Як гіперавтоматизація на основі штучного інтелекту трансформує кібербезпеку
Як штучний інтелект та машинне навчання покращують кібербезпеку підприємств
З'єднання всіх точок у складному ландшафті загроз
Відчуйте безпеку на базі штучного інтелекту в дії!
Відкрийте для себе передовий штучний інтелект Stellar Cyber для миттєвого виявлення загроз та реагування на них. Заплануйте свою демонстрацію вже сьогодні!
Автоматизація трьох стовпів кібербезпеки
Величезні обсяги даних, що генеруються в мережі підприємства, є занадто великими для простого ручного відстеження. Давайте визначимо рівні зрілості автоматизації кожної галузі, що стосуються збору даних, аналізу та усунення загроз, а також те, як Stellar Cyber прагне досягти пікової зрілості в рамках гіперавтоматизації на основі штучного інтелекту.
Автоматизація збору даних
Збір колод
Журнали, головна основа моніторингу кібербезпеки, – це записи подій, створені програмами, мережевими пристроями та серверами.
На найбазовішому рівні зрілості журнали включаються до процесу аналітика кібербезпеки шляхом реплікації журналів – де аналітик вручну налаштовує локальний скрипт на сервері або пристрої, який періодично реплікує всі журнали та зберігає їх у центральному сховищі. Використовуваний переважно для пакетів журналів, кожен журнал часто форматується для читання людиною – і часто зчитується лише тоді, коли аналітики вручну намагаються вирішити проблему або досліджують, як почався інцидент безпеки.
На середньому рівні зрілості автоматизації цей процес починає включати видимість у режимі реального часу шляхом автоматичного перенесення журналів до централізованої системи управління, зазвичай через API або глибшу конфігурацію програми. Індивідуальне форматування журналів також стає більш машиноорієнтованим, з більшим акцентом на структуровані макети, які можуть бути легко використані інструментами управління журналами. Аналітикам все ще потрібно вручну допомагати цим інструментам вибирати, які пристрої включати, і часто потрібно повертатися до зразків та коригувати свої методи управління журналами з часом.
Зрештою, максимально автоматизований збір журналів виходить за рамки простої системи збору даних і включає автоматичне виявлення пристроїв. Чи то через API, джерела журналів, чи вбудовані датчики, кожен корпоративний пристрій можна виявити та відстежити, незалежно від його активності в мережі.
Моніторинг безпеки мережі
Моніторинг мережевої безпеки відходить від окремих дій у програмі та натомість розглядає трафік, що проходить через корпоративну мережу, для оцінки шкідливих дій.
Нештучні підходи до моніторингу мережевої безпеки добре працювали в минулому, але кіберзлочинці швидко адаптували свої підходи навколо них. Старі інструменти безпеки просто порівнюють інформацію про мережеві пакети з попередньо складеним списком відомих стратегій, а старі брандмауери ледве справляються із сучасним наскрізним шифруванням трафіку.
Автоматизовані інструменти мережевої безпеки можуть збирати інформацію з набагато ширших мереж, як у публічній, так і в приватній хмарі, а також на локальному обладнанні. Мережеві датчики Stellar Cyber глибоко копати, збираючи метадані з усіх фізичних та віртуальних комутаторів. Його сенсори декодують корисні навантаження за допомогою глибокої перевірки пакетів (Deep Packet Inspection) та можуть працювати на серверах Windows 98 та новіших версій, а також на Ubuntu, Debian та Red Hat.
Збір усіх цих даних може бути основою для надійної кібербезпеки, але його все одно потрібно перетворити на розуміння та, що критично важливо, на дії.
Автоматизація аналізу даних
Існує певний рівень аналізу даних, який завжди вимагатиме досвіду та знань справжньої людини. Однак досягнення в автоматизованій аналітиці тепер дозволяють аналітикам приймати термінові рішення з більшою ясністю, ніж будь-коли раніше.
Аналіз подій на ранній стадії автоматизації часто залежить від того, що аналітик повинен самостійно з’єднати всі точки – чи то версія програмного забезпечення, яку потрібно виправити, чи непомічений недолік. У найгіршому випадку зловмисник знає про недолік – і активно використовує його – ще до того, як про нього дізнається аналітик. Хоча це все ще ручний процес, зібрання всіх різних форматів даних на централізованій панелі інструментів є основою нині повсюдного інструменту управління інформацією про безпеку та подіями (SIEM).
Близько десяти років тому одна з можливостей, якою хвалилися досвідчені фахівці з безпеки – здатність розпізнавати атаку, свідками якої вони вже були, – раптово стала доступною для нових команд завдяки виявленню на основі сигнатур. Таким чином, організації почали отримувати вигоду від середнього рівня автоматизованого аналізу. Якщо сигнатура файлу або IP-адреса збігалися з раніше позначеною атакою, аналітик міг негайно отримати сповіщення (зазвичай через свій інструмент SIEM).
Однак, ця базова форма аналізу подій по суті не мала відповіді на атаки нульового дня або нові атаки. Крім того, аналітики зіткнулися з ще більшою проблемою: події безпеки генерувалися набагато швидше, ніж їх можна було обробити.
Ви (ймовірно) вже знайомі з автоматизованим аналізом
Хоча поведінкова аналітика на основі аномалій може передбачати і, отже, запобігати атакам, вона може бути схильною до хибнопозитивних результатів і захаращувати робочі процеси реагування на інциденти – саме тут останній рівень автоматизації безпеки сьогодні зазнає найбільших змін.
Автоматизація реагування на інциденти
Останні два кроки – збір та аналіз даних – призводять до одного: реагування на інциденти.
Реагування на інциденти, яке спирається на базовий рівень автоматизації, вимагає від аналітика ручного відключення доступу до мережі під час карантину пристроїв, заражених шкідливим програмним забезпеченням, віддаленого встановлення нових програмних патчів та скидання паролів та імен користувачів, облікові записи яких могли бути зламані. Ви можете помітити, що ці дії переважно реактивні за своєю природою – це результат того, що ручне втручання відбувається дуже швидко.
Переходячи до середнього рівня автоматизації реагування на інциденти, це базується на поведінковій аналітиці та діє відповідно – часто автоматично забороняючи підозрілим користувачам доступ до критично важливих ресурсів або сповіщаючи відповідного аналітика відповідно до його галузі знань. Плейбуки дозволяють командам безпеки повністю контролювати автоматичні реакції, дозволяючи інструменту на базі штучного інтелекту досягати успіху у виконанні повторюваних рутинних завдань щоденної кібербезпеки.
Однак цей рівень автоматизації інцидентів дуже схильний до однієї проблеми: хибнопозитивних результатів. Вони можуть помилково накладати обмеження на користувача або пристрій, що серйозно впливає на продуктивність. Компанії з розвиненими процесами реагування на інциденти вже впроваджують високоточний процес реагування на інциденти: це відбувається за допомогою гіперавтоматизації.
Як гіперавтоматизація Stellar Cyber трансформує реагування на інциденти
У вступі ми пояснили, як гіперавтоматизація — це процес нарощування рівнів автоматизації для досягнення найкращого можливого бізнес-результату. У зрілих стеках безпеки гіперавтоматизація поєднує поглиблений аналіз алгоритмів машинного навчання на основі шаблонів з процесом контекстуалізації інцидентів.
Graph ML від Stellar Cyber здатний відображати кореляції між окремими сповіщеннями про аномалії та перетворювати їх на випадки: перетворюючи тисячі сповіщень на кілька сотень реальних подій, частиною яких вони можуть бути. Кожен випадок потім автоматично збагачується та отримує пріоритет відповідно до унікальних якостей його окремих сповіщень. Зрештою, аналітики отримують єдину точку відліку – інформаційну панель, яка зіставляє всю поведінку, недоліки та пристрої їхньої організації в спрощені випадки.
Якщо ваша організація ще не досягла піку зрілості автоматизації, не хвилюйтеся – це нормально, що рівень зрілості автоматизації зростає епізодично, оскільки інструменти оновлюються кожні кілька років. Якщо вам цікаво, як Stellar Cyber пропонує найекономічнішу платформу Open XDR на ринку, Зверніться до нас для демонстрації сьогодні.
