This is the Trace Id: d4fa45c4d7ac05cc27abc47097a8635b
Преминаване към основното съдържание
Microsoft Security

Какво представлява анализът на киберсигурността?

Научете как анализът на киберсигурността помага на организациите да управляват рисковете за сигурността чрез анализ на данни.
Запознайте се с обединената SecOps, задвижвана от ИИ

Общ преглед на анализа на киберсигурността

Анализът на киберсигурността е начин за проактивно управление на рисковете за киберсигурността с помощта на инструменти като информация за защита и управление на събития (SIEM). Като използват машинно обучение и поведенчески анализ за анализ на организационни и потребителски данни, фирмите могат да предвиждат или предотвратяват инциденти, а не само да реагират на тях, след като са се случили.

С увеличаването на обема на данните, приложенията, устройствата и самоличностите нараства и трудността за ръчно проследяване и защита на всички тях. Често екипите по защита имат на разположение десетки различни инструменти, които предоставят стотици сигнали на час, което е непосилно и затруднява ръчната корелация на моделите.

С анализа на киберсигурността организациите могат да:
  • Съпоставят прозренията от различни инструменти, платформи и облаци за сигурност.
  • Откриват заплахите бързо. 
  • Подобряват реакциите при инциденти. 
  • Оценяват рисковете, преди да бъдат използвани.
  • Оптимизират се процесите и разпределението на ресурсите. 
  • Подобряват цялостната информация за заплахите.
  • Повият осведомеността и видимостта на заплахите.

Ключови изводи

  • Анализът на киберсигурността е начин за проактивно управление на рисковете за киберсигурността с помощта на техники като машинно обучение и поведенчески анализ. за събиране и анализиране на данни, след което се идентифицират модели и аномалии, които могат да показват заплаха за сигурността. 
  • Типичен работен поток включва събиране на данни, нормализиране на данни, анализ на данни, машинно обучение и визуализация на данни.
  • Организациите използват анализа на киберсигурността, за да откриват вътрешни и външни заплахи, да управляват инциденти, да оценяват рисковете и да спазват изискванията за защита.
  • Организациите имат достъп до инструменти като EDR, XDR, анализ на мрежовия трафик, SIEM, SOAR, лов на заплахи, разузнаване за заплахи, UEBA, управление на уязвимости и непрекъснато наблюдение.
  • Някои ключови предимства включват по-бързо откриване на заплахи, подобрени отговори при инциденти, оценка на риска, опростени процеси и повишена информираност и видимост на заплахите като цяло. 
  • Някои предизвикателства включват проблеми с поверителността на данните, пропуски в уменията и променящи се заплахи.
  • В бъдеще в областта на анализите на киберсигурността може да се наблюдава възход на генеративния ИИ, разширяване на набора от умения на анализаторите, автоматизирани реакции на заплахите и още оптимизация.

Как работи анализът на киберсигурността?

Анализът на киберсигурността се извършва чрез събиране и анализиране на данни от различни източници, за да се идентифицират модели и аномалии, които могат да показват заплаха за сигурността. След това тези данни се обработват с помощта на усъвършенствани аналитични техники - като машинно обучение - за откриване и реагиране на потенциални заплахи в реално време. Типичният работен поток на решение за анализ на киберсигурността включва следните стъпки:
 
  1. Събиране на данни. Може да изглежда очевидно, но ефективният анализ на киберсигурността се основава на цялостен достъп до огромно количество данни от потребители, крайни точки, маршрутизатори, приложения и регистри на събития, и това са само примери за някои източници.

  2. Нормализиране на данни. Натрупването на необработени данни не е най-полезно за предоставяне на полезна информация за защитата. С нормализирането на данните екипите по защита могат да обединят набори от данни от различни източници в единен формат и да ги обобщят, за да подпомогнат анализа и вземането на решения. 

  3. Анализ на данни. След като данните са нормализирани в последователна и разбираема форма, може да се пристъпи към анализ. Това е мястото, където моделите и прозренията се идентифицират от множество привидно различни точки от данни. С помощта на инструменти като правила, работни книги и заявки могат да се идентифицират поведенчески тенденции и да се обозначат като потенциални рискове.

  4. Машинно обучение. Анализът на големи обеми от данни изисква време и ресурси, а специалистите по защита разполагат с достатъчно и от двете. Чрез обучение на модели за машинно обучение за разпознаване на модели на заплахи или рисково поведение специалистите по защита могат да обработват данните много по-бързо, да откриват по-лесно аномалии и да определят приоритетите на разследванията. Например инструментите за анализ на поведението на потребители и обекти (UEBA) използват поведенчески анализи, алгоритми за машинно обучение и автоматизация за идентифициране на необичайно поведение в мрежата на организацията. 

  5. Визуализация на данни. Прозренията за защита от големите данни могат да бъдат тромави и трудни за разбиране, което може да бъде предизвикателство за вземащите решения в областта на бизнеса и защитата. Визуализацията на данни е графично представяне на тенденции, отклонения и модели с помощта на диаграми, графики и карти, за да се направят сложните данни по-достъпни и разбираеми. Благодарение на разбираемото разузнаване на заплахите организациите получават цялостен поглед върху пейзажа на заплахите, за да вземат информирани решения в областта на защитата.
Някои организации използват роден в облака инструмент SIEM за агрегиране на данни, които след това се анализират с машинна скорост, за да се идентифицират модели, тенденции и възможни проблеми. Използването на SIEM, базиран на облака, позволява на организациите да импортират свои собствени информационни канали и сигнали за заплахи от съществуващите си инструменти.
Случаи на използване

Анализ на киберсигурността в действие

Силата на анализите в областта на киберсигурността идва от това, че помагат на експертите по защитата да откриват и спират заплахите на ранен етап, когато се използват с външно откриване и реакция на заплахи. Разгледайте примери за това как организациите могат да използват анализи в областта на киберсигурността.

Откриване на външни заплахи

Чрез наблюдение на моделите на мрежовия трафик анализът на киберсигурността може да идентифицира потенциални атаки или аномалии - като разпределена атака за отказ на услуга (DDoS), атака по средата, злонамерен софтуер и рансъмуер – които могат да означават пробив в сигурността.

Откриване на компрометиран акаунт

Директните атаки срещу мрежите не са единствените видове заплахи, които могат да засегнат бизнеса. Фишинг атаките и измамите със социален инженеринг могат да подмамят потребителите да споделят привилегировани данни или да направят собствените си системи уязвими. Анализът на киберсигурността постоянно следи за такива събития.

Откриване на вътрешни заплахи

Анализът на киберсигурността помага за проследяване на поведението на потребителите и структурите в мрежата, което позволява ранно откриване на подозрителни дейности или вътрешни атаки.

Реакция при инциденти и цифрова съдебномедицина

Екипите за защита могат да използват анализ на киберсигурността в отговори при инциденти, чрез предоставяне на стабилни прозрения, необходими за разрешаване на атака. Задълбочените криминалистични прегледи помагат на екипите по защита да разберат естеството на инцидентите, свързани с тяхната позиция по отношение на защитата, и гарантират, че всички компрометирани структури са поправени.

Оценка на риска

Инструментите за машинно обучение автоматизират генерирането и анализа на разузнавателна информация за заплахи, като категоризират и съхраняват откритите заплахи за бъдеща употреба. Това подобрява способността на системата да разпознава подобни заплахи и да оценява нивото им на риск.

Съответствие и отчитане на защитата

Решението за анализ на киберсигурността може да повиши способността на организацията да спазва индустриалните разпоредби и да демонстрира прозрачност чрез автоматизирани отчети.

Типове инструменти за анализ на киберсигурността


Организациите имат достъп до редица инструменти за анализ на киберсигурността, всеки от които разполага с функционалности, отговарящи на различни нужди. Някои инструменти надхвърлят анализа, за да предоставят автоматизирана защита и реакция срещу заплахи.

Откриване и реакция в крайна точка

Откриване и реакция в крайна точка (EDR): Разгледайте как технологията EDR помага на организациите да се защитят от сериозни киберзаплахи, като например рансъмуер.Откриване и реакция на крайна точка (EDR) е софтуер, който защитава крайните потребители, устройствата с крайни точки и ИТ активите с помощта на анализ в реално време и автоматизация, поддържана от ИИ. EDR защитава от заплахи, които са предназначени да заобикалят традиционния антивирусен софтуер и други стандартни инструменти за защита на крайни точки.

Разширено откриване и реакция

Разширено откриване и реакция (XDR) е инструмент, който автоматично идентифицира, оценява и отстранява заплахи. XDR разширява обхвата на защитата чрез разширяване на защитата в по-широк диапазон от продукти от EDR, включително крайни точки, сървъри, приложения в облака и имейли на организацията.

Анализ на мрежовия трафик

Анализът на мрежовия трафик е процесът на наблюдение на мрежовия трафик за извличане на информация за потенциални заплахи за защитата и други ИТ проблеми. Той предоставя ценни прозрения за поведението на мрежата, като позволява на експертите по защитата да вземат решения за защита на мрежовата инфраструктура и данни.

Управление на информацията и събитията в областта на защитата

SIEM помага на организациите да откриват, анализират и реагират на заплахи за защитата, преди да навредят на бизнес операциите. Той комбинира управлението на информацията за защита (SIM) и управлението на събития за защита (SEM) в една система за управление на защитата.

Оркестрация, автоматизация и реакция на сигурността

Организиране на защитата, автоматизация и реакция (SOAR): Откриване и спиране на атаки във вашето предприятие за защита с Microsoft Sentinel – модерно решение SecOpsАвтоматизирана реакция за организиране на сигурността (SOAR) се отнася за набор от инструменти, които автоматизират предотвратяването и реагирането на кибератаки чрез обединяване на системи за подобрена видимост, дефиниране на начина, по който трябва да се изпълняват задачите, и разработване на план за реагиране при инциденти, който отговаря на нуждите на вашата организация.

Проактивно търсене на заплахи

Ловуването на киберзаплахи е процесът, при който екипите по сигурността активно откриват, изолират и неутрализират усъвършенствани заплахи, които могат да заобиколят автоматизираните решения за защита. Те използват разнообразни инструменти за търсене на неизвестни или неоткрити заплахи в мрежата, крайните точки и данните на организацията.

Разузнаване за заплахи

Разузнаване на заплахи: Научете как разузнаването на заплахи ви дава цялостна представа за това откъде идват заплахите, какви тактики използват лошите актьори и как да реагирате.Наборът от ресурси срещу заплахи е информация, която помага на организациите да защитават по-добре срещу кибератаки. Това включва анализ, който дава на екипите по защитата изчерпателен поглед върху пейзажа на заплахите, така че те да могат да вземат информирани решения как да се подготвят, откриват и реагират на атаки.

Анализ на поведението на потребителите и субектите

UEBA: Научете как UEBA използва машинно обучение и поведенчески анализ за откриване на заплахи и кибератаки.UEBA е вид софтуер за защита, който използва поведенчески анализ, алгоритми за машинно обучение и автоматизация, за да идентифицира необичайно и потенциално опасно поведение, показвано както от потребителите, така и от устройствата в мрежата на организацията.

Управление на уязвимости

Управлението на уязвимостите е процес, при който се използват инструменти и решения за непрекъснато и активно предпазване на компютърни системи, мрежи и корпоративни приложения от кибератаки и нарушаване на защитата на данните.

Непрекъснато наблюдение

Инструментите за анализ на киберсигурността могат да наблюдават цялата среда на организацията – на място, в облака, приложения, мрежи и устройства – през целия ден, всеки ден, за да откриват аномалии или подозрително поведение. Тези инструменти събират телеметрия, обобщават данните и автоматизират реакцията при инциденти.

Предимства на инструментите за анализ на киберсигурността


Инструментите за анализ на киберсигурността предлагат на екипите по защитата редица предимства както за защита на организационните данни, така и за подобряване на цялостните процеси по защитата.

Някои от тези ключови предимства включват: 
 
  • По-бързо откриване на заплахи. Най-голямата полза от използването на анализи, подобрени с машинно обучение и поведенчески анализ, е изпреварването на рисковете, преди те да се превърнат в проблеми. Проактивното наблюдение помага на екипите по защитата да идентифицират и реагират на рискове по-бързо от всякога. 
  • Подобрени отговори при инциденти. Понякога заплахите преминават през системите за защита и оказват влияние върху организационните данни. Но по-бързата реакция може да ограничи щетите, да изолира засегнатите области и да предотврати разпространението на заплахите в рамките на организационните системи.
  • Оценка на риска. Не всички заплахи са равни. Инструментите за анализ на киберсигурността помагат на ИТ специалистите да преценят какви рискове трябва да адресират и в какъв ред на приоритета.
  • Опростени процеси и разпределение на ресурси. Инструментите за анализ на киберсигурността помагат на екипите за защита по-ефективно и по-ефективно да събират, съпоставят и анализират огромно количество организационни данни. Като опростяват процеса, тези инструменти помагат да се върнете към екипите за защита, които след това могат да се съсредоточат върху системи или инциденти, които изискват тяхното внимание.
  • Повишена информираност и видимост на заплахите. Автоматизираният характер на анализите на киберсигурността осигурява на екипите по защитата видимост на рисковете, без да се налага непрекъснато да ги проверяват и проследяват. Моделите за машинно обучение и поведенчески анализ непрекъснато се адаптират, за да предоставят на организациите по-всеобхватни информираността за киберсигурността.

Най-добри практики за анализ на киберсигурността


Както при всеки инструмент, само технологията не е достатъчна, за да осигури успех. За да бъдат най-ефективни, инструментите за анализ на киберсигурността изискват известна подготовка преди внедряването им и може би някои промени в настоящите бизнес практики, след като бъдат въведени. Някои от най-добрите практики включват:
 
  • Класификация на данните. Уверяват се, че организационните данни са правилно класифицирани и отговарят на всички вътрешни и външни стандарти за съответствие. Също така дефинират контроли за достъп за поверителна информация. Организациите, които използват инструменти за защита на данните, може вече да са въвели процеси за изпълнение на изискванията за класификация и съответствие. 
  • Удължени периоди на съхранение. Съхранявайте регистрите на събитията, които могат да бъдат необходими в бъдеще за търсене на заплахи или одити за съответствие. Продължителността на периода, през който организациите трябва да съхраняват дневниците, може да варира в зависимост от отрасъла, регулацията за съответствие или агенцията. 
  • Zero Trust. Защитете всички среди с архитектурата Zero Trust, която защитава всеки файл, имейл и мрежа чрез удостоверяване на самоличността и устройството на всеки потребител.
  • Текуща интелигентност. Използвайте разузнавателна информация за заплахите – най-актуалните данни, осигуряващи цялостна представа за средата на заплахите – за вземане на решения в областта на защитата. 
За да започнат с анализа на киберсигурността, организациите трябва:
 
  1. Идентифициране на нуждите. Всяка организация има свои собствени цели в областта на защитата – независимо дали става въпрос за по-бърза реакция или за подобрена прозрачност с цел спазване на нормативните изисквания. Първата стъпка към ефективен анализ на киберсигурността е идентифицирането на всички тези цели и поддържането на тези резултати като приоритети по време на процеса на избор и внедряване на нови инструменти.
     
  2. Идентифициране на източници на данни. Този процес може да е труден, но е от съществено значение за ефективния анализ на киберсигурността. Колкото по-всеобхватни са източниците на данни, толкова по-голяма е видимостта за рисково поведение и необичайна дейност, която може да означава заплаха.
     
  3. Избират инструмент, който отговаря на техните обстоятелства. Разнообразието от инструменти за анализ на киберсигурността отговаря на разнообразните нужди и ситуации на организациите, които ги използват. Една нова компания може да се нуждае от цялостно решение, което да се занимава с оценка и реакция на заплаха. Но една по-утвърдена компания може вече да разполага с решения за киберсигурност – в този случай правилният инструмент може да бъде такъв, който е проектиран да се интегрира със съществуващите системи и да подобри, а не да замени тези инвестиции.

Предизвикателства в анализа на киберсигурността


Организациите, които се стремят към качествен анализ на киберсигурността, се сблъскват с редица предизвикателства, включително опасения за неприкосновеността на личните данни, пропуски в уменията и променящи се заплахи.

Опасения, свързани с поверителността на данните

Тъй като нарушенията на защитата на данните често се появяват на първите страници на международните вестници, не е чудно, че клиентите и крайните потребители са загрижени за начина, по който компаниите използват и защитават личната им информация. Към това се добавят и усложненията, свързани с местните или отрасловите разпоредби за съответствие, които могат да влязат в сила по-бързо, отколкото организацията може да актуализира своите системи за управление на данни. Решение на тези предизвикателства може да бъде система за анализ на киберсигурността с вградени функции за съответствие и защита на данните, които едновременно ограничават вътрешния достъп и проактивно предотвратяват външни атаки.

Пропуски в уменията

Киберсигурността не е нова концепция, но съвременните технологии и системи се развиват с главоломни темпове, за да отговорят както на вътрешните нужди, така и на външните заплахи. Недостигът на квалифицирани специалисти по анализ на киберсигурността означава, че организациите все повече разчитат на ръчни процеси и остарели системи, за да са в крак с времето. Първото решение, което може да ви хрумне, е повече обучения за служителите. По-ефективен подход обаче може да бъде внедряването на удобен за използване инструмент, който може да автоматизира обичайните процеси за анализ на киберсигурността и включва готови функции като предварително изградени конектори към CDR, данни в облака и сървъри, само за да назовем няколко възможни интеграции.

Развиващи се заплахи

Темпото, с което кибератаките се развиват, е зашеметяващо. А традиционните анализи на защитата са ограничени от способността на организацията да идентифицира, разбира и реагира на заплахи, които са по-сложни от нейните вътрешни системи. Решението е подход за анализ на киберсигурността, който се развива в крак със заплахите. Машинното обучение и поведенческият анализ осигуряват проактивен, превантивен анализ на заплахите, който може да спре атаките, преди те да засегнат организацията. Решенията за платформи за разузнаване на заплахи обединяват данни за индикатори за заплахи от различни източници и обработват данните, за да ги прилагат към решения като мрежови устройства, решения за EDR и XDR или SIEM.

Решение за анализ на киберсигурността

 
Включването на анализа на киберсигурността в нов или съществуващ процес на защитата е от решаващо значение за поддържането на безопасността на организациите и за спазването на действащите приложими разпоредби. Чрез идентифициране на модели, аномалии и заплахи с помощта на машинно обучение и поведенчески анализ експертите по защитата могат по-лесно да защитят данните си и да осигурят непрекъснатост на бизнеса. Microsoft Security предлага Обединена платформа за операции по защита: Обединете операциите си по защитата (SecOps) в областта на превенцията, откриването и реагирането с платформа, базирана на ИИединна система за операции по сигурността която включва анализ на киберсигурността, за да предостави на организациите желаните от тях възможности за защита срещу заплахи.
РЕСУРСИ 

Научете повече за Microsoft Security

  1.
Човек с къса коса работи на компютър в замъглено осветена стая.
Решение

Единни операции за защита с подкрепата на ИИ

Изпреварвайте киберзаплахите с една мощна платформа за операции по защитата.
Научете повече
Мъж с брада седи на бюро с лаптоп и настолен компютър с няколко монитора.
Продукт

Microsoft Sentinel

Идентифицирайте и спирайте кибератаките по-бързо с мощен основен SIEM в облака, обогатен с ИИ.
Научете повече
Трима професионалисти седят около маса и разговарят помежду си.
Продукт

Microsoft Copilot за защита

Дайте възможност на екипите по защитата да откриват скрити модели и да отговарят на инциденти по-бързо с помощта на генеративен ИИ.
Научете повече
Назад към раздела „РЕСУРСИ“

Често задавани въпроси

  • Анализът на киберсигурността е начинът, по който организациите могат да откриват модели и да забелязват рискове в цялата си цифрова собственост. Машинното обучение и поведенческият анализ предоставят информация за ранно засичане на събитията и позволяват на екипите по защитата да предотвратят причиняването на големи щети. Тези инструменти могат да помогнат да се анализират огромни количества данни, за да се помогне на организациите да реагират по-бързо и да останат по-защитени.
  • Анализът на киберсигурността е важен, защото помага на екипите по защитата да защитават данните на организациите и клиентите, както и да подобряват процесите на реакция в областта на киберсигурността. Основните предимства на анализа на киберсигурността включват по-бързо откриване на заплахи, подобрено средно време за отговор, оценка на риска, опростени процеси и повишена видимост на заплахите. Всички те спомагат за подобряване на защитата на критичната инфраструктура на организацията, като намаляват риска от атака, която може да повлияе на производителността и резултатите на организацията. Анализът също така е от решаващо значение за нуждите от съответствие и търсенето на заплахи.
  • ИИ и машинното обучение се използват за обобщаване, анализиране и извличане на прозрения от големи количества организационни данни и данни за клиенти. Огромният обем данни, генерирани от източници като крайни точки, потребители и маршрутизатори, представлява предизвикателство за специалистите по киберсигурност, които търсят тенденции или прозрения, които биха могли да показват заплахи. Моделите на ИИ и машинно обучение могат да бъдат обучени да идентифицират тенденциите или да извличат прозрения от изобилието от данни, управлявани от организацията. Новите генеративни инструменти за ИИ могат да помогнат за по-нататъшно подобряване на скоростта и качеството на работата по защитата, като същевременно увеличават набора от умения за анализатори на защитата на компютъра.
  • Анализът на киберсигурността може да помогне за проактивно откриване на заплахи, преди да нарушат организацията. Като съпоставят данни от различни източници, екипите за защита получават по-ясна представа за начина, по който атакуващият се движи между векторите, като в крайна сметка дава по-изчерпателен поглед върху атаката и нейната сериозност. Използването на работни книги за автоматизация може да помогне за намаляване на времето за отговор на често срещани задачи, като ускори средното време за отговор.

Следвайте Microsoft Security