Hoe AI-gestuurde hyperautomatisering cyberbeveiliging transformeert
Hoe AI en machine learning de cyberbeveiliging van ondernemingen verbeteren
Alle punten in een complex dreigingslandschap met elkaar verbinden
Ervaar AI-aangedreven beveiliging in actie!
Ontdek de geavanceerde AI van Stellar Cyber voor onmiddellijke detectie en reactie op bedreigingen. Plan vandaag nog uw demo!
Automatisering van de drie pijlers van cyberbeveiliging
De enorme hoeveelheden data die worden gegenereerd via het netwerk van een onderneming zijn te veel voor eenvoudige handmatige tracking. Laten we, over dataverzameling, analyse en dreigingsremediëring, de automatiseringsvolwassenheidsniveaus van elk veld definiëren – en hoe Stellar Cyber streeft naar piekvolwassenheid binnen AI-gestuurde hyperautomatisering.
Automatisering van gegevensverzameling
Logboekverzameling
Logboeken vormen de kern van cyberbeveiligingsbewaking en registreren gebeurtenissen die door applicaties, netwerkapparaten en servers worden gemaakt.
Op het meest basale niveau van volwassenheid worden logs opgenomen in het cybersecurity-analistproces via logreplicatie, waarbij een analist handmatig een lokaal script op een server of apparaat instelt dat periodiek alle logs repliceert en ze in een centrale repository plaatst. Elk log wordt voornamelijk gebruikt voor batches logs en is vaak zo geformatteerd dat het leesbaar is voor mensen. Vaak worden logs alleen gelezen wanneer analisten handmatig een probleem proberen op te lossen of onderzoeken hoe een beveiligingsincident is ontstaan.
Op het gemiddelde niveau van automatiseringsvolwassenheid begint dit proces realtime zichtbaarheid te integreren door logs automatisch naar een centraal beheersysteem te halen, meestal via een API of diepere applicatieconfiguratie. De individuele opmaak van de logs wordt ook meer machinegericht, met een grotere nadruk op gestructureerde lay-outs die eenvoudig kunnen worden opgenomen door logbeheertools. Analisten moeten deze tools nog steeds handmatig helpen bij het selecteren van de apparaten die ze moeten opnemen, en moeten vaak teruggaan om hun logbeheerpraktijken in de loop van de tijd te samplen en aan te passen.
Tot slot gaat log ingestion op zijn meest geautomatiseerde manier verder dan een puur verzamelsysteem om automatische apparaatdetectie te integreren. Of het nu via API, logbronnen of native sensoren is, elk bedrijfsapparaat kan worden ontdekt en gevolgd, ongeacht de activiteit op het netwerk.
Monitoring van netwerkbeveiliging
Netwerkbeveiligingsbewaking gaat verder dan de afzonderlijke acties binnen de applicatie en kijkt in plaats daarvan naar het verkeer dat over een bedrijfsnetwerk stroomt om schadelijke acties te beoordelen.
Niet-AI-benaderingen voor netwerkbeveiligingsbewaking hebben in het verleden goed gewerkt, maar cybercriminelen hebben hun benaderingen snel aangepast. Oudere beveiligingstools vergelijken netwerkpakketinformatie eenvoudigweg met een vooraf gemaakte lijst met bekende strategieën – en oude firewalls hebben moeite om het end-to-end gecodeerde verkeer van vandaag de dag aan te kunnen.
Geautomatiseerde netwerkbeveiligingstools kunnen informatie verzamelen uit veel grotere netwerken, zowel in de publieke als in de private cloud en op on-premises hardware. Netwerksensoren van Stellar Cyber graaf diep en verzamel metadata over alle fysieke en virtuele switches. De sensoren decoderen payloads via Deep Packet Inspection en kunnen werken op Windows 98-servers en hoger, naast Ubuntu, Debian en Red Hat.
Het verzamelen van al deze gegevens kan van fundamenteel belang zijn voor een solide cyberbeveiliging, maar ze moeten nog steeds worden omgezet in inzicht en, belangrijker nog, actie.
Automatisering van gegevensanalyse
Er is een mate van data-analyse die altijd de expertise en kennis van een echte mens vereist. De vooruitgang in geautomatiseerde analyses stelt analisten echter nu in staat om tijdkritische beslissingen te nemen met meer duidelijkheid dan ooit tevoren.
Gebeurtenisanalyse in een vroeg stadium van automatisering is vaak afhankelijk van een analist die zelf de puntjes op de i moet zetten, of het nu gaat om een softwareversie die gepatcht moet worden of een over het hoofd geziene fout. In het ergste geval is de aanvaller op de hoogte van de fout en maakt hij er actief gebruik van, voordat een analist er überhaupt van op de hoogte is. Hoewel het nog steeds handmatig is, is het verzamelen van alle verschillende gegevensformaten in een centraal dashboard de basis van de nu alomtegenwoordige Security Information and Event Management (SIEM)-tool.
Ongeveer tien jaar geleden kon een van de mogelijkheden waar zeer ervaren beveiligingsprofessionals mee pronkten – het vermogen om een aanval te herkennen die ze eerder hadden gezien – plotseling worden gebruikt door nieuwere teams dankzij signature-based detection. Zo begonnen organisaties te profiteren van een gemiddeld niveau van geautomatiseerde analyse. Als een bestandshandtekening of IP-adres overeenkwam met een eerder getagde aanval, kon een analist onmiddellijk worden gewaarschuwd (meestal via hun SIEM-tool).
Deze basisvorm van eventanalyse had echter nog steeds geen antwoord op zero-day- of novel-aanvallen. Bovendien stonden analisten voor een nog grotere uitdaging: security events werden veel sneller gegenereerd dan ze konden worden verwerkt.
U bent (waarschijnlijk) al bekend met geautomatiseerde analyse
Hoewel op anomalieën gebaseerde gedragsanalyses aanvallen kunnen voorspellen en dus voorkomen, kunnen ze gevoelig zijn voor valse positieven en het verstoren van workflows voor respons op incidenten. Dit is waar de laatste laag van beveiligingsautomatisering vandaag de dag de grootste verandering teweegbrengt.
Automatisering van incidentrespons
De laatste twee stappen – gegevensverzameling en analyse – leiden beide tot één ding: incidentrespons.
Incidentrespons die afhankelijk is van een basisniveau van automatisering vereist dat de analist handmatig netwerktoegang uitschakelt bij het in quarantaine plaatsen van met malware geïnfecteerde apparaten, op afstand nieuwe softwarepatches installeert en wachtwoorden en gebruikersnamen opnieuw instelt voor gebruikers waarvan de accounts mogelijk zijn gehackt. U zult merken dat deze voornamelijk reactief van aard zijn – dit is het resultaat van het slakkengangachtige tempo van handmatige interventie.
Dit gaat door naar een mid-tier niveau van incident response automation, neemt de basis van behavioral analytics en handelt dienovereenkomstig – vaak door verdachte gebruikers automatisch toegang tot kritieke bronnen te ontzeggen, of de juiste analist te waarschuwen op basis van hun expertisegebied. Playbooks stellen beveiligingsteams in staat om volledige controle te houden over automatische reacties, waardoor een AI-aangedreven tool kan excelleren in het uitvoeren van de herhaalbare alledaagse taken van cybersecurity.
Dit niveau van incidentautomatisering is echter zeer vatbaar voor één probleem: valse positieven. Deze kunnen ten onrechte beperkingen opleggen aan een gebruiker of apparaat, wat de productiviteit ernstig beïnvloedt. Bedrijven met volwassen incidentresponspijplijnen zijn al bezig met het uitwerken van een zeer nauwkeurig incidentresponsproces: via hyperautomatisering.
Hoe de hyperautomatisering van Stellar Cyber de respons op incidenten transformeert
In de inleiding legden we uit hoe hyperautomatisering het proces is van het stapelen van automatiseringslagen om het best mogelijke bedrijfsresultaat te bereiken. In volwassen beveiligingsstacks combineert hyperautomatisering de diepgaande, patroongebaseerde analyse van machine learning-algoritmen met het proces van incidentcontextualisatie.
Graph ML van Stellar Cyber kan de correlaties tussen individuele anomaliemeldingen in kaart brengen en deze omzetten in cases. Duizenden meldingen worden omgezet in de paar honderd echte gebeurtenissen waarvan ze mogelijk deel uitmaken. Elke case wordt vervolgens automatisch verrijkt en geprioriteerd op basis van de unieke kenmerken van de individuele meldingen. Ten slotte krijgen analisten één centraal referentiepunt: een dashboard dat alle gedragingen, fouten en apparaten van hun organisatie samenbrengt in gestroomlijnde cases.
Als uw organisatie nog niet de maximale automatiseringsvolwassenheid heeft bereikt, hoeft u zich geen zorgen te maken: het is normaal dat de automatiseringsvolwassenheid sporadisch toeneemt, aangezien de tooling om de paar jaar wordt geüpgraded. Bent u benieuwd hoe Stellar Cyber het meest kosteneffectieve Open XDR-platform op de markt biedt? Neem vandaag nog contact op voor een demo.
