Автономний SOCЩо це таке, ключові переваги та основні проблеми
- Ключові виноски:
-
Що таке автономність SOC розв'язання?
Він вирішує критичні проблеми в операціях безпеки, такі як втома від пильності, фрагментована видимість та обмежений кваліфікований персонал. -
Які основні можливості Autonomous SOC?
Він інтегрує автоматизоване виявлення, розслідування та реагування за допомогою штучного інтелекту та поведінкової аналітики. -
Як працює автономне SOC час реакції на удар?
Це значно скорочує середній час виявлення (MTTD) та реагування (MTTR), підвищуючи операційну ефективність. -
Які типи інструментів об'єднані в автономній SOC?
SIEM, СОАР, UEBAСистеми , NDR та розвідки загроз працюють разом в одному інтегрованому рішенні. -
Хто найбільше виграє від Autonomous SOC?
Підприємства з обмеженими ресурсами та постачальники послуг з управління ресурсами (MSSP) потребують високоефективних та безпечних операцій. -
Як Stellar Cyber підтримує Autonomous SOC?
Його Open XDR Платформа об'єднує понад 300 інструментів, централізуючи видимість та автоматизацію в усій інфраструктурі.
Автономний Центр операцій безпеки (SOC) вже тут: оскільки різні організації працюють над підвищенням своєї SOC зрілість та ефективність команди, проте наступний крок до підвищення ефективності ШІ може бути важко визначити та важко довіряти йому.
У цій статті визначено основні етапи SOC зрілість автоматизації, виклики, що виникають на цьому шляху, та спільне партнерство, яке штучний інтелект та SOC аналітики повинні сформуватися, щоб прокласти шлях до справді автономних операцій безпеки.
Наступне покоління SIEM
Зоряний кібернетичний наступного покоління SIEM, як критичний компонент Зоряної Кіберсистеми Open XDR Платформа ...
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!
Що таке автономний SOC?
Автономний SOC являє собою наступний етап в операціях безпеки, де системи на базі штучного інтелекту беруть на себе значну частину життєвого циклу виявлення, розслідування та реагування. Замість того, щоб покладатися виключно на аналітиків-людей та ручні робочі процеси, автономна SOC безперервно аналізує телеметрію, виявляє загрози, визначає пріоритети подій та виконує дії з мінімальним наглядом.
Це зміщує SOC від реактивної, трудомісткої моделі до такої, що функціонує як інтелектуальний, адаптивний та постійно активний механізм безпеки.
Чому організації рухаються до автономії SOC Можливості
Сьогодні команди безпеки стикаються зі складною реальністю: атаки стають все складнішими, поверхні атак розширюються, а обсяги сповіщень продовжують зростати. Традиційні SOC Структури, побудовані на поєднанні кваліфікованого персоналу, усталених процесів та різноманітних інструментів, намагаються встигати за змінами. Цей тиск знижує операційну ефективність, збільшує час реагування та швидко виснажує людський потенціал.
У поєднанні з постійною нестачею фахівців з кібербезпеки, організаціям дедалі важче проводити сортування, розслідування та реагування на загрози з необхідною швидкістю та масштабом. Проактивні ініціативи, такі як управління активністю та пошук загроз, часто відстають, оскільки вимагають глибоких знань, значних часових витрат та дорогих ресурсів. Таке середовище стимулює перехід до автономної роботи. SOC як практичний, необхідний розвиток операцій безпеки.
Як штучний інтелект та автоматизація розвивають автономність SOC подорож
Оскільки організації впроваджують більше автономних можливостей, їхня зрілість у виявленні, кореляції та реагуванні на загрози зростає. Механізми штучного інтелекту можуть інтерпретувати журнали, сигнали та поведінку, пов'язуючи те, що колись здавалося окремими сповіщеннями, у змістовні закономірності. Аналітики отримують чіткіші робочі процеси, пріоритетизовані за контекстною оцінкою, та можуть працювати в масштабі, який значно перевищує процеси, що виконуються виключно людиною.
На піку зрілості автономний SOC забезпечує прозорість, ефективність та реагування, що посилює вплив кожного аналітика. Команди ефективно розширюють свої операційні можливості без збільшення чисельності персоналу, досягаючи швидшого виявлення, більш послідовних розслідувань та значно посилення безпеки.
Ключові переваги на різних етапах SOC Автоматизація
#1. Керівництво SOC
Їх мало SOCякі сьогодні покладаються виключно на ручні процеси: поширення більш просунутих інструментів безпеки призвело до підвищення середнього рівня SOC набагато глибше в конвеєрі автоматизації. Однак ця залежність від ручного втручання може все ще зберігатися в деяких процесах безпеки, таких як керування виправленнями та пошук загроз. Це надзвичайно трудомістко та вимагає великої кількості персоналу для виконання вимогливих робочих процесів.
#2. Заснований на правилах SOC
#3. Уніфікований штучний інтелект SOC
Можливості, об'єднані штучним інтелектом, перетворюють робочі книги (runbooks) на плейбуки або автоматизовані робочі процеси. SOCдодають додатковий рівень аналізу до всієї кореляції логарифмів, що відбувається на етапі 2. Це починає перемикати його з кореляції логарифмів на кореляцію сповіщень – усуваючи частину часу, який зазвичай потребує кластеризації сповіщень.
вимоги, і таким чином дозволяючи команді швидше реагувати на справжні IoC.
SOAR – це поширений інструмент, який можна побачити в AI-Unified. SOCс: це дає SOC консоль, яка включає в себе активність сегментованого програмного забезпечення безпеки організації в режимі реального часу, як-от її SIEM, EDR та брандмауери. Ця співпраця не просто видима: для об'єднання за допомогою штучного інтелекту SOAR автоматично здійснює перехресні посилання на сповіщення та дані, що обмінюються між цими різними інструментами. Вони можуть використовувати інтерфейси прикладного програмування (API) для передачі даних між відповідними джерелами.
З усіх цих даних платформа SOAR може отримати сповіщення від одного інструменту, такого як рішення для виявлення та реагування на кінцеві точки (EDR), та почати пов’язувати результати інших інструментів. Наприклад, EDR міг виявити незвичайну фонову програму, що працює на пристрої. SOAR може порівняти відповідну програму з відповідними журналами в інших інструментах, таких як канали інформації про загрози та брандмауери. Ці додаткові дані потім дозволяють механізму аналізу SOAR оцінити легітимність сповіщення EDR.
Зверніть увагу, що сам SOAR не є повноцінним штучним інтелектом: він все ще спирається на величезну кількість сценаріїв для реагування. Розробка цих сценаріїв SOAR вимагає глибокого розуміння кожної операції безпеки та того, як можуть виглядати потенційні загрози. Кожен сценарій будується шляхом визначення повторюваних завдань, а потім встановлення чітких показників для оцінки ефективності сценарію, таких як час реагування та рівень хибнопозитивних результатів. Це економить багато часу в процесі реагування на інциденти – після того, як все запущено та запрацює.
#4. Людина з доповненим штучним інтелектом SOC
На цьому етапі можливості автоматизації зростають від кореляції сповіщень до частково автоматичного сортування. Сортування – це процес реагування на сповіщення, і до цього етапу всі кроки сортування визначалися вручну. Замість того, щоб бути тригером для встановлених сценаріїв, доповнена штучним інтелектом система… SOC переваги дослідження кожного сповіщення як окремої точки даних; а їхня реакція на інциденти поєднує автоматизовані пропозиції з аналітичними даними.
Конкретні вимоги кожного процесу розслідування визначаються власними проаналізованими даними організації: маючи базові дані про доступ до мережі, обмін даними та поведінку кінцевих точок, штучний інтелект здатний виявляти відхилення від цієї норми, а також відстежувати відомі IoC, які відповідають підключеним базам даних розвідки про загрози. Однак найважливішим для цього етапу є вжиті заходи реагування: як тільки сповіщення пов'язане зі справжнім шляхом атаки, механізм штучного інтелекту здатний реагувати за допомогою інструментів безпеки, щоб відрізати зловмисника. Протягом цього процесу він генерує та пріоритезує сповіщення та потоки на правильний рівень. SOC фахівців. Він пов’язує кожне сповіщення з послідовними, добре задокументованими зведеннями та висновками, що швидко враховує роботу людського компонента.
Інструменти для досягнення цієї мети та завершального етапу автоматизації включають Автоматизована платформа SecOps від Stellar Cyberце надає людині SOC експертам можливість швидко автоматизувати сортування, водночас залишаючи аналітиків-людей як осіб, які приймають остаточні рішення щодо відновлення. Для підтримки цього ці можливості та базова інформація доступні через централізовану платформу.
#5. Штучний інтелект, доповнений людиною SOC
Заключний етап ШІ-SOC інтеграції, на цьому етапі можливості штучного інтелекту поширюються від виявлення та реагування на інциденти до ширших та більш спеціалізованих сфер.
Наприклад, детальні судово-медичні розслідування є однією з галузей, у яких керує штучний інтелект SOCможуть випереджати своїх аналогів, керованих людиною. Починаючи з відомого інциденту безпеки, центральний механізм штучного інтелекту може витягувати відповідні IOC (інтерактивні ланцюжки) та повторно об'єднувати їх у ймовірні ланцюги атак – від початкового вторгнення, через горизонтальне переміщення та, нарешті, до розгортання шкідливого програмного забезпечення чи витоку даних. Ці IoC можуть залишатися внутрішніми або використовуватися для розширення можливостей виявлення центрального центру обміну та аналізу інформації (ISAC). Поряд з виявленням методів та кінцевих цілей зловмисників, ця зосередженість на спільних знаннях також може дозволити керовану штучним інтелектом SOC точно визначити потенційних виконавців нападу, особливо якщо їхня тактика та методи збігаються з тактикою та методами відомих груп.
На цьому етапі також може бути корисним спілкування про інциденти: розвиток нішевих моделей великих мов (LLM) дозволяє SOC лідерам швидко повідомляти про основне питання, оскільки центральний автономний SOC Платформа стискає надзвичайно складну атаку більш доступною мовою. Саме так штучний інтелект Copilot від Stellar надає допомогу під час складних розслідувань. Інтегровані LLM також дозволяють організаціям швидко інформувати постраждалих клієнтів – і дозволяють SOC аналітики зосереджуються на відновленні за допомогою штучного інтелекту.
Криміналістика осторонь, повний SOC автоматизація може проактивно виявляти та автоматично усувати прогалини в поточних засобах контролю безпеки. Це може бути повністю автоматизоване виявлення загроз; встановлення виправлень; виправлення вразливостей брандмауера, виявлених під час файлова пісочниця; або інтеграція з конвеєром CI/CD, щоб запобігти розгортанню вразливого коду всередині компанії.
Автономний SOC Виклики на шляху
Перехід до автономного режиму SOC являє собою справжній переворот у діяльності компанії з безпеки; він має свій власний набір викликів, про які слід знати.
Інтеграція даних
Об'єднання різних інструментів та систем до єдиної платформи може бути одним із перших SOC перешкоди автоматизації. І це навіть не так просто, як обмін даними між різними інструментами; автономний SOC потребує розширюваної архітектури безпеки – такої, яка може безперешкодно інтегруватися з повним стеком безпеки та приймати, консолідувати та перетворювати дані в будь-якому форматі.
Водночас, до центрального механізму штучного інтелекту мають надходити не лише всі дані про безпеку, пристрої та мережу: він також має підтримувати власні спроби аналітиків усунути недоліки та провести розслідування, що робить централізовану платформу та крос-інструментальний інтерфейс необхідними.
Культурний опір
Адаптація до автоматизації може вимагати значних змін у робочих процесах команди. якщо SOC знайомий з ручним обслуговуванням власного брандмауера та SIEM правила, вони можуть чинити опір змінам, що спричиняються автоматизацією. Саме тому поступовий процес часто є найкращим варіантом – перехід від фази 1 до фази 5 протягом року, ймовірно, призведе до занадто великого порушення роботи.
Також є певний страх, з яким потрібно боротися: оскільки автоматизація тепер може відтворювати всі 3 рівні SOC навички аналітиків, існують обґрунтовані побоювання, що людський внесок більше не вважатиметься необхідним. Правда далека від цього: людський SOC Команда є найкращим джерелом розуміння реального світу та аналітики власної архітектури та вразливостей організації. Їхні поточні виклики повинні очолювати інтеграцію безпеки на основі штучного інтелекту в будь-якій SOC; їхня підтримка залишатиметься вирішальною навіть у повністю розвинених системах, оскільки вони стоять біля керма коригувальних та етичних рішень ШІ.
Обмеження навичок та бюджету
Під час впровадження штучного інтелекту вкрай важливо спиратися на спеціалізований досвід у сфері штучного інтелекту, автоматизації та передового виявлення загроз. Однак таке специфічне поєднання навичок може бути важко знайти, не кажучи вже про те, що залучення до роботи є дорогим. Навіть найновіші аналітики SecOps можуть коштувати 50 тисяч доларів на рік, а відповідно навчені фахівці, що спеціалізуються на штучному інтелекті, коштують на порядок дорожче. Це тісно пов'язано з ще однією проблемою: бюджетом.
SOCРаніше це було обмежено компаніями з найвищим оборотом; менші організації покладалися на постачальників керованих послуг безпеки (MSSP), щоб допомогти збалансувати вартість кібербезпеки з ризиком атаки. Це означає, що вартість все ще є однією з найбільших перешкод для впровадження штучного інтелекту, особливо враховуючи витрати часу та грошей, які можуть вимагати ручні процеси.
Як Stellar Cyber усуває бар'єри для автономного розвитку SOC
Відкрита, єдина платформа
Безпека на основі штучного інтелекту вимагає інтенсивного, безперервного доступу до даних. Деякі постачальники послуг блокують цей доступ за допомогою власних інструментів. Stellar Cyber, з іншого боку, розміщує відкрита інтеграція є основою філософії інструменту. Архітектура на основі API дозволяє Stellar Cyber отримувати дані з будь-якого джерела та інструменту безпеки, а також дозволяє механізму штучного інтелекту усувати інциденти через ті ж двонаправлені з’єднання.
Повний охоплення середовища безпеки організації потім об'єднується в єдину платформу. Це розміщує весь штучний інтелект SOC операції на кінчиках пальців відповідних аналітиків. Він поєднує аналіз та коригувальні дії, що пропонуються SIEM, NDR та XDR – подальше спрощення SOCтехнологічний стек. Оскільки Stellar може вбудовувати безліч різних фреймворків у цей широкий спектр можливостей реагування, інформаційна панель також служить для детального опису кроків, які входять до кожної автоматизованої відповіді.
Багатошаровий штучний інтелект
ШІ виявлення
Кореляційний ШІ
Штучний інтелект у відповідь
Багатокористувацька оренда для постачальників послуг з управління бізнес-підтримкою (MSSP)
Stellar Cyber підтримує це, пропонуючи свої можливості для кількох орендарів, зберігаючи при цьому розділення даних. Запобігання такому змішуванню є критично важливим для забезпечення безпеки серверної частини, водночас надаючи висококваліфікованим аналітикам інструменти та прозорість платформи Stellar Cyber.
Масштабованість для Lean-команд
Незалежно від того, чи базується це в межах постачальника послуг з управління загрозами (MSSP), чи в самій організації, для впровадження штучного інтелекту життєво важливо зосередитися на економічно ефективних та масштабованих операціях безпеки. Stellar Cyber дозволяє командам з низьким рівнем захисту досягти такого ж рівня захисту, як і більші команди з ручною роботою, завдяки двом основним компонентам: автоматизованому пошуку загроз та доступному прийняттю рішень.
Збираючи та аналізуючи дані в режимі реального часу в організації, Stellar Cyber зіставляє всі можливі недоліки безпеки у своїй бібліотеці пошуку загроз. Цей огляд показує різні типи сповіщень та кількість виявлених випадків. Їх можна вручну пов’язати з поточними справами або обробляти окремо. Для іншого погляду, процес аналізу активів Stellar Cyber швидко сортує активи з найвищим рівнем ризику, разом з їхнім розташуванням та пов’язаними справами, що додатково надає аналітикам картину з вищою роздільною здатністю для кожної потенційної вразливості.
Автоматизований SOC не повинно відбуватися за рахунок команди. Stellar Cyber перетворює кожне автоматизоване рішення відповідно до відповідної структури, яку він використовує для досягнення цієї мети. Наприклад, він не просто узгоджується з MITRE – він також розповідає, як кожне рішення щодо сортування відповідає цій структурі. Це забезпечує доступність процесу сортування навіть під час обробки складних атак.
Підвищте ефективність вашого SOC з Stellar Cyber
Результатом впровадження штучного інтелекту в Stellar Cyber є доступна платформа, яка стимулює SOC впевненість аналітиків у власних процесах, що підвищує як людські, так і штучні можливості. Саме цей підхід, орієнтований на людину, також є причиною, чому Stellar Cyber встановлює ціну на свою платформу за однією ліцензією. Це включає всі її відкриті можливості SecOps, спеціально розроблені для підвищення ефективності кожного SOC власний досвід учасника. Щоб самостійно дослідити Stellar Cyber, заплануйте демо з одним із наших досвідчених членів команди.
