Jak oparta na sztucznej inteligencji hiperautomatyzacja zmienia cyberbezpieczeństwo
Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe poprawiają cyberbezpieczeństwo przedsiębiorstwa
Łączenie wszystkich kropek w złożonym krajobrazie zagrożeń
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber do natychmiastowego wykrywania zagrożeń i reagowania. Zaplanuj demo już dziś!
Automatyzacja trzech filarów cyberbezpieczeństwa
Ogromne ilości danych generowanych w sieci przedsiębiorstwa są zbyt duże, aby można je było śledzić ręcznie. Zdefiniujmy poziomy dojrzałości automatyzacji w każdym obszarze zbierania danych, analizy i usuwania zagrożeń – i w jaki sposób Stellar Cyber dąży do osiągnięcia szczytowej dojrzałości w hiperautomatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
Automatyzacja gromadzenia danych
Zbiórka dzienników
Podstawowym narzędziem monitorowania cyberbezpieczeństwa są dzienniki, czyli zapisy zdarzeń tworzonych przez aplikacje, urządzenia sieciowe i serwery.
Na najbardziej podstawowym poziomie dojrzałości logi są uwzględniane w procesie analityka cyberbezpieczeństwa poprzez replikację logów – gdzie analityk ręcznie konfiguruje lokalny skrypt na serwerze lub urządzeniu, który okresowo replikuje wszystkie logi i umieszcza je w centralnym repozytorium. Używane głównie do partii logów, każdy log jest często formatowany tak, aby był czytelny dla człowieka – i często odczytywany tylko wtedy, gdy analitycy ręcznie próbują rozwiązać problem lub badają, jak rozpoczął się incydent bezpieczeństwa.
Na średnim poziomie dojrzałości automatyzacji proces ten zaczyna obejmować widoczność w czasie rzeczywistym poprzez automatyczne pobieranie dzienników do centralnego systemu zarządzania, zwykle za pośrednictwem interfejsu API lub głębszej konfiguracji aplikacji. Indywidualne formatowanie dzienników staje się również bardziej zorientowane na maszynę, z większym naciskiem na ustrukturyzowane układy, które mogą być łatwo pobierane przez narzędzia do zarządzania dziennikami. Analitycy nadal muszą ręcznie pomagać tym narzędziom w wyborze urządzeń do uwzględnienia i często muszą wracać, aby pobierać próbki i dostosowywać swoje praktyki zarządzania dziennikami w czasie.
Wreszcie, pobieranie logów w najbardziej zautomatyzowanym wydaniu wykracza poza czysty system gromadzenia danych, aby włączyć automatyczne wykrywanie urządzeń. Niezależnie od tego, czy odbywa się to za pośrednictwem interfejsu API, źródeł logów czy natywnych czujników, każde urządzenie przedsiębiorstwa może zostać wykryte i śledzone, niezależnie od jego aktywności w sieci.
Monitorowanie bezpieczeństwa sieci
Monitorowanie bezpieczeństwa sieci nie skupia się na poszczególnych działaniach wykonywanych w ramach aplikacji, lecz na ruchu przepływającym przez sieć przedsiębiorstwa w celu oceny złośliwych działań.
Podejścia do monitorowania bezpieczeństwa sieci bez użycia sztucznej inteligencji sprawdzały się w przeszłości, ale cyberprzestępcy szybko dostosowali swoje podejścia do nich. Starsze narzędzia bezpieczeństwa po prostu porównują informacje o pakietach sieciowych z wcześniej przygotowaną listą znanych strategii – a stare zapory sieciowe mają problemy z radzeniem sobie z dzisiejszym szyfrowanym ruchem typu end-to-end.
Zautomatyzowane narzędzia do zabezpieczania sieci mogą zbierać informacje z o wiele większych obszarów sieci, zarówno w chmurze publicznej i prywatnej, jak i na sprzęcie lokalnym. Czujniki sieciowe Stellar Cyber kopać głęboko, zbierając metadane ze wszystkich fizycznych i wirtualnych przełączników. Jego czujniki dekodują ładunki za pomocą Deep Packet Inspection i mogą działać na serwerach Windows 98 i nowszych, obok Ubuntu, Debian i Red Hat.
Zebranie wszystkich tych danych może być podstawą solidnego cyberbezpieczeństwa – jednak nadal trzeba je przekształcić w wnioski i, co najważniejsze, w działania.
Automatyzacja analizy danych
Istnieje stopień analizy danych, który zawsze będzie wymagał wiedzy i doświadczenia prawdziwego człowieka. Jednak postęp w zautomatyzowanej analityce pozwala teraz analitykom podejmować decyzje krytyczne czasowo z większą jasnością niż kiedykolwiek wcześniej.
Analiza zdarzeń na wczesnym etapie automatyzacji często polega na tym, że analityk musi połączyć kropki samodzielnie – niezależnie od tego, czy jest to wersja oprogramowania, która wymaga poprawki, czy nadzorowana wada. W najgorszym przypadku atakujący jest świadomy – i aktywnie wykorzystuje – wadę, zanim analityk w ogóle się o niej dowie. Chociaż nadal jest to ręczne, gromadzenie wszystkich różnych formatów danych w centralnym pulpicie nawigacyjnym jest podstawą wszechobecnego teraz narzędzia Security Information and Event Management (SIEM).
Około dekady temu jedną z możliwości, którymi chwalili się bardzo doświadczeni specjaliści ds. bezpieczeństwa – zdolność rozpoznawania ataków, których byli świadkami – mogły nagle wykorzystać nowsze zespoły dzięki wykrywaniu opartemu na sygnaturach. W ten sposób organizacje zaczęły korzystać ze średniego poziomu zautomatyzowanej analizy. Jeśli sygnatura pliku lub adres IP pasowały do wcześniej oznaczonego ataku, analityk mógł zostać natychmiast ostrzeżony (zazwyczaj za pośrednictwem narzędzia SIEM).
Jednak ta podstawowa forma analizy zdarzeń nadal nie miała zasadniczo odpowiedzi na ataki typu zero-day lub nowe. Co więcej, analitycy stanęli przed jeszcze większym wyzwaniem: zdarzenia bezpieczeństwa były generowane znacznie szybciej, niż mogły być przetwarzane.
(Prawdopodobnie) już znasz analizę automatyczną
Choć analiza zachowań oparta na anomaliach pozwala przewidywać ataki, a tym samym im zapobiegać, może być podatna na fałszywe alarmy i zaśmiecać procesy reagowania na incydenty – a to właśnie tutaj ostatnia warstwa automatyzacji zabezpieczeń wprowadza dziś największą zmianę.
Automatyzacja reagowania na incydenty
Dwa ostatnie kroki – zbieranie i analiza danych – prowadzą do jednego: reakcji na incydent.
Reagowanie na incydenty, które opiera się na podstawowym poziomie automatyzacji, wymaga od analityka ręcznego wyłączenia dostępu do sieci podczas kwarantanny urządzeń zainfekowanych złośliwym oprogramowaniem, zdalnej instalacji nowych poprawek oprogramowania oraz resetowania haseł i nazw użytkowników, których konta mogły zostać naruszone. Możesz zauważyć, że są one przede wszystkim reaktywne – jest to wynik ślimaczego tempa ręcznej interwencji.
Przechodząc do średniego poziomu automatyzacji reagowania na incydenty, bierze pod uwagę podstawy analityki behawioralnej i działa odpowiednio – często automatycznie odmawiając podejrzanym użytkownikom dostępu do zasobów krytycznych lub powiadamiając właściwego analityka zgodnie z jego obszarem specjalizacji. Playbooki pozwalają zespołom ds. bezpieczeństwa zachować pełną kontrolę nad automatycznymi odpowiedziami, pozwalając narzędziu opartemu na sztucznej inteligencji wyróżniać się w wykonywaniu powtarzalnych, przyziemnych zadań codziennego cyberbezpieczeństwa.
Ten poziom automatyzacji incydentów jest jednak bardzo podatny na jeden problem: fałszywe alarmy. Mogą one niesłusznie nakładać ograniczenia na użytkownika lub urządzenie, co poważnie wpływa na produktywność. Firmy z dojrzałymi kanałami reagowania na incydenty już wypracowują proces reagowania na incydenty o wysokiej dokładności: odbywa się to za pośrednictwem hiperautomatyzacji.
W jaki sposób hiperautomatyzacja Stellar Cyber zmienia reakcję na incydenty
Wspominaliśmy we wstępie, że hiperautomatyzacja to proces układania warstw automatyzacji w celu uzyskania jak najlepszego wyniku biznesowego. W dojrzałych stosach zabezpieczeń hiperautomatyzacja łączy dogłębną, opartą na wzorcach analizę algorytmów uczenia maszynowego z procesem kontekstualizacji incydentów.
Graph ML firmy Stellar Cyber potrafi mapować korelacje między poszczególnymi alertami anomalii i tworzyć z nich przypadki: konwertując tysiące alertów na kilkaset prawdziwych zdarzeń, których mogą być częścią. Następnie każdy przypadek jest automatycznie wzbogacany i priorytetyzowany, zgodnie z unikalnymi cechami poszczególnych alertów. Na koniec analitycy otrzymują jeden punkt odniesienia – pulpit, który zestawia wszystkie zachowania, wady i urządzenia ich organizacji w usprawnione przypadki.
Jeśli Twoja organizacja nie osiągnęła jeszcze szczytu dojrzałości automatyzacji, nie martw się – normalne jest, że dojrzałość automatyzacji rozwija się sporadycznie, ponieważ narzędzia są aktualizowane co kilka lat. Jeśli jesteś ciekaw, w jaki sposób Stellar Cyber oferuje najbardziej opłacalną platformę Open XDR na rynku, skontaktuj się z nami już dziś, aby otrzymać wersję demo.
