人工智能驱动的超自动化如何改变网络安全
自动化网络安全的三大支柱
企业网络生成的大量数据对于简单的手动跟踪来说太多了。在数据收集、分析和威胁补救方面，让我们定义每个领域的自动化成熟度级别——以及 Stellar Cyber 如何在 AI 驱动的超自动化中推动达到最高成熟度。
数据收集自动化
日志收集
日志是网络安全监控的核心，它记录由应用程序、网络设备和服务器创建的事件。
在最基本的成熟度级别，日志通过日志复制纳入网络安全分析师流程——分析师在服务器或设备上手动设置本地脚本，定期复制所有日志并将其存入中央存储库。日志主要用于批量日志，每个日志通常格式化为人类可读的——并且通常仅在分析师手动尝试解决问题或探索安全事件如何开始时才读取。
在自动化成熟度达到中等水平时，此过程开始通过自动将日志拉到中央管理系统（通常通过 API 或更深层次的应用程序配置）来整合实时可见性。日志的单独格式也变得更加以机器为中心，更加强调结构化布局，以便日志管理工具轻松获取。分析师仍然需要手动协助这些工具选择要包含哪些设备，并且经常需要回头取样并随着时间的推移调整其日志管理实践。
最后，最自动化的日志采集不仅仅是一个纯粹的收集系统，还包括自动设备发现。无论是通过 API、日志源还是本机传感器，每台企业设备都能够被发现和跟踪，无论其在网络上的活动如何。
网络安全监控
网络安全监控不再关注应用程序内的各个操作，而是关注流经企业网络的流量以评估恶意行为。
过去，非人工智能网络安全监控方法效果很好，但网络犯罪分子迅速调整了方法。旧式安全工具只是将网络数据包信息与预先制定的已知策略列表进行比较，而旧式防火墙难以应对当今的端到端加密流量。
自动化网络安全工具可以从更广泛的网络（包括公共云、私有云和内部硬件）收集情报。 Stellar Cyber 的网络传感器 深入挖掘，收集所有物理和虚拟交换机的元数据。其传感器通过深度数据包检测解码有效载荷，并可在 Windows 98 服务器及更高版本以及 Ubuntu、Debian 和 Red Hat 上运行。
收集所有这些数据可能是稳固的网络安全的基础 - 但它仍然需要转化为洞察力和至关重要的行动。
数据分析自动化
一定程度的数据分析始终需要真人的专业知识和知识。然而，自动化分析的进步现在使分析师能够比以往更加清晰地做出时间紧迫的决策。
自动化早期阶段的事件分析通常依赖于分析师自己将各个点连接起来——无论是需要修补的软件版本还是被忽视的漏洞。在最坏的情况下，攻击者在分析师意识到漏洞之前就已经意识到并积极利用漏洞。虽然它仍然是手动的，但将所有不同的数据格式整理到中央仪表板中是如今无处不在的安全信息和事件管理 (SIEM) 工具的基础。
大约十年前，经验丰富的安全专业人员所拥有的一项能力——能够识别他们之前目睹过的攻击——突然间，由于基于签名的检测，新团队也能够掌握这项能力。因此，组织开始从中等水平的自动化分析中受益。如果文件签名或 IP 地址与之前标记的攻击相匹配，分析师可以立即收到警报（通常通过他们的 SIEM 工具）。
然而，这种基本的事件分析形式仍然无法解决零日攻击或新型攻击。此外，分析师还面临着更大的挑战：安全事件的生成速度远远快于处理速度。
您（可能）已经熟悉自动分析
虽然基于异常的行为分析可以预测并因此防止攻击，但它容易出现误报并扰乱事件响应工作流程——这是当今安全自动化的最后一层发生最大变化的地方。
事件响应自动化
最后两个步骤——数据收集和分析——都导致一件事：事件响应。
依赖于基本自动化的事件响应需要分析师在隔离受恶意软件感染的设备时手动禁用网络访问、远程安装新的软件补丁，以及为可能被盗用帐户的用户重置密码和用户名。您可能会注意到，这些主要是被动的——这是由于手动干预的速度太慢造成的。
进入事件响应自动化的中级阶段，这需要以行为分析为基础并采取相应行动——通常是自动拒绝可疑用户访问关键资源，或根据其专业领域向正确的分析师发出警报。剧本允许安全团队完全控制自动响应，让人工智能工具在执行日常网络安全中可重复的平凡任务方面表现出色。
然而，这种级别的事件自动化很容易受到一个问题的影响：误报。这些误报可能会错误地对用户或设备施加限制，严重影响生产力。拥有成熟事件响应管道的公司已经在研究高精度事件响应流程：它通过超自动化实现。
Stellar Cyber 的超级自动化如何改变事件响应
回到介绍部分，我们解释了超自动化是如何堆叠自动化层以产生最佳业务结果的过程。在成熟的安全堆栈中，超自动化将机器学习算法的深入、基于模式的分析与事件情境化过程相结合。
Stellar Cyber 的 Graph ML 能够映射单个异常警报之间的关联，并将其整理成案例：将数千个警报转换为它们可能属于的数百个真实事件。然后，根据各个警报的独特性质，自动丰富和优先化每个案例。最后，分析师将获得一个单一的参考点 - 一个仪表板，该仪表板将组织的所有行为、缺陷和设备整理成精简的案例。
如果您的组织尚未达到自动化成熟度的顶峰，请不要担心——自动化成熟度偶尔会有所进步是正常的，因为工具每隔几年就会升级一次。如果您好奇 Stellar Cyber 如何提供市场上最具成本效益的 Open XDR 平台， 立即获取演示.
