Automatyzacja SecOps: przypadki użycia i sposoby pokonywania kluczowych wyzwań
Dowiedz się, czym jest automatyzacja SecOps, poznaj różne przypadki użycia automatyzacji SecOps i w jaki sposób Stellar Cyber może pomóc organizacjom pokonać główne wyzwania związane z automatyzacją SecOps.
Security Operations (SecOps) osiągnęło punkt krytyczny: narzędzia służące do ochrony organizacji są liczne, nakładają się na siebie i są bardzo szczegółowe – analitycy są zmuszani do pełnej pracy, aby identyfikować i odsyłać do wzajemnie odkrytych problemów. Jednak atakujący wciąż prześlizgują się przez luki.
Automatyzacja operacji bezpieczeństwa obiecuje zreformować sposób, w jaki SecOps wchodzi w interakcje z dzisiejszymi niekończącymi się danymi bezpieczeństwa – oferując ulepszone wykrywanie zagrożeń i zgodność. Ten przewodnik przedstawi liczne formy oferowanej automatyzacji – od automatyzacji SIEM nowej generacji po w pełni zautomatyzowane podręczniki odpowiedzi. Po drodze omówimy kluczowe wyzwania, przed którymi stoją nowe projekty automatyzacji.
SIEM nowej generacji
Rozwiązanie SIEM nowej generacji Stellar Cyber, jako kluczowy komponent platformy Stellar Cyber Open XDR...
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber do natychmiastowego wykrywania zagrożeń i reagowania. Zaplanuj demo już dziś!
Czym jest automatyzacja SecOps?
Cyberbezpieczeństwo to dziedzina, która jest w ciągłym ruchu: nawet istnienie SecOps jest wynikiem odejścia tej dziedziny od ciężkich, odizolowanych zespołów. Ponieważ SecOps połączył IT i cyberbezpieczeństwo w bardziej spójny zespół, przedsiębiorstwa mogły skorzystać z szybszych i bardziej wydajnych procesów. Automatyzacja SecOps opiera się na tym postępie, usprawniając przepływy pracy pracowników w całym spektrum SecOps.
Aby wyjaśnić, jak automatyzacja może zrobić namacalną różnicę, przyjrzyjmy się pięciu kluczowym rolom, jakie pełnią zespoły SecOps. Są to:
- Osoba reagująca na incydent: Osoba na tym stanowisku jest odpowiedzialna za monitorowanie narzędzi bezpieczeństwa, ich konfigurowanie i sortowanie incydentów wykrytych przez te narzędzia.
- Śledczy ds. bezpieczeństwa: W przypadku incydentu osoba na tym stanowisku identyfikuje zagrożone urządzenia i systemy, przeprowadza analizę zagrożeń i wdraża strategie łagodzenia skutków.
- Analityk ds. bezpieczeństwa zaawansowanego: Podobnie jak inspektor bezpieczeństwa ds. nieznanych zagrożeń, ta rola może czasami koncentrować się na odkrywaniu nowych zagrożeń. Z perspektywy kierowniczej mają oni znaczący wkład w stan programu dostawcy i strony trzeciej i mogą pomóc zidentyfikować wszelkie niedociągnięcia w narzędziach i procedurach SOC.
- Kierownik SOC: Bezpośrednio nadzoruje SOC menedżer: jest on interfejsem między zespołem ds. bezpieczeństwa a szerszymi liderami biznesowymi. Zna każdą indywidualną rolę i jest w stanie pokierować zespołem w kierunku większej wydajności i współpracy.
- Inżynier/architekt ds. bezpieczeństwa: Ta rola koncentruje się na wdrażaniu, wdrażaniu i utrzymaniu narzędzi bezpieczeństwa organizacji. Ponieważ zarządzają oni ogólną architekturą bezpieczeństwa, definiują, jakie możliwości i widoczność zespół może obsłużyć.
Po zdefiniowaniu ról łatwiej zobaczyć, jak automatyzacja obiecuje tak ogromne korzyści dla przestrzeni SecOps. Bardziej ukierunkowane role – takie jak reagowanie na incydenty – już odniosły ogromne korzyści dzięki narzędziom takim jak Security Information and Event Management (SIEM). Narzędzia SIEM automatycznie zbierają i normalizują pliki dziennika generowane przez każde urządzenie podłączone do sieci.
Znaczenie automatycznej analizy
Silniki analityczne są wyjątkowo dobrze przygotowane do obsługi tych danych – a nawet więcej. Zastanów się, jak duża część ról reagowania na incydenty koncentruje się na krzyżowym odsyłaniu alertów i danych generowanych z różnych narzędzi. Narzędzia automatyzacji, takie jak Security Orchestration Analysis and Response (SOAR), stanowią sposób na porównywanie danych z wielu źródeł, takich jak SIEM, zapory sieciowe i rozwiązania ochrony punktów końcowych, oraz zestawianie wszystkich tych danych na jednej centralnej platformie. Zapewnia to ujednolicony widok zagrożeń, który jest nieznacznie szybszy do przejrzenia dla reagujących na incydenty – i znacznie szybszy do wchłonięcia przez silniki analityczne AI. W ten sposób automatyzacja operacji bezpieczeństwa jest zasadniczo układalna – od gromadzenia i normalizacji danych, po analizę alertów i odpowiedź – średni czas reakcji balansuje na granicy minut, a nie miesięcy.
Na przykład, gdy narzędzie SIEM obsługujące automatyzację zauważy odchylenie w sposobie interakcji użytkownika z zasobami o wysokiej wrażliwości, playbook może polecić AI ocenę innych strumieni informacji, takich jak ostatnie dane logowania i strony internetowe, z którymi urządzenie ostatnio wchodziło w interakcję. Wszystko to można wykorzystać do zweryfikowania zagrożenia, a gdy zebrane szczegóły trafią do skrzynki odbiorczej osoby reagującej na incydent, ręczna reakcja śledczego ds. bezpieczeństwa zostanie przyspieszona.
Dzisiejsza najnowocześniejsza automatyzacja SecOps nadal wymaga od osób reagujących na incydenty wyboru działań, które podejmą w odpowiedzi na określone zagrożenia: odbywa się to za pomocą podręczników. Dzięki odpowiedniemu podręcznikowi podejrzany użytkownik może nie mieć możliwości pobrania materiałów wysokiego ryzyka lub uzyskania dostępu do wrażliwych sieci. Poprzez zmniejszenie zależności od ręcznej interwencji narzędzia automatyzacji, takie jak SOAR, nie tylko przyspieszają wydajność SecOps i czasy reakcji, ale także pozwalają zespołom skupić się na inicjatywach strategicznych i złożonych zagrożeniach.
Przykłady zastosowań automatyzacji SecOps
Wykrywanie zagrożeń i reagowanie
Wykrywanie zagrożeń zawsze było jednym z najbardziej czasochłonnych elementów dla zespołów SOC: biorąc pod uwagę potrzebę pełnej widoczności stosu, cała dekada postępu w zakresie cyberbezpieczeństwa doprowadziła do powstania hiper-granularnych platform monitorujących, takich jak narzędzia SIEM. Jednak ta stale rosnąca objętość i złożoność danych dotyczących bezpieczeństwa spowodowała większe obciążenie systemów nadrzędnych – takich jak osoby reagujące na incydenty.
Ponieważ tradycyjne, ręczne metody monitorowania i analizowania zdarzeń bezpieczeństwa mają trudności z nadążaniem za szybkością i skalą wymaganą przez nowoczesne przedsiębiorstwa, automatyzacja jest jednym z przypadków użycia o najwyższym zwrocie z inwestycji. Dzięki integracji z narzędziem SIEM, które masz na miejscu, jest w stanie pobierać większe ilości danych znacznie szybciej niż ludzie.
Kluczem do sukcesu automatyzacji wykrywania zagrożeń jest silnik analityczny, na którym się opiera. Większość dostawców SOAR stosuje mieszankę uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego: pierwsze działa poprzez jawne trenowanie modelu na oznaczonych zestawach danych znanych zagrożeń. Pozwala im to zbudować bazę danych wzorców zagrożeń, które następnie można zastosować do rzeczywistych danych pochodzących z przedsiębiorstwa. Z drugiej strony uczenie nienadzorowane widzi modele, które są zasadniczo trenowane w celu zrozumienia „normalnej” aktywności sieci i punktów końcowych. Za każdym razem, gdy zostanie zauważone odchylenie od tego, może je sklasyfikować – modele nienadzorowane są w stanie stale się poprawiać w czasie, ponieważ ich wyjściowe „zagrożenia” są oceniane jako poprawne lub nie.
Wielopoziomowa sztuczna inteligencja Stellar Cyber łączy hybrydowy model uczenia się z GraphML – który koreluje wszystkie zdarzenia występujące w sieciach przedsiębiorstwa. Pozwala to na wykrycie wszystkich ataków, nawet tych złożonych, które są rozproszone w wielu różnych systemach. Dzięki zastosowaniu hybrydowego modelu przedsiębiorstwa mogą zacząć korzystać z pierwszego, podczas gdy drugi dostosowuje się do konturów sieci przedsiębiorstwa w miarę upływu czasu.
Reagowania na incydenty
W tradycyjnych ręcznych przepływach pracy zadania takie jak triaging alertów, zbieranie danych i wykonywanie odpowiedzi często wymagają znacznej ilości czasu i wysiłku ludzkiego. Ponieważ narzędzia SOAR obejmują szerokość narzędzi bezpieczeństwa organizacji, jest ona w stanie wdrożyć automatyzację reagowania na incydenty – co oznacza, że odpowiedź na zagrożenie może nastąpić w samym punkcie końcowym, z którego występuje.
Na przykład wiadomości e-mail były tradycyjnie znaczącym źródłem zagrożeń. Zazwyczaj, gdy zespół SecOps staje w obliczu wiadomości e-mail phishingowej, nie jest świadomy żadnego wykroczenia, dopóki użytkownik nie da się nabrać, a urządzenie nie spróbuje załadować podejrzanego adresu URL. Co gorsza, centralne narzędzie SIEM może nawet nie zarejestrować witryny phishingowej – zwłaszcza jeśli potajemnie kradnie wprowadzone dane uwierzytelniające. Narzędzia SOAR są w stanie natychmiast reagować na wielu frontach: na poziomie sieci mogą zidentyfikować podejrzaną witrynę phishingową za pomocą reputacji IP zapory; a na poziomie punktu końcowego mogą wykorzystać przetwarzanie języka naturalnego do oznaczenia gramatycznych znaków ostrzegawczych wiadomości phishingowej. Oba te elementy umożliwiają podjęcie działań: najpierw zablokowanie użytkownikowi dostępu do fałszywej witryny logowania, a następnie oznaczenie wiadomości e-mail i przesłanie jej do zespołu SecOps w celu analizy.
Automatyzacja SOAR nie tylko automatyzuje możliwości reagowania na incydenty w ramach SecOps, ale także decentralizuje możliwości reagowania w trybie just-in-time, umożliwiając SecOps zabezpieczanie nawet zdalnych punktów końcowych.
Zarządzanie zgodnością
SecOps umożliwia automatyzację zarządzania zgodnością z przepisami na wiele różnych sposobów: od podstawowych obowiązków związanych z administrowaniem logami, po aspekty zarządzania zagrożeniami na wyższym poziomie.
Centralizując i agregując dzienniki, konfiguracje systemów i szczegóły incydentów, platformy SOAR umożliwiają kompleksowe prowadzenie dokumentacji. Jest to podstawowe, ale nadal krytyczne: artykuł 30 GDPR i ISO 27001 wyraźnie wymagają, aby rejestry dzienników, raporty i dokumentacja były aktualne. Dzięki automatycznej centralizacji i przechowywaniu tych danych SOAR może znacznie zmniejszyć obciążenie administracyjne zespołów SecOps.
Dążenie do rozliczalności w ramach nowoczesnych ram zgodności nie kończy się na jasnym i centralnym prowadzeniu dokumentacji: muszą one również wykazać, że przestrzegane są kontrole dostępu oparte na rolach. SOAR zapewnia, że tylko upoważniony personel może wykonywać określone zadania, dzięki ich implementacji z kontrolami zarządzania tożsamością i dostępem (IAM). SOAR idzie jednak dalej niż proste sprawdzanie poświadczeń i bierze pod uwagę wszystkie strumienie danych przed udzieleniem dostępu użytkownikowi lub urządzeniu. Lokalizacja, okres czasu, powodzenie OTP, żądane zasoby; wszystkie mogą odgrywać rolę w autoryzacji, bez wpływu na prawowitego użytkownika końcowego.
Zarządzanie podatnościami
Zautomatyzowane zarządzanie poprawkami usprawnia żmudny proces monitorowania i ręcznego stosowania poprawek. Automatyzując te zadania, organizacje mogą szybciej i wydajniej rozwiązywać problemy z lukami, zapewniając bezpieczeństwo krytycznych systemów.
Zintegrowanie platformy SOAR z systemem zarządzania konfiguracją organizacji upraszcza nieustanne wymagania dotyczące zarządzania poprawkami. Automatyzacja zarządzania podatnościami może stale monitorować stan różnych wersji systemu, identyfikując wszelkie odchylenia od zatwierdzonej linii bazowej zabezpieczeń. Gdy zostanie wykryta brakująca poprawka, platforma SOAR może zainicjować zautomatyzowany proces naprawy w celu zastosowania poprawki. Następnie przeprowadza niezależną weryfikację w celu potwierdzenia, że poprawka została pomyślnie wdrożona. Jeśli proces łatania nie powiedzie się lub jeśli pewne systemy zostaną wyłączone z automatycznego zarządzania poprawkami ze względów operacyjnych, platforma SOAR oznaczy te problemy w celu ręcznego przeglądu. Oznacza to, że żadne luki nie pozostaną pominięte.
Analiza zachowań użytkowników (UBA)
UBA jest sercem funkcjonalności SOAR. Jest to możliwe dzięki temu, że platformy SOAR agregują dane z ogromnych obszarów źródeł danych, w tym systemów wykrywania punktów końcowych, dzienników dostępu i monitorów ruchu sieciowego. Łącznie każdy punkt danych reprezentuje działanie lub decyzję podejmowaną przez użytkownika końcowego. Narzędzia UBA pozwalają SOAR analizować te dane i ustalać behawioralne linie bazowe dla każdego użytkownika lub podmiotu. Na przykład typowe godziny pracy użytkownika, korzystanie z urządzenia lub wzorce dostępu do danych są rejestrowane w czasie. Gdy występują odchylenia — takie jak dostęp do poufnych plików w nietypowych godzinach lub urządzenie inicjujące nieprawidłowe połączenia sieciowe — platforma SOAR oznacza je jako potencjalne zagrożenia.
Po wykryciu nietypowego zachowania platforma SOAR automatyzuje proces odpowiedzi. Na przykład, jeśli UEBA zidentyfikuje podejrzaną aktywność, platforma może zainicjować wstępnie zdefiniowane przepływy pracy, takie jak tymczasowe ograniczenie dostępu, powiadomienie zespołów ds. bezpieczeństwa lub rozpoczęcie dochodzenia w sprawie ostatnich działań podmiotu. Te przepływy pracy zapewniają szybkie działanie, minimalizując jednocześnie zakłócenia w legalnych operacjach.
Jak Stellar Cyber pokonuje kluczowe wyzwania automatyzacji SecOps
Chociaż automatyzacja SecOps obiecuje ogromny wzrost, warto określić największe przeszkody, z jakimi borykają się obecnie zespoły, i zbadać, w jaki sposób można pokonać wyzwania związane z automatyzacją SecOps.
Przeciążenie danych
Pierwszym pytaniem, jakie pojawia się w każdym nowym projekcie automatyzacji, jest to, od czego zacząć. To obszar, w którym ilość danych związanych z przeciążeniem danych SIEM może zamącić wodę i utrudnić ocenę
jaki projekt automatyzacji przyniesie największe zyski.
Aby zwalczyć to, Silnik AI Stellar Cyber pobiera wszystkie te niekończące się dane bezpieczeństwa i renderuje je do dwóch podstawowych typów danych: Alerty i Przypadki incydentów. Alerty reprezentują konkretne przypadki podejrzanego lub wysokiego ryzyka zachowania i służą jako podstawowe elementy Przypadków incydentów. Aby upewnić się, że wszystkie te podstawowe dane są poprawnie oceniane, Stellar Cyber mapuje je do łańcucha zabójstw XDR. Każdy alert zawiera jasny, czytelny dla człowieka opis aktywności i zalecane kroki naprawcze.
Gdyby na tym poprzestać, analitycy nadal byliby przytłoczeni ogromną ilością danych, które następnie wymagają wstępnej selekcji. Silnik Stellar radzi sobie z tym, odwołując się również do alertów. GraphML umożliwia ich kategoryzację w Incydenty poprzez automatyczne porównywanie i grupowanie alertów i zdarzeń w mniejszy zestaw precyzyjnych, możliwych do podjęcia działań incydentów. Ta możliwość zapewnia analitykom ds. bezpieczeństwa lepszą widoczność ścieżek ataków, ich powagi i obszarów budzących największe obawy. To kolejny przykład tego, jak automatyzacja na małą skalę — analizowanie i mapowanie alertów — może prowadzić do dalszych korzyści w zakresie wydajności, takich jak deduplikacja.
Gdy wszystkie alerty zostaną pobrane do centralnego modułu analizy, SecOps może skorzystać z szeregu automatyzacji administracyjnych: na przykład deduplikacja umożliwia identyfikację i eliminację zbędnych alertów i zdarzeń — ten systematyczny proces filtrowania znacznie redukuje szum.
Aby zatem stawić czoła wyzwaniu przeciążenia danymi, najlepiej zacząć od dołu łańcucha SecOps: sprawdzić, które sekcje przepływów pracy analityków zajmują najwięcej czasu i odpowiednio działać. Dla większości organizacji, które dopiero zaczynają automatyzację SecOps, są to procesy triage alertów i analizy – stąd nacisk na automatyzację scentralizowanej analizy danych.
Złożoność integracji
Integracja różnych narzędzi bezpieczeństwa może być skomplikowana, ale otwarte interfejsy API i możliwość przetwarzania danych z wielu źródeł dzienników przez system SIEM oferują rozwiązanie.
Biorąc pod uwagę zależność automatyzacji SecOps od łączności, wyzwanie integracji z każdym innym narzędziem bezpieczeństwa w stosie może stanowić znaczną barierę wejścia. Rozwiązanie tego problemu wymaga dwóch kroków: wykrywania zasobów i automatycznej integracji.
- Odkrywanie zasobów: Stellar Cyber automatyzuje wykrywanie zasobów poprzez pasywne zbieranie danych z różnych źródeł, w tym narzędzi do wykrywania i reagowania na punkty końcowe, usług katalogowych, dzienników audytu w chmurze, zapór sieciowych i czujników serwerowych. Ta agregacja w czasie rzeczywistym identyfikuje zasoby, takie jak adresy IP i MAC, aby powiązać je z odpowiednimi hostami. System stale aktualizuje te informacje, gdy nowe dane trafiają do sieci; automatyzując ten proces, Stellar Cyber zapewnia kompleksową widoczność w całej sieci bez ręcznej interwencji.
- Zautomatyzowana integracja: Stellar Cyber rozwiązuje problem integracji za pomocą wstępnie skonfigurowanych interfejsów API: te łączniki są opracowywane na podstawie własnych metod dostępu każdej aplikacji; po wdrożeniu aktywnie pobierają dane zgodnie z ustalonym harmonogramem. Oprócz zbierania danych z systemów zewnętrznych, łączniki mogą wykonywać działania responsywne, takie jak blokowanie ruchu na zaporze lub wyłączanie kont użytkowników. Te łączniki mogą obsługiwać zasadniczo dowolną formę danych – czy to surowe dane dziennika, takie jak SIEM, czy bezpośrednie alerty bezpieczeństwa z innych narzędzi bezpieczeństwa. Wszystkie z nich są pobierane do bezpiecznego Data Lake w celu dalszej zautomatyzowanej analizy.
Łącznie te dwa kroki znacznie zmniejszają wymagania, jakie nowe narzędzie może stawiać zespołowi SecOps.
Fałszywe pozytywne
Uczenie bez nadzoru może pozwolić algorytmowi na identyfikację nowych ataków – ale oznaczają one również każdy wcześniej nieznany wzorzec w zestawie danych. To doskonały przepis na fałszywe alarmy i ostatecznie zmęczenie alertami. Dzieje się tak, ponieważ system uczenia bez nadzoru uczy się, co stanowi „normalne” zachowanie i oznacza każde odchylenie od tej linii bazowej jako potencjalną anomalię. System wykrywania włamań (IDS) może rozpoznawać normalne wzorce ruchu sieciowego i ostrzegać, gdy urządzenie próbuje uzyskać dostęp do innego portu niż normalnie – ale może to być również członek zespołu IT konfigurujący nową aplikację.
Z tego powodu systemy oparte na uczeniu bez nadzoru często generują dużą liczbę fałszywych wyników pozytywnych – a po wygenerowaniu alertu może brakować kontekstu niezbędnego analitykom ds. bezpieczeństwa do oceny, co się naprawdę dzieje. W Stellar wyzwanie to jest rozwiązywane poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego bez nadzoru jako prostego kroku podstawowego: oprócz każdego nietypowego zachowania monitoruje ono całą szerokość jeziora danych organizacji, aby skorelować je z innymi punktami danych. Daje to każdemu incydentowi czynnik ryzyka, który z kolei informuje, jak narzędzie reaguje.
Na przykład rozważmy osobę zarządzającą logującą się do sieci o 2 w nocy. W oderwaniu od reszty może to wyglądać jak fałszywy alarm i nie wymagać alertu. Jednak jeśli logowanie pochodzi z adresu IP w Rosji lub Chinach i obejmuje wykonanie nieautoryzowanych poleceń programu PowerShell, te dodatkowe punkty danych tworzą wzorzec wskazujący na przejęcie konta. Łącząc te punkty, system zapewnia niezbędny kontekst do wygenerowania znaczącego alertu. A dzięki elastycznym łącznikom, o których właśnie wspomnieliśmy, to konto może zostać automatycznie poddane kwarantannie w odpowiedzi.
Luki w umiejętnościach
Wdrożenie automatyzacji SecOps wymaga dostosowanego podejścia, które ściśle odpowiada celom bezpieczeństwa organizacji i poziomowi dojrzałości, aby zapewnić bezproblemowe wdrożenie. Bez tych kompetencji proces może napotkać opóźnienia lub nawet ryzyko niepowodzenia.
Na przykład integrowanie narzędzi bezpieczeństwa lub opracowywanie podręczników często wymaga praktycznej wiedzy w językach skryptowych, takich jak Python, Ruby lub Perl, w zależności od rozwiązania SOAR. Jeśli zespół SOC nie ma biegłości w tych umiejętnościach kodowania, może to utrudniać im wykonywanie wymaganych integracji i tworzenie efektywnych przepływów pracy automatyzacji, co ostatecznie wpłynie na ogólną skuteczność platformy.
Narzędzia automatyzacji SecOps nowej generacji pomagają zmniejszyć tę lukę dzięki podpowiedziom NLP, ale niektóre z najlepszych ulepszeń w redukcji luki umiejętności dotyczyły dostępnych interfejsów. Zamiast złożonego miszmaszu różnych narzędzi, integracje SOAR i SIEM, takie jak Stellar Cyber, pozwoliły SecOps zobaczyć wszystkie krytyczne informacje w dostępnym i praktycznym formacie. Obejmuje to zalecane opcje naprawy i wizualizacje punktów danych, które składają się na każdy incydent.
Koszt i skalowalność
Podczas gdy automatyzacja zmniejsza koszty operacyjne poprzez usprawnienie powtarzających się zadań, warto zwrócić uwagę na znaczne koszty, jakie to może ponieść: wiele narzędzi bezpieczeństwa na rynku ma indywidualne specjalizacje, co sprawia, że narzędzie, które pobiera dane z każdego z nich, a także z otaczających sieci i punktów końcowych, jest prawdziwym bólem głowy. A potem, gdy aplikacje, użytkownicy i sieci się zmieniają, wymaga to tylko dodatkowego czasu i zasobów do utrzymania.
Dlatego poleganie na narzędziu SaaS może być znacznie bardziej opłacalne niż budowanie czegoś od podstaw. Jednak nawet to nie jest proste: ponieważ automatyzacja opiera się na tak dużym zużyciu danych, modele cenowe, które skalują się w zależności od wolumenów danych, mogą być bardzo zmienne. Zwiększa to ryzyko, z jakim mierzy się rozwijający się projekt automatyzacji. Dlatego Stellar Cyber pakuje swoje narzędzie do automatyzacji SecOps w ramach jednej, przewidywalnej licencji.
Osiągnij SecOps oparte na automatyzacji dzięki Stellar Cyber
Stellar Cyber zmienia podejście organizacji do SecOps opartego na automatyzacji. Łączy możliwości SIEM nowej generacji, NDR i Open XDR w jedno płynne, wydajne rozwiązanie, które automatyzuje korelację danych, normalizuje i analizuje informacje ze wszystkich źródeł oraz przebija się przez szum, aby dostarczać praktyczne informacje. Dzięki wstępnie zbudowanym podręcznikom reagowania na incydenty zespoły mogą szybko i spójnie reagować na zagrożenia, podczas gdy wielowarstwowa sztuczna inteligencja zapewnia niezrównaną widoczność punktów końcowych, sieci i chmur, nie pozostawiając żadnych martwych punktów.
Dzięki skróceniu czasu wykrywania i reakcji oraz usprawnieniu przepływów pracy Stellar Cyber umożliwia szczupłym zespołom ds. bezpieczeństwa skuteczną i ekonomiczną ochronę rozległych środowisk. Przedsiębiorstwa poszukujące szybszych, inteligentniejszych operacji bezpieczeństwa mogą zbadać Doskonała platforma Cyber SecOps z wersją demonstracyjną.
