Siêu tự động hóa do AI thúc đẩy đang chuyển đổi an ninh mạng như thế nào
Cách AI và Học máy cải thiện an ninh mạng của doanh nghiệp
Kết nối tất cả các điểm trong bối cảnh mối đe dọa phức tạp
Trải nghiệm hoạt động bảo mật được hỗ trợ bởi AI!
Khám phá AI tiên tiến của Stellar Cyber để phát hiện và ứng phó ngay lập tức với mối đe dọa. Lên lịch demo của bạn ngay hôm nay!
Tự động hóa ba trụ cột của an ninh mạng
Lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trên mạng của một doanh nghiệp là quá nhiều đối với việc theo dõi thủ công đơn giản. Trong quá trình thu thập, phân tích dữ liệu và khắc phục mối đe dọa, chúng ta hãy xác định mức độ trưởng thành tự động hóa của từng lĩnh vực - và cách Stellar Cyber đang thúc đẩy mức độ trưởng thành cao nhất trong siêu tự động hóa do AI điều khiển.
Tự động hóa thu thập dữ liệu
Bộ sưu tập nhật ký
Nhật ký là phần cốt lõi của giám sát an ninh mạng, là bản ghi các sự kiện được tạo ra bởi các ứng dụng, thiết bị mạng và máy chủ.
Ở mức độ trưởng thành cơ bản nhất, nhật ký được đưa vào quy trình phân tích an ninh mạng thông qua sao chép nhật ký – trong đó, nhà phân tích thiết lập thủ công một tập lệnh cục bộ trên máy chủ hoặc thiết bị để sao chép định kỳ tất cả nhật ký và gửi chúng vào kho lưu trữ trung tâm. Được sử dụng chủ yếu cho các lô nhật ký, mỗi nhật ký thường được định dạng để con người có thể đọc được – và thường chỉ được đọc khi nhà phân tích cố gắng giải quyết vấn đề theo cách thủ công hoặc khám phá cách sự cố bảo mật bắt đầu.
Ở mức độ tự động hóa trung bình, quy trình này bắt đầu kết hợp khả năng hiển thị theo thời gian thực bằng cách tự động kéo nhật ký đến hệ thống quản lý trung tâm, thường thông qua API hoặc cấu hình ứng dụng sâu hơn. Định dạng riêng lẻ của nhật ký cũng trở nên tập trung hơn vào máy, với sự nhấn mạnh hơn vào các bố cục có cấu trúc có thể dễ dàng được các công cụ quản lý nhật ký tiếp nhận. Các nhà phân tích vẫn cần hỗ trợ thủ công các công cụ này trong việc lựa chọn thiết bị nào để đưa vào và thường cần phải quay lại để lấy mẫu và điều chỉnh các hoạt động quản lý nhật ký của họ theo thời gian.
Cuối cùng, việc thu thập nhật ký ở mức tự động nhất vượt ra ngoài hệ thống thu thập thuần túy để kết hợp khám phá thiết bị tự động. Cho dù thông qua API, nguồn nhật ký hay cảm biến gốc, mọi thiết bị doanh nghiệp đều có thể được khám phá và theo dõi, bất kể hoạt động của nó trên mạng.
Giám sát an ninh mạng
Giám sát bảo mật mạng không tập trung vào các hành động riêng lẻ trong ứng dụng mà thay vào đó xem xét lưu lượng truy cập qua mạng doanh nghiệp để đánh giá các hành động độc hại.
Các phương pháp tiếp cận không phải AI để giám sát an ninh mạng đã hoạt động tốt trong quá khứ, nhưng tội phạm mạng đã nhanh chóng điều chỉnh các phương pháp tiếp cận của họ xung quanh chúng. Các công cụ bảo mật cũ chỉ đơn giản là so sánh thông tin gói mạng với danh sách các chiến lược đã biết được tạo sẵn – và tường lửa cũ gặp khó khăn trong việc đối phó với lưu lượng được mã hóa đầu cuối ngày nay.
Các công cụ bảo mật mạng tự động có thể thu thập thông tin tình báo từ nhiều mạng lưới rộng lớn hơn, trên cả đám mây công cộng, riêng tư và phần cứng tại chỗ. Cảm biến mạng của Stellar Cyber đào sâu, thu thập siêu dữ liệu trên tất cả các thiết bị chuyển mạch vật lý và ảo. Các cảm biến của nó giải mã tải trọng thông qua Kiểm tra gói sâu và có thể hoạt động trên máy chủ Windows 98 trở lên, cùng với Ubuntu, Debian và Red Hat.
Việc thu thập tất cả dữ liệu này có thể là nền tảng cho an ninh mạng vững chắc – nhưng vẫn cần phải chuyển nó thành hiểu biết sâu sắc và quan trọng hơn là hành động.
Tự động hóa phân tích dữ liệu
Có một mức độ phân tích dữ liệu luôn đòi hỏi chuyên môn và kiến thức của con người thực sự. Tuy nhiên, những tiến bộ trong phân tích tự động hiện cho phép các nhà phân tích đưa ra quyết định quan trọng về thời gian với độ rõ ràng hơn bao giờ hết.
Phân tích sự kiện ở giai đoạn đầu của quá trình tự động hóa thường dựa vào việc nhà phân tích phải tự mình kết nối các điểm – cho dù đó là phiên bản phần mềm cần vá hay lỗi được giám sát. Trong trường hợp xấu nhất, kẻ tấn công biết – và chủ động khai thác – lỗi trước khi nhà phân tích biết đến. Mặc dù vẫn là thủ công, nhưng việc tập hợp tất cả các định dạng dữ liệu khác nhau vào bảng điều khiển trung tâm là nền tảng của công cụ Quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM) hiện đang phổ biến.
Khoảng một thập kỷ trước, một trong những khả năng được các chuyên gia bảo mật giàu kinh nghiệm tự hào – khả năng nhận ra một cuộc tấn công mà họ đã chứng kiến trước đó – đột nhiên có thể được các nhóm mới hơn sử dụng nhờ phát hiện dựa trên chữ ký. Do đó, các tổ chức bắt đầu được hưởng lợi từ mức phân tích tự động trung bình. Nếu chữ ký tệp hoặc địa chỉ IP khớp với một cuộc tấn công được gắn thẻ trước đó, một nhà phân tích có thể được cảnh báo ngay lập tức (thường thông qua công cụ SIEM của họ).
Tuy nhiên, hình thức phân tích sự kiện cơ bản này về cơ bản vẫn không có câu trả lời cho các cuộc tấn công zero-day hoặc mới. Hơn nữa, các nhà phân tích phải đối mặt với một thách thức thậm chí còn lớn hơn: các sự kiện bảo mật được tạo ra nhanh hơn nhiều so với khả năng xử lý của chúng.
Bạn (có thể) đã quen thuộc với Phân tích tự động
Mặc dù phân tích hành vi dựa trên sự bất thường có thể dự đoán và do đó ngăn chặn các cuộc tấn công, nhưng nó có thể dễ đưa ra kết quả dương tính giả và làm lộn xộn quy trình ứng phó sự cố - đây là nơi lớp tự động hóa bảo mật cuối cùng đang tạo ra thay đổi lớn nhất hiện nay.
Tự động hóa phản hồi sự cố
Hai bước cuối cùng – thu thập và phân tích dữ liệu – đều dẫn đến một mục đích: ứng phó sự cố.
Phản ứng sự cố dựa trên mức độ tự động hóa cơ bản yêu cầu nhà phân tích phải vô hiệu hóa thủ công quyền truy cập mạng khi cách ly các thiết bị bị nhiễm phần mềm độc hại, cài đặt bản vá phần mềm mới từ xa và đặt lại mật khẩu và tên người dùng cho những người dùng có thể đã bị xâm phạm tài khoản. Bạn có thể nhận thấy rằng những điều này chủ yếu mang tính phản ứng – đây là kết quả của tốc độ chậm như sên của sự can thiệp thủ công.
Tiến triển thành cấp độ trung bình của tự động hóa phản hồi sự cố, điều này dựa trên nền tảng phân tích hành vi và hành động theo đó – thường bằng cách tự động từ chối người dùng đáng ngờ truy cập vào các tài nguyên quan trọng hoặc cảnh báo đúng nhà phân tích theo lĩnh vực chuyên môn của họ. Sổ tay hướng dẫn cho phép các nhóm bảo mật duy trì toàn quyền kiểm soát các phản hồi tự động, cho phép một công cụ hỗ trợ AI thực hiện xuất sắc các nhiệm vụ tầm thường lặp lại của an ninh mạng hàng ngày.
Tuy nhiên, mức độ tự động hóa sự cố này rất dễ gặp phải một vấn đề: báo động giả. Những điều này có thể đặt sai giới hạn cho người dùng hoặc thiết bị, ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất. Các công ty có quy trình phản hồi sự cố trưởng thành đã và đang xử lý quy trình phản hồi sự cố có độ chính xác cao: thông qua siêu tự động hóa.
Cách thức Hyper Automation của Stellar Cyber đang chuyển đổi phản ứng sự cố
Quay trở lại phần giới thiệu, chúng tôi đã giải thích cách siêu tự động hóa là quá trình xếp chồng các lớp tự động hóa để tạo ra kết quả kinh doanh tốt nhất có thể. Trong các ngăn xếp bảo mật trưởng thành, siêu tự động hóa kết hợp phân tích chuyên sâu dựa trên mô hình của các thuật toán học máy với quá trình ngữ cảnh hóa sự cố.
Graph ML của Stellar Cyber có thể lập bản đồ các mối tương quan giữa các cảnh báo bất thường riêng lẻ và chế tạo chúng thành các trường hợp: chuyển đổi hàng nghìn cảnh báo thành vài trăm sự kiện thực mà chúng có thể là một phần. Mỗi trường hợp sau đó được tự động làm giàu và ưu tiên, theo các phẩm chất riêng biệt của từng cảnh báo. Cuối cùng, các nhà phân tích được cung cấp một điểm tham chiếu duy nhất – một bảng điều khiển tổng hợp toàn bộ hành vi, lỗi và thiết bị của tổ chức họ thành các trường hợp hợp lý.
Nếu tổ chức của bạn chưa đạt đến đỉnh cao của sự trưởng thành tự động hóa, đừng lo lắng - việc sự trưởng thành tự động hóa tiến triển không thường xuyên là điều bình thường, vì công cụ được nâng cấp sau mỗi vài năm. Nếu bạn tò mò về cách Stellar Cyber cung cấp nền tảng Open XDR tiết kiệm chi phí nhất trên thị trường, hãy liên hệ để được demo ngay hôm nay.
