AI-gestuurde bedreigingsdetectie: de bedreigingsdetectie van morgen vereist AI
Bedreigingsdetectie en -respons is cyberbeveiliging van ondernemingen in een notendop: het is de allesomvattende term voor de processen en technologieën die nodig zijn voor het identificeren van potentiële veiligheidsbedreigingen. Het brede scala aan aanvallen en technieken die moeten worden onderschept, omvat onder meer malware, ongeautoriseerde toegang, datalekken of andere activiteiten die de integriteit, vertrouwelijkheid of beschikbaarheid van de informatiesystemen van een organisatie in gevaar kunnen brengen.
Het is niet alleen de De verantwoordelijkheid van het Security Operations Center om al het bovenstaande onder controle te houden, het doel is om deze bedreigingen zo vroeg mogelijk te detecteren om schade te minimaliseren. Dit is een hele opgave; vooral als je vertrouwt op puur menselijke teams. Dit artikel zal bedreigingsdetectie en -respons opsplitsen in componenten en bekijken waar AI-gestuurde bedreigingsdetectie de grootste veranderingen zal doorvoeren.
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!
De gouden standaard: NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0
De NIST CSF 2.0 splitst detectie en respons op in vijf kerncompetenties. Gezamenlijk bepalen deze hoe waarschijnlijk het is dat een team een aanval op een samenhangende en uitvoerbare manier kan voorkomen, identificeren en erop kan reageren.
Identificeren
De eerste van de vijf kerncompetenties, identificatie, staat om goede redenen bovenaan de NIST-'cirkel'. Deze eerste stap vereist een diepgaand begrip van alle activa en leveranciers die verspreid zijn over de onderneming. In veel organisaties vereist dit op zichzelf een gestructureerde, diepgaande audit. Hoewel het ideaal zou zijn om alle activa van de organisatie in één keer te zien, is de realiteit van een handmatige activabeoordeling veel meer fragmentarisch. Teams zullen een specifieke bedrijfseenheid of project tegelijk scopen en auditen, waarbij ze gaandeweg een inventaris maken.
Van daaruit moeten ze vervolgens de individuele activa combineren met de risico's waarmee ze worden geconfronteerd. Een tool voor het scannen van kwetsbaarheden helpt dit proces te versnellen, maar het is de moeite waard om rekening te houden met de enorme hoeveelheid inspanning die in het initiële identificatieproject van activa zit. En omdat individuele teams de beoordelingen uitvoeren, analyseert de kwetsbaarheidsscanner maar al te vaak 'momentopnamen' van afgezette delen binnen uw onderneming.
Beschermen
De identiteitsfunctie vormt de basis voor bescherming, die vervolgens actief moet voorkomen dat kwaadwillende actoren misbruik maken van gaten in of om hen heen. Veel klassieke cybersecuritytools passen in deze rol, of het nu gaat om identiteitsbeheer en toegangscontroles die accountovername voorkomen, of een firewall die vreemde netwerkactiviteit blokkeert.
De klassieke vorm van bescherming – d.w.z. het installeren van een patch voor een applicatie met kwetsbaarheidscode – wordt steeds riskanter. Het tijdsbestek tussen de publicatie van CVE's met een hoog risico en hun IRL-exploitatie is vaak gewoon te kort, met 25% van de CVE's met een hoog risico die op dezelfde dag worden geëxploiteerd.
Opsporen
Mocht een aanvaller al voorbij de verdediging zijn geglipt, dan is het een gebruikelijke TTP om lang genoeg binnen de grenzen van de omgeving van het slachtoffer te blijven rondhangen om de volgende beste zet te bepalen. In het geval van detectie van insiderdreigingen is dit het grondniveau van een aanval.
De meest voorkomende detectietools zijn nog steeds op handtekeningen gebaseerd. Deze werken door binnenkomende datapakketten te analyseren om elk teken van verdachte code te onthullen. De geanalyseerde secties worden vervolgens vergeleken met een up-to-date database van eerdere aanvalspatronen.
Reageren
Wanneer een kwaadaardig bestand of geïnfecteerd netwerk wordt geïdentificeerd, is het tijd om te reageren; dit proces definieert hoe goed een potentieel cybersecurity-incident wordt ingedamd. Er is veel druk in deze fase, omdat een mislukte reactie de reputatie van de klant nog verder kan schaden. Bijvoorbeeld, terwijl het afsluiten van alle netwerktoegang heel snel zou stoppen met de verspreiding van malware, zou het de organisatie ook in een catatonische staat brengen.
In plaats daarvan vereist een reactie kristalheldere communicatie en chirurgische verwijdering van aangetaste apparaten en gebruikersaccounts.
Bij complexe aanvallen moeten de getroffen apparaten vaak worden gewist en moet het besturingssysteem opnieuw worden geïnstalleerd.
Herstellen
Het uiteindelijke vermogen van een volwassen cyberbeveiligingsstrategie is om de tekortkomingen die bij een eerdere inbreuk of gebeurtenis zijn veroorzaakt, te onderkennen en sterker terug te komen. De gegevens over responstijden vormen een grote ondersteuning voor organisaties met een gedefinieerd beveiligingsbeleid, regelmatige audits en toegewijde CISO's. Organisaties die op dit front beginnen, kunnen de aandelenkoersen vaak binnen zeven dagen herstellen.
Hoe GenAI elke schakel van de keten versterkt
Elke organisatie heeft zijn eigen uitdagingen bij het optimaliseren van zijn threat-detectieprocessen. Tot nu toe heeft AI threat detection echter voortdurend zijn waarde bewezen bij het oplossen van enkele van de grootste problemen, met name binnen lean teams.
Automatische detectie van activa
Realtime analyse
Het defensieve gebruik van AI is al net zo gevarieerd als de bedreigingen die het hoopt af te weren. Enkele van de meest interessante ontwikkelingen zijn de gebruik van ChatGPT om websites te analyseren op tekenen van phishing en de mogelijkheid voor LLM's om kwaadaardige API-oproepreeksen te identificeren, dankzij clusters van verdachte woorden. Door AI aangestuurde detectie van bedreigingen kan diep in de broncode en uitvoerbare gegevens doordringen, waardoor deze veel gedetailleerder inzicht krijgt dan een handmatige beoordeling zou kunnen.
Gedragsanalyse
De ware kracht van AI ligt in het vermogen om gegevens te verzamelen over een ongelooflijk breed scala aan activiteiten. Wanneer dit wordt getraind in de zeer uiteenlopende datasets van echte organisaties, wordt dit een essentieel hulpmiddel voor het vaststellen van een basis voor normaal netwerk- en apparaatgedrag. Deze activiteitspatronen kunnen vervolgens worden meegenomen in de altijd ingeschakelde detectie van afwijkingen. Hiermee kan elk gedrag dat abnormaal is, als reden tot bezorgdheid worden gemarkeerd. Om het aantal valse alarmen te verminderen, kan dezelfde analyse-engine ook meer contextuele gegevens over een gebeurtenis verzamelen om de legitimiteit ervan vast te stellen.
Ten slotte kan dit alles naar een mens worden gestuurd voor echte validatie. Deze feedback is cruciaal om de feedbacklus van een AI te sluiten en ervoor te zorgen dat deze voortdurend wordt verbeterd.
Breng AI naar uw arsenaal met Stellar Cyber
Stellar Cyber's uitgebreide detectie- en responssysteem (XDR) vereenvoudigt de 5-stappenpipeline voor dreigingsdetectie tot een continu en toegankelijk geheel. In plaats van hectische momentopnamen van verschillende tools, biedt onze XDR Biedt netwerkanalyse om potentiële risico's te vinden in eindpunten, apps, e-mail en meer. Ontdek het vandaag nog met een uitgebreide demo.
