Автоматизація SecOps: варіанти використання та як подолати ключові проблеми
Дізнайтеся, що таке автоматизація SecOps, різні варіанти її використання та як Stellar Cyber може допомогти організаціям подолати ключові проблеми автоматизації SecOps.
Служба безпеки (SecOps) досягла переломного моменту: інструменти, що використовуються для забезпечення безпеки організацій, численні, дублюють один одного та мають високу деталізацію – аналітики змушені працювати на повну потужність, виявляючи та порівнюючи проблеми, які виявляє кожен. Однак зловмисники продовжують прослизати крізь прогалини.
Автоматизація операцій безпеки обіцяє реформувати спосіб взаємодії SecOps із сучасними нескінченними даними безпеки, пропонуючи покращене виявлення загроз та дотримання вимог. У цьому посібнику буде розглянуто численні форми автоматизації, що пропонуються – від автоматизації SIEM наступного покоління до повністю автоматизованих схем реагування. У процесі ми розглянемо ключові проблеми, з якими стикаються нові проекти автоматизації.
SIEM наступного покоління
Stellar Cyber SIEM наступного покоління, як критичний компонент платформи Stellar Cyber Open XDR...
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 автоматизація SecOps?
Кібербезпека – це галузь, яка постійно змінюється: навіть існування SecOps є результатом еволюції цієї галузі від важких розрізнених команд. Оскільки SecOps об'єднав ІТ та кібербезпеку в більш згуртовану команду, підприємства змогли скористатися перевагами швидших та ефективніших процесів. Автоматизація SecOps спирається на цей прогрес, оптимізуючи робочі процеси співробітників у всьому спектрі SecOps.
Щоб проілюструвати, як автоматизація може мати відчутний вплив, давайте розглянемо п'ять ключових ролей, які виконують команди SecOps:
- Реагуючий на інцидент: Ця роль відповідає за моніторинг інструментів безпеки, їх налаштування та сортування інцидентів, виявлених цими інструментами.
- Слідчий служби безпеки: У рамках інциденту ця роль визначає уражені пристрої та системи, виконує аналіз загроз та розгортає стратегії пом'якшення наслідків.
- Розширений аналітик безпеки: Як і слідчий з безпеки на випадок невідомих загроз, ця роль іноді може зосереджуватися на виявленні нових загроз. З управлінської точки зору, вони мають значний вплив на справність програм постачальників та сторонніх розробників і можуть допомогти виявити будь-які недоліки в інструментах та процедурах SOC.
- Менеджер СОЦ: Безпосередньо керує SOC менеджером: він є посередником між командою безпеки та ширшими бізнес-лідерами. Він знайомий з кожною окремою роллю та здатний спрямувати команду до підвищення ефективності та співпраці.
- Інженер з безпеки/архітектор: Ця роль зосереджена на впровадженні, розгортанні та обслуговуванні інструментів безпеки організації. Оскільки вони керують загальною архітектурою безпеки, вони визначають, які можливості та видимість команда може обробляти.
Після визначення ролей легше зрозуміти, як автоматизація обіцяє такі величезні переваги для сфери SecOps. Більш цілеспрямовані ролі, такі як реагування на інциденти, вже отримали величезну користь від таких інструментів, як управління інформацією та подіями безпеки (SIEM). Інструменти SIEM автоматично збирають та нормалізують файли журналів, що генеруються кожним підключеним до мережі пристроєм.
Важливість автоматизованого аналізу
Аналітичні системи мають унікальні можливості для обробки цих даних – і навіть більше. Зверніть увагу, як значна частина ролей фахівців з реагування на інциденти зосереджена на перехресному зіставленні сповіщень та даних, отриманих з різних інструментів. Інструменти автоматизації, такі як аналіз та реагування на оркестрацію безпеки (SOAR), представляють собою спосіб порівняння даних з кількох джерел, таких як SIEM, брандмауери та рішення для захисту кінцевих точок, та зібрання всіх цих даних на єдиній централізованій платформі. Це пропонує єдине уявлення про загрози, яке фахівці з реагування на інциденти трохи швидше переглядають, а аналітичні системи на основі штучного інтелекту – набагато швидше. Таким чином, автоматизація операцій безпеки є по суті стекованою – від збору та нормалізації даних до аналізу та реагування на сповіщення – середній час реагування балансує на межі хвилин, а не місяців.
Наприклад, коли інструмент SIEM з можливістю автоматизації помічає відхилення у взаємодії користувача з високочутливими ресурсами, сценарій може вказати штучному інтелекту оцінити інші потоки інформації, такі як останні дані для входу та веб-сторінки, з якими пристрій нещодавно взаємодіяв. Все це можна використовувати для перевірки загрози, і – коли зібрані дані надходять до поштової скриньки реагувача на інциденти – ручне реагування слідчого з безпеки пришвидшується.
Сучасна передова автоматизація SecOps все ще вимагає від служб реагування на інциденти вибору дій у відповідь на певні загрози: це досягається за допомогою правил. За наявності правильного плану дій підозрілий користувач може не завантажувати матеріали з високим рівнем ризику або отримувати доступ до конфіденційних мереж. Зменшуючи залежність від ручного втручання, інструменти автоматизації, такі як SOAR, не лише пришвидшують ефективність SecOps та час реагування, але й звільняють команди, щоб зосередитися на стратегічних ініціативах та складних загрозах.
Варіанти використання автоматизації SecOps
Виявлення загроз і реагування
Виявлення загроз завжди було одним із найбільш трудомістких компонентів для команд SOC: враховуючи необхідність повноцінної видимості, ціле десятиліття розвитку кібербезпеки призвело до появи гіпергранулярних платформ моніторингу, таких як інструменти SIEM. Однак цей постійно зростаючий обсяг і складність даних безпеки створили більше навантаження на системи вище рівня, такі як служби реагування на інциденти.
Оскільки традиційні ручні методи моніторингу та аналізу подій безпеки ледве справляються зі швидкістю та масштабом, необхідними для сучасних підприємств, це один із варіантів використання автоматизації з найвищою рентабельністю інвестицій. Завдяки інтеграції з наявним інструментом SIEM, він здатний обробляти більші обсяги даних набагато швидше, ніж люди.
Головним фактором успіху автоматизації виявлення загроз є аналітичний механізм, на якому вона базується. Більшість постачальників SOAR використовують поєднання навчання з учителем та навчання без учителя: перше працює шляхом явного навчання моделі на позначених наборах даних про відомі загрози. Це дозволяє їм створювати базу даних шаблонів загроз, яку потім можна застосовувати до реальних даних, що надходять від підприємства. З іншого боку, навчання без учителя розглядає моделі, які по суті навчені розуміти «нормальну» мережеву та кінцеву активність. Щоразу, коли виявляється відхилення від цього, його можна класифікувати – моделі без учителя здатні постійно вдосконалюватися з часом, оскільки їхні вихідні «загрози» оцінюються як правильні чи ні.
Багаторівневий штучний інтелект Stellar Cyber поєднує гібридну модель навчання з GraphML, яка співвідносить усі події, що відбуваються в мережах вашого підприємства. Це дозволяє виявляти всі атаки, навіть складні, що поширюються на низку різних систем. Використовуючи гібридну модель, підприємства можуть розпочати роботу з першою, тоді як друга з часом адаптується до контурів власної мережі підприємства.
Відповідь на випадок
У традиційних ручних робочих процесах такі завдання, як сортування сповіщень, збір даних та виконання реагування, часто вимагають значного часу та людських зусиль. Оскільки інструменти SOAR охоплюють весь спектр інструментів безпеки організації, вони здатні впроваджувати автоматизацію реагування на інциденти, що означає, що реагування на загрозу може відбуватися на тій самій кінцевій точці, з якої вона виникає.
Наприклад, електронні листи традиційно були значним джерелом загроз. Як правило, зіткнувшись із фішинговим листом, команда SecOps не дізнається про жодні правопорушення, доки користувач не попадеться на нього, а пристрій не спробує завантажити підозрілу URL-адресу. Ще гірше те, що центральний інструмент SIEM може навіть не зареєструвати фішинговий сайт, особливо якщо він приховано краде введені облікові дані. Інструменти SOAR здатні негайно реагувати з кількох фронтів: на рівні мережі вони можуть визначити, що фішинговий веб-сайт є підозрілим, за допомогою репутації IP-адреси брандмауера; а на рівні кінцевої точки вони можуть використовувати обробку природної мови, щоб позначити граматичні попереджувальні ознаки фішингового повідомлення. Обидва ці методи дозволяють вжити заходів: спочатку блокувати доступ користувача до фальшивого сайту входу, а потім позначати лист і надсилати його команді SecOps для аналізу.
Автоматизація SOAR не лише автоматизує можливості SecOps реагування на інциденти, але й децентралізує їхні можливості реагування «точно вчасно», що дозволяє SecOps захищати навіть віддалені кінцеві точки.
Управління відповідностями
SecOps можуть автоматизувати управління відповідністю вимогам кількома різними способами: від базових обов'язків адміністратора журналів до аспектів управління загрозами вищого рівня.
Централізуючи та агрегуючи журнали, конфігурації системи та деталі інцидентів, платформи SOAR забезпечують комплексне ведення обліку. Це базова, але все ж критично важлива умова: стаття 30 GDPR та ISO 27001 чітко вимагають оновлення журналів, звітів та документації. Завдяки автоматичній централізації та зберіганню цих даних, SOAR може значно зменшити адміністративне навантаження на команди SecOps.
Прагнення до підзвітності в рамках сучасних систем дотримання вимог не обмежується чітким та централізованим веденням обліку: вони також повинні демонструвати дотримання правил контролю доступу на основі ролей. SOAR гарантує, що лише уповноважений персонал може виконувати певні завдання завдяки їх реалізації за допомогою засобів контролю ідентифікації та доступу (IAM). Однак SOAR виходить за рамки простої перевірки облікових даних і враховує всі потоки даних, перш ніж користувачеві чи пристрою буде надано доступ. Розташування, період часу, успішне введення одноразового пароля, запитувані ресурси – усі вони можуть відігравати певну роль в авторизації, не впливаючи на законного кінцевого користувача.
Управління вразливістю
Автоматизоване керування виправленнями спрощує інакше виснажливий процес моніторингу та ручного встановлення виправлень. Автоматизуючи ці завдання, організації можуть швидше та ефективніше усувати вразливості, забезпечуючи безпеку критично важливих систем.
Інтеграція платформи SOAR із системою керування конфігурацією вашої організації спрощує постійні вимоги до управління виправленнями. Автоматизація управління вразливостями може постійно контролювати стан різних версій системи, виявляючи будь-які відхилення від затвердженого базового рівня безпеки. Коли виявляється відсутнє виправлення, платформа SOAR може ініціювати автоматизований процес виправлення для його застосування. Потім вона виконує незалежну перевірку, щоб підтвердити успішне впровадження виправлення. Якщо процес встановлення виправлень невдалий або якщо певні системи виключені з автоматизованого управління виправленнями з операційних причин, платформа SOAR позначає ці проблеми для ручної перевірки. Це означає, що жодна вразливість не залишається пропущеною.
Аналітика поведінки користувачів (UBA)
UBA – це серце функціональності SOAR. Це стало можливим завдяки тому, що платформи SOAR агрегують дані з величезної кількості джерел даних, включаючи системи виявлення кінцевих точок, журнали доступу та монітори мережевого трафіку. У сукупності кожна точка даних представляє дію або рішення, що приймається кінцевим користувачем. Інструменти UBA дозволяють SOAR аналізувати ці дані та встановлювати базові поведінкові показники для кожного користувача або сутності. Наприклад, типовий робочий час користувача, використання пристрою або моделі доступу до даних реєструються з часом. Коли відбуваються відхилення, такі як доступ до конфіденційних файлів у незвичні години або ініціювання пристроєм аномальних мережевих з'єднань, платформа SOAR позначає їх як потенційні загрози.
Після виявлення аномальної поведінки платформа SOAR автоматизує процес реагування. Наприклад, якщо UEBA виявляє підозрілу активність, платформа може ініціювати попередньо визначені робочі процеси, такі як тимчасове обмеження доступу, повідомлення служб безпеки або початок розслідування нещодавньої діяльності організації. Ці робочі процеси забезпечують швидкі дії, мінімізуючи порушення законної діяльності.
Як Stellar Cyber долає ключові проблеми автоматизації SecOps
Хоча автоматизація SecOps обіцяє значне зростання, варто визначити найбільші перешкоди, з якими стикаються команди сьогодні, та дослідити, як можна подолати проблеми автоматизації SecOps.
Перевантаження даних
Перше питання, з яким стикається кожен новий проект автоматизації, — з чого почати. Це одна з областей, де обсяг даних, що беруть участь у перевантаженні даними SIEM, може заплутати ситуацію та ускладнити прийняття рішень.
який проект автоматизації принесе найбільшу віддачу.
Щоб боротися з цим, Двигун штучного інтелекту Stellar Cyber обробляє всі ці нескінченні дані безпеки та перетворює їх на два основні типи даних: сповіщення та випадки інцидентів. Сповіщення представляють конкретні випадки підозрілої або високоризикової поведінки та слугують основоположними елементами випадків інцидентів. Щоб забезпечити правильну оцінку всіх цих основних даних, Stellar Cyber зіставляє їх із ланцюжком знищення XDR. Кожне сповіщення містить чіткий, зрозумілий для людини опис активності та рекомендовані кроки щодо виправлення.
Якби це зупинилося на цьому, аналітики все одно загрузли б у величезній кількості даних, які потім потребують сортування. Механізм Stellar бореться з цим, також здійснюючи перехресні посилання на сповіщення. GraphML дозволяє класифікувати їх за інцидентами, автоматично порівнюючи та групуючи сповіщення та події в менший набір точних, практичних інцидентів. Ця можливість надає аналітикам з безпеки покращену видимість шляхів атаки, їхньої серйозності та областей, що викликають найбільше занепокоєння. Це ще один приклад того, як автоматизація невеликого масштабу – аналіз та відображення сповіщень – може призвести до подальшого підвищення ефективності, такого як дедуплікація.
Після того, як усі сповіщення потрапляють до центрального механізму аналізу, фахівці SecOps можуть скористатися низкою адміністративних автоматизацій: наприклад, дедуплікація дозволяє виявляти та усувати надлишкові сповіщення та події – цей систематичний процес фільтрації значно зменшує шум.
Отже, щоб подолати проблему перевантаження даними, найкраще почати з самого низу ланцюжка SecOps: подивіться, які частини робочих процесів аналітиків займають найбільше часу, і дійте відповідно. Для більшості організацій, які вперше стикаються з автоматизацією SecOps, це процеси сортування та аналізу сповіщень – звідси й зосередженість на автоматизації централізованого аналізу даних.
Складність інтеграції
Інтеграція різних інструментів безпеки може бути складною, але відкриті API та здатність SIEM використовувати кілька джерел журналів пропонують рішення.
З огляду на залежність автоматизації SecOps від взаємозв'язку, проблема її інтеграції з кожним іншим інструментом безпеки у вашому стеку може бути суттєвою перешкодою для входу. Вирішення цієї проблеми вимагає двох кроків: виявлення активів та автоматизована інтеграція.
- Виявлення активів: Stellar Cyber автоматизує виявлення активів, пасивно збираючи дані з різних джерел, включаючи інструменти виявлення та реагування на кінцеві точки, служби каталогів, журнали хмарного аудиту, брандмауери та датчики серверів. Ця агрегація в режимі реального часу ідентифікує активи, такі як IP- та MAC-адреси, щоб пов'язати їх з відповідними хостами. Система постійно оновлює цю інформацію, коли нові дані надходять до мережі; автоматизуючи цей процес, Stellar Cyber забезпечує повну видимість по всій мережі без ручного втручання.
- Автоматична інтеграція: Stellar Cyber вирішує проблему інтеграції за допомогою попередньо налаштованих API: ці конектори розроблені на основі власних методів доступу кожної програми; після встановлення вони активно отримують дані відповідно до попередньо встановленого розкладу. Окрім збору даних із зовнішніх систем, конектори можуть виконувати реагуючі дії, такі як блокування трафіку на брандмауері або відключення облікових записів користувачів. Ці конектори можуть обробляти практично будь-яку форму даних – чи то необроблені дані журналів, такі як SIEM, чи то прямі сповіщення безпеки від інших інструментів безпеки. Усі вони переносяться в безпечне озеро даних для подальшого автоматизованого аналізу.
Разом ці два кроки значно знижують вимоги, які новий інструмент може пред'явити команді SecOps.
Хибні позитиви
Навчання без учителя може дозволити алгоритму виявляти нові атаки, але воно також позначає будь-які раніше невідомі закономірності в наборі даних. Це ідеальний рецепт для хибнопозитивних результатів і, зрештою, втоми від сповіщень. Це пояснюється тим, що система навчання без учителя вивчає, що вважається «нормальною» поведінкою, і позначає будь-яке відхилення від цієї базової лінії як потенційну аномалію. Система виявлення вторгнень (IDS) може розпізнавати звичайні закономірності мережевого трафіку та попереджати, коли пристрій намагається отримати доступ до порту, відмінного від звичайного, але це також може бути член ІТ-команди, який налаштовує новий додаток.
Через це системи, засновані на навчанні без учителя, часто дають велику кількість хибних спрацьовувань, і після генерації сповіщення йому може бракувати контексту, необхідного аналітикам безпеки для оцінки того, що насправді відбувається. У Stellar ця проблема вирішується за допомогою машинного навчання без учителя як простого базового кроку: окрім будь-якої незвичайної поведінки, система відстежує всю ширину озера даних організації, щоб зіставити її з будь-якими іншими точками даних. Це надає кожному інциденту фактор ризику, який, у свою чергу, визначає, як реагуватиме інструмент.
Наприклад, розглянемо керівника, який входить до мережі о 2-й годині ночі. Окремо це може виглядати як хибнопозитивний результат і не потребувати сповіщення. Однак, якщо вхід здійснюється з IP-адреси в Росії чи Китаї та включає виконання несанкціонованих команд PowerShell, ці додаткові точки даних створюють закономірність, що вказує на захоплення облікового запису. Поєднуючи ці точки, система забезпечує необхідний контекст для створення змістовного сповіщення. А завдяки гнучким з'єднувачам, які ми щойно згадали, цей обліковий запис може бути автоматично поміщений у карантин у відповідь.
Прогалини в навичках
Впровадження автоматизації SecOps вимагає індивідуального підходу, який тісно відповідає цілям безпеки та рівню зрілості організації, щоб забезпечити безперебійне розгортання. Без цих компетенцій процес може зіткнутися із затримками або навіть ризиком збою.
Наприклад, інтеграція інструментів безпеки або розробка сценаріїв часто вимагає практичного досвіду в мовах сценаріїв, таких як Python, Ruby або Perl, залежно від рішення SOAR. Якщо команда SOC не володіє цими навичками кодування, це може перешкодити її здатності виконувати необхідні інтеграції та створювати ефективні робочі процеси автоматизації, що зрештою вплине на загальну ефективність платформи.
Інструменти автоматизації SecOps наступного покоління допомагають зменшити цей розрив за допомогою підказок NLP, але деякі з найкращих покращень у скороченні розриву в навичках полягають у доступних інтерфейсах. Замість складної суміші різних інструментів, інтеграції SOAR та SIEM, такі як Stellar Cyber, дозволили SecOps бачити всю критичну інформацію в доступному та практичному форматі. Це включає рекомендовані варіанти виправлення та візуалізацію точок даних, що складають кожен інцидент.
Вартість і масштабованість
Хоча автоматизація знижує експлуатаційні витрати шляхом оптимізації повторюваних завдань, варто зазначити значні витрати, які це може спричинити: багато інструментів безпеки на ринку мають індивідуальну спеціалізацію, що робить інструмент, який отримує дані з кожної, а також з навколишніх мереж і кінцевих точок, справжнім головним болем. А потім, коли програми, користувачі та мережі змінюються, це вимагає лише додаткового часу та ресурсів для обслуговування.
Ось чому використання SaaS-інструменту може бути значно економічно вигіднішим, ніж створення чогось з нуля. Однак навіть це не так просто: оскільки автоматизація залежить від такого великого споживання даних, моделі ціноутворення, що масштабуються залежно від обсягів даних, можуть бути надзвичайно волатильними. Це збільшує ризик, з яким стикається проєкт автоматизації, що швидко розвивається. Саме тому Stellar Cyber об'єднує свій інструмент автоматизації SecOps під єдиною передбачуваною ліцензією.
Досягніть автоматизованих SecOps за допомогою Stellar Cyber
Stellar Cyber переосмислює підхід організацій до автоматизованих SecOps. Він поєднує можливості SIEM наступного покоління, NDR та Open XDR в єдине безшовне, потужне рішення, яке автоматизує кореляцію даних, нормалізує та аналізує інформацію з усіх джерел, а також відсікає шум, щоб отримати практичну аналітику. Завдяки попередньо створеним сценаріям реагування на інциденти команди можуть швидко та послідовно реагувати на загрози, а багатошаровий штучний інтелект забезпечує неперевершену видимість на кінцевих точках, мережах та хмарах, не залишаючи жодних сліпих зон.
Зменшуючи час виявлення та реагування, а також оптимізуючи робочі процеси, Stellar Cyber надає економним командам безпеки можливість ефективно та економічно ефективно захищати великі середовища. Підприємства, які прагнуть швидших та розумніших операцій безпеки, можуть дослідити... Платформа Stellar Cyber SecOps з демонстрацією.
