SecOps-automatisering: use cases en hoe u de belangrijkste uitdagingen kunt overwinnen
Ontdek wat SecOps-automatisering is, de verschillende use cases voor SecOps-automatisering en hoe Stellar Cyber organisaties kan helpen bij het overwinnen van belangrijke uitdagingen op het gebied van SecOps-automatisering.
Security Operations (SecOps) heeft een omslagpunt bereikt: de tools die worden gebruikt om organisaties te beveiligen zijn talrijk, overlappen elkaar en zijn zeer gedetailleerd. Analisten worden tot het uiterste gedreven om de problemen die ze ontdekken te identificeren en met elkaar te vergelijken. Aanvallers glippen echter steeds door de mazen van het net.
Automatisering van Security Operations belooft de manier waarop SecOps omgaat met de eindeloze hoeveelheid beveiligingsgegevens te veranderen – met verbeterde detectie en compliance. Deze gids verkent de vele vormen van automatisering die beschikbaar zijn – van next-gen SIEM-automatisering tot volledig geautomatiseerde responshandboeken. Onderweg bespreken we de belangrijkste uitdagingen waarmee nieuwe automatiseringsprojecten te maken krijgen.
SIEM van de volgende generatie
Stellar Cyber Next-Generation SIEM, als een kritisch onderdeel binnen het Stellar Cyber Open XDR Platform...
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!
Wat is SecOps-automatisering?
Cybersecurity is een vakgebied dat voortdurend in beweging is: zelfs het bestaan van SecOps is een resultaat van het feit dat het vakgebied zich heeft ontwikkeld weg van zware, geïsoleerde teams. Omdat SecOps IT en cybersecurity heeft samengevoegd tot een meer samenhangend team, hebben ondernemingen kunnen profiteren van snellere en efficiëntere processen. SecOps-automatisering bouwt voort op deze vooruitgang door de workflows van werknemers in het hele SecOps-spectrum te stroomlijnen.
Om te verduidelijken hoe automatisering een tastbaar verschil kan maken, duiken we in de vijf belangrijkste rollen die SecOps-teams omvatten. Dit zijn:
- Incidentresponder: Deze rol is verantwoordelijk voor het monitoren van beveiligingstools, het configureren ervan en het sorteren van incidenten die door de tools worden geïdentificeerd.
- Veiligheidsonderzoeker: Binnen een incident identificeert deze rol de getroffen apparaten en systemen, voert een bedreigingsanalyse uit en implementeert mitigatiestrategieën.
- Geavanceerde beveiligingsanalist: Net als een beveiligingsonderzoeker voor onbekende bedreigingen, kan deze rol zich soms richten op het ontdekken van nieuwe bedreigingen. Vanuit een managementperspectief hebben ze een belangrijke inbreng in de gezondheid van leveranciers en externe programma's en kunnen ze helpen bij het identificeren van tekortkomingen in de tools en procedures van het SOC.
- SOC-manager: Direct toezicht houdend op het SOC is de manager: zij zijn de interface tussen het beveiligingsteam en de bredere bedrijfsleiders. Zij zijn bekend met elke individuele rol en kunnen het team sturen naar grotere efficiëntie en samenwerking.
- Beveiligingsingenieur/architect: Deze rol richt zich op de implementatie, inzet en het onderhoud van de beveiligingstools van een organisatie. Omdat ze de algehele beveiligingsarchitectuur beheren, definiëren ze welke mogelijkheden en zichtbaarheid het team aankan.
Nu de rollen zijn gedefinieerd, is het makkelijker om te zien hoe automatisering zulke enorme winsten belooft voor de SecOps-ruimte. De meer gerichte rollen, zoals incident responder, hebben al enorm geprofiteerd van tools zoals Security Information and Event Management (SIEM). SIEM-tools verzamelen en normaliseren automatisch de logbestanden die worden gegenereerd door elk apparaat dat is verbonden met het netwerk.
Het belang van geautomatiseerde analyse
Analyse-engines zijn uniek goed gepositioneerd om die data te verwerken – en zelfs meer. Denk eens aan hoe een groot deel van de rollen van incident responders zich richt op het kruisverwijzen van waarschuwingen en data die gegenereerd zijn door verschillende tools. Automatiseringstools zoals Security Orchestration Analysis and Response (SOAR) vertegenwoordigen een manier om data van meerdere bronnen te vergelijken, zoals SIEM, firewalls en endpoint protection-oplossingen, en al deze data te verzamelen in één centraal platform. Dit biedt een uniform beeld van bedreigingen, dat marginaal sneller is voor incident responders om doorheen te kijken – en veel sneller voor AI-analyse-engines om te verwerken. Op deze manier is Security Operations-automatisering in wezen stapelbaar – van dataverzameling en normalisatie tot waarschuwingsanalyse en respons – Mean Time to Respond balanceert op de rand van minuten, in plaats van maanden.
Wanneer bijvoorbeeld een automatiseringsgeschikte SIEM-tool een afwijking opmerkt in de manier waarop een gebruiker omgaat met bronnen met een hoge gevoeligheid, kan een playbook de AI vertellen om andere informatiestromen te beoordelen, zoals recente inloggegevens en met welke webpagina's het apparaat onlangs heeft gecommuniceerd. Dit alles kan worden gebruikt om een bedreiging te verifiëren en – wanneer de verzamelde details in de inbox van een incidentresponder arriveren – wordt de handmatige reactie van de beveiligingsonderzoeker versneld.
De geavanceerde SecOps-automatisering van vandaag vereist nog steeds dat incidentrespondenten selecteren welke actie ze ondernemen als reactie op bepaalde bedreigingen: dit wordt bereikt door middel van playbooks. Met het juiste playbook kan worden voorkomen dat een verdachte gebruiker materiaal met een hoog risico downloadt of toegang krijgt tot gevoelige netwerken. Door de afhankelijkheid van handmatige interventie te verminderen, versnellen automatiseringstools zoals SOAR niet alleen de efficiëntie en responstijden van SecOps, maar maken ze de teams ook vrij om zich te concentreren op strategische initiatieven en complexe bedreigingen.
Gebruiksscenario's voor SecOps-automatisering
Bedreigingsdetectie en reactie
Threat detection is altijd een van de meest tijdrovende onderdelen geweest voor SOC-teams: gezien de behoefte aan full-stack visibility, zag een heel decennium aan cybersecurity-vooruitgang de opkomst van hypergranulaire monitoringplatforms, zoals SIEM-tools. Dit steeds toenemende volume en de complexiteit van beveiligingsgegevens zorgden echter voor meer druk op upstream-systemen, zoals incident responders.
Omdat traditionele, handmatige methoden voor het monitoren en analyseren van beveiligingsgebeurtenissen moeite hebben om de snelheid en schaal bij te houden die vereist zijn voor moderne ondernemingen, is het een van de use cases met de hoogste ROI om automatisering toe te passen. Door te integreren met de SIEM-tool die u hebt, kan het veel sneller grotere hoeveelheden data verwerken dan mensen.
De belangrijkste succesfactor voor automatisering van bedreigingsdetectie is de analytische engine waarop deze is gebaseerd. De meeste SOAR-providers gebruiken een mix van supervised en unsupervised learning: de eerste werkt door het model expliciet te trainen op gelabelde datasets van bekende bedreigingen. Hierdoor kunnen ze een database met bedreigingspatronen bouwen die vervolgens kunnen worden toegepast op de echte gegevens die van een onderneming binnenkomen. Unsupervised learning daarentegen ziet modellen die in wezen zijn getraind om 'normale' netwerk- en eindpuntactiviteit te begrijpen. Wanneer een afwijking hiervan wordt opgemerkt, kan het deze classificeren - unsupervised modellen kunnen in de loop van de tijd continu verbeteren, omdat hun output 'bedreigingen' als correct of niet worden beoordeeld.
De multi-level AI van Stellar Cyber combineert een hybride leermodel met GraphML, dat alle gebeurtenissen correleert die plaatsvinden in de netwerken van uw onderneming. Hierdoor kunnen alle aanvallen worden ontdekt, zelfs de complexe aanvallen die verspreid zijn over een aantal verschillende systemen. Door een hybride model te gebruiken, kunnen ondernemingen aan de slag met het eerste, terwijl het laatste zich in de loop van de tijd aanpast aan de eigen netwerkcontouren van de onderneming.
Reactie op incidenten
In traditionele handmatige workflows vergen taken zoals waarschuwingstriage, gegevensverzameling en het uitvoeren van een respons vaak veel tijd en menselijke inspanning. Omdat SOAR-tools de breedte van de beveiligingstools van een organisatie bestrijken, kan het automatisering van incidentrespons implementeren. Dit betekent dat de respons op een bedreiging kan plaatsvinden op het eindpunt waar deze zich voordoet.
E-mails zijn bijvoorbeeld traditioneel een belangrijke bron van bedreigingen. Wanneer het SecOps-team geconfronteerd wordt met een phishing-e-mail, is het doorgaans niet op de hoogte van enig vergrijp totdat de gebruiker erin is getrapt en het apparaat heeft geprobeerd de verdachte URL te laden. Erger nog, een centrale SIEM-tool registreert een phishingsite mogelijk niet eens, vooral niet als deze heimelijk ingevoerde inloggegevens steelt. SOAR-tools kunnen direct op meerdere fronten reageren: op netwerkniveau kan het identificeren dat de phishingwebsite verdacht is via de IP-reputatie van de firewall; en op eindpuntniveau kan het Natural Language Processing gebruiken om de grammaticale waarschuwingssignalen van een phishingbericht te markeren. Beide maken actie mogelijk: eerst de gebruiker blokkeren om toegang te krijgen tot de nep-inlogsite, en vervolgens de e-mail markeren en deze ter analyse naar het SecOps-team sturen.
Met SOAR-automatisering worden niet alleen de incidentresponsmogelijkheden van SecOps geautomatiseerd, maar worden ook de just-in-timemogelijkheden ervan gedecentraliseerd. Hierdoor kan SecOps zelfs externe eindpunten beveiligen.
Compliance Management
SecOps kan compliancebeheer op verschillende manieren automatiseren: van basistaken voor logboekbeheer tot geavanceerdere aspecten van bedreigingsbeheer.
Door logs, systeemconfiguraties en incidentdetails te centraliseren en te aggregeren, maken SOAR-platforms uitgebreide archivering mogelijk. Dit is fundamenteel, maar nog steeds cruciaal: artikel 30 van de AVG en ISO 27001 vereisen beide expliciet dat logrecords, rapporten en documentatie up-to-date zijn. Door deze gegevens automatisch te centraliseren en op te slaan, kan SOAR de administratieve werklast van SecOps-teams aanzienlijk verminderen.
De drang naar verantwoording binnen moderne compliance-frameworks stopt niet bij duidelijke en centrale administratie: ze moeten ook aantonen dat op rollen gebaseerde toegangscontroles worden nageleefd. SOAR zorgt ervoor dat alleen geautoriseerd personeel specifieke taken kan uitvoeren, dankzij hun implementatie met identiteits- en toegangsbeheer (IAM)-controles. SOAR gaat echter verder dan alleen het controleren van inloggegevens en houdt rekening met alle gegevensstromen voordat toegang wordt verleend aan een gebruiker of apparaat. Locatie, tijdsperiode, OTP-succes, aangevraagde bronnen; ze kunnen allemaal een rol spelen bij autorisatie, zonder de legitieme eindgebruiker te beïnvloeden.
Kwetsbaarheidsmanagement
Geautomatiseerd patchbeheer stroomlijnt het anders zo vervelende proces van het monitoren en handmatig toepassen van patches. Door deze taken te automatiseren, kunnen organisaties kwetsbaarheden sneller en efficiënter aanpakken, waardoor kritieke systemen veilig blijven.
Integratie van een SOAR-platform met het configuratiebeheersysteem van uw organisatie vereenvoudigt de altijd constante eisen van patchbeheer. Automatisering van kwetsbaarheidsbeheer kan continu de status van verschillende systeemversies bewaken en afwijkingen van de goedgekeurde beveiligingsbasislijn identificeren. Wanneer een ontbrekende patch wordt gedetecteerd, kan het SOAR-platform een geautomatiseerd herstelproces starten om de patch toe te passen. Vervolgens voert het een onafhankelijke verificatie uit om te bevestigen dat de patch succesvol is geïmplementeerd. Mocht het patchproces niet succesvol zijn of als bepaalde systemen om operationele redenen worden uitgesloten van geautomatiseerd patchbeheer, dan markeert het SOAR-platform deze problemen voor handmatige beoordeling. Dit betekent dat er geen kwetsbaarheden over het hoofd worden gezien.
Gebruikersgedragsanalyse (UBA)
UBA is het kloppende hart van SOAR-functionaliteit. Het wordt mogelijk gemaakt door het feit dat SOAR-platforms gegevens verzamelen uit enorme hoeveelheden gegevensbronnen, waaronder endpoint-detectiesystemen, toegangslogboeken en netwerkverkeersmonitoren. Gezamenlijk vertegenwoordigt elk gegevenspunt een actie of beslissing die door een eindgebruiker wordt genomen. Met UBA-tools kan SOAR deze gegevens analyseren en gedragsbasislijnen voor elke gebruiker of entiteit vaststellen. Bijvoorbeeld, de typische werkuren van een gebruiker, het apparaatgebruik of de gegevenstoegangspatronen worden in de loop van de tijd vastgelegd. Wanneer er afwijkingen optreden, zoals het openen van gevoelige bestanden tijdens ongebruikelijke uren of een apparaat dat abnormale netwerkverbindingen initieert, markeert het SOAR-platform deze als potentiële bedreigingen.
Zodra afwijkend gedrag wordt gedetecteerd, automatiseert het SOAR-platform het responsproces. Als UEBA bijvoorbeeld verdachte activiteiten identificeert, kan het platform vooraf gedefinieerde workflows starten, zoals het tijdelijk beperken van toegang, het informeren van beveiligingsteams of het starten van een onderzoek naar de recente activiteiten van de entiteit. Deze workflows zorgen voor snelle actie en minimaliseren de verstoring van legitieme activiteiten.
Hoe Stellar Cyber de belangrijkste uitdagingen op het gebied van SecOps-automatisering overwint
Hoewel SecOps-automatisering een enorme groei belooft, is het de moeite waard om de grootste obstakels te identificeren waarmee teams vandaag de dag te maken hebben. Ook is het belangrijk om te onderzoeken hoe de uitdagingen op het gebied van SecOps-automatisering kunnen worden overwonnen.
Gegevens overbelasting
De eerste vraag waarmee elk nieuw automatiseringsproject geconfronteerd wordt, is waar te beginnen. Dit is een gebied waar de hoeveelheid data die betrokken is bij SIEM-data-overload de zaken kan vertroebelen en het moeilijker kan maken om te beoordelen.
Welk automatiseringsproject zou het hoogste rendement opleveren?
Om dit te bestrijden, De AI-engine van Stellar Cyber verwerkt al deze eindeloze beveiligingsgegevens en zet deze om in twee primaire gegevenstypen: waarschuwingen en incidentgevallen. Waarschuwingen vertegenwoordigen specifieke gevallen van verdacht of risicovol gedrag en dienen als de fundamentele elementen van incidentgevallen. Om ervoor te zorgen dat al deze kerngegevens correct worden beoordeeld, brengt Stellar Cyber ze in kaart in de XDR Kill Chain. Elke waarschuwing bevat een duidelijke, voor mensen leesbare beschrijving van de activiteit en aanbevolen herstelstappen.
Als het hierbij zou blijven, zouden analisten nog steeds vastzitten in de enorme hoeveelheid data die vervolgens moet worden getrieerd. De engine van Stellar bestrijdt dit door ook waarschuwingen te kruisverwijzen. GraphML maakt het mogelijk om ze te categoriseren in incidenten door waarschuwingen en gebeurtenissen automatisch te vergelijken en te groeperen in een kleinere set van precieze, uitvoerbare incidenten. Deze mogelijkheid biedt beveiligingsanalisten beter inzicht in aanvalspaden, hun ernst en de gebieden die het meest zorgwekkend zijn. Het is een ander voorbeeld van hoe kleinschalige automatisering – het analyseren en in kaart brengen van waarschuwingen – kan leiden tot verdere efficiëntiewinsten, zoals deduplicatie.
Zodra alle waarschuwingen in een centrale analyse-engine zijn verzameld, kan SecOps profiteren van een groot aantal administratieve automatiseringen: deduplicatie maakt bijvoorbeeld de identificatie en eliminatie van redundante waarschuwingen en gebeurtenissen mogelijk. Dit systematische filterproces vermindert de ruis aanzienlijk.
Om de uitdaging van data-overload aan te pakken, is het het beste om onderaan de SecOps-keten te beginnen: kijk welke delen van de workflows van analisten het langst duren en handel dienovereenkomstig. Voor de meeste organisaties die nieuw zijn in SecOps-automatisering, zijn dit de processen voor waarschuwingstriage en -analyse – vandaar de focus op het automatiseren van gecentraliseerde data-analyse.
Integratie Complexiteit
Het integreren van verschillende beveiligingstools kan complex zijn, maar open API's en de mogelijkheid van SIEM om meerdere logbronnen op te nemen, bieden een oplossing.
Gezien de afhankelijkheid van SecOps-automatisering van interconnectiviteit, kan de uitdaging om het te integreren met elke andere beveiligingstool in uw stack een aanzienlijke toetredingsdrempel vormen. Om dit op te lossen, zijn twee stappen nodig: asset discovery en geautomatiseerde integratie.
- Ontdekking van activa: Stellar Cyber automatiseert asset discovery door passief data te verzamelen uit verschillende bronnen, waaronder endpoint detection en response tools, directory services, cloud audit logs, firewalls en server sensors. Deze real-time aggregatie identificeert assets zoals IP en MAC adressen om ze te associëren met hun respectievelijke hosts. Het systeem werkt deze informatie continu bij als er nieuwe data het netwerk binnenkomt; door dit proces te automatiseren, zorgt Stellar Cyber voor uitgebreide zichtbaarheid in het netwerk zonder handmatige tussenkomst.
- Geautomatiseerde integratie: Stellar Cyber lost het integratieprobleem op via vooraf geconfigureerde API's: deze connectoren worden ontwikkeld op basis van de eigen toegangsmethoden van elke applicatie; zodra ze op hun plaats zitten, halen ze actief gegevens op volgens het vooraf ingestelde schema. Naast het verzamelen van gegevens van externe systemen, kunnen connectoren responsieve acties uitvoeren, zoals het blokkeren van verkeer op een firewall of het uitschakelen van gebruikersaccounts. Deze connectoren kunnen in principe elke vorm van gegevens verwerken, of het nu gaat om onbewerkte loggegevens, zoals een SIEM, of regelrechte beveiligingswaarschuwingen van andere beveiligingstools. Al deze worden in het beveiligde Data Lake getrokken voor verdere geautomatiseerde analyse.
Samen zorgen deze twee stappen ervoor dat de eisen die een nieuwe tool aan het SecOps-team stelt, aanzienlijk worden verminderd.
Valse positieven
Onbegeleid leren kan een algoritme in staat stellen om nieuwe aanvallen te identificeren, maar ze markeren ook elk eerder onbekend patroon in een dataset. Dit is een perfect recept voor vals-positieve resultaten en uiteindelijk waarschuwingsmoeheid. Dit komt doordat een onbegeleid leersysteem leert wat 'normaal' gedrag is en elke afwijking van deze basislijn markeert als een potentiële anomalie. Een Intrusion Detection System (IDS) kan normale netwerkverkeerspatronen herkennen en waarschuwen wanneer een apparaat probeert toegang te krijgen tot een andere poort dan normaal, maar dit kan ook een IT-teamlid zijn dat een nieuwe app instelt.
Hierdoor produceren systemen die gebaseerd zijn op onbeheerd leren vaak een hoog aantal valspositieve resultaten. En nadat een waarschuwing is gegenereerd, kan het de context missen die beveiligingsanalisten nodig hebben om te beoordelen wat er werkelijk aan de hand is. Bij Stellar wordt deze uitdaging aangepakt door onbeheerd ML te gebruiken als een fundamentele stap: bovenop elk ongewoon gedrag, controleert het de volledige breedte van het datameer van een organisatie om het te correleren met andere datapunten. Dit geeft elk incident een risicofactor, die op zijn beurt weer bepaalt hoe de tool reageert.
Denk bijvoorbeeld aan een leidinggevende die om 2 uur 's nachts inlogt op het netwerk. Op zichzelf kan dit een vals positief lijken en geen waarschuwing rechtvaardigen. Als de login echter afkomstig is van een IP-adres in Rusland of China en de uitvoering van ongeautoriseerde PowerShell-opdrachten omvat, creëren deze extra datapunten een patroon dat duidt op een accountovername. Door deze punten met elkaar te verbinden, biedt het systeem de benodigde context om een zinvolle waarschuwing te genereren. En dankzij de flexibele connectoren die we zojuist noemden, kan dit account automatisch in quarantaine worden geplaatst als reactie.
Vaardigheidslacunes
Het implementeren van SecOps-automatisering vereist een op maat gemaakte aanpak die nauw aansluit bij de beveiligingsdoelstellingen en het volwassenheidsniveau van de organisatie om een naadloze uitrol te garanderen. Zonder deze competenties kan het proces vertraging oplopen of zelfs mislukken.
Bijvoorbeeld, het integreren van beveiligingstools of het ontwikkelen van playbooks vereist vaak hands-on expertise in scripttalen zoals Python, Ruby of Perl, afhankelijk van de SOAR-oplossing. Als het SOC-team niet over de vereiste coderingsvaardigheden beschikt, kan dit hun vermogen om de vereiste integraties uit te voeren en effectieve automatiseringsworkflows te creëren belemmeren, wat uiteindelijk de algehele effectiviteit van het platform beïnvloedt.
Next-Gen SecOps-automatiseringstools helpen deze kloof te verkleinen met NLP-prompts, maar enkele van de beste verbeteringen in het verkleinen van de vaardigheidskloof zijn te vinden in toegankelijke interfaces. In plaats van een complexe mengelmoes van verschillende tools, hebben SOAR- en SIEM-integraties zoals Stellar Cyber SecOps in staat gesteld om alle kritieke informatie in een toegankelijk en bruikbaar formaat te zien. Dit omvat aanbevolen herstelopties en visualisaties van de datapunten waaruit elk incident bestaat.
Kosten en schaalbaarheid
Hoewel automatisering operationele kosten verlaagt door repetitieve taken te stroomlijnen, is het de moeite waard om op te merken welke aanzienlijke kosten dit met zich mee kan brengen: veel beveiligingstools op de markt hebben individuele specialisaties, waardoor een tool die de gegevens van elk, evenals de omliggende netwerken en eindpunten, opneemt, een echte hoofdpijn is. En als apps, gebruikers en netwerken veranderen, kost het alleen maar meer tijd en middelen om te onderhouden.
Daarom kan het vertrouwen op een SaaS-tool aanzienlijk kosteneffectiever zijn dan iets helemaal opnieuw te bouwen. Maar zelfs dit is niet eenvoudig: omdat automatisering afhankelijk is van zo'n zwaar dataverbruik, kunnen prijsmodellen die schalen op basis van datavolumes enorm volatiel zijn. Dit vergroot het risico dat een opkomend automatiseringsproject loopt. Daarom verpakt Stellar Cyber zijn SecOps-automatiseringstool onder één voorspelbare licentie.
Bereik automatiseringsgestuurde SecOps met Stellar Cyber
Stellar Cyber herdefinieert hoe organisaties automatiseringsgestuurde SecOps benaderen. Het combineert Next-Gen SIEM, NDR en Open XDR-mogelijkheden in één naadloze, krachtige oplossing die datacorrelatie automatiseert, informatie uit alle bronnen normaliseert en analyseert en door ruis heen snijdt om bruikbare inzichten te leveren. Met vooraf gebouwde incidentrespons-playbooks kunnen teams snel en consistent reageren op bedreigingen, terwijl Multi-Layer AI ongeëvenaarde zichtbaarheid biedt over eindpunten, netwerken en clouds, waardoor er geen blinde vlekken zijn.
Door detectie- en responstijden te verkorten en workflows te stroomlijnen, stelt Stellar Cyber lean security teams in staat om uitgebreide omgevingen efficiënt en kosteneffectief te beschermen. Ondernemingen die op zoek zijn naar snellere, slimmere beveiligingsoperaties, kunnen de Schitterend Cyber SecOps-platform met een demo.
