Tự động hóa SecOps: Các trường hợp sử dụng và cách vượt qua những thách thức chính
Tìm hiểu tự động hóa SecOps là gì, các trường hợp sử dụng khác nhau của tự động hóa SecOps và cách Stellar Cyber có thể giúp các tổ chức vượt qua những thách thức chính của tự động hóa SecOps.
Hoạt động bảo mật (SecOps) đã đạt đến một điểm then chốt: các công cụ được sử dụng để giữ an toàn cho các tổ chức rất nhiều, chồng chéo và rất chi tiết – các nhà phân tích bị thúc đẩy hết công suất trong việc xác định và tham chiếu chéo các vấn đề mà mỗi bên phát hiện ra. Tuy nhiên, những kẻ tấn công vẫn tiếp tục lọt qua các khoảng trống.
Tự động hóa hoạt động bảo mật hứa hẹn sẽ cải cách cách SecOps tương tác với dữ liệu bảo mật vô tận ngày nay – cung cấp khả năng phát hiện và tuân thủ mối đe dọa nâng cao. Hướng dẫn này sẽ khám phá nhiều hình thức tự động hóa được cung cấp – từ tự động hóa SIEM thế hệ tiếp theo đến sổ tay hướng dẫn phản hồi hoàn toàn tự động. Trong quá trình này, chúng tôi sẽ đề cập đến những thách thức chính mà các dự án tự động hóa mới phải đối mặt.
SIEM thế hệ tiếp theo
Stellar Cyber SIEM thế hệ tiếp theo, là một thành phần quan trọng trong Nền tảng Stellar Cyber Open XDR...
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 SecOps là gì?
An ninh mạng là một lĩnh vực liên tục thay đổi: ngay cả sự tồn tại của SecOps cũng là kết quả của việc lĩnh vực này phát triển từ các nhóm bị cô lập nặng nề. Khi SecOps hợp nhất CNTT và an ninh mạng thành một nhóm gắn kết hơn, các doanh nghiệp đã có thể hưởng lợi từ các quy trình nhanh hơn và hiệu quả hơn. Tự động hóa SecOps xây dựng trên tiến trình này, bằng cách hợp lý hóa quy trình làm việc của nhân viên trên toàn bộ phổ SecOps.
Để làm rõ cách tự động hóa có thể tạo ra sự khác biệt rõ rệt, chúng ta hãy tìm hiểu năm vai trò chính mà các nhóm SecOps đảm nhiệm. Đó là:
- Người ứng phó sự cố: Vai trò này chịu trách nhiệm giám sát các công cụ bảo mật, cấu hình chúng và phân loại các sự cố mà các công cụ xác định được.
- Điều tra viên an ninh: Trong một sự cố, vai trò này xác định các thiết bị và hệ thống bị ảnh hưởng, thực hiện phân tích mối đe dọa và triển khai các chiến lược giảm thiểu.
- Chuyên gia phân tích bảo mật nâng cao: Giống như một điều tra viên an ninh cho các mối đe dọa chưa biết, vai trò này đôi khi có thể tập trung vào việc phát hiện mối đe dọa mới. Theo quan điểm quản lý, họ có đầu vào đáng kể vào tình trạng chương trình của bên thứ ba và nhà cung cấp và có thể giúp xác định bất kỳ thiếu sót nào trong các công cụ và quy trình của SOC.
- Quản lý SOC: Người trực tiếp giám sát SOC là người quản lý: họ là giao diện giữa nhóm bảo mật và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp rộng lớn hơn. Họ quen thuộc với từng vai trò riêng lẻ và có thể chỉ đạo nhóm hướng tới hiệu quả và sự cộng tác cao hơn.
- Kỹ sư/kiến trúc sư an ninh: Vai trò này tập trung vào việc triển khai, triển khai và bảo trì các công cụ bảo mật của tổ chức. Vì họ quản lý kiến trúc bảo mật tổng thể nên họ xác định khả năng và khả năng hiển thị mà nhóm có thể xử lý.
Với các vai trò được xác định, dễ dàng hơn để thấy cách tự động hóa hứa hẹn những lợi ích to lớn như vậy cho không gian SecOps. Các vai trò tập trung hơn - như người phản hồi sự cố - đã được hưởng lợi rất nhiều thông qua các công cụ như Quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM). Các công cụ SIEM tự động thu thập và chuẩn hóa các tệp nhật ký được tạo bởi mỗi thiết bị được kết nối mạng.
Tầm quan trọng của Phân tích tự động
Các công cụ phân tích được định vị tốt một cách độc đáo để xử lý dữ liệu đó - và thậm chí còn hơn thế nữa. Hãy xem xét cách phần lớn vai trò của người ứng phó sự cố tập trung vào việc tham chiếu chéo các cảnh báo và dữ liệu được tạo từ các công cụ khác nhau. Các công cụ tự động hóa như Phân tích và phản hồi dàn dựng bảo mật (SOAR) đại diện cho một cách để so sánh dữ liệu từ nhiều nguồn như SIEM, tường lửa và các giải pháp bảo vệ điểm cuối, và đối chiếu tất cả dữ liệu này thành một nền tảng trung tâm duy nhất. Điều này cung cấp một chế độ xem thống nhất về các mối đe dọa, nhanh hơn một chút để người ứng phó sự cố xem xét - và nhanh hơn nhiều để các công cụ phân tích AI tiếp nhận. Theo cách này, tự động hóa Hoạt động bảo mật về cơ bản có thể xếp chồng - từ thu thập và chuẩn hóa dữ liệu, đến phân tích cảnh báo và phản hồi - Thời gian phản hồi trung bình đang ở bờ vực của vài phút, thay vì vài tháng.
Ví dụ, khi một công cụ SIEM có khả năng tự động hóa nhận thấy sự sai lệch trong cách người dùng tương tác với các tài nguyên có độ nhạy cao, một sổ tay hướng dẫn có thể yêu cầu AI đánh giá các luồng thông tin khác, như dữ liệu đăng nhập gần đây và các trang web mà thiết bị đã tương tác gần đây. Tất cả những điều này có thể được sử dụng để xác minh mối đe dọa và - khi các chi tiết thu thập được đến hộp thư đến của người phản hồi sự cố - phản hồi thủ công của điều tra viên bảo mật được đẩy nhanh.
Tự động hóa SecOps tiên tiến ngày nay vẫn yêu cầu những người ứng phó sự cố phải lựa chọn hành động họ thực hiện để ứng phó với các mối đe dọa nhất định: điều này đạt được thông qua sổ tay hướng dẫn. Với sổ tay hướng dẫn chính xác, người dùng bị tình nghi có thể bị ngăn không cho tải xuống tài liệu có rủi ro cao hoặc truy cập vào các mạng nhạy cảm. Bằng cách giảm sự phụ thuộc vào can thiệp thủ công, các công cụ tự động hóa như SOAR không chỉ tăng tốc hiệu quả và thời gian phản hồi của SecOps mà còn giải phóng các nhóm để tập trung vào các sáng kiến chiến lược và các mối đe dọa phức tạp.
Các trường hợp sử dụng cho tự động hóa SecOps
Phát hiện và phản hồi mối đe dọa
Phát hiện mối đe dọa luôn là một trong những thành phần tốn nhiều thời gian nhất đối với các nhóm SOC: do nhu cầu về khả năng hiển thị toàn bộ ngăn xếp, toàn bộ tiến trình an ninh mạng trong một thập kỷ đã chứng kiến sự gia tăng của các nền tảng giám sát siêu chi tiết, như các công cụ SIEM. Tuy nhiên, khối lượng và độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu bảo mật này đã gây thêm áp lực cho các hệ thống thượng nguồn - như những người ứng phó sự cố.
Vì các phương pháp thủ công truyền thống để giám sát và phân tích các sự kiện bảo mật khó có thể theo kịp tốc độ và quy mô cần thiết cho các doanh nghiệp hiện đại, nên đây là một trong những trường hợp sử dụng có ROI cao nhất để áp dụng tự động hóa. Bằng cách tích hợp cùng với công cụ SIEM mà bạn đang triển khai, nó có thể thu thập lượng dữ liệu lớn hơn nhanh hơn nhiều so với con người.
Yếu tố chính dẫn đến thành công của tự động hóa phát hiện mối đe dọa là công cụ phân tích mà nó dựa trên. Hầu hết các nhà cung cấp SOAR sẽ sử dụng kết hợp giữa học có giám sát và không giám sát: phương pháp đầu tiên hoạt động bằng cách đào tạo rõ ràng mô hình trên các tập dữ liệu được gắn nhãn của các mối đe dọa đã biết. Điều này cho phép họ xây dựng cơ sở dữ liệu về các mẫu đe dọa sau đó có thể được áp dụng cho dữ liệu thực tế đến từ một doanh nghiệp. Mặt khác, học không giám sát nhìn thấy các mô hình về cơ bản được đào tạo để hiểu hoạt động mạng và điểm cuối 'bình thường'. Bất cứ khi nào phát hiện ra sự sai lệch so với điều này, nó có thể phân loại sự sai lệch đó - các mô hình không giám sát có thể liên tục cải thiện theo thời gian, vì 'mối đe dọa' đầu ra của chúng được đánh giá là chính xác hay không.
AI đa cấp của Stellar Cyber kết hợp mô hình học tập lai với GraphML – mô hình này liên kết tất cả các sự kiện đang diễn ra trên các mạng của doanh nghiệp bạn. Điều này cho phép phát hiện tất cả các cuộc tấn công, ngay cả những cuộc tấn công phức tạp nằm rải rác trên nhiều hệ thống khác nhau. Bằng cách sử dụng mô hình lai, doanh nghiệp có thể bắt đầu và chạy với mô hình trước, trong khi mô hình sau điều chỉnh theo các đường viền mạng riêng của doanh nghiệp theo thời gian.
Ứng phó sự cố
Trong quy trình làm việc thủ công truyền thống, các tác vụ như phân loại cảnh báo, thu thập dữ liệu và thực hiện phản hồi thường đòi hỏi nhiều thời gian và công sức của con người. Vì các công cụ SOAR bao trùm toàn bộ các công cụ bảo mật của tổ chức nên có thể triển khai tự động hóa phản hồi sự cố – nghĩa là phản hồi đối với mối đe dọa có thể diễn ra tại chính điểm cuối mà mối đe dọa đó xảy ra.
Ví dụ, email theo truyền thống là nguồn đe dọa đáng kể. Thông thường, khi đối mặt với email lừa đảo, nhóm SecOps sẽ không nhận thức được bất kỳ hành vi sai trái nào cho đến khi người dùng mắc bẫy và thiết bị đã cố gắng tải URL đáng ngờ. Tệ hơn nữa, một công cụ SIEM trung tâm thậm chí có thể không đăng ký trang web lừa đảo - đặc biệt là nếu nó đang lén lút đánh cắp thông tin đăng nhập đã nhập. Các công cụ SOAR có thể phản hồi ngay lập tức trên nhiều mặt trận: ở cấp độ mạng, nó có thể xác định rằng trang web lừa đảo là đáng ngờ thông qua danh tiếng IP của tường lửa; và ở cấp độ điểm cuối, nó có thể sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đánh dấu các dấu hiệu cảnh báo ngữ pháp của tin nhắn lừa đảo. Cả hai đều cho phép thực hiện hành động: đầu tiên là chặn người dùng truy cập vào trang web đăng nhập giả mạo, sau đó đánh dấu email và gửi đến nhóm SecOps để phân tích.
Tự động hóa SOAR không chỉ tự động hóa khả năng ứng phó sự cố của SecOps mà còn phân cấp khả năng ứng phó kịp thời, cho phép SecOps bảo mật ngay cả các điểm cuối ở xa.
Quản lý tuân thủ
SecOps có thể tự động hóa việc quản lý tuân thủ theo nhiều cách khác nhau: từ các nhiệm vụ quản trị nhật ký cơ bản đến các khía cạnh quản lý mối đe dọa cấp cao hơn.
Bằng cách tập trung và tổng hợp các bản ghi, cấu hình hệ thống và thông tin chi tiết về sự cố, nền tảng SOAR cho phép lưu giữ hồ sơ toàn diện. Đây là điều cơ bản nhưng vẫn quan trọng: điều 30 của GDPR và ISO 27001 đều yêu cầu rõ ràng các bản ghi nhật ký, báo cáo và tài liệu phải được cập nhật. Bằng cách tự động tập trung và lưu trữ dữ liệu này, SOAR có thể giảm đáng kể khối lượng công việc hành chính trong các nhóm SecOps.
Nỗ lực thúc đẩy trách nhiệm giải trình trong khuôn khổ tuân thủ hiện đại không dừng lại ở việc lưu giữ hồ sơ rõ ràng và tập trung: họ cũng cần chứng minh rằng các biện pháp kiểm soát truy cập dựa trên vai trò đang được tuân thủ. SOAR đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, do việc triển khai các biện pháp kiểm soát quản lý danh tính và truy cập (IAM) của họ. Tuy nhiên, SOAR thực hiện điều này xa hơn việc kiểm tra thông tin xác thực đơn giản và tính đến tất cả các luồng dữ liệu trước khi cấp quyền truy cập cho người dùng hoặc thiết bị. Vị trí, khoảng thời gian, thành công OTP, tài nguyên được yêu cầu; tất cả đều có thể đóng vai trò trong việc ủy quyền mà không ảnh hưởng đến người dùng cuối hợp pháp.
Quản lý lỗ hổng bảo mật
Quản lý bản vá tự động hợp lý hóa quy trình giám sát và áp dụng bản vá thủ công tẻ nhạt. Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, các tổ chức có thể giải quyết các lỗ hổng nhanh hơn và hiệu quả hơn, đảm bảo các hệ thống quan trọng vẫn an toàn.
Việc tích hợp nền tảng SOAR với hệ thống quản lý cấu hình của tổ chức bạn giúp đơn giản hóa các yêu cầu liên tục của quản lý bản vá. Tự động hóa quản lý lỗ hổng có thể liên tục theo dõi trạng thái của các phiên bản hệ thống khác nhau, xác định bất kỳ sai lệch nào so với đường cơ sở bảo mật đã được phê duyệt. Khi phát hiện bản vá bị thiếu, nền tảng SOAR có thể khởi tạo quy trình khắc phục tự động để áp dụng bản vá. Sau đó, nó thực hiện xác minh độc lập để xác nhận bản vá đã được triển khai thành công. Nếu quy trình vá không thành công hoặc nếu một số hệ thống nhất định bị loại khỏi quản lý bản vá tự động vì lý do vận hành, nền tảng SOAR sẽ đánh dấu các vấn đề này để xem xét thủ công. Điều này có nghĩa là không có lỗ hổng nào bị bỏ qua.
Phân tích hành vi người dùng (UBA)
UBA là trái tim đập của chức năng SOAR. Nó có thể thực hiện được nhờ thực tế là các nền tảng SOAR tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm các hệ thống phát hiện điểm cuối, nhật ký truy cập và trình giám sát lưu lượng mạng. Mỗi điểm dữ liệu đại diện cho một hành động hoặc quyết định được người dùng cuối đưa ra. Các công cụ UBA cho phép SOAR phân tích dữ liệu này và thiết lập các đường cơ sở hành vi cho từng người dùng hoặc thực thể. Ví dụ: giờ làm việc thông thường, mức sử dụng thiết bị hoặc các mẫu truy cập dữ liệu của người dùng được ghi lại theo thời gian. Khi xảy ra sai lệch, chẳng hạn như truy cập các tệp nhạy cảm trong những giờ bất thường hoặc thiết bị khởi tạo các kết nối mạng bất thường, nền tảng SOAR sẽ đánh dấu những điều này là mối đe dọa tiềm ẩn.
Khi phát hiện hành vi bất thường, nền tảng SOAR sẽ tự động hóa quy trình phản hồi. Ví dụ, nếu UEBA xác định hoạt động đáng ngờ, nền tảng có thể khởi tạo các quy trình công việc được xác định trước, chẳng hạn như tạm thời hạn chế quyền truy cập, thông báo cho nhóm bảo mật hoặc khởi chạy cuộc điều tra về các hoạt động gần đây của thực thể. Các quy trình công việc này đảm bảo hành động nhanh chóng đồng thời giảm thiểu gián đoạn đối với các hoạt động hợp pháp.
Stellar Cyber vượt qua những thách thức chính của SecOps Automation như thế nào
Trong khi tự động hóa SecOps hứa hẹn sẽ mang lại mức tăng trưởng to lớn, thì việc xác định những rào cản lớn nhất mà các nhóm hiện nay đang phải đối mặt và khám phá cách vượt qua những thách thức của tự động hóa SecOps vẫn là điều đáng lưu ý.
Quá tải dữ liệu
Câu hỏi đầu tiên mà mọi dự án tự động hóa mới phải đối mặt là bắt đầu từ đâu. Đây là một lĩnh vực mà lượng dữ liệu liên quan đến quá tải dữ liệu SIEM có thể làm nước đục ngầu và khiến việc đánh giá trở nên khó khăn hơn
dự án tự động hóa nào sẽ mang lại lợi nhuận cao nhất.
Để chống lại điều này, Công cụ AI của Stellar Cyber thu thập tất cả dữ liệu bảo mật vô tận này và chuyển thành hai loại dữ liệu chính: Cảnh báo và Trường hợp sự cố. Cảnh báo đại diện cho các trường hợp cụ thể về hành vi đáng ngờ hoặc rủi ro cao và đóng vai trò là các yếu tố nền tảng của Trường hợp sự cố. Để đảm bảo rằng tất cả dữ liệu cốt lõi này được đánh giá chính xác, Stellar Cyber ánh xạ chúng vào XDR Kill Chain. Mỗi cảnh báo bao gồm mô tả rõ ràng, dễ đọc đối với con người về hoạt động và các bước khắc phục được đề xuất.
Nếu dừng lại ở đây, các nhà phân tích vẫn sẽ sa lầy vào khối lượng dữ liệu khổng lồ cần phân loại. Công cụ của Stellar chống lại điều này bằng cách tham chiếu chéo các cảnh báo. GraphML cho phép phân loại chúng thành Sự cố bằng cách tự động so sánh và nhóm các cảnh báo và sự kiện thành một tập hợp nhỏ hơn các sự cố chính xác, có thể hành động được. Khả năng này cung cấp cho các nhà phân tích bảo mật khả năng hiển thị nâng cao về các đường dẫn tấn công, mức độ nghiêm trọng của chúng và các lĩnh vực đáng lo ngại nhất. Đây là một ví dụ khác về cách tự động hóa quy mô nhỏ - phân tích và lập bản đồ cảnh báo - có thể dẫn đến hiệu quả cao hơn nữa, chẳng hạn như loại bỏ trùng lặp.
Khi tất cả cảnh báo được đưa vào công cụ phân tích trung tâm, SecOps có thể được hưởng lợi từ nhiều chức năng tự động hóa quản trị: ví dụ, chức năng loại bỏ trùng lặp cho phép xác định và loại bỏ các cảnh báo và sự kiện trùng lặp – quy trình lọc có hệ thống này giúp giảm đáng kể tiếng ồn.
Vì vậy, để chống lại thách thức quá tải dữ liệu, tốt nhất là bắt đầu từ dưới cùng của chuỗi SecOps: xem phần nào trong quy trình làm việc của nhà phân tích mất nhiều thời gian nhất và hành động phù hợp. Đối với hầu hết các tổ chức mới làm quen với tự động hóa SecOps, đây là quy trình phân loại và phân tích cảnh báo – do đó tập trung vào việc tự động hóa phân tích dữ liệu tập trung.
Độ phức tạp tích hợp
Việc tích hợp các công cụ bảo mật khác nhau có thể phức tạp, nhưng API mở và khả năng thu thập nhiều nguồn nhật ký của SIEM có thể là giải pháp.
Với sự phụ thuộc của SecOps vào khả năng kết nối, thách thức tích hợp nó với mọi công cụ bảo mật khác trong ngăn xếp của bạn có thể là rào cản đáng kể khi tham gia. Giải quyết vấn đề này đòi hỏi hai bước: khám phá tài sản và tích hợp tự động.
- Khám phá tài sản: Stellar Cyber tự động hóa việc khám phá tài sản bằng cách thu thập dữ liệu thụ động từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các công cụ phát hiện và phản hồi điểm cuối, dịch vụ thư mục, nhật ký kiểm tra đám mây, tường lửa và cảm biến máy chủ. Tổng hợp theo thời gian thực này xác định các tài sản như địa chỉ IP và MAC để liên kết chúng với các máy chủ tương ứng. Hệ thống liên tục cập nhật thông tin này khi dữ liệu mới vào mạng; bằng cách tự động hóa quy trình này, Stellar Cyber đảm bảo khả năng hiển thị toàn diện trên toàn mạng mà không cần can thiệp thủ công.
- Tích hợp tự động: Stellar Cyber giải quyết vấn đề tích hợp thông qua các API được cấu hình sẵn: các trình kết nối này được phát triển dựa trên các phương thức truy cập riêng của từng ứng dụng; khi đã được triển khai, chúng sẽ chủ động lấy dữ liệu theo lịch trình được thiết lập sẵn. Ngoài việc thu thập dữ liệu từ các hệ thống bên ngoài, các trình kết nối có thể thực hiện các hành động phản hồi, chẳng hạn như chặn lưu lượng truy cập trên tường lửa hoặc vô hiệu hóa tài khoản người dùng. Các trình kết nối này về cơ bản có thể xử lý mọi dạng dữ liệu – cho dù là dữ liệu nhật ký thô, như SIEM hay cảnh báo bảo mật trực tiếp từ các công cụ bảo mật khác. Tất cả những dữ liệu này đều được đưa vào Data Lake an toàn để phân tích tự động hơn nữa.
Tổng hợp lại, hai bước này giúp giảm đáng kể những yêu cầu mà một công cụ mới có thể đặt ra cho nhóm SecOps.
Khẳng định sai
Học không giám sát có thể cho phép một thuật toán xác định các cuộc tấn công mới – nhưng chúng cũng đánh dấu bất kỳ mẫu nào chưa biết trước đó trong một tập dữ liệu. Đây là một công thức hoàn hảo cho các kết quả dương tính giả và cuối cùng là cảnh báo mệt mỏi. Điều này là do một hệ thống học không giám sát tìm hiểu những gì cấu thành nên hành vi “bình thường” và đánh dấu bất kỳ sự sai lệch nào so với đường cơ sở này là một bất thường tiềm ẩn. Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) có thể nhận ra các mẫu lưu lượng mạng bình thường và cảnh báo khi một thiết bị cố gắng truy cập vào một cổng khác với bình thường – nhưng điều này cũng có thể là một thành viên nhóm CNTT đang thiết lập một ứng dụng mới.
Vì lý do này, các hệ thống dựa trên học không giám sát thường tạo ra số lượng lớn các kết quả dương tính giả - và sau khi cảnh báo được tạo ra, nó có thể thiếu bối cảnh cần thiết để các nhà phân tích bảo mật đánh giá những gì thực sự đang diễn ra. Tại Stellar, thách thức này được giải quyết bằng cách sử dụng ML không giám sát đơn giản như một bước cơ bản: ngoài bất kỳ hành vi bất thường nào, nó sẽ giám sát toàn bộ phạm vi của hồ dữ liệu của một tổ chức để đối chiếu với bất kỳ điểm dữ liệu nào khác. Điều này cung cấp cho mỗi sự cố một yếu tố rủi ro, từ đó thông báo cách công cụ phản ứng.
Ví dụ, hãy xem xét một giám đốc điều hành đăng nhập vào mạng lúc 2 giờ sáng. Khi tách biệt, điều này có thể xuất hiện như một kết quả dương tính giả và không đảm bảo cảnh báo. Tuy nhiên, nếu thông tin đăng nhập bắt nguồn từ một địa chỉ IP ở Nga hoặc Trung Quốc và bao gồm việc thực thi các lệnh PowerShell trái phép, các điểm dữ liệu bổ sung này sẽ tạo ra một mẫu biểu thị việc chiếm đoạt tài khoản. Bằng cách kết nối các điểm này, hệ thống cung cấp ngữ cảnh cần thiết để tạo cảnh báo có ý nghĩa. Và nhờ các đầu nối linh hoạt mà chúng tôi vừa đề cập, tài khoản này có thể tự động được cách ly để phản hồi.
khoảng cách kỹ năng
Việc triển khai tự động hóa SecOps đòi hỏi một cách tiếp cận phù hợp, chặt chẽ với các mục tiêu bảo mật và mức độ trưởng thành của tổ chức để đảm bảo triển khai liền mạch. Nếu không có các năng lực này, quy trình có thể bị chậm trễ hoặc thậm chí có nguy cơ thất bại.
Ví dụ, tích hợp các công cụ bảo mật hoặc phát triển sổ tay hướng dẫn thường đòi hỏi chuyên môn thực hành về các ngôn ngữ lập trình như Python, Ruby hoặc Perl, tùy thuộc vào giải pháp SOAR. Nếu nhóm SOC thiếu thành thạo các kỹ năng lập trình này, điều đó có thể cản trở khả năng thực hiện các tích hợp cần thiết và tạo ra các quy trình làm việc tự động hiệu quả, cuối cùng ảnh hưởng đến hiệu quả chung của nền tảng.
Các công cụ tự động hóa SecOps thế hệ tiếp theo giúp thu hẹp khoảng cách này bằng các lời nhắc NLP, nhưng một số cải tiến tốt nhất trong việc thu hẹp khoảng cách kỹ năng nằm ở các giao diện có thể truy cập được. Thay vì một hỗn hợp phức tạp của các công cụ khác nhau, các tích hợp SOAR và SIEM như Stellar Cyber đã cho phép SecOps xem tất cả thông tin quan trọng theo định dạng có thể truy cập và có thể thực hiện được. Điều này bao gồm các tùy chọn khắc phục được đề xuất và hình ảnh hóa các điểm dữ liệu tạo nên mỗi Sự cố.
Chi phí và khả năng mở rộng
Trong khi tự động hóa làm giảm chi phí hoạt động bằng cách hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, điều đáng chú ý là chi phí đáng kể mà điều này có thể gây ra: nhiều công cụ bảo mật trên thị trường có các chuyên môn riêng biệt, khiến một công cụ thu thập dữ liệu từ từng công cụ, cũng như các mạng và điểm cuối xung quanh, trở thành một vấn đề thực sự đau đầu. Và sau đó, khi các ứng dụng, người dùng và mạng thay đổi, nó chỉ đòi hỏi thêm thời gian và tài nguyên để duy trì.
Đây là lý do tại sao việc dựa vào công cụ SaaS có thể tiết kiệm chi phí hơn đáng kể so với việc xây dựng thứ gì đó từ đầu. Tuy nhiên, ngay cả điều này cũng không đơn giản: vì tự động hóa dựa vào mức tiêu thụ dữ liệu lớn như vậy, nên các mô hình định giá mở rộng tùy thuộc vào khối lượng dữ liệu có thể rất bất ổn. Điều này làm tăng rủi ro mà một dự án tự động hóa đang phát triển phải đối mặt. Đó là lý do tại sao Stellar Cyber đóng gói công cụ tự động hóa SecOps của mình theo một giấy phép duy nhất, có thể dự đoán được.
Đạt được SecOps tự động hóa với Stellar Cyber
Stellar Cyber định nghĩa lại cách các tổ chức tiếp cận SecOps do tự động hóa thúc đẩy. Giải pháp này kết hợp các khả năng Next-Gen SIEM, NDR và Open XDR thành một giải pháp liền mạch, mạnh mẽ duy nhất giúp tự động hóa tương quan dữ liệu, chuẩn hóa và phân tích thông tin từ mọi nguồn và cắt giảm nhiễu để cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động được. Với sổ tay hướng dẫn ứng phó sự cố được xây dựng sẵn, các nhóm có thể phản ứng nhanh chóng và nhất quán với các mối đe dọa, trong khi AI đa lớp cung cấp khả năng hiển thị vô song trên các điểm cuối, mạng và đám mây, không để lại điểm mù.
Bằng cách giảm thời gian phát hiện và phản hồi và hợp lý hóa quy trình làm việc, Stellar Cyber trao quyền cho các nhóm bảo mật tinh gọn để bảo vệ các môi trường mở rộng một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Các doanh nghiệp đang tìm kiếm các hoạt động bảo mật nhanh hơn, thông minh hơn có thể khám phá Nền tảng Stellar Cyber SecOps có bản demo.
