Połączenie EDR i AI-SIEM dla całkowitej widoczności
Dla Open XDR i napędzane sztuczną inteligencją SOC aby było skuteczne, wymaga ostrego skupienia EDR i szerokiego kontekstu sztucznej inteligencjiSIEM. System wykrywania i reagowania na zagrożenia w punktach końcowych (EDR) natychmiast identyfikuje zagrożenia na urządzeniach, podczas gdy sztuczna inteligencjaSIEM Analizuje sygnały z całej sieci. Razem tworzą kompleksowy, wielowarstwowy system bezpieczeństwa, którym mogą skutecznie zarządzać firmy średniej wielkości.
Następne pokolenie SIEM
Stellar Cyber nowej generacji SIEM, jako kluczowy element Stellar Cyber Open XDR Platforma...
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber do natychmiastowego wykrywania zagrożeń i reagowania. Zaplanuj demo już dziś!
Rozszerzające się pęknięcia w zabezpieczeniach rynku średniego
Współczesny krajobraz zagrożeń jest złożony i stale się zmienia. Dla firm średniej wielkości wyzwanie jest ogromne. Twoja infrastruktura prawdopodobnie obejmuje mieszankę serwerów lokalnych, usług w chmurze i pracowników zdalnych łączących się z różnych lokalizacji. To rozproszenie tworzy liczne punkty wejścia dla atakujących, którzy potrafią wykorzystać każdą lukę w zabezpieczeniach. Struktura MITRE ATT&CK wskazuje na znaczny wzrost liczby atakujących poruszających się bocznie w sieciach i nadużywających danych uwierzytelniających. Bez ujednoliconego widoku całego środowiska bezpieczeństwa, Twój zespół musi reagować na pojedyncze alerty, często nie dostrzegając szerszej kampanii ataków, aż jest za późno. To reaktywne podejście jest nieefektywne i naraża Twoją organizację na ataki.
Dlaczego samo wykrywanie i reagowanie na zagrożenia w punktach końcowych nie wystarczy
EDR jest kluczowym elementem każdej strategii bezpieczeństwa. Doskonale identyfikuje i izoluje zagrożenia na poszczególnych punktach końcowych, takich jak laptopy i serwery. Na przykład, może wykrywać wykonanie złośliwego kodu lub próby manipulacji plikami systemowymi. Jednak EDR ma wąski zakres działania. Widzi zainfekowane urządzenie, ale nie ma wglądu w otaczającą aktywność sieciową. Atakujący może użyć skradzionych danych uwierzytelniających, aby przejść z laptopa na serwer krytyczny, ale EDR na urządzeniu początkowym nie wykryje tego ruchu. To ograniczenie skutkuje napływem alertów do pojedynczych punktów, które nie zawierają niezbędnego kontekstu, aby analitycy bezpieczeństwa mogli zrozumieć pełny zakres ataku. Są oni zmuszeni do łączenia ze sobą rozproszonych wskazówek, marnując cenny czas, podczas gdy zagrożenie pozostaje aktywne.
Przytłaczający hałas tradycyjnego SIEM
Tradycyjne zarządzanie informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) Systemy zostały zaprojektowane w celu centralizacji danych logów z całej sieci. Teoretycznie zapewnia to kompleksowy wgląd w zdarzenia związane z bezpieczeństwem. W praktyce tradycyjne SIEMCzęsto stwarzają więcej problemów niż rozwiązują dla szczupłych zespołów bezpieczeństwa. Generują ogromną liczbę alertów, z których wiele to fałszywe alarmy. Analitycy są następnie zmuszeni do przeszukiwania tysięcy powiadomień, próbując odróżnić rzeczywiste zagrożenia od niegroźnych anomalii. Czy to nietypowe logowanie z innego kraju to rzeczywiste zagrożenie, czy po prostu pracownik na urlopie? Bez zaawansowanej analityki jest to praktycznie niemożliwe. To ciągłe zmęczenie alertami prowadzi do wypalenia zawodowego i, co bardziej niebezpieczne, do ignorowania rzeczywistych zagrożeń. Wiele organizacji zgłasza, że duży odsetek… SIEM alerty nigdy nie są nawet badane.
Rosnący wpływ niedostatecznego bezpieczeństwa na biznes
Konsekwencje naruszenia bezpieczeństwa wykraczają daleko poza sam incydent. Na przykład, liczba ataków ransomware drastycznie wzrosła, a ich skutki dla firm są druzgocące. Niedawny atak na CDK Global, głównego dostawcę oprogramowania dla salonów samochodowych, spowodował ogromną awarię, która dotknęła tysiące firm w Ameryce Północnej. Straty finansowe wynikające z przestojów, wysiłków zmierzających do odzyskania danych i utraty reputacji mogą być paraliżujące dla firm średniej wielkości. Podobnie, wykorzystanie luki typu zero-day w oprogramowaniu MFT firmy Cleo przez grupę ransomware Cl0p wpłynęło na setki firm, pokazując, jak pojedyncza słabość może mieć rozległe konsekwencje. Te przykłady podkreślają potrzebę strategii bezpieczeństwa, która zapewnia nie tylko wykrywanie, ale także kompleksową widoczność i szybką, skoordynowaną reakcję.
Wzrost liczby ofiar ransomware: I kw. 1 r. w porównaniu z I kw. 2024 r.
Mapowanie obron na nowoczesne struktury ataków
Aby zbudować solidną postawę bezpieczeństwa, Twoja strategia musi być zgodna z ugruntowanymi ramami cyberbezpieczeństwa. Dwie z najważniejszych to architektura NIST Zero Trust i struktura MITRE ATT&CK. Ramy te zapewniają ustrukturyzowane podejście do zrozumienia i łagodzenia współczesnych zagrożeń. Skuteczna obrona zależy od integracji sygnałów z wielu warstw bezpieczeństwa, w szczególności EDR i AI.SIEM, aby stworzyć jednolity i inteligentny system.
Przestrzeganie zasad Zero Trust dzięki zintegrowanym danym
Podstawową zasadą architektury Zero Trust, zdefiniowaną w NIST SP 800-207, jest zasada „nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj”. Oznacza to, że żaden użytkownik ani urządzenie nie jest domyślnie zaufane, niezależnie od lokalizacji. Aby skutecznie wdrożyć tę strategię, potrzebna jest ciągła weryfikacja oparta na danych w czasie rzeczywistym. Właśnie tutaj połączenie EDR i sztucznej inteligencji (AI) jest kluczowe.SIEM staje się niezbędne. EDR zapewnia szczegółową telemetrię z punktów końcowych, taką jak wykonywanie procesów, zmiany w rejestrze i połączenia sieciowe. Sztuczna inteligencjaSIEM zapewnia szerszy kontekst poprzez analizę ruchu sieciowego, logów tożsamości i dostępu oraz źródeł informacji o zagrożeniach. Przesyłając oba strumienie danych do centralnej platformy, takiej jak Open XDRMożesz zbudować dynamiczny system kontroli dostępu oparty na ryzyku. Na przykład, jeśli EDR wykryje podejrzany proces na laptopie użytkownika, sztuczna inteligencja…SIEM może powiązać to z nietypowymi wzorcami ruchu sieciowego i automatycznie ograniczyć dostęp danego użytkownika do poufnych aplikacji.
Śledzenie łańcucha ataku za pomocą MITRE ATT&CK
Struktura MITRE ATT&CK to globalnie dostępna baza wiedzy o taktykach i technikach przeciwnika, oparta na rzeczywistych obserwacjach. Zapewnia ona wspólny język do opisu i zrozumienia sposobu działania atakujących. Istotnym wyzwaniem dla zespołów ds. bezpieczeństwa jest mapowanie ich możliwości obronnych na tę strukturę w celu identyfikacji luk. Zintegrowany system EDR i sztuczna inteligencjaSIEM Rozwiązanie automatyzuje ten proces. Na przykład, atakujący może zacząć od wysłania wiadomości phishingowej (T1566: Phishing), aby uzyskać wstępny dostęp. Po dotarciu do punktu końcowego może użyć programu PowerShell (T1059.001: PowerShell) do wykonania złośliwych poleceń i próby eskalacji uprawnień (TA0004: Eskalacja uprawnień). System EDR wykryje te pojedyncze działania.SIEM Następnie korelowałby te zdarzenia w punktach końcowych z danymi sieciowymi, pokazującymi atakującego komunikującego się z serwerem dowodzenia i kontroli (T1071: Protokół warstwy aplikacji) i próbującego wykraść dane (T1048: Wykradanie danych przez protokół alternatywny). Zunifikowana platforma przedstawia całą sekwencję jako pojedynczy incydent o wysokim priorytecie, umożliwiając zespołowi monitorowanie całego łańcucha ataków i skuteczną reakcję.
Cztery główne wyzwania dla zespołów ds. bezpieczeństwa w średnich przedsiębiorstwach
Przedsiębiorstwa średniej wielkości stoją przed wyjątkowym zestawem wyzwań związanych z bezpieczeństwem. Są celem tych samych wyrafinowanych ataków, co duże przedsiębiorstwa, ale często brakuje im takich samych zasobów. Ta dysproporcja stwarza kilka podstawowych problemów, których nie jest w stanie rozwiązać fragmentaryczne podejście do bezpieczeństwa.
|
Opis projektu |
Wpływ na zespoły ds. bezpieczeństwa Lean |
Nieunikniony wynik |
|
Przeciążenie alertu |
Analitycy są codziennie zalewani tysiącami alertów niskiego kontekstu pochodzących z różnych narzędzi. |
Krytyczne zagrożenia giną w szumie informacyjnym, co prowadzi do przeoczenia wykryć i wypalenia zawodowego analityków. |
|
Powszechne martwe pola |
EDR widzi punkt końcowy, a tradycyjny SIEM widzi sieć, ale żaden z nich nie widzi pełnego obrazu. |
Atakujący poruszają się niezauważeni między systemami, wykorzystując luki w narzędziach bezpieczeństwa. |
|
Kompleksowy rozrost narzędzi |
Zarządzanie kilkunastoma lub większą liczbą oddzielnych konsol bezpieczeństwa prowadzi do nieefektywności operacyjnej. |
Reakcja na incydenty jest powolna i nieskoordynowana, co wydłuża średni czas reakcji (MTTR). |
|
Obciążenie zgodnością ręczną |
Udowodnienie skuteczności zabezpieczeń i zgodności z ramami takimi jak MITRE ATT&CK wymaga tygodni ręcznego gromadzenia danych. |
Zespoły ds. bezpieczeństwa są obciążone koniecznością raportowania zadań, co zabiera im czas na proaktywne wykrywanie zagrożeń. |
Struktura rozwiązania: ujednolicona platforma bezpieczeństwa
Odpowiedź na te wyzwania leży w odejściu od zbioru odizolowanych narzędzi w kierunku ujednoliconej platformy bezpieczeństwa. Open XDR platforma integrująca EDR i sztuczną inteligencjęSIEM zapewnia kompleksowe rozwiązanie, które jest jednocześnie wydajne i łatwe w zarządzaniu dla zespołów o ograniczonej wydajności.
1. Pobieraj i normalizuj dane zewsząd
Prawdziwie zunifikowana platforma musi być w stanie gromadzić dane z całego środowiska IT. Obejmuje to agentów EDR, logi zapór sieciowych, interfejsy API usług chmurowych, dostawców tożsamości, a nawet czujniki technologii operacyjnej (OT). Kluczem jest normalizacja tych danych do wspólnego formatu, takiego jak Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF). Pozwala to na rozbicie silosów danych i wyeliminowanie uzależnienia od dostawcy, umożliwiając korzystanie z najlepszych narzędzi do każdego zadania bez tworzenia problemów z integracją. Wewnętrzny link do strony poświęconej elastycznemu pozyskiwaniu danych może zawierać więcej szczegółów na ten temat.
2. Zastosuj wielowarstwową sztuczną inteligencję do detekcji o wysokiej dokładności
Po scentralizowaniu i znormalizowaniu danych, kolejnym krokiem jest ich analiza pod kątem zagrożeń. To właśnie tutaj sztuczna inteligencja staje się przełomem. Wielowarstwowe podejście oparte na sztucznej inteligencji wykorzystuje różne modele do różnych zadań. Nadzorowane uczenie maszynowe może identyfikować znane zagrożenia i wskaźniki naruszenia bezpieczeństwa. Modele nienadzorowane mogą stanowić podstawę normalnego zachowania środowiska i wykrywać anomalie, które mogą wskazywać na nowy atak. Technologia GraphML umożliwia następnie korelację powiązanych alertów z różnych źródeł w jeden, spójny incydent. To przekształca potok surowych alertów w łatwą do zarządzania kolejkę wiarygodnych „historii” incydentów, które dokładnie informują analityków o tym, co się wydarzyło.
3. Automatyzacja reakcji na różnych poziomach zabezpieczeń
Wykrycie zagrożenia to dopiero połowa sukcesu. Zunifikowana platforma umożliwia zautomatyzowane, wielowarstwowe działania reagowania. Gdy system wykryje zagrożenie, może uruchomić predefiniowany playbook, aby je powstrzymać. Na przykład, jeśli EDR wykryje złośliwe oprogramowanie na laptopie, platforma może automatycznie polecić agentowi EDR odizolowanie hosta, nakazać systemowi tożsamości unieważnienie tokenów dostępu użytkownika i nakazać zaporze zablokowanie złośliwego adresu IP Command-and-Control. Wszystko to dzieje się w ciągu kilku sekund, bez ingerencji człowieka, co znacznie skraca czas potrzebny atakującemu na przeprowadzenie operacji.
4. Zapewnij ciągłe bezpieczeństwo
Skąd wiesz, czy Twoje środki bezpieczeństwa są skuteczne? Zunifikowana platforma może zapewnić ciągłą kontrolę bezpieczeństwa poprzez automatyczne mapowanie źródeł danych i detekcji na platformę MITRE ATT&CK. Daje to w czasie rzeczywistym mapę cieplną Twojego poziomu bezpieczeństwa, pokazującą dokładnie, gdzie znajdują się Twoje mocne i słabe strony. Możesz nawet symulować skutki utraty źródła danych, np. co się stanie, jeśli budżet na logi zapory sieciowej zostanie ograniczony?, aby podejmować decyzje dotyczące inwestycji w bezpieczeństwo w oparciu o dane. To daje kadrze zarządzającej jasny, wymierny dowód Twojego stanu bezpieczeństwa.
Głębokie zanurzenie: wnioski z ostatnich naruszeń (2024–2025)
|
Incydent |
Uproszczona ścieżka ATT&CK |
Jak zunifikowany EDR + AI-SIEM Pomogłoby |
|
Naruszenie systemu wsparcia Okta |
Dostęp początkowy (T1078 – Konta prawidłowe) -> Dostęp poświadczeń (T1555 – Poświadczenia z magazynów haseł) |
EDR zasygnalizowałby początkową kradzież danych uwierzytelniających na urządzeniu kontrahenta. Sztuczna inteligencjaSIEM natychmiast powiązałoby to z nietypowymi wywołaniami API pochodzącymi z nietypowej lokalizacji, co spowodowałoby automatyczną odpowiedź blokującą konto przed uzyskaniem dostępu do danych klientów. |
|
Globalna awaria oprogramowania ransomware CDK |
Impact (T1490 – Zablokuj odzyskiwanie systemu) -> Impact (T1486 – Dane zaszyfrowane na potrzeby Impact) |
Sztuczna inteligencja-SIEM wykryłby jednoczesny wzrost aktywności szyfrowania dysków w tysiącach systemów dealerskich; wyraźny wskaźnik szeroko rozpowszechnionego oprogramowania ransomware. Byłoby to skorelowane z alertami EDR, co umożliwiłoby SOC aby uruchomić schemat izolacji obejmujący całą sieć, zanim atak mógłby całkowicie sparaliżować działalność 15 000 salonów dealerskich. |
|
Cleo MFT Zero-Day Exploit |
Eksfiltracja (T1048 – Eksfiltracja za pomocą protokołu alternatywnego) -> Wpływ (T1486 – Dane zaszyfrowane na potrzeby wpływu) |
Sztuczna inteligencja-SIEM Monitorowanie przepływów sieciowych wykryłoby ogromny i nietypowy wzrost liczby przesyłanych danych z serwera MFT. Byłoby to skorelowane z alertami EDR sygnalizującymi pojawienie się nietypowego procesu na tym samym serwerze. To międzywarstwowe wykrywanie uruchomiłoby automatyczną reakcję blokującą określone porty wyjściowe używane do eksfiltracji. |
Plan wdrażania faz CISO
Wdrożenie ujednoliconej platformy bezpieczeństwa nie musi oznaczać uciążliwego projektu typu „wyrzuć i wymień”. Podejście etapowe pozwala na stopniowe budowanie potencjału i demonstrowanie wartości na każdym etapie.
Faza 1: Ustal punkt odniesienia i ustal priorytety
- 1. Inwentaryzacja wszystkich zasobów i przepływów danych: Nie możesz chronić czegoś, o czym nie wiesz, że je masz.
- 2. Oceń luki za pomocą MITRE ATT&CK: Przeprowadź analizę zasięgu, aby zidentyfikować luki w zabezpieczeniach stanowiące największe ryzyko.
- 3. Wdrażanie EDR w systemach krytycznych: Zacznij od zabezpieczenia najcenniejszych zasobów, takich jak kontrolery domeny i krytyczne serwery aplikacji.
Faza 2: Włącz sztuczną inteligencjęSIEM dla szerszego kontekstu
- 1. Źródła strumieniowego dziennika kluczy: Rozpocznij przekazywanie dzienników z zapór sieciowych, dostawców tożsamości i usług w chmurze do swojego Open XDR jezioro danych.
- 2. Zdefiniuj początkowe przypadki użycia: Skoncentruj się na najważniejszych potrzebach w zakresie wykrywania, takich jak identyfikacja ruchów bocznych lub wycieku danych.
- 3. Szkolenie modeli AI: Należy pozwolić na uruchomienie nienadzorowanych modeli uczenia maszynowego przez co najmniej 30 dni, aby ustalić solidny punkt odniesienia normalnej aktywności.
Faza 3: Automatyzacja kluczowych działań reagowania
- 1. Opracuj podręczniki dotyczące powstrzymywania: Zdefiniuj zautomatyzowane działania reagowania na typowe zagrożenia, takie jak izolowanie hosta lub blokowanie konta użytkownika. Więcej informacji można znaleźć w wewnętrznym przewodniku dotyczącym tworzenia podręczników reagowania.
- 2. Zintegruj z systemem zarządzania usługami informatycznymi (ITSM): Automatycznie generuj zgłoszenia w systemie ITSM w przypadku incydentów wymagających ręcznej interwencji.
- 3. Przeprowadź ćwiczenia zespołu fioletowego: Regularnie testuj swoje możliwości wykrywania i reagowania na symulowane ataki.
Faza 4: Ciągła optymalizacja i doskonalenie
- 1. Przeprowadź kwartalną analizę luk: Ponownie przeprowadź analizę zasięgu MITRE ATT&CK, aby śledzić postępy i zidentyfikować nowe luki.
- 2. Udoskonalenie zasad Zero Trust: Wykorzystaj informacje z platformy, aby wzmocnić zasady kontroli dostępu zgodne ze standardem NIST 800-207.
- 3. Dostosuj do efektywności: Monitoruj wskaźnik fałszywych alarmów i dostosowuj reguły wykrywania oraz progi modelu AI, aby zwiększyć dokładność.
Najczęściej zadawane pytania
P: Czy muszę wymienić mój obecny SIEM przyjąć ten model?
Nie. Kluczową zaletą Open XDR Zaletą platformy jest możliwość integracji z istniejącymi narzędziami. Możesz zacząć od przekazywania alertów i logów z bieżącej platformy. SIEM na nową platformę, rozszerzając jej możliwości o zaawansowaną sztuczną inteligencję i automatyzację.
P: Ile danych muszę przechowywać i jakie są koszty?
To się różni, ale typowa firma średniej wielkości może przechowywać 90 dni danych „gorących” do aktywnej analizy i do 12 miesięcy danych „zimnych” na potrzeby zgodności z przepisami i dochodzeń kryminalistycznych. Jeziora danych w chmurze, takie jak Amazon Security Lake, oferują ekonomiczne i skalowalne rozwiązanie.
P: Czy platforma może pomóc w wykrywaniu współczesnych ataków opartych na tożsamości, takich jak omijanie uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA)?
Tak. To doskonały przykład, gdzie ujednolicone podejście sprawdza się znakomicie. EDR może wykryć oznaki ataku siłowego lub ataku z wykorzystaniem danych uwierzytelniających na punkt końcowy. Sztuczna inteligencjaSIEM może powiązać to z dużą liczbą alertów o błędach MFA od Twojego dostawcy tożsamości i automatycznie oznaczyć tę aktywność jako potencjalną próbę ominięcia MFA, nawet jeśli atakujący ostatecznie zdoła wykonać atak, używając jednego prawidłowego poświadczenia.
Najważniejsze wnioski dla kadry kierowniczej wyższego szczebla
- 1. Ujednolicone podejście znacząco zmniejsza ryzyko naruszenia bezpieczeństwa. Eliminując martwe pola i umożliwiając automatyczną reakcję, możesz powstrzymać zagrożenia zanim spowodują poważne szkody.
- 2. Znacznie się poprawia SOC wydajność. Dzięki redukcji szumów alertów nawet o 80% Twoi analitycy mogą teraz skupić się na proaktywnych, wartościowych zadaniach zamiast na ściganiu fałszywych alarmów.
- 3. Zapewnia niższy całkowity koszt posiadania. Pojedyncza, zintegrowana platforma jest bardziej opłacalna w perspektywie trzech lat niż licencjonowanie, zarządzanie i utrzymywanie kilkunastu osobnych produktów zabezpieczających.
Celem nie jest przewyższenie przeciwników pod względem wydatków czy zatrudnienia. Chodzi o to, by ich przechytrzyć. Łącząc precyzję punktów końcowych EDR z kontekstem całego przedsiębiorstwa, jaki oferuje AI.SIEM na zjednoczonym Open XDR Dzięki platformie Twój zespół ds. bezpieczeństwa zyskuje widoczność i automatyzację niezbędną do skutecznej obrony przed nowoczesnymi zagrożeniami. Rezultatem jest szybsze powstrzymywanie zagrożeń, niższe koszty operacyjne i solidna postawa bezpieczeństwa, którą możesz śmiało raportować zarządowi.
