การทำงานอัตโนมัติของ SecOps: กรณีการใช้งาน และวิธีการเอาชนะความท้าทายที่สำคัญ
เรียนรู้ว่าการทำงานอัตโนมัติของ SecOps คืออะไร กรณีการใช้งานต่างๆ สำหรับการทำงานอัตโนมัติของ SecOps และ Stellar Cyber สามารถช่วยให้องค์กรเอาชนะความท้าทายหลักในการทำงานอัตโนมัติของ SecOps ได้อย่างไร
Security Operations (SecOps) ได้มาถึงจุดเปลี่ยนแล้ว: เครื่องมือที่ใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยขององค์กรมีจำนวนมาก ทับซ้อนกัน และมีรายละเอียดสูง นักวิเคราะห์ต้องทำงานอย่างเต็มที่ในการระบุและอ้างอิงปัญหาที่แต่ละฝ่ายค้นพบ อย่างไรก็ตาม ผู้โจมตียังคงเล็ดลอดผ่านช่องโหว่ได้
การทำงานอัตโนมัติของ Security Operations จะช่วยปฏิรูปวิธีการที่ SecOps โต้ตอบกับข้อมูลความปลอดภัยที่ไม่มีวันสิ้นสุดในปัจจุบัน โดยนำเสนอการตรวจจับภัยคุกคามและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ดีขึ้น คู่มือนี้จะสำรวจรูปแบบการทำงานอัตโนมัติต่างๆ มากมายที่นำเสนอ ตั้งแต่การทำงานอัตโนมัติของ SIEM รุ่นถัดไปไปจนถึงคู่มือการตอบสนองอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ในระหว่างนี้ เราจะครอบคลุมถึงความท้าทายสำคัญที่โครงการการทำงานอัตโนมัติใหม่ๆ เผชิญ
SIEM รุ่นต่อไป
Stellar Cyber Next-Generation SIEM เป็นส่วนประกอบที่สำคัญภายใน Stellar Cyber Open XDR Platform...
สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!
ค้นพบ AI อันล้ำสมัยของ Stellar Cyber เพื่อการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามในทันที กำหนดเวลาการสาธิตของคุณวันนี้!
SecOps Automation คืออะไร?
ความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นสาขาที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา แม้แต่การมีอยู่ของ SecOps ก็เป็นผลมาจากสาขาที่พัฒนาจากทีมงานที่แยกส่วนกันมากเกินไป เมื่อ SecOps ได้รวม IT และความปลอดภัยทางไซเบอร์เข้าเป็นทีมงานที่เหนียวแน่นมากขึ้น องค์กรต่างๆ ก็สามารถได้รับประโยชน์จากกระบวนการที่เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบอัตโนมัติของ SecOps ได้รับการพัฒนาจากความก้าวหน้าเหล่านี้ โดยปรับกระบวนการทำงานของพนักงานในทุกกลุ่มของ SecOps ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนว่าระบบอัตโนมัติสามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างเป็นรูปธรรมได้อย่างไร เรามาดูบทบาทสำคัญทั้ง 5 ประการที่ทีม SecOps มีอยู่ ได้แก่:
- ผู้ตอบสนองต่อเหตุการณ์: บทบาทนี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบเครื่องมือด้านความปลอดภัย กำหนดค่าเครื่องมือ และจำแนกเหตุการณ์ที่เครื่องมือระบุ
- ผู้สืบสวนด้านความปลอดภัย: ภายในเหตุการณ์ บทบาทนี้จะระบุอุปกรณ์และระบบที่ได้รับผลกระทบ ดำเนินการวิเคราะห์ภัยคุกคาม และปรับใช้กลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบ
- นักวิเคราะห์ความปลอดภัยขั้นสูง: บทบาทนี้บางครั้งอาจเน้นไปที่การค้นพบภัยคุกคามใหม่ๆ เช่นเดียวกับผู้ตรวจสอบความปลอดภัยสำหรับภัยคุกคามที่ไม่รู้จัก จากมุมมองของผู้บริหาร พวกเขามีส่วนสำคัญในการดูแลสุขภาพของโปรแกรมของผู้ขายและบุคคลที่สาม และสามารถช่วยระบุข้อบกพร่องใดๆ ในเครื่องมือและขั้นตอนของ SOC ได้
- ผู้จัดการ SOC: ผู้จัดการมีหน้าที่กำกับดูแล SOC โดยตรง โดยผู้จัดการทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างทีมรักษาความปลอดภัยและผู้นำทางธุรกิจในวงกว้าง ผู้จัดการคุ้นเคยกับบทบาทหน้าที่ของแต่ละบุคคลเป็นอย่างดี และสามารถชี้นำทีมให้มีประสิทธิภาพและทำงานร่วมกันได้ดีขึ้น
- วิศวกร/สถาปนิกด้านความปลอดภัย : บทบาทนี้มุ่งเน้นที่การนำไปใช้ การปรับใช้ และการบำรุงรักษาเครื่องมือความปลอดภัยขององค์กร เนื่องจากพวกเขาจัดการสถาปัตยกรรมความปลอดภัยโดยรวม พวกเขาจึงกำหนดความสามารถและทัศนวิสัยที่ทีมสามารถจัดการได้
เมื่อกำหนดบทบาทแล้ว จะเห็นได้ง่ายขึ้นว่าการทำงานอัตโนมัติช่วยให้ SecOps ได้รับประโยชน์มหาศาลเพียงใด บทบาทที่มุ่งเน้นมากขึ้น เช่น ผู้ตอบสนองต่อเหตุการณ์ ได้รับประโยชน์มหาศาลจากเครื่องมือต่างๆ เช่น การจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEM) เครื่องมือ SIEM จะรวบรวมและทำให้ไฟล์บันทึกที่สร้างขึ้นโดยอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายแต่ละเครื่องเป็นมาตรฐานโดยอัตโนมัติ
ความสำคัญของการวิเคราะห์อัตโนมัติ
เครื่องมือวิเคราะห์มีตำแหน่งที่เหมาะสมเป็นพิเศษในการจัดการข้อมูลดังกล่าว - และมากกว่านั้นด้วยซ้ำ ลองพิจารณาดูว่าบทบาทของผู้ตอบสนองต่อเหตุการณ์ส่วนใหญ่เน้นไปที่การอ้างอิงแบบไขว้ของการแจ้งเตือนและข้อมูลที่สร้างจากเครื่องมือต่างๆ อย่างไร เครื่องมืออัตโนมัติ เช่น Security Orchestration Analysis and Response (SOAR) เป็นวิธีในการเปรียบเทียบข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น SIEM ไฟร์วอลล์ และโซลูชันการป้องกันปลายทาง และรวบรวมข้อมูลทั้งหมดนี้ไว้ในแพลตฟอร์มกลางเดียว วิธีนี้ช่วยให้มองเห็นภัยคุกคามได้เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งเร็วกว่าเล็กน้อยสำหรับผู้ตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่จะดูข้อมูล และเร็วกว่ามากสำหรับเครื่องมือวิเคราะห์ AI ที่จะรับข้อมูล ด้วยวิธีนี้ การทำงานอัตโนมัติของ Security Operations จึงสามารถซ้อนกันได้ ตั้งแต่การรวบรวมและปรับมาตรฐานข้อมูล ไปจนถึงการวิเคราะห์และตอบสนองต่อการแจ้งเตือน โดยเวลาเฉลี่ยในการตอบสนองนั้นแทบจะเป็นนาทีแทนที่จะเป็นหลายเดือน
ตัวอย่างเช่น เมื่อเครื่องมือ SIEM ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้ตรวจพบความเบี่ยงเบนในวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับทรัพยากรที่มีความละเอียดอ่อนสูง คู่มือสามารถสั่งให้ AI ประเมินข้อมูลสตรีมอื่นๆ เช่น ข้อมูลการเข้าสู่ระบบล่าสุดและเว็บเพจที่อุปกรณ์โต้ตอบด้วยล่าสุด ทั้งหมดนี้สามารถใช้เพื่อยืนยันภัยคุกคาม และเมื่อรายละเอียดที่รวบรวมได้มาถึงกล่องจดหมายของผู้ตอบสนองต่อเหตุการณ์ ผู้ตรวจสอบความปลอดภัยจะเร่งกระบวนการตอบสนองด้วยตนเอง
ระบบอัตโนมัติ SecOps ที่ทันสมัยในปัจจุบันยังคงต้องการให้ผู้ตอบสนองต่อเหตุการณ์ต้องเลือกการดำเนินการที่จะดำเนินการเพื่อตอบสนองต่อภัยคุกคามบางอย่าง ซึ่งทำได้โดยใช้คู่มือปฏิบัติ เมื่อมีคู่มือปฏิบัติที่ถูกต้องแล้ว ก็สามารถป้องกันไม่ให้ผู้ใช้ต้องสงสัยดาวน์โหลดสื่อที่มีความเสี่ยงสูงหรือเข้าถึงเครือข่ายที่ละเอียดอ่อนได้ ด้วยการลดการพึ่งพาการแทรกแซงด้วยตนเอง เครื่องมืออัตโนมัติ เช่น SOAR ไม่เพียงแต่ช่วยเร่งประสิทธิภาพและเวลาในการตอบสนองของ SecOps เท่านั้น แต่ยังช่วยให้ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่แผนริเริ่มเชิงกลยุทธ์และภัยคุกคามที่ซับซ้อนได้
กรณีการใช้งานสำหรับระบบอัตโนมัติ SecOps
การตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคาม
การตรวจจับภัยคุกคามถือเป็นองค์ประกอบที่ใช้เวลานานที่สุดสำหรับทีม SOC เสมอมา เนื่องจากต้องมีการมองเห็นข้อมูลแบบครอบคลุม ความก้าวหน้าด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ตลอด 10 ปีที่ผ่านมาทำให้มีแพลตฟอร์มการตรวจสอบแบบละเอียดมาก เช่น เครื่องมือ SIEM เกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม ปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูลด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลให้ระบบต้นทาง เช่น ผู้ตอบสนองต่อเหตุการณ์ต้องทำงานหนักขึ้น
เนื่องจากวิธีการตรวจสอบและวิเคราะห์เหตุการณ์ด้านความปลอดภัยแบบดั้งเดิมนั้นไม่สามารถตามทันความเร็วและขนาดที่จำเป็นสำหรับองค์กรยุคใหม่ได้ ดังนั้นการใช้ระบบอัตโนมัติจึงเป็นหนึ่งในกรณีการใช้งานที่ให้ผลตอบแทนการลงทุนสูงสุด โดยการบูรณาการร่วมกับเครื่องมือ SIEM ที่คุณมีอยู่ เครื่องมือดังกล่าวสามารถดึงข้อมูลจำนวนมากได้เร็วกว่ามนุษย์มาก
ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ระบบตรวจจับภัยคุกคามอัตโนมัติประสบความสำเร็จคือเครื่องมือวิเคราะห์ที่ใช้เป็นพื้นฐาน ผู้ให้บริการ SOAR ส่วนใหญ่จะใช้การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่มีผู้ดูแลร่วมกัน โดยการเรียนรู้แบบแรกจะดำเนินการโดยฝึกโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับของภัยคุกคามที่ทราบอยู่แล้ว วิธีนี้ช่วยให้พวกเขาสร้างฐานข้อมูลของรูปแบบภัยคุกคามที่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่มาจากองค์กรได้ ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะมองเห็นโมเดลที่ได้รับการฝึกมาเพื่อทำความเข้าใจกิจกรรมเครือข่ายและจุดสิ้นสุด 'ปกติ' เมื่อใดก็ตามที่พบการเบี่ยงเบนจากสิ่งนี้ ก็สามารถจัดประเภทได้ โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแลสามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากจะตัดสินว่า 'ภัยคุกคาม' เอาต์พุตของโมเดลนั้นถูกต้องหรือไม่
AI หลายระดับของ Stellar Cyber ผสมผสานโมเดลการเรียนรู้แบบไฮบริดกับ GraphML ซึ่งเชื่อมโยงเหตุการณ์ทั้งหมดที่เกิดขึ้นในเครือข่ายขององค์กรของคุณ ซึ่งช่วยให้สามารถค้นพบการโจมตีทั้งหมดได้ แม้แต่การโจมตีที่ซับซ้อนซึ่งกระจายอยู่ในระบบที่แตกต่างกันจำนวนหนึ่ง ด้วยการใช้โมเดลไฮบริด องค์กรต่างๆ สามารถใช้โมเดลแบบไฮบริดได้ ในขณะที่โมเดลแบบไฮบริดจะปรับให้เข้ากับโครงร่างเครือข่ายขององค์กรเองเมื่อเวลาผ่านไป
Incident Response
ในเวิร์กโฟลว์แบบแมนนวลแบบดั้งเดิม งานต่างๆ เช่น การจัดลำดับความสำคัญของการแจ้งเตือน การรวบรวมข้อมูล และการดำเนินการตอบสนอง มักต้องใช้เวลาและความพยายามของมนุษย์เป็นจำนวนมาก เนื่องจากเครื่องมือ SOAR ครอบคลุมเครื่องมือความปลอดภัยขององค์กร จึงสามารถใช้ระบบอัตโนมัติในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้ ซึ่งหมายความว่าการตอบสนองต่อภัยคุกคามสามารถเกิดขึ้นได้ในจุดสิ้นสุดของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น
ตัวอย่างเช่น อีเมลถือเป็นแหล่งที่มาของภัยคุกคามที่สำคัญมาโดยตลอด โดยปกติ เมื่อเผชิญกับอีเมลฟิชชิ่ง ทีม SecOps จะไม่รู้เลยว่ามีการกระทำผิดใดๆ จนกว่าผู้ใช้จะหลงเชื่อ และอุปกรณ์ได้พยายามโหลด URL ที่น่าสงสัย แย่ไปกว่านั้น เครื่องมือ SIEM ส่วนกลางอาจไม่ลงทะเบียนไซต์ฟิชชิ่งด้วยซ้ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากขโมยข้อมูลประจำตัวที่ป้อนเข้าไปอย่างแอบๆ เครื่องมือ SOAR สามารถตอบสนองได้ทันทีในหลายประเด็น ได้แก่ ในระดับเครือข่าย เครื่องมือสามารถระบุได้ว่าเว็บไซต์ฟิชชิ่งนั้นน่าสงสัยหรือไม่โดยใช้ข้อมูลชื่อเสียง IP ของไฟร์วอลล์ และในระดับปลายทาง เครื่องมือสามารถใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำเครื่องหมายสัญญาณเตือนทางไวยากรณ์ของข้อความฟิชชิ่ง ทั้งสองวิธีนี้ช่วยให้สามารถดำเนินการได้ โดยเริ่มจากการบล็อกผู้ใช้ไม่ให้เข้าถึงไซต์ล็อกอินปลอม จากนั้นจึงทำเครื่องหมายอีเมลและส่งไปยังทีม SecOps เพื่อวิเคราะห์
ระบบอัตโนมัติของ SOAR ไม่ได้ทำให้แค่ความสามารถในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ของ SecOps เป็นแบบอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังกระจายความสามารถแบบ Just-in-Time ออกไปอีกด้วย ช่วยให้ SecOps สามารถรักษาความปลอดภัยให้กับจุดสิ้นสุดที่อยู่ห่างไกลได้
การจัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
SecOps สามารถทำให้การจัดการการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นแบบอัตโนมัติได้หลายวิธี ตั้งแต่หน้าที่การดูแลระบบบันทึกพื้นฐานไปจนถึงด้านการจัดการภัยคุกคามระดับสูง
แพลตฟอร์ม SOAR ช่วยให้สามารถจัดเก็บบันทึกได้อย่างครอบคลุมด้วยการรวมและรวบรวมบันทึก การกำหนดค่าระบบ และรายละเอียดเหตุการณ์ต่างๆ ซึ่งเป็นเรื่องพื้นฐานแต่ยังคงมีความสำคัญ เนื่องจากมาตรา 30 ของ GDPR และ ISO 27001 กำหนดให้บันทึก รายงาน และเอกสารบันทึกต่างๆ ต้องได้รับการอัปเดตอยู่เสมอ การรวมและจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้โดยอัตโนมัติช่วยให้ SOAR ลดภาระงานด้านการดูแลระบบของทีม SecOps ได้อย่างมาก
การผลักดันให้เกิดความรับผิดชอบภายในกรอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดสมัยใหม่ไม่ได้หยุดอยู่แค่การเก็บบันทึกที่ชัดเจนและเป็นศูนย์กลางเท่านั้น แต่ยังต้องแสดงให้เห็นด้วยว่าได้ปฏิบัติตามการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท SOAR รับรองว่ามีเพียงบุคลากรที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถดำเนินการงานเฉพาะได้ เนื่องจากมีการนำไปใช้กับการควบคุมการจัดการข้อมูลประจำตัวและการเข้าถึง (IAM) อย่างไรก็ตาม SOAR ดำเนินการนี้มากกว่าการตรวจสอบข้อมูลประจำตัวเพียงอย่างเดียว และนำข้อมูลทั้งหมดมาพิจารณาก่อนที่จะอนุญาตให้ผู้ใช้หรืออุปกรณ์เข้าถึงได้ ไม่ว่าจะเป็นตำแหน่ง ช่วงเวลา ความสำเร็จของ OTP ทรัพยากรที่ร้องขอ ทั้งหมดนี้สามารถมีบทบาทในการอนุญาตได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ปลายทางที่ถูกต้องตามกฎหมาย
การจัดการช่องโหว่
การจัดการแพตช์อัตโนมัติช่วยลดความยุ่งยากของกระบวนการตรวจสอบและการติดตั้งแพตช์ด้วยตนเอง ด้วยการทำให้การทำงานเหล่านี้เป็นอัตโนมัติ องค์กรต่างๆ จะสามารถแก้ไขช่องโหว่ได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าระบบสำคัญต่างๆ จะปลอดภัย
การบูรณาการแพลตฟอร์ม SOAR กับระบบการจัดการการกำหนดค่าขององค์กรของคุณช่วยลดความยุ่งยากในการจัดการแพตช์ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง การจัดการช่องโหว่โดยอัตโนมัติสามารถตรวจสอบสถานะของเวอร์ชันระบบต่างๆ ได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อระบุการเบี่ยงเบนใดๆ จากมาตรฐานความปลอดภัยที่ได้รับการอนุมัติ เมื่อตรวจพบแพตช์ที่ขาดหายไป แพลตฟอร์ม SOAR จะเริ่มกระบวนการแก้ไขอัตโนมัติเพื่อใช้แพตช์ จากนั้นจะดำเนินการตรวจสอบอิสระเพื่อยืนยันว่าแพตช์ได้รับการติดตั้งสำเร็จแล้ว หากกระบวนการแพตช์ไม่สำเร็จ หรือหากระบบบางระบบถูกแยกออกจากการจัดการแพตช์อัตโนมัติด้วยเหตุผลด้านปฏิบัติการ แพลตฟอร์ม SOAR จะทำเครื่องหมายปัญหาเหล่านี้เพื่อตรวจสอบด้วยตนเอง ซึ่งหมายความว่าไม่มีช่องโหว่ใดๆ ที่ถูกมองข้าม
การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (UBA)
UBA เป็นหัวใจสำคัญของฟังก์ชัน SOAR ซึ่งเป็นไปได้เพราะแพลตฟอร์ม SOAR รวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงระบบตรวจจับปลายทาง บันทึกการเข้าถึง และการตรวจสอบปริมาณการรับส่งข้อมูลบนเครือข่าย เมื่อรวมกันแล้ว จุดข้อมูลแต่ละจุดแสดงถึงการดำเนินการหรือการตัดสินใจของผู้ใช้ปลายทาง เครื่องมือ UBA ช่วยให้ SOAR วิเคราะห์ข้อมูลนี้และกำหนดค่าพื้นฐานพฤติกรรมสำหรับผู้ใช้หรือเอนทิตีแต่ละราย ตัวอย่างเช่น ชั่วโมงการทำงานทั่วไปของผู้ใช้ การใช้งานอุปกรณ์ หรือรูปแบบการเข้าถึงข้อมูลจะถูกบันทึกไว้ในช่วงเวลาหนึ่ง เมื่อเกิดการเบี่ยงเบน เช่น การเข้าถึงไฟล์ที่ละเอียดอ่อนในช่วงเวลาที่ไม่ปกติหรืออุปกรณ์เริ่มการเชื่อมต่อเครือข่ายที่ไม่ปกติ แพลตฟอร์ม SOAR จะทำเครื่องหมายสิ่งเหล่านี้ว่าเป็นภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น
เมื่อตรวจพบพฤติกรรมที่ผิดปกติ แพลตฟอร์ม SOAR จะดำเนินการตอบสนองโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น หาก UEBA ตรวจพบกิจกรรมที่น่าสงสัย แพลตฟอร์มสามารถเริ่มเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น การจำกัดการเข้าถึงชั่วคราว แจ้งทีมรักษาความปลอดภัย หรือเริ่มการสอบสวนกิจกรรมล่าสุดของหน่วยงาน เวิร์กโฟลว์เหล่านี้ช่วยให้ดำเนินการได้อย่างรวดเร็วในขณะที่ลดการหยุดชะงักของการดำเนินการที่ถูกต้องให้เหลือน้อยที่สุด
Stellar Cyber เอาชนะความท้าทายด้านระบบอัตโนมัติที่สำคัญของ SecOps ได้อย่างไร
แม้ว่าการทำงานอัตโนมัติของ SecOps จะมีแนวโน้มเติบโตอย่างมาก แต่ก็คุ้มค่าที่จะระบุอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดที่ทีมงานต้องเผชิญในปัจจุบัน และสำรวจว่าจะเอาชนะความท้าทายในการทำงานอัตโนมัติของ SecOps ได้อย่างไร
ข้อมูลเกินพิกัด
คำถามแรกที่ทุกโครงการระบบอัตโนมัติใหม่ต้องเผชิญคือจะเริ่มต้นจากตรงไหน นี่เป็นพื้นที่หนึ่งที่ปริมาณข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับภาระข้อมูล SIEM มากเกินไปอาจทำให้ข้อมูลไม่ชัดเจนและทำให้ตัดสินใจได้ยากขึ้น
โครงการระบบอัตโนมัติใดที่จะให้ผลตอบแทนสูงที่สุด
เพื่อต่อสู้กับสิ่งนี้ เครื่องยนต์ AI ของ Stellar Cyber รวบรวมข้อมูลด้านความปลอดภัยที่ไม่มีที่สิ้นสุดนี้ทั้งหมดและแสดงเป็นประเภทข้อมูลหลักสองประเภท ได้แก่ การแจ้งเตือนและกรณีเหตุการณ์ การแจ้งเตือนแสดงถึงกรณีเฉพาะของพฤติกรรมที่น่าสงสัยหรือมีความเสี่ยงสูง และทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบพื้นฐานของกรณีเหตุการณ์ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลหลักทั้งหมดนี้ได้รับการประเมินอย่างถูกต้อง Stellar Cyber จึงจับคู่ข้อมูลเหล่านี้กับ XDR Kill Chain การแจ้งเตือนแต่ละครั้งจะประกอบด้วยคำอธิบายกิจกรรมที่ชัดเจนและอ่านได้โดยมนุษย์และขั้นตอนการแก้ไขที่แนะนำ
หากหยุดเพียงแค่นี้ นักวิเคราะห์จะยังคงติดอยู่ในข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จำเป็นต้องได้รับการคัดกรอง เอ็นจิ้นของ Stellar ช่วยแก้ปัญหานี้โดยอ้างอิงการแจ้งเตือนแบบไขว้ GraphML ช่วยให้สามารถจัดหมวดหมู่การแจ้งเตือนเป็นเหตุการณ์ต่างๆ ได้โดยการเปรียบเทียบและจัดกลุ่มการแจ้งเตือนและเหตุการณ์โดยอัตโนมัติเป็นชุดเหตุการณ์ที่แม่นยำและดำเนินการได้ขนาดเล็กลง ความสามารถนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยมองเห็นเส้นทางการโจมตี ความรุนแรง และบริเวณที่มีความกังวลสูงสุดได้ดีขึ้น นี่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งที่แสดงให้เห็นว่าการทำงานอัตโนมัติในระดับเล็ก เช่น การวิเคราะห์และการทำแผนที่การแจ้งเตือน สามารถนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม เช่น การกำจัดข้อมูลซ้ำซ้อนได้อย่างไร
เมื่อดึงการแจ้งเตือนทั้งหมดเข้าสู่เครื่องมือวิเคราะห์ส่วนกลางแล้ว SecOps จะสามารถได้รับประโยชน์จากการทำงานอัตโนมัติในการดูแลระบบมากมาย เช่น การลบข้อมูลซ้ำซ้อน ช่วยให้ระบุและกำจัดการแจ้งเตือนและเหตุการณ์ที่ซ้ำซ้อนได้ กระบวนการกรองข้อมูลอย่างเป็นระบบนี้ช่วยลดสัญญาณรบกวนได้อย่างมาก
ดังนั้น เพื่อรับมือกับความท้าทายของข้อมูลล้นเกิน ควรเริ่มต้นจากส่วนล่างสุดของห่วงโซ่ SecOps: ดูว่าส่วนใดของเวิร์กโฟลว์ของนักวิเคราะห์ที่ใช้เวลานานที่สุด แล้วดำเนินการตามนั้น สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ที่เพิ่งเริ่มใช้ระบบอัตโนมัติของ SecOps นี่คือกระบวนการคัดกรองและวิเคราะห์การแจ้งเตือน ดังนั้นจึงเน้นที่การทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบรวมศูนย์เป็นระบบอัตโนมัติ
ความซับซ้อนของการบูรณาการ
การรวมเครื่องมือความปลอดภัยที่แตกต่างกันอาจมีความซับซ้อน แต่ API แบบเปิดและความสามารถของ SIEM ในการรวบรวมแหล่งบันทึกหลายแหล่งก็ถือเป็นโซลูชันหนึ่ง
เนื่องจากระบบอัตโนมัติของ SecOps ต้องอาศัยการเชื่อมต่อกัน ความท้าทายในการบูรณาการระบบดังกล่าวเข้ากับเครื่องมือรักษาความปลอดภัยอื่นๆ ทั้งหมดในสแต็กของคุณจึงอาจเป็นอุปสรรคสำคัญในการเข้าถึง การแก้ไขปัญหานี้ต้องดำเนินการ 2 ขั้นตอน ได้แก่ การค้นหาทรัพย์สินและการบูรณาการอัตโนมัติ
- การค้นพบสินทรัพย์: Stellar Cyber ทำให้การค้นหาทรัพย์สินเป็นแบบอัตโนมัติด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ อย่างเฉื่อยๆ รวมถึงเครื่องมือตรวจจับและตอบสนองปลายทาง บริการไดเรกทอรี บันทึกการตรวจสอบระบบคลาวด์ ไฟร์วอลล์ และเซ็นเซอร์เซิร์ฟเวอร์ การรวบรวมแบบเรียลไทม์นี้จะระบุทรัพย์สิน เช่น ที่อยู่ IP และ MAC เพื่อเชื่อมโยงกับโฮสต์ที่เกี่ยวข้อง ระบบจะอัปเดตข้อมูลนี้อย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามาในเครือข่าย โดยการทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติ Stellar Cyber จึงรับประกันการมองเห็นที่ครอบคลุมทั่วทั้งเครือข่ายโดยไม่ต้องดำเนินการด้วยตนเอง
- บูรณาการอัตโนมัติ: Stellar Cyber ช่วยแก้ปัญหาการบูรณาการผ่าน API ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า: ตัวเชื่อมต่อเหล่านี้ได้รับการพัฒนาขึ้นโดยอิงตามวิธีการเข้าถึงของแต่ละแอปพลิเคชัน เมื่อติดตั้งแล้ว ตัวเชื่อมต่อจะดึงข้อมูลตามกำหนดเวลาที่ตั้งไว้ล่วงหน้า นอกจากจะรวบรวมข้อมูลจากระบบภายนอกแล้ว ตัวเชื่อมต่อยังสามารถดำเนินการตอบสนองได้ เช่น การบล็อกการรับส่งข้อมูลบนไฟร์วอลล์หรือการปิดใช้งานบัญชีผู้ใช้ ตัวเชื่อมต่อเหล่านี้สามารถจัดการข้อมูลได้แทบทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลบันทึกดิบ เช่น SIEM หรือการแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยจากเครื่องมือความปลอดภัยอื่นๆ ทั้งหมดนี้จะถูกดึงเข้าสู่ Data Lake ที่ปลอดภัยเพื่อการวิเคราะห์อัตโนมัติเพิ่มเติม
เมื่อรวมกันแล้ว สองขั้นตอนนี้สามารถลดความต้องการที่เครื่องมือใหม่สามารถทำได้ในทีม SecOps ได้อย่างมาก
ผลบวกเท็จ
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลช่วยให้อัลกอริทึมสามารถระบุการโจมตีใหม่ๆ ได้ แต่อัลกอริทึมยังสามารถระบุรูปแบบที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนในชุดข้อมูลได้อีกด้วย ซึ่งถือเป็นสูตรสำเร็จสำหรับผลลัพธ์บวกปลอม และในที่สุดก็แจ้งเตือนความเหนื่อยล้า เนื่องจากระบบการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะเรียนรู้ว่าอะไรคือพฤติกรรม "ปกติ" และแจ้งเตือนการเบี่ยงเบนใดๆ จากค่าพื้นฐานนี้ว่าอาจเป็นความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นได้ ระบบตรวจจับการบุกรุก (IDS) อาจจดจำรูปแบบการรับส่งข้อมูลเครือข่ายปกติและส่งสัญญาณเตือนเมื่ออุปกรณ์พยายามเข้าถึงพอร์ตอื่นที่ไม่ใช่พอร์ตปกติ แต่ระบบนี้อาจเป็นสมาชิกทีมไอทีที่กำลังตั้งค่าแอปใหม่ก็ได้
ด้วยเหตุนี้ ระบบที่ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจึงมักสร้างผลลัพธ์บวกปลอมจำนวนมาก และหลังจากมีการแจ้งเตือน ระบบอาจขาดบริบทที่จำเป็นเพื่อให้นักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยประเมินสิ่งที่เกิดขึ้นจริงได้ ที่ Stellar ความท้าทายนี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ ML แบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งเป็นเพียงขั้นตอนพื้นฐาน นอกเหนือจากพฤติกรรมที่ผิดปกติใดๆ ระบบจะตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดในดาต้าเลคขององค์กรเพื่อเปรียบเทียบกับจุดข้อมูลอื่นๆ ซึ่งจะทำให้แต่ละเหตุการณ์มีปัจจัยเสี่ยง ซึ่งจะแจ้งให้คุณทราบว่าเครื่องมือจะตอบสนองอย่างไร
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาผู้บริหารที่ล็อกอินเข้าสู่ระบบเครือข่ายในเวลา 2 น. หากล็อกอินแยกจากกัน อาจดูเหมือนเป็นข้อมูลบวกปลอมและไม่สมควรได้รับการแจ้งเตือน อย่างไรก็ตาม หากล็อกอินมาจากที่อยู่ IP ในรัสเซียหรือจีน และมีการเรียกใช้คำสั่ง PowerShell ที่ไม่ได้รับอนุญาต จุดข้อมูลเพิ่มเติมเหล่านี้จะสร้างรูปแบบที่บ่งชี้ว่ามีการยึดบัญชี การเชื่อมโยงจุดเหล่านี้จะทำให้ระบบจัดเตรียมบริบทที่จำเป็นเพื่อสร้างการแจ้งเตือนที่มีความหมาย และด้วยตัวเชื่อมต่อที่ยืดหยุ่นที่เราเพิ่งกล่าวถึง บัญชีนี้จึงถูกกักกันโดยอัตโนมัติเพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์ดังกล่าว
ช่องว่างของทักษะ
การนำระบบอัตโนมัติของ SecOps มาใช้จำเป็นต้องมีแนวทางเฉพาะที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ด้านความปลอดภัยขององค์กรและระดับความพร้อมเพื่อให้มั่นใจว่าการเปิดตัวจะราบรื่น หากไม่มีความสามารถเหล่านี้ กระบวนการอาจล่าช้าหรืออาจเสี่ยงต่อความล้มเหลวได้
ตัวอย่างเช่น การบูรณาการเครื่องมือด้านความปลอดภัยหรือการพัฒนาเพลย์บุ๊กมักต้องการความเชี่ยวชาญด้านภาษาสคริปต์ เช่น Python, Ruby หรือ Perl ขึ้นอยู่กับโซลูชัน SOAR หากทีม SOC ขาดความชำนาญในทักษะการเขียนโค้ดเหล่านี้ อาจขัดขวางความสามารถในการบูรณาการที่จำเป็นและสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพโดยรวมของแพลตฟอร์มในที่สุด
เครื่องมืออัตโนมัติ SecOps รุ่นใหม่ช่วยลดช่องว่างนี้ด้วยคำสั่ง NLP แต่การปรับปรุงที่ดีที่สุดบางส่วนในการลดช่องว่างทักษะอยู่ที่อินเทอร์เฟซที่เข้าถึงได้ แทนที่จะใช้เครื่องมือต่างๆ ที่ซับซ้อน การรวม SOAR และ SIEM เช่น Stellar Cyber ช่วยให้ SecOps สามารถดูข้อมูลสำคัญทั้งหมดในรูปแบบที่เข้าถึงได้และดำเนินการได้ ซึ่งรวมถึงตัวเลือกการแก้ไขที่แนะนำ และการแสดงภาพจุดข้อมูลที่ประกอบเป็นเหตุการณ์แต่ละเหตุการณ์
ต้นทุนและความสามารถในการขยายขนาด
แม้ว่าการทำงานอัตโนมัติจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานโดยลดขั้นตอนการทำงานซ้ำซาก แต่ก็ต้องสังเกตว่าค่าใช้จ่ายจำนวนมากที่อาจเกิดขึ้นได้นั้นก็เป็นเรื่องสำคัญเช่นกัน เนื่องจากเครื่องมือรักษาความปลอดภัยจำนวนมากในตลาดมีการทำงานเฉพาะด้าน ทำให้เครื่องมือที่รวบรวมข้อมูลจากแต่ละส่วน รวมถึงเครือข่ายและจุดสิ้นสุดโดยรอบกลายเป็นเรื่องปวดหัว และเมื่อแอป ผู้ใช้ และเครือข่ายเปลี่ยนแปลง ก็ต้องใช้เวลาและทรัพยากรเพิ่มขึ้นในการบำรุงรักษา
นี่คือสาเหตุที่การพึ่งพาเครื่องมือ SaaS อาจมีประสิทธิภาพด้านต้นทุนมากกว่าการสร้างสิ่งต่างๆ ขึ้นมาใหม่ตั้งแต่ต้น อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องง่ายเลย เนื่องจากระบบอัตโนมัติต้องอาศัยการใช้ข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นการกำหนดราคาที่ปรับขนาดตามปริมาณข้อมูลจึงอาจมีความผันผวนอย่างมาก ซึ่งจะเพิ่มความเสี่ยงที่โครงการระบบอัตโนมัติที่กำลังเติบโตต้องเผชิญ นั่นคือเหตุผลที่ Stellar Cyber จึงจัดทำแพ็กเกจเครื่องมือระบบอัตโนมัติ SecOps ภายใต้ใบอนุญาตแบบคาดเดาได้เพียงใบเดียว
บรรลุ SecOps ที่ขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติด้วย Stellar Cyber
Stellar Cyber กำหนดนิยามใหม่ให้กับแนวทางที่องค์กรต่างๆ ดำเนินการ SecOps ที่ขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติ โดยผสานรวมความสามารถของ SIEM รุ่นถัดไป NDR และ Open XDR เข้าไว้เป็นโซลูชันเดียวที่มีประสิทธิภาพและราบรื่น ซึ่งจะทำการเชื่อมโยงข้อมูลโดยอัตโนมัติ ปรับมาตรฐานและวิเคราะห์ข้อมูลจากทุกแหล่ง และตัดส่วนที่ไม่จำเป็นออกเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ด้วยคู่มือการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า ทีมงานสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อย่างรวดเร็วและสม่ำเสมอ ในขณะที่ AI หลายชั้นให้การมองเห็นที่ไม่มีใครเทียบได้ในทุกจุดสิ้นสุด เครือข่าย และคลาวด์ โดยไม่ทิ้งจุดบอด
ด้วยการลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองและปรับกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพ Stellar Cyber ช่วยให้ทีมงานด้านความปลอดภัยแบบลีนสามารถปกป้องสภาพแวดล้อมที่กว้างขวางได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มต้นทุน องค์กรที่ต้องการการดำเนินการด้านความปลอดภัยที่รวดเร็วและชาญฉลาดยิ่งขึ้นสามารถสำรวจ แพลตฟอร์ม Stellar Cyber SecOps พร้อมการสาธิต
