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Was ist Cybersicherheitsanalyse?

Erfahren Sie, wie Cybersicherheitsanalysen Organisationen bei der Verwaltung von Sicherheitsrisiken durch Datenanalysen unterstützen.
KI-gesteuerte, einheitliche SecOps erkunden

Übersicht über Cybersicherheitsanalysen

Cybersicherheitsanalysen sind eine Möglichkeit, Cybersicherheitsrisiken proaktiv mithilfe von Tools wie SIEM (Security Information & Event Management) zu verwalten. Durch die Verwendung von Machine Learning und Verhaltensanalysen zum Analysieren von Organisations- und Benutzerdaten können Unternehmen Incidents vorhersagen oder verhindern, anstatt nur darauf zu reagieren, nachdem sie aufgetreten sind.

Mit zunehmender Menge an Daten, Apps, Geräten und Identitäten steigt auch die Schwierigkeit, diese manuell nachzuverfolgen und zu sichern. Sicherheitsteams verfügen häufig über Dutzende unterschiedlicher Tools, die Hunderte von Signalen pro Stunde bereitstellen. Dies ist überwältigend und macht es schwierig, Muster manuell zu korrelieren.

Mit Cybersicherheitsanalysen können Organisationen folgende Aktionen ausführen:
  • Erkenntnisse über verschiedene Sicherheitstools, Plattformen und Clouds hinweg korrelieren.
  • Bedrohungen schneller erkennen. 
  • Die Reaktion auf Vorfälle verbessern. 
  • Risiken bewerten, bevor sie ausgenutzt werden.
  • Prozesse und die Ressourcenzuordnung beschleunigen. 
  • Die allgemeine Bedrohungserkennung verbessern.
  • Das Gefahrenbewusstsein und die Bedrohungssichtbarkeit erhöhen.

Das Wichtigste in Kürze

  • Cybersicherheitsanalysen sind eine Möglichkeit zur proaktiven Verwaltung von Cybersicherheitsrisiken mithilfe von Techniken wie Machine Learning und Verhaltensanalysen. um Daten zu sammeln und zu analysieren und dann Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen können. 
  • Ein typischer Workflow umfasst Datensammlung, Datennormalisierung, Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung.
  • Organisationen verwenden Cybersicherheitsanalysen, um interne und externe Bedrohungen zu erkennen, Incidents zu verwalten, Risiken zu bewerten und Sicherheitsanforderungen zu erfüllen.
  • Organisationen haben Zugriff auf Tools wie EDR, XDR, Netzwerkdatenverkehrsanalyse, SIEM, SOAR, Bedrohungssuche, Threat Intelligence, UEBA, Sicherheitsrisikoverwaltung und kontinuierliche Überwachung.
  • Zu den wichtigsten Vorteilen gehören eine schnellere Bedrohungserkennung, verbesserte Reaktion auf Vorfälle, Risikobewertung, optimierte Prozesse sowie verbesserte Gefahrenbewusstsein und Bedrohungssichtbarkeit insgesamt. 
  • Zu den Herausforderungen gehören Datenschutzbedenken, Qualifikationslücken und sich entwickelnde Bedrohungen.
  • In Zukunft kann der Bereich der Cybersicherheitsanalyse den Anstieg der generativen KI, die Erweiterung von Analysten-Skillsets, automatisierte Reaktionen auf Bedrohungen und weitere Optimierungen erkennen.

Wie funktioniert die Cybersicherheitsanalyse?

Bei der Cybersicherheitsanalyse werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und analysiert, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen können. Diese Daten werden dann mithilfe erweiterter Analysetechniken wie Machine Learning verarbeitet, um potenzielle Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Der typische Workflow einer Lösung für Cybersicherheitsanalyse umfasst die folgenden Schritte:
 
  1. Datensammlung. Es mag wie eine Binsenweisheit klingen, aber eine effektive Cybersicherheitsanalyse beruht auf einem umfassenden Zugriff auf eine immense Datenmenge von Benutzern, Endpunkten, Routern, Apps und Ereignisprotokollen, um nur einige Quellen zu nennen.

  2. Datennormalisierung. Eine Flut von Rohdaten ist nicht besonders hilfreich, wenn es darum geht, umsetzbare Erkenntnisse zur Sicherheit zu gewinnen. Mit der Datennormalisierung können Sicherheitsteams Datasets aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Format aggregieren und zusammenfassen, um Analysen und Entscheidungen zu unterstützen. 

  3. Datenanalyse. Sobald die Daten in einer konsistenten, einheitlichen Form normalisiert wurden, kann die Analyse beginnen. Hier werden Muster und Erkenntnisse aus einer Vielzahl von scheinbar unterschiedlichen Datenpunkten identifiziert. Mithilfe von Tools wie Regeln, Arbeitsmappen und Abfragen können Verhaltenstrends identifiziert und als potenzielle Risiken gekennzeichnet werden.

  4. Maschinelles Lernen. Die Analyse großer Datenmengen erfordert Zeit und Ressourcen, und Fachkräfte für Sicherheit stehen beide nur in begrenztem Umfang zur Verfügung. Durch das Trainieren von Machine Learning-Modellen zur Erkennung von Bedrohungsmustern oder riskanten Verhaltensweisen können Fachkräfte für Sicherheit Daten viel schneller verarbeiten, Anomalien einfacher erkennen und Untersuchungen priorisieren. Beispielsweise verwenden UEBA-Tools (User and Entity Behavior Analytics) Verhaltensanalysen, Machine Learning-Algorithmen und Automatisierung, um ungewöhnliches Verhalten im Netzwerk einer Organisation zu identifizieren. 

  5. Datenvisualisierung. Sicherheitserkenntnisse aus Big Data können unhandlich und schwer zu verstehen sein, was eine Herausforderung für Entscheidungsträger in Unternehmen und Sicherheit sein kann. Die Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Trends, Ausreißern und Mustern mithilfe von Diagrammen, Grafiken und Karten, um komplexe Daten barrierefreier und verständlicher zu machen. Mit der umfassenden Threat Intelligence erhalten Organisationen einen umfassenden Überblick über die Bedrohungslandschaft, um fundierte Sicherheitsentscheidungen zu treffen.
Einige Organisationen verwenden ein cloudnatives SIEM-Tool, um Daten zu aggregieren, die dann mit Computergeschwindigkeit analysiert werden, um Muster, Trends und mögliche Probleme zu identifizieren. Mithilfe eines cloudnativen SIEM können Organisationen ihre eigenen Threat Intelligence-Feeds und -Signale aus ihren vorhandenen Tools importieren.
Anwendungsfälle

Cybersicherheitsanalysen in Aktion

Die Stärke von Cybersicherheitsanalysen besteht darin, Fachkräfte für Sicherheit bei der frühzeitigen Erkennung und Beendigung von Bedrohungen zu unterstützen, wenn sie mit externer Bedrohungserkennung und -reaktionverwendet werden. Erkunden Sie Beispiele, wie Organisationen Cybersicherheitsanalysen verwenden können.

Externe Bedrohungserkennung

Durch die Überwachung von Netzwerkdatenverkehrsmustern können Cybersicherheitsanalysen potenzielle Angriffe oder Anomalien erkennen, z. B. verteilte Denial-of-Service-Angriffe (DDoS), Adversary-in-the-Middle-Angriffe, Schadsoftware und Ransomware, die auf Sicherheitsverletzungen hinweisen können.

Erkennung kompromittierter Konten

Direkte Bedrohungen in Netzwerken sind nicht die einzigen Arten von Bedrohungen, die sich auf ein Unternehmen auswirken können. Phishingangriffe und Social Engineering-Betrugsversuche können benutzende Personen dazu verleiten, privilegierte Daten freizugeben oder ihre eigenen Systeme anfällig zu machen. Cybersicherheitsanalysen überwachen ständig solche Ereignisse.

Interne Bedrohungserkennung

Mithilfe von Cybersicherheitsanalysen können Benutzer- und Entitätsverhalten innerhalb des Netzwerks nachverfolgt werden, sodass verdächtige Aktivitäten oder Insiderbedrohungen frühzeitig erkannt werden können.

Reaktion auf Vorfälle und digitale Forensik

Sicherheitsteams können Cybersicherheitsanalysen in Reaktionen auf Vorfälle verwenden, indem sie robuste Erkenntnisse liefern, die zur Behebung eines Angriffs erforderlich sind. Umfassende forensische Überprüfungen helfen Sicherheitsteams, die Art von Vorfällen für ihren Sicherheitsstatus zu verstehen und sicherzustellen, dass alle kompromittierten Entitäten korrigiert werden.

Risikobewertung

Machine Learning-Tools automatisieren die Generierung und Analyse von Threat Intelligence, kategorisieren und speichern erkannte Bedrohungen zur zukünftigen Referenz. Dadurch wird die Fähigkeit des Systems verbessert, ähnliche Bedrohungen zu erkennen und deren Risikostufe zu bewerten.

Sicherheitscompliance und -berichterstellung

Eine Lösung zur Cybersicherheitsanalyse kann die Fähigkeit einer Organisation erhöhen, Branchenvorschriften einzuhalten und Transparenz mit automatisierter Berichterstellung zu demonstrieren.

Typen von Tools zur Cybersicherheitsanalyse


Organisationen haben Zugriff auf eine Reihe von Tools zur Cybersicherheitsanalyse, die jeweils über Funktionen verfügen, die unterschiedliche Anforderungen erfüllen. Einige Tools gehen über die Analyse hinaus, um automatisierten Schutz und Reaktion auf Bedrohungen bereitzustellen.

Erkennung und Reaktion am Endpunkt

Erkennung und Reaktion am Endpunkt (Endpoint Detection and Response, EDR) ist eine Software, die benutzende Endpersonen, Endpunktgeräte und IT-Ressourcen mithilfe von Echtzeitanalysen und KI-basierter Automatisierung schützt. EDR schützt vor Bedrohungen, die darauf ausgelegt sind, herkömmliche Antivirensoftware und andere herkömmliche Endpunktsicherheitstools zu umgehen.

Extended Detection and Response

Die erweiterte Erkennung und Reaktion (Extended Detection and Response, XDR) ist ein Tool, das Bedrohungen automatisch identifiziert, bewertet und behebt. XDR erweitert den Umfang der Sicherheitsmaßnahmen, indem der Schutz auf eine größere Palette von Produkten als ein EDR erweitert wird, einschließlich Endpunkte, Server, Cloudanwendungen und E-Mails einer Organisation.

Analyse des Netzwerkdatenverkehrs

Bei der Analyse des Netzwerkdatenverkehrs wird der Netzwerkdatenverkehr überwacht, um Informationen zu potenziellen Sicherheitsbedrohungen und anderen IT-Problemen zu extrahieren. Sie bietet wertvolle Einblicke in das Netzwerkverhalten, sodass Fachkräfte für Sicherheit Entscheidungen zum Schutz von Netzwerkinfrastruktur und -daten treffen können.

Security Information & Event Management

SIEM erleichtert Unternehmen die Erkennung, Analyse und Reaktion auf Bedrohungen, bevor diese den Geschäftsbetrieb stören. Es vereint sowohl SIM (Security Information Management) als auch SEM (Security Event Management) in einem Sicherheitsverwaltungssystem.

Sicherheitsorchestrierung, Automatisierung und Reaktion

Sicherheitsorchestrierung, Automatisierung und Reaktion (Security Orchestration, Automation, and Response, SOAR) bezieht sich auf eine Reihe von Tools, die die Verhinderung und Reaktion auf Cyberangriffe automatisieren, indem Systeme vereinheitlicht werden, um die Sichtbarkeit zu verbessern, die Ausführung von Aufgaben zu definieren und einen Plan zur Reaktion auf Vorfälle zu entwickeln, der den Anforderungen Ihrer Organisation entspricht.

Bedrohungssuche

Die Suche nach Cyberbedrohungen ist der Prozess, bei dem Sicherheitsteams proaktiv erweiterte Bedrohungen erkennen, isolieren und neutralisieren, die automatisierte Sicherheitslösungen umgehen könnten. Sie verwenden eine Vielzahl von Tools, um im Netzwerk, den Endpunkten und den Daten einer Organisation nach unbekannten oder nicht erkannten Bedrohungen zu suchen.

Threat Intelligence

Threat Intelligence ist eine Information, die Organisationen dabei hilft, sich besser vor Cyberangriffen zu schützen. Es umfasst Analysen, die Sicherheitsteams einen umfassenden Überblick über die Bedrohungslandschaft geben, sodass sie fundierte Entscheidungen darüber treffen können, wie sie sich auf Angriffe vorbereiten, diese erkennen und darauf reagieren können.

User and Entity Behavior Analytics (UEBA)

UEBA ist eine Art von Sicherheitssoftware, die Verhaltensanalysen, Machine Learning-Algorithmen und Automatisierung verwendet, um ungewöhnliches und potenziell gefährliches Verhalten von benutzenden Personen und Geräten im Netzwerk einer Organisation zu identifizieren.

Sicherheitsrisikomanagement

Das Bedrohungs- und Sicherheitsrisikomanagement ist ein Prozess, bei dem Tools und Lösungen verwendet werden, um Computersysteme, Netzwerke und Unternehmensanwendungen kontinuierlich und proaktiv vor Cyberangriffen und Datenschutzverletzungen zu schützen.

Fortlaufende Überwachung

Tools zur Cybersicherheitsanalyse können die gesamte Umgebung einer Organisation – lokale Umgebung, Clouds, Anwendungen, Netzwerke und Geräte – täglich überwachen, um Anomalien oder verdächtiges Verhalten aufzudecken. Diese Tools sammeln Telemetriedaten, aggregieren die Daten und automatisieren die Reaktion auf Vorfälle.

Vorteile von Tools zur Cybersicherheitsanalyse


Tools für cybersicherheitsbezogene Analysen bieten Sicherheitsteams eine Vielzahl von Vorteilen für den Schutz von Unternehmensdaten und die Verbesserung der allgemeinen Sicherheitsprozesse.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören: 
 
  • Schnellere Bedrohungserkennung. Der Hauptvorteil der Verwendung von Analysen, die durch Machine Learning und Verhaltensanalysen erweitert werden, besteht darin, Risiken einen Schritt voraus zu sein, bevor sie zu Problemen werden. Die proaktive Überwachung hilft Sicherheitsteams dabei, Risiken schneller als je zuvor zu identifizieren und darauf zu reagieren. 
  • Verbesserte Reaktion auf Vorfälle. Manchmal treten Bedrohungen durch Sicherheitssysteme auf und wirken sich auf Organisationsdaten aus. Aber schnellere Reaktionszeiten können Schäden begrenzen, betroffene Bereiche isolieren und verhindern, dass sich Bedrohungen innerhalb der Organisationssysteme verbreiten.
  • Risikobewertung. Nicht alle Bedrohungen sind gleich. Tools zur Cybersicherheitsanalyse helfen IT-Fachkräften bei der Bewertung der Risiken, die sie eingehen müssen, und der Reihenfolge ihrer Priorität.
  • Optimierte Prozesse und Ressourcenzuordnung. Tools zur Cybersicherheitsanalyse helfen Sicherheitsteams dabei, große Mengen von Organisationsdaten effizienter und effektiver zu sammeln, zu korrelieren und zu analysieren. Durch die Vereinfachung des Prozesses geben diese Tools Sicherheitsteams Zeit zurück, die sich dann auf Systeme oder Incidents konzentrieren können, die ihre Aufmerksamkeit erfordern.
  • Erhöhte Bedrohungserkennung und -sichtbarkeit. Die automatisierte Natur von Cybersicherheitsanalysen bietet Sicherheitsteams Einblick in Risiken, ohne dass sie ständig getestet und nachverfolgt werden müssen. Machine Learning- und Verhaltensanalysemodelle passen sich kontinuierlich an, um Organisationen ein umfassenderes Cybersicherheitsbewusstsein zu bieten.

Bewährte Methoden für die Cybersicherheitsanalyse


Wie bei jedem Tool reicht die Technologie allein nicht aus, um den Erfolg sicherzustellen. Um am effektivsten zu sein, erfordern Tools zur Cybersicherheitsanalyse vor der Implementierung einige Vorbereitungen und möglicherweise einige Änderungen an den aktuellen Geschäftspraktiken, nachdem sie eingerichtet wurden. Zu den bewährten Methoden gehören:
 
  • Datenklassifizierung. Stellen Sie sicher, dass Organisationsdaten ordnungsgemäß klassifiziert sind und alle internen oder externen Compliancestandards erfüllen. Definieren Sie außerdem Zugriffssteuerungen für vertrauliche Informationen. Organisationen, die atensicherheitstools verwenden, verfügen möglicherweise bereits über Prozesse, um Klassifizierungs- und Complianceanforderungen zu erfüllen. 
  • Verlängerte Aufbewahrungszeiträume. Speichern Sie Ereignisprotokolle, die in Zukunft für die Bedrohungssuche oder Complianceüberwachungen erforderlich sein können. Die Zeitspanne, für die Organisationen Protokolle aufbewahren sollten, kann je nach Branche, Konformitätsbestimmungen oder Behörde variieren. 
  • Zero Trust. Schützen Sie alle Umgebungen mit Zero Trust Architektur, die jede Datei, E-Mail und jedes Netzwerk schützt, indem Sie jede Benutzeridentität und jedes Gerät authentifizieren.
  • Aktuelle Intelligenz. Verwenden Sie Threat Intelligence – die aktuellsten Daten, die einen umfassenden Überblick über die Bedrohungslandschaft bieten – um Sicherheitsentscheidungen zu treffen. 
Für die ersten Schritte mit Cybersicherheitsanalysen sollten Organisationen Folgendes ausführen:
 
  1. Identifizieren Sie ihre Anforderungen. Jede Organisation hat ihre eigenen Sicherheitsziele – unabhängig davon, ob es sich um schnellere Antwortzeiten oder verbesserte Transparenz bei der Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen handelt. Der erste Schritt zur effektiven Cybersicherheitsanalyse besteht darin, alle diese Ziele zu identifizieren und diese Ergebnisse während des gesamten Prozesses der Auswahl und Implementierung neuer Tools als Prioritäten zu halten.
     
  2. Identifizieren sie Datenquellen. Dieser Prozess kann anspruchsvoll sein, ist aber für effektive Cybersicherheitsanalysen unerlässlich. Je umfassender die Datenquellen sind, desto größer ist der Einblick in riskante Verhaltensweisen und ungewöhnliche Aktivitäten, die auf eine Bedrohung hinweisen könnten.
     
  3. Wählen Sie ein Tool aus, das ihren Umständen entspricht. Die Vielzahl der Tools zur Cybersicherheitsanalyse spricht für die unterschiedlichen Anforderungen und Situationen der Organisationen, die sie verwenden. Ein neues Unternehmen benötigt möglicherweise eine umfassende Lösung, die die gesamte Bedrohungsbewertung und -reaktion übernimmt. Ein etablierteres Unternehmen verfügt jedoch möglicherweise bereits über Cybersicherheitslösungen. In diesem Fall könnte das richtige Tool eines sein, das für die Integration in bestehende Systeme konzipiert ist und diese Investitionen verbessert, anstatt sie zu ersetzen.

Herausforderungen bei der Cybersicherheitsanalyse


Organisationen, die sich für hochwertige Cybersicherheitsanalysen einsetzen, stehen vor einer Reihe von Herausforderungen, darunter Datenschutzbedenken, Qualifikationslücken und sich weiterentwickelnde Bedrohungen.

Datenschutzbedenken

Da Datenschutzverletzungen häufig zu internationalen Überschriften führen, ist es kein Wunder, dass die Kundschaft und benutzende Endpersonen sich Gedanken darüber machen, wie Unternehmen ihre persönlichen Daten verwenden und schützen. Hinzu kommen die Komplikationen lokaler oder branchenspezifischer Compliance-Vorschriften, die schneller in Kraft treten können, als eine Organisation ihre Datenverwaltungssysteme aktualisieren kann. Eine Lösung für diese Herausforderungen könnte ein Cybersicherheitsanalysesystem mit integrierten Compliancefeatures und Datenschutz sein, die sowohl den internen Zugriff einschränken als auch proaktiv externe Angriffe verhindern.

Qualifikationslücken

Obwohl Cybersicherheit kein neues Konzept ist, entwickeln sich moderne Technologien und Systeme in einem unaufdrücklichen Tempo weiter, um sowohl mit internen Anforderungen als auch mit externen Bedrohungen Schritt zu halten. Der Mangel an qualifizierten Fachkräfte für Cybersicherheitsanalysen bedeutet, dass Organisationen zunehmend auf manuelle Prozesse und veraltete Systeme angewiesen sind, um schrittzuhalten. Die erste Lösung, die Ihnen vielleicht einfällt, ist mehr Schulung für die Arbeitskräfte. Ein effizienterer Ansatz kann jedoch sein, ein benutzerfreundliches Tool zu implementieren, das allgemeine Prozesse zur Cybersicherheitsanalyse automatisieren kann und sofort einsatzbereite Features wie vorgefertigte Connectors für CDR, Clouddaten und Server umfasst, um nur einige mögliche Integrationen zu nennen.

Sich entwickelnde Bedrohungen

Die Geschwindigkeit, mit der sich Cyberangriffe entwickeln, ist staffelnd. Und herkömmliche Sicherheitsanalysen werden durch die Fähigkeit einer Organisation eingeschränkt, Bedrohungen zu identifizieren, zu verstehen und darauf zu reagieren, die komplexer als ihre internen Systeme sind. Die Lösung ist ein Ansatz zur Cybersicherheitsanalyse, der sich weiterentwickelt, um mit Bedrohungen Schritt zu halten. Machine Learning und Verhaltensanalysen fördern proaktive, vorbeugende Bedrohungsanalyse, die Angriffe verhindern kann, bevor sie sich auf eine Organisation auswirken. Threat Intelligence-Plattformlösungen aggregieren Bedrohungsindikatorfeeds aus verschiedenen Quellen und stellen die Daten zusammen, die auf Lösungen wie Netzwerkgeräte, EDR- und XDR-Lösungen oder SIEMs angewendet werden.

Lösung zur Cybersicherheitsanalyse

 
Die Integration von Cybersicherheitsanalysen in einen neuen oder vorhandenen Sicherheitsprozess ist entscheidend, um Organisationen zu schützen und die aktuellen geltenden Vorschriften einzuhalten. Durch das Identifizieren von Mustern, Anomalien und Bedrohungen mit Machine Learning und Verhaltensanalysen können Fachkräfte für Sicherheit ihre Daten einfacher schützen und die Kontinuität des Geschäfts sicherstellen. Microsoft Security bietet eine einheitliche Plattform für Sicherheitsvorgänge, die Cybersicherheitsanalysen umfasst, um Organisationen die gewünschten Bedrohungsschutzfunktionen zu bieten.
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Häufig gestellte Fragen

  • Die Cybersicherheitsanalyse ist die Art und Weise, wie Organisationen Muster finden und Risiken aus ihrem gesamten digitalen Bestand erkennen können. Machine Learning und Verhaltensanalysen bieten Informationen, um Ereignisse frühzeitig abzufangen und Sicherheitsteams zu ermöglichen, zu verhindern, dass sie größere Schäden verursachen. Diese Tools können dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren, um Organisationen dabei zu unterstützen, schneller zu reagieren und sicherer zu bleiben.
  • Cybersicherheitsanalysen sind wichtig, da sie Sicherheitsteams dabei helfen, Unternehmens- und Kundendaten zu schützen sowie Prozesse zur Reaktion auf Cybersicherheit zu verbessern. Zu den wichtigsten Vorteilen von Cybersicherheitsanalysen zählen eine schnellere Bedrohungserkennung, eine verbesserte durchschnittliche Reaktionszeit, Risikobewertung, optimierte Prozesse und eine verbesserte Sichtbarkeit von Bedrohungen. Diese tragen dazu bei, den Schutz der kritischen Infrastruktur einer Organisation zu verbessern und das Risiko eines Angriffs zu verringern, der sich auf die Produktivität und das Endergebnis einer Organisation auswirken kann. Analysen sind auch für Complianceanforderungen und die Bedrohungssuche von entscheidender Bedeutung.
  • KI und maschinelles Lernen werden verwendet, um große Mengen von Organisations- und Kundendaten zu aggregieren, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Die schierer Datenmenge, die von Quellen wie Endpunkten, benutzenden Personen und Routern generiert wird, stellt eine Skalierungsherausforderung für Fachkräfte für Cybersicherheit dar, die nach Trends oder Erkenntnissen suchen, die auf Bedrohungen hinweisen könnten. KI- und Machine Learning-Modelle können trainiert werden, um Trends zu erkennen oder Erkenntnisse aus der Fülle von Daten zu gewinnen, die von einer Organisation verwaltet werden. Neue generative KI-Tools können dabei helfen, die Geschwindigkeit und Qualität der Sicherheitsarbeit weiter zu verbessern und gleichzeitig das Qualifikationsset für Sicherheitsanalysten zu erhöhen.
  • Cybersicherheitsanalysen können dabei helfen, Bedrohungen proaktiv zu erkennen, bevor sie eine Organisation stören. Durch die Quellenkorrelierung von Daten erhalten Sicherheitsteams ein klareres Bild davon, wie sich eine angreifende Person über Vektoren bewegt, was letztendlich einen umfassenderen Überblick über einen Angriff und dessen Schweregrad bietet. Die Verwendung von Automatisierungsarbeitsmappen kann dazu beitragen, die Zeit für die Reaktion auf häufige Aufgaben zu verkürzen und die durchschnittliche Antwortzeit zu beschleunigen.

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