In een tijdperk waarin kunstmatige intelligentie (AI) een revolutie teweegbrengt in elke sector, inclusief de cybersecurity, is het beheersen van AI niet langer een optie, maar een noodzaak. Zoals het gezegde luidt: "AI zal je niet vervangen, maar iemand die AI gebruikt wel." Bij Stellar Cyber hebben we deze filosofie omarmd en AI geïntegreerd in elk aspect van ons Security Operations Center.SOC) oplossingen om de effectiviteit van dreigingsdetectie, operationele efficiëntie en gebruikerservaring te maximaliseren.
Maximaliseren van de effectiviteit van bedreigingsdetectie
Sinds onze oprichting in 2015 lopen we voorop in de toepassing van AI in security operations (SecOps). Onze missie is altijd geweest om detectie en respons voor iedereen toegankelijk te maken en ervoor te zorgen dat alle data, ongeacht de bron, in realtime kan worden gebruikt. Deze visie heeft zich gematerialiseerd in wat we nu kennen als Open Extended Detection and Response (OEDR).Open XDR). Ons Open XDR De oplossing verzamelt beveiligingsgegevens uit elke bron, waardoor een alomvattend overzicht wordt gegarandeerd en robuuste dreigingsdetectie mogelijk wordt. Door gebruik te maken van onbegeleide machine learning verbeteren we onze detectiemodellen om complexe gedragspatronen en afwijkingen te identificeren die traditionele methoden mogelijk over het hoofd zien. We gebruiken ook begeleide machine learning om dreigingen met bekende patronen te detecteren, zoals Domain Generated Algorithms (DGA). Deze op machine learning gebaseerde detecties zijn cruciaal in het huidige dreigingslandschap, waar geavanceerde meerstapsaanvallen steeds vaker voorkomen.
Verbetering van operationele efficiëntie met correlatie, GraphML en case-centrisch beheer
Bij Stellar Cyber maximaliseren we de operationele efficiëntie door Graph Machine Learning (GraphML) te gebruiken om de beveiligingsprocessen te verbeteren via geavanceerde correlatie van waarschuwingen. Deze aanpak leidt tot een aanzienlijke vermindering van ruis, het consolideren van zaken en het mogelijk maken van SOC Analisten kunnen zich richten op verrijkte informatie in plaats van overspoeld te worden met individuele waarschuwingen. Dit leidt tot een aanzienlijke verbetering in de manier waarop analisten dreigingen prioriteren, onderzoeken en aanpakken.
Gebruik van gelijkenis en correlatie
GraphML excelleert in het herkennen van overeenkomsten en correlaties tussen verschillende entiteiten binnen uw netwerk. Door relaties tussen datapunten in kaart te brengen, helpt GraphML patronen te detecteren die anders onopgemerkt zouden blijven. Het kan bijvoorbeeld het volgende verbinden:
- Gebruikersentiteiten: Zoals sessie-ID's, beveiligings-ID's (SID's) en gebruikersprincipaalnamen (UPN's), die aan elkaar gekoppeld kunnen worden om verdacht gebruikersgedrag te detecteren.
- Apparaatentiteiten: Inclusief apparaat-ID's, bestandsnamen, mappen en registersleutels. Door activiteit over apparaten heen te correleren, kan complexe kwaadaardige activiteit die meerdere eindpunten omspant, worden gedetecteerd.
- E-mail entiteiten: Denk bijvoorbeeld aan e-mailadressen van afzender en ontvanger, URL's en bijlagen. Door e-mailverkeer te correleren, SOC Analisten kunnen phishingpogingen of aanvallen via e-mail detecteren.
- Generieke entiteiten: Zoals IP-adressen, cloudbronnen en applicatie-ID's. Door deze datapunten te correleren, kunt u gecoördineerde aanvallen ontdekken die netwerken en cloudomgevingen doorkruisen.
Deze gelijkenisanalyse zorgt voor intelligente, alerte correlatie. In plaats van te bombarderen met SOC In tegenstelling tot teams met geïsoleerde meldingen, groepeert ons systeem gerelateerde meldingen in cases, waardoor het grotere geheel duidelijk wordt en het gemakkelijker wordt om prioriteiten te stellen en actie te ondernemen.
Het analyseren van causaliteit door middel van op grafieken gebaseerde representaties
GraphML maakt ook causaliteitsanalyse mogelijk, wat essentieel is voor het begrijpen van complexe, multi-stage aanvallen. Door grafiekgebaseerde representaties van gebeurtenisgegevens te analyseren, ontdekt ons systeem mogelijke causale relaties tussen waarschuwingen. Een phishing-e-mail kan bijvoorbeeld leiden tot een gecompromitteerd eindpunt, gevolgd door laterale beweging over uw netwerk.
Deze oorzaak-gevolganalyse maakt het mogelijk SOC Analisten kunnen zo het verloop van een aanval volgen en de volgorde van gebeurtenissen begrijpen, waardoor ze effectiever kunnen reageren. Door de relaties tussen gebeurtenissen te visualiseren, kunnen analisten het volledige aanvalstraject als één geheel beheren, in plaats van individuele waarschuwingen afzonderlijk te behandelen.
Deze oorzaak-gevolganalyse maakt het mogelijk SOC Analisten kunnen zo het verloop van een aanval volgen en de volgorde van gebeurtenissen begrijpen, waardoor ze effectiever kunnen reageren. Door de relaties tussen gebeurtenissen te visualiseren, kunnen analisten het volledige aanvalstraject als één geheel beheren, in plaats van individuele waarschuwingen afzonderlijk te behandelen.
Toepassing in de echte wereld:
In een praktisch scenario, zoals het onderstaande voorbeeld, onze XDR Het systeem gebruikt GraphML om waarschuwingen automatisch te koppelen op basis van gedeelde kenmerken zoals assets of eigenschappen. Een phishing-URL die op een host wordt gedetecteerd, leidt bijvoorbeeld tot de ontdekking van verdachte Windows-procesaanmaak en opdrachtregeluitvoeringen, die allemaal deel uitmaken van een groter, complexer aanvalspatroon.
GraphML in actie:
- Automatische correlatie van waarschuwingen: Door automatisch waarschuwingen te correleren die gemeenschappelijke elementen delen, zoals afkomstig van dezelfde host (192.168.56.23) of waarbij dezelfde entiteiten betrokken zijn (bravos, daenerys.targaryen), vereenvoudigt GraphML de analyse. Dit helpt bij het opbouwen van een samenhangend verhaal rond de aanval zonder handmatige tussenkomst.
- Holistische kijk op aanvalsvectoren: De grafische weergave die wordt aangeboden in onze XDR Het platform illustreert de verbanden tussen verschillende waarschuwingen, zoals het aanmaken van verdachte processen en commandoregelbewerkingen die leiden tot het gebruik van PowerShell-scripts. Dit zijn typische gedragingen bij geavanceerde malwareaanvallen.
- Verbeterde triage-efficiëntie: Met GraphML, SOC Analisten worden niet langer geconfronteerd met geïsoleerde waarschuwingen, maar kunnen een samenhangend overzicht van kwaadwillige activiteiten bekijken, waardoor het triageproces wordt versneld. Dit maakt een snellere isolatie en verhelping van bedreigingen mogelijk, waardoor potentiële schade wordt beperkt.
Operationele voordelen afgeleid:
- Gestroomlijnde detectieworkflows: Door analisten een overkoepelend overzicht van gekoppelde waarschuwingen te bieden, draagt GraphML bij aan snellere en nauwkeurigere detectie van bedreigingen, waardoor de tijd die nodig is voor handmatige correlatie wordt verkort.
- Verminderde waarschuwingsmoeheid: Deze technologie verlaagt het aantal meldingen dat individuele aandacht nodig heeft aanzienlijk. Hierdoor neemt de meldingsmoeheid af en kunnen analisten zich richten op de meldingen die er echt toe doen.
- Proactieve dreigingsjacht: Het vermogen om aanvalspatronen proactief te visualiseren en met elkaar in verband te brengen, helpt bij het anticiperen op mogelijke toekomstige aanvallen op basis van waargenomen gedragingen. Dit verbetert de algehele beveiligingshouding.
Door GraphML te gebruiken voor het correleren van waarschuwingen in complexe scenario's zoals in het bovenstaande voorbeeld, zorgt ons systeem niet alleen voor operationele efficiëntie, maar versterkt het ook de beveiligingsinfrastructuur tegen veelzijdige cyberdreigingen. Deze geïntegreerde aanpak zorgt ervoor dat SOC De teams beschikken over de benodigde instrumenten om moderne cyberuitdagingen effectief aan te pakken.
Versnel het onderzoek naar bedreigingen met generatieve AI
We richten ons ook op het optimaliseren van de gebruikerservaring door de integratie van Generative AI. Stel je een chatbot voor waarmee beveiligingsanalisten met het systeem en de gegevens kunnen communiceren met behulp van natuurlijke taal. Vergelijkbaar met ChatGPT, maar gespecialiseerd in beveiligingsonderzoeken, stelt deze functie analisten in staat om vragen te stellen en hun taken op natuurlijke wijze te beschrijven.
Een analist zou bijvoorbeeld kunnen vragen: “Identificeer afwijkend gedrag van systeembeheerders buiten kantooruren vorige week.” Het systeem vertaalt deze query naar een nauwkeurige zoekopdracht met alle benodigde criteria, zoals gebeurtenistypen, gebruikersrechten en tijdsbestekken. Analisten kunnen zelfs visualisaties aanvragen, zoals “Maak een histogram van de top 10 gebruikers die de meeste phishingpogingen hebben ontvangen," en het systeem genereert automatisch de grafiek.
Ons doel is om ervoor te zorgen dat AI naadloos integreert in menselijke communicatiemethoden. Door menselijke taal te beheersen, kan AI nuances en bedoelingen begrijpen, waardoor gebruikers zich kunnen concentreren op hun onderzoeken zonder de complexe taal van de machine te begrijpen. Deze natuurlijke interactie verhoogt de efficiëntie en diepgang van het onderzoeksproces, waardoor analisten duidelijke mentale kaarten van lopende situaties kunnen maken zonder zich zorgen te maken over onderliggende datacomplexiteiten.
Een analist zou bijvoorbeeld kunnen vragen: “Identificeer afwijkend gedrag van systeembeheerders buiten kantooruren vorige week.” Het systeem vertaalt deze query naar een nauwkeurige zoekopdracht met alle benodigde criteria, zoals gebeurtenistypen, gebruikersrechten en tijdsbestekken. Analisten kunnen zelfs visualisaties aanvragen, zoals “Maak een histogram van de top 10 gebruikers die de meeste phishingpogingen hebben ontvangen," en het systeem genereert automatisch de grafiek.
Ons doel is om ervoor te zorgen dat AI naadloos integreert in menselijke communicatiemethoden. Door menselijke taal te beheersen, kan AI nuances en bedoelingen begrijpen, waardoor gebruikers zich kunnen concentreren op hun onderzoeken zonder de complexe taal van de machine te begrijpen. Deze natuurlijke interactie verhoogt de efficiëntie en diepgang van het onderzoeksproces, waardoor analisten duidelijke mentale kaarten van lopende situaties kunnen maken zonder zich zorgen te maken over onderliggende datacomplexiteiten.
Voorop blijven lopen in cyberbeveiliging
Om voorop te blijven lopen op het gebied van cybersecurity, innoveren we voortdurend. Onze gebruikers profiteren al van geïntegreerde AI in onze oplossingen om dagelijks bedreigingen te detecteren en erop te reageren. Vooruitkijkend zijn we van plan om Generative AI te introduceren om de gebruikerservaring bij zoekopdrachten en onderzoeken verder te optimaliseren. Voor degenen die graag deze ontwikkelingen willen ervaren, bieden we vanaf deze zomer vroege toegang tot deze oplossing.
Conclusie
De integratie van AI in SOC AI is niet zomaar een trend; het is een cruciale evolutie. Door AI te beheersen, kunnen organisaties hun dreigingsdetectie, operationele efficiëntie en gebruikerservaring aanzienlijk verbeteren. Bij Stellar Cyber stellen we onze gebruikers in staat om AI optimaal te benutten, zodat ze een voorsprong behouden in het steeds veranderende cybersecuritylandschap.
Oproep tot actie: Ben je klaar om het potentieel van SOC Automatisering en AI voor uw cybersecurityactiviteiten? Neem vandaag nog contact met ons op via [Onze contactgegevens] of bezoek onze website om een persoonlijk adviesgesprek in te plannen. Laten we samen de kracht van AI benutten voor een veiligere toekomst.
