एआई-संचालित हाइपरऑटोमेशन किस प्रकार साइबर सुरक्षा को बदल रहा है

जब सुरक्षा विश्लेषक साइबर खतरों की पहचान करने के लिए काम करते हैं, तो सुरक्षा डेटा व्यापक उद्यम नेटवर्क में उनकी खिड़की होती है। चाहे वह फ़ाइलें हों, नेटवर्क पैकेट हों या लॉग हों - सभी निशानों की निगरानी की जानी चाहिए और लगभग तुरंत ही उन पर कार्रवाई की जानी चाहिए। एआई-संचालित हाइपरऑटोमेशन साइबर सुरक्षा में नए मोर्चे के रूप में खड़ा है: गार्टनर द्वारा उन सभी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के भीतर स्वचालन के उपयोग के रूप में परिभाषित किया गया है जिन्हें स्वचालित करने की आवश्यकता है, यह दुबली टीमों को संपूर्ण सुरक्षा पाइपलाइन का प्रबंधन करने के लिए उपकरण देने का वादा करता है - कच्चे डेटा से लेकर खतरे के विश्लेषण, घटना निवारण और उससे आगे तक।
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कैसे एआई और मशीन लर्निंग एंटरप्राइज साइबर सुरक्षा में सुधार करते हैं

एक जटिल खतरे के परिदृश्य में सभी बिंदुओं को जोड़ना

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साइबर सुरक्षा के तीन स्तंभों का स्वचालन

किसी उद्यम के नेटवर्क पर उत्पन्न होने वाला विशाल डेटा सरल मैन्युअल ट्रैकिंग के लिए बहुत अधिक है। डेटा संग्रह, विश्लेषण और खतरे के निवारण के दौरान, आइए प्रत्येक क्षेत्र के स्वचालन परिपक्वता स्तरों को परिभाषित करें - और कैसे स्टेलर साइबर एआई-संचालित हाइपरऑटोमेशन के भीतर चरम परिपक्वता के लिए आगे बढ़ रहा है।

डेटा संग्रह स्वचालन

किसी उद्यम की उत्पादकता स्टैक बनाने वाले व्यक्तिगत डिवाइस, नेटवर्क हार्डवेयर और अनुप्रयोगों के सबसे करीब, कच्चे डेटा का संग्रह और निगरानी उद्यम की वास्तविक दृश्यता निर्धारित करती है। उद्यम स्वास्थ्य की निगरानी के लिए उपयोग किए जाने वाले कच्चे डेटा के दो मुख्य प्रकार हैं: लॉग और नेटवर्क गतिविधि।

लॉग संग्रह

साइबर सुरक्षा निगरानी का आधार, लॉग्स, अनुप्रयोगों, नेटवर्किंग उपकरणों और सर्वरों द्वारा निर्मित घटनाओं के रिकॉर्ड होते हैं।

परिपक्वता के सबसे बुनियादी स्तर पर, लॉग को लॉग प्रतिकृति के माध्यम से साइबर सुरक्षा विश्लेषक प्रक्रिया में शामिल किया जाता है - जहाँ एक विश्लेषक मैन्युअल रूप से सर्वर या डिवाइस पर एक स्थानीय स्क्रिप्ट सेट करता है जो समय-समय पर सभी लॉग को दोहराता है और उन्हें एक केंद्रीय भंडार में जमा करता है। मुख्य रूप से लॉग के बैचों के लिए उपयोग किया जाता है, प्रत्येक लॉग को अक्सर मानव-पठनीय होने के लिए प्रारूपित किया जाता है - और अक्सर केवल तभी पढ़ा जाता है जब विश्लेषक मैन्युअल रूप से किसी समस्या को हल करने की कोशिश कर रहे हों, या यह पता लगा रहे हों कि सुरक्षा घटना कैसे शुरू हुई।

स्वचालन परिपक्वता के मध्यम स्तर पर, यह प्रक्रिया स्वचालित रूप से लॉग को केंद्रीय प्रबंधन प्रणाली में खींचकर वास्तविक समय की दृश्यता को शामिल करना शुरू कर देती है, आमतौर पर एक एपीआई या गहन अनुप्रयोग कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से। लॉग का व्यक्तिगत स्वरूपण भी अधिक मशीन-केंद्रित हो जाता है, जिसमें संरचित लेआउट पर अधिक जोर दिया जाता है जिसे लॉग प्रबंधन उपकरणों द्वारा आसानी से ग्रहण किया जा सकता है। विश्लेषकों को अभी भी इन उपकरणों को चुनने में मैन्युअल रूप से सहायता करने की आवश्यकता है कि कौन से डिवाइस शामिल किए जाएं, और अक्सर समय के साथ अपने लॉग प्रबंधन प्रथाओं को नमूना लेने और समायोजित करने के लिए वापस जाने की आवश्यकता होती है।

अंत में, लॉग अंतर्ग्रहण अपने सबसे स्वचालित रूप में एक शुद्ध संग्रह प्रणाली से आगे बढ़कर स्वचालित डिवाइस खोज को शामिल करता है। चाहे वह API, लॉग स्रोत या मूल सेंसर के माध्यम से हो, नेटवर्क पर इसकी गतिविधि की परवाह किए बिना, प्रत्येक एंटरप्राइज़ डिवाइस को खोजा और ट्रैक किया जा सकता है।

नेटवर्क सुरक्षा निगरानी

नेटवर्क सुरक्षा निगरानी, ​​अनुप्रयोग के भीतर व्यक्तिगत क्रियाओं से एक कदम पीछे हटकर, दुर्भावनापूर्ण क्रियाओं का आकलन करने के लिए उद्यम नेटवर्क में प्रवाहित होने वाले ट्रैफिक पर नजर रखती है।

नेटवर्क सुरक्षा निगरानी के लिए गैर-एआई दृष्टिकोण अतीत में अच्छी तरह से काम कर चुके हैं, लेकिन साइबर अपराधियों ने तेजी से उनके आसपास अपने दृष्टिकोण को अनुकूलित किया है। पुराने सुरक्षा उपकरण केवल ज्ञात रणनीतियों की एक पूर्वनिर्मित सूची के खिलाफ नेटवर्क पैकेट जानकारी की तुलना करते हैं - और पुराने फ़ायरवॉल आज के एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड ट्रैफ़िक से निपटने के लिए संघर्ष करते हैं।

स्वचालित नेटवर्क सुरक्षा उपकरण, सार्वजनिक और निजी क्लाउड तथा ऑन-प्रिमाइसेस हार्डवेयर, दोनों पर, नेटवर्क के बहुत बड़े क्षेत्र से जानकारी एकत्र कर सकते हैं। स्टेलर साइबर के नेटवर्क सेंसर सभी भौतिक और आभासी स्विचों में मेटाडेटा एकत्रित करते हुए, गहराई से खुदाई करें। इसके सेंसर डीप पैकेट इंस्पेक्शन के माध्यम से पेलोड को डिकोड करते हैं, और उबंटू, डेबियन और रेड हैट के साथ-साथ विंडोज 98 सर्वर और ऊपर के सर्वर पर काम कर सकते हैं।

यह सारा डेटा एकत्र करना ठोस साइबर सुरक्षा के लिए आधारभूत हो सकता है - लेकिन इसे अभी भी अंतर्दृष्टि और, महत्वपूर्ण रूप से, कार्रवाई में बदलने की आवश्यकता है।

डेटा विश्लेषण स्वचालन

डेटा विश्लेषण की एक सीमा ऐसी होती है जिसके लिए हमेशा एक वास्तविक इंसान की विशेषज्ञता और ज्ञान की आवश्यकता होती है। हालाँकि, स्वचालित विश्लेषण में प्रगति अब विश्लेषकों को पहले से कहीं अधिक स्पष्टता के साथ समय-महत्वपूर्ण निर्णय लेने की अनुमति देती है।

स्वचालन के शुरुआती चरण में इवेंट विश्लेषण अक्सर विश्लेषक पर निर्भर करता है कि वह खुद ही बिंदुओं को जोड़े - चाहे वह सॉफ़्टवेयर संस्करण हो जिसे पैचिंग की आवश्यकता हो या कोई अनदेखी की गई खामी हो। सबसे खराब स्थिति में, हमलावर को पता चल जाता है - और वह सक्रिय रूप से इसका फायदा उठाता है - इससे पहले कि विश्लेषक को भी इसका पता चले। हालाँकि यह अभी भी मैनुअल है, सभी अलग-अलग डेटा प्रारूपों को एक केंद्रीय डैशबोर्ड में एकत्रित करना अब सर्वव्यापी सुरक्षा सूचना और इवेंट प्रबंधन (SIEM) टूल की नींव है।

लगभग एक दशक पहले, अत्यधिक अनुभवी सुरक्षा पेशेवरों द्वारा दावा की जाने वाली क्षमताओं में से एक - पहले देखे गए हमले को पहचानने की क्षमता - हस्ताक्षर-आधारित पहचान के कारण अचानक नई टीमों द्वारा इस्तेमाल की जा सकती थी। इस प्रकार संगठनों को स्वचालित विश्लेषण के मध्यम स्तर से लाभ मिलना शुरू हो गया। यदि कोई फ़ाइल हस्ताक्षर या IP पता पहले से टैग किए गए हमले से मेल खाता है, तो विश्लेषक को तुरंत सतर्क किया जा सकता है (आमतौर पर उनके SIEM टूल के माध्यम से)।

हालाँकि, इवेंट विश्लेषण के इस बुनियादी रूप में अभी भी ज़ीरो-डे या नए हमलों का कोई जवाब नहीं था। इसके अलावा, विश्लेषकों को एक और भी बड़ी चुनौती का सामना करना पड़ा: सुरक्षा घटनाएँ जितनी तेज़ी से उत्पन्न हो रही थीं, उन्हें संसाधित नहीं किया जा सकता था।

आप (संभवतः) पहले से ही स्वचालित विश्लेषण से परिचित हैं

मशीन लर्निंग लॉग और नेटवर्क इवेंट की प्रचुर मात्रा लेती है, और उन्हें एक एल्गोरिदम के माध्यम से चलाती है, जो फिर उनके व्यक्तिगत पैटर्न सीखता है। यह व्यवहारिक निगरानी का आधार है - जब लंबे समय तक चलाया जाता है, तो एल्गोरिदम के लिए सामान्य डिवाइस व्यवहार के लिए बेंचमार्क बनाना संभव हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता आमतौर पर अपना कार्य दिवस दस्तावेजों को संपादित करने और टीम्स पर सहकर्मियों को संदेश भेजने में बिताता है, तो व्यवहार विश्लेषण इंजन (जैसे कि स्टेलर साइबर को संचालित करने वाला) विश्लेषकों को सचेत करने में सक्षम होता है जब कोई उपयोगकर्ता खाता अचानक दिन के पूरी तरह से अप्रत्याशित समय पर बहुत सारी अलग-अलग फ़ाइलों तक पहुँचना शुरू कर देता है। विश्लेषक उपयोगकर्ताओं को उनके जोखिम स्कोर के अनुसार क्रमबद्ध कर सकते हैं, जिससे तेजी से खोज की जा सकती है।

जबकि विसंगति-आधारित व्यवहार विश्लेषण हमलों की भविष्यवाणी कर सकता है और इसलिए उन्हें रोक सकता है, यह गलत सकारात्मकता और घटना प्रतिक्रिया वर्कफ़्लो को अव्यवस्थित करने के लिए प्रवण हो सकता है - यही वह जगह है जहां सुरक्षा स्वचालन की अंतिम परत आज सबसे बड़ा बदलाव कर रही है।

अंतिम दो चरण - डेटा संग्रहण और विश्लेषण - दोनों एक ही परिणाम पर पहुंचते हैं: घटना पर प्रतिक्रिया।

घटना प्रतिक्रिया जो स्वचालन के बुनियादी स्तर पर निर्भर करती है, के लिए विश्लेषक को मैलवेयर से संक्रमित उपकरणों को अलग करते समय नेटवर्क एक्सेस को मैन्युअल रूप से अक्षम करना पड़ता है, नए सॉफ़्टवेयर पैच को दूरस्थ रूप से इंस्टॉल करना पड़ता है, और उन उपयोगकर्ताओं के पासवर्ड और उपयोगकर्ता नाम रीसेट करने पड़ते हैं जिनके खातों में सेंध लग सकती है। आप देख सकते हैं कि ये मुख्य रूप से प्रतिक्रियात्मक प्रकृति के होते हैं - यह मैन्युअल हस्तक्षेप की धीमी गति का परिणाम है।

घटना प्रतिक्रिया स्वचालन के मध्य-स्तरीय स्तर में प्रगति करते हुए, यह व्यवहार विश्लेषण की नींव रखता है और उसके अनुसार कार्य करता है - अक्सर संदिग्ध उपयोगकर्ताओं को महत्वपूर्ण संसाधनों तक पहुँच से वंचित करके, या विशेषज्ञता के क्षेत्र के अनुसार सही विश्लेषक को सचेत करके। प्लेबुक सुरक्षा टीमों को स्वचालित प्रतिक्रियाओं पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखने की अनुमति देता है, जिससे एक AI-संचालित उपकरण दिन-प्रतिदिन साइबर सुरक्षा के दोहराए जाने वाले सांसारिक कार्यों को करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

हालाँकि, घटना स्वचालन का यह स्तर एक समस्या के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है: गलत सकारात्मकता। ये उपयोगकर्ता या डिवाइस पर गलत तरीके से प्रतिबंध लगा सकते हैं, जिससे उत्पादकता पर गंभीर प्रभाव पड़ता है। परिपक्व घटना प्रतिक्रिया पाइपलाइन वाली कंपनियाँ पहले से ही उच्च-सटीकता वाली घटना प्रतिक्रिया प्रक्रिया का पता लगा रही हैं: यह हाइपरऑटोमेशन के माध्यम से है।

स्टेलर साइबर का हाइपर ऑटोमेशन किस तरह घटना प्रतिक्रिया को बदल रहा है

परिचय में, हमने बताया कि हाइपरऑटोमेशन किस तरह से स्वचालन की परतों को स्टैक करने की प्रक्रिया है, ताकि सर्वोत्तम संभव व्यावसायिक परिणाम प्राप्त हो सकें। परिपक्व सुरक्षा स्टैक में, हाइपरऑटोमेशन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के गहन, पैटर्न-आधारित विश्लेषण को घटना संदर्भीकरण की प्रक्रिया के साथ जोड़ता है।

स्टेलर साइबर का ग्राफ एमएल व्यक्तिगत विसंगति अलर्ट के बीच सहसंबंधों को मैप करने और उन्हें मामलों में तैयार करने में सक्षम है: हजारों अलर्ट को कुछ सौ सच्ची घटनाओं में परिवर्तित करना जिनका वे हिस्सा हो सकते हैं। फिर प्रत्येक मामले को उसके व्यक्तिगत अलर्ट के अद्वितीय गुणों के अनुसार स्वचालित रूप से समृद्ध और प्राथमिकता दी जाती है। अंत में, विश्लेषकों को संदर्भ का एक बिंदु प्रस्तुत किया जाता है - एक डैशबोर्ड जो उनके संगठन के व्यवहार, खामियों और उपकरणों की संपूर्णता को सुव्यवस्थित मामलों में एकत्रित करता है।

यदि आपका संगठन अभी तक ऑटोमेशन परिपक्वता के शिखर पर नहीं पहुंचा है, तो चिंता न करें - ऑटोमेशन परिपक्वता का छिटपुट रूप से आगे बढ़ना सामान्य है, क्योंकि हर कुछ वर्षों में टूलिंग को अपग्रेड किया जाता है। यदि आप उत्सुक हैं कि स्टेलर साइबर बाजार में सबसे अधिक लागत प्रभावी ओपन एक्सडीआर प्लेटफ़ॉर्म कैसे प्रदान करता है, आज ही डेमो के लिए संपर्क करें.

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