सेकऑप्स ऑटोमेशन: उपयोग के मामले, और प्रमुख चुनौतियों पर कैसे काबू पाएं

जानें कि SecOps स्वचालन क्या है, SecOps स्वचालन के विभिन्न उपयोग मामले क्या हैं, और कैसे स्टेलर साइबर संगठनों को प्रमुख SecOps स्वचालन चुनौतियों पर काबू पाने में मदद कर सकता है।

सुरक्षा संचालन (सेकऑप्स) एक महत्वपूर्ण बिंदु पर पहुंच गया है: संगठनों को सुरक्षित रखने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण कई हैं, ओवरलैपिंग और अत्यधिक बारीक हैं - विश्लेषकों को प्रत्येक द्वारा खोजे गए मुद्दों की पहचान करने और क्रॉस-रेफ़रेंसिंग करने में पूरी ताकत लगानी पड़ती है। हालाँकि, हमलावर अंतराल से फिसलते रहते हैं।

सुरक्षा संचालन स्वचालन से आज के अंतहीन सुरक्षा डेटा के साथ SecOps के इंटरैक्ट करने के तरीके में सुधार की उम्मीद है - जिससे खतरे का पता लगाने और अनुपालन में वृद्धि होगी। यह मार्गदर्शिका स्वचालन के कई रूपों का पता लगाएगी - नेक्स्ट-जेन SIEM स्वचालन से लेकर पूरी तरह से स्वचालित प्रतिक्रिया प्लेबुक तक। साथ ही, हम नई स्वचालन परियोजनाओं के सामने आने वाली प्रमुख चुनौतियों को कवर करेंगे।

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सेकऑप्स ऑटोमेशन क्या है?

साइबर सुरक्षा एक ऐसा क्षेत्र है जो निरंतर परिवर्तनशील है: यहाँ तक कि SecOps का अस्तित्व भी इस क्षेत्र के भारी-भरकम सिलोइड टीमों से दूर विकसित होने का परिणाम है। चूँकि SecOps ने IT और साइबर सुरक्षा को एक अधिक सुसंगत टीम में मिला दिया है, इसलिए उद्यम तेज़ और अधिक कुशल प्रक्रियाओं से लाभ उठाने में सक्षम हो गए हैं। SecOps स्वचालन SecOps स्पेक्ट्रम में कर्मचारियों के वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करके इस प्रगति पर आधारित है।

यह समझने के लिए कि स्वचालन किस तरह से ठोस बदलाव ला सकता है, आइए SecOps टीमों की पाँच प्रमुख भूमिकाओं पर नज़र डालें। ये हैं:

  • घटना प्रत्युत्तरकर्ता: यह भूमिका सुरक्षा उपकरणों की निगरानी, ​​उन्हें कॉन्फ़िगर करने, तथा उपकरणों द्वारा पहचानी गई घटनाओं को वर्गीकृत करने के लिए जिम्मेदार है।
  • सुरक्षा अन्वेषक: किसी घटना के दौरान, यह भूमिका प्रभावित डिवाइसों और प्रणालियों की पहचान करती है, खतरे का विश्लेषण करती है, तथा शमन रणनीतियां लागू करती है।
  • उन्नत सुरक्षा विश्लेषक: अज्ञात खतरों के लिए सुरक्षा जांचकर्ता की तरह, यह भूमिका कभी-कभी नए खतरे की खोज पर ध्यान केंद्रित कर सकती है। प्रबंधकीय दृष्टिकोण से, वे विक्रेता और तीसरे पक्ष के कार्यक्रम स्वास्थ्य में महत्वपूर्ण इनपुट रखते हैं और SOC के उपकरणों और प्रक्रियाओं के भीतर किसी भी कमी की पहचान करने में मदद कर सकते हैं।
  • एसओसी प्रबंधक: SOC की सीधे देखरेख प्रबंधक करते हैं: वे सुरक्षा टीम और व्यापक व्यावसायिक नेताओं के बीच इंटरफेस हैं। वे प्रत्येक व्यक्तिगत भूमिका से परिचित हैं, और टीम को अधिक दक्षता और सहयोग की ओर ले जाने में सक्षम हैं।
  • सुरक्षा इंजीनियर/वास्तुकार: यह भूमिका किसी संगठन के सुरक्षा उपकरणों के कार्यान्वयन, परिनियोजन और रखरखाव पर केंद्रित होती है। चूँकि वे समग्र सुरक्षा वास्तुकला का प्रबंधन करते हैं, इसलिए वे परिभाषित करते हैं कि टीम किन क्षमताओं और दृश्यता को संभाल सकती है।

भूमिकाओं को परिभाषित करने के साथ, यह देखना आसान है कि स्वचालन SecOps क्षेत्र के लिए इतने बड़े लाभ का वादा कैसे करता है। अधिक केंद्रित भूमिकाएँ - जैसे कि घटना प्रतिक्रियाकर्ता - पहले से ही सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन (SIEM) जैसे उपकरणों के माध्यम से बड़े पैमाने पर लाभान्वित हुई हैं। SIEM उपकरण स्वचालित रूप से प्रत्येक नेटवर्क-कनेक्टेड डिवाइस द्वारा उत्पन्न लॉग फ़ाइलों को एकत्र और सामान्यीकृत करते हैं।

स्वचालित विश्लेषण का महत्व

विश्लेषण इंजन उस डेटा को संभालने के लिए अद्वितीय रूप से अच्छी तरह से तैनात हैं - और उससे भी ज़्यादा। विचार करें कि कैसे घटना प्रतिक्रियाकर्ताओं की भूमिकाओं का एक बड़ा हिस्सा विभिन्न उपकरणों से उत्पन्न अलर्ट और डेटा को क्रॉस-रेफ़रेंस करने पर केंद्रित है। सुरक्षा ऑर्केस्ट्रेशन विश्लेषण और प्रतिक्रिया (SOAR) जैसे स्वचालन उपकरण SIEM, फ़ायरवॉल और एंडपॉइंट सुरक्षा समाधानों जैसे कई स्रोतों से डेटा की तुलना करने और इस सभी डेटा को एक एकल केंद्रीय प्लेटफ़ॉर्म में एकत्रित करने का एक तरीका दर्शाते हैं। यह खतरों का एक एकीकृत दृश्य प्रदान करता है, जो घटना प्रतिक्रियाकर्ताओं के लिए देखने के लिए थोड़ा तेज़ है - और AI विश्लेषण इंजनों के लिए बहुत तेज़ है। इस तरह, सुरक्षा संचालन स्वचालन अनिवार्य रूप से स्टैकेबल है - डेटा संग्रह और सामान्यीकरण से, अलर्ट विश्लेषण और प्रतिक्रिया के माध्यम से - प्रतिक्रिया करने का औसत समय महीनों के बजाय मिनटों के किनारे पर है।

उदाहरण के लिए, जब ऑटोमेशन-सक्षम SIEM टूल किसी उपयोगकर्ता द्वारा उच्च-संवेदनशील संसाधनों के साथ बातचीत करने के तरीके में विचलन को नोटिस करता है, तो एक प्लेबुक AI को सूचना की अन्य धाराओं का आकलन करने के लिए कह सकता है, जैसे कि हाल ही में लॉगिन डेटा और डिवाइस ने हाल ही में किन वेबपेजों के साथ बातचीत की है। इन सभी का उपयोग किसी खतरे को सत्यापित करने के लिए किया जा सकता है और - जब एकत्रित विवरण किसी घटना प्रत्युत्तरकर्ता के इनबॉक्स में आते हैं - तो सुरक्षा जांचकर्ता की मैन्युअल प्रतिक्रिया तेज हो जाती है।

आज के अत्याधुनिक सेकऑप्स ऑटोमेशन में अभी भी घटना प्रतिक्रियाकर्ताओं को यह चुनने की आवश्यकता होती है कि वे कुछ खतरों के जवाब में क्या कार्रवाई करते हैं: यह प्लेबुक के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। सही प्लेबुक के साथ, एक संदिग्ध उपयोगकर्ता को उच्च जोखिम वाली सामग्री डाउनलोड करने या संवेदनशील नेटवर्क तक पहुँचने से रोका जा सकता है। मैन्युअल हस्तक्षेप पर निर्भरता को कम करके, SOAR जैसे स्वचालन उपकरण न केवल सेकऑप्स दक्षता और प्रतिक्रिया समय को तेज करते हैं बल्कि टीमों को रणनीतिक पहलों और जटिल खतरों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए भी मुक्त करते हैं।

सेकऑप्स स्वचालन के लिए उपयोग के मामले

स्वचालन द्वारा संचालित होने पर, SecOps प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके और दक्षता में सुधार करके महत्वपूर्ण उद्यम सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करने में सक्षम है।

खतरे का पता लगाने और प्रतिक्रिया

खतरे का पता लगाना हमेशा से ही SOC टीमों के लिए सबसे अधिक समय लेने वाले घटकों में से एक रहा है: पूर्ण-स्टैक दृश्यता की आवश्यकता को देखते हुए, साइबर सुरक्षा प्रगति के एक पूरे दशक में SIEM टूल जैसे हाइपर-ग्रैनुलर मॉनिटरिंग प्लेटफ़ॉर्म का उदय हुआ। हालाँकि, सुरक्षा डेटा की यह लगातार बढ़ती मात्रा और जटिलता अपस्ट्रीम सिस्टम - जैसे कि घटना प्रतिक्रियाकर्ताओं पर अधिक दबाव डालती है।

चूँकि सुरक्षा घटनाओं की निगरानी और विश्लेषण करने के पारंपरिक, मैन्युअल तरीके आधुनिक उद्यमों के लिए आवश्यक गति और पैमाने के साथ तालमेल बिठाने में संघर्ष करते हैं, इसलिए यह स्वचालन लागू करने के लिए उच्चतम-आरओआई उपयोग मामलों में से एक है। आपके पास मौजूद SIEM टूल के साथ एकीकृत करके, यह मनुष्यों की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी से अधिक मात्रा में डेटा को ग्रहण करने में सक्षम है।

खतरे का पता लगाने वाले स्वचालन की सफलता के लिए मुख्य बात यह है कि यह विश्लेषणात्मक इंजन पर आधारित है। अधिकांश SOAR प्रदाता पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण का मिश्रण नियोजित करेंगे: पहला ज्ञात खतरों के लेबल किए गए डेटासेट पर मॉडल को स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित करके संचालित होता है। इससे उन्हें खतरे के पैटर्न का एक डेटाबेस बनाने में मदद मिलती है जिसे फिर किसी उद्यम से आने वाले वास्तविक दुनिया के डेटा पर लागू किया जा सकता है। दूसरी ओर, अपर्यवेक्षित शिक्षण उन मॉडलों को देखता है जिन्हें अनिवार्य रूप से 'सामान्य' नेटवर्क और एंडपॉइंट गतिविधि को समझने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। जब भी इससे कोई विचलन देखा जाता है, तो यह इसे वर्गीकृत कर सकता है - अपर्यवेक्षित मॉडल समय के साथ लगातार सुधार करने में सक्षम होते हैं, क्योंकि उनके आउटपुट 'खतरों' को सही या गलत माना जाता है।

स्टेलर साइबर का बहु-स्तरीय AI ग्राफएमएल के साथ हाइब्रिड लर्निंग मॉडल को जोड़ता है - जो आपके उद्यम के नेटवर्क में होने वाली सभी घटनाओं को सहसंबंधित करता है। यह सभी हमलों का पता लगाने की अनुमति देता है, यहां तक ​​कि उन जटिल हमलों का भी जो कई अलग-अलग प्रणालियों में फैले हुए हैं। हाइब्रिड मॉडल का उपयोग करके, उद्यम पहले वाले के साथ काम करना शुरू कर सकते हैं, जबकि बाद वाला समय के साथ उद्यम के अपने नेटवर्क रूपरेखा के अनुसार समायोजित हो जाता है।

घटना की प्रतिक्रिया

पारंपरिक मैनुअल वर्कफ़्लो में, अलर्ट ट्राइएजिंग, डेटा संग्रह और प्रतिक्रिया निष्पादित करने जैसे कार्यों में अक्सर महत्वपूर्ण समय और मानवीय प्रयास की आवश्यकता होती है। चूँकि SOAR उपकरण किसी संगठन के सुरक्षा उपकरणों की चौड़ाई को फैलाते हैं, इसलिए यह घटना प्रतिक्रिया स्वचालन को लागू करने में सक्षम है - जिसका अर्थ है कि किसी खतरे की प्रतिक्रिया उसी अंतिम बिंदु पर हो सकती है जहाँ से यह उत्पन्न होती है।

उदाहरण के लिए, ईमेल परंपरागत रूप से खतरों का एक महत्वपूर्ण स्रोत रहे हैं। आम तौर पर, जब फ़िशिंग ईमेल का सामना करना पड़ता है, तो SecOps टीम को तब तक किसी भी गलत काम का पता नहीं चलता जब तक कि उपयोगकर्ता इसके झांसे में न आ जाए और डिवाइस ने संदिग्ध URL को लोड करने का प्रयास न किया हो। इससे भी बदतर, एक केंद्रीय SIEM उपकरण फ़िशिंग साइट को पंजीकृत भी नहीं कर सकता है - खासकर अगर यह चुपके से इनपुट किए गए क्रेडेंशियल्स को चुरा रहा हो। SOAR उपकरण कई मोर्चों पर तुरंत प्रतिक्रिया करने में सक्षम हैं: नेटवर्क स्तर पर, यह पहचान सकता है कि फ़ायरवॉल की IP प्रतिष्ठा के माध्यम से फ़िशिंग वेबसाइट संदिग्ध है; और एंडपॉइंट स्तर पर, यह फ़िशिंग संदेश के व्याकरण संबंधी चेतावनी संकेतों को चिह्नित करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को नियोजित कर सकता है। ये दोनों ही कार्रवाई की अनुमति देते हैं: पहले उपयोगकर्ता को नकली लॉगिन साइट तक पहुँचने से रोकना, और फिर ईमेल को चिह्नित करना और विश्लेषण के लिए इसे SecOps टीम को भेजना।

SOAR स्वचालन न केवल SecOps की घटना प्रतिक्रिया क्षमताओं को स्वचालित करता है, बल्कि इसकी जस्ट-इन-टाइम क्षमताओं को विकेन्द्रीकृत करता है, जिससे SecOps दूरस्थ समापन बिंदुओं को भी सुरक्षित कर सकता है।

अनुपालन प्रबंधन

SecOps कई अलग-अलग तरीकों से अनुपालन प्रबंधन को स्वचालित कर सकता है: बुनियादी लॉग व्यवस्थापक कर्तव्यों से लेकर उच्च-स्तरीय खतरा प्रबंधन पहलुओं तक।

लॉग, सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन और घटना विवरण को केंद्रीकृत और एकत्रित करके, SOAR प्लेटफ़ॉर्म व्यापक रिकॉर्डकीपिंग को सक्षम बनाता है। यह बुनियादी है, लेकिन फिर भी महत्वपूर्ण है: GDPR और ISO 30 के अनुच्छेद 27001 दोनों में स्पष्ट रूप से लॉग रिकॉर्ड, रिपोर्ट और दस्तावेज़ीकरण को अद्यतित रखने की आवश्यकता है। इस डेटा को स्वचालित रूप से केंद्रीकृत और संग्रहीत करके, SOAR SecOps टीमों पर प्रशासनिक कार्यभार को काफी कम कर सकता है।

आधुनिक अनुपालन ढाँचों के भीतर जवाबदेही के लिए जोर स्पष्ट और केंद्रीय रिकॉर्ड रखने तक ही सीमित नहीं है: उन्हें यह भी प्रदर्शित करने की आवश्यकता है कि भूमिका-आधारित पहुँच नियंत्रणों का पालन किया जा रहा है। SOAR यह सुनिश्चित करता है कि पहचान और पहुँच प्रबंधन (IAM) नियंत्रणों के साथ उनके कार्यान्वयन के कारण केवल अधिकृत कर्मचारी ही विशिष्ट कार्य निष्पादित कर सकते हैं। हालाँकि, SOAR इसे सरल क्रेडेंशियल जाँच से आगे ले जाता है, और उपयोगकर्ता या डिवाइस को पहुँच प्रदान करने से पहले सभी डेटा स्ट्रीम को ध्यान में रखता है। स्थान, समय अवधि, OTP सफलता, अनुरोध किए जा रहे संसाधन; वे सभी वैध अंतिम उपयोगकर्ता को प्रभावित किए बिना प्राधिकरण में भूमिका निभाने में सक्षम हैं।

भेद्यता प्रबंधन

स्वचालित पैच प्रबंधन निगरानी और मैन्युअल रूप से पैच लगाने की अन्यथा थकाऊ प्रक्रिया को सरल बनाता है। इन कार्यों को स्वचालित करके, संगठन कमजोरियों को अधिक तेज़ी से और कुशलता से संबोधित कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि महत्वपूर्ण सिस्टम सुरक्षित रहें।

SOAR प्लेटफ़ॉर्म को आपके संगठन के कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन सिस्टम के साथ एकीकृत करने से पैच प्रबंधन की निरंतर मांग सरल हो जाती है। भेद्यता प्रबंधन स्वचालन विभिन्न सिस्टम संस्करणों की स्थिति की निरंतर निगरानी कर सकता है, स्वीकृत सुरक्षा आधार रेखा से किसी भी विचलन की पहचान कर सकता है। जब कोई गुम पैच पाया जाता है, तो SOAR प्लेटफ़ॉर्म पैच को लागू करने के लिए एक स्वचालित उपचार प्रक्रिया शुरू कर सकता है। फिर यह पैच को सफलतापूर्वक लागू किए जाने की पुष्टि करने के लिए एक स्वतंत्र सत्यापन करता है। यदि पैचिंग प्रक्रिया असफल हो जाती है, या यदि कुछ सिस्टम को परिचालन कारणों से स्वचालित पैच प्रबंधन से बाहर रखा जाता है, तो SOAR प्लेटफ़ॉर्म इन मुद्दों को मैन्युअल समीक्षा के लिए चिह्नित करता है। इसका मतलब है कि कोई भी भेद्यता अनदेखी नहीं रह जाती है।

उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण (UBA)

UBA, SOAR कार्यक्षमता का दिल है। यह इस तथ्य से संभव हुआ है कि SOAR प्लेटफ़ॉर्म डेटा स्रोतों के विशाल क्षेत्रों से डेटा एकत्र करता है, जिसमें एंडपॉइंट डिटेक्शन सिस्टम, एक्सेस लॉग और नेटवर्क ट्रैफ़िक मॉनिटर शामिल हैं। सामूहिक रूप से, प्रत्येक डेटा बिंदु अंतिम उपयोगकर्ता द्वारा की जा रही कार्रवाई या निर्णय का प्रतिनिधित्व करता है। UBA उपकरण SOAR को इस डेटा का विश्लेषण करने और प्रत्येक उपयोगकर्ता या इकाई के लिए व्यवहारिक आधार रेखाएँ स्थापित करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता के सामान्य कार्य घंटे, डिवाइस उपयोग या डेटा एक्सेस पैटर्न समय के साथ रिकॉर्ड किए जाते हैं। जब विचलन होता है - जैसे असामान्य घंटों के दौरान संवेदनशील फ़ाइलों तक पहुँचना या असामान्य नेटवर्क कनेक्शन शुरू करने वाला डिवाइस - तो SOAR प्लेटफ़ॉर्म इन्हें संभावित खतरों के रूप में चिह्नित करता है।

असामान्य व्यवहार का पता चलने पर, SOAR प्लेटफ़ॉर्म प्रतिक्रिया प्रक्रिया को स्वचालित कर देता है। उदाहरण के लिए, यदि UEBA संदिग्ध गतिविधि की पहचान करता है, तो प्लेटफ़ॉर्म पूर्वनिर्धारित वर्कफ़्लो आरंभ कर सकता है, जैसे कि अस्थायी रूप से पहुँच प्रतिबंधित करना, सुरक्षा टीमों को सूचित करना, या इकाई की हाल की गतिविधियों की जाँच शुरू करना। ये वर्कफ़्लो वैध संचालन में व्यवधान को कम करते हुए त्वरित कार्रवाई सुनिश्चित करते हैं।

स्टेलर साइबर ने प्रमुख सेकऑप्स ऑटोमेशन चुनौतियों पर कैसे विजय प्राप्त की

जबकि SecOps स्वचालन भारी वृद्धि का वादा करता है, यह आज टीमों का सामना करने वाली सबसे बड़ी बाधाओं को स्थापित करने लायक है - और यह पता लगाना कि SecOps स्वचालन चुनौतियों को कैसे दूर किया जा सकता है।

डेटा अधिभार

हर नए ऑटोमेशन प्रोजेक्ट के सामने सबसे पहला सवाल यही होता है कि शुरुआत कहां से की जाए। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां SIEM डेटा ओवरलोड में शामिल डेटा की मात्रा पानी को गंदा कर सकती है, और निर्णय लेना कठिन बना सकती है
कौन सी स्वचालन परियोजना से सबसे अधिक लाभ मिलेगा।

इससे निपटने के लिए, स्टेलर साइबर का AI इंजन इस अंतहीन सुरक्षा डेटा को ग्रहण करता है और इसे दो प्राथमिक डेटा प्रकारों में प्रस्तुत करता है: अलर्ट और घटना मामले। अलर्ट संदिग्ध या उच्च जोखिम वाले व्यवहार के विशिष्ट उदाहरणों का प्रतिनिधित्व करते हैं, और घटना मामलों के मूलभूत तत्वों के रूप में कार्य करते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि इस सभी मुख्य डेटा का सही तरीके से मूल्यांकन किया गया है, स्टेलर साइबर उन्हें XDR किल चेन में मैप करता है। प्रत्येक अलर्ट में गतिविधि का स्पष्ट, मानव-पठनीय विवरण और अनुशंसित उपचार चरण शामिल हैं।

अगर यह यहीं रुक जाता, तो विश्लेषक अभी भी डेटा की उस विशाल मात्रा में उलझे रहते, जिसे फिर से वर्गीकृत करने की आवश्यकता होती। स्टेलर का इंजन अलर्ट को क्रॉस-रेफ़रेंस करके भी इसका मुकाबला करता है। ग्राफएमएल अलर्ट और घटनाओं की स्वचालित रूप से तुलना करके और उन्हें सटीक, कार्रवाई योग्य घटनाओं के एक छोटे समूह में समूहीकृत करके उन्हें घटनाओं में वर्गीकृत करने की अनुमति देता है। यह क्षमता सुरक्षा विश्लेषकों को हमले के रास्तों, उनकी गंभीरता और सबसे अधिक चिंता के क्षेत्रों में बेहतर दृश्यता प्रदान करती है। यह एक और उदाहरण है कि कैसे छोटे पैमाने पर स्वचालन - अलर्ट का विश्लेषण और मानचित्रण - डीडुप्लीकेशन जैसे आगे की दक्षता लाभ की ओर ले जा सकता है।

एक बार जब सभी अलर्ट केंद्रीय विश्लेषण इंजन में खींच लिए जाते हैं, तो SecOps को कई प्रशासनिक स्वचालनों से लाभ मिल सकता है: उदाहरण के लिए, डीडुप्लीकेशन अनावश्यक अलर्ट और घटनाओं की पहचान और उन्मूलन की अनुमति देता है - यह व्यवस्थित फ़िल्टरिंग प्रक्रिया शोर को काफी कम कर देती है।

इसलिए, डेटा ओवरलोड की चुनौती से निपटने के लिए, SecOps श्रृंखला के निचले भाग से शुरू करना सबसे अच्छा है: देखें कि विश्लेषकों के वर्कफ़्लो के कौन से भाग सबसे अधिक समय ले रहे हैं, और उसके अनुसार कार्य करें। SecOps स्वचालन के लिए नए अधिकांश संगठनों के लिए, यह अलर्ट ट्राइएज और विश्लेषण प्रक्रिया है - इसलिए केंद्रीकृत डेटा विश्लेषण को स्वचालित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

एकीकरण जटिलता

अलग-अलग सुरक्षा उपकरणों को एकीकृत करना जटिल हो सकता है, लेकिन खुले API और SIEM की कई लॉग स्रोतों को सम्मिलित करने की क्षमता एक समाधान प्रदान करती है।

सेकऑप्स ऑटोमेशन की इंटरकनेक्टिविटी पर निर्भरता को देखते हुए, आपके स्टैक में हर एक दूसरे सुरक्षा उपकरण के साथ इसे एकीकृत करने की चुनौती प्रवेश के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा हो सकती है। इसे हल करने के लिए दो चरणों की आवश्यकता होती है: संपत्ति की खोज और स्वचालित एकीकरण।

    • परिसंपत्ति खोज: स्टेलर साइबर विभिन्न स्रोतों से डेटा को निष्क्रिय रूप से एकत्रित करके संपत्ति की खोज को स्वचालित करता है, जिसमें एंडपॉइंट डिटेक्शन और रिस्पॉन्स टूल, डायरेक्टरी सेवाएँ, क्लाउड ऑडिट लॉग, फ़ायरवॉल और सर्वर सेंसर शामिल हैं। यह वास्तविक समय एकत्रीकरण आईपी और मैक पते जैसी संपत्तियों की पहचान करता है ताकि उन्हें उनके संबंधित होस्ट के साथ जोड़ा जा सके। जैसे ही नया डेटा नेटवर्क में प्रवेश करता है, सिस्टम इस जानकारी को लगातार अपडेट करता है; इस प्रक्रिया को स्वचालित करके, स्टेलर साइबर मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना पूरे नेटवर्क में व्यापक दृश्यता सुनिश्चित करता है।
    • स्वचालित एकीकरण: स्टेलर साइबर पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए API के माध्यम से एकीकरण के मुद्दे को हल करता है: ये कनेक्टर प्रत्येक एप्लिकेशन की अपनी पहुँच विधियों के आधार पर विकसित किए जाते हैं; एक बार स्थापित होने के बाद, वे पूर्व-निर्धारित शेड्यूल के अनुसार सक्रिय रूप से डेटा प्राप्त करते हैं। बाहरी सिस्टम से डेटा एकत्र करने के अलावा, कनेक्टर प्रतिक्रियाशील क्रियाएँ निष्पादित कर सकते हैं, जैसे फ़ायरवॉल पर ट्रैफ़िक को रोकना या उपयोगकर्ता खातों को अक्षम करना। ये कनेक्टर अनिवार्य रूप से किसी भी प्रकार के डेटा को संभाल सकते हैं - चाहे कच्चा लॉग डेटा, जैसे कि SIEM, या अन्य सुरक्षा उपकरणों से सीधे सुरक्षा अलर्ट। इन सभी को आगे के स्वचालित विश्लेषण के लिए सुरक्षित डेटा लेक में खींचा जाता है।

सामूहिक रूप से, ये दो कदम SecOps टीम पर नए टूल की मांग को काफी हद तक कम कर देते हैं।

झूठी सकारात्मक

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम को नए हमलों की पहचान करने की अनुमति दे सकता है - लेकिन वे डेटासेट में किसी भी पहले से अज्ञात पैटर्न को भी चिह्नित करते हैं। यह गलत सकारात्मकता और अंततः अलर्ट थकान के लिए एक आदर्श नुस्खा है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एक अनसुपरवाइज्ड लर्निंग सिस्टम सीखता है कि "सामान्य" व्यवहार क्या होता है और इस बेसलाइन से किसी भी विचलन को संभावित विसंगति के रूप में चिह्नित करता है। एक घुसपैठ का पता लगाने वाला सिस्टम (IDS) सामान्य नेटवर्क ट्रैफ़िक पैटर्न को पहचान सकता है और जब कोई डिवाइस सामान्य से अलग पोर्ट तक पहुँचने का प्रयास करता है तो अलर्ट करता है - लेकिन यह एक नया ऐप सेट करने वाला IT टीम का सदस्य भी हो सकता है।

इस वजह से, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग पर आधारित सिस्टम अक्सर बड़ी संख्या में गलत सकारात्मक परिणाम देते हैं - और अलर्ट उत्पन्न होने के बाद, इसमें सुरक्षा विश्लेषकों के लिए यह आकलन करने के लिए आवश्यक संदर्भ की कमी हो सकती है कि वास्तव में क्या हो रहा है। स्टेलर में, इस चुनौती को अनसुपरवाइज्ड एमएल का उपयोग करके एक बुनियादी कदम के रूप में संबोधित किया जाता है: किसी भी असामान्य व्यवहार के शीर्ष पर, यह किसी संगठन के डेटा लेक की पूरी चौड़ाई की निगरानी करता है ताकि इसे किसी अन्य डेटा पॉइंट के साथ सहसंबंधित किया जा सके। यह प्रत्येक घटना को एक जोखिम कारक देता है, जो बदले में सूचित करता है कि उपकरण कैसे प्रतिक्रिया करता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि कोई कार्यकारी रात 2 बजे नेटवर्क में लॉग इन करता है। अलग-थलग होने पर, यह गलत सकारात्मक लग सकता है और अलर्ट की आवश्यकता नहीं होती। हालाँकि, यदि लॉगिन रूस या चीन के किसी IP पते से होता है और इसमें अनधिकृत PowerShell कमांड का निष्पादन शामिल होता है, तो ये अतिरिक्त डेटा बिंदु एक पैटर्न बनाते हैं जो अकाउंट टेकओवर का संकेत देते हैं। इन बिंदुओं को जोड़कर, सिस्टम एक सार्थक अलर्ट उत्पन्न करने के लिए आवश्यक संदर्भ प्रदान करता है। और हमने अभी जिन लचीले कनेक्टरों का उल्लेख किया है, उनकी बदौलत इस अकाउंट को प्रतिक्रिया में स्वचालित रूप से संगरोधित किया जा सकता है।

कौशल अंतराल

SecOps स्वचालन को लागू करने के लिए एक अनुकूलित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो संगठन के सुरक्षा उद्देश्यों और परिपक्वता स्तर के साथ निकटता से संरेखित हो ताकि निर्बाध रोलआउट सुनिश्चित हो सके। इन दक्षताओं के बिना, प्रक्रिया में देरी हो सकती है या विफलता का जोखिम भी हो सकता है।

उदाहरण के लिए, सुरक्षा उपकरणों को एकीकृत करना या प्लेबुक विकसित करना अक्सर SOAR समाधान के आधार पर पायथन, रूबी या पर्ल जैसी स्क्रिप्टिंग भाषाओं में व्यावहारिक विशेषज्ञता की मांग करता है। यदि SOC टीम में इन कोडिंग कौशल में दक्षता की कमी है, तो यह आवश्यक एकीकरण करने और प्रभावी स्वचालन वर्कफ़्लो बनाने की उनकी क्षमता में बाधा डाल सकता है, जो अंततः प्लेटफ़ॉर्म की समग्र प्रभावशीलता को प्रभावित करता है।

नेक्स्ट-जेन सेकऑप्स ऑटोमेशन टूल एनएलपी प्रॉम्प्ट के साथ इस अंतर को कम करने में मदद करते हैं, लेकिन कौशल अंतर को कम करने में कुछ बेहतरीन सुधार सुलभ इंटरफेस में हुए हैं। विभिन्न उपकरणों के जटिल मिश्रण के बजाय, स्टेलर साइबर जैसे SOAR और SIEM एकीकरण ने सेकऑप्स को सभी महत्वपूर्ण जानकारी को सुलभ और कार्रवाई योग्य प्रारूप में देखने की अनुमति दी है। इसमें अनुशंसित उपचार विकल्प और प्रत्येक घटना को बनाने वाले डेटा बिंदुओं के विज़ुअलाइज़ेशन शामिल हैं।

लागत और मापनीयता

जबकि स्वचालन दोहराए जाने वाले कार्यों को सुव्यवस्थित करके परिचालन लागत को कम करता है, यह ध्यान देने योग्य है कि इससे महत्वपूर्ण लागत हो सकती है: बाजार में कई सुरक्षा उपकरणों में अलग-अलग विशेषज्ञताएं होती हैं, जिससे एक उपकरण जो प्रत्येक से डेटा को ग्रहण करता है, साथ ही आसपास के नेटवर्क और एंडपॉइंट्स को भी सिरदर्द बना देता है। और फिर जब ऐप्स, उपयोगकर्ता और नेटवर्क बदलते हैं, तो इसे बनाए रखने के लिए और अधिक समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है।

यही कारण है कि SaaS टूल पर निर्भर रहना स्क्रैच से कुछ बनाने की तुलना में काफी अधिक लागत प्रभावी हो सकता है। हालांकि, यह भी सीधा नहीं है: चूंकि स्वचालन इतनी भारी डेटा खपत पर निर्भर करता है, इसलिए डेटा वॉल्यूम के आधार पर मूल्य निर्धारण मॉडल बड़े पैमाने पर अस्थिर हो सकते हैं। इससे एक उभरते हुए स्वचालन प्रोजेक्ट के सामने आने वाले जोखिम बढ़ जाते हैं। यही कारण है कि स्टेलर साइबर अपने SecOps ऑटोमेशन टूल को एक एकल, पूर्वानुमानित लाइसेंस के तहत पैकेज करता है।

स्टेलर साइबर के साथ स्वचालन-संचालित सेकऑप्स प्राप्त करें

स्टेलर साइबर ने संगठनों द्वारा स्वचालन-संचालित सेकऑप्स के दृष्टिकोण को फिर से परिभाषित किया है। यह नेक्स्ट-जेन SIEM, NDR और ओपन XDR क्षमताओं को एक एकल सहज, शक्तिशाली समाधान में जोड़ता है जो डेटा सहसंबंध को स्वचालित करता है, सभी स्रोतों से जानकारी को सामान्यीकृत और विश्लेषित करता है, और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए शोर को कम करता है। पूर्व-निर्मित घटना प्रतिक्रिया प्लेबुक के साथ, टीमें खतरों पर तेजी से और लगातार प्रतिक्रिया कर सकती हैं, जबकि मल्टी-लेयर AI एंडपॉइंट्स, नेटवर्क और क्लाउड पर बेजोड़ दृश्यता प्रदान करता है, जिससे कोई भी ब्लाइंड स्पॉट नहीं रह जाता है।

पहचान और प्रतिक्रिया समय को कम करके और वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करके, स्टेलर साइबर व्यापक वातावरण को कुशलतापूर्वक और लागत-प्रभावी ढंग से सुरक्षित रखने के लिए लीन सुरक्षा टीमों को सशक्त बनाता है। तेज़, स्मार्ट सुरक्षा संचालन चाहने वाले उद्यम इस विकल्प का लाभ उठा सकते हैं डेमो के साथ स्टेलर साइबर सेकऑप्स प्लेटफॉर्म।

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

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