This is the Trace Id: 53c95c834a6b8a6090a44f36af3f4576
Preskoči na glavni sadržaj
Microsoft Security

Što je analitika računalne sigurnosti?

Naučite kako analiza računalne sigurnosti pomaže tvrtkama i ustanovama u upravljanju sigurnosnim rizicima putem analize podataka.
Istražite objedinjene sigurnosne operacije (SecOps) pogonjene umjetnom inteligencijom

Pregled analitike računalne sigurnosti

Analitika računalne sigurnosti način je proaktivnog upravljanja rizicima računalne sigurnosti pomoću alata kao što su upravljanje sigurnosnim informacijama i događajima (SIEM). Korištenjem strojnog učenja i analize ponašanja za analizu organizacijskih i korisničkih podataka tvrtke mogu predvidjeti ili spriječiti incidente umjesto da samo reagiraju na njih nakon što se pojave.

Kako se povećava količina podataka, aplikacija, uređaja i identiteta, povećava se i poteškoća s njihovim ručnim praćenjem i osiguravanjem. Sigurnosni timovi često imaju desetke različitih alata koji pružaju stotine signala na sat, što preopterećuje i otežava ručno povezivanje uzoraka.

Uz analitiku računalne sigurnosti, tvrtke ili ustanove mogu sljedeće:
  • Povezati uvide u različitim sigurnosnim alatima, platformama i oblacima.
  • Brzo otkriti sigurnosne prijetnje. 
  • Poboljšati odgovore na incidente. 
  • Procijeniti rizike prije njihova iskorištavanja.
  • Pojednostaviti procese i dodjelu resursa. 
  • Poboljšati cjelokupno obavještavanje o prijetnjama.
  • Povećati informiranost i vidljivost prijetnji.

Ključni zaključci

  • Analitika računalne sigurnosti način je proaktivnog upravljanja rizicima računalne sigurnosti pomoću tehnika kao što su strojno učenje i analiza ponašanja. da biste prikupili i analizirali podatke, a zatim prepoznali uzorke i anomalije koje mogu upućivati na sigurnosnu prijetnju. 
  • Uobičajeni tijek rada obuhvaća prikupljanje podataka, normalizaciju podataka, analizu podataka, strojno učenje i vizualizaciju podataka.
  • Tvrtke ili ustanove koriste analitiku računalne sigurnosti za otkrivanje internih i vanjskih prijetnji, upravljanje incidentima, procjenu rizika i usklađivanje sa sigurnosnim zahtjevima.
  • Tvrtke ili ustanove imaju pristup alatima kao što su EDR, XDR, analiza mrežnog prometa, SIEM, SOAR, lociranje prijetnji, obavještavanje o prijetnjama, UEBA, upravljanje ranjivostima i kontinuirani nadzor.
  • Neke ključne prednosti obuhvaćaju brže otkrivanje prijetnji, poboljšane odgovore na incidente, procjenu rizika, pojednostavnjene procese te povećanu svijest o prijetnjama i vidljivost. 
  • Neki izazovi obuhvaćaju pitanja o zaštiti privatnosti podataka, nedostatke u vještinama i sve više prijetnji.
  • U budućnosti će polje analize računalne sigurnosti možda vidjeti porast generativnog AI-ja, proširenje analitičarskih vještina, automatizirane odgovore na prijetnje i optimizaciju.

Kako funkcionira analitika računalne sigurnosti?

Analitika računalne sigurnosti funkcionira prikupljanjem i analizom podataka iz različitih izvora radi prepoznavanja uzoraka i anomalija koje mogu upućivati na sigurnosnu prijetnju. Ti se podaci zatim obrađuju pomoću naprednih analitičkih tehnika – kao što je strojno učenje – za otkrivanje potencijalnih prijetnji i odgovaranje na njih u stvarnom vremenu. Uobičajeni tijek rada rješenja za analizu računalne sigurnosti obuhvaća sljedeće korake:
 
  1. Prikupljanje podataka. Može zvučiti kao truizam, ali učinkovita analitika računalne sigurnosti oslanja se na sveobuhvatan pristup golemoj količini podataka korisnika, krajnjim točkama, usmjerivačima, aplikacijama i zapisnicima događaja, da navedemo samo nekoliko izvora.

  2. Normalizacija podataka. Pretrpanost neobrađenih podataka nije od najveće pomoći u pružanju korisnih sigurnosnih uvida. Uz normalizaciju podataka, sigurnosni timovi mogu agregirati skupove podataka iz različitih izvora u jedan oblik i sažeti ih radi podrške analizi i donošenju odluka. 

  3. Analiza podataka. Kada se podaci normaliziraju u dosljedan, razumljiv obrazac, analiza može započeti. Ovo je mjesto gdje se obrasci i uvidi identificiraju iz mnoštva naizgled različitih točaka podataka. Pomoću alata kao što su pravila, radne knjige i upiti, trendovi ponašanja mogu se prepoznati i označiti kao potencijalni rizici.

  4. Strojno učenje. Analiziranje velikih podataka zahtijeva vrijeme i resurse, a sigurnosni stručnjaci imaju vrlo malo toga. Pomoću obuke modela strojnog učenja za prepoznavanje obrazaca prijetnji ili rizičnih ponašanja, sigurnosni profesionalci mogu mnogo brže obrađivati podatke, lakše otkrivati anomalije i odrediti prioritete istraga. Primjerice, alati analitike ponašanja korisnika i entiteta (UEBA) koriste analitiku ponašanja, algoritme za strojno učenje i automatizaciju radi prepoznavanja neuobičajenog ponašanja unutar mreže tvrtke ili ustanove. 

  5. Vizualizacija podataka. Sigurnosni uvidi iz velikih podataka mogu biti glomazni i teško razumljivi, što može biti izazov za donositelje poslovnih i sigurnosnih odluka. Vizualizacija podataka grafički je prikaz trendova, netipičnih vrijednosti i uzoraka koji koriste ljestvice, grafikone i karte da bi složeni podaci bili pristupačniji i razumljiviji. Uz razumljivo obavještavanje o prijetnjama, tvrtke ili ustanove imaju sveobuhvatan prikaz prijetnji i donose informirane sigurnosne odluke.
Neke tvrtke ili ustanove koriste SIEM alat nativan za oblak za prikupljanje podataka koji se zatim analiziraju brzinom stroja radi prepoznavanja uzoraka, trendova i mogućih problema. Korištenje SIEM-a nativnog za oblak tvrtkama i ustanovama omogućuje uvoz vlastitih sažetaka sadržaja obavještavanja o prijetnjama i signala iz postojećih alata.
Slučajevi upotrebe

Analitika računalne sigurnosti na djelu

Snaga analize računalne sigurnosti potječe od pomoći stručnjacima za sigurnost da rano pronađu i zaustave prijetnje kada se koriste s vanjskim otkrivanjem prijetnji i odgovorom. Istražite primjere kako tvrtke ili ustanove mogu koristiti analitiku računalne sigurnosti.

Otkrivanje vanjskih prijetnji

Praćenjem uzoraka mrežnog prometa, računalna analitika sigurnosti može prepoznati potencijalne napade ili anomalije – kao što su distribuirani napad uskraćivanja usluga (DDoS) napad, napad s napadačem u sredini, zlonamjerni softver i ucjenjivački softver – koji mogu upućivati na kršenja sigurnosti.

Otkrivanje kompromitiranog računa

Izravne prijetnje na mrežama nisu jedne vrste prijetnji koje mogu utjecati na poslovanje. Napadi Krađa identiteta Napadi krađe identiteta nastoje ukrasti ili oštetiti povjerljive podatke obmanjivanjem osoba tako da otkriju osobne informacije kao što su lozinke i brojevi kreditnih karticakrađe identiteta i prijevare društvenog inženjeringa mogu korisnike prevariti na zajedničko korištenje privilegiranih podataka ili da učine svoje sustave ranjivima. Analitika računalne sigurnosti stalno nadzire takve događaje.

Otkrivanje internih prijetnji

Analitika računalne sigurnosti pomaže u praćenju ponašanja korisnika i entiteta unutar mreže, omogućujući rano otkrivanje sumnjivih aktivnosti ili internih prijetnji.

Odgovor na incidente i digitalna forenzika

Sigurnosni timovi mogu koristiti analitiku računalne sigurnosti u odgovorima na incidente tako što nude robusne uvide potrebne za rješavanje napada. Temeljni forenzički pregledi pomažu sigurnosnim timovima da razumiju prirodu incidenata za njihovo stanje sigurnosti i pomažu osigurati rješavanje svih ugroženih entiteta.

Procjena rizika

Alati za strojno učenje automatiziraju generiranje i analizu obavještavanja o prijetnjama, kategoriziranja i pohrane otkrivenih prijetnji za buduću upotrebu. To poboljšava sposobnost sustava da prepozna slične prijetnje i procjenjuje njihovu razinu rizika.

Usklađenost i izvješćivanje o sigurnosti

Rješenje za analizu računalne sigurnosti može povećati sposobnost tvrtke ili ustanove da se uskladi s industrijskim propisima i pokaže transparentnost uz automatsko izvješćivanje.

Vrste alata za analizu računalne sigurnosti


Tvrtke i ustanove imaju pristup širokom rasponu analitičkih alata za računalnu sigurnost, a svaki od njih ima funkcije koje su prilagođene različitim potrebama. Neki alati nadilaze analizu da bi omogućili automatiziranu zaštitu i odgovor na prijetnje.

Prepoznavanje krajnjih točaka i odgovor

Prepoznavanje krajnjih točaka i odgovor (EDR) Istražite kako EDR tehnologija pomaže tvrtkama i ustanovama u zaštiti od ozbiljnih računalnih prijetnji kao što je ucjenjivački softverPrepoznavanje krajnjih točaka i odgovor (EDR) softver je koji štiti krajnje korisnike, uređaje krajnjih točaka i IT resurse pomoću analitike u stvarnom vremenu i automatizacije utemeljene na umjetnoj inteligenciji. EDR štiti od prijetnji koje su osmišljene tako da zaobilaze tradicionalni antivirusni softver i druge uobičajene sigurnosne alate krajnjih točaka.

Prošireno otkrivanje i reagiranje

Prošireno otkrivanje i reagiranje (XDR) Saznajte kako rješenja proširenog otkrivanja i reagiranja (XDR) pružaju zaštitu od prijetnji i skraćuju vrijeme odgovora u svim radnim opterećenjima.Prošireno otkrivanje i odgovor (XDR) alat je koji automatski prepoznaje, procjenjuje i otklanja prijetnje. XDR proširuje opseg sigurnosti proširenjem zaštite na širi raspon proizvoda od EDR-a, uključujući krajnje točke tvrtke ili ustanove, poslužitelje, aplikacije u oblaku i poruke e-pošte.

Analiza mrežnog prometa

Analiza mrežnog prometa proces je nadzora mrežnog prometa radi izdvajanja informacija o potencijalnim sigurnosnim prijetnjama i drugim IT problemima. Nudi vrijedne uvide u mrežno ponašanje, što sigurnosnim stručnjacima omogućuje donošenje odluka o zaštiti mrežne infrastrukture i podataka.

Upravljanje sigurnosnim informacijama i događajima

SIEM pomaže tvrtkama i ustanovama u otkrivanju i analizi sigurnosnih prijetnji i odgovaranju na njih prije nego što počnu negativno utjecati na poslovne operacije. On objedinjuje upravljanje sigurnosnim informacijama (SIM) i upravljanje sigurnosnim događajem (SEM) u jedan sustav za upravljanje sigurnošću.

Sigurnosna orkestracija, automatizacija i odgovor

Sigurnosna orkestracija, automatizacija i odgovor (SOAR) Otkrijte i zaustavite napade na razini cijele zone sigurnosti u velikoj tvrtki uz Microsoft Sentinel, suvremeno rješenje za sigurnosne operacijeSigurnost, automatizacija i odgovor (SOAR) odnosi se na skup alata koji automatiziraju sprječavanje računalnih napada i reagiranje objedinjavanjem sustavima radi bolje vidljivosti, definiranjem načina izvođenja zadataka i razvojem plana odgovora na incidente koji odgovara potrebama vaše tvrtke ili ustanove.

Lociranje prijetnji

Lociranje sigurnosnih prijetnji Lociranje sigurnosnih prijetnji postupak je proaktivnog pretraživanja nepoznatih ili neotkrivenih prijetnji u mreži, krajnjim točkama i podacima tvrtke ili ustanove.Lociranje sigurnosnih prijetnji proces je kojim sigurnosni timovi proaktivno otkrivaju, izoliranju i lociraju napredne prijetnje koje mogu izbjeći automatizirana sigurnosna rješenja. Koriste razne alate za traženje nepoznatih ili neotkrivenih prijetnji u mreži, krajnjim točkama i podacima tvrtke ili ustanove.

Obavještavanje o prijetnjama

Obavještavanje o prijetnjama informacije su koje tvrtkama ili ustanovama pomažu u zaštiti od računalnih napada. To obuhvaća analitiku koja sigurnosnim timovima daje sveobuhvatan prikaz prijetnji kako bi mogli donositi informirane odluke o tome kako se pripremiti za napade, otkriti ih i odgovoriti na njih.

Analitika ponašanja korisnika i entiteta

UEBA Saznajte kako UEBA koristi strojno učenje i analitiku ponašanja radi otkrivanja prijetnji i računalnih napada.UEBA vrsta je sigurnosnog softvera koji koristi analizu ponašanja, algoritme za strojno učenje i automatizaciju radi prepoznavanja neuobičajenog i potencijalno opasnog ponašanja koje pokazuju korisnici i uređaji unutar mreže tvrtke ili ustanove.

Upravljanje ranjivošću

Upravljanje ranjivošću proces je koji koristi alate i rješenja za neprekidno i proaktivno održavanje računalnih sustava, mreža i korporacijskim aplikacijama sigurnima od internetnih napada i povreda podataka.

Neprekidni nadzor

Analitički alati za računalnu sigurnost mogu nadzirati cijelo okruženje tvrtke ili ustanove – lokalno, oblake, aplikacije, mreže i uređaje tijekom cijelog dana, svakog dana, kako bi otkrili abnormalnosti ili sumnjivo ponašanje. Ti alati prikupljaju telemetriju, agregiraju podatke i automatiziraju odgovor na incidente.

Prednosti alata za analizu računalne sigurnosti


Analitički alati za računalnu sigurnost sigurnosnim timovima nude razne pogodnosti za zaštitu organizacijskih podataka i poboljšanje sveukupnih sigurnosnih procesa.

Neke od ključnih prednosti obuhvaćaju sljedeće: 
 
  • brže otkrivanje prijetnji. Najbolja prednost korištenja analitike poboljšane strojnim učenjem i analizom ponašanja jest preduhitriti rizike prije nego što postanu problemi. Proaktivni nadzor pomaže sigurnosnim timovima da prepoznaju rizike i reagiraju na njih brže no ikad prije. 
  • Poboljšani odgovori na incidente. Ponekad prijetnje prolaze kroz sigurnosne sustave i utječu na organizacijske podatke. No brže vrijeme odgovora može ograničiti štetu, izdvojiti zahvaćena područja i spriječiti širenje prijetnji unutar organizacijskih sustava.
  • Procjena rizika. Nisu sve prijetnje jednake. Alati za analizu računalne sigurnosti IT stručnjacima da procijene koje rizike trebaju riješiti i kojim redoslijedom prioriteta.
  • Pojednostavljeni procesi i dodjela resursa. Analitički alati za računalnu sigurnost pomažu sigurnosnim timovima učinkovitije i učinkovitije prikupljati, povezivosti i analizirati velike količine organizacijskih podataka. Pojednostavnjenjem postupka, ti alati omogućuju vraćanje vremena sigurnosnim timovima koji se zatim mogu usredotočiti na sustave ili incidente koji zahtijevaju njihovu pozornost.
  • Povećana svjesnost o prijetnjama i njihova vidljivost. Automatizirana priroda analize računalne sigurnosti sigurnosnim timovima omogućuje vidljivost rizika bez potrebe za njihovim stalnim testiranjem i praćenjem. Modeli strojnog učenja i analize ponašanja neprekidno se prilagođavaju tvrtkama ili ustanovama uz sveobuhvatniju svjesnosti o računalnoj sigurnosti.

Najbolje prakse za analitiku računalne sigurnosti


Kao i sa svim alatima, samo tehnologija nije dovoljna da bi se osigurao uspjeh. Da bi bila najučinkovitiji, analitički alati za računalnu sigurnost zahtijevaju neku pripremu prije implementacije, a možda i neke promjene trenutnih poslovnih praksi nakon što se postave. Neke najbolje prakse obuhvaćaju sljedeće:
 
  • Klasifikacija podataka. Provjerite jesu li organizacijski podaci pravilno klasificirani i zadovoljavaju li bilo kakve interne ili vanjske standarde usklađenosti. Definirajte i kontrole pristupa za povjerljive podatke. Tvrtke ili ustanove koje koriste alate za sigurnost podataka možda već koriste postupke koji zadovoljavaju preduvjete klasifikacije i usklađenosti. 
  • Produžena razdoblja zadržavanja. Zadržite zapisnike događaja koji će možda biti potrebni u budućnosti za lociranje prijetnji ili nadzor usklađenosti. Trajanje tijekom kojeg bi organizacije trebale čuvati zapise može se razlikovati ovisno o industriji, regulativi usklađenosti ili agenciji. 
  • Model „svi su nepouzdani”. Zaštitite sva okruženja arhitekturom modela „svi su nepouzdani” koja štiti svaku datoteku, e-poštu i mrežu provjerom autentičnosti svakog korisničkog identiteta i uređaja.
  • Trenutno obavještavanje o prijetnjama. Koristite obavještavanje o prijetnjama -– najnovije podatke koji pružaju sveobuhvatan pogled na prijetnje – za donošenje sigurnosnih odluka. 
Da bi započele s analitikom računalne sigurnosti, tvrtke ili ustanove trebale bi:
 
  1. Identificirati njihove potrebe. Svaka tvrtka ili ustanova ima vlastite sigurnosne ciljeve – bilo da se radi o bržem vremenu odgovora ili poboljšanoj transparentnosti za usklađenost s propisima. Prvi korak učinkovite analitike računalne sigurnosti jest prepoznavanje svih tih ciljeva i održavanje tih ishoda kao prioriteta tijekom postupka odabira i implementacije novih alata.
     
  2. Prepoznajte izvore podataka. Taj postupak može biti zahtjevan, ali je ključan za učinkovitu analitiku računalne sigurnosti. Što su izvori podataka sveobuhvatniji, veća je vidljivost rizičnih ponašanja i neuobičajene aktivnosti koji mogu upućivati na prijetnju.
     
  3. Odaberite alat koji odgovara okolnostima. Raznovrsni analitički alati za računalnu sigurnost govore o raznim potrebama i situacijama u tvrtkama ili ustanovama koje ih koriste. Nova tvrtka možda će trebati sveobuhvatno rješenje koje upravlja svim procjenama prijetnji i odgovorom. Ali utvrđenija tvrtka možda već ima rješenja za računalnu sigurnost – u ovom slučaju, pravi alat bi mogao biti onaj koji je namijenjen za integraciju s postojećim sustavima i poboljšanje, a ne zamjenu, tih ulaganja.

Izazovi analitike računalne sigurnosti


Tvrtke ili ustanove koje nastoje poboljšati kvalitetu analitike računalne sigurnosti suočavaju se s mnogo izazova, uključujući pitanja u vezi sa zaštitom privatnosti podataka, nedostatke u vještinama i sve više prijetnji.

Pitanja privatnosti podataka

Budući da povrede podataka često dospiju na naslovnice u međunarodnim novinama, nije ni čudo da su kupci i krajnji korisnici zabrinuti zbog načina na koji tvrtke koriste i štite njihove osobne podatke. Dodajte tome komplikacije lokalnih ili industrijskih propisa o usklađenosti koji mogu stupiti na snagu brže nego što tvrtka ili ustanova može ažurirati svoje sustave upravljanja podacima. Rješenje tih izazova može biti analitički sustav računalne sigurnosti s ugrađenim značajkama usklađenosti i zaštita podataka kojima se ograničava interni pristup i proaktivno sprječavaju vanjski napadi.

Nedostaci u vještinama

Iako računalna sigurnost nije novi koncept, suvremene tehnologije i sustavi razvijaju se s vrtoglavom brzinom kako bi išli ukorak s internim potrebama i vanjskim prijetnjama. Manjak kvalificiranih stručnjaka za analitiku računalne sigurnosti znači da se tvrtke ili ustanove sve više oslanjaju na ručne procese i zastarjele sustave samo da bi ostali u tijeku. Prvo rješenje koje bi moglo pasti na pamet je više obuke za zaposlenike. Međutim, učinkovitiji pristup može biti implementacija alata prilagođenog korisnicima koji može automatizirati uobičajene procese analitike računalne sigurnosti i obuhvaća gotove značajke kao što su unaprijed izrađeni poveznici na CDR, podaci u oblaku i poslužitelji, samo da spomenemo nekoliko mogućih integracija.

Sve više prijetnji

Brzina kojom se računalni napadi razvijaju je nevjerojatna. A tradicionalna analitika sigurnosti ograničena je mogućnosti tvrtke ili ustanove da prepozna i razume prijetnje koje su sofisticiranije od internih sustava te reagira na njih. Rješenje je pristup kibernetičke analitike koji se razvija da bi se održavao korak s prijetnjama. Strojno učenje i analiza ponašanja pogoni proaktivnu, preventativnu analizu prijetnji koja može zaustaviti napade prije nego što imaju utjecaj na tvrtku ili ustanovu. Rješenja platforme za obavještavanje o prijetnjama agregiraju sažetke sadržaja indikatora prijetnji iz različitih izvora i priređuju podatke za primjenu na rješenja kao što su mrežni uređaji, EDR i XDR rješenja ili SIEM-ovi.

Rješenje analitike računalne sigurnosti

 
Uključivanje analitike računalne sigurnosti u novi ili postojeći sigurnosni proces ključno je za održavanje tvrtki ili ustanova sigurnima i usklađenima s trenutnim primjenjivim propisima. Prepoznavanjem uzoraka, anomalija i prijetnji strojnim učenjem i analizom ponašanja sigurnosni stručnjaci mogu jednostavnije zaštititi svoje podatke i pomoći u osiguranju kontinuiteta poslovanja. Microsoft Security nudi objedinjenu platformu za sigurnosne operacije koja obuhvaća analizu računalne sigurnosti kako bi tvrtkama i ustanovama pružio mogućnosti zaštite od prijetnji koje žele.
RESURSI 

Saznajte više o rješenju Microsoft Security

  1.
Osoba s kratkom kosom radi na računalu u slabo osvijetljenoj sobi.
Rješenje

Objedinjene sigurnosne operacije utemeljene na umjetnoj inteligenciji

Budite brži od računalnih prijetnji uz jednu snažnu platformu za sigurnosne operacije.
Saznajte više
Muškarac s bradom sjedi za radnim stolom i koristi prijenosno računalo i stolno računalo s više monitora.
Proizvod

Microsoft Sentinel

Brže prepoznajte i zaustavite računalne napade pomoću snažnog SIEM alata u oblaku obogaćenog umjetnom inteligencijom.
Saznajte više
Tri profesionalca sjede za stolom i razgovaraju.
Proizvod

Microsoft Copilot za sigurnost

Osnažite timove za sigurnost za otkrivanje skrivenih uzoraka i brže reagiranje na incidente uz generativni AI.
Saznajte više
Nazad na sekciju RESURSI

Najčešća pitanja

  • Analitika računalne sigurnosti način je na koji tvrtke ili ustanove mogu pronaći uzorke i prepoznati rizike iz cijele digitalne imovine. Strojno učenje i analiza ponašanja pružaju informacije za rano hvatanje događaja i omogućuju sigurnosnim timovima da ih spriječe da uzrokuju veliku štetu. Ti alati mogu pomoći pri analizi ogromnih količina podataka kako bi tvrtke ili ustanove brže odgovorile i ostale sigurniji.
  • Analitika računalne sigurnosti važna je jer sigurnosnim timovima pomaže zaštititi organizacijske i korisničke podatke te poboljšati procese odgovora na računalnu sigurnost. Ključne prednosti analize računalne sigurnosti obuhvaćaju brže otkrivanje prijetnji, poboljšano srednje vrijeme za odgovor, procjenu rizika, pojednostavnjene procese i povećanu vidljivost prijetnji. Sve to pomaže u poboljšanju zaštite ključne infrastrukture tvrtke ili ustanove, smanjujući rizik napada koji može utjecati na produktivnost tvrtke ili ustanove i neto dobit. Analitički podaci ključni su i za potrebe usklađenosti i lociranja prijetnji.
  • Umjetna inteligencija i strojno učenje koriste se za agregiranje, analizu i skiciranje uvida iz velikih količina podataka tvrtke ili ustanove i klijenata. Sama količina podataka koju generiraju izvori kao što su krajnje točke, korisnici i usmjerivači predstavlja skaliranje izazova za stručnjake u računalnoj sigurnosti koji traže trendove ili uvide koji mogu upućivati na prijetnje. Umjetna inteligencija i modeli strojnog učenja mogu se obučavati za prepoznavanje trendova ili crtanje uvida iz mnoštva podataka kojima upravlja tvrtka ili ustanova. Novi alati za generativni AI mogu vam pomoći da dodatno poboljšate brzinu i kvalitetu sigurnosnog rada uz istovremeno povećanje skupa vještina za mlađe sigurnosne analitičare.
  • Analitika računalne sigurnosti može pomoći proaktivnom otkrivanju prijetnji prije ometanja tvrtke ili ustanove. Povezivanjem podataka iz više izvora sigurnosni timovi dobiju jasniju sliku načina na koji se napadač kreće kroz vektore, što na kraju daje opširniji pregled napada i njegove ozbiljnosti. Korištenje radnih knjiga automatizacije može smanjiti vrijeme odgovora na uobičajene zadatke te ubrzati srednje vrijeme odgovora.

Pratite Microsoft Security