf der Automatisierung der zentralisierten Datenanalyse.
Integrationskomplexität
Die Integration unterschiedlicher Sicherheitstools kann komplex sein, aber offene APIs und die Fähigkeit von SIEM, mehrere Protokollquellen zu integrieren, bieten eine Lösung.
Da die SecOps-Automatisierung auf Interkonnektivität angewiesen ist, kann die Integration mit jedem einzelnen anderen Sicherheitstool in Ihrem Stack eine erhebliche Einstiegshürde darstellen. Um dieses Problem zu lösen, sind zwei Schritte erforderlich: Asset-Erkennung und automatisierte Integration.
- Asset-Erkennung: Stellar Cyber automatisiert die Asset-Erkennung durch passives Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Endpoint Detection and Response Tools, Verzeichnisdienste, Cloud-Audit-Logs, Firewalls und Serversensoren. Diese Echtzeitaggregation identifiziert Assets wie IP- und MAC-Adressen, um sie ihren jeweiligen Hosts zuzuordnen. Das System aktualisiert diese Informationen kontinuierlich, wenn neue Daten in das Netzwerk gelangen. Durch die Automatisierung dieses Prozesses gewährleistet Stellar Cyber umfassende Transparenz im gesamten Netzwerk ohne manuelle Eingriffe.
- Automatisierte Integration: Stellar Cyber löst das Integrationsproblem über vorkonfigurierte APIs: Diese Konnektoren werden basierend auf den eigenen Zugriffsmethoden jeder Anwendung entwickelt. Sobald sie eingerichtet sind, holen sie aktiv Daten gemäß dem voreingestellten Zeitplan ab. Neben dem Sammeln von Daten aus externen Systemen können Konnektoren auch Reaktionsaktionen ausführen, z. B. den Datenverkehr einer Firewall blockieren oder Benutzerkonten deaktivieren. Diese Konnektoren können im Wesentlichen jede Form von Daten verarbeiten – ob Rohprotokolldaten wie ein SIEM oder direkte Sicherheitswarnungen von anderen Sicherheitstools. Alle diese Daten werden zur weiteren automatisierten Analyse in den sicheren Data Lake gezogen.
Zusammen reduzieren diese beiden Schritte die Anforderungen, die ein neues Tool an das SecOps-Team stellen kann, erheblich.
False Positives
Durch unüberwachtes Lernen kann ein Algorithmus neue Angriffe erkennen – er markiert aber auch jedes bisher unbekannte Muster in einem Datensatz. Dies ist ein perfektes Rezept für Fehlalarme und schließlich Alarmmüdigkeit. Dies liegt daran, dass ein unüberwachtes Lernsystem lernt, was „normales“ Verhalten ist, und jede Abweichung von dieser Grundlinie als potenzielle Anomalie kennzeichnet. Ein Intrusion Detection System (IDS) erkennt möglicherweise normale Netzwerkverkehrsmuster und warnt, wenn ein Gerät versucht, auf einen anderen Port als normal zuzugreifen – es kann sich jedoch auch um ein IT-Teammitglied handeln, das eine neue App einrichtet.
Aus diesem Grund erzeugen Systeme, die auf unüberwachtem Lernen basieren, häufig eine hohe Anzahl falscher Positivmeldungen – und nachdem eine Warnung generiert wurde, fehlt möglicherweise der Kontext, den Sicherheitsanalysten benötigen, um zu beurteilen, was wirklich vor sich geht. Bei Stellar wird diese Herausforderung angegangen, indem unüberwachtes ML lediglich als grundlegender Schritt eingesetzt wird: Zusätzlich zu jedem ungewöhnlichen Verhalten überwacht es den gesamten Datenpool einer Organisation, um ihn mit allen anderen Datenpunkten zu korrelieren. Dadurch wird jedem Vorfall ein Risikofaktor zugewiesen, der wiederum darüber informiert, wie das Tool reagiert.
Nehmen wir beispielsweise an, dass sich ein leitender Angestellter um 2 Uhr morgens in das Netzwerk einloggt. Für sich genommen könnte dies als falscher Alarm erscheinen und keinen Alarm rechtfertigen. Wenn die Anmeldung jedoch von einer IP-Adresse in Russland oder China stammt und die Ausführung nicht autorisierter PowerShell-Befehle beinhaltet, erstellen diese zusätzlichen Datenpunkte ein Muster, das auf eine Kontoübernahme hindeutet. Indem das System diese Punkte verbindet, liefert es den notwendigen Kontext, um einen aussagekräftigen Alarm zu generieren. Und dank der flexiblen Konnektoren, die wir gerade erwähnt haben, kann dieses Konto als Reaktion automatisch unter Quarantäne gestellt werden.
Kompetenzlücken
Die Implementierung der SecOps-Automatisierung erfordert einen maßgeschneiderten Ansatz, der eng mit den Sicherheitszielen und dem Reifegrad des Unternehmens übereinstimmt, um eine reibungslose Einführung zu gewährleisten. Ohne diese Kompetenzen kann es zu Verzögerungen oder sogar zum Scheitern des Prozesses kommen.
Beispielsweise erfordert die Integration von Sicherheitstools oder die Entwicklung von Playbooks oft praktische Kenntnisse in Skriptsprachen wie Python, Ruby oder Perl, je nach SOAR-Lösung. Wenn das SOC-Team diese Programmierkenntnisse nicht beherrscht, kann dies seine Fähigkeit beeinträchtigen, die erforderlichen Integrationen durchzuführen und effektive Automatisierungs-Workflows zu erstellen, was sich letztlich auf die Gesamteffektivität der Plattform auswirkt.
Automatisierungstools der nächsten Generation von SecOps helfen mit NLP-Eingabeaufforderungen, diese Lücke zu schließen. Die besten Verbesserungen bei der Reduzierung von Qualifikationslücken sind jedoch die zugänglichen Schnittstellen. Anstatt eines komplexen Mischmaschs verschiedener Tools haben SOAR- und SIEM-Integrationen wie Stellar Cyber es SecOps ermöglicht, alle wichtigen Informationen in einem zugänglichen und umsetzbaren Format anzuzeigen. Dazu gehören empfohlene Abhilfeoptionen und Visualisierungen der Datenpunkte, aus denen sich jeder Vorfall zusammensetzt.
Kosten und Skalierbarkeit
Während Automatisierung die Betriebskosten durch die Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben senkt, sollte man bedenken, dass dies erhebliche Kosten verursachen kann: Viele Sicherheitstools auf dem Markt haben individuelle Spezialisierungen, was ein Tool, das die Daten von jedem dieser Tools sowie den umgebenden Netzwerken und Endpunkten aufnimmt, zu einem echten Problem macht. Und wenn sich dann Apps, Benutzer und Netzwerke ändern, erfordert die Wartung nur noch mehr Zeit und Ressourcen.
Aus diesem Grund kann es wesentlich kostengünstiger sein, ein SaaS-Tool zu verwenden, als etwas von Grund auf neu zu entwickeln. Aber selbst das ist nicht ganz einfach: Da die Automatisierung auf einen so hohen Datenverbrauch angewiesen ist, können Preismodelle, die je nach Datenvolumen skalieren, enorm volatil sein. Dies erhöht das Risiko eines wachsenden Automatisierungsprojekts. Aus diesem Grund bietet Stellar Cyber sein SecOps-Automatisierungstool unter einer einzigen, vorhersehbaren Lizenz an.
Erreichen Sie automatisierungsgesteuerte SecOps mit Stellar Cyber
Stellar Cyber definiert die Herangehensweise von Unternehmen an automatisierungsgesteuerte SecOps neu. Es kombiniert SIEM-, NDR- und Open XDR-Funktionen der nächsten Generation in einer einzigen nahtlosen, leistungsstarken Lösung, die die Datenkorrelation automatisiert, Informationen aus allen Quellen normalisiert und analysiert und Rauschen herausfiltert, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Mit vorgefertigten Playbooks zur Reaktion auf Vorfälle können Teams schnell und konsistent auf Bedrohungen reagieren, während Multi-Layer-KI beispiellose Transparenz über Endpunkte, Netzwerke und Clouds hinweg bietet und keine blinden Flecken hinterlässt.
Durch die Reduzierung der Erkennungs- und Reaktionszeiten und die Optimierung von Arbeitsabläufen ermöglicht Stellar Cyber schlanken Sicherheitsteams, ausgedehnte Umgebungen effizient und kostengünstig zu schützen. Unternehmen, die schnellere, intelligentere Sicherheitsabläufe anstreben, können die Hervorragende Cyber-SecOps-Plattform mit einer Demo.
