This is the Trace Id: 383a670ff8c73d019f38a0df0167b5c7
Přeskočit na hlavní obsah
Zabezpečení od Microsoftu

Co je analýza kybernetické bezpečnosti?

Zjistěte, jak analýza kybernetické bezpečnosti pomáhá organizacím spravovat bezpečnostní rizika prostřednictvím analýzy dat.
Prozkoumejte sjednocené SecOps využívající umělou inteligenci

Přehled analýzy kybernetické bezpečnosti

Analýza kybernetické bezpečnosti je způsob, jak proaktivně spravovat rizika kybernetické bezpečnosti pomocí nástrojů, jako je správa akcí a informací o zabezpečení (SIEM). Díky používání strojového učení a analýzy chování k analýze organizačních a uživatelských dat můžou společnosti předpovídat nebo předcházet incidentům a nemusí na ně jen reagovat poté, co k nim dojde.

S rostoucím objemem dat, aplikací, zařízení a identit roste i náročnost jejich ručního sledování a zabezpečení. Týmy pro zabezpečení mají často k dispozici desítky různých nástrojů, které poskytují stovky signálů za hodinu, což je zahlcující a ztěžuje to ruční korelaci vzorů.

Díky analýze kybernetické bezpečnosti můžou organizace:
  • Korelovat poznatky napříč různými nástroji zabezpečení, platformami a cloudy.
  • Rychleji detekovat hrozby. 
  • Zlepšovat reakce na incidenty. 
  • Vyhodnocovat rizika před jejich zneužitím.
  • Zjednodušit procesy a přidělování prostředků. 
  • Zlepšit celkovou analýzu hrozeb.
  • Zvýšit povědomí o hrozbách a viditelnost.

Hlavní poznatky

  • Analýza kybernetické bezpečnosti je způsob, jak proaktivně řídit rizika kybernetické bezpečnosti pomocí technik, jako je strojové učení a analýza chování. Umožňuje shromažďovat a analyzovat data a poté identifikovat vzory a anomálie, které můžou indikovat bezpečnostní hrozbu. 
  • Typický pracovní postup zahrnuje shromažďování dat, normalizaci dat, analýzu dat, strojové učení a vizualizaci dat.
  • Organizace používají analýzu kybernetické bezpečnosti k odhalování interních a externích hrozeb, správě incidentů, vyhodnocování rizik a dodržování požadavků na zabezpečení..
  • Organizace mají přístup k nástrojům, jako jsou EDR, XDR, analýza síťového provozu, SIEM, SOAR, proaktivní vyhledávání hrozeb, analýza hrozeb, UEBA, správa ohrožení zabezpečení a průběžné monitorování.
  • Mezi klíčové výhody patří rychlejší detekce hrozeb, vylepšené reakce na incidenty, posouzení rizik, zjednodušené procesy a celkové zvýšení povědomí o hrozbách a všeobecný přehled. 
  • Mezi problémy patří ochrana osobních údajů v datech, nedostatky v dovednostech a vyvíjející se hrozby.
  • V budoucnu můžeme v oblasti analýzy kybernetické bezpečnosti očekávat nárůst využívání generativní AI, rozšíření dovedností analytiků, automatizovaným reakcím na hrozby a další optimalizaci.

Jak analýza kybernetické bezpečnosti funguje?

Analýza kybernetické bezpečnosti funguje tak, že shromažďuje a analyzuje data z různých zdrojů s cílem identifikovat vzory a anomálie, které můžou indikovat bezpečnostní hrozbu. Tato data jsou následně zpracovávána pomocí pokročilých analytických technik, jako je strojové učení, aby bylo možné odhalovat potenciální hrozby a reagovat na ně v reálném čase. Typický pracovní postup řešení pro analýzu kybernetické bezpečnosti zahrnuje následující kroky:
 
  1. Shromažďování dat Může to znít jako banalita, ale efektivní analýza kybernetické bezpečnosti se opírá o komplexní přístup k obrovskému množství dat od uživatelů a z koncových bodů, směrovačů, aplikací a protokolů událostí, abychom jmenovali alespoň některé zdroje.

  2. Normalizace dat Přemíra nezpracovaných dat není zrovna nejpřínosnějším zdrojem užitečných poznatků o zabezpečení. Díky normalizaci dat můžou týmy pro zabezpečení agregovat datové sady z různých zdrojů do jednoho formátu a shrnout je pro podporu analýzy a rozhodování. 

  3. Analýza dat. Jakmile jsou data normalizována do konzistentní a srozumitelné podoby, je možné zahájit analýzu. Tady se identifikují vzorce a poznatky z mnoha zdánlivě nesourodých datových bodů. Pomocí nástrojů, jako jsou pravidla, sešity a dotazy, lze identifikovat trendy chování a označit je jako potenciální rizika.

  4. Strojové učení. Analýza velkých objemů dat vyžaduje čas a prostředky a odborníci na zabezpečení mají jenom omezené možnosti v obou těchto oblastech. Díky trénování modelů strojového učení na rozpoznávání vzorů hrozeb nebo rizikového chování můžou odborníci na zabezpečení zpracovávat data mnohem rychleji, snadněji odhalovat anomálie a určovat priority prověřování. Například nástroje analýzy chování uživatelů a entit (UEBA) využívají analýzu chování, algoritmy strojového učení a automatizaci k identifikování abnormálního chování v síti organizace. 

  5. Vizualizace dat. Přehledy zabezpečení z velkých objemů dat můžou být nepraktické a obtížně pochopitelné, což může být pro pracovníky s rozhodovacími pravomocemi v oblasti obchodu a zabezpečení problém. Vizualizace dat je grafické znázornění trendů, odlehlých hodnot a vzorů pomocí grafů, grafů a map, aby byla komplexní data přístupnější a srozumitelnější. Díky srozumitelným informacím o hrozbách získají organizace komplexní přehled o hrozbách a můžou přijímat informovaná rozhodnutí o zabezpečení.
Některé organizace používají nativní cloudový nástroj SIEM k agregaci dat, která jsou následně analyzována strojovou rychlostí s cílem identifikovat vzory, trendy a možné problémy. Používání nativního cloudového nástroje SIEM umožňuje organizacím importovat vlastní informační kanály analýzy hrozeb a signály o hrozbách z jejich stávajících nástrojů.
Případy použití

Analýza kybernetické bezpečnosti v akci

Síla analýzy kybernetické bezpečnosti spočívá v tom, že pomáhá expertům na zabezpečení včas najít a zastavit hrozby, pokud se používá s externí detekcí a reakcí na hrozby. Prozkoumejte příklady, jak můžou organizace využívat analýzu kybernetické bezpečnosti.

Detekce externích hrozeb

Analýza kybernetické bezpečnosti může sledováním vzorů síťového provozu identifikovat potenciální útoky nebo anomálie, jako je útok DDoS neboli distribuovaný útok s cílem odepření služeb, útok typu adversary-in-the-middle, malware a ransomware, které můžou indikovat narušení zabezpečení.

Detekce napadených účtů

Přímé útoky na sítě nejsou jediným typem hrozeb, které můžou mít dopad na firmu. Útoky phishing a podvody sociálního inženýrství můžou uživatele přimět ke sdílení privilegovaných údajů nebo ke zranitelnosti vlastních systémů. Analýza kybernetické bezpečnosti tyto události neustále monitoruje.

Detekce interních hrozeb

Analýza kybernetické bezpečnosti pomáhá sledovat chování uživatelů a subjektů v síti a umožňuje včas odhalit podezřelé aktivity nebo insiderské hrozby.

Reakce na incidenty a digitální forenzní analýza

Týmy pro zabezpečení můžou využívat analýzu kybernetické bezpečnosti při reakci na incidenty, protože poskytuje spolehlivé informace potřebné k vyřešení útoku. Hloubkové forenzní kontroly pomáhají týmům pro zabezpečení porozumět povaze incidentů v kontextu stavu zabezpečení a pomáhají zajistit nápravu všech ohrožených entit.

Vyhodnocení rizik

Nástroje strojového učení automatizují generování a analýzu hrozeb a kategorizují a ukládají zjištěné hrozby pro budoucí použití. Tím se zlepšuje schopnost systému rozpoznávat podobné hrozby a posuzovat jejich úroveň rizika.

Dodržování předpisů týkajících se zabezpečení a vykazování

Řešení pro analýzu kybernetické bezpečnosti může zvýšit schopnost organizace dodržovat oborové předpisy a prokázat transparentnost pomocí automatizovaného vykazování.

Typy nástrojů pro analýzu kybernetické bezpečnosti


Organizace mají přístup k celé řadě analytických nástrojů pro kybernetickou bezpečnost, z nichž každý má funkce, které řeší různé potřeby. Některé nástroje jdou nad rámec analýzy a poskytují automatickou ochranu a reakci na hrozby.

Detekce koncových bodů a reakce na ně

Detekce a reakce u koncových bodů (EDR) je software, který chrání koncové uživatele, koncová zařízení a prostředky IT pomocí analýzy v reálném čase a automatizace využívající umělou inteligenci. EDR chrání před hrozbami, které jsou navrženy tak, aby obešly tradiční antivirový software a další běžné nástroje pro zabezpečení koncových bodů.

Rozšířená detekce a reakce

Rozšířená detekce a odezva (XDR) – zjistěte, jak řešení rozšířené detekce a odezvy (XDR) poskytují ochranu před hrozbami a zkracují dobu odezvy napříč pracovními úlohami.Rozšířená detekce a reakce (XDR) je nástroj, který automaticky identifikuje, vyhodnocuje a napravuje hrozby. XDR rozšiřuje rozsah zabezpečení tím, že ochranu rozšiřuje na širší řadu produktů než EDR – včetně koncových bodů, serverů, cloudových aplikací a e-mailů organizace.

Analýza síťového provozu

Analýza síťového provozu je proces monitorování síťového provozu s cílem získat informace o potenciálních bezpečnostních hrozbách a dalších problémech v oblasti IT. Poskytuje cenné přehledy o chování sítě a umožňuje odborníkům na zabezpečení rozhodovat se o ochraně síťové infrastruktury a dat.

Správa akcí a informací o zabezpečení (SIEM)

SIEM pomáhá organizacím detekovat bezpečnostní hrozby, analyzovat je a reagovat na ně dříve, než způsobí škody v provozu firmy. Spojuje SIM (Security Information Management) a SEM (Security Event Management) do jednoho systému správy zabezpečení.

Orchestrace, automatizace a reakce zabezpečení

Orchestrace, automatizace a reakce zabezpečení (SOAR) označuje soubor nástrojů, které automatizují prevenci a reakce na kybernetické útoky sjednocením systémů pro lepší přehlednost, definováním způsobu provádění úloh a vytvořením plánu reakce na incidenty, který vyhovuje potřebám organizace.

Proaktivní vyhledávání hrozeb

Proaktivní vyhledávání kybernetických hrozeb, při kterém týmy pro zabezpečení proaktivně odhalují, izolují a neutralizují pokročilé hrozby, které by se mohly vyhnout automatizovaným řešením zabezpečení. Pomocí různých nástrojů vyhledávají neznámé nebo nezjištěné hrozby v síti, koncových bodech a datech organizace.

Analýza hrozeb

Analýza kybernetických hrozeb jsou informace, které organizacím pomáhají lépe se chránit před kybernetickými útoky. To zahrnuje analýzy, které týmům pro zabezpečení poskytují komplexní pohled na prostředí hrozeb, aby mohly informovaně rozhodovat o tom, jak se připravit na útoky, detekovat je a reagovat na ně.

Analýza chování uživatelů a entit

UEBA je typ bezpečnostního softwaru, který využívá analýzu chování, algoritmy strojového učení a automatizaci k identifikaci abnormálního a potenciálně nebezpečného chování uživatelů i zařízení v síti organizace.

Správa ohrožení zabezpečení

Správa ohrožení zabezpečení je proces, který využívá nástroje a řešení k průběžnému a proaktivnímu zajišťování zabezpečení počítačových systémů, sítí a podnikových aplikací před kybernetickými útoky a úniky dat.

Průběžné monitorování

Nástroje analýzy kybernetické bezpečnosti můžou nepřetržitě monitorovat celé prostředí organizace – místní prostředí, cloudové prostředí, aplikace, sítě a zařízení – a odhalovat abnormality nebo podezřelé chování. Tyto nástroje shromažďují telemetrii, agregují data a automatizují reakce na incidenty.

Výhody nástrojů analýzy kybernetické bezpečnosti


Nástroje analýzy kybernetické bezpečnosti nabízejí týmům pro zabezpečení řadu výhod jak pro ochranu dat organizace, tak pro zlepšení celkových bezpečnostních procesů.

Mezi tyto klíčové výhody patří: 
 
  • Rychlejší detekci hrozeb. Největší výhodou používání analýzy rozšířené o strojové učení a analýzu chování je předcházení rizikům dříve, než se z nich stanou problémy. Proaktivní monitorování pomáhá týmům pro zabezpečení identifikovat rizika a reagovat na ně rychleji než kdy dřív. 
  • Vylepšené reakce na incidenty. Někdy se hrozby dostanou přes systémy zabezpečení a ovlivní data organizace. Rychlejší reakce však může omezit škody, izolovat postižené oblasti a zabránit šíření hrozeb v rámci systémů organizace.
  • Vyhodnocení rizik. Ne všechny hrozby jsou stejné. Nástroje analýzy kybernetické bezpečnosti pomáhají IT profesionálům vyhodnotit, která rizika je potřeba řešit a v jakém pořadí.
  • Zjednodušené procesy a přidělování prostředků. Nástroje analýzy kybernetické bezpečnosti pomáhají týmům pro zabezpečení účinněji a efektivněji shromažďovat, korelovat a analyzovat obrovské množství organizačních dat. Zjednodušením tohoto procesu pomáhají tyto nástroje uvolnit čas týmů pro zabezpečení, které se pak můžou soustředit na systémy nebo incidenty, které vyžadují jejich pozornost.
  • Zvýšené povědomí o hrozbách a viditelnost. Automatizovaná povaha analýzy kybernetické bezpečnosti umožňuje týmům pro zabezpečení získat přehled o rizicích, aniž by je musely neustále testovat a vyhledávat. Modely strojového učení a analýzy chování se neustále přizpůsobují, aby organizacím poskytly komplexnější povědomí o kybernetické bezpečnosti.

Osvědčené postupy analýzy kybernetické bezpečnosti


Stejně jako u jiných nástrojů nestačí samotná technologie k zajištění úspěchu. Aby byly analytické nástroje kybernetické bezpečnosti co nejefektivnější, vyžadují určitou přípravu před implementací a možná i změny stávajících obchodních postupů po jejich zavedení. Mezi osvědčené postupy patří:
 
  • Klasifikace dat. Zajistěte, aby byla data organizace správně klasifikována a splňovala všechny interní nebo externí standardy dodržování předpisů. Definujte také řízení přístupu pro citlivé informace. Organizace, které používají nástroje zabezpečení dat, už můžou mít zavedené procesy, které splňují požadavky na klasifikaci a dodržování předpisů. 
  • Delší doba uchovávání. Uchovávejte protokoly událostí, které můžou být v budoucnu potřebné pro proaktivní vyhledávání hrozeb nebo audity dodržování předpisů. Doba, po kterou by organizace měly uchovávat protokoly, se může lišit v závislosti na odvětví, nařízeních o dodržování předpisů nebo typu úřadu. 
  • Nulová důvěra (Zero Trust). Chraňte všechna prostředí pomocí architektury nulové důvěry (Zero Trust), která chrání každý soubor, e-mail a síť ověřováním každé identity uživatele a každého zařízení.
  • Aktuální analytické informace. Využívejte analýzu hrozeb – nejaktuálnější data poskytující komplexní pohled na prostředí hrozeb – k přijímání rozhodnutí týkajících se zabezpečení. 
Aby organizace mohly začít využívat analýzu kybernetické bezpečnosti, měly by udělat následující:
 
  1. Identifikovat své potřeby. Každá organizace má své vlastní cíle v oblasti zabezpečení – ať už jde o rychlejší reakce nebo lepší transparentnost kvůli dodržování předpisů. Prvním krokem k efektivní analýze kybernetické bezpečnosti je identifikace všech těchto cílů a udržování těchto výsledků jako priority v celém procesu výběru a implementace nových nástrojů.
     
  2. Identifikovat zdroje dat. Tento proces může být náročný, ale pro efektivní analýzu kybernetické bezpečnosti je nezbytný. Čím komplexnější jsou zdroje dat, tím větší může být přehled o rizikovém chování a neobvyklých aktivitách, které by mohly znamenat hrozbu.
     
  3. Zvolit nástroj, který odpovídá jejich okolnostem. Nejrůznější analytické nástroje pro kybernetickou bezpečnost odpovídají různým potřebám a situacích, kdy je organizace používají. Nová společnost může potřebovat komplexní řešení, které zvládne vyhodnocení všech hrozeb a reakce na ně. Zavedenější společnost však už může mít zavedená řešení kybernetické bezpečnosti. V tomto případě může být vhodným nástrojem nástroj, který je navržen tak, aby se integroval se stávajícími systémy a tyto investice spíše rozšiřoval než nahrazoval.

Výzvy v oblasti analýzy kybernetické bezpečnosti


Organizace, které se snaží o kvalitní analýzu kybernetické bezpečnosti, se potýkají s řadou problémů, včetně obav o ochranu osobních údajů, nedostatků v dovednostech a vyvíjejících se hrozeb.

Obavy o ochranu osobních údajů

Vzhledem k častým únikům dat, které se objevují na titulních stránkách mezinárodního zpravodajství, není divu, že se zákazníci a koncoví uživatelé zajímají o to, jak společnosti používají a chrání jejich osobní údaje. K tomu přidejte komplikace spojené s místními nebo oborovými předpisy, které můžou vstupovat v platnost rychleji, než organizace zvládají aktualizovat své systémy správy dat. Řešením těchto výzev může být analytický systém kybernetické bezpečnosti s integrovanými funkcemi pro dodržování předpisů a ochranu dat, které omezují interní přístup a proaktivně zabraňují externím útokům.

Nedostatky v dovednostech

Kybernetická bezpečnost sice není nový koncept, ale současné technologie a systémy se vyvíjejí závratným tempem, aby dokázaly držet krok s interními potřebami i externími hrozbami. Nedostatek kvalifikovaných odborníků na analýzu kybernetické bezpečnosti znamená, že organizace se stále více spoléhají na manuální postupy a zastaralé systémy, jen aby udržely krok. Prvním řešením, které vás možná napadne, je více školení pro zaměstnance. Efektivnějším přístupem však může být implementace uživatelsky přívětivého nástroje, který dokáže automatizovat běžné procesy analýzy kybernetické bezpečnosti a už obsahuje funkce, jako jsou například předpřipravené konektory pro CDR, cloudová data a servery.

Vyvíjející se hrozby

Tempo vývoje kybernetických útoků je ohromující. Tradiční analýzy zabezpečení jsou omezeny schopností organizace identifikovat, pochopit a reagovat na hrozby, které jsou sofistikovanější než její interní systémy. Řešením je přístup k analýze kybernetické bezpečnosti, který se vyvíjí tak, aby držel krok s hrozbami. Strojové učení a analýza chování umožňují proaktivní preventivní analýzu hrozeb, která dokáže zastavit útoky dříve, než ovlivní organizaci. Řešení platformy analýzy hrozeb agregují informační kanály indikátorů hrozeb z různých zdrojů a upravují data pro použití v řešeních, jako jsou síťová zařízení, řešení EDR a XDR nebo SIEM.

Řešení analýzy kybernetické bezpečnosti

 
Začlenění analýzy kybernetické bezpečnosti do nového nebo stávajícího procesu zabezpečení má zásadní význam pro zajištění bezpečnosti a dodržování aktuálních platných předpisů v organizacích. Díky identifikaci vzorů, anomálií a hrozeb pomocí strojového učení a analýzy chování můžou experti na zabezpečení snadněji chránit svá data a pomoct zajistit kontinuitu podnikání. Zabezpečení od Microsoftu nabízí jednotnou platformu operací zabezpečení, která zahrnuje analýzu kybernetické bezpečnosti a poskytuje organizacím požadované možnosti ochrany před hrozbami.
ZDROJE INFORMACÍ 

Další informace o zabezpečení od Microsoftu

  1.
Osoba s krátkými vlasy, která pracuje na počítači v tlumeně osvětlené místnosti.
Řešení

Sjednocené operace zabezpečení využívající umělou inteligenci

Překonejte kybernetické hrozby s využitím jedné výkonné platformy pro operace zabezpečení.
Další informace
Muž s plnovousem, která sedí u stolu a používá notebook a stolní počítač s několika monitory.
Produkt

Microsoft Sentinel

Identifikujte a zastavujte kybernetické útoky rychleji díky výkonnému cloudovému systému SIEM obohacenému o AI.
Další informace
Tři profesionálové, kteří sedí u stolu a povídají si.
Produkt

Microsoft Copilot pro Security

Umožněte týmům pro zabezpečení odhalovat skryté vzorce a rychleji reagovat na incidenty pomocí generativní AI.
Další informace
Zpět na oddíl ZDROJE INFORMACÍ

Nejčastější dotazy

  • Analýza kybernetické bezpečnosti je způsob, jakým můžou organizace nacházet vzory a odhalovat rizika v celém svém digitálním prostředí. Strojové učení a analýza chování poskytují informace, které umožňují včasné zachycení událostí a umožňují týmům pro zabezpečení zabránit vzniku velkých škod. Tyto nástroje můžou pomoct analyzovat obrovské objemy dat a pomáhat tak organizacím rychleji reagovat a zajistit lepší zabezpečení.
  • Analýza kybernetické bezpečnosti je důležitá, protože pomáhá týmům pro zabezpečení chránit data organizací a zákazníků a zlepšovat procesy reakce v oblasti kybernetickou bezpečnost. Mezi hlavní přínosy analýzy kybernetické bezpečnosti patří rychlejší detekce hrozeb, zlepšení doby reakce, posouzení rizik, zefektivnění procesů a lepší přehled o hrozbách. To vše pomáhá zlepšit ochranu kritické infrastruktury organizace a snížit riziko útoku, který může mít dopad na produktivitu a hospodářský výsledek organizace. Analýza je také důležitá pro potřeby dodržování předpisů a proaktivní vyhledávání hrozeb.
  • AI a strojové učení slouží k agregaci, analýze a získávání přehledů z velkých objemů organizačních a zákaznických dat. Obrovský objem dat generovaných zdroji, jako jsou koncové body, uživatelé a směrovače, představuje rostoucí výzvu pro odborníky na kybernetickou bezpečnost, kteří hledají trendy nebo poznatky, které by mohly indikovat hrozby. Modely AI a strojového učení je možné natrénovat k identifikaci trendů nebo k získání poznatků z velkého množství dat, která organizace spravuje. Nové nástroje využívající generativní AI můžou přispět k dalšímu zrychlení a zkvalitnění práce v oblasti zabezpečení a zároveň zvyšovat dovednosti začínajících bezpečnostních analytiků.
  • Analýza kybernetické bezpečnosti může pomáhat proaktivně odhalovat hrozby dříve, než naruší chod organizace. Korelací dat z různých zdrojů získají týmy pro zabezpečení jasnější představu o tom, jak se útočník pohybuje napříč vektory. To v konečném důsledku poskytuje komplexnější pohled na útok a jeho závažnost. Použití automatizačních sešitů může pomoct zkrátit dobu reakce u běžných úkolů a urychlit tak celkovou dobu reakce.

Sledujte zabezpečení od Microsoftu