स्वायत्त एसओसी: बेहतर सुरक्षा संचालन की ओर यात्रा का मार्गदर्शन

  • चाबी छीन लेना:
  • स्वायत्त एसओसी क्या समाधान प्रदान करता है?
    यह सुरक्षा परिचालनों में महत्वपूर्ण चुनौतियों जैसे सतर्कता थकान, खंडित दृश्यता और सीमित कुशल कार्मिकों पर ध्यान केंद्रित करता है।
  • स्वायत्त एसओसी की मुख्य क्षमताएं क्या हैं?
    यह एआई और व्यवहार विश्लेषण का उपयोग करके स्वचालित पहचान, जांच और प्रतिक्रिया को एकीकृत करता है।
  • स्वायत्त एसओसी प्रतिक्रिया समय को कैसे प्रभावित करता है?
    इससे पता लगाने (एमटीटीडी) और प्रतिक्रिया (एमटीटीआर) में लगने वाले औसत समय में उल्लेखनीय कमी आती है, जिससे परिचालन दक्षता में सुधार होता है।
  • स्वायत्त एसओसी में किस प्रकार के उपकरण एकीकृत होते हैं?
    SIEM, SOAR, UEBA, NDR, और खतरा खुफिया प्रणालियाँ एक एकीकृत समाधान में एक साथ काम करती हैं।
  • स्वायत्त एसओसी से सबसे अधिक लाभ किसे होता है?
    संसाधन-सीमित उद्यमों और एमएसएसपी को उच्च दक्षता, कम घर्षण वाले सुरक्षा संचालन की आवश्यकता होती है।
  • स्टेलर साइबर स्वायत्त एसओसी का समर्थन कैसे करता है?
    इसका ओपन एक्सडीआर प्लेटफॉर्म 300 से अधिक उपकरणों को जोड़ता है, तथा सम्पूर्ण अवसंरचना में दृश्यता और स्वचालन को केंद्रीकृत करता है।

स्वायत्त सुरक्षा परिचालन केंद्र (एसओसी) पहले से ही मौजूद है: चूंकि विभिन्न संगठन अपनी एसओसी परिपक्वता और टीम दक्षता बढ़ाने के लिए काम करते हैं, हालांकि, सख्त एआई दक्षता की ओर अगला कदम पहचानना कठिन हो सकता है, और उस पर भरोसा करना मुश्किल हो सकता है। 

यह लेख SOC स्वचालन परिपक्वता के प्रमुख चरणों, रास्ते में आने वाली चुनौतियों और संयुक्त साझेदारी की पहचान करता है जिसे AI और SOC विश्लेषकों को वास्तव में स्वायत्त सुरक्षा संचालन का मार्ग प्रशस्त करने के लिए बनाने की आवश्यकता है।

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एआई और स्वचालन किस प्रकार स्वायत्त एसओसी यात्रा को आगे बढ़ाते हैं

एसओसी उद्यम साइबर सुरक्षा का धड़कता हुआ हृदय है: घटना प्रत्युत्तरकर्ताओं और प्रबंधकों के अपने कई स्तरों में, एसओसी कुशल कार्मिकों, सुपरिभाषित प्रक्रियाओं और उन्नत प्रौद्योगिकियों के संयोजन का लाभ उठाकर साइबर सुरक्षा घटनाओं का पता लगाते हैं, उनका विश्लेषण करते हैं और उन पर प्रतिक्रिया देते हैं।

आधुनिक सुरक्षा दल चुनौतियों के बढ़ते दायरे से जूझ रहे हैं; इनमें तेजी से जटिल होते साइबर हमलों से लेकर लगातार बढ़ते हमले के क्षेत्रों को कवर करने वाले अत्यधिक अलर्ट वॉल्यूम तक शामिल हैं। इन्हें एक साथ रखें, और वास्तविक दुनिया का प्रभाव साइबर सुरक्षा पेशेवरों की दक्षता को कम करना शुरू कर देता है, और उनके मांगे गए घंटों में भारी वृद्धि करता है।

इसका परिणाम प्रतिभाओं की निरंतर कमी है। ये कारक SOC टीमों के लिए खतरों का प्रभावी ढंग से आकलन, जांच और जवाब देना पहले से कहीं अधिक कठिन बना देते हैं। परिणामस्वरूप, सक्रिय मुद्रा प्रबंधन और खतरे की खोज जैसे महत्वपूर्ण कार्य अक्सर दरकिनार कर दिए जाते हैं, क्योंकि उन्हें महत्वपूर्ण समय, विशेष विशेषज्ञता और बहुत अधिक वित्तीय सहायता की आवश्यकता होती है। यह इस वातावरण में है कि AI-संचालित SOC एक तेजी से लोकप्रिय मील का पत्थर बन रहा है।

जैसे-जैसे संगठन स्वायत्त SOC यात्रा के माध्यम से आगे बढ़ते हैं, उनकी खतरे का पता लगाने की क्षमताएँ बढ़ती जाती हैं। AI इंजन पहले के एकल-आयामी अलर्ट से जुड़े लॉग और डिवाइस व्यवहार का विश्लेषण कर सकते हैं, विश्लेषकों के वर्कफ़्लो को अधिक स्पष्टता के साथ प्राथमिकता दी जा सकती है, और सुरक्षा संचालन को पहले से कहीं अधिक क्षमताओं तक बढ़ाया जा सकता है। SOC परिपक्वता मॉडल की ऊँचाई पर, संगठन अपनी टीम की संख्या से कहीं अधिक दृश्यता और प्रतिक्रिया क्षमताओं का लाभ उठाने में सक्षम होते हैं।

एसओसी स्वचालन के विभिन्न चरणों में प्रमुख लाभ

संगठन अलग-अलग दरों पर और अलग-अलग उपकरणों के साथ इस बदलाव को कर रहे हैं। इन विभिन्न कार्यक्रमों में सुपाठ्यता की एक डिग्री प्रदान करने के लिए, स्वायत्त एसओसी परिपक्वता मॉडल इसे पाँच एसओसी प्रकारों में विभाजित करता है: पूरी तरह से मैनुअल; नियम-आधारित; एआई-एकीकृत; एआई-संवर्धित; और एआई-नेतृत्व।

#1. मैनुअल एसओसी

स्वचालन का सबसे बुनियादी स्तर इसकी पूर्ण अनुपस्थिति है। इस चरण के भीतर सभी सुरक्षा संचालन केंद्रीकृत पहचान विधियों पर निर्भर करते हैं, जिनका मूल्यांकन फिर एक मानव विश्लेषक द्वारा किया जाता है। उदाहरण के लिए, जब एक संदिग्ध फ़िशिंग ईमेल किसी विश्लेषक के वर्कफ़्लो को अग्रेषित किया जाता है, तो संबंधित विश्लेषक से यह अपेक्षा की जाती है कि वह एकत्रित नेटवर्क लॉग के ढेर को खंगालकर पुष्टि करे कि क्या किसी उपयोगकर्ता ने नकली वेबसाइट देखी है। उपचार में मैन्युअल रूप से उस साइट का चयन करना शामिल हो सकता है जिसे ब्लॉक करने की आवश्यकता है, या किसी समझौता किए गए खाते की जांच और उसे अलग करना।

आज ऐसे बहुत कम SOC हैं जो पूरी तरह से मैन्युअल प्रक्रियाओं पर निर्भर हैं: अधिक उन्नत सुरक्षा उपकरणों के प्रसार ने औसत SOC को स्वचालन पाइपलाइन में बहुत गहराई तक धकेल दिया है। हालाँकि, पैच प्रबंधन और खतरे की खोज जैसी कुछ सुरक्षा प्रक्रियाओं में मैन्युअल हस्तक्षेप पर यह निर्भरता अभी भी बनी हुई है। यह अत्यधिक समय लेने वाला है, और मांग वाले वर्कफ़्लो को पूरा करने के लिए बड़ी संख्या में कर्मचारियों की आवश्यकता होती है।

#2. नियम-आधारित एसओसी

यह स्वचालन का पहला स्तर है: इसे व्यक्तिगत सुरक्षा उपकरणों के भीतर लागू किया जाता है, और उन्हें निर्धारित नियमों के अनुसार डेटा को सहसंबंधित करने की अनुमति देता है - यदि डेटा मेल खाता है, तो यह स्वचालित रूप से 'खराब' कनेक्शन को रोकता है या चिह्नित करता है। उदाहरण के लिए, फ़ायरवॉल नियम यह निर्धारित कर सकता है कि - एक खाते से होने वाले कई असफल लॉगिन प्रयासों के मामले में - विश्लेषकों को अलर्ट भेजा जाता है। अधिक ग्रैन्युलैरिटी के लिए नियमों को एक दूसरे के भीतर नेस्ट किया जा सकता है: हमारे उदाहरण में, एक विश्लेषक एक ही आईपी पते से आउटबाउंड नेटवर्क गतिविधि के स्पाइक के साथ कई असफल लॉगिन प्रयासों का पता लगा सकता है। यदि ये दोनों शर्तें पूरी होती हैं, तो फ़ायरवॉल खाते को समझौता होने से रोकने या सीमित करने के लिए, संदिग्ध एंडपॉइंट को स्वचालित रूप से अलग कर सकता है। एक SOC का नेटवर्क बचाव नियम-आधारित स्वचालन के लिए एकमात्र संभव प्लेटफ़ॉर्म नहीं है: लॉग प्रबंधन उच्चतम-ROI विकल्पों में से एक है, और इसके माध्यम से प्राप्त किया जाता है एक SIEM उपकरण. यह लॉग संग्रह, मिलान और प्रतिक्रिया के समान सिद्धांत को लागू करता है। विश्लेषक को हर विश्लेषणात्मक और सुधारात्मक कार्रवाई खुद करने के बजाय, नियम यह निर्धारित करता है कि सुरक्षा उपकरण को कौन सी विशिष्ट कार्रवाई करनी चाहिए - जिस गति से SOC अपने एंडपॉइंट और सर्वर की रक्षा कर सकता है, उसे बहुत तेज़ करता है। जबकि ये उन्नति स्केलेबल SOC संचालन को काफी हद तक बढ़ाती है, SOC टीमों को अभी भी नियमों को लगातार अपडेट और परिष्कृत करने की आवश्यकता होती है। और - ट्रिगर किए गए प्रत्येक नियम के साथ - विश्लेषक अक्सर उस मुख्य मुद्दे की मैन्युअल रूप से पहचान कर रहे हैं जिसने इसे ट्रिगर किया, साथ ही यह निर्धारित करते हुए कि यह एक वास्तविक हमला है या नहीं। रनबुक अक्सर विस्तार से बताते हैं कि विश्लेषकों को एक उपकरण को दूसरे के खिलाफ कैसे संदर्भित करने की आवश्यकता है - जिसका अर्थ है कि नियम-आधारित SOC अभी भी मैन्युअल ट्राइएजिंग पर बहुत अधिक निर्भर हैं।

#3. एआई-एकीकृत एसओसी

AI-एकीकृत क्षमताएं रनबुक को प्लेबुक या स्वचालित वर्कफ़्लो में बदल देती हैं। AI-एकीकृत SOCs चरण 2 में होने वाले सभी लॉग सहसंबंध पर विश्लेषण की एक अतिरिक्त परत जोड़ते हैं। यह इसे लॉग सहसंबंध से अलर्ट सहसंबंध में बदलना शुरू कर देता है - अलर्ट क्लस्टरिंग में लगने वाले कुछ समय को समाप्त कर देता है

इससे टीम को वास्तविक IoCs पर तेजी से प्रतिक्रिया करने में मदद मिलेगी।

SOAR AI-Unified SOCs में देखा जाने वाला एक आम उपकरण है: यह SOC को एक कंसोल देता है जो किसी संगठन के खंडित सुरक्षा सॉफ़्टवेयर, जैसे कि उसके SIEM, EDR और फ़ायरवॉल की वास्तविक समय की गतिविधि को शामिल करता है। यह सहयोग सिर्फ़ दिखाई नहीं देता: इसे AI-एकीकृत बनाने के लिए, SOAR स्वचालित रूप से इन अलग-अलग उपकरणों के बीच साझा किए जा रहे अलर्ट और डेटा को क्रॉस-रेफ़रेंस करता है। वे प्रासंगिक स्रोतों के बीच डेटा स्थानांतरित करने के लिए एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (API) का लाभ उठाने में सक्षम हैं।

इस सभी डेटा से, SOAR प्लेटफ़ॉर्म एक उपकरण से अलर्ट प्राप्त करने में सक्षम है - जैसे कि एंडपॉइंट डिटेक्शन और रिस्पॉन्स (EDR) समाधान - और अन्य उपकरणों के निष्कर्षों को जोड़ना शुरू कर देता है। उदाहरण के लिए, EDR ने किसी डिवाइस पर चल रहे असामान्य बैकग्राउंड एप्लिकेशन की पहचान की हो सकती है। SOAR अन्य उपकरणों, जैसे कि खतरे की खुफिया फ़ीड और फ़ायरवॉल के भीतर प्रासंगिक लॉग के विरुद्ध संबंधित एप्लिकेशन की तुलना कर सकता है। यह अतिरिक्त डेटा तब SOAR के विश्लेषण इंजन को EDR के अलर्ट की वैधता का आकलन करने की अनुमति देता है।

ध्यान दें कि SOAR स्वयं पूर्ण AI नहीं है: यह अभी भी प्रतिक्रिया देने के लिए बहुत सारे प्लेबुक पर निर्भर करता है। इन SOAR प्लेबुक को विकसित करने के लिए प्रत्येक सुरक्षा ऑपरेशन की गहन समझ की आवश्यकता होती है, और संभावित खतरे क्या हो सकते हैं। प्रत्येक प्लेबुक को दोहराए जाने वाले कार्यों को इंगित करके बनाया जाता है, और फिर प्लेबुक के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए स्पष्ट मीट्रिक स्थापित करके, जैसे प्रतिक्रिया समय और झूठी सकारात्मकता की दर। यह घटना प्रतिक्रिया प्रक्रिया में बहुत समय बचाता है - एक बार जब यह सब चालू हो जाता है।

#4. एआई-संवर्धित मानव एसओसी

इस चरण में स्वचालन क्षमताएँ अलर्ट सहसंबंध से आंशिक स्वचालित ट्राइएज तक बढ़ती हैं। ट्राइएजिंग वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा अलर्ट का जवाब दिया जाता है - और इस चरण तक, सभी ट्राइएज चरणों को मैन्युअल रूप से परिभाषित किया गया है। सेट प्लेबुक के लिए ट्रिगर के बजाय, AI-संवर्धित SOC प्रत्येक अलर्ट को एक व्यक्तिगत डेटापॉइंट के रूप में जांचने से लाभान्वित होता है; और उनकी घटना प्रतिक्रिया विश्लेषक इनपुट के साथ स्वचालित सुझावों को जोड़ती है।

प्रत्येक जांच प्रक्रिया की विशिष्ट मांगें संगठन के अपने विश्लेषित डेटा द्वारा स्थापित की जाती हैं: नेटवर्क एक्सेस, डेटा शेयरिंग और एंडपॉइंट व्यवहार की आधार रेखा के साथ, AI इस मानदंड से विचलन को पहचानने में सक्षम है - साथ ही ज्ञात IoCs की निगरानी करता है जो जुड़े हुए खतरे की खुफिया डेटाबेस से मेल खाते हैं। हालाँकि, इस चरण के लिए सबसे महत्वपूर्ण प्रतिक्रियाएँ हैं: एक बार जब कोई अलर्ट वास्तविक हमले के रास्ते से जुड़ जाता है, तो AI इंजन हमलावर को रोकने के लिए सुरक्षा उपकरणों के माध्यम से प्रतिक्रिया करने में सक्षम होता है। इस पूरी प्रक्रिया के दौरान, यह अलर्ट तैयार करता है और उन्हें प्राथमिकता देता है और SOC विशेषज्ञों के सही स्तर पर स्ट्रीम करता है। यह प्रत्येक अलर्ट को सुसंगत, अच्छी तरह से प्रलेखित सारांशों और निष्कर्षों से जोड़ता है जो मानव घटक को तेज़ी से गति प्रदान करते हैं।

इसे प्राप्त करने और स्वचालन के अंतिम चरण के लिए उपकरणों में शामिल हैं स्टेलर साइबर का स्वचालित SecOps प्लेटफ़ॉर्म: यह मानव एसओसी विशेषज्ञों को तेजी से ट्राइजिंग को स्वचालित करने की क्षमता प्रदान करता है, जबकि मानव विश्लेषकों को उपचार पर अंतिम निर्णय लेने वालों के रूप में बनाए रखता है। इसका समर्थन करने के लिए, इन क्षमताओं और अंतर्निहित जानकारी को एक केंद्रीय मंच के माध्यम से सुलभ बनाया गया है।

#5. मानव-संवर्धित AI SOC

एआई-एसओसी एकीकरण का अंतिम चरण, इस चरण में एआई की क्षमताओं को घटना का पता लगाने और प्रतिक्रिया से लेकर व्यापक और अधिक विशेषज्ञ-विशिष्ट क्षेत्रों तक फैलाया जाता है।

उदाहरण के लिए, विस्तृत फोरेंसिक जांच एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें AI के नेतृत्व वाले SOC अपने मानव-नेतृत्व वाले समकक्षों से आगे निकल सकते हैं। किसी ज्ञात सुरक्षा घटना से शुरू करके, एक केंद्रीय AI इंजन प्रासंगिक IOC को निकाल सकता है और उन्हें संभावित हमले की श्रृंखलाओं में फिर से जोड़ सकता है - प्रारंभिक घुसपैठ से लेकर पार्श्व आंदोलन तक, और अंत में मैलवेयर परिनियोजन या डेटा एक्सफ़िलट्रेशन तक। ये IoC आंतरिक रह सकते हैं, या केंद्रीय सूचना साझाकरण और विश्लेषण केंद्र (ISAC) की पहचान क्षमताओं को समृद्ध करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। हमलावरों के तरीकों और अंतिम उद्देश्यों की पहचान करने के साथ-साथ, साझा ज्ञान पर यह ध्यान AI-संचालित SOC को हमले के संभावित अपराधियों को भी पहचानने की अनुमति दे सकता है, खासकर अगर उनकी रणनीति और तकनीक ज्ञात समूहों के साथ मेल खाती हो।

इस चरण में, घटना संचार भी लाभ उठा सकता है: आला बड़े भाषा मॉडल (LLM) की वृद्धि SOC नेताओं को मुख्य मुद्दे को जल्दी से संवाद करने की अनुमति देती है, क्योंकि केंद्रीय स्वायत्त SOC प्लेटफ़ॉर्म अत्यधिक जटिल हमले को अधिक सुलभ भाषा में संक्षिप्त करता है। यह स्टेलर का कोपायलट AI जटिल जांच के दौरान सहायता प्रदान करता है। एकीकृत LLM संगठनों को प्रभावित ग्राहकों को तेज़ी से सूचित करने की भी अनुमति देता है - और SOC विश्लेषकों को AI-निर्देशित उपचार पर ध्यान केंद्रित करने देता है।

फोरेंसिक से अलग, पूर्ण SOC स्वचालन सक्रिय रूप से पहचान कर सकता है और वर्तमान सुरक्षा नियंत्रणों में खामियों को स्वचालित रूप से ठीक कर सकता है। यह पूरी तरह से स्वचालित खतरे का पता लगाना, पैचिंग करना, फ़ायरवॉल कमज़ोरियों के लिए सुधार करना हो सकता है फ़ाइल सैंडबॉक्सिंग; या CI/CD पाइपलाइन के साथ एकीकरण करके कमजोर कोड को पहले ही आंतरिक रूप से तैनात होने से रोका जा सकता है।

यात्रा के दौरान एसओसी की चुनौतियाँ

स्वायत्त एसओसी में परिवर्तन, किसी कंपनी के सुरक्षा परिचालन के लिए वास्तविक उथल-पुथल का प्रतिनिधित्व करता है; इसमें चुनौतियों का एक समूह होता है, जिसके बारे में जागरूक होना आवश्यक है।

डेटा एकीकरण

अलग-अलग उपकरणों और प्रणालियों को एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ना SOC स्वचालन की पहली बाधाओं में से एक हो सकता है। और यह विभिन्न उपकरणों के बीच डेटा साझा करने जितना सरल भी नहीं है; एक स्वायत्त SOC को एक एक्स्टेंसिबल सुरक्षा आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है - जो पूर्ण सुरक्षा स्टैक के साथ सहजता से एकीकृत हो सके और किसी भी प्रारूप में डेटा को ग्रहण, समेकित और रूपांतरित कर सके।

साथ ही, केवल सुरक्षा, डिवाइस और नेटवर्क डेटा को ही केंद्रीय AI इंजन तक पहुंचने की आवश्यकता नहीं है: इसे विश्लेषकों के स्वयं के सुधार और जांच प्रयासों का समर्थन करने की भी आवश्यकता है, जिससे एक केंद्रीकृत प्लेटफॉर्म और क्रॉस-टूल UI एक आवश्यकता बन जाती है।

सांस्कृतिक प्रतिरोध

स्वचालन के अनुकूल होने के लिए टीम वर्कफ़्लो में महत्वपूर्ण बदलाव की आवश्यकता हो सकती है। यदि कोई SOC अपने फ़ायरवॉल और SIEM नियमों को मैन्युअल रूप से बनाए रखने में पारंगत है, तो वे स्वचालन द्वारा उत्पन्न परिवर्तनों का विरोध कर सकते हैं। यही कारण है कि वृद्धिशील प्रक्रिया अक्सर सबसे अच्छी होती है - एक वर्ष की अवधि में चरण 1 से 5 तक कूदना संभवतः बहुत अधिक व्यवधान का प्रतिनिधित्व करेगा।

साथ ही, इससे निपटने के लिए कुछ हद तक डर भी है: क्योंकि स्वचालन अब SOC विश्लेषकों के कौशल सेट के सभी 3 स्तरों को दोहरा सकता है, इसलिए वैध चिंताएँ हैं कि मानव इनपुट अब आवश्यक नहीं माना जाएगा। सच्चाई इससे बहुत दूर है: मानव SOC टीम किसी संगठन की अपनी वास्तुकला और कमजोरियों की वास्तविक दुनिया की समझ और बुद्धिमत्ता का सबसे अच्छा स्रोत है। उनकी वर्तमान चुनौतियों को किसी भी SOC के भीतर AI-संचालित सुरक्षा एकीकरण का नेतृत्व करने की आवश्यकता है; उनका समर्थन पूरी तरह से विकसित सेटअप में भी महत्वपूर्ण रहेगा, क्योंकि वे AI के सुधारात्मक और नैतिक निर्णय लेने के शीर्ष पर हैं।

कौशल एवं बजट प्रतिबंध

एआई को लागू करते समय, एआई, स्वचालन और उन्नत खतरे का पता लगाने में विषय-विशिष्ट विशेषज्ञता का उपयोग करना महत्वपूर्ण है। हालांकि, कौशल सेटों का यह विशिष्ट मिश्रण खोजना मुश्किल हो सकता है - और इसे काम पर लाना महंगा भी हो सकता है। यहां तक ​​कि सबसे नए सेकऑप्स विश्लेषकों की लागत $50ka प्रति वर्ष हो सकती है, और उचित रूप से प्रशिक्षित, एआई-प्रथम विशेषज्ञ कई गुना अधिक महंगे हैं। यह एक और चुनौती से अच्छी तरह से जुड़ा हुआ है: बजट।

एसओसी पहले सबसे ज़्यादा टर्नओवर वाली कंपनियों तक ही सीमित हुआ करते थे; छोटे संगठन साइबर सुरक्षा की लागत को हमले के जोखिम के साथ संतुलित करने में मदद के लिए प्रबंधित सुरक्षा सेवा प्रदाताओं (MSSP) पर निर्भर रहते थे। इसका मतलब है कि लागत अभी भी AI को लागू करने में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है, खासकर उस समय और पैसे की बर्बादी को देखते हुए जो मैन्युअल प्रक्रियाओं में हमेशा बनी रह सकती है।

स्टेलर साइबर स्वायत्त एसओसी की बाधाओं को कैसे दूर करता है

स्टेलर साइबर एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करके स्वायत्त एसओसी की ओर यात्रा को गति देता है जो सरलीकृत सुरक्षा संचालन और सुलभ एआई को जोड़ता है। यह एसओसी के फैलाव को रोकने पर ध्यान केंद्रित करता है - और विश्लेषकों के प्रत्येक स्तर को वे उपकरण प्रदान करता है जिनकी उन्हें कहीं अधिक सुरक्षा लाभ प्राप्त करने के लिए आवश्यकता होती है।

एक खुला, एकीकृत मंच

AI-संचालित सुरक्षा के लिए डेटा तक भारी, निरंतर पहुंच की आवश्यकता होती है। कुछ प्रदाता इस पहुंच को अपने स्वयं के उपकरणों के पीछे बंद कर देते हैं। दूसरी ओर, स्टेलर साइबर, उपकरण के दर्शन के मूल में खुला एकीकरण है। API-संचालित आर्किटेक्चर स्टेलर साइबर को किसी भी स्रोत और सुरक्षा उपकरण से डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है - और आगे AI इंजन को समान द्वि-दिशात्मक कनेक्शन के माध्यम से घटनाओं को दूर करने की अनुमति देता है।

संगठन के सुरक्षा परिवेश की पूरी पहुँच को एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर एकीकृत किया जाता है। यह सभी AI SOC संचालन को उसके संबंधित विश्लेषकों की उंगलियों पर रखता है। यह SIEM, NDR और XDR द्वारा पेश किए गए विश्लेषण और उपचारात्मक क्रियाओं को जोड़ता है - SOC के तकनीकी स्टैक को और सरल बनाता है। चूँकि स्टेलर प्रतिक्रिया क्षमताओं की इस विस्तृत श्रृंखला में कई अलग-अलग ढाँचों को एम्बेड कर सकता है, इसलिए डैशबोर्ड प्रत्येक स्वचालित प्रतिक्रिया में जाने वाले चरणों का विवरण भी देता है।

एक बहु-परत ए.आई.

स्टेलर साइबर का दिल इसकी निर्णय लेने की क्षमताओं में धड़कता है। खतरों को स्थापित करने के लिए मल्टी-लेयर AI कई प्रक्रियाओं से गुजरता है:

डिटेक्शन एआई

पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित दोनों ही ML एल्गोरिदम हर कनेक्टेड सुरक्षा उपकरण और डिवाइस की वास्तविक समय की स्थिति की निगरानी करते हैं। सेंसर या API एकीकरण द्वारा एकत्र किए गए, उत्पन्न किए जा रहे लॉग और अलर्ट सभी मॉडल के डेटा लेक में डाले जाते हैं, जहाँ से एक कोर डिटेक्शन एल्गोरिदम चलता है। यह वह आर्किटेक्चर है जो डिटेक्शन AI को असामान्य पैटर्न का संकेत देने या प्री-सेट नियम अलर्ट को ट्रिगर करने की अनुमति देता है।

सहसंबंध एआई

अलर्ट की खोज के साथ, स्टेलर का दूसरा AI सक्रिय हो जाता है: यह प्रासंगिक वातावरण में पहचान और अन्य डेटा संकेतों की तुलना करता है, अलर्ट को व्यापक घटनाओं में बदल देता है। इन घटनाओं को ग्राफएमएल-आधारित एआई के माध्यम से ट्रैक किया जाता है, जो विश्लेषकों को स्वचालित रूप से संबंधित डेटा बिंदुओं को इकट्ठा करके सहायता करता है। यह निर्धारित करना कि विभिन्न अलर्ट कैसे जुड़े हैं, स्वामित्व के साथ-साथ अस्थायी और व्यवहारिक समानताओं को भी ध्यान में रखता है। यह AI वास्तविक दुनिया के डेटा के आधार पर लगातार विकसित हो रहा है, प्रत्येक परिचालन जोखिम के साथ बढ़ रहा है।

प्रतिक्रिया एआई

अंत में, प्रतिक्रिया AI प्रभावी हो सकती है। यह फ़ायरवॉल, एंडपॉइंट, ईमेल और उपयोगकर्ताओं पर काम कर सकता है - कहीं भी जो विस्फोट त्रिज्या को सबसे तेज़ तरीके से सीमित करेगा। विश्लेषक उपकरण की प्रतिक्रियाओं के संदर्भ, स्थितियों और आउटपुट पर पूर्ण अनुकूलनशीलता बनाए रखते हैं। प्लेबुक को वैश्विक रूप से लागू किया जा सकता है, या व्यक्तिगत किरायेदारों के अनुरूप बनाया जा सकता है; पहले से निर्मित प्लेबुक मानक प्रतिक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं, या कस्टम बना सकते हैं जो संदर्भ-विशिष्ट क्रियाएं करते हैं।

एमएसएसपी के लिए बहु-किरायेदारी

MSSP कई संगठनों के लिए एक आदर्श भागीदार का प्रतिनिधित्व करते हैं, लेकिन वे विशेष रूप से मध्यम आकार के संगठनों को लाभान्वित करते हैं जिन्हें बजट और सुरक्षा लचीलेपन को संतुलित करने की आवश्यकता होती है। क्योंकि MSSP अनिवार्य रूप से सुरक्षा के प्रबंधन को आउटसोर्स करते हैं, इसलिए वे स्टेलर साइबर जैसे उच्च दक्षता वाले स्वचालन से काफी लाभान्वित होते हैं।

स्टेलर साइबर कई टेनेंट में अपनी क्षमताओं की पेशकश करके इसका समर्थन करता है, जबकि डेटा पृथक्करण को बनाए रखता है। इस मिश्रण को रोकना बैक-एंड सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है, जबकि अभी भी उच्च प्रशिक्षित विश्लेषकों को स्टेलर साइबर प्लेटफ़ॉर्म के उपकरण और दृश्यता प्रदान करता है।

लीन टीमों के लिए मापनीयता

चाहे MSSP के भीतर हो या संगठन में ही, AI सक्षमता के लिए लागत-प्रभावी, स्केलेबल सुरक्षा संचालन पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है। स्टेलर साइबर अपने दो मुख्य घटकों की बदौलत दुबली टीमों को बड़ी मैन्युअल टीमों के समान सुरक्षा प्राप्त करने की अनुमति देता है: स्वचालित खतरा शिकार, और सुलभ निर्णय लेना।

किसी संगठन के भीतर वास्तविक समय के डेटा को एकत्रित और विश्लेषित करते समय, स्टेलर साइबर अपने खतरे की खोज लाइब्रेरी में सभी संभावित सुरक्षा निरीक्षणों को एकत्रित करता है। यह अवलोकन विभिन्न अलर्ट प्रकारों और प्रत्येक की संख्या दिखाता है जिसका पता लगाया गया है। इन्हें मैन्युअल रूप से चल रहे मामलों से जोड़ा जा सकता है, या व्यक्तिगत रूप से संभाला जा सकता है। एक अलग दृष्टिकोण के लिए, स्टेलर साइबर की परिसंपत्ति विश्लेषण प्रक्रिया सबसे अधिक जोखिम वाली परिसंपत्तियों को उनके स्थानों और जुड़े मामलों के साथ जल्दी से छांटती है, जिससे विश्लेषकों को प्रत्येक संभावित दोष के लिए उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली तस्वीर मिलती है।

स्वचालित SOC को टीम की कीमत पर नहीं होना चाहिए। स्टेलर साइबर प्रत्येक स्वचालित निर्णय को उस संगत ढांचे के अनुसार अनुवादित करता है जिसका उपयोग वह वहां पहुंचने के लिए करता है। उदाहरण के लिए, यह केवल MITRE के साथ संरेखित नहीं होता है - यह यह भी साझा करता है कि प्रत्येक ट्राइएजिंग निर्णय इस ढांचे के साथ कैसे संरेखित होता है। यह जटिल हमलों से निपटने के दौरान भी ट्राइएजिंग प्रक्रिया को सुलभ रखता है।

स्टेलर साइबर के साथ अपने एसओसी की दक्षता बढ़ाएं

स्टेलर साइबर की एआई सक्षमता का परिणाम एक सुलभ प्लेटफ़ॉर्म है जो एसओसी विश्लेषकों के अपने स्वयं के प्रक्रियाओं में आत्मविश्वास को बढ़ाता है - मानव और एआई दोनों क्षमताओं को बढ़ाता है। यह मानव-प्रथम दृष्टिकोण भी यही कारण है कि स्टेलर साइबर अपने प्लेटफ़ॉर्म की कीमत एक ही लाइसेंस पर तय करता है। इसमें इसकी सभी ओपन सेकऑप्स क्षमताएँ शामिल हैं - प्रत्येक एसओसी सदस्य की अपनी विशेषज्ञता की दक्षता बढ़ाने के उद्देश्य से बनाई गई हैं। स्टेलर साइबर को खुद एक्सप्लोर करने के लिए, एक डेमो अनुसूची हमारी अनुभवी टीम के सदस्यों में से एक के साथ।

सुनने में बहुत अच्छा लग रहा है
क्या यह सच है?
आप ही देख लीजिए!

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