Hvad er cybersikkerhedsanalyse?

Cybersikkerhedsanalyse fungerer ved at indsamle og analysere data fra forskellige kilder for at identificere mønstre og uregelmæssigheder, der kan indikere en sikkerhedsrisiko. Disse data behandles derefter ved hjælp af avancerede analyseteknikker – f.eks. maskinel indlæring – til at registrere og reagere på potentielle trusler i realtid. Den typiske arbejdsproces for en løsning til cybersikkerhedsanalyse omfatter følgende trin:
 

1. Dataindsamling. Det kan lyde som en selvfølgelighed, men effektiv analyse af cybersikkerhed er afhængig af omfattende adgang til en stor mængde data fra brugere, slutpunkter, routere, apps og hændelseslogge for blot at nævne nogle få kilder.
   
   
2. Datanormalisering. En overflod af mængde rådata er ikke den mest nyttige til at give handlingsrettet sikkerhedsindsigt. Med datanormalisering kan sikkerhedsteams samle datasæt fra forskellige kilder i et enkelt format og opsummere dem for at understøtte analyse og beslutningstagning. 
   
   
3. Dataanalyse. Når dataene er normaliseret til en konsistent, ensartet form, kan analysen begynde. Det er her, mønstre og indsigter identificeres fra en lang række tilsyneladende forskellige datapunkter. Ved hjælp af værktøjer som regler, projektmapper og forespørgsler kan adfærdstendenser identificeres og markeres som potentielle risici.
   
   
4. Maskinel indlæring. Analyse af big data tager tid og ressourcer, og sikkerhedsmedarbejdere har kun så meget af begge dele. Ved at oplære modeller til maskinel indlæring til at genkende trusselsmønstre eller risikabel adfærd kan sikkerhedsmedarbejdere behandle data meget hurtigere, nemmere registrere afvigelser og prioritere undersøgelser. F.eks. bruger analyse af bruger- og enhedsadfærdsværktøjer (UEBA) adfærdsanalyser, algoritmer til maskinel indlæring og automatisering til at identificere unormal adfærd i en organisations netværk. 
   
   
5. Datavisualisering. Sikkerhedsindsigt fra big data kan være besværlig og svær at forstå, hvilket kan være en udfordring for virksomhedens og sikkerhedsbeslutningstagere. Datavisualisering er den grafiske repræsentation af tendenser, afvigelser og mønstre ved hjælp af diagrammer, grafer og kort for at gøre komplekse data mere tilgængelige og forståelige. Med omfattende trusselsintelligens får organisationer et omfattende overblik over trusselslandskabet, så de kan træffe velovervejede sikkerhedsbeslutninger.

Nogle organisationer bruger et SIEM-værktøj, der oprindeligt findes i cloudmiljøet, til at samle data, der derefter analyseres med maskinhastighed, for at identificere mønstre, tendenser og mulige problemer. Ved hjælp af en SIEM, der oprindeligt findes i cloudmiljøet, kan organisationer importere deres egne trusselsintelligensfeeds og signaler fra deres eksisterende værktøjer.

Organisationer har adgang til en række værktøjer til cybersikkerhedsanalyse, som hver især har funktioner, der opfylder forskellige behov. Nogle værktøjer går ud over analyse for at levere automatiseret beskyttelse og trusselssvar.

Registrering og svar af slutpunkter (EDR): Udforsk, hvordan EDR-teknologi hjælper organisationer med at beskytte mod alvorlige cybertrusler, f.eks. ransomwareEDR- (Endpoint Detection and Response) er software, der beskytter slutbrugere, slutpunktsenheder og it-aktiver ved hjælp af analyse i realtid og automatisering drevet af kunstig intelligens. EDR beskytter mod trusler, der er designet til at omgå traditionel antivirussoftware og andre traditionelle sikkerhedsværktøjer til slutpunkter.

Udvidet registrering og svar (XDR): Få mere at vide om, hvordan XDR-løsninger giver trusselsbeskyttelse og reducerer svartiden på tværs af arbejdsbelastninger.XDR (Extended Detection and Response) er et værktøj, der automatisk identificerer, vurderer og afhjælper trusler. XDR udvider omfanget af sikkerhed ved at udvide beskyttelsen på tværs af et bredere udvalg af produkter end en EDR, herunder en organisations slutpunkter, servere, cloudprogrammer og mails.

Analyse af netværkstrafik er processen til overvågning af netværkstrafik for at udtrække oplysninger om potentielle sikkerhedstrusler og andre it-problemer. Den giver værdifuld indsigt i netværksadfærd, så sikkerhedseksperter kan træffe beslutninger om beskyttelse af netværksinfrastruktur og -data.

SIEM hjælper organisationer med at registrere, analysere og reagere på sikkerhedstrusler, før de beskadiger virksomhedens drift. Den kombinerer både SIM (Security Information Management) og SEM (Security Event Management) i ét sikkerhedsstyringssystem.

Sikkerhedsorkestrering, -automatisering og -respons (SOAR): Registrer og stop angreb på tværs af din sikkerhedsvirksomhed med Microsoft Sentinel, en moderne SecOps-løsningSikkerhedsorkestrering, -automatisering og -respons (SOAR) henviser til et sæt værktøjer, der automatiserer forebyggelse af cyberangreb og reaktion ved at samle systemer for at opnå større synlighed, definere, hvordan opgaver skal køres, og udvikle en plan for svar på hændelser, der passer til din organisationsbehov.

Cybertrusselsjagt: Cybertrusselsjagt er processen med proaktiv søgning efter ukendte eller uopdagede trusler på tværs af en organisations netværk, slutpunkter og data.Cybertrusselsjagt er den proces, som sikkerhedsteams proaktivt registrerer, isolerer og neutraliserer avancerede trusler, der kan omgå automatiserede sikkerhedsløsninger. De bruger en række forskellige værktøjer til at søge efter ukendte eller uopdagede trusler på tværs af en organisations netværk, slutpunkter og data.

Trusselsintelligens: Få mere at vide om, hvordan trusselsintelligens giver dig en omfattende visning af, hvor trusler kommer fra, hvilke taktikker ondsindede aktører bruger, og hvordan du skal reagere.Trusselsintelligens er oplysninger, der hjælper organisationer med bedre at beskytte sig mod cyberangreb. Dette omfatter analyser, der giver sikkerhedsteams et omfattende overblik over trusselslandskabet, så de kan træffe velfunderede beslutninger om, hvordan de forbereder sig på, registrerer og reagerer på angreb.

UEBA: Få mere at vide om, hvordan UEBA bruger maskinel indlæring og adfærdsanalyse til at registrere trusler og cyberangreb.UEBA er en type sikkerhedssoftware, der bruger adfærdsanalyser, algoritmer til maskinel indlæring og automatisering til at identificere unormal og potentielt farlig adfærd, der udvises af både brugere og enheder i en organisations netværk.

Håndtering af sikkerhedsrisici er en risikobaseret tilgang til at opdage, prioritere og afhjælpe sårbarheder og fejlkonfigurationer. Håndtering af sikkerhedsrisici er en proces, der bruger værktøjer og løsninger til løbende og proaktivt at beskytte computersystemer, netværk og virksomhedsprogrammer mod cyberangreb og databrud.

Værktøjer til cybersikkerhedsanalyse kan overvåge en organisations fulde miljø – i det lokale miljø, cloudmiljøer, programmer, netværk og enheder – hele dagen, hver dag, for at afdække uregelmæssigheder eller mistænkelig adfærd. Disse værktøjer indsamler telemetri, samler dataene og automatiserer svar på hændelser.

Værktøjer til cybersikkerhedsanalyse giver sikkerhedsteams en række fordele til både at beskytte organisationsdata og forbedre de overordnede sikkerhedsprocesser.

Nogle af disse vigtige fordele omfatter: 
 

• Hurtigere trusselsregistrering. Den største fordel ved at bruge analyser, der er forbedret af maskinel indlæring og adfærdsanalyser, er at være på forkant med risiciene, før de bliver til problemer. Proaktiv overvågning hjælper sikkerhedsteams med at identificere og reagere på risici hurtigere end nogensinde før. 

• Forbedrede hændelsessvar. Nogle gange trænger trusler gennem sikkerhedssystemer og påvirker organisationsdata. Men hurtigere svartider kan begrænse skader, isolere berørte områder og forhindre trusler i at sprede sig i organisationssystemer.

• Risikovurdering. Ikke alle trusler er ens. Værktøjer til cybersikkerhedsanalyse hjælper it-teknikere med at vurdere, hvilke risici de skal håndtere, og i hvilken prioritetsrækkefølge.

• Strømlinede processer og ressourceallokering. Værktøjer til cybersikkerhedsanalyse hjælper sikkerhedsteams med at indsamle, sammenholde og analysere enorme mængder organisationsdata på en mere effektiv måde. Ved at forenkle processen hjælper disse værktøjer med at give tid tilbage til sikkerhedsteams, der derefter kan fokusere på systemer eller hændelser, der kræver deres opmærksomhed.

• Øget trusselsbevidsthed og -synlighed. Den automatiserede karakter af cybersikkerhedsanalyse giver sikkerhedsteams indsigt i risici uden at skulle teste og spore dem løbende. Modeller til maskinel indlæring og adfærdsanalyse tilpasses løbende for at gøre organisationer endnu mere bevidste omkring cybersikkerhed.

Som med ethvert andet værktøj er teknologien alene ikke nok til at sikre succes. For at være mest mulig effektiv kræver værktøjer til cybersikkerhedsanalyse noget forberedelse før implementering og måske nogle ændringer af den aktuelle forretningspraksis, når de er på plads. Nogle af de bedste fremgangsmåder omfatter:
 

• Dataklassificering. Sørg for, at organisationsdata klassificeres korrekt og opfylder alle interne eller eksterne standarder for overholdelse af angivne standarder. Definer også adgangskontrolelementer for følsomme oplysninger. Organisationer, der bruger værktøjer til datasikkerhed, har muligvis allerede processer på plads, der opfylder kravene til klassificering og overholdelse af angivne standarder. 

• Forlængede opbevaringsperioder. Hold fast i hændelseslogge, der kan være nødvendige i fremtiden i forbindelse med trusselsjagt eller overvågning af overholdelse af angivne standarder. Den tid, som organisationer skal opbevare logge, kan variere afhængigt af branche, overholdelsesforordning eller bureau. 

• Nul tillid. Beskyt alle miljøer med Nul tillid-arkitektur, der beskytter hver fil, mail og hvert netværk ved at godkende alle brugeridentiteter og -enheder.

• Aktuel intelligens. Brug trusselsintelligens – med de nyeste data, der giver en omfattende visning af trusselslandskabet – for at informere om sikkerhedsbeslutninger. 

For at komme i gang med analyse af cybersikkerhed skal organisationer:
 

1. Identificere deres behov. Hver organisation har sine egne sikkerhedsmål – uanset om det er hurtigere svartider eller forbedret gennemsigtighed i forbindelse med overholdelse af angivne standarder. Det første skridt til effektiv cybersikkerhedsanalyse er at identificere alle disse mål og holde disse resultater som prioriteter under hele processen med at vælge og implementere nye værktøjer.
    
2. Identificere datakilder. Denne proces kan være krævende, men den er afgørende for effektiv cybersikkerhedsanalyse. Jo mere omfattende datakilderne er, jo større er synligheden i risikable adfærd og usædvanlig aktivitet, der kan indikere en trussel.
    
3. Vælg et værktøj, der passer til deres omstændigheder. De forskellige værktøjer til cybersikkerhedsanalyse tilgodeser de forskellige behov og situationer, som de organisationer, der bruger dem, har. En ny virksomhed har muligvis brug for en omfattende løsning, der håndterer alle trusselsvurderinger og -svar. Men en mere etableret virksomhed har måske allerede cybersikkerhedsløsninger på plads – i så fald kan det rette værktøj være det, der er designet til at integrere med eksisterende systemer og forbedre, i stedet for at erstatte, disse investeringer.

Organisationer, der bestræber sig på kvalitetsanalyse af cybersikkerhed, står over for en række udfordringer, herunder bekymringer om beskyttelse af personlige oplysninger, mangler i færdigheder og trusler i udvikling.

Med databrud, der ofte skaber internationale overskrifter, er det ikke så sært, at kunder og slutbrugere er bekymrede for, hvordan virksomheder bruger og beskytter deres personlige oplysninger. Hertil kan føjes komplikationerne i forbindelse med lokale eller branchespecifikke regler for overholdelse af angivne standarder, som kan træde i kraft hurtigere, end en organisation kan opdatere deres datastyringssystemer. En løsning på disse udfordringer kan være et system til cybersikkerhedsanalyse med indbyggede overholdelsesfunktioner og databeskyttelse, der både begrænser intern adgang og proaktivt forhindrer eksterne angreb.

Selvom cybersikkerhed ikke er et nyt koncept, udvikler moderne teknologier og systemer sig i et utryg tempo for at holde trit med både interne behov og eksterne trusler. Manglen på erfarne teknikere inden for analyse af cybersikkerhed betyder, at organisationer i stigende grad er afhængige af manuelle processer og forældede systemer blot for at følge med. Den første løsning, der falder en ind, er mere træning til medarbejdere. En mere effektiv tilgang kan dog være at implementere et brugervenligt værktøj, der kan automatisere almindelige processer til cybersikkerhedsanalyse og omfatter køreklare funktioner som f.eks. færdigbyggede connectors til CDR, clouddata og servere, blot for at nævne nogle få mulige integrationer.

Det tempo, som cyberangreb udvikler sig i, er svimlende. Og traditionelle sikkerhedsanalyser er begrænset af en organisations evne til at identificere, forstå og reagere på trusler, der er mere avancerede end deres interne systemer. Løsningen er en tilgang til cybersikkerhedsanalyse, der udvikler sig for at holde trit med trusler. Maskinel indlæring og adfærdsanalyse skaber proaktiv, forebyggende trusselsanalyse, der kan stoppe angreb, før de påvirker en organisation. Trusselsintelligensplatformsløsninger samler trusselsindikatorfeeds fra forskellige kilder og organiserer dataene, så de kan anvendes på løsninger som netværksenheder, EDR- og XDR-løsninger eller SIEM'er.

I takt med at cybersikkerhedsanalyse udvikler sig hurtigt, opstår der fire tendenser i samtalen.

Det kan føles, som om generative AI dukker op i alle teknologisamtaler, og cybersikkerhedsanalyse er ingen undtagelse. Maskinel indlæring og adfærdsanalyser er afgørende for, at du kan skifte gennem big data, men generativ AI til cybersikkerhed kan hjælpe sikkerhedsteams med forbedrede svar, øget automatisering og forbedret kvalitet af arbejdet ved at opbygge nye færdigheder. Og selvom muligheden for at aflaste sådanne kognitive og ressourcebelastninger på generativ kunstig intelligens er interessant, rejser det spørgsmålet om, hvordan de involverede personer skal være.

AI kan endnu forbedre analyse af cybersikkerhed, men det er ikke en erstatning for den virkelige verden og de mennesker, der arbejder med cybersikkerhedsanalyse. Organisationer er stadig afhængige af – og vil fortsat være afhængige af—sikkerhedsanalytikere og beslutningstagere til at fastlægge tendenser, trusler og svarpolitikker. I takt med at kunstig intelligens bliver mere udbredt i analyse af cybersikkerhed, skal analytikerfærdigheder udvikle sig for at inkorporere flydende med genereret kunstig intelligens.

Cybersikkerhedsanalyse er designet til at automatisere mange processer, der i øjeblikket udføres manuelt af sikkerhedsteams. Automation kan hjælpe teams med at udføre disse processer hurtigere og frigøre deres tid til at fokusere på at forstyrre og reagere på trusler. I takt med at flere processer automatiseres, kan den tid bruges til et hvilket som helst antal opgaver, f.eks. opbygning af færdigheder, udvikling af værktøjer, og digital teknikervidenskab – mulighederne er enorme.

Når det drejer sig om cybersikkerhedsprocesser, er gentagelse ikke kun vigtig, men afgørende for fortsat succes. Med så mange bevægelige dele afhænger cybersikkerhedsanalyse af konstant optimering for at forblive effektiv. Nogle faktorer, der driver optimering, omfatter ny teknologi, trusler, overholdelsesregler, tilpassede anbefalinger til sikkerhedshandlinger, nye sikkerhedsrisici og muligheder for omkostningsbesparelser. Cybersikkerhedsteams har brug for kultur og procedurer, der kan imødekomme ændringer samt analyseværktøjer, der er designet til at tilpasse sig efter behov.

 
Inkorporering af cybersikkerhedsanalyser i en ny eller eksisterende sikkerhedsproces er afgørende for at hjælpe med at holde organisationer sikre og overholde gældende regler. Ved at identificere mønstre, uregelmæssigheder og trusler med maskinel indlæring og adfærdsanalyse kan sikkerhedseksperter nemmere beskytte deres data og hjælpe med at sikre kontinuitet i virksomheden. Microsoft Security tilbyder en samlet platform til sikkerhedshandlinger, som omfatter cybersikkerhedsanalyse for at give organisationer de ønskede funktioner til trusselsbeskyttelse.