In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) jeden Sektor revolutioniert, einschließlich der Cybersicherheit, ist die Beherrschung von KI nicht mehr optional – sie ist eine Notwendigkeit. Wie das Sprichwort sagt: „KI wird dich nicht ersetzen, aber jemand, der KI einsetzt, wird es tun.“ Bei Stellar Cyber haben wir uns diese Philosophie zu eigen gemacht und KI in jeden Bereich unseres Security Operations Center integriert.SOC) Lösungen zur Maximierung der Effektivität der Bedrohungserkennung, der betrieblichen Effizienz und der Benutzerfreundlichkeit.
Maximierung der Effizienz der Bedrohungserkennung
Seit unserer Gründung im Jahr 2015 sind wir Vorreiter bei der Einführung von KI in Sicherheitsoperationen (SecOps). Unsere Mission war und ist es, Erkennung und Reaktion für alle zugänglich zu machen und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle Daten, unabhängig von ihrer Quelle, in Echtzeit genutzt werden können. Diese Vision hat sich in dem manifestiert, was heute als Open Extended Detection and Response (OEDR) bekannt ist.Open XDR). Unser Open XDR Unsere Lösung erfasst Sicherheitsdaten aus beliebigen Quellen und gewährleistet so umfassende Transparenz und eine zuverlässige Bedrohungserkennung. Durch den Einsatz von unüberwachtem maschinellem Lernen verbessern wir unsere Erkennungsmodelle, um komplexe Verhaltensmuster und Anomalien zu identifizieren, die herkömmliche Methoden möglicherweise übersehen. Zusätzlich nutzen wir überwachtes maschinelles Lernen, um Bedrohungen mit bekannten Mustern wie domänengenerierten Algorithmen (DGA) zu erkennen. Diese auf maschinellem Lernen basierenden Erkennungsmechanismen sind in der heutigen Bedrohungslandschaft, in der ausgeklügelte, mehrstufige Angriffe immer häufiger auftreten, von entscheidender Bedeutung.
Verbesserung der Betriebseffizienz durch Korrelation, GraphML und fallzentriertes Management
Bei Stellar Cyber maximieren wir die betriebliche Effizienz durch den Einsatz von Graph Machine Learning (GraphML) zur Verbesserung der Sicherheitsabläufe mittels ausgefeilter Alarmkorrelation. Dieser Ansatz führt zu einer signifikanten Reduzierung von Fehlalarmen, konsolidiert Fälle und ermöglicht SOC Analysten können so angereicherte Informationen verarbeiten, anstatt mit einzelnen Warnmeldungen überflutet zu werden. Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung bei der Priorisierung, Untersuchung und Bekämpfung von Bedrohungen.
Ähnlichkeit und Korrelation nutzen
GraphML ist hervorragend geeignet, um Ähnlichkeiten und Korrelationen zwischen verschiedenen Entitäten in Ihrem Netzwerk zu erkennen. Indem GraphML Beziehungen zwischen Datenpunkten aufzeigt, hilft es dabei, Muster zu erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden. Es kann beispielsweise Folgendes verbinden:
- Benutzerentitäten: Wie etwa Sitzungs-IDs, Sicherheitskennungen (SIDs) und Benutzerprinzipalnamen (UPNs), die miteinander verknüpft werden können, um verdächtiges Benutzerverhalten zu erkennen.
- Geräteentitäten: Einschließlich Geräte-IDs, Dateinamen, Ordnern und Registrierungsschlüsseln. Durch die Korrelation von Aktivitäten auf verschiedenen Geräten können komplexe bösartige Aktivitäten auf mehreren Endpunkten erkannt werden.
- E-Mail-Entitäten: Dazu gehören Absender- und Empfängeradressen, URLs und Anhänge. Durch die Korrelation des E-Mail-Verkehrs, SOC Analysten können Phishing-Versuche oder E-Mail-basierte Angriffe erkennen.
- Generische Entitäten: Wie IP-Adressen, Cloud-Ressourcen und Anwendungs-IDs. Die Korrelation dieser Datenpunkte hilft dabei, koordinierte Angriffe aufzudecken, die Netzwerke und Cloud-Umgebungen durchqueren.
Diese Ähnlichkeitsanalyse ermöglicht eine intelligente, vorausschauende Korrelation. Anstatt zu überfordern SOC Bei Teams mit isolierten Warnmeldungen gruppiert unser System zusammengehörige Warnmeldungen in Fälle, wodurch das Gesamtbild sichtbar wird und die Priorisierung und das Handeln erleichtert werden.
Analyse von Kausalität durch graphenbasierte Darstellungen
GraphML ermöglicht auch eine Kausalitätsanalyse, die für das Verständnis komplexer, mehrstufiger Angriffe unerlässlich ist. Durch die Analyse graphenbasierter Darstellungen von Ereignisdaten deckt unser System potenzielle kausale Zusammenhänge zwischen Warnungen auf. Beispielsweise kann eine Phishing-E-Mail zu einem kompromittierten Endpunkt führen, woraufhin sich die E-Mail in Ihrem Netzwerk ausbreitet.
Diese Kausalitätsanalyse ermöglicht SOC Analysten können so den Verlauf eines Angriffs nachvollziehen und die Abfolge der Ereignisse verstehen, wodurch sie effektiver reagieren können. Durch die Visualisierung der Zusammenhänge zwischen den Ereignissen können Analysten den gesamten Angriffsablauf als zusammenhängenden Fall bearbeiten, anstatt einzelne Warnmeldungen isoliert zu betrachten.
Diese Kausalitätsanalyse ermöglicht SOC Analysten können so den Verlauf eines Angriffs nachvollziehen und die Abfolge der Ereignisse verstehen, wodurch sie effektiver reagieren können. Durch die Visualisierung der Zusammenhänge zwischen den Ereignissen können Analysten den gesamten Angriffsablauf als zusammenhängenden Fall bearbeiten, anstatt einzelne Warnmeldungen isoliert zu betrachten.
Praxisnahe Anwendung:
In einem praktischen Szenario, wie dem folgenden Beispiel, unser XDR Das System verwendet GraphML, um Warnmeldungen automatisch anhand gemeinsamer Attribute wie Assets oder Eigenschaften zu verknüpfen. Beispielsweise führt die Erkennung einer Phishing-URL auf einem Host zur Entdeckung verdächtiger Windows-Prozesserstellung und Befehlszeilenausführungen, die alle Teil eines größeren, komplexeren Angriffsmusters sind.
GraphML in Aktion:
- Automatische Korrelation von Alarmen: Durch die automatische Korrelation von Warnungen mit gemeinsamen Elementen, z. B. wenn sie vom selben Host stammen (192.168.56.23) oder dieselben Entitäten betreffen (bravos, daenerys.targaryen), vereinfacht GraphML die Analyse. Dies hilft dabei, ohne manuelles Eingreifen eine zusammenhängende Darstellung des Angriffs zu erstellen.
- Ganzheitliche Betrachtung der Angriffsvektoren: Die in unserem bereitgestellte grafische Ansicht XDR Die Plattform veranschaulicht die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Warnmeldungen, wie etwa der Erstellung verdächtiger Prozesse und Befehlszeilenoperationen, die zur Verwendung von PowerShell-Skripten führen – typische Verhaltensweisen bei ausgeklügelten Malware-Angriffen.
- Verbesserte Triage-Effizienz: Mit GraphML, SOC Analysten werden nicht mit einzelnen Warnmeldungen belastet, sondern können eine vernetzte Karte schädlicher Aktivitäten einsehen, was die Priorisierung beschleunigt. Dies ermöglicht eine schnellere Eingrenzung und Behebung von Bedrohungen und minimiert somit potenziellen Schaden.
Erzielte betriebliche Vorteile:
- Optimierte Erkennungs-Workflows: Indem den Analysten eine übergeordnete Struktur verknüpfter Warnmeldungen zur Verfügung gestellt wird, trägt GraphML zu einer schnelleren und präziseren Erkennung von Bedrohungen bei und reduziert den Zeitaufwand für die manuelle Korrelation.
- Reduzierte Alarmmüdigkeit: Mithilfe dieser Technologie lässt sich die Anzahl der Warnmeldungen, die einer individuellen Aufmerksamkeit bedürfen, erheblich verringern. So wird die Warnmeldungsmüdigkeit verringert und Analysten können sich auf die wirklich wichtigen Warnmeldungen konzentrieren.
- Proaktive Bedrohungssuche: Die Fähigkeit, Angriffsmuster proaktiv zu visualisieren und zu korrelieren, hilft dabei, potenzielle zukünftige Angriffe auf der Grundlage beobachteter Verhaltensweisen vorherzusehen und so die allgemeine Sicherheitslage zu verbessern.
Durch die Nutzung von GraphML zur Alarmkorrelation in komplexen Szenarien wie dem oben gezeigten Beispiel gewährleistet unser System nicht nur operative Effizienz, sondern stärkt auch die Sicherheitsinfrastruktur gegen vielschichtige Cyberbedrohungen. Dieser integrierte Ansatz stellt sicher, dass SOC Die Teams sind mit den notwendigen Werkzeugen ausgestattet, um moderne Cyber-Herausforderungen effektiv zu bewältigen.
Beschleunigen Sie die Bedrohungsuntersuchung mit generativer KI
Wir konzentrieren uns auch darauf, das Benutzererlebnis durch die Integration generativer KI zu optimieren. Stellen Sie sich einen Chatbot vor, der es Sicherheitsanalysten ermöglicht, in natürlicher Sprache mit dem System und den Daten zu interagieren. Ähnlich wie ChatGPT, aber speziell für Sicherheitsuntersuchungen, ermöglicht diese Funktion Analysten, Fragen zu stellen und ihre Aufgaben auf natürliche Weise zu beschreiben.
Ein Analyst könnte beispielsweise fragen: „Identifizieren Sie ungewöhnliches Verhalten von Systemadministratoren außerhalb der Geschäftszeiten der letzten Woche.” Das System übersetzt diese Abfrage in eine präzise Suche mit allen notwendigen Kriterien, wie Ereignistypen, Benutzerberechtigungen und Zeitrahmen. Analysten können sogar Visualisierungen anfordern, wie „Erstellen Sie ein Histogramm der Top 10 Benutzer, die die meisten Phishing-Versuche erhalten haben.“ und das System generiert das Diagramm automatisch.
Unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass sich KI nahtlos in menschliche Kommunikationsmethoden integriert. Durch die Beherrschung der menschlichen Sprache kann KI Nuancen und Absichten verstehen, sodass sich Benutzer auf ihre Untersuchungen konzentrieren können, ohne die komplexe Sprache der Maschine verstehen zu müssen. Diese natürliche Interaktion steigert die Effizienz und Tiefe des Untersuchungsprozesses und ermöglicht es Analysten, klare mentale Karten laufender Situationen zu erstellen, ohne sich um die zugrunde liegenden Datenkomplexitäten kümmern zu müssen.
Ein Analyst könnte beispielsweise fragen: „Identifizieren Sie ungewöhnliches Verhalten von Systemadministratoren außerhalb der Geschäftszeiten der letzten Woche.” Das System übersetzt diese Abfrage in eine präzise Suche mit allen notwendigen Kriterien, wie Ereignistypen, Benutzerberechtigungen und Zeitrahmen. Analysten können sogar Visualisierungen anfordern, wie „Erstellen Sie ein Histogramm der Top 10 Benutzer, die die meisten Phishing-Versuche erhalten haben.“ und das System generiert das Diagramm automatisch.
Unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass sich KI nahtlos in menschliche Kommunikationsmethoden integriert. Durch die Beherrschung der menschlichen Sprache kann KI Nuancen und Absichten verstehen, sodass sich Benutzer auf ihre Untersuchungen konzentrieren können, ohne die komplexe Sprache der Maschine verstehen zu müssen. Diese natürliche Interaktion steigert die Effizienz und Tiefe des Untersuchungsprozesses und ermöglicht es Analysten, klare mentale Karten laufender Situationen zu erstellen, ohne sich um die zugrunde liegenden Datenkomplexitäten kümmern zu müssen.
In Sachen Cybersicherheit immer einen Schritt voraus
Um auf dem neuesten Stand der Cybersicherheit zu bleiben, entwickeln wir uns kontinuierlich weiter. Unsere Benutzer profitieren bereits von der integrierten KI in unseren Lösungen, um täglich Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. In Zukunft planen wir die Einführung generativer KI, um das Benutzererlebnis bei Suchvorgängen und Untersuchungen weiter zu optimieren. Für diejenigen, die diese Fortschritte erleben möchten, bieten wir ab diesem Sommer einen frühen Zugriff auf diese Lösung an.
Fazit
Die Integration von KI in SOC Der Einsatz von KI ist nicht nur ein Trend, sondern eine entscheidende Weiterentwicklung. Durch die Beherrschung von KI können Unternehmen ihre Bedrohungserkennung, operative Effizienz und Benutzerfreundlichkeit deutlich verbessern. Wir bei Stellar Cyber unterstützen unsere Anwender dabei, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und so im sich ständig wandelnden Umfeld der Cybersicherheit die Nase vorn zu behalten.
Aufruf zum Handeln: Sind Sie bereit, das Potenzial von SOC Automatisierung und KI für Ihre Cybersicherheitsmaßnahmen? Kontaktieren Sie uns noch heute unter [Unsere Kontaktdaten] oder besuchen Sie unsere Website, um einen persönlichen Beratungstermin zu vereinbaren. Lassen Sie uns gemeinsam die Kraft der KI für eine sicherere Zukunft nutzen.
