Samenvatting
een modern SOCBeveiligingssystemen worden overweldigd door de hoeveelheid en complexiteit van data. De mogelijkheid om beveiligingsdata op grote schaal te filteren, normaliseren, verrijken en routeren zonder verlies van nauwkeurigheid heeft een directe impact op de detectienauwkeurigheid, de efficiëntie van analisten en de naleving van regelgeving. Met een volledig begrip van het belang van de data-uitdagingen en -behoeften die een dergelijke mogelijkheid met zich meebrengt, is de datapipeline van Stellar Cyber geen extraatje, maar een kernfunctionaliteit van onze dienstverlening. AI-gestuurd SecOps-platform Vanaf het begin. Deze whitepaper beschrijft de technische basis van de pijplijn van Stellar Cyber en hoe de unieke architectuur beveiligingsteams helpt hun gegevensbronnen te verenigen, ruis te verminderen en de respons op incidenten te versnellen.
Inleiding: verder dan datapijplijnen
Terwijl sommige producten zich alleen richten op het verzamelen en verplaatsen van data, integreert Stellar Cyber een volledig platform voor beveiligingsoperaties met een diepgewortelde datapijplijn. Deze pijplijn verwerkt en transporteert niet alleen data, maar transformeert de data ook via een meerstappenproces. filtert, normaliseert, verrijkt, correleert en routeert het naar de juiste opslag voor detectie- en responsworkflows en naar back-upopslag zoals S3Dit maakt echt end-to-end inzicht, detectie en actie mogelijk.
Kernprincipes van de Stellar Cyber Data Pipeline
Om alomvattend inzicht te bieden in het volledige aanvalsoppervlak van een organisatie, biedt de oplossing van Stellar Cyber meerdere methoden voor gegevensverzameling. Het kan logs en netwerktelemetrie verzamelen via gedistribueerde modulaire sensoren, integreren met talloze applicaties via hun native API's en server-implementatie. sensor om gegevens van zowel Linux- als Windows-servers te verzamelen.
1. Verkeersfiltering aan de rand
- Verwijdert irrelevante gebeurtenissen vroegtijdig (ruisonderdrukking aan de rand).
- Verlaagt de bandbreedte- en opslagvereisten door niet-kritieke logs meteen te verwijderen.
- Biedt flexibiliteit door ondersteuning van beleidsgestuurde filtering op basis van applicatietype, poort, protocol of aangepaste regels.
2. Normalisatie over diverse bronnen
De Interflow-normalisatie-engine standaardiseert logformaten en schema's uit talloze verschillende bronnen. Dit maakt het volgende mogelijk:
- Geautomatiseerde detectie via Machine Learning of regels
- Geautomatiseerde correlatie van individuele waarschuwingen met gevallen via genormaliseerde artefacten.
- Consistente verrijking voor contextualisatie
- Snelle downstream-analyses zonder herhaaldelijk parsen.
- Nauwkeurige, gemakkelijk te begrijpen dashboards, rapporten en onderzoeken.
3. Realtime contextuele verrijking bij opname
Terwijl de gegevens naar de Stellar Cyber stromen Open XDR platform wordt het inline en in realtime verrijkt – niet na opname – en levert het telemetrie met een hoge context voor snelle, nauwkeurige detectie en reactie.
- GeoIP- en ASN-opzoeken: Voegt direct land-, stads- en autonome systeemgegevens toe aan elke gebeurtenis met IP's.
- Realtime bedreigingsinformatie: Correspondeert met meerdere feeds met informatie over bedreigingen (commercieel, open source en door de klant gedefinieerd) en past realtime risicoscores toe.
- Resolutie voor gebruikers en entiteiten: Koppelt logs en verkeer aan menselijke en machine-identiteiten via Active Directory, Okta, IAM-systemen en inventarissen van activa.
- Toepassingsidentificatie: De Deep Packet Inspection (DPI)-engine en applicatievingerafdruk verbeteren de helderheid van gebeurtenissen, die verder gaat dan op poorten gebaseerde heuristiek.
- Aangepaste tagging en contextinjectie: Beheerders kunnen bedrijfsspecifieke context (bijvoorbeeld criticaliteit van activa, functie, nalevingszones) in de gegevensstroom injecteren.
4. Maskering en PII/PHI-redactie
5. Routing en multiplexing
- Voorkom leveranciersbinding.
- Voldoe aan uiteenlopende opslag-, nalevings- en analysebehoeften.
- Voer afzonderlijke teams of tools in zonder dubbele invoerwerkzaamheden.
6. Realtime anomaliedetectie en deduplicatie
Inline anomaliedetectie en post-ingestion ML-modules identificeren outliers zodra de data binnenkomt. Deduplicatie en aggregatie verminderen het datavolume verder zonder in te leveren op betrouwbaarheid, ideaal voor omgevingen met hoge EPS en meerdere terabytes per dag.
7. Multi-Tenant MSSP-architectuur
8. Integratie met native platforms
- Lagere latentie.
- Snellere updates en schaalbaarheid.
- Consistente beveiligings- en nalevingshouding
- Onmiddellijke feedbacklus tussen nabewerking en de data-engine.
9. Flexibiliteit bij gegevensmigratie
Schaalbaarheid en volwassenheid
Waarom de datapijplijn van Stellar Cyber belangrijk is
- Snellere MTTR.
- Hogere efficiëntie van analisten.
- Lagere infrastructuurkosten.
- Volledig inzicht van inname tot sanering.


