Di era di mana Kecerdasan Buatan (AI) merevolusi setiap sektor, termasuk bidang keamanan siber, menguasai AI bukan lagi pilihan—melainkan suatu keharusan. Seperti pepatah mengatakan, “AI tidak akan menggantikan Anda, tetapi seseorang yang menggunakan AI akan menggantikan Anda.” Di Stellar Cyber, kami telah menganut filosofi ini, mengintegrasikan AI ke dalam setiap aspek Pusat Operasi Keamanan kami (SOC) solusi untuk memaksimalkan efektivitas deteksi ancaman, efisiensi operasional, dan pengalaman pengguna.
Memaksimalkan Efektivitas Deteksi Ancaman
Sejak didirikan pada tahun 2015, kami telah berada di garis depan dalam mengadopsi AI dalam operasi keamanan (SecOps). Misi kami selalu untuk membuat deteksi dan respons dapat diakses oleh semua orang sambil memastikan bahwa semua data, terlepas dari sumbernya, dapat dimanfaatkan secara real-time. Visi ini telah terwujud menjadi apa yang dikenal saat ini sebagai Open Extended Detection and Response (ODDR).Open XDR). Kita Open XDR Solusi ini menyerap data keamanan dari sumber mana pun, memastikan visibilitas menyeluruh dan memungkinkan deteksi ancaman yang kuat. Dengan memanfaatkan pembelajaran mesin tanpa pengawasan, kami meningkatkan model deteksi kami untuk mengidentifikasi pola perilaku kompleks dan anomali yang mungkin terlewatkan oleh metode tradisional. Kami juga menggunakan pembelajaran mesin dengan pengawasan untuk mendeteksi ancaman dengan pola yang dikenal seperti Algoritma yang Dihasilkan Domain (DGA). Deteksi berbasis pembelajaran mesin ini sangat penting dalam lanskap ancaman saat ini, di mana serangan multi-tahap yang canggih semakin umum terjadi.
Meningkatkan Efisiensi Operasional dengan Korelasi, GraphML, dan Manajemen Berpusat pada Kasus
Di Stellar Cyber, kami memaksimalkan efisiensi operasional dengan memanfaatkan Graph Machine Learning (GraphML) untuk meningkatkan operasi keamanan melalui korelasi peringatan yang canggih. Pendekatan ini menghasilkan pengurangan kebisingan yang signifikan, mengkonsolidasikan kasus, dan memungkinkan SOC Para analis dapat menangani informasi yang lebih kaya daripada dibanjiri dengan peringatan individual. Hal ini menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam cara analis memprioritaskan, menyelidiki, dan mengatasi ancaman.
Memanfaatkan Kesamaan dan Korelasi
GraphML unggul dalam mengenali kesamaan dan korelasi antara berbagai entitas dalam jaringan Anda. Dengan memetakan hubungan antara titik data, GraphML membantu mendeteksi pola yang mungkin tidak diperhatikan. Misalnya, GraphML dapat menghubungkan:
- Entitas Pengguna: Seperti ID Sesi, Pengidentifikasi Keamanan (SID), dan Nama Prinsipal Pengguna (UPN), yang dapat dihubungkan bersama untuk mendeteksi perilaku pengguna yang mencurigakan.
- Entitas Perangkat: Termasuk ID perangkat, nama file, folder, dan kunci registri. Mengorelasikan aktivitas di seluruh perangkat memungkinkan pendeteksian aktivitas berbahaya yang kompleks yang mencakup beberapa titik akhir.
- Entitas Email: Seperti alamat pengirim dan penerima, URL, dan lampiran. Dengan mengkorelasikan lalu lintas email, SOC Analis dapat mendeteksi upaya phishing atau serangan berbasis email.
- Entitas Umum: Seperti alamat IP, sumber daya cloud, dan ID aplikasi. Mengkorelasikan titik-titik data ini membantu mengungkap serangan terkoordinasi yang melintasi jaringan dan lingkungan cloud.
Analisis kesamaan ini mendorong korelasi yang cerdas dan waspada. Alih-alih membombardir SOC Untuk tim dengan peringatan yang terisolasi, sistem kami mengelompokkan peringatan terkait ke dalam kasus, menunjukkan gambaran yang lebih besar dan mempermudah prioritas serta tindakan yang perlu diambil.
Menganalisis Sebab Akibat Melalui Representasi Berbasis Grafik
GraphML juga memungkinkan analisis sebab akibat, yang penting untuk memahami serangan multitahap yang kompleks. Dengan menganalisis representasi data peristiwa berbasis grafik, sistem kami mengungkap potensi hubungan sebab akibat antara peringatan. Misalnya, email phishing dapat menyebabkan titik akhir yang disusupi, diikuti oleh pergerakan lateral di seluruh jaringan Anda.
Analisis sebab akibat ini memungkinkan SOC Dengan memvisualisasikan hubungan antar peristiwa, analis dapat melacak perkembangan serangan dan memahami urutan kejadian, sehingga mampu merespons dengan lebih efektif.
Analisis sebab akibat ini memungkinkan SOC Dengan memvisualisasikan hubungan antar peristiwa, analis dapat melacak perkembangan serangan dan memahami urutan kejadian, sehingga mampu merespons dengan lebih efektif.
Aplikasi Dunia Nyata:
Dalam skenario praktis, seperti contoh di bawah ini, kita XDR Sistem ini menggunakan GraphML untuk secara otomatis menghubungkan peringatan berdasarkan atribut yang sama seperti aset atau properti. Misalnya, URL phishing yang terdeteksi pada suatu host mengarah pada penemuan pembuatan proses Windows dan eksekusi baris perintah yang mencurigakan, yang semuanya merupakan bagian dari pola serangan yang lebih besar dan kompleks.
GraphML dalam Aksi:
- Korelasi Peringatan Otomatis: Dengan mengkorelasikan peringatan yang memiliki elemen umum secara otomatis, seperti yang berasal dari host yang sama (192.168.56.23) atau melibatkan entitas yang sama (bravos, daenerys.targaryen), GraphML menyederhanakan analisis. Ini membantu dalam membangun narasi yang kohesif seputar serangan tanpa intervensi manual.
- Pandangan Holistik tentang Vektor Serangan: Tampilan grafik yang disediakan di XDR Platform ini mengilustrasikan hubungan antara berbagai peringatan seperti pembuatan proses yang mencurigakan dan operasi baris perintah yang mengarah pada penggunaan skrip PowerShell, yang merupakan perilaku umum dalam serangan malware canggih.
- Peningkatan Efisiensi Triase: Dengan GraphML, SOC Para analis tidak dibebani dengan peringatan yang terisolasi, tetapi dapat melihat peta aktivitas berbahaya yang saling terkait, sehingga mempercepat proses triase. Hal ini memungkinkan isolasi dan perbaikan ancaman yang lebih cepat, sehingga mengurangi potensi kerusakan.
Manfaat Operasional yang Diperoleh:
- Alur Kerja Deteksi yang Disederhanakan: Dengan menyajikan kepada para analis konstruksi peringatan terkait tingkat tinggi, GraphML membantu dalam pendeteksian ancaman yang lebih cepat dan lebih akurat, sehingga memangkas waktu yang dibutuhkan untuk korelasi manual.
- Mengurangi Kelelahan karena Peringatan: Teknologi ini secara signifikan menurunkan jumlah peringatan yang memerlukan perhatian khusus, mengurangi kelelahan peringatan dan memungkinkan analis untuk fokus pada peringatan yang benar-benar penting.
- Perburuan Ancaman Proaktif: Kemampuan untuk memvisualisasikan dan menghubungkan pola serangan secara proaktif membantu dalam mengantisipasi potensi serangan di masa mendatang berdasarkan perilaku yang diamati, sehingga meningkatkan postur keamanan secara keseluruhan.
Dengan memanfaatkan GraphML untuk korelasi peringatan dalam skenario kompleks seperti yang ditunjukkan pada contoh di atas, sistem kami tidak hanya memastikan efisiensi operasional tetapi juga memperkuat infrastruktur keamanan terhadap ancaman siber yang beragam. Pendekatan terintegrasi ini memastikan bahwa SOC Tim-tim tersebut dilengkapi dengan alat-alat yang dibutuhkan untuk menangani tantangan siber modern secara efektif.
Percepat Investigasi Ancaman dengan AI Generatif
Kami juga berfokus pada pengoptimalan pengalaman pengguna melalui integrasi Generative AI. Bayangkan sebuah chatbot yang memungkinkan analis keamanan berinteraksi dengan sistem dan data menggunakan bahasa alami. Mirip dengan ChatGPT tetapi khusus untuk investigasi keamanan, fitur ini memungkinkan analis mengajukan pertanyaan dan menjelaskan tugas mereka secara alami.
Misalnya, seorang analis mungkin bertanya, “Mengidentifikasi perilaku abnormal oleh administrator sistem di luar jam kerja minggu lalu.” Sistem menerjemahkan kueri ini menjadi pencarian yang tepat dengan semua kriteria yang diperlukan, seperti jenis acara, hak istimewa pengguna, dan kerangka waktu. Analis bahkan dapat meminta visualisasi, seperti “Buat histogram 10 pengguna teratas yang menerima upaya phishing terbanyak,” dan sistem akan membuat grafik secara otomatis.
Sasaran kami adalah memastikan bahwa AI terintegrasi dengan lancar ke dalam metode komunikasi manusia. Dengan menguasai bahasa manusia, AI dapat memahami nuansa dan maksud, yang memungkinkan pengguna untuk fokus pada penyelidikan mereka tanpa memahami bahasa mesin yang rumit. Interaksi alami ini meningkatkan efisiensi dan kedalaman proses penyelidikan, yang memungkinkan analis untuk membuat peta mental yang jelas tentang situasi yang sedang berlangsung tanpa mengkhawatirkan kompleksitas data yang mendasarinya.
Misalnya, seorang analis mungkin bertanya, “Mengidentifikasi perilaku abnormal oleh administrator sistem di luar jam kerja minggu lalu.” Sistem menerjemahkan kueri ini menjadi pencarian yang tepat dengan semua kriteria yang diperlukan, seperti jenis acara, hak istimewa pengguna, dan kerangka waktu. Analis bahkan dapat meminta visualisasi, seperti “Buat histogram 10 pengguna teratas yang menerima upaya phishing terbanyak,” dan sistem akan membuat grafik secara otomatis.
Sasaran kami adalah memastikan bahwa AI terintegrasi dengan lancar ke dalam metode komunikasi manusia. Dengan menguasai bahasa manusia, AI dapat memahami nuansa dan maksud, yang memungkinkan pengguna untuk fokus pada penyelidikan mereka tanpa memahami bahasa mesin yang rumit. Interaksi alami ini meningkatkan efisiensi dan kedalaman proses penyelidikan, yang memungkinkan analis untuk membuat peta mental yang jelas tentang situasi yang sedang berlangsung tanpa mengkhawatirkan kompleksitas data yang mendasarinya.
Tetap Unggul dalam Keamanan Siber
Agar tetap menjadi yang terdepan dalam keamanan siber, kami terus berinovasi. Pengguna kami telah memperoleh manfaat dari AI terintegrasi dalam solusi kami untuk mendeteksi dan menanggapi ancaman setiap hari. Ke depannya, kami berencana untuk memperkenalkan Generative AI guna lebih mengoptimalkan pengalaman pengguna dalam pencarian dan investigasi. Bagi mereka yang ingin merasakan kemajuan ini, kami menawarkan akses awal ke solusi ini mulai musim panas ini.
Kesimpulan
Integrasi AI di SOC Operasi berbasis AI bukan sekadar tren; ini adalah evolusi yang sangat penting. Dengan menguasai AI, organisasi dapat secara signifikan meningkatkan deteksi ancaman, efisiensi operasional, dan pengalaman pengguna. Di Stellar Cyber, kami memberdayakan pengguna kami untuk memanfaatkan AI secara maksimal, memastikan mereka tetap unggul dalam lanskap keamanan siber yang terus berkembang.
Panggilan untuk bertindak: Apakah Anda siap untuk mengeksplorasi potensi SOC Butuh otomatisasi dan AI untuk operasi keamanan siber Anda? Hubungi kami hari ini di [Informasi Kontak Kami] atau kunjungi situs web kami untuk menjadwalkan konsultasi yang dipersonalisasi. Mari manfaatkan kekuatan AI bersama untuk masa depan yang lebih aman.
