SecOps Automation: Use Cases, at Paano Malalampasan ang Mga Pangunahing Hamon
Alamin kung ano ang SecOps automation, ang iba't ibang kaso ng paggamit para sa SecOps automation, at kung paano makakatulong ang Stellar Cyber sa mga organisasyon na malampasan ang mga pangunahing hamon ng SecOps automation.
Ang Security Operations (SecOps) ay umabot sa isang tipping point: ang mga tool na ginagamit upang mapanatiling ligtas ang mga organisasyon ay marami, magkakapatong, at napaka-granular - ang mga analyst ay itinutulak sa buong throttle sa pagtukoy at pag-cross-reference sa mga isyung natuklasan ng bawat isa. Gayunpaman, ang mga umaatake ay patuloy na nakakalusot sa mga puwang.
Nangangako ang automation ng Security Operations na repormahin ang paraan kung saan nakikipag-ugnayan ang SecOps sa walang katapusang data ng seguridad ngayon – nag-aalok ng pinahusay na pagtuklas ng pagbabanta at pagsunod. Ie-explore ng gabay na ito ang maraming paraan ng automation na inaalok – mula sa Next-Gen SIEM automation, hanggang sa ganap na automated response playbook. Kasabay nito, sasakupin namin ang mga pangunahing hamon na kinakaharap ng mga bagong proyekto sa automation.
Susunod na Henerasyon ng SIEM
Stellar Cyber Next-Generation SIEM, bilang isang kritikal na bahagi sa loob ng Stellar Cyber Open XDR Platform...
Damhin ang AI-Powered Security in Action!
Tuklasin ang cutting-edge AI ng Stellar Cyber para sa instant na pagtuklas at pagtugon sa pagbabanta. Iskedyul ang iyong demo ngayon!
Ano ang SecOps Automation?
Ang cybersecurity ay isang field na patuloy na nagbabago: kahit na ang pagkakaroon ng SecOps ay resulta ng field na umuusbong palayo sa mabibigat na siled team. Dahil pinagsama ng SecOps ang IT at cybersecurity sa isang mas magkakaugnay na team, nakinabang ang mga negosyo mula sa mas mabilis at mas mahusay na mga proseso. Binubuo ang automation ng SecOps sa pag-unlad na ito, sa pamamagitan ng pag-streamline ng mga daloy ng trabaho ng mga empleyado sa buong spectrum ng SecOps.
Upang ipaliwanag kung paano makakagawa ng isang makabuluhang pagkakaiba ang automation, tingnan natin ang limang pangunahing tungkulin na binubuo ng mga koponan ng SecOps. Ito ay:
- Tumugon sa insidente: Ang tungkuling ito ay responsable para sa pagsubaybay sa mga tool sa seguridad, pag-configure ng mga ito, at pagsubok sa mga insidente na tinutukoy ng mga tool.
- Security investigator: Sa loob ng isang insidente, tinutukoy ng tungkuling ito ang mga apektadong device at system, nagsasagawa ng pagsusuri sa pagbabanta, at nag-deploy ng mga diskarte sa pagpapagaan.
- Advanced na security analyst: Tulad ng isang security investigator para sa mga hindi kilalang pagbabanta, ang tungkuling ito ay maaaring tumuon minsan sa pagtuklas ng nobela na pagbabanta. Mula sa pananaw ng managerial, mayroon silang makabuluhang input sa kalusugan ng vendor at third-party na programa at makakatulong na matukoy ang anumang mga kakulangan sa loob ng mga tool at pamamaraan ng SOC.
- Tagapamahala ng SOC: Direktang nangangasiwa sa SOC ang tagapamahala: sila ang interface sa pagitan ng security team at ng mas malawak na mga pinuno ng negosyo. Pamilyar sila sa bawat indibidwal na tungkulin, at nagagawa nilang pangunahan ang koponan patungo sa higit na kahusayan at pakikipagtulungan.
- Security engineer/architect: Nakatuon ang tungkuling ito sa pagpapatupad, pag-deploy, at pagpapanatili ng mga tool sa seguridad ng isang organisasyon. Dahil pinamamahalaan nila ang pangkalahatang arkitektura ng seguridad, tinutukoy nila kung anong mga kakayahan at visibility ang kayang hawakan ng team.
Sa pagtukoy sa mga tungkulin, mas madaling makita kung paano nangangako ang automation ng napakalaking pakinabang para sa espasyo ng SecOps. Ang mga mas nakatutok na tungkulin – tulad ng incident responder – ay nakinabang nang malaki sa pamamagitan ng mga tool gaya ng Security Information and Event Management (SIEM). Awtomatikong kinokolekta at ginagawang normal ng mga tool ng SIEM ang mga log file na nabuo ng bawat device na nakakonekta sa network.
Ang Kahalagahan ng Automated Analysis
Ang mga engine ng pagsusuri ay natatangi sa mahusay na posisyon upang mahawakan ang data na iyon - at higit pa. Isaalang-alang kung paano nakatuon ang malaking bahagi ng mga tungkulin ng mga tumutugon sa insidente sa mga alerto sa cross-referencing at data na nabuo mula sa iba't ibang tool. Ang mga tool sa pag-automate tulad ng Security Orchestration Analysis and Response (SOAR) ay kumakatawan sa isang paraan upang paghambingin ang data mula sa maraming pinagmumulan gaya ng SIEM, mga firewall, at mga solusyon sa proteksyon ng endpoint, at pagsama-samahin ang lahat ng data na ito sa isang sentral na platform. Nag-aalok ito ng pinag-isang pagtingin sa mga banta, na bahagyang mas mabilis para sa mga tumutugon sa insidente na tingnan - at mas mabilis para sa mga makina ng pagsusuri ng AI na ma-ingest. Sa ganitong paraan, ang automation ng Security Operations ay mahalagang stackable – mula sa pagkolekta at pag-normalize ng data, hanggang sa pagsusuri at pagtugon ng alerto – Ang Mean Time to Respond ay umuusad sa dulo ng minuto, sa halip na mga buwan.
Halimbawa, kapag napansin ng isang tool na SIEM na may kakayahang automation ang isang paglihis sa kung paano nakikipag-ugnayan ang isang user sa mga mapagkukunang may mataas na sensitivity, maaaring sabihin ng isang playbook sa AI na i-assess ang iba pang mga stream ng impormasyon, tulad ng kamakailang data sa pag-log in at kung anong mga webpage ang nakipag-ugnayan sa device. kamakailan lang. Magagamit ang lahat ng ito para i-verify ang isang banta at – kapag dumating ang mga nakolektang detalye sa inbox ng isang incident responder – ang manu-manong tugon ng security investigator ay pinabilis.
Ang cutting-edge na automation ng SecOps ngayon ay nangangailangan pa rin ng mga incident responder na piliin kung aling aksyon ang kanilang gagawin bilang tugon sa ilang partikular na banta: ito ay nakakamit sa pamamagitan ng mga playbook. Gamit ang tamang playbook sa lugar, ang isang pinaghihinalaang gumagamit ay mapipigilan sa pag-download ng materyal na may mataas na peligro, o pag-access sa mga sensitibong network. Sa pamamagitan ng pagbabawas ng pag-asa sa manu-manong interbensyon, ang mga tool sa pag-automate tulad ng SOAR ay hindi lamang nagpapabilis sa kahusayan at mga oras ng pagtugon ng SecOps kundi pati na rin ang pagpapalaya sa mga koponan na tumuon sa mga strategic na hakbangin at kumplikadong pagbabanta.
Use Cases para sa SecOps Automation
Pagtukoy at Pagtugon sa Banta
Ang pagtuklas ng banta ay palaging isa sa mga pinaka-nakakaubos ng oras na bahagi sa mga SOC team: dahil sa pangangailangan para sa full-stack na visibility, isang buong dekada na halaga ng pag-unlad ng cybersecurity ay nakakita ng pagtaas ng mga hyper-granular monitoring platform, tulad ng mga tool ng SIEM. Gayunpaman, ang patuloy na tumataas na dami at pagiging kumplikado ng data ng seguridad ay nagdulot ng higit na stress sa mga upstream system - tulad ng mga tumutugon sa insidente.
Dahil ang mga tradisyunal, manu-manong pamamaraan ng pagsubaybay at pagsusuri ng mga kaganapan sa seguridad ay nagpupumilit na makasabay sa bilis at sukat na kinakailangan para sa mga modernong negosyo, isa ito sa pinakamataas na ROI na mga kaso ng paggamit upang ilapat ang automation. Sa pamamagitan ng pagsasama sa tabi ng tool na SIEM na mayroon ka, nakakakuha ito ng mas maraming data nang mas mabilis kaysa sa magagawa ng mga tao.
Ang pangunahin sa tagumpay ng automation ng pagtukoy ng pagbabanta ay ang analytical engine kung saan ito nakabatay. Karamihan sa mga provider ng SOAR ay gagamit ng pinaghalong pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaang pag-aaral: ang una ay gumagana sa pamamagitan ng tahasang pagsasanay sa modelo sa mga naka-label na dataset ng mga kilalang banta. Nagbibigay-daan ito sa kanila na bumuo ng isang database ng mga pattern ng pagbabanta na maaaring mailapat sa totoong mundo na data na nanggagaling sa isang enterprise. Ang hindi pinangangasiwaang pag-aaral, sa kabilang banda, ay nakakakita ng mga modelo na mahalagang sinanay upang maunawaan ang 'normal' na network at aktibidad ng endpoint. Sa tuwing may nakitang paglihis dito, maaari itong uriin – ang mga hindi pinangangasiwaang modelo ay patuloy na makakapagpabuti sa paglipas ng panahon, dahil ang kanilang mga 'pagbabanta' sa output ay hinuhusgahan bilang tama o hindi.
Ang multi-level AI ng Stellar Cyber pinagsasama ang isang hybrid na modelo ng pag-aaral sa GraphML – na nag-uugnay sa lahat ng kaganapang nagaganap sa mga network ng iyong enterprise. Ito ay nagbibigay-daan para sa lahat ng mga pag-atake na matuklasan, kahit na ang mga kumplikadong na kumalat sa isang bilang ng mga magkakaibang sistema. Sa pamamagitan ng paggamit ng isang hybrid na modelo, ang mga negosyo ay maaaring bumangon at tumakbo kasama ang nauna, habang ang huli ay umaangkop sa sariling mga contour ng network ng enterprise sa paglipas ng panahon.
Mga Insidente na Tugon
Sa mga tradisyunal na manual na daloy ng trabaho, ang mga gawain tulad ng alertong pagsubok, pangongolekta ng data, at pagsasagawa ng tugon ay kadalasang nangangailangan ng malaking oras at pagsisikap ng tao. Dahil ang mga tool ng SOAR ay sumasaklaw sa lapad ng mga tool sa seguridad ng isang organisasyon, nagagawa nitong ipatupad ang automation ng pagtugon sa insidente – ibig sabihin, ang pagtugon sa isang banta ay maaaring mangyari sa pinakadulo kung saan ito pinanggalingan.
Halimbawa, ang mga email ay tradisyonal na naging isang mahalagang pinagmumulan ng mga banta. Kadalasan, kapag nahaharap sa isang phishing na email, ang SecOps team ay hindi malalaman ang anumang maling gawain hanggang sa ang user ay nahulog para dito at ang device ay sinubukang i-load ang pinaghihinalaang URL. Mas masahol pa, ang isang sentral na tool ng SIEM ay maaaring hindi magrehistro ng isang phishing site - lalo na kung ito ay palihim na nagnanakaw ng mga nai-input na kredensyal. Ang mga tool ng SOAR ay makakatugon kaagad sa maraming larangan: sa antas ng network, matutukoy nito na pinaghihinalaan ang website ng phishing sa pamamagitan ng reputasyon ng IP ng firewall; at sa antas ng endpoint, maaari itong gumamit ng Natural Language Processing upang i-flag ang mga palatandaan ng babala sa gramatika ng isang mensahe ng phishing. Pareho sa mga ito ay nagbibigay-daan para sa pagkilos: unang pagharang sa user mula sa pag-access sa pekeng site sa pag-log in, at pagkatapos ay i-flag ang email at ipadala ito sa SecOps team para sa pagsusuri.
Hindi lang ino-automate ng SOAR automation ang mga kakayahan sa pagtugon sa insidente ng SecOps, ngunit desentralisado ang mga kakayahan nitong just-in-time, na nagpapahintulot sa SecOps na ma-secure kahit na ang mga malalayong endpoint.
Pamamahala ng Pagsunod
Maaaring i-automate ng SecOps ang pamamahala sa pagsunod sa maraming iba't ibang paraan: mula sa mga pangunahing tungkulin ng admin ng log, hanggang sa mas mataas na antas ng mga aspeto ng pamamahala sa pagbabanta.
Sa pamamagitan ng pagsentro at pagsasama-sama ng mga log, pagsasaayos ng system, at mga detalye ng insidente, pinapagana ng mga SOAR platform ang komprehensibong recordkeeping. Ito ay basic, ngunit kritikal pa rin: ang artikulo 30 ng GDPR at ISO 27001 ay parehong tahasang nangangailangan ng mga talaan ng log, mga ulat, at dokumentasyon upang maging napapanahon. Sa pamamagitan ng awtomatikong pagsentralisa at pag-iimbak ng data na ito, ang SOAR ay maaaring makabuluhang bawasan ang administratibong workload sa mga SecOps team.
Ang pagtulak para sa pananagutan sa loob ng mga makabagong balangkas ng pagsunod ay hindi tumitigil sa malinaw at sentral na pag-iingat ng rekord: kailangan din nilang ipakita na ang mga kontrol sa pag-access na nakabatay sa tungkulin ay sinusunod. Tinitiyak ng SOAR na ang mga awtorisadong tauhan lamang ang makakapagsagawa ng mga partikular na gawain, dahil sa kanilang pagpapatupad sa mga kontrol ng identity at access management (IAM). Ang SOAR ay higit pa kaysa sa simpleng pagsuri ng kredensyal, gayunpaman, at isinasaalang-alang ang lahat ng stream ng data bago ibigay ang access sa isang user o device. Lokasyon, yugto ng panahon, tagumpay ng OTP, hinihiling na mga mapagkukunan; lahat sila ay may kakayahang gumanap ng papel sa awtorisasyon, nang hindi naaapektuhan ang lehitimong end-user.
Pamamahala sa Kahinaan
Pina-streamline ng awtomatikong pamamahala ng patch ang nakakapagod na proseso ng pagsubaybay at manu-manong paglalapat ng mga patch. Sa pamamagitan ng pag-automate ng mga gawaing ito, mas mabilis at mahusay na matutugunan ng mga organisasyon ang mga kahinaan, tinitiyak na mananatiling secure ang mga kritikal na sistema.
Ang pagsasama ng SOAR platform sa configuration management system ng iyong organisasyon ay pinapasimple ang patuloy na pangangailangan ng pamamahala ng patch. Maaaring patuloy na subaybayan ng automation ng pamamahala ng kahinaan ang estado ng iba't ibang bersyon ng system, na tinutukoy ang anumang mga paglihis mula sa naaprubahang baseline ng seguridad. Kapag may nakitang nawawalang patch, ang SOAR platform ay maaaring magpasimula ng isang awtomatikong proseso ng remediation para ilapat ang patch. Pagkatapos ay nagsasagawa ito ng independiyenteng pag-verify upang kumpirmahin na matagumpay na naipatupad ang patch. Kung hindi matagumpay ang proseso ng pag-patch, o kung hindi kasama ang ilang partikular na system mula sa automated na pamamahala ng patch para sa mga dahilan ng pagpapatakbo, i-flag ng SOAR platform ang mga isyung ito para sa manu-manong pagsusuri. Nangangahulugan ito na walang mga kahinaan ang nananatiling nakaligtaan.
User Behavior Analytics (UBA)
Ang UBA ay ang tumitibok na puso ng SOAR functionality. Nagiging posible ito sa katotohanan na ang mga SOAR platform ay pinagsama-sama ang data mula sa napakaraming mga pinagmumulan ng data, kabilang ang mga endpoint detection system, access log, at network traffic monitor. Sama-sama, ang bawat punto ng data ay kumakatawan sa isang aksyon o desisyon na ginagawa ng isang end-user. Ang mga tool ng UBA ay nagbibigay-daan sa SOAR na suriin ang data na ito at magtatag ng mga baseline ng pag-uugali para sa bawat user o entity. Halimbawa, ang mga karaniwang oras ng pagtatrabaho, paggamit ng device, o mga pattern ng pag-access ng data ng isang user ay naitala sa paglipas ng panahon. Kapag naganap ang mga paglihis—gaya ng pag-access sa mga sensitibong file sa mga hindi pangkaraniwang oras o isang device na nagpapasimula ng mga abnormal na koneksyon sa network—ipina-flag ito ng SOAR platform bilang mga potensyal na banta.
Kapag may nakitang maanomalyang pag-uugali, ang SOAR platform ay nag-automate sa proseso ng pagtugon. Halimbawa, kung matukoy ng UEBA ang kahina-hinalang aktibidad, maaaring magsimula ang platform ng mga paunang natukoy na daloy ng trabaho, gaya ng pansamantalang paghihigpit sa pag-access, pag-abiso sa mga security team, o paglulunsad ng pagsisiyasat sa mga kamakailang aktibidad ng entity. Tinitiyak ng mga workflow na ito ang mabilis na pagkilos habang pinapaliit ang pagkagambala sa mga lehitimong operasyon.
Paano Napagtagumpayan ng Stellar Cyber ang Mga Pangunahing Hamon sa Automation ng SecOps
Bagama't nangangako ang automation ng SecOps ng malaking halaga ng paglago, sulit na itatag ang pinakamalalaking hadlang na kinakaharap ng mga koponan ngayon – at tuklasin kung paano malalampasan ang mga hamon sa automation ng SecOps.
Overload ng Data
Ang unang tanong na kinakaharap ng bawat bagong proyekto ng automation ay kung saan magsisimula. Ito ay isang lugar kung saan ang dami ng data na kasangkot sa SIEM data overload ay maaaring maputik ang tubig, at gawin itong mas mahirap hatulan
anong proyekto ng automation ang magbubunga ng pinakamataas na kita.
Upang labanan ito, AI engine ng Stellar Cyber kinukuha ang lahat ng walang katapusang data ng seguridad na ito at ginagawa ito sa dalawang pangunahing uri ng data: Mga Alerto at Mga Kaso ng Insidente. Ang mga alerto ay kumakatawan sa mga partikular na pagkakataon ng kahina-hinala o mataas na panganib na pag-uugali, at nagsisilbing mga pangunahing elemento ng Mga Kaso ng Insidente. Upang matiyak na ang lahat ng pangunahing data na ito ay tama na nasuri, ang Stellar Cyber ay nagmamapa sa kanila sa XDR Kill Chain. Ang bawat alerto ay may kasamang malinaw, nababasa ng tao na paglalarawan ng aktibidad at mga inirerekomendang hakbang sa remediation.
Kung ito ay tumigil dito, ang mga analyst ay mananatili pa ring nababagabag sa napakaraming data na pagkatapos ay nangangailangan ng pagsubok. Ang makina ni Stellar ay nakikipaglaban dito sa pamamagitan din ng mga alerto sa cross-referencing. Binibigyang-daan sila ng GraphML na ikategorya sa Mga Insidente sa pamamagitan ng awtomatikong paghahambing at pagpapangkat ng mga alerto at kaganapan sa isang mas maliit na hanay ng mga tumpak at naaaksyunan na mga insidente. Ang kakayahang ito ay nagbibigay sa mga analyst ng seguridad ng pinahusay na kakayahang makita sa mga landas ng pag-atake, ang kanilang kalubhaan, at ang mga lugar na may pinakamataas na pag-aalala. Ito ay isa pang halimbawa kung paano maaaring humantong ang small-scale automation – pagsusuri at pagmamapa ng mga alerto sa karagdagang kahusayan, gaya ng deduplication.
Kapag ang lahat ng alerto ay nakuha sa isang central analysis engine, ang SecOps ay maaaring makinabang mula sa isang host ng administrative automations: deduplication, halimbawa, ay nagbibigay-daan para sa pagkilala at pag-aalis ng mga kalabisan na alerto at mga kaganapan - ang sistematikong proseso ng pag-filter na ito ay makabuluhang binabawasan ang ingay.
Kaya, upang labanan ang hamon ng labis na karga ng data, pinakamahusay na magsimula sa ibaba ng chain ng SecOps: tingnan kung anong mga seksyon ng mga daloy ng trabaho ng mga analyst ang tumatagal, at kumilos nang naaayon. Para sa karamihan ng mga organisasyong bago sa SecOps automation, ito ang alertong triage at mga proseso ng pagsusuri – kaya ang focus sa pag-automate ng sentralisadong pagsusuri ng data.
Pagsasama-sama ng pagiging kumplikado
Ang pagsasama-sama ng magkakaibang mga tool sa seguridad ay maaaring maging kumplikado, ngunit ang mga bukas na API at ang kakayahan ng SIEM na kumuha ng maraming log source ay nag-aalok ng solusyon.
Dahil sa pag-asa ng SecOps automation sa interconnectivity, ang hamon ng pagsasama nito sa bawat isa pang tool sa seguridad sa iyong stack ay maaaring maging isang malaking hadlang sa pagpasok. Ang paglutas nito ay nangangailangan ng dalawang hakbang: pagtuklas ng asset at automated na pagsasama.
- Pagtuklas ng Asset: Ino-automate ng Stellar Cyber ang pagtuklas ng asset sa pamamagitan ng pasibong pagkolekta ng data mula sa iba't ibang source, kabilang ang mga endpoint detection at response tool, mga serbisyo sa direktoryo, mga cloud audit log, firewall, at mga sensor ng server. Tinutukoy ng real-time na pagsasama-samang ito ang mga asset gaya ng mga IP at MAC address para iugnay ang mga ito sa kani-kanilang mga host. Patuloy na ina-update ng system ang impormasyong ito habang pumapasok ang bagong data sa network; sa pamamagitan ng pag-automate ng prosesong ito, tinitiyak ng Stellar Cyber ang komprehensibong visibility sa buong network nang walang manu-manong interbensyon.
- Awtomatikong Pagsasama: Niresolba ng Stellar Cyber ang isyu ng pagsasama sa pamamagitan ng mga paunang na-configure na API: ang mga konektor na ito ay binuo batay sa sariling paraan ng pag-access ng bawat application; kapag nasa lugar na, aktibong kumukuha sila ng data ayon sa paunang itinakda na iskedyul. Bilang karagdagan sa pagkolekta ng data mula sa mga panlabas na system, ang mga connector ay maaaring magsagawa ng mga tumutugon na pagkilos, tulad ng pagharang sa trapiko sa isang firewall o pag-disable ng mga user account. Ang mga connector na ito ay maaaring pangasiwaan ang anumang anyo ng data - maging raw log data, tulad ng isang SIEM, o tahasang mga alerto sa seguridad mula sa iba pang mga tool sa seguridad. Lahat ng ito ay dinadala sa secure na Data Lake para sa karagdagang awtomatikong pagsusuri.
Sama-sama, makabuluhang binabawasan ng dalawang hakbang na ito ang mga hinihingi na maaaring gawin ng isang bagong tool sa SecOps team.
Maling positibo
Ang hindi sinusubaybayang pag-aaral ay maaaring magbigay-daan sa isang algorithm na tumukoy ng mga bagong pag-atake - ngunit nag-flag din sila ng anumang dati nang hindi kilalang pattern sa isang dataset. Ito ay isang perpektong recipe para sa mga maling positibo, at sa huli ay alerto sa pagkapagod. Ito ay dahil ang isang hindi pinangangasiwaang sistema ng pag-aaral ay natututo kung ano ang bumubuo sa "normal" na pag-uugali at nagba-flag ng anumang paglihis mula sa baseline na ito bilang isang potensyal na anomalya. Maaaring makilala ng isang Intrusion Detection System (IDS) ang mga normal na pattern ng trapiko sa network at alerto kapag sinubukan ng isang device na mag-access ng ibang port mula sa normal – ngunit maaaring isa rin itong miyembro ng IT team na nagse-set up ng bagong app.
Dahil dito, ang mga system na nakabatay sa hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay kadalasang gumagawa ng mataas na bilang ng mga maling positibo – at pagkatapos mabuo ang isang alerto, maaari itong kulang sa kontekstong kinakailangan para sa mga analyst ng seguridad upang masuri kung ano talaga ang nangyayari. Sa Stellar, ang hamon na ito ay tinutugunan sa pamamagitan ng paggamit ng hindi pinangangasiwaang ML bilang simpleng hakbang: bukod pa sa anumang hindi pangkaraniwang pag-uugali, sinusubaybayan nito ang buong lawak ng data lake ng isang organisasyon upang maiugnay ito sa anumang iba pang mga punto ng data. Nagbibigay ito sa bawat insidente ng risk factor, na nagpapaalam kung paano tumugon ang tool.
Halimbawa, isaalang-alang ang isang executive na nagla-log in sa network sa 2 AM. Sa paghihiwalay, ito ay maaaring lumitaw bilang isang maling positibo at hindi ginagarantiyahan ang isang alerto. Gayunpaman, kung ang pag-log in ay nagmula sa isang IP address sa Russia o China at kasama ang pagpapatupad ng mga hindi awtorisadong PowerShell command, ang mga karagdagang data point na ito ay gagawa ng pattern na nagpapahiwatig ng pagkuha ng account. Sa pamamagitan ng pagkonekta sa mga tuldok na ito, ang system ay nagbibigay ng kinakailangang konteksto upang makabuo ng isang makabuluhang alerto. At salamat sa mga flexible connector na nabanggit namin, ang account na ito ay maaaring awtomatikong ma-quarantine bilang tugon.
Skill Gaps
Ang pagpapatupad ng SecOps automation ay nangangailangan ng iniangkop na diskarte na malapit na umaayon sa mga layunin sa seguridad at antas ng maturity ng organisasyon upang matiyak ang tuluy-tuloy na paglulunsad. Kung wala ang mga kakayahan na ito, maaaring maantala ang proseso o mabigo pa nga.
Halimbawa, ang pagsasama ng mga tool sa seguridad o pagbuo ng mga playbook ay kadalasang nangangailangan ng hands-on na kadalubhasaan sa mga wika ng scripting gaya ng Python, Ruby, o Perl, depende sa SOAR solution. Kung ang koponan ng SOC ay kulang sa kasanayan sa mga kasanayang ito sa pag-coding, maaari nitong hadlangan ang kanilang kakayahang gawin ang mga kinakailangang pagsasama at lumikha ng mga epektibong daloy ng trabaho sa automation, na sa huli ay makakaapekto sa pangkalahatang pagiging epektibo ng platform.
Ang mga tool sa automation ng Next-Gen SecOps ay nakakatulong na bawasan ang gap na ito gamit ang mga NLP prompt, ngunit ang ilan sa mga pinakamahusay na pagpapabuti sa pagbawas ng gap ng kasanayan ay nasa mga naa-access na interface. Sa halip na isang kumplikadong mish-mash ng iba't ibang tool, ang SOAR at SIEM integrations tulad ng Stellar Cyber ay nagbigay-daan sa SecOps na makita ang lahat ng kritikal na impormasyon sa isang naa-access at naaaksyunan na format. Kabilang dito ang mga inirerekomendang opsyon sa remediation, at mga visualization ng mga punto ng data na bumubuo sa bawat Insidente.
Gastos at Scalability
Bagama't binabawasan ng automation ang mga gastos sa pagpapatakbo sa pamamagitan ng pag-streamline ng mga paulit-ulit na gawain, ito ay nagkakahalaga ng pagpuna sa malaking gastos na maaari nitong matanggap: maraming mga tool sa seguridad sa merkado ay may mga indibidwal na espesyalisasyon, na gumagawa ng isang tool na kumukuha ng data mula sa bawat isa, pati na rin ang mga nakapaligid na network at mga endpoint, isang sakit ng ulo talaga. At pagkatapos ay kapag nagbago ang mga app, user, at network, humihingi lamang ito ng karagdagang oras at mapagkukunan upang mapanatili.
Ito ang dahilan kung bakit ang pag-asa sa isang tool ng SaaS ay maaaring maging mas epektibo sa gastos kaysa sa pagbuo ng isang bagay mula sa simula. Kahit na ito ay hindi direkta, gayunpaman: dahil ang automation ay umaasa sa ganoong kabigat na pagkonsumo ng data, ang mga modelo ng pagpepresyo na nagsusukat depende sa mga volume ng data ay maaaring maging napakalaking pabagu-bago. Pinapataas nito ang panganib na kinakaharap ng isang umuusbong na proyekto ng automation. Ito ang dahilan kung bakit isinasama ng Stellar Cyber ang tool sa automation ng SecOps nito sa ilalim ng isang solong, predictable na lisensya.
Makamit ang Automation-Driven SecOps sa Stellar Cyber
Tinutukoy muli ng Stellar Cyber kung paano nilapitan ng mga organisasyon ang SecOps na hinihimok ng automation. Pinagsasama nito ang mga kakayahan ng Next-Gen SIEM, NDR, at Open XDR sa isang solong seamless, makapangyarihang solusyon na nag-o-automate ng ugnayan ng data, nag-o-normalize at nagsusuri ng impormasyon mula sa lahat ng mga pinagmumulan, at nagbabawas ng ingay upang makapaghatid ng naaaksyong pananaw. Gamit ang mga pre-built na playbook para sa pagtugon sa insidente, ang mga team ay maaaring tumugon nang mabilis at tuluy-tuloy sa mga banta, habang ang Multi-Layer AI ay nagbibigay ng walang kapantay na visibility sa mga endpoint, network, at cloud, na walang mga blind spot.
Sa pamamagitan ng pagbabawas ng mga oras ng pagtuklas at pagtugon at pag-streamline ng mga daloy ng trabaho, binibigyang kapangyarihan ng Stellar Cyber ang mga lean security team na protektahan ang malalawak na kapaligiran nang mahusay at epektibo sa gastos. Maaaring tuklasin ng mga negosyong naghahanap ng mas mabilis, mas matalinong mga operasyon sa seguridad ang Stellar Cyber SecOps platform na may demo.
