ไฮเปอร์ออโตเมชั่นที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างไร
AI และการเรียนรู้ของเครื่องช่วยปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์ขององค์กรได้อย่างไร
เชื่อมโยงทุกจุดในภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่ซับซ้อน
สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!
ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!
การทำให้เสาหลักทั้งสามของความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นระบบอัตโนมัติ
ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นในเครือข่ายขององค์กรนั้นมากเกินกว่าจะติดตามด้วยมืออย่างง่ายๆ สำหรับการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการแก้ไขภัยคุกคาม เรามากำหนดระดับความพร้อมของระบบอัตโนมัติในแต่ละสาขา และวิธีที่ Stellar Cyber ผลักดันให้บรรลุถึงความพร้อมสูงสุดในระบบไฮเปอร์ออโตเมชั่นที่ขับเคลื่อนด้วย AI กัน
ระบบอัตโนมัติในการรวบรวมข้อมูล
การรวบรวมบันทึก
สิ่งสำคัญในการตรวจสอบความปลอดภัยทางไซเบอร์คือบันทึกเหตุการณ์ที่สร้างขึ้นโดยแอปพลิเคชัน อุปกรณ์เครือข่าย และเซิร์ฟเวอร์
ในระดับพื้นฐานที่สุดของความสมบูรณ์ บันทึกจะถูกเพิ่มเข้าไปในกระบวนการวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ผ่านการจำลองบันทึก ซึ่งนักวิเคราะห์จะตั้งค่าสคริปต์ภายในเครื่องด้วยตนเองบนเซิร์ฟเวอร์หรืออุปกรณ์ที่จำลองบันทึกทั้งหมดเป็นระยะและฝากไว้ในที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง บันทึกแต่ละบันทึกมักจะถูกจัดรูปแบบให้มนุษย์อ่านได้ และมักจะถูกอ่านเฉพาะเมื่อนักวิเคราะห์พยายามแก้ไขปัญหาด้วยตนเองหรือสำรวจว่าเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยเริ่มต้นขึ้นได้อย่างไร
ในระดับกลางของความสมบูรณ์แบบของระบบอัตโนมัติ กระบวนการนี้จะเริ่มรวมการมองเห็นแบบเรียลไทม์ด้วยการดึงบันทึกไปยังระบบการจัดการส่วนกลางโดยอัตโนมัติ โดยปกติจะผ่านทาง API หรือการกำหนดค่าแอปพลิเคชันที่ลึกกว่า การจัดรูปแบบบันทึกแต่ละรายการยังเน้นที่เครื่องจักรมากขึ้น โดยเน้นที่เลย์เอาต์ที่มีโครงสร้างมากขึ้น ซึ่งเครื่องมือจัดการบันทึกสามารถนำไปใช้ได้อย่างง่ายดาย นักวิเคราะห์ยังคงต้องช่วยเหลือเครื่องมือเหล่านี้ในการเลือกอุปกรณ์ที่จะรวมไว้ด้วยตนเอง และมักจะต้องย้อนกลับไปสุ่มตัวอย่างและปรับแนวทางการจัดการบันทึกเมื่อเวลาผ่านไป
ในที่สุด การรวบรวมบันทึกที่เป็นระบบอัตโนมัติที่สุดจะก้าวข้ามระบบการรวบรวมแบบธรรมดาไปสู่การค้นหาอุปกรณ์อัตโนมัติ ไม่ว่าจะผ่าน API แหล่งบันทึก หรือเซ็นเซอร์ดั้งเดิม อุปกรณ์ขององค์กรทุกเครื่องสามารถค้นพบและติดตามได้ โดยไม่คำนึงถึงกิจกรรมบนเครือข่าย
การตรวจสอบความปลอดภัยเครือข่าย
การตรวจสอบความปลอดภัยของเครือข่ายจะถอยห่างจากการดำเนินการแต่ละรายการภายในแอปพลิเคชัน แต่จะดูที่การรับส่งข้อมูลที่ไหลผ่านเครือข่ายองค์กรแทนเพื่อประเมินการกระทำที่เป็นอันตราย
ในอดีต แนวทางการตรวจสอบความปลอดภัยของเครือข่ายแบบไม่ใช้ AI ได้ผลดี แต่ผู้ก่ออาชญากรรมทางไซเบอร์ได้ปรับเปลี่ยนแนวทางอย่างรวดเร็ว เครื่องมือรักษาความปลอดภัยรุ่นเก่าจะเปรียบเทียบข้อมูลแพ็กเก็ตเครือข่ายกับรายการกลยุทธ์ที่ทราบอยู่แล้ว และไฟร์วอลล์รุ่นเก่าก็ประสบปัญหาในการรับมือกับการรับส่งข้อมูลแบบเข้ารหัสแบบครบวงจรในปัจจุบัน
เครื่องมือรักษาความปลอดภัยเครือข่ายอัตโนมัติสามารถรวบรวมข้อมูลจากเครือข่ายในพื้นที่กว้างไกล ทั้งในระบบคลาวด์สาธารณะและส่วนตัว รวมถึงฮาร์ดแวร์ภายในองค์กรด้วย เซ็นเซอร์เครือข่ายของ Stellar Cyber เจาะลึกและรวบรวมข้อมูลเมตาดาต้าทั่วทั้งสวิตช์ทางกายภาพและเสมือน เซ็นเซอร์ของเซ็นเซอร์จะถอดรหัสเพย์โหลดผ่าน Deep Packet Inspection และสามารถทำงานได้บนเซิร์ฟเวอร์ Windows 98 ขึ้นไป ควบคู่ไปกับ Ubuntu, Debian และ Red Hat
การรวบรวมข้อมูลทั้งหมดนี้อาจเป็นรากฐานของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่แข็งแกร่ง แต่ยังคงต้องเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกและการดำเนินการที่สำคัญ
การวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติ
การวิเคราะห์ข้อมูลในระดับหนึ่งจะต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและความรู้ของมนุษย์จริงๆ อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์อัตโนมัติช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถตัดสินใจที่สำคัญต่อเวลาได้อย่างชัดเจนมากกว่าที่เคย
การวิเคราะห์เหตุการณ์ในช่วงเริ่มต้นของระบบอัตโนมัติมักต้องอาศัยนักวิเคราะห์ในการเชื่อมโยงจุดต่างๆ เข้าด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นเวอร์ชันซอฟต์แวร์ที่ต้องแก้ไขหรือข้อบกพร่องที่ตรวจพบ ในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด ผู้โจมตีจะทราบถึงข้อบกพร่องนั้นและใช้ประโยชน์จากข้อบกพร่องนั้นอย่างจริงจังก่อนที่นักวิเคราะห์จะทราบด้วยซ้ำ แม้ว่าจะยังคงดำเนินการด้วยตนเอง แต่การรวบรวมรูปแบบข้อมูลต่างๆ ลงในแดชบอร์ดส่วนกลางถือเป็นรากฐานของเครื่องมือ Security Information and Event Management (SIEM) ที่มีอยู่ทั่วไปในปัจจุบัน
ประมาณทศวรรษที่ผ่านมา ความสามารถอย่างหนึ่งที่ผู้เชี่ยวชาญความปลอดภัยที่มีประสบการณ์สูงอวดอ้าง นั่นคือ ความสามารถในการจดจำการโจมตีที่พวกเขาเคยพบเห็นมาก่อน กลายมาเป็นความสามารถที่ทีมงานรุ่นใหม่ๆ นำมาใช้ได้ทันควันด้วยการตรวจจับตามลายเซ็น ดังนั้น องค์กรต่างๆ จึงเริ่มได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์อัตโนมัติระดับกลาง หากลายเซ็นไฟล์หรือที่อยู่ IP ตรงกับการโจมตีที่ติดแท็กไว้ก่อนหน้านี้ นักวิเคราะห์จะได้รับการแจ้งเตือนทันที (โดยปกติจะใช้เครื่องมือ SIEM)
อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เหตุการณ์ในรูปแบบพื้นฐานนี้ยังคงไม่มีคำตอบสำหรับการโจมตีแบบ zero-day หรือการโจมตีรูปแบบใหม่ นอกจากนี้ นักวิเคราะห์ยังต้องเผชิญกับความท้าทายที่ใหญ่กว่า นั่นคือ เหตุการณ์ด้านความปลอดภัยเกิดขึ้นเร็วกว่าที่สามารถประมวลผลได้มาก
คุณ (อาจจะ) คุ้นเคยกับการวิเคราะห์อัตโนมัติอยู่แล้ว
แม้ว่าการวิเคราะห์พฤติกรรมที่อิงตามความผิดปกติจะสามารถคาดการณ์และป้องกันการโจมตีได้ แต่ก็อาจเกิดผลลัพธ์บวกปลอมและทำให้เวิร์กโฟลว์การตอบสนองต่อเหตุการณ์ยุ่งยาก ซึ่งเป็นจุดที่ชั้นสุดท้ายของการทำงานอัตโนมัติด้านความปลอดภัยกำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในปัจจุบัน
การตอบสนองต่อเหตุการณ์อัตโนมัติ
สองขั้นตอนสุดท้าย - การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล - นำไปสู่สิ่งเดียว: การตอบสนองต่อเหตุการณ์
การตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่ต้องอาศัยการทำงานอัตโนมัติในระดับพื้นฐานนั้น นักวิเคราะห์จะต้องปิดการใช้งานการเข้าถึงเครือข่ายด้วยตนเองเมื่อทำการกักกันอุปกรณ์ที่ติดมัลแวร์ ติดตั้งแพตช์ซอฟต์แวร์ใหม่จากระยะไกล และรีเซ็ตรหัสผ่านและชื่อผู้ใช้สำหรับผู้ใช้ที่อาจถูกละเมิดบัญชี คุณอาจสังเกตเห็นว่าสิ่งเหล่านี้มีลักษณะตอบสนองเป็นหลัก ซึ่งเป็นผลมาจากการดำเนินการด้วยตนเองที่ดำเนินไปอย่างเชื่องช้า
การพัฒนาไปสู่ระดับกลางของการตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัตินั้น ต้องใช้พื้นฐานของการวิเคราะห์พฤติกรรมและดำเนินการตามนั้น โดยมักจะปฏิเสธการเข้าถึงทรัพยากรที่สำคัญของผู้ใช้ที่น่าสงสัยโดยอัตโนมัติ หรือแจ้งเตือนนักวิเคราะห์ที่เหมาะสมตามพื้นที่ความเชี่ยวชาญของพวกเขา Playbooks ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถควบคุมการตอบสนองอัตโนมัติได้อย่างเต็มที่ ทำให้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดดเด่นในการปฏิบัติงานซ้ำๆ ในชีวิตประจำวันที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยทางไซเบอร์
อย่างไรก็ตาม ระบบอัตโนมัติในการจัดการเหตุการณ์ในระดับนี้มักได้รับผลกระทบจากปัญหาหนึ่งอย่าง นั่นคือ ข้อผิดพลาดที่ผิดพลาด ข้อผิดพลาดเหล่านี้สามารถกำหนดข้อจำกัดต่อผู้ใช้หรืออุปกรณ์อย่างไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อประสิทธิภาพการทำงาน บริษัทต่างๆ ที่มีกระบวนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่สมบูรณ์อยู่แล้วกำลังพัฒนากระบวนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่มีความแม่นยำสูงโดยใช้ระบบอัตโนมัติขั้นสูง
ระบบอัตโนมัติขั้นสูงของ Stellar Cyber ช่วยเปลี่ยนแปลงการตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้อย่างไร
ย้อนกลับไปที่บทนำ เราได้อธิบายว่าไฮเปอร์ออโตเมชั่นคือกระบวนการซ้อนชั้นของระบบอัตโนมัติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีที่สุด ในระบบความปลอดภัยที่สมบูรณ์ ไฮเปอร์ออโตเมชั่นจะรวมการวิเคราะห์แบบเจาะลึกตามรูปแบบของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับกระบวนการสร้างบริบทของเหตุการณ์
Graph ML ของ Stellar Cyber สามารถแมปความสัมพันธ์ระหว่างการแจ้งเตือนความผิดปกติแต่ละรายการ และจัดทำเป็นกรณีต่างๆ โดยแปลงการแจ้งเตือนหลายพันรายการให้กลายเป็นเหตุการณ์จริงเพียงไม่กี่ร้อยกรณีที่อาจเป็นส่วนหนึ่ง จากนั้นแต่ละกรณีจะได้รับการเสริมความเข้มข้นและจัดลำดับความสำคัญโดยอัตโนมัติตามคุณสมบัติเฉพาะของการแจ้งเตือนแต่ละรายการ ในที่สุด นักวิเคราะห์จะได้รับจุดอ้างอิงเพียงจุดเดียว ซึ่งก็คือแดชบอร์ดที่รวบรวมพฤติกรรม ข้อบกพร่อง และอุปกรณ์ทั้งหมดขององค์กรเป็นกรณีตัวอย่างที่ปรับแต่งให้เหมาะสม
หากองค์กรของคุณยังไม่ถึงจุดสูงสุดของการพัฒนาระบบอัตโนมัติ ไม่ต้องกังวล เพราะการพัฒนาระบบอัตโนมัติจะค่อย ๆ พัฒนาไปเป็นระยะ ๆ เนื่องจากมีการอัพเกรดเครื่องมือทุก ๆ สองสามปี หากคุณอยากรู้ว่า Stellar Cyber นำเสนอแพลตฟอร์ม Open XDR ที่คุ้มต้นทุนที่สุดในตลาดได้อย่างไร เข้ามาดูการสาธิตวันนี้.
