W erze, w której sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje każdy sektor, w tym cyberbezpieczeństwo, opanowanie AI nie jest już opcjonalne, lecz koniecznością. Jak głosi przysłowie: „AI cię nie zastąpi, ale ktoś, kto ją wykorzystuje, tak”. W Stellar Cyber przyjęliśmy tę filozofię, integrując AI z każdym aspektem naszego Centrum Operacji Bezpieczeństwa (SOC) rozwiązań maksymalizujących skuteczność wykrywania zagrożeń, wydajność operacyjną i doświadczenie użytkownika.
Maksymalizacja skuteczności wykrywania zagrożeń
Od momentu założenia firmy w 2015 roku jesteśmy pionierami we wdrażaniu sztucznej inteligencji (AI) w operacjach bezpieczeństwa (SecOps). Naszą misją zawsze było zapewnienie wszystkim dostępu do wykrywania i reagowania, a jednocześnie zapewnienie możliwości wykorzystania wszystkich danych, niezależnie od ich źródła, w czasie rzeczywistym. Wizja ta zmaterializowała się w ramach koncepcji znanej dziś jako Open Extended Detection and Response (Otwarte Rozszerzone Wykrywanie i Reagowanie).Open XDR). Nasz Open XDR Rozwiązanie pobiera dane bezpieczeństwa z dowolnego źródła, zapewniając wszechstronną widoczność i umożliwiając skuteczne wykrywanie zagrożeń. Wykorzystując nienadzorowane uczenie maszynowe, ulepszamy nasze modele detekcji, aby identyfikować złożone wzorce zachowań i anomalie, które tradycyjne metody mogą przeoczyć. Wykorzystujemy również nadzorowane uczenie maszynowe do wykrywania zagrożeń o znanych wzorcach, takich jak algorytmy generowane przez domenę (DGA). Te oparte na uczeniu maszynowym metody detekcji mają kluczowe znaczenie w dzisiejszym krajobrazie zagrożeń, gdzie coraz częściej pojawiają się zaawansowane ataki wieloetapowe.
Zwiększanie efektywności operacyjnej dzięki korelacji, GraphML i zarządzaniu zorientowanemu na przypadek
W Stellar Cyber maksymalizujemy wydajność operacyjną, wykorzystując technologię Graph Machine Learning (GraphML) do usprawniania operacji bezpieczeństwa dzięki zaawansowanej korelacji alertów. Takie podejście prowadzi do znacznej redukcji szumów, konsolidacji przypadków i umożliwienia SOC Analitycy mogą obsługiwać wzbogacone informacje, zamiast być zasypywani pojedynczymi alertami. To znacząco usprawnia sposób, w jaki analitycy priorytetyzują, badają i reagują na zagrożenia.
Wykorzystanie podobieństwa i korelacji
GraphML doskonale rozpoznaje podobieństwa i korelacje między różnymi jednostkami w Twojej sieci. Mapując relacje między punktami danych, GraphML pomaga wykrywać wzorce, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone. Na przykład może łączyć:
- Jednostki użytkownika: Takie jak identyfikatory sesji, identyfikatory zabezpieczeń (SID) i główne nazwy użytkowników (UPN), które można ze sobą łączyć w celu wykrywania podejrzanych zachowań użytkowników.
- Jednostki urządzenia: W tym identyfikatory urządzeń, nazwy plików, foldery i klucze rejestru. Korelacja aktywności na różnych urządzeniach umożliwia wykrywanie złożonej złośliwej aktywności obejmującej wiele punktów końcowych.
- Podmioty e-mail: Takie jak adresy nadawcy i odbiorcy, adresy URL i załączniki. Poprzez korelację ruchu e-mail, SOC Analitycy potrafią wykrywać próby phishingu i ataki za pośrednictwem poczty e-mail.
- Jednostki ogólne: Podobnie jak adresy IP, zasoby w chmurze i identyfikatory aplikacji. Korelacja tych punktów danych pomaga odkryć skoordynowane ataki, które przechodzą przez sieci i środowiska w chmurze.
Ta analiza podobieństwa prowadzi do inteligentnej, czujnej korelacji. Zamiast bombardowania SOC W przypadku zespołów z odizolowanymi alertami nasz system grupuje powiązane alerty w przypadki, dając im szerszy obraz i ułatwiając ustalanie priorytetów i podejmowanie działań.
Analiza przyczynowości za pomocą reprezentacji opartych na grafach
GraphML umożliwia również analizę przyczynowości, która jest niezbędna do zrozumienia złożonych, wieloetapowych ataków. Poprzez analizę opartych na grafach reprezentacji danych zdarzeń nasz system odkrywa potencjalne związki przyczynowe między alertami. Na przykład e-mail phishingowy może doprowadzić do naruszenia punktu końcowego, a następnie do ruchu bocznego w całej sieci.
Ta analiza przyczynowości pozwala SOC Analitycy mogą śledzić przebieg ataku i rozumieć sekwencję zdarzeń, co pozwala im skuteczniej reagować. Wizualizacja powiązań między zdarzeniami pozwala analitykom zarządzać całym przebiegiem ataku jako skonsolidowanym przypadkiem, zamiast zajmować się pojedynczymi alertami w izolacji.
Ta analiza przyczynowości pozwala SOC Analitycy mogą śledzić przebieg ataku i rozumieć sekwencję zdarzeń, co pozwala im skuteczniej reagować. Wizualizacja powiązań między zdarzeniami pozwala analitykom zarządzać całym przebiegiem ataku jako skonsolidowanym przypadkiem, zamiast zajmować się pojedynczymi alertami w izolacji.
Zastosowanie w świecie rzeczywistym:
W praktycznym scenariuszu, takim jak przykład poniżej, nasze XDR System wykorzystuje GraphML do automatycznego łączenia alertów na podstawie współdzielonych atrybutów, takich jak zasoby lub właściwości. Na przykład, wykrycie adresu URL phishing na hoście prowadzi do wykrycia podejrzanych procesów systemu Windows i wykonań wiersza poleceń, które są częścią większego, bardziej złożonego schematu ataku.
GraphML w akcji:
- Automatyczna korelacja alertów: Poprzez automatyczne korelowanie alertów, które mają wspólne elementy, takie jak pochodzące z tego samego hosta (192.168.56.23) lub obejmujące te same podmioty (bravos, daenerys.targaryen), GraphML upraszcza analizę. Pomaga to w budowaniu spójnej narracji wokół ataku bez ręcznej interwencji.
- Całościowy pogląd na wektory ataku: Widok wykresu udostępniony w naszym XDR Platforma ilustruje powiązania między różnymi alertami, takimi jak tworzenie podejrzanych procesów i operacje wiersza poleceń prowadzące do użycia skryptów programu PowerShell, które są typowymi zachowaniami w zaawansowanych atakach złośliwego oprogramowania.
- Zwiększona efektywność segregacji: Dzięki GraphML, SOC Analitycy nie są obciążeni pojedynczymi alertami, ale mogą przeglądać powiązaną mapę złośliwych działań, co przyspiesza proces selekcji. Pozwala to na szybszą izolację i naprawę zagrożeń, a tym samym ograniczenie potencjalnych szkód.
Uzyskane korzyści operacyjne:
- Usprawnione przepływy pracy wykrywania: Udostępniając analitykom bardziej zaawansowaną konstrukcję powiązanych alertów, GraphML pomaga w szybszym i dokładniejszym wykrywaniu zagrożeń, skracając czas potrzebny na ręczną korelację.
- Zmniejszone zmęczenie czujnością: Technologia ta znacząco obniża liczbę alertów wymagających indywidualnej uwagi, redukując zmęczenie alertami i pozwalając analitykom skupić się na alertach, które są naprawdę istotne.
- Proaktywne wykrywanie zagrożeń: Możliwość proaktywnej wizualizacji i korelowania wzorców ataków pozwala na przewidywanie potencjalnych przyszłych ataków na podstawie zaobserwowanych zachowań, co przekłada się na poprawę ogólnego poziomu bezpieczeństwa.
Wykorzystując GraphML do korelacji alertów w złożonych scenariuszach, takich jak te pokazane w powyższym przykładzie, nasz system nie tylko zapewnia wydajność operacyjną, ale także wzmacnia infrastrukturę bezpieczeństwa przed wieloaspektowymi cyberzagrożeniami. To zintegrowane podejście gwarantuje, że SOC Zespoły są wyposażone w narzędzia niezbędne do skutecznego radzenia sobie z nowoczesnymi wyzwaniami cybernetycznymi.
Przyspiesz badanie zagrożeń dzięki generatywnej sztucznej inteligencji
Skupiamy się również na optymalizacji doświadczenia użytkownika poprzez integrację Generative AI. Wyobraź sobie chatbota, który pozwala analitykom ds. bezpieczeństwa na interakcję z systemem i danymi przy użyciu języka naturalnego. Podobnie jak ChatGPT, ale wyspecjalizowany w dochodzeniach dotyczących bezpieczeństwa, ta funkcja umożliwia analitykom zadawanie pytań i opisywanie swoich zadań w sposób naturalny.
Na przykład analityk może zapytać: „Zidentyfikuj nietypowe zachowania administratorów systemu poza godzinami pracy w zeszłym tygodniu.” System tłumaczy to zapytanie na precyzyjne wyszukiwanie ze wszystkimi niezbędnymi kryteriami, takimi jak typy zdarzeń, uprawnienia użytkownika i ramy czasowe. Analitycy mogą nawet żądać wizualizacji, takich jak „Utwórz histogram 10 użytkowników, którzy otrzymali najwięcej prób phishingu,„a system automatycznie wygeneruje wykres.
Naszym celem jest zapewnienie, że AI płynnie integruje się z metodami komunikacji międzyludzkiej. Opanowując język ludzki, AI może zrozumieć niuanse i intencje, pozwalając użytkownikom skupić się na swoich dochodzeniach bez rozumienia złożonego języka maszyny. Ta naturalna interakcja zwiększa wydajność i głębię procesu dochodzenia, umożliwiając analitykom tworzenie przejrzystych map mentalnych bieżących sytuacji bez martwienia się o złożoność danych.
Na przykład analityk może zapytać: „Zidentyfikuj nietypowe zachowania administratorów systemu poza godzinami pracy w zeszłym tygodniu.” System tłumaczy to zapytanie na precyzyjne wyszukiwanie ze wszystkimi niezbędnymi kryteriami, takimi jak typy zdarzeń, uprawnienia użytkownika i ramy czasowe. Analitycy mogą nawet żądać wizualizacji, takich jak „Utwórz histogram 10 użytkowników, którzy otrzymali najwięcej prób phishingu,„a system automatycznie wygeneruje wykres.
Naszym celem jest zapewnienie, że AI płynnie integruje się z metodami komunikacji międzyludzkiej. Opanowując język ludzki, AI może zrozumieć niuanse i intencje, pozwalając użytkownikom skupić się na swoich dochodzeniach bez rozumienia złożonego języka maszyny. Ta naturalna interakcja zwiększa wydajność i głębię procesu dochodzenia, umożliwiając analitykom tworzenie przejrzystych map mentalnych bieżących sytuacji bez martwienia się o złożoność danych.
Pozostawanie na czele w dziedzinie cyberbezpieczeństwa
Aby pozostać na czele cyberbezpieczeństwa, nieustannie wprowadzamy innowacje. Nasi użytkownicy korzystają już ze zintegrowanej sztucznej inteligencji w naszych rozwiązaniach, aby codziennie wykrywać zagrożenia i na nie reagować. Patrząc w przyszłość, planujemy wprowadzić Generative AI, aby jeszcze bardziej zoptymalizować doświadczenie użytkownika w wyszukiwaniach i dochodzeniach. Dla tych, którzy chcą doświadczyć tych postępów, oferujemy wczesny dostęp do tego rozwiązania od tego lata.
Wniosek
Integracja AI w SOC Operacje to nie tylko trend; to kluczowa ewolucja. Dzięki opanowaniu sztucznej inteligencji (AI), organizacje mogą znacząco poprawić wykrywanie zagrożeń, wydajność operacyjną i komfort użytkowania. W Stellar Cyber umożliwiamy naszym użytkownikom wykorzystanie pełnego potencjału AI, zapewniając im przewagę w stale ewoluującym krajobrazie cyberbezpieczeństwa.
Wezwanie do działania: Czy jesteś gotowy odkryć potencjał SOC Automatyzacja i sztuczna inteligencja (AI) w Twoich operacjach cyberbezpieczeństwa? Skontaktuj się z nami już dziś pod adresem [Nasze dane kontaktowe] lub odwiedź naszą stronę internetową, aby umówić się na spersonalizowaną konsultację. Wykorzystajmy razem potencjał sztucznej inteligencji dla bezpieczniejszej przyszłości.
