Mis on küberturbeanalüüs?

Küberturbeanalüüs kogub ja analüüsib mitmesugustest allikatest pärinevaid andmeid, et tuvastada mustreid ja anomaaliaid, mis võivad viidata turbeohule. Seejärel töödeldakse neid andmeid täpsemate analüüsitehnikate (nt masinõppe) abil, et potentsiaalsed ohud tuvastada ja neile reageerida reaalajas. Tüüpiline küberturbeanalüüsi lahenduse töövoog hõlmab järgmisi etappe.
 

1. Andmete kogumine. Ei pruugi tulla üllatusena, et tõhus küberturbeanalüüs vajab ulatuslikku juurdepääsu väga suurele hulgale andmetele, mis pärinevad muu hulgas kasutajatelt, lõpp-punktidest, marsruuteritest, rakendustest ja sündmuselogidest.
   
   
2. Andmete normaliseerimine. Suur hulk toorandmeid pole tegutsemist võimaldavate praktiliste turbeülevaadete jaoks kuigi hea valik. Andmete normaliseerimise abil saavad turbemeeskonnad kõikvõimalikest allikatest pärit andmehulgad koondada ühte vormingusse ning teha neist analüüsimist ja otsustamist hõlbustavad kokkuvõtted. 
   
   
3. Andmeanalüüs. Kui andmed on normaliseeritud ühtsele ja arusaadavale kujule, võibki analüüsimine alata. Just selles etapis tuvastatakse paljude näiliselt üksteisest kardinaalselt erinevate andmepunktide andmete põhjal mustrid ja ülevaated. Reeglite, töövihikute, päringute jm sarnaste tööriistade abil saab tuvastada ka käitumistrendid ja potentsiaalsed riskid vastavalt tähistada.
   
   
4. Masinõpe. Suurte andmete analüüsimine võtab palju aega ja ressursse, mida turbespetsialistidel on alati üksnes piiratud koguses. Treenides masinõppemudelid ohumustreid või riskikäitumist ära tundma, saavad turbespetsialistid andmeid palju kiiremini töödelda, anomaaliaid hõlpsamini tuvastada ja uurimisi prioriseerida. Näiteks kasutavad kasutajate ja olemite käitumise analüüsi (UEBA) tööriistad käitumisanalüüsi, masinõppealgoritme ja automaatikat selleks, et ära tunda anomaalne käitumine organisatsiooni võrgus. 
   
   
5. Andmete visualiseerimine. Suurandmete põhjal koostatud turbeülevaated võivad olla kohmakad ja raskesti mõistetavad, tehes äri- ja turbeotsuste langetajate jaoks elu keeruliseks. Andmete visualiseerimine on trendide, võõrväärtuste ja mustrite graafiline esitus, mis kasutab diagramme, graafikuid ja kaarte selleks, et muuta keerukad andmed hõlpsamini kasutatavaks ja mõistetavaks. Arusaadava ohuanalüüsi abil saavad ettevõtted ohumaastikust põhjaliku ülevaate, et teha teadlikke turbeotsuseid.

Mõnes ettevõttes kasutatakse pilvepõhise SIEM-i tööriista andmete koondamiseks, et neid seejärel mustrite, trendide ja võimalike probleemide tuvastamiseks masinkiirusel analüüsida. Pilvepõhise SIEM-i kasutamine võimaldab ettevõtetel ja asutustel importida oma ohuanalüüsi kanalid ja signaalid olemasolevatest tööriistadest.

Ettevõtetel ja asutustel on juurdepääs mitmesugustele küberturbeanalüüsi tööriistadele, millest igaühel on erinevatele vajadustele vastavad funktsioonid. Mõned tööriistad ei piirdu pelgalt analüüsimisega, vaid pakuvad ka automatiseeritud kaitset ja ohtudele reageerimist.

Lõpp-punkti ohutuvastus ja -kõrvaldus (EDR) on tarkvara, mis kaitseb lõppkasutajaid, lõppseadmeid ja IT-varasid reaalajaanalüüsi ning tehisintellektipõhise automaatikaga. EDR kaitseb selliste ohtude eest, mis on välja töötatud tavapärasest viirusetõrjetarkvarast ja muudest tavalistest lõpp-punkti turbe tööriistadest mööda hiilima.

Laiendatud ohutuvastus ja -kõrvaldus (XDR) on tööriist, mis tuvastab ohud automaatselt, analüüsib neid ja kahjutustab need. XDR laiendab turbemeetmete ulatust, viies kaitse EDR-iga võrreldes laiemale tootevalikule, sealhulgas organisatsiooni lõppseadmetele, serveritele, pilvrakendustele, meilisõnumitele ja muule.

Võrguliikluse analüüs on võrguliikluse jälgimise protsess, mille eesmärk on ekstraktida teavet potentsiaalsete turbeohtude ja muude IT-probleemide kohta. See annab võrgukäitumisest väärtusliku ülevaate, mis võimaldab turbespetsialistidel teha otsuseid võrgutaristu ja andmete kaitsmise kohta.

SIEM aitab ettevõtetel ja asutustel küberohte tuvastada, analüüsida ning kõrvaldada enne, kui need ettevõtte tegevust häirima hakkavad. See ühendab turbeteabe halduse (SIM) ja turbesündmuste halduse (SEM) üheks turbehaldussüsteemiks.

Turbe orkestreerimine, automatiseerimine ja intsidentidele reageerimise (SOAR) lahendus on komplekt tööriistu, mis muudavad küberrünnete tõkestamise ja neile reageerimise automaatseks. Selleks ühtlustavad need tööriistad süsteemid, et nähtavus oleks parem, määratlevad toimingute käitamise ja aitavad välja töötada intsidentidele reageerimise kava, mis sobib teie organisatsiooni vajadustega.

Küberohujaht on protsess, mille kaudu turbemeeskonnad saavad ennetavalt tuvastada, isoleerida ja neutraliseerida keerukaid ohte, mis võivad automaatsetest turbelahendustest mööda hiilida. Mitmesugused tööriistad võimaldavad asutuse või ettevõtte võrgust, lõppseadmetest ja andmetest otsida seni tundmatuid või tuvastamata ohte.

Ohuteave on teave, mis aitab asutustel ja ettevõtetel end küberrünnete eest paremini kaitsta. See hõlmab analüüsiteavet, mis annab turbemeeskondadele ohukeskkonnast põhjaliku ülevaate, et nad saaksid rünneteks valmistumise, rünnete tuvastamise ja rünnetele reageerimise jaoks vastu võtta teadlikke otsuseid.

Kasutajate ja olemite käitumise analüüs (UEBA) tähistab kindlat tüüpi turbetarkvara, mis kasutab käitumisanalüüsi, masinõppealgoritme ja automaatikat selleks, et tuvastada nii kasutajate kui ka seadmete anomaalset ja potentsiaalselt ohtlikku käitumist organisatsiooni võrgus.

Nõrkusehaldus on protsess, mis kasutab tööriistu ja lahendusi teie arvutisüsteemide, võrkude ja ettevõtterakenduste pidevaks ja proaktiivseks kaitsmiseks küberrünnete ja andmeturbemurrete eest.

Küberturbeanalüüsi tööriistad saavad anomaalse või kahtlase käitumise kohta teabe saamiseks jälgida pidevalt organisatsiooni kogu keskkonda – kohapealset ja pilvkeskkonda, rakendusi, võrke ja seadmeid. Need tööriistad koguvad telemeetriateavet, agregeerivad andmed ja automatiseerivad intsidentidele reageerimise.

Küberturbeanalüüsi tööriistad aitavad turbemeeskondadel nii organisatsiooni andmeid kaitsta kui ka üldisi turbeprotsesse täiustada.

Peamiste eeliste seas on näiteks järgmised. 
 

• Kiirem ohutuvastus. Masinõppe ja käitumisanalüüsiga rikastatud analüüsilahendused võimaldavad riskidega tegelda veel enne seda, kui neist saavad probleemid. Ennetav jälgimine aitab turbemeeskondadel riske tuvastada ja neile reageerida kiiremini kui kunagi varem. 

• Tõhusam reageerimine intsidentidele. Vahel pääsevad ohud turbesüsteemidest läbi ja mõjutavad organisatsiooni andmeid. Kiirem reageerimine võib aga kahjustuste ulatust piirata, mõjutatud alad ülejäänud süsteemist isoleerida ja takistada ohtude levimist organisatsiooni süsteemides.

• Riskianalüüs. Kõik ohud pole võrdsed. Küberturbeanalüüsi tööriistad aitavad IT-spetsialistidel hinnata, millised riskid vajavad lahendamist ja millises järjekorras seda teha tuleks.

• Sujuvamad protsessid ja ressursieraldus. Küberturbeanalüüsi tööriistad aitavad turbemeeskondadel hiigelsuuri organisatsiooniandmete hulki tõhusalt koguda, korreleerida ja analüüsida. Protsessi lihtsustamisega vabastavad need tööriistad turbemeeskondade jaoks väärtuslikku aega, et spetsialistid saaksid keskenduda süsteemidele või intsidentidele, mis vajavad nende tähelepanu.

• Suurem teadlikkus ohtudest ja ohtude parem nähtavus. Tänu küberturbeanalüüsi automaatsele olemusele on turbemeeskondadel riskidest ülevaade alati olemas, ilma et nad peaksid pidevalt süsteeme testima ja jälgima. Masinõppe- ja käitumisanalüüsimudelid kohanduvad pidevalt, et pakkuda ettevõtetele põhjalikumat küberturbeteadlikkust.

Tehnoloogiast üksi ei piisa edu tagamiseks, nagu tööriistadega ikka. Selleks, et küberturbeanalüüsi tööriistade kasutamine oleks võimalikult tõhus, on vaja enne juurutamist teha ettevalmistusi; võib juhtuda, et ka praegused äritavad vajavad pärast paikaseadmist veidi kõpitsemist. Mida head tavad hõlmavad?
 

• Andmete liigitamine. Veenduge, et organisatsiooni andmed oleksid õigesti liigitatud ja vastaksid kõigile asutusesisestele või välistele vastavusstandarditele. Samuti reguleerige juurdepääs delikaatsele teabele. Asutustes ja ettevõtetes, kus andmeturbetööriistad on kasutusel, võivad protsessid liigitus- ja vastavusnõuete täitmiseks juba paigas olla. 

• Pikendatud säilitusperioodid. Hoidke alles sündmuselogid, mida võib edaspidi ohujahi või vastavusauditite jaoks vaja minna. Aeg, mille jooksul ettevõtted peaksid logisid alles hoidma, oleneb tegevusvaldkonnast, vastavusmäärustest või ametist. 

• Täisusaldamatus. Kõiki keskkondi aitab turvata täisusaldamatusel põhinev arhitektuur, mis kaitseb iga faili, meilisõnumit ja võrku, kuna autenditakse iga kasutajaidentiteet ja seade.

• Ajakohane analüüsiteave. Teadlike turbeotsuste tegemisel on abiks ohuteave – kõige ajakohasemad andmed, mis annavad ohukeskkonnast põhjaliku ülevaate. 

Küberturbeanalüüsi kasutuselevõtuks peaksid ettevõtted tegema järgmist.
 

1. Tehke kindlaks oma vajadused. Igal organisatsioonil on oma turbe-eesmärgid, olgu nendeks siis lühem reageerimisaeg või suurem läbipaistvus nõuetelevastavuse tagamiseks. Esimene samm tõhusa küberturbeanalüüsi suunas on uute tööriistade valimisel ja kasutuselevõtul kõigi nende eesmärkide määratlemine ja nende tulemuste käsitlemine prioriteetsena.
    
2. Tuvastage andmeallikad. See protsess võib olla keeruline, kuid tõhusa küberturbeanalüüsi jaoks on see hädavajalik. Mida põhjalikumad on andmeallikad, seda parem on märgata riskikäitumist ja ebatavalist tegevust, mis võib viidata ohule.
    
3. Valige tööriist, mis sobib olukorraga. Küberturbeanalüüsi tööriistade lai valik räägib iseenda eest: neid tööriistu kasutavate asutuste ja ettevõtete vajadused ja situatsioonid on äärmiselt mitmekesised. Uus ettevõte võib vajada põhjalikku lahendust, mis tegeleb kõigi ohtude hindamise ja intsidentidele reageerimisega. Juba pikemat aega tegutsenud ettevõttes võivad aga küberturbelahendused juba olemas olla – sel juhul võib õigeks tööriistaks osutuda lahendus, mis on loodud olemasolevate süsteemidega integreerimiseks ja peaks seniseid investeeringuid täiendama, mitte need välja vahetama.

Kvaliteetset küberturbeanalüüsi soovivad organisatsioonid seisavad silmitsi mitme probleemiga, mille hulgas on näiteks andmete privaatsusega seotud mured, lüngad kasutajate oskustes ning aina edasi arenevad ohud.

Andmeturbemurded jõuavad sageli uudistesse üle kogu maailma. Seetõttu pole ka ime, et nii kliendid kui ka lõppkasutajad tunnevad muret, kuidas ettevõtted nende isikuandmeid kasutavad ja kaitsevad. Sellele lisanduvad veel kohalike või valdkonna vastavusnõuetega seotud komplikatsioonid – vahel jõustuvad uued eeskirjad nii kiiresti, et asutused või ettevõtted ei jõua oma andmehaldussüsteeme samas tempos uuendada. Neid probleeme aitab lahendada küberturbeanalüüsi süsteem, mille sisseehitatud vastavusfunktsioonid ja andmekaitse piiravad sisejuurdepääsu ja tõkestavad ennetavalt väliseid ründeid.

Ehkki küberturve pole uus mõiste, arenevad tänapäevased tehnoloogiad ja süsteemid pöörases tempos, et nii sisemiste vajaduste kui ka väliste ohtudega sammu pidada. Asjatundlike ja kogenud küberturbeanalüüsi spetsialistide nappuse tõttu toetuvad ettevõtted üha enam manuaalsetele protsessidele ja aegunud süsteemidele, et kas või kuidagi uute arengutega kaasas käia. Esimene lahendus, mida enamasti kaalutakse, on töötajatele lisaväljaõppe pakkumine. Hoopis parema tulemuse võib aga anda kasutajasõbraliku tööriista juurutamine, mis automatiseerib levinumad küberturbeanalüüsi protsessid ja sisaldab valmisfunktsioone (nt CDR-i, pilvandmete ja serverite valmiskonnektorid – see on vaid väike osa võimalikest integratsioonidest).

Küberrünnete arengutempo on peadpööritav. Traditsiooniline turbeanalüüs sõltub suuresti organisatsiooni võimekusest tuvastada ja mõista ohte, mis on nende enda süsteemidest keerukamad, ja sellistele ohtudele reageerida. Lahenduseks on võtta kasutusele selline küberturbeanalüüs, mis oskab ohtudega sammu pidamiseks ka ise areneda. Masinõppele ja käitumisanalüüsile toetuv proaktiivne ja ennetav ohuanalüüs suudab ründed peatada juba enne seda, kui need organisatsioonile mõju avaldavad. Ohuanalüüsiplatvormide lahendused koondavad ohuindikaatorite kanalid eri allikatest ühte kohta kokku ning kureerivad andmeid, rakendamaks neid näiteks võrguseadmetes, EDR-i ja XDR-i lahendustes või SIEM-ides.

Küberturbeanalüüsi valdkonna kiires arengus on esile kerkinud neli peamist trendi.

Vahel tundub, nagu oleks genereeriv tehisintellekt jututeemaks tõusnud kõigis tehnoloogiaga seotud vestlustes. Küberturbeanalüüs pole erand. Masinõppel ja käitumisanalüüsil on suurandmete töötlemisel väga oluline roll, kuid genereeriv tehisintellekt küberturbe jaoks võib turbemeeskondadele appi tulla uute oskuste arendamisega kaasneva kiirema reageerimise, suurema automatiseerimise ja parema töökvaliteediga. Ehkki sellise suurt kognitiivset võimekust ja mahukaid ressursse nõudva koorma genereeriva tehisintellekti turjale ladumise väljavaade on ahvatlev, kaasneb sellega ka küsimus, kui palju peaksid inimesed olema kogu protsessi kaasatud.

Praeguse seisuga saab tehisintellekt küll küberturbeanalüüsi täiendada, kuid see ei asenda inimestest küberturbeanalüüsi spetsialistide reaalset kasutuskogemust ja otsustusvõimet. Trendide, ohtude ja reageerimispoliitikate tuvastamiseks ja määratlemiseks toetuvad asutused ja ettevõtted endiselt turbeanalüütikutele ja otsustajatele. Mida suuremat rolli tehisintellekt küberturbeanalüüsis etendama hakkab, seda rohkem peavad ka analüütikute oskused edasi arenema, et genereeriva tehisintellekti kasutamine oleks ladus.

Küberturbeanalüüs on loodud automatiseerima paljud protsessid, mida turbemeeskonnad teevad praegu käsitsi. Automatiseerimine aitab meeskondadel neid protsesse kiiremini lõpule viia, jättes neile rohkem aega selleks, et keskenduda ohtude tõkestamisele ja neile reageerimisele. Mida rohkem protsesse automatiseeritakse, seda paremini saab vabaks jäänud aega kasutada mitmesuguste muude toimingute (nt oskuste või tööriistade arendamine, digitaalkriminalistika) jaoks.

Küberturbeprotsessides on iteratsioon edu jaoks mitte lihtsalt väga oluline, vaid lausa hädavajalik. Kuna liikuvaid osi on palju, sõltub küberturbeanalüüsi tõhusus pidevast optimeerimisest. Muu hulgas mõjutavad optimeerimist arenev tehnoloogia, ohud, vastavuseeskirjad, turbetoimingutega seotud isikupärastatud soovitused, uued nõrkused ja võimalused kulusid kokku hoida. Küberturbemeeskondadel on vaja töökultuuri ja protseduure, mis suudavad muudatustega toime tulla, ning analüüsitööriistu, mis on loodud olukorraga kohanduma.

 
Küberturbeanalüüsi kaasamine uude või olemasolevasse turbeprotsessi on äärmiselt oluline – see aitab asutustel ja ettevõtetel turvalisust tagada ja kehtivaid eeskirju täita. Mustrite, anomaaliate ja ohtude tuvastamine masinõppe ja käitumisanalüüsi abil võimaldab turbeekspertidel andmeid hõlpsamini kaitsta ja äritegevuse järjepidevust tagada. Microsofti turbeteenus pakub turbetoimingute koondplatvormi, mis hõlmab ka küberturbeanalüüsi, et anda organisatsioonide käsutusse just sellised ohutõrjefunktsioonid, mida neil vaja läheb.