Deteksi Ancaman Berbasis AI: Deteksi Ancaman Masa Depan Membutuhkan AI
Deteksi dan respons ancaman adalah inti dari keamanan siber perusahaan – ini adalah istilah yang mencakup semua proses dan teknologi yang digunakan untuk mengidentifikasi potensi ancaman keamanan. Berbagai serangan dan teknik yang perlu dideteksi termasuk malware, akses tidak sah, pelanggaran data, atau aktivitas lain yang dapat membahayakan integritas, kerahasiaan, atau ketersediaan sistem informasi organisasi.
Bukan hanya itu saja Tanggung jawab Pusat Operasi Keamanan untuk menjaga semua hal di atas tetap terkendali, tujuannya adalah untuk mendeteksi ancaman ini sedini mungkin guna meminimalkan kerusakan. Ini adalah tugas yang berat; terutama saat mengandalkan tim yang sepenuhnya manusiawi. Artikel ini akan menguraikan deteksi dan respons ancaman ke dalam komponen-komponennya, dan melihat di mana deteksi ancaman yang digerakkan oleh AI siap membuat perubahan terbesar.
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!
Standar Emas: Kerangka Keamanan Siber NIST (CSF) 2.0
NIST CSF 2.0 membagi deteksi dan respons menjadi lima kompetensi inti. Secara kolektif, kompetensi-kompetensi ini menentukan seberapa besar kemungkinan suatu tim untuk mencegah, mengidentifikasi, dan merespons serangan dengan cara yang kohesif dan dapat ditindaklanjuti.
Mengidentifikasi
Kompetensi inti pertama dari lima kompetensi inti, identifikasi, ditempatkan di bagian atas 'lingkaran' NIST karena alasan yang tepat. Langkah pertama ini menuntut pemahaman mendalam tentang semua aset dan pemasok yang tersebar di seluruh perusahaan. Di banyak organisasi, hal ini sendiri menuntut audit terstruktur dan mendalam. Meskipun idealnya melihat seluruh aset organisasi sekaligus, realitas penilaian aset manual jauh lebih sepotong-sepotong. Tim akan menentukan cakupan dan mengaudit unit bisnis atau proyek tertentu pada satu waktu, membuat inventaris saat mereka melakukannya.
Dari sana, mereka kemudian perlu mencocokkan aset-aset individual dengan risiko yang mereka hadapi. Alat pemindai kerentanan membantu mempercepat proses ini, tetapi perlu diingat besarnya upaya yang dilakukan dalam proyek identifikasi aset awal. Dan dengan masing-masing tim yang melakukan penilaian, pemindai kerentanan terlalu sering menganalisis 'gambaran singkat' dari bagian-bagian yang terisolasi dalam perusahaan Anda.
Melindungi
Fungsi identitas menjadi dasar perlindungan – yang kemudian harus secara aktif mencegah pelaku jahat memanfaatkan celah di dalam atau di sekitar mereka. Banyak alat keamanan siber klasik yang sesuai dengan peran ini, baik itu manajemen identitas dan kontrol akses yang mencegah pengambilalihan akun, atau firewall yang memblokir aktivitas jaringan yang aneh.
Bentuk perlindungan klasik – yaitu, memasang patch untuk aplikasi dengan kode yang rentan – menjadi semakin berisiko. Jangka waktu antara publikasi CVE berisiko tinggi dan eksploitasi di dunia nyata sering kali terlalu singkat, dengan 25% CVE berisiko tinggi dieksploitasi pada hari yang sama saat dipublikasikan.
menemukan
Jika penyerang telah berhasil melewati pertahanan, TTP yang umum adalah berkeliaran di dalam lingkungan korban cukup lama untuk menetapkan langkah terbaik berikutnya. Dalam kasus deteksi ancaman internal, ini adalah serangan di tingkat dasar.
Alat deteksi yang paling umum masih berbasis tanda tangan. Alat ini bekerja dengan menganalisis paket data yang masuk untuk mengungkap tanda-tanda kode yang mencurigakan. Bagian yang dianalisis kemudian dibandingkan dengan basis data terkini dari pola serangan sebelumnya.
Menanggapi
Bila file berbahaya atau jaringan yang terinfeksi teridentifikasi, saatnya untuk merespons; proses ini menentukan seberapa baik potensi insiden keamanan siber dapat diatasi. Ada banyak tekanan pada tahap ini, karena respons yang gagal dapat merusak reputasi pelanggan lebih jauh. Misalnya, meskipun mematikan semua akses jaringan akan menghentikan penyebaran malware dengan sangat cepat, hal itu juga akan membuat organisasi berada dalam kondisi katatonik.
Sebaliknya, tanggapan menuntut komunikasi yang sangat jelas dan tindakan segera untuk menghapus perangkat dan akun pengguna yang disusupi.
Dalam serangan yang kompleks, perangkat yang terkena dampak sering kali perlu dihapus dan sistem operasi diinstal ulang.
Memulihkan
Kemampuan terakhir untuk strategi keamanan siber yang matang adalah mengenali kegagalan yang menyebabkan pelanggaran atau kejadian sebelumnya, dan bangkit kembali dengan lebih kuat. Data seputar waktu respons sangat mendukung organisasi dengan kebijakan keamanan yang ditetapkan, audit rutin, dan CISO khusus – organisasi yang memulai dengan langkah awal ini sering kali dapat memulihkan harga saham dalam waktu 7 hari.
Bagaimana GenAI Memperkuat Setiap Mata Rantai
Setiap organisasi menghadapi tantangannya sendiri saat mengoptimalkan proses deteksi ancamannya. Namun, sejauh ini, deteksi ancaman AI telah terus membuktikan nilainya dalam memecahkan beberapa masalah terbesar – khususnya dalam tim yang ramping.
Penemuan aset otomatis
Analisis waktu nyata
Penggunaan AI untuk pertahanan sudah beragam seperti ancaman yang ingin digagalkannya. Beberapa perkembangan yang paling menarik termasuk penggunaan ChatGPT untuk menganalisis situs web untuk mencari tanda-tanda phishing dan kemampuan LLM untuk mengidentifikasi rangkaian panggilan API yang berbahaya, berkat kumpulan kata-kata yang mencurigakan. Deteksi ancaman yang digerakkan oleh AI mampu menjangkau jauh ke dalam kode sumber dan data yang dapat dieksekusi, sehingga memberikan wawasan yang jauh lebih terperinci daripada tinjauan manual.
Analisis perilaku
Kekuatan AI yang sesungguhnya terletak pada kemampuannya untuk mengumpulkan data dari berbagai macam aktivitas yang terjadi. Ketika dilatih pada kumpulan data yang sangat beragam dari organisasi nyata, ini menjadi alat penting untuk membangun basis perilaku jaringan dan perangkat yang normal. Pola aktivitas ini kemudian dapat dimasukkan ke dalam deteksi anomali yang selalu aktif. Dengan ini, setiap perilaku yang tidak normal dapat ditandai sebagai penyebab kekhawatiran. Untuk mengurangi jumlah alarm palsu, mesin analisis yang sama juga dapat mengumpulkan lebih banyak data kontekstual seputar suatu peristiwa untuk menetapkan keabsahannya.
Akhirnya, semua ini dapat dikirimkan ke manusia untuk validasi yang sebenarnya; umpan balik ini sangat penting untuk menutup lingkaran umpan balik AI dan memastikan peningkatannya yang berkelanjutan.
Hadirkan AI ke Gudang Senjata Anda dengan Stellar Cyber
Deteksi dan Respons yang Diperluas dari Stellar Cyber (XDR) menyederhanakan alur deteksi ancaman 5 tahap menjadi satu kesatuan yang berkelanjutan dan mudah diakses. Alih-alih gambaran yang terburu-buru dari berbagai alat yang berbeda, kami XDR menyediakan analisis lintas jaringan untuk menemukan potensi risiko pada titik akhir, aplikasi, email, dan lainnya. Lihat sendiri dengan demo mendalam hari ini.
