Bagaimana Hiperotomatisasi Berbasis AI Mengubah Keamanan Siber
Bagaimana AI dan Pembelajaran Mesin Meningkatkan Keamanan Siber Perusahaan
Menghubungkan Semua Titik dalam Lanskap Ancaman yang Kompleks
Rasakan Keamanan Bertenaga AI dalam Aksi!
Temukan AI canggih Stellar Cyber untuk deteksi dan respons ancaman instan. Jadwalkan demo Anda hari ini!
Mengotomatiskan Tiga Pilar Keamanan Siber
Jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan di seluruh jaringan perusahaan terlalu banyak untuk pelacakan manual yang sederhana. Di seluruh pengumpulan data, analisis, dan pemulihan ancaman, mari kita definisikan tingkat kematangan otomatisasi di setiap bidang – dan bagaimana Stellar Cyber mendorong kematangan puncak dalam hiperotomatisasi yang digerakkan oleh AI.
Otomatisasi Pengumpulan Data
Koleksi log
Inti dari pemantauan keamanan siber, log adalah rekaman peristiwa yang dibuat oleh aplikasi, perangkat jaringan, dan server.
Pada tingkat kematangan paling dasar, log disertakan dalam proses analis keamanan siber melalui replikasi log – di mana analis secara manual menyiapkan skrip lokal di server atau perangkat yang secara berkala mereplikasi semua log dan menyimpannya ke repositori pusat. Digunakan terutama untuk kumpulan log, setiap log sering kali diformat agar dapat dibaca manusia – dan sering kali hanya dibaca saat analis secara manual mencoba menyelesaikan masalah, atau menyelidiki bagaimana insiden keamanan dimulai.
Pada tingkat kematangan otomatisasi sedang, proses ini mulai menggabungkan visibilitas waktu nyata dengan menarik log secara otomatis ke sistem manajemen pusat, biasanya melalui API atau konfigurasi aplikasi yang lebih dalam. Pemformatan log individual juga menjadi lebih berpusat pada mesin, dengan penekanan lebih besar pada tata letak terstruktur yang dapat dengan mudah diserap oleh alat manajemen log. Analis masih perlu membantu alat ini secara manual dalam memilih perangkat mana yang akan disertakan, dan sering kali perlu kembali mengambil sampel dan menyesuaikan praktik manajemen log mereka dari waktu ke waktu.
Terakhir, penyerapan log yang paling otomatis melampaui sistem pengumpulan murni untuk menggabungkan penemuan perangkat otomatis. Baik melalui API, sumber log, atau sensor asli, setiap perangkat perusahaan dapat ditemukan dan dilacak, terlepas dari aktivitasnya di jaringan.
Pemantauan Keamanan Jaringan
Pemantauan keamanan jaringan mengambil langkah mundur dari tindakan individual dalam aplikasi, dan sebaliknya mengamati lalu lintas yang mengalir melintasi jaringan perusahaan untuk menilai tindakan jahat.
Pendekatan non-AI untuk pemantauan keamanan jaringan telah berjalan dengan baik di masa lalu, tetapi penjahat dunia maya telah dengan cepat mengadaptasi pendekatan mereka. Alat keamanan lama hanya membandingkan informasi paket jaringan dengan daftar strategi yang telah dibuat sebelumnya – dan firewall lama kesulitan untuk menghadapi lalu lintas terenkripsi ujung ke ujung saat ini.
Alat keamanan jaringan otomatis dapat mengumpulkan informasi intelijen dari jaringan yang jauh lebih luas, baik di cloud publik maupun privat, dan juga perangkat keras lokal. Sensor jaringan Stellar Cyber menggali lebih dalam, mengumpulkan metadata di semua sakelar fisik dan virtual. Sensornya mendekode muatan melalui Deep Packet Inspection, dan dapat beroperasi pada server Windows 98 dan yang lebih baru, bersama Ubuntu, Debian, dan Red Hat.
Pengumpulan semua data ini mungkin menjadi dasar bagi keamanan siber yang solid – namun data ini masih perlu diubah menjadi wawasan dan, yang terpenting, tindakan.
Otomatisasi Analisis Data
Ada tingkat analisis data yang akan selalu membutuhkan keahlian dan pengetahuan manusia nyata. Namun, kemajuan dalam analisis otomatis kini memungkinkan analis untuk membuat keputusan kritis dengan kejelasan yang lebih baik daripada sebelumnya.
Analisis peristiwa pada tahap awal otomatisasi sering kali bergantung pada analis yang harus menghubungkan titik-titiknya sendiri – baik itu versi perangkat lunak yang perlu ditambal atau kelemahan yang tidak terlihat. Dalam skenario terburuk, penyerang menyadari – dan secara aktif mengeksploitasi – kelemahan tersebut bahkan sebelum analis menyadarinya. Meskipun masih manual, menyusun semua format data yang berbeda ke dalam dasbor pusat adalah dasar dari alat Manajemen Informasi dan Peristiwa Keamanan (SIEM) yang kini ada di mana-mana.
Sekitar satu dekade lalu, salah satu kemampuan yang dibanggakan oleh para profesional keamanan yang sangat berpengalaman – kemampuan untuk mengenali serangan yang pernah mereka saksikan sebelumnya – tiba-tiba dapat digunakan oleh tim yang lebih baru berkat deteksi berbasis tanda tangan. Dengan demikian, organisasi mulai memperoleh manfaat dari analisis otomatis tingkat menengah. Jika tanda tangan file atau alamat IP cocok dengan serangan yang ditandai sebelumnya, seorang analis dapat segera diberi tahu (biasanya melalui alat SIEM mereka).
Namun, bentuk dasar analisis peristiwa ini pada dasarnya belum memiliki jawaban untuk serangan zero-day atau serangan baru. Lebih jauh lagi, analis menghadapi tantangan yang lebih besar: peristiwa keamanan dihasilkan jauh lebih cepat daripada yang dapat diproses.
Anda (Mungkin) Sudah Akrab dengan Analisis Otomatis
Meskipun analisis perilaku berbasis anomali dapat memprediksi dan dengan demikian mencegah serangan, analisis tersebut dapat rentan terhadap hasil positif palsu dan mengacaukan alur kerja respons insiden – yang merupakan tempat lapisan terakhir otomatisasi keamanan membuat perubahan terbesar saat ini.
Otomatisasi Respons Insiden
Dua langkah terakhir – pengumpulan dan analisis data – keduanya mengarah pada satu hal: respons insiden.
Respons insiden yang mengandalkan otomatisasi tingkat dasar mengharuskan analis untuk menonaktifkan akses jaringan secara manual saat mengkarantina perangkat yang terinfeksi malware, memasang patch perangkat lunak baru dari jarak jauh, dan mengatur ulang kata sandi dan nama pengguna bagi pengguna yang akunnya mungkin telah diretas. Anda mungkin memperhatikan bahwa tindakan ini sebagian besar bersifat reaktif – ini merupakan hasil dari kecepatan intervensi manual yang sangat lambat.
Berkembang ke tingkat menengah otomatisasi respons insiden, hal ini mengambil dasar analisis perilaku dan bertindak sesuai dengan itu – sering kali dengan secara otomatis menolak akses pengguna yang mencurigakan ke sumber daya penting, atau memberi tahu analis yang tepat sesuai dengan bidang keahlian mereka. Buku pedoman memungkinkan tim keamanan untuk mempertahankan kontrol penuh atas respons otomatis, yang memungkinkan alat bertenaga AI unggul dalam melakukan tugas-tugas rutin keamanan siber sehari-hari.
Tingkat otomatisasi insiden ini sangat rentan terhadap satu masalah: positif palsu. Hal ini dapat secara keliru membatasi pengguna atau perangkat, yang berdampak buruk pada produktivitas. Perusahaan dengan alur respons insiden yang matang sudah mulai mengembangkan proses respons insiden dengan akurasi tinggi: melalui hiperotomatisasi.
Bagaimana Hyper Automation Stellar Cyber Mengubah Respons Insiden
Kembali pada bagian pendahuluan, kami menjelaskan bagaimana hiperotomatisasi adalah proses menumpuk lapisan otomatisasi untuk menghasilkan hasil bisnis terbaik. Dalam tumpukan keamanan yang matang, hiperotomatisasi menggabungkan analisis mendalam berbasis pola dari algoritma pembelajaran mesin, dengan proses kontekstualisasi insiden.
Graph ML dari Stellar Cyber mampu memetakan korelasi antara peringatan anomali individual, dan menyusunnya menjadi beberapa kasus: mengubah ribuan peringatan menjadi beberapa ratus kejadian nyata yang mungkin terjadi. Setiap kasus kemudian secara otomatis diperkaya dan diprioritaskan, sesuai dengan kualitas unik dari peringatan individualnya. Terakhir, analis disajikan dengan satu titik referensi – dasbor yang menyusun keseluruhan perilaku, kelemahan, dan perangkat organisasi mereka menjadi kasus yang efisien.
Jika organisasi Anda belum mencapai puncak kematangan otomatisasi, jangan khawatir – wajar jika kematangan otomatisasi berkembang secara sporadis, karena perkakas diperbarui setiap beberapa tahun. Jika Anda ingin tahu bagaimana Stellar Cyber menawarkan platform Open XDR yang paling hemat biaya di pasaran, hubungi kami untuk demo hari ini.
