Tự trị SOC: Khái niệm, lợi ích chính và những thách thức cốt lõi

  • Những điểm chính:
  • Tự trị là gì? SOC đang giải quyết vấn đề gì?
    Giải pháp này giải quyết những thách thức quan trọng trong hoạt động an ninh như tình trạng cảnh báo mệt mỏi, tầm nhìn bị phân mảnh và hạn chế về nhân sự có kỹ năng.
  • Các khả năng cốt lõi của Autonomous là gì? SOC?
    Nó tích hợp tính năng phát hiện, điều tra và phản hồi tự động bằng AI và phân tích hành vi.
  • Tự trị hoạt động như thế nào? SOC Tác động đến thời gian phản hồi?
    Nó làm giảm đáng kể thời gian trung bình để phát hiện (MTTD) và phản hồi (MTTR), cải thiện hiệu quả hoạt động.
  • Những loại công cụ nào được tích hợp trong một hệ thống tự động? SOC?
    SIEMVươn cao, UEBACác hệ thống NDR và ​​tình báo mối đe dọa hoạt động cùng nhau trong một giải pháp tích hợp.
  • Ai là người hưởng lợi nhiều nhất từ ​​hệ thống tự chủ? SOC?
    Các doanh nghiệp và MSSP có nguồn lực hạn chế cần các hoạt động bảo mật hiệu quả cao và ít gây cản trở.
  • Stellar Cyber ​​hỗ trợ Autonomous như thế nào? SOC?
    của nó Open XDR Nền tảng này kết nối hơn 300 công cụ, tập trung hóa khả năng hiển thị và tự động hóa trên toàn bộ cơ sở hạ tầng.

Trung tâm điều hành an ninh tự động (SOC(Điều này đã hiện hữu: khi các tổ chức khác nhau đang nỗ lực để tăng cường...) SOC Tuy nhiên, việc xác định và tin tưởng vào sự trưởng thành và hiệu quả của nhóm có thể là bước tiếp theo hướng tới hiệu quả AI cao hơn, và bước này khó có thể được tin tưởng. 

Bài viết này xác định các giai đoạn chính của SOC Mức độ trưởng thành của tự động hóa, những thách thức gặp phải trên đường đi và mối quan hệ hợp tác chung giữa AI và SOC Các nhà phân tích cần được đào tạo để mở đường cho các hoạt động an ninh hoàn toàn tự động.

Next-Gen-Datasheet-pdf.webp

Thế hệ kế tiếp SIEM

Thế hệ tiếp theo của Stellar Cyber SIEM, như một thành phần quan trọng trong Stellar Cyber Open XDR Nền tảng...

Tải Data Sheet
demo-image.webp

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!

Lên lịch bản trình diễn

Tự trị là gì? SOC?

Một tổ chức tự trị SOC Đây là giai đoạn tiếp theo trong hoạt động an ninh—giai đoạn mà các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) đảm nhận một phần đáng kể trong chu trình phát hiện, điều tra và phản hồi. Thay vì chỉ dựa vào các nhà phân tích con người và quy trình làm việc thủ công, một hệ thống tự động (Autonomous AI) sẽ đảm nhiệm một phần quan trọng trong việc phát hiện, điều tra và phản hồi. SOC Hệ thống liên tục phân tích dữ liệu đo từ xa, xác định các mối đe dọa, ưu tiên các sự kiện và thực hiện các hành động với sự giám sát tối thiểu.

Nó làm thay đổi SOC Từ mô hình phản ứng thụ động, tốn nhiều công sức, sang mô hình hoạt động như một công cụ bảo mật thông minh, thích ứng và luôn hoạt động.

Vì sao các tổ chức đang hướng tới sự tự chủ? SOC DỊCH VỤ

Các đội ngũ an ninh mạng ngày nay đang đối mặt với một thực tế khó khăn: các cuộc tấn công ngày càng tinh vi, bề mặt tấn công ngày càng mở rộng và số lượng cảnh báo tiếp tục tăng vọt. Phương pháp truyền thống SOC Các cấu trúc – được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa đội ngũ nhân viên lành nghề, quy trình đã được thiết lập và nhiều công cụ khác nhau – đang gặp khó khăn trong việc theo kịp tốc độ. Những áp lực này làm giảm hiệu quả hoạt động, tăng thời gian phản hồi và nhanh chóng làm cạn kiệt năng lực của con người.

Kết hợp với tình trạng thiếu hụt nhân tài an ninh mạng đang diễn ra, các tổ chức ngày càng khó phân loại, điều tra và ứng phó với các mối đe dọa với tốc độ và quy mô cần thiết. Các sáng kiến ​​chủ động như quản lý tư thế và săn lùng mối đe dọa thường bị tụt hậu vì chúng đòi hỏi chuyên môn sâu rộng, đầu tư thời gian đáng kể và nguồn lực tốn kém. Môi trường này thúc đẩy sự chuyển dịch sang một hệ thống tự động hóa. SOC Như một sự phát triển thiết thực và cần thiết trong các hoạt động an ninh.

Trí tuệ nhân tạo và tự động hóa thúc đẩy sự phát triển của xe tự hành như thế nào? SOC Hành trình

Khi các tổ chức áp dụng nhiều khả năng tự chủ hơn, khả năng phát hiện mối đe dọa, tương quan và phản ứng của họ cũng sẽ được cải thiện. Các công cụ AI có thể diễn giải nhật ký, tín hiệu và hành vi - kết nối những gì từng xuất hiện dưới dạng cảnh báo riêng lẻ thành các mẫu có ý nghĩa. Các nhà phân tích có được quy trình làm việc rõ ràng hơn, được ưu tiên theo điểm số theo ngữ cảnh và có thể hoạt động ở quy mô vượt xa các quy trình chỉ có con người thực hiện.

Ở giai đoạn trưởng thành tối ưu, một hệ thống tự động SOC Hệ thống này mang lại khả năng hiển thị, hiệu quả và các hành động phản hồi giúp khuếch đại tác động của mỗi nhà phân tích. Các nhóm có thể mở rộng năng lực hoạt động một cách hiệu quả mà không cần tăng số lượng nhân viên, đạt được khả năng phát hiện nhanh hơn, điều tra nhất quán hơn và tư thế bảo mật mạnh mẽ hơn đáng kể.

Những lợi ích chính ở các giai đoạn khác nhau của SOC Tự động hóa

Các tổ chức đang thực hiện quá trình chuyển đổi này với tốc độ và công cụ khác nhau. Để tạo sự thống nhất nhất định giữa các chương trình khác nhau này, mô hình tự chủ (autonomous) được áp dụng. SOC mô hình trưởng thành chia nó thành năm phần SOC Các loại: hoàn toàn thủ công; dựa trên quy tắc; thống nhất AI; tăng cường AI; và do AI dẫn dắt.

#1. Hướng dẫn sử dụng SOC

Mức độ tự động hóa cơ bản nhất là sự vắng mặt hoàn toàn của nó. Tất cả các hoạt động bảo mật trong giai đoạn này đều dựa vào các phương pháp phát hiện tập trung, sau đó được đánh giá bởi một nhà phân tích con người. Ví dụ, khi một email lừa đảo đáng ngờ được chuyển tiếp đến quy trình làm việc của một nhà phân tích, nhà phân tích đó được yêu cầu phải rà soát khối lượng nhật ký mạng đã thu thập được để xác nhận xem có bất kỳ người dùng nào đã truy cập trang web giả mạo hay không. Biện pháp khắc phục có thể bao gồm việc chọn thủ công trang web cần chặn hoặc điều tra và cô lập một tài khoản bị xâm phạm.

Không có nhiều SOCCác hệ thống hiện nay hoàn toàn dựa vào quy trình thủ công: sự phổ biến của các công cụ bảo mật tiên tiến hơn đã đẩy mức trung bình lên cao. SOC Đi sâu hơn nữa vào quy trình tự động hóa. Tuy nhiên, sự phụ thuộc vào can thiệp thủ công vẫn có thể tồn tại trong một số quy trình bảo mật như quản lý bản vá và săn lùng mối đe dọa. Nó tốn rất nhiều thời gian và phụ thuộc vào số lượng nhân viên lớn để xử lý các quy trình công việc phức tạp.

#2. Dựa trên quy tắc SOC

Đây là cấp độ tự động hóa đầu tiên: nó được triển khai trong các công cụ bảo mật riêng lẻ và cho phép chúng đối chiếu dữ liệu theo các quy tắc đã thiết lập – nếu dữ liệu khớp, nó sẽ tự động ngăn chặn hoặc gắn cờ các kết nối "xấu". Ví dụ, một quy tắc tường lửa có thể quy định rằng – trong trường hợp có nhiều lần đăng nhập thất bại từ cùng một tài khoản – các nhà phân tích sẽ nhận được cảnh báo. Các quy tắc có thể được lồng ghép vào nhau để có độ chi tiết cao hơn: trong ví dụ của chúng ta, một nhà phân tích có thể lồng ghép việc phát hiện nhiều lần đăng nhập thất bại với sự gia tăng đột biến hoạt động mạng đi ra từ cùng một địa chỉ IP. Nếu cả hai điều kiện này được đáp ứng, tường lửa có thể tự động cách ly điểm cuối đáng ngờ để ngăn chặn hoặc hạn chế việc tài khoản bị xâm phạm. SOCHệ thống phòng thủ mạng của họ không phải là nền tảng duy nhất khả thi cho tự động hóa dựa trên quy tắc: quản lý nhật ký là một trong những lựa chọn có ROI cao nhất và được thực hiện thông qua a SIEM công cụĐiều này áp dụng cùng nguyên tắc thu thập, đối chiếu và phản hồi nhật ký. Thay vì nhà phân tích phải tự mình thực hiện mọi hành động phân tích và khắc phục, quy tắc sẽ xác định hành động cụ thể nào mà công cụ bảo mật nên thực hiện – giúp tăng tốc đáng kể quá trình này. SOC có thể bảo vệ các điểm cuối và máy chủ của mình. Trong khi những tiến bộ này giúp tăng cường đáng kể khả năng mở rộng. SOC hoạt động, SOC Các nhóm vẫn cần liên tục cập nhật và tinh chỉnh các quy tắc. Và – với mỗi quy tắc được kích hoạt – các nhà phân tích thường phải tự mình xác định vấn đề cốt lõi gây ra nó, đồng thời xác định xem đó có phải là một cuộc tấn công thực sự hay không. Sổ tay vận hành thường mô tả chi tiết cách các nhà phân tích cần đối chiếu các công cụ với nhau – nghĩa là dựa trên quy tắc. SOCCác hệ thống này vẫn phụ thuộc rất nhiều vào việc phân loại thủ công.

#3. AI-Unified SOC

Khả năng hợp nhất của AI giúp chuyển đổi các quy trình vận hành thông thường thành các kế hoạch hành động, hay các quy trình tự động hóa. Hợp nhất AI SOCViệc này bổ sung thêm một lớp phân tích nữa lên trên tất cả các tương quan nhật ký đang diễn ra ở giai đoạn 2. Điều này bắt đầu chuyển từ tương quan nhật ký sang tương quan cảnh báo – loại bỏ một phần thời gian mà việc nhóm cảnh báo thường thực hiện.

nhu cầu và do đó cho phép nhóm phản hồi các IoC thực sự nhanh hơn.

SOAR là một công cụ phổ biến thường thấy trong AI-Unified. SOCs: nó mang lại SOC một bảng điều khiển tích hợp hoạt động thời gian thực của phần mềm bảo mật phân đoạn của một tổ chức, chẳng hạn như... SIEM, EDR và ​​tường lửa. Sự hợp tác này không chỉ hiển thị: để được thống nhất bằng AI, SOAR tự động đối chiếu các cảnh báo và dữ liệu được chia sẻ giữa các công cụ khác nhau này. Chúng có thể tận dụng các giao diện lập trình ứng dụng (API) để truyền dữ liệu giữa các nguồn có liên quan.

Từ tất cả dữ liệu này, nền tảng SOAR có thể tiếp nhận cảnh báo từ một công cụ – như giải pháp phát hiện và phản hồi điểm cuối (EDR) – và bắt đầu kết nối các phát hiện của các công cụ khác. Ví dụ, EDR có thể đã xác định được một ứng dụng nền bất thường đang chạy trên thiết bị. SOAR có thể so sánh ứng dụng đang được đề cập với các nhật ký có liên quan trong các công cụ khác, như nguồn cấp dữ liệu tình báo về mối đe dọa và tường lửa. Dữ liệu bổ sung này sau đó cho phép công cụ phân tích của SOAR đánh giá tính hợp pháp của cảnh báo EDR.

Lưu ý rằng bản thân SOAR không phải là AI hoàn chỉnh: nó vẫn dựa vào rất nhiều sổ tay hướng dẫn để phản hồi. Việc phát triển các sổ tay hướng dẫn SOAR này đòi hỏi phải hiểu rõ từng hoạt động bảo mật và các mối đe dọa tiềm ẩn có thể trông như thế nào. Mỗi sổ tay hướng dẫn được xây dựng bằng cách xác định các tác vụ lặp lại, sau đó thiết lập các số liệu rõ ràng để đánh giá hiệu suất của sổ tay hướng dẫn, chẳng hạn như thời gian phản hồi và tỷ lệ báo động giả. Điều này giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian trong quá trình phản hồi sự cố - sau khi mọi thứ đã được thiết lập và chạy.

#4. Con người được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo SOC

Giai đoạn này chứng kiến ​​khả năng tự động hóa phát triển từ việc tương quan cảnh báo đến phân loại tự động một phần. Phân loại là quá trình phản hồi các cảnh báo – và cho đến giai đoạn này, tất cả các bước phân loại đều được xác định thủ công. Thay vì là một yếu tố kích hoạt cho các kịch bản hành động được thiết lập sẵn, AI-Augmented SOC Hệ thống này có lợi ích từ việc điều tra từng cảnh báo như một điểm dữ liệu riêng lẻ; và quy trình phản hồi sự cố của họ kết hợp các đề xuất tự động với ý kiến ​​đóng góp từ các nhà phân tích.

Các yêu cầu cụ thể của từng quy trình điều tra được thiết lập dựa trên dữ liệu đã được phân tích của chính tổ chức: với dữ liệu cơ bản về quyền truy cập mạng, chia sẻ dữ liệu và hành vi điểm cuối, AI có thể phát hiện các sai lệch so với chuẩn mực này – đồng thời giám sát các IoC đã biết phù hợp với cơ sở dữ liệu tình báo về mối đe dọa được kết nối. Tuy nhiên, điều quan trọng nhất trong giai đoạn này là các phản hồi được thực hiện: khi một cảnh báo được liên kết với một đường tấn công thực sự, công cụ AI có thể phản hồi thông qua các công cụ bảo mật để ngăn chặn kẻ tấn công. Trong suốt quá trình này, nó tạo ra và ưu tiên các cảnh báo và luồng dữ liệu đến cấp độ phù hợp. SOC Các chuyên gia. Hệ thống này kết nối mỗi cảnh báo với các bản tóm tắt và phát hiện nhất quán, được ghi chép đầy đủ, giúp nhanh chóng nắm bắt được tình hình cho phía con người.

Các công cụ để đạt được điều này và giai đoạn cuối cùng của tự động hóa bao gồm Nền tảng SecOps tự động của Stellar Cyber: nó ban cho con người SOC Các chuyên gia có khả năng tự động hóa nhanh chóng việc phân loại vấn đề, đồng thời vẫn giữ các nhà phân tích con người làm người ra quyết định cuối cùng về biện pháp khắc phục. Để hỗ trợ điều này, các khả năng và thông tin cơ bản được cung cấp thông qua một nền tảng tập trung.

#5. Trí tuệ nhân tạo được tăng cường bởi con người SOC

Giai đoạn cuối cùng của AI-SOC Trong giai đoạn tích hợp này, khả năng của AI được mở rộng từ việc phát hiện và ứng phó sự cố sang các lĩnh vực rộng hơn và chuyên biệt hơn.

Ví dụ, điều tra pháp y chi tiết là một lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát huy vai trò. SOCTrí tuệ nhân tạo (AI) có thể vượt trội hơn so với các hệ thống do con người điều khiển. Bắt đầu từ một sự cố bảo mật đã biết, một công cụ AI trung tâm có thể trích xuất các chỉ báo xâm nhập (IOC) có liên quan và tập hợp chúng thành các chuỗi tấn công khả thi – từ xâm nhập ban đầu, di chuyển ngang, và cuối cùng là triển khai phần mềm độc hại hoặc đánh cắp dữ liệu. Các IOC này có thể được lưu trữ nội bộ hoặc được sử dụng để tăng cường khả năng phát hiện của trung tâm chia sẻ và phân tích thông tin (ISAC) trung tâm. Bên cạnh việc xác định phương pháp và mục tiêu cuối cùng của kẻ tấn công, việc tập trung vào kiến ​​thức được chia sẻ này cũng cho phép AI điều khiển hoạt động hiệu quả hơn. SOC Để xác định thủ phạm tiềm năng của một vụ tấn công, đặc biệt nếu chiến thuật và kỹ thuật của chúng trùng khớp với các nhóm đã biết.

Trong giai đoạn này, việc truyền thông sự cố cũng có thể được hưởng lợi: sự phát triển của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) chuyên biệt cho phép SOC các nhà lãnh đạo cần nhanh chóng truyền đạt vấn đề cốt lõi đang diễn ra, với tư cách là cơ quan tự chủ trung ương. SOC Nền tảng này cô đọng cuộc tấn công phức tạp thành ngôn ngữ dễ hiểu hơn. Đó là cách AI Copilot của Stellar hỗ trợ trong suốt các cuộc điều tra phức tạp. Các hệ thống quản lý vòng đời ứng dụng (LLM) tích hợp cũng cho phép các tổ chức nhanh chóng thông báo cho khách hàng bị ảnh hưởng – và cho phép họ… SOC Các nhà phân tích tập trung vào việc khắc phục sự cố dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Bỏ qua khía cạnh pháp y, toàn bộ SOC Tự động hóa có thể chủ động xác định và tự động khắc phục các lỗ hổng trong các biện pháp kiểm soát an ninh hiện tại. Điều này có thể bao gồm việc phát hiện mối đe dọa hoàn toàn tự động; vá lỗi; sửa chữa các lỗ hổng tường lửa được phát hiện trong quá trình tự động hóa. hộp cát tập tin; hoặc tích hợp với quy trình CI/CD để ngăn chặn việc triển khai mã dễ bị tấn công ngay từ đầu.

Tự trị SOC Những thách thức trên hành trình

Chuyển đổi sang một hệ thống tự chủ SOC Điều này thực sự gây ra sự xáo trộn lớn đối với các hoạt động an ninh của công ty; nó kéo theo những thách thức riêng cần phải lưu ý.

Data Integration

Việc kết nối các công cụ và hệ thống khác nhau vào một nền tảng thống nhất có thể là một trong những bước đầu tiên. SOC những rào cản trong tự động hóa. Và nó thậm chí không đơn giản như việc chia sẻ dữ liệu giữa các công cụ khác nhau; một hệ thống tự động SOC Cần một kiến ​​trúc bảo mật có khả năng mở rộng – một kiến ​​trúc có thể tích hợp liền mạch với toàn bộ hệ thống bảo mật và thu thập, hợp nhất, cũng như chuyển đổi dữ liệu ở bất kỳ định dạng nào.

Đồng thời, không chỉ tất cả dữ liệu về bảo mật, thiết bị và mạng cần phải tiếp cận được công cụ AI trung tâm: mà còn cần phải hỗ trợ các nỗ lực điều tra và khắc phục của chính các nhà phân tích, khiến cho một nền tảng tập trung và giao diện người dùng công cụ chéo trở nên cần thiết.

kháng chiến văn hóa

Việc thích ứng với tự động hóa có thể đòi hỏi những thay đổi đáng kể trong quy trình làm việc của nhóm. Nếu một SOC có kinh nghiệm tự mình bảo trì tường lửa và SIEM Các quy tắc hiện hành có thể khiến chúng chống lại những thay đổi do tự động hóa mang lại. Đó là lý do tại sao quy trình từng bước thường là tốt nhất – việc nhảy từ giai đoạn 1 lên giai đoạn 5 trong vòng một năm có thể gây ra quá nhiều xáo trộn.

Ngoài ra còn có một mức độ lo ngại cần phải đối phó: bởi vì tự động hóa hiện nay có thể sao chép cả 3 cấp độ của SOC Với bộ kỹ năng của các nhà phân tích, có những lo ngại chính đáng rằng sự can thiệp của con người sẽ không còn được coi là cần thiết nữa. Sự thật lại hoàn toàn khác: con người vẫn đóng vai trò quan trọng. SOC Đội ngũ chuyên gia là nguồn thông tin thực tế và hiểu biết sâu sắc nhất về kiến ​​trúc và các điểm yếu của tổ chức. Những thách thức hiện tại của họ đòi hỏi phải dẫn dắt quá trình tích hợp bảo mật dựa trên trí tuệ nhân tạo vào mọi hệ thống. SOCSự hỗ trợ của họ sẽ vẫn vô cùng quan trọng ngay cả trong các hệ thống đã phát triển hoàn thiện, vì họ đóng vai trò chủ chốt trong việc đưa ra các quyết định mang tính điều chỉnh và đạo đức của trí tuệ nhân tạo.

Hạn chế về kỹ năng và ngân sách

Khi triển khai AI, điều quan trọng là phải tận dụng chuyên môn cụ thể về AI, tự động hóa và phát hiện mối đe dọa nâng cao. Tuy nhiên, sự kết hợp cụ thể của các bộ kỹ năng này có thể khó tìm - và chưa kể đến việc tốn kém để đưa vào hoạt động. Ngay cả các nhà phân tích SecOps mới nhất cũng có thể tốn 50 nghìn đô la một năm và các chuyên gia AI được đào tạo phù hợp có giá cao hơn gấp bội. Điều này liên quan chặt chẽ đến một thách thức khác: ngân sách.

SOCTrước đây, việc ứng dụng AI thường chỉ giới hạn ở các công ty có doanh thu cao; các tổ chức nhỏ hơn sẽ dựa vào các nhà cung cấp dịch vụ bảo mật được quản lý (MSSP) để giúp cân bằng chi phí an ninh mạng với rủi ro tấn công. Điều này có nghĩa là chi phí vẫn là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc triển khai AI, đặc biệt là khi các quy trình thủ công có thể tiêu tốn nhiều thời gian và tiền bạc.

Stellar Cyber ​​loại bỏ các rào cản đối với công nghệ tự động như thế nào? SOC

Stellar Cyber ​​thúc đẩy hành trình hướng tới một thế giới tự động hóa. SOC bằng cách cung cấp một nền tảng tích hợp kết hợp các hoạt động bảo mật đơn giản và trí tuệ nhân tạo dễ tiếp cận. Nền tảng này tập trung vào việc ngăn chặn... SOC sự lan rộng – và cung cấp cho mỗi cấp độ nhà phân tích những công cụ họ cần để đạt được những lợi ích bảo mật lớn hơn nhiều.

Một nền tảng mở, thống nhất

Bảo mật do AI thúc đẩy đòi hỏi phải truy cập dữ liệu liên tục, nặng nề. Một số nhà cung cấp khóa quyền truy cập này sau các bậc thang của công cụ của riêng họ. Mặt khác, Stellar Cyber ​​đặt tích hợp mở tại cốt lõi triết lý của công cụ. Kiến trúc điều khiển bằng API cho phép Stellar Cyber ​​thu thập dữ liệu từ bất kỳ nguồn và công cụ bảo mật nào – và hơn nữa cho phép công cụ AI khắc phục sự cố thông qua cùng các kết nối hai chiều.

Toàn bộ phạm vi môi trường bảo mật của tổ chức sau đó được hợp nhất vào một nền tảng duy nhất. Điều này đặt tất cả AI vào vị trí thích hợp. SOC Các hoạt động nằm trong tầm tay của các nhà phân tích tương ứng. Nó kết hợp các hành động phân tích và khắc phục được cung cấp bởi SIEM, NDR, và XDR – đơn giản hóa hơn nữa SOCNgăn xếp công nghệ của Stellar. Vì Stellar có thể tích hợp nhiều khung công nghệ khác nhau vào phạm vi rộng lớn các khả năng phản hồi này, nên bảng điều khiển cũng dùng để mô tả chi tiết các bước thực hiện trong mỗi phản hồi tự động.

AI nhiều lớp

Trái tim đập của Stellar Cyber ​​nằm ở khả năng ra quyết định của nó. Có một số quy trình mà AI nhiều lớp trải qua để thiết lập các mối đe dọa:

AI phát hiện

Cả thuật toán ML có giám sát và không có giám sát đều theo dõi trạng thái thời gian thực của mọi công cụ và thiết bị bảo mật được kết nối. Được thu thập bởi cảm biến hoặc tích hợp API, các nhật ký và cảnh báo được tạo ra đều được đưa vào hồ dữ liệu của mô hình, nơi chạy thuật toán phát hiện cốt lõi. Chính kiến ​​trúc này cho phép AI phát hiện báo hiệu các mẫu bất thường hoặc kích hoạt cảnh báo theo quy tắc được đặt trước.

AI tương quan

Với các cảnh báo được phát hiện, AI thứ hai của Stellar sẽ hoạt động: nó so sánh các phát hiện và các tín hiệu dữ liệu khác trên các môi trường có liên quan, biến các cảnh báo thành các sự cố toàn diện. Các sự cố này được theo dõi thông qua AI dựa trên GraphML, hỗ trợ các nhà phân tích bằng cách tự động lắp ráp các điểm dữ liệu liên quan. Việc thiết lập cách các cảnh báo khác nhau được kết nối sẽ tính đến quyền sở hữu cũng như các điểm tương đồng về mặt thời gian và hành vi. AI này liên tục phát triển dựa trên dữ liệu thực tế, phát triển theo từng lần tiếp xúc hoạt động.

Phản hồi AI

Cuối cùng, AI phản hồi có thể có hiệu lực. Nó có thể hoạt động trên tường lửa, điểm cuối, email và người dùng – bất kỳ nơi nào có thể hạn chế bán kính bùng nổ nhanh nhất. Các nhà phân tích vẫn có thể tùy chỉnh hoàn toàn theo ngữ cảnh, điều kiện và đầu ra của phản hồi của công cụ. Sổ tay hướng dẫn có thể được triển khai trên toàn cầu hoặc được điều chỉnh theo từng đối tượng thuê; sổ tay hướng dẫn được xây dựng sẵn có thể tự động hóa các phản hồi tiêu chuẩn hoặc xây dựng các sổ tay hướng dẫn tùy chỉnh thực hiện các hành động cụ thể theo ngữ cảnh.

Đa thuê bao cho MSSP

MSSP là đối tác lý tưởng cho nhiều tổ chức, nhưng chúng đặc biệt có lợi cho các tổ chức vừa và nhỏ cần cân bằng giữa ngân sách và tính linh hoạt của bảo mật. Vì về cơ bản, MSSP thuê ngoài việc quản lý bảo mật nên chúng được hưởng lợi rất nhiều từ tự động hóa hiệu quả cao như Stellar Cyber.

Stellar Cyber ​​hỗ trợ điều này bằng cách cung cấp khả năng của mình trên nhiều đối tượng thuê bao trong khi vẫn duy trì sự tách biệt dữ liệu. Ngăn chặn sự pha trộn này là rất quan trọng để đảm bảo an ninh back-end, đồng thời vẫn cung cấp cho các nhà phân tích được đào tạo bài bản các công cụ và khả năng hiển thị của nền tảng Stellar Cyber.

Khả năng mở rộng cho các nhóm tinh gọn

Cho dù dựa trên MSSP hay trong chính tổ chức, điều quan trọng đối với việc kích hoạt AI là tập trung vào các hoạt động bảo mật có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí. Stellar Cyber ​​cho phép các nhóm tinh gọn đạt được mức độ bảo vệ tương tự như các nhóm thủ công lớn hơn, nhờ vào hai thành phần cốt lõi của nó: săn tìm mối đe dọa tự động và ra quyết định dễ tiếp cận.

Trong khi thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực trong một tổ chức, Stellar Cyber ​​sẽ tập hợp tất cả các giám sát bảo mật có thể xảy ra vào thư viện săn mối đe dọa của mình. Tổng quan này hiển thị các loại cảnh báo khác nhau và số lượng từng loại đã được phát hiện. Chúng có thể được kết nối thủ công với các trường hợp đang diễn ra hoặc được xử lý riêng lẻ. Để có góc nhìn khác, quy trình phân tích tài sản của Stellar Cyber ​​sẽ nhanh chóng phân loại các tài sản có rủi ro cao nhất, cùng với vị trí và các trường hợp được kết nối của chúng, qua đó cung cấp cho các nhà phân tích hình ảnh có độ phân giải cao hơn cho từng lỗ hổng tiềm ẩn.

Tự động SOC Điều này không nên xảy ra với cái giá phải trả là sự thiếu trách nhiệm của nhóm. Stellar Cyber ​​chuyển đổi mỗi quyết định tự động theo khuôn khổ tương ứng mà nó sử dụng để đưa ra quyết định đó. Ví dụ, nó không chỉ tuân thủ khuôn khổ MITRE mà còn chia sẻ cách mỗi quyết định phân loại phù hợp với khuôn khổ này. Điều này giúp quy trình phân loại dễ tiếp cận ngay cả khi xử lý các cuộc tấn công phức tạp.

Nâng cao hiệu quả hoạt động của bạn SOC với Stellar Cyber

Kết quả của việc Stellar Cyber ​​ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) là một nền tảng dễ tiếp cận, thúc đẩy... SOC Sự tự tin của các nhà phân tích vào quy trình của chính họ – nâng cao cả khả năng của con người và trí tuệ nhân tạo. Cách tiếp cận lấy con người làm trọng tâm này cũng là lý do tại sao Stellar Cyber ​​định giá nền tảng của mình dựa trên một giấy phép duy nhất. Điều này bao gồm tất cả các khả năng SecOps mở của nó – được xây dựng nhằm mục đích nâng cao hiệu quả của từng quy trình. SOC chuyên môn của thành viên. Để tự mình khám phá Stellar Cyber, lên lịch trình demo với một trong những thành viên giàu kinh nghiệm trong nhóm của chúng tôi.

Nghe có vẻ quá tốt để có thể là sự thật phải không?

Xem nó cho mình!

Yêu cầu Trình diễn
Di chuyển về đầu trang
Đăng ký Bản tin