Otomatisasi SecOps: Kasus Penggunaan, dan Cara Mengatasi Tantangan Utama
Pelajari apa itu otomatisasi SecOps, berbagai kasus penggunaan untuk otomatisasi SecOps, dan bagaimana Stellar Cyber dapat membantu organisasi mengatasi tantangan utama otomatisasi SecOps.
Operasi Keamanan (SecOps) telah mencapai titik kritis: alat yang digunakan untuk menjaga keamanan organisasi sangat banyak, saling tumpang tindih, dan sangat terperinci – analis didorong untuk bekerja keras dalam mengidentifikasi dan memeriksa silang masalah yang ditemukan. Namun, penyerang terus lolos melalui celah.
Otomatisasi Operasi Keamanan menjanjikan reformasi cara SecOps berinteraksi dengan data keamanan yang tak terbatas saat ini – menawarkan deteksi ancaman dan kepatuhan yang lebih baik. Panduan ini akan mengeksplorasi berbagai bentuk otomatisasi yang ditawarkan – mulai dari Generasi Berikutnya. SIEM mulai dari otomatisasi, hingga buku panduan respons yang sepenuhnya otomatis. Sepanjang perjalanan, kita akan membahas tantangan utama yang dihadapi oleh proyek otomatisasi baru.
Generasi selanjutnya SIEM
Stellar Cyber Generasi Berikutnya SIEM, sebagai komponen penting dalam Stellar Cyber Open XDR Platform...
Rasakan Keamanan Bertenaga AI dalam Aksi!
Temukan AI canggih Stellar Cyber untuk deteksi dan respons ancaman instan. Jadwalkan demo Anda hari ini!
Apa itu Otomatisasi SecOps?
Keamanan siber adalah bidang yang terus berubah: bahkan keberadaan SecOps merupakan hasil dari evolusi bidang tersebut dari tim yang bekerja sendiri-sendiri. Karena SecOps telah menggabungkan TI dan keamanan siber menjadi tim yang lebih kohesif, perusahaan dapat memperoleh manfaat dari proses yang lebih cepat dan lebih efisien. Otomatisasi SecOps dibangun berdasarkan kemajuan ini, dengan menyederhanakan alur kerja karyawan di seluruh spektrum SecOps.
Untuk menjelaskan bagaimana otomatisasi dapat membuat perbedaan yang nyata, mari kita bahas lima peran utama yang dimiliki tim SecOps. Peran-peran tersebut adalah:
- Penanggap insiden: Peran ini bertanggung jawab untuk memantau alat keamanan, mengonfigurasinya, dan memilah insiden yang diidentifikasi oleh alat tersebut.
- Penyelidik keamanan: Dalam suatu insiden, peran ini mengidentifikasi perangkat dan sistem yang terpengaruh, melakukan analisis ancaman, dan menerapkan strategi mitigasi.
- Analis keamanan tingkat lanjut: Seperti halnya penyelidik keamanan untuk ancaman yang tidak dikenal, peran ini terkadang berfokus pada penemuan ancaman baru. Dari perspektif manajerial, mereka memiliki masukan signifikan terhadap kesehatan program vendor dan pihak ketiga serta dapat membantu mengidentifikasi kekurangan apa pun di dalamnya. SOCalat dan prosedurnya.
- SOC manajer: Mengawasi secara langsung SOC Manajer adalah penghubung antara tim keamanan dan para pemimpin bisnis yang lebih luas. Mereka memahami setiap peran individu, dan mampu mengarahkan tim menuju efisiensi dan kolaborasi yang lebih besar.
- Insinyur/arsitek keamanan: Peran ini berfokus pada penerapan, penyebaran, dan pemeliharaan perangkat keamanan organisasi. Karena mereka mengelola keseluruhan arsitektur keamanan, mereka menentukan kapabilitas dan visibilitas apa yang dapat ditangani oleh tim.
Dengan peran yang telah didefinisikan, akan lebih mudah untuk melihat bagaimana otomatisasi menjanjikan keuntungan besar bagi bidang SecOps. Peran yang lebih terfokus – seperti penanggung jawab insiden – telah memperoleh manfaat besar melalui alat-alat seperti Security Information and Event Management (SIEM).SIEM). SIEM Alat-alat tersebut secara otomatis mengumpulkan dan menormalisasi file log yang dihasilkan oleh setiap perangkat yang terhubung ke jaringan.
Pentingnya Analisis Otomatis
Mesin analisis berada pada posisi yang sangat baik untuk menangani data tersebut – dan bahkan lebih banyak lagi. Pertimbangkan bagaimana sebagian besar peran penanggap insiden berfokus pada referensi silang peringatan dan data yang dihasilkan dari berbagai alat. Alat otomatisasi seperti Security Orchestration Analysis and Response (SOAR) mewakili cara untuk membandingkan data dari berbagai sumber seperti SIEM, firewall, dan solusi perlindungan endpoint, dan mengumpulkan semua data ini ke dalam satu platform pusat. Ini menawarkan pandangan terpadu tentang ancaman, yang sedikit lebih cepat bagi penanggung jawab insiden untuk menelusuri – dan jauh lebih cepat bagi mesin analisis AI untuk mengolahnya. Dengan cara ini, otomatisasi Operasi Keamanan pada dasarnya dapat ditumpuk – mulai dari pengumpulan dan normalisasi data, hingga analisis dan respons peringatan – Waktu Rata-rata untuk Merespons berada di ambang hitungan menit, bukan bulan.
Sebagai contoh, ketika sebuah sistem yang mampu melakukan otomatisasi SIEM Ketika sebuah alat mendeteksi penyimpangan dalam cara pengguna berinteraksi dengan sumber daya yang sangat sensitif, sebuah panduan dapat mengarahkan AI untuk menilai aliran informasi lain, seperti data login terbaru dan halaman web apa yang telah diinteraksi perangkat baru-baru ini. Semua ini dapat digunakan untuk memverifikasi ancaman dan – ketika detail yang dikumpulkan sampai di kotak masuk penanggung jawab insiden – respons manual penyelidik keamanan dapat dipercepat.
Otomatisasi SecOps yang canggih saat ini masih mengharuskan responden insiden untuk memilih tindakan yang akan diambil sebagai respons terhadap ancaman tertentu: hal ini dicapai melalui buku pedoman. Dengan buku pedoman yang tepat, pengguna yang dicurigai dapat dicegah mengunduh materi berisiko tinggi, atau mengakses jaringan sensitif. Dengan mengurangi ketergantungan pada intervensi manual, alat otomatisasi seperti SOAR tidak hanya mempercepat efisiensi dan waktu respons SecOps, tetapi juga membebaskan tim untuk fokus pada inisiatif strategis dan ancaman yang kompleks.
Kasus Penggunaan untuk Otomatisasi SecOps
Deteksi dan Respon Ancaman
Deteksi ancaman selalu menjadi salah satu komponen yang paling memakan waktu. SOC tim: mengingat kebutuhan akan visibilitas full-stack, kemajuan keamanan siber selama satu dekade terakhir telah menyaksikan munculnya platform pemantauan hiper-granular, seperti SIEM Namun, volume dan kompleksitas data keamanan yang terus meningkat ini kemudian memberikan tekanan lebih besar pada sistem hulu – seperti tim penanggulangan insiden.
Karena metode pemantauan dan analisis peristiwa keamanan tradisional dan manual kesulitan untuk mengimbangi kecepatan dan skala yang dibutuhkan oleh perusahaan modern, otomatisasi merupakan salah satu kasus penggunaan dengan ROI tertinggi. Dengan mengintegrasikannya bersama dengan SIEM Dengan alat yang Anda miliki, alat tersebut mampu mengolah data dalam jumlah yang lebih besar dan jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia.
Kunci keberhasilan otomatisasi deteksi ancaman adalah mesin analitis yang menjadi dasarnya. Sebagian besar penyedia SOAR akan menggunakan campuran pembelajaran terbimbing dan tak terbimbing: yang pertama beroperasi dengan melatih model secara eksplisit pada kumpulan data berlabel dari ancaman yang diketahui. Hal ini memungkinkan mereka membangun basis data pola ancaman yang kemudian dapat diterapkan pada data dunia nyata yang masuk dari suatu perusahaan. Di sisi lain, pembelajaran tak terbimbing melihat model yang pada dasarnya dilatih untuk memahami aktivitas jaringan dan titik akhir yang 'normal'. Setiap kali penyimpangan dari hal ini terlihat, ia dapat mengklasifikasikannya – model tak terbimbing mampu terus meningkat dari waktu ke waktu, karena 'ancaman' keluarannya dinilai benar atau tidak.
AI multilevel Stellar Cyber menggabungkan model pembelajaran hibrid dengan GraphML – yang menghubungkan semua peristiwa yang terjadi di seluruh jaringan perusahaan Anda. Hal ini memungkinkan semua serangan ditemukan, bahkan serangan kompleks yang tersebar di sejumlah sistem yang berbeda. Dengan menggunakan model hibrid, perusahaan dapat mulai beroperasi dengan model pertama, sementara model kedua menyesuaikan diri dengan kontur jaringan perusahaan itu sendiri dari waktu ke waktu.
Respons Insiden
Dalam alur kerja manual tradisional, tugas-tugas seperti pemilahan peringatan, pengumpulan data, dan pelaksanaan respons sering kali memerlukan waktu dan upaya manusia yang signifikan. Karena alat SOAR mencakup seluruh alat keamanan organisasi, alat ini mampu menerapkan otomatisasi respons insiden – yang berarti bahwa respons terhadap ancaman dapat terjadi di titik akhir tempat ancaman itu muncul.
Sebagai contoh, email secara tradisional telah menjadi sumber ancaman yang signifikan. Biasanya, ketika dihadapkan dengan email phishing, tim SecOps tidak akan menyadari adanya kesalahan sampai pengguna tertipu dan perangkat mencoba memuat URL yang mencurigakan. Lebih buruk lagi, sebuah sistem pusat SIEM Alat tersebut bahkan mungkin tidak mendeteksi situs phishing – terutama jika situs tersebut secara diam-diam mencuri kredensial yang dimasukkan. Alat SOAR mampu merespons dengan segera di berbagai lini: di tingkat jaringan, alat ini dapat mengidentifikasi bahwa situs web phishing mencurigakan melalui reputasi IP firewall; dan di tingkat endpoint, alat ini dapat menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami untuk menandai tanda-tanda peringatan tata bahasa dari pesan phishing. Kedua hal ini memungkinkan tindakan: pertama memblokir pengguna agar tidak mengakses situs login palsu, dan kemudian menandai email tersebut dan mengirimkannya ke tim SecOps untuk dianalisis.
Otomatisasi SOAR tidak hanya mengotomatiskan kemampuan respons insiden SecOps, tetapi juga mendesentralisasikan kemampuan tepat waktu, yang memungkinkan SecOps mengamankan bahkan titik akhir yang terpencil.
Manajemen Kepatuhan
SecOps dapat mengotomatiskan manajemen kepatuhan dalam sejumlah cara berbeda: dari tugas admin log dasar hingga aspek manajemen ancaman tingkat tinggi.
Dengan memusatkan dan menggabungkan log, konfigurasi sistem, dan detail insiden, platform SOAR memungkinkan penyimpanan catatan yang komprehensif. Ini mendasar, tetapi tetap penting: pasal 30 GDPR dan ISO 27001 secara eksplisit mengharuskan catatan log, laporan, dan dokumentasi selalu mutakhir. Dengan memusatkan dan menyimpan data ini secara otomatis, SOAR dapat secara signifikan mengurangi beban kerja administratif pada tim SecOps.
Dorongan untuk akuntabilitas dalam kerangka kerja kepatuhan modern tidak berhenti pada pencatatan yang jelas dan terpusat: kerangka kerja tersebut juga perlu menunjukkan bahwa kontrol akses berbasis peran dipatuhi. SOAR memastikan bahwa hanya personel yang berwenang yang dapat menjalankan tugas tertentu, karena penerapannya dengan kontrol manajemen identitas dan akses (IAM). Namun, SOAR melakukan hal ini lebih dari sekadar pemeriksaan kredensial sederhana, dan memperhitungkan semua aliran data sebelum akses diberikan kepada pengguna atau perangkat. Lokasi, jangka waktu, keberhasilan OTP, sumber daya yang diminta; semuanya dapat berperan dalam otorisasi, tanpa memengaruhi pengguna akhir yang sah.
Manajemen Kerentanan
Manajemen patch otomatis menyederhanakan proses pemantauan dan penerapan patch secara manual yang membosankan. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas ini, organisasi dapat mengatasi kerentanan dengan lebih cepat dan efisien, memastikan sistem penting tetap aman.
Mengintegrasikan platform SOAR dengan sistem manajemen konfigurasi organisasi Anda menyederhanakan tuntutan manajemen patch yang terus-menerus. Otomatisasi manajemen kerentanan dapat terus memantau status berbagai versi sistem, mengidentifikasi setiap penyimpangan dari dasar keamanan yang disetujui. Ketika patch yang hilang terdeteksi, platform SOAR dapat memulai proses perbaikan otomatis untuk menerapkan patch. Kemudian, platform melakukan verifikasi independen untuk mengonfirmasi bahwa patch berhasil diterapkan. Jika proses patching tidak berhasil, atau jika sistem tertentu dikecualikan dari manajemen patch otomatis karena alasan operasional, platform SOAR menandai masalah ini untuk peninjauan manual. Ini berarti tidak ada kerentanan yang terlewatkan.
Analisis Perilaku Pengguna (UBA)
UBA adalah jantung dari fungsionalitas SOAR. Hal ini dimungkinkan oleh fakta bahwa platform SOAR menggabungkan data dari berbagai sumber data, termasuk sistem deteksi titik akhir, log akses, dan monitor lalu lintas jaringan. Secara kolektif, setiap titik data mewakili tindakan atau keputusan yang dibuat oleh pengguna akhir. Alat UBA memungkinkan SOAR menganalisis data ini dan menetapkan dasar perilaku untuk setiap pengguna atau entitas. Misalnya, jam kerja pengguna, penggunaan perangkat, atau pola akses data dicatat dari waktu ke waktu. Ketika penyimpangan terjadi—seperti mengakses file sensitif selama jam-jam yang tidak biasa atau perangkat memulai koneksi jaringan yang tidak normal—platform SOAR menandainya sebagai ancaman potensial.
Setelah perilaku anomali terdeteksi, platform SOAR mengotomatiskan proses respons. Misalnya, jika UEBA Setelah mengidentifikasi aktivitas mencurigakan, platform dapat memulai alur kerja yang telah ditentukan sebelumnya, seperti membatasi akses sementara, memberi tahu tim keamanan, atau meluncurkan investigasi terhadap aktivitas terkini entitas tersebut. Alur kerja ini memastikan tindakan cepat sekaligus meminimalkan gangguan terhadap operasi yang sah.
Bagaimana Stellar Cyber Mengatasi Tantangan Utama dalam Otomatisasi SecOps
Sementara otomatisasi SecOps menjanjikan pertumbuhan yang sangat besar, ada baiknya kita mengidentifikasi rintangan terbesar yang dihadapi tim saat ini – dan menjajaki cara mengatasi tantangan otomatisasi SecOps.
Kelebihan Data
Pertanyaan pertama yang dihadapi setiap proyek otomatisasi baru adalah dari mana harus memulai. Ini adalah salah satu area di mana kuantitas data yang terlibat sangat besar. SIEM Kelebihan data dapat mengacaukan keadaan dan mempersulit penilaian.
proyek otomasi apa yang akan menghasilkan keuntungan tertinggi.
Untuk mengatasi ini, Mesin AI Stellar Cyber Stellar Cyber mengolah semua data keamanan yang tak terbatas ini dan mengubahnya menjadi dua tipe data utama: Peringatan dan Kasus Insiden. Peringatan mewakili contoh spesifik dari perilaku mencurigakan atau berisiko tinggi, dan berfungsi sebagai elemen dasar dari Kasus Insiden. Untuk memastikan bahwa semua data inti ini dinilai dengan benar, Stellar Cyber memetakannya ke... XDR Rantai Serangan (Kill Chain). Setiap peringatan mencakup deskripsi aktivitas yang jelas dan mudah dibaca, serta langkah-langkah perbaikan yang direkomendasikan.
Jika berhenti di sini, analis akan tetap terjebak dalam banyaknya data yang kemudian perlu dipilah. Mesin Stellar mengatasi hal ini dengan juga melakukan referensi silang peringatan. GraphML memungkinkan peringatan dan kejadian dikategorikan ke dalam Insiden dengan secara otomatis membandingkan dan mengelompokkan peringatan dan kejadian ke dalam serangkaian insiden yang lebih kecil dan tepat serta dapat ditindaklanjuti. Kemampuan ini memberi analis keamanan visibilitas yang lebih baik ke dalam jalur serangan, tingkat keparahannya, dan area yang menjadi perhatian utama. Ini adalah contoh lain tentang bagaimana otomatisasi skala kecil – menganalisis dan memetakan peringatan – dapat menghasilkan peningkatan efisiensi lebih lanjut, seperti deduplikasi.
Setelah semua peringatan dimasukkan ke dalam mesin analisis pusat, SecOps dapat memperoleh manfaat dari sejumlah otomatisasi administratif: deduplikasi, misalnya, memungkinkan identifikasi dan penghapusan peringatan dan peristiwa yang berulang – proses penyaringan sistematis ini secara signifikan mengurangi gangguan.
Jadi, untuk mengatasi tantangan kelebihan data, sebaiknya mulai dari bagian bawah rantai SecOps: lihat bagian mana dari alur kerja analis yang membutuhkan waktu paling lama, dan lakukan tindakan yang sesuai. Bagi sebagian besar organisasi yang baru mengenal otomatisasi SecOps, ini adalah proses pemilahan dan analisis peringatan – oleh karena itu fokusnya adalah pada otomatisasi analisis data terpusat.
Kompleksitas Integrasi
Mengintegrasikan berbagai alat keamanan yang berbeda bisa jadi rumit, tetapi API terbuka dan SIEMKemampuannya untuk menyerap berbagai sumber log menawarkan solusi.
Mengingat ketergantungan otomatisasi SecOps pada interkonektivitas, tantangan untuk mengintegrasikannya dengan setiap alat keamanan lain dalam tumpukan Anda dapat menjadi hambatan yang signifikan untuk masuk. Untuk mengatasi hal ini diperlukan dua langkah: penemuan aset dan integrasi otomatis.
- Penemuan Aset: Stellar Cyber mengotomatiskan penemuan aset dengan mengumpulkan data secara pasif dari berbagai sumber, termasuk alat deteksi dan respons titik akhir, layanan direktori, log audit cloud, firewall, dan sensor server. Agregasi waktu nyata ini mengidentifikasi aset seperti alamat IP dan MAC untuk mengaitkannya dengan host masing-masing. Sistem terus memperbarui informasi ini saat data baru memasuki jaringan; dengan mengotomatiskan proses ini, Stellar Cyber memastikan visibilitas komprehensif di seluruh jaringan tanpa intervensi manual.
- Integrasi Otomatis: Stellar Cyber menyelesaikan masalah integrasi melalui API yang telah dikonfigurasi sebelumnya: konektor ini dikembangkan berdasarkan metode akses masing-masing aplikasi; setelah terpasang, konektor secara aktif mengambil data sesuai dengan jadwal yang telah ditetapkan. Selain mengumpulkan data dari sistem eksternal, konektor dapat menjalankan tindakan responsif, seperti memblokir lalu lintas pada firewall atau menonaktifkan akun pengguna. Konektor ini pada dasarnya dapat menangani semua bentuk data – baik data log mentah, seperti... SIEMatau peringatan keamanan langsung dari alat keamanan lainnya. Semua ini ditarik ke dalam Data Lake yang aman untuk analisis otomatis lebih lanjut.
Secara kolektif, kedua langkah ini secara signifikan mengurangi tuntutan yang dapat diberikan alat baru pada tim SecOps.
Positif Palsu
Pembelajaran tanpa pengawasan dapat memungkinkan algoritme mengidentifikasi serangan baru – tetapi juga menandai pola yang sebelumnya tidak diketahui dalam kumpulan data. Ini adalah resep sempurna untuk hasil positif palsu, dan akhirnya kelelahan peringatan. Ini karena sistem pembelajaran tanpa pengawasan mempelajari apa yang merupakan perilaku "normal" dan menandai setiap penyimpangan dari garis dasar ini sebagai potensi anomali. Sistem Deteksi Intrusi (IDS) mungkin mengenali pola lalu lintas jaringan normal dan memberi peringatan saat perangkat mencoba mengakses port yang berbeda dari biasanya – tetapi ini mungkin juga anggota tim TI yang menyiapkan aplikasi baru.
Karena itu, sistem yang didasarkan pada pembelajaran tanpa pengawasan sering kali menghasilkan sejumlah besar positif palsu – dan setelah peringatan dibuat, peringatan tersebut dapat tidak memiliki konteks yang diperlukan bagi analis keamanan untuk menilai apa yang sebenarnya terjadi. Di Stellar, tantangan ini diatasi dengan menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan sebagai langkah dasar: selain dari perilaku yang tidak biasa, sistem tersebut memantau seluruh data lake organisasi untuk menghubungkannya dengan titik data lainnya. Hal ini memberikan faktor risiko pada setiap insiden, yang selanjutnya menginformasikan bagaimana alat tersebut merespons.
Misalnya, pertimbangkan seorang eksekutif yang masuk ke jaringan pada pukul 2 pagi. Jika dilihat secara terpisah, hal ini mungkin tampak sebagai positif palsu dan tidak memerlukan peringatan. Namun, jika login berasal dari alamat IP di Rusia atau China dan mencakup pelaksanaan perintah PowerShell yang tidak sah, titik data tambahan ini menciptakan pola yang menunjukkan pengambilalihan akun. Dengan menghubungkan titik-titik ini, sistem menyediakan konteks yang diperlukan untuk menghasilkan peringatan yang berarti. Dan berkat konektor fleksibel yang baru saja kami sebutkan, akun ini dapat dikarantina secara otomatis sebagai respons.
Kesenjangan Keterampilan
Penerapan otomatisasi SecOps memerlukan pendekatan khusus yang selaras dengan tujuan keamanan dan tingkat kematangan organisasi untuk memastikan peluncuran yang lancar. Tanpa kompetensi ini, proses dapat mengalami penundaan atau bahkan risiko kegagalan.
Sebagai contoh, mengintegrasikan alat keamanan atau mengembangkan playbook seringkali membutuhkan keahlian langsung dalam bahasa scripting seperti Python, Ruby, atau Perl, tergantung pada solusi SOAR yang digunakan. Jika SOC Jika tim kurang mahir dalam keterampilan pengkodean ini, hal itu dapat menghambat kemampuan mereka untuk melakukan integrasi yang dibutuhkan dan menciptakan alur kerja otomatisasi yang efektif, yang pada akhirnya berdampak pada efektivitas platform secara keseluruhan.
Alat otomatisasi SecOps generasi berikutnya membantu mengurangi kesenjangan ini dengan petunjuk NLP, tetapi beberapa peningkatan terbaik dalam pengurangan kesenjangan keterampilan telah ada pada antarmuka yang mudah diakses. Alih-alih campuran kompleks dari berbagai alat, SOAR dan SIEM Integrasi seperti Stellar Cyber memungkinkan tim SecOps untuk melihat semua informasi penting dalam format yang mudah diakses dan ditindaklanjuti. Ini termasuk opsi perbaikan yang direkomendasikan, dan visualisasi poin data yang membentuk setiap Insiden.
Biaya dan Skalabilitas
Sementara otomatisasi mengurangi biaya operasional dengan menyederhanakan tugas-tugas yang berulang, perlu diperhatikan biaya yang signifikan yang dapat ditimbulkannya: banyak alat keamanan di pasaran memiliki spesialisasi masing-masing, menjadikan alat yang menyerap data dari masing-masing alat, serta jaringan dan titik akhir di sekitarnya, benar-benar menyulitkan. Dan kemudian ketika aplikasi, pengguna, dan jaringan berubah, hal itu hanya menuntut waktu dan sumber daya lebih lanjut untuk pemeliharaannya.
Inilah sebabnya mengapa mengandalkan alat SaaS bisa jauh lebih hemat biaya daripada membangun sesuatu dari awal. Namun, ini pun tidak mudah: karena otomatisasi bergantung pada konsumsi data yang sangat besar, model penetapan harga yang skalanya bergantung pada volume data bisa sangat fluktuatif. Hal ini meningkatkan risiko yang dihadapi oleh proyek otomatisasi yang sedang berkembang. Itulah sebabnya Stellar Cyber mengemas alat otomatisasi SecOps-nya di bawah satu lisensi yang dapat diprediksi.
Raih SecOps Berbasis Otomatisasi dengan Stellar Cyber
Stellar Cyber mendefinisikan ulang bagaimana organisasi mendekati SecOps berbasis otomatisasi. Solusi ini menggabungkan teknologi generasi berikutnya. SIEM, NDR, dan Open XDR Menggabungkan berbagai kemampuan ke dalam satu solusi yang mulus dan andal yang mengotomatiskan korelasi data, menormalisasi dan menganalisis informasi dari semua sumber, serta menyaring informasi yang tidak relevan untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dengan panduan respons insiden yang sudah tersedia, tim dapat bereaksi dengan cepat dan konsisten terhadap ancaman, sementara AI Multi-Layer memberikan visibilitas yang tak tertandingi di seluruh endpoint, jaringan, dan cloud, sehingga tidak ada titik buta.
Dengan mengurangi waktu deteksi dan respons serta menyederhanakan alur kerja, Stellar Cyber memberdayakan tim keamanan yang ramping untuk melindungi lingkungan yang luas secara efisien dan hemat biaya. Perusahaan yang mencari operasi keamanan yang lebih cepat dan lebih cerdas dapat mengeksplorasi Platform Stellar Cyber SecOps dengan demo.
