This is the Trace Id: 869eec21f37b3e63959a6797451d43b8
Ugrás a tartalomtörzsre
Microsoft Biztonság

Mi az a kiberbiztonság-elemzés?

Megtudhatja, hogyan segíti a kiberbiztonsági elemzés a szervezeteket a biztonsági kockázatok adatelemzés segítségével történő kezelésében.
Ismerkedés az AI-alapú, egységes SecOps-megközelítéssel

Kiberbiztonsági elemzések áttekintése

A kiberbiztonsági elemzéssel proaktív módon kezelheti a kiberbiztonsági kockázatokat olyan eszközökkel, mint a biztonsági információk és események kezelése (SIEM). Azáltal, hogy gépi tanulással és viselkedéselemzéssel elemzik a szervezeti és felhasználói adatokat, a vállalatok előre jelezhetik vagy megelőzhetik az incidenseket ahelyett, hogy csak a bekövetkezésük után válaszolnának rájuk.

Az adatok, alkalmazások, eszközök és identitások mennyiségének növekedésével együtt az is nehézséget okoz, hogy mindet manuálisan kell nyomon követni és biztonságossá minősíteni. A biztonsági csapatok gyakran több tucat különböző eszközzel rendelkeznek, amelyek óránként több száz jelet biztosítanak, ami nehézkessé teszi a minták manuális korrelációját.

A kiberbiztonsági elemzésekkel a szervezetek a következő megoldásokkal rendelkeznek:
  • Korrelálhatja a különböző biztonsági eszközök, platformok és felhők elemzéseit.
  • Gyorsabban észlelheti a veszélyforrásokat. 
  • Javíthatja az incidensekre adott válaszokat. 
  • Felmérheti a kockázatokat, mielőtt kihasználnák őket.
  • Egyszerűsítheti a folyamatokat és az erőforrás-elosztást. 
  • Javíthatja az általános fenyegetésfelderítést.
  • Növelheti a fenyegetések felismerését és láthatóságát.

Legfontosabb tanulságok

  • A kiberbiztonsági elemzéssel proaktív módon kezelheti a kiberbiztonsági kockázatokat olyan technikákkal, mint a gépi tanulás és a viselkedéselemzés. Adatokat gyűjthet és elemezhet, majd azonosíthatja azokat a mintákat és rendellenességeket, amelyek biztonsági fenyegetést jelezhetnek. 
  • Egy tipikus munkafolyamat magában foglalja az adatgyűjtést, az adatnormalizálást, az adatelemzést, a gépi tanulást és az adatvizualizációt.
  • A szervezetek kiberbiztonsági elemzéssel észlelik a belső és külső fenyegetéseket, kezelik az incidenseket, felmérik a kockázatokat, és felelnek meg a biztonsági követelményeknek.
  • A szervezetek olyan eszközökhöz férhetnek hozzá, mint az EDR, az XDR, a hálózati forgalom elemzése, a SIEM, a SOAR, a veszélyforrás-keresés, a fenyegetésfelderítés, az UEBA, a biztonságirés-kezelés és a folyamatos monitorozás.
  • A legfontosabb előnyök közé tartozik a gyorsabb fenyegetésészlelés, a továbbfejlesztett incidensválaszok, a kockázatfelmérés, az egyszerűsített folyamatok, valamint a fenyegetésfigyelés és a láthatóság általános növelése. 
  • Bizonyos kihívások adatvédelemmel kapcsolatos problémákat, képzettségi hiányosságokat és a fejlődő fenyegetéseket is magukban foglalnak.
  • A kiberbiztonsági elemzések területén a jövőben megjelenhet a generatív AI térnyerése, az elemzői képességkészletek bővülése, a fenyegetésekre adott automatizált válaszok és további optimalizálások.

Hogyan működik a kiberbiztonsági elemzés?

A kiberbiztonsági elemzések különböző forrásokból származó adatok gyűjtésével és elemzésével azonosítják azokat a mintákat és rendellenességeket, amelyek biztonsági fenyegetést jelezhetnek. Ezeket az adatokat ezután fejlett elemzési technikákkal – például gépi tanulással – dolgozzák fel a potenciális fenyegetések valós idejű észleléséhez és az azokra való reagáláshoz. A kiberbiztonsági elemzési megoldások tipikus munkafolyamata a következő lépéseket tartalmazza:
 
  1. Adatgyűjtés. Közhelynek hangozhat, de a hatékony kiberbiztonsági elemzés a felhasználók hatalmas mennyiségű adatához való átfogó hozzáférésre támaszkodik, ezek lehetnek végpontok, útválasztók, alkalmazások és eseménynaplók, hogy csak néhány forrást említsünk.

  2. Adatok normalizálása. A nyers adatok tömkelege nem a leghasznosabb a gyakorlatban hasznosítható biztonsági elemzések biztosításához. Az adatnormalizálással a biztonsági csapatok a különböző forrásokból származó adathalmazokat egyetlen formátumban összesíthetik, és összesíthetik az elemzés és a döntéshozatal támogatásához. 

  3. Adatelemzés. Ha az adatok normalizálása konzisztens, érthető formában történik, megkezdődhet az elemzés. Itt azonosítjuk a mintákat és az elemzéseket számos, látszólag különálló adatpontokból. A viselkedési trendek olyan eszközök használatával azonosíthatók és jelölhetők meg potenciális kockázatként, mint a szabályok, munkafüzetek és lekérdezések.

  4. Gépi tanulás. A big data elemzése időt és erőforrásokat igényel, a biztonsági szakembereknek pedig mindkettő csak korlátozottan áll rendelkezésre. A gépi tanulási modellek fenyegetési minták vagy kockázatos viselkedések felismerésére való betanításával a biztonsági szakemberek sokkal gyorsabban dolgozhatják fel az adatokat, könnyebben észlelhetik a rendellenességeket, és rangsorolhatják a vizsgálatokat. Például a felhasználó- és entitásviselkedés elemzése (UEBA) Ismerje meg, hogyan használja az UEBA a gépi tanulást és a viselkedéselemzést a fenyegetések és kibertámadások észlelésére.felhasználó- és entitásviselkedés elemzése (UEBA) eszközei viselkedéselemzést, gépi tanulási algoritmusokat és automatizálást használnak a rendellenes viselkedés azonosítására a szervezet hálózatán belül. 

  5. Adatvizualizáció. A big data biztonsági elemzései nehézkesek és nehezen áttekinthetők lehetnek, ami kihívást jelenthet az üzleti és biztonsági döntéshozók számára. Az adatvizualizáció a trendek, a kiugró értékek és a minták grafikus ábrázolása diagramok, grafikonok és térképek használatával, hogy az összetett adatok hozzáférhetőbbek és érthetőbbek legyenek. Az érthető fenyegetettségi adatokkal a szervezetek átfogó képet kaphatnak a veszélyforrások világáról, és megalapozott biztonsági döntéseket hozhatnak.
Egyes szervezetek egy natív felhőalapú SIEM-eszközzel összesítik az adatokat, amelyeket aztán gépi sebességgel elemeznek a mintázatok, trendek és lehetséges problémák azonosítása érdekében. A natív felhőalapú SIEM használatával a szervezetek saját fenyegetésfelderítési hírcsatornákat és jeleket importálhatnak a meglévő eszközeikről.
Használati esetek

Kiberbiztonsági elemzés működés közben

A kiberbiztonsági elemzések erőssége abból ered, hogy a biztonsági szakértők a külső fenyegetésészlelési és -reagálás használatával már korán megtalálhatják és megállíthatják a fenyegetéseket. Példákat ismerhet meg arra, hogyan használhatják a szervezetek a kiberbiztonsági elemzéseket.

Külső veszélyforrás észlelése

A hálózati forgalmi minták monitorozásával a kiberbiztonsági elemzések azonosíthatják a potenciális támadásokat és rendellenességeket – például egy elosztott szolgáltatásmegtagadásos (DDoS Az elosztott szolgáltatásmegtagadásos (DDoS) támadások a hálózati szolgáltatások megzavarásával támadják a webhelyeket és a kiszolgálókatDDoS) támadást, közbeékelődéses támadást, egy kártevőt, és zsarolóprogramot – amely biztonsági incidensekre utalhat.

Feltört fiók észlelése

A hálózatok közvetlen fenyegetése nem az egyetlen olyan fenyegetéstípus, amely hatással lehet az üzletmenetre. Adathalászat Az adathalász támadások célja, hogy bizalmas adatokat tulajdonítsanak el vagy károsítsanak meg úgy, hogy a felhasználókat csalárd módszerekkel személyes adatok, például jelszavak és hitelkártyaszámok felfedésére veszik ráAdathalászat támadások és pszichológiai manipulációs csalások megtéveszthetik a felhasználókat, hogy megosszák a privilegizált adatokat vagy sebezhetővé tegyék a saját rendszereiket. A kiberbiztonsági elemzések folyamatosan figyelik az ilyen eseményeket.

Belső veszélyforrás észlelése

A kiberbiztonsági elemzés segít nyomon követni a felhasználók és az entitások viselkedését a hálózaton belül, lehetővé téve a gyanús tevékenységek, illetve belső fenyegetések korai észlelését.

Incidenselhárítás és digitális kriminalisztika

A biztonsági csapatok kiberbiztonsági elemzéseket használhatnak az incidensekre adott válaszokban, a támadás megoldásához szükséges robusztus elemzések biztosításával. A részletes kriminalisztikai felülvizsgálatok segítenek a biztonsági csapatoknak megérteni az incidensek jellegét a biztonsági állapotukban, és segítenek az összes sérült entitás szervizelésének biztosításában.

Kockázatértékelés

A gépi tanulási eszközök automatizálják a fenyegetésfelderítés létrehozását és elemzését, az észlelt fenyegetések későbbi felhasználásra történő kategorizálását és tárolását. Ez javítja a rendszer azon képességét, hogy felismerje a hasonló fenyegetéseket, és felmérje azok kockázati szintjét.

Biztonsági megfelelőség és jelentéskészítés

A kiberbiztonsági elemzési megoldások növelhetik a szervezetek azon képességét, hogy megfeleljenek az iparági szabályozásoknak, és automatizált jelentéskészítéssel igazolják az átláthatóságot.

A kiberbiztonsági elemzési eszközök típusai


A szervezetek számos kiberbiztonsági elemzési eszközhöz férhetnek hozzá, amelyek mindegyike különböző igényeknek megfelelő funkciókkal rendelkezik. Egyes eszközök az elemzésen túl automatizált védelmet és fenyegetéskezelést is biztosítanak.

Végponti észlelés és válasz

Végponti észlelés és reagálás (EDR) Ismerje meg, hogyan segíti az EDR technológia a szervezeteket a súlyos kibertámadások, például a zsarolóprogramok elleni védekezésbenVégponti észlelés és reagálás (EDR): egy olyan szoftver, amely valós idejű elemzések és mesterséges intelligencián alapuló automatizálás használatával védi a végfelhasználókat, a végponteszközöket és az informatikai eszközöket. Az EDR védelmet nyújt a hagyományos víruskereső szoftverek és más hagyományos végpontbiztonsági eszközök megkerülésére tervezett fenyegetések ellen.

Kiterjesztett észlelés és válasz

Kiterjesztett észlelés és válasz (XDR) További információ arról, hogy a kiterjesztett észlelési és válasz- (XDR-) megoldások hogyan biztosítanak veszélyforrások elleni védelmet, és miként csökkentik a tevékenységprofilok válaszidejét.Kiterjesztett észlelés és válasz (XDR): egy olyan eszköz, amely automatikusan azonosítja, értékeli és elhárítja a fenyegetéseket. Az XDR kibővíti a biztonság hatókörét azáltal, hogy az EDR-nél szélesebb terméktartományra terjeszti ki a védelmet, beleértve a szervezet végpontjait, kiszolgálóit, felhőalkalmazásait és e-mailjeit.

Hálózati forgalom elemzése

A hálózati forgalom elemzése a hálózati forgalom monitorozásának folyamata, amely információkat nyer ki a potenciális biztonsági fenyegetésekről és más informatikai problémákról. Értékes betekintést nyújt a hálózati viselkedésbe, így a biztonsági szakértők döntéseket hozhatnak a hálózati infrastruktúra és az adatok védelméről.

Biztonsági információk és események kezelése

A SIEM segít a szervezeteknek észlelni és elemezni a fenyegetéseket, valamint reagálni rájuk, mielőtt még negatívan befolyásolnák az üzletmenetet. Egyetlen biztonságkezelő rendszerben egyesíti a biztonsági információk kezelését (SIM) és a biztonsági események kezelését (SEM).

Biztonsági vezénylés, automatizálás és helyreállítás

Biztonsági vezénylés, automatizálás és helyreállítás (SOAR): olyan eszközök készletére utal, amelyek automatizálják a kibertámadások megelőzését és elhárítását azáltal, hogy egyesítik a rendszereket a jobb láthatóság érdekében, meghatározzák a feladatok futtatásának módját, és létrehoznak egy incidenskezelési tervet, amely megfelel a szervezet igényeinek.

Veszélyforrás-keresés

Kiberveszélyforrás-keresés A kiberveszélyforrás-keresés az ismeretlen, nem észlelt fenyegetések proaktív keresésének folyamata a szervezet hálózatain, végpontjain és adatain.Kiberveszélyforrás-keresés az a folyamat, amellyel a biztonsági csapatok proaktívan észlelik, elkülönítik és semlegesíti azokat a komplex veszélyforrásokat, amelyek megkerülhetik az automatizált biztonsági megoldásokat. Különböző eszközökkel keresnek ismeretlen vagy nem észlelt fenyegetéseket a szervezet hálózatán, végpontjain és adatain.

Intelligens veszélyforrás-felderítés

Veszélyforrás-intelligencia: olyan információk, amelyek segítenek a szervezeteknek a kibertámadások elleni hatékonyabb védekezésben. Olyan elemzéseket tartalmaz, amelyek átfogó képet adnak a biztonsági csapatoknak a fenyegetésekről, hogy megalapozott döntéseket hozhassanak a támadásokra való felkészüléssel, a támadások észlelésével és az azokra való reagálással kapcsolatban.

Felhasználó- és entitásviselkedés elemzése

UEBA Ismerje meg, hogyan használja az UEBA a gépi tanulást és a viselkedéselemzést a fenyegetések és kibertámadások észlelésére.UEBA: egy olyan biztonsági szoftver, amely viselkedéselemzést, gépi tanulási algoritmusokat és automatizálást használ a szervezet hálózatán belüli felhasználók és eszközök rendellenes és potenciálisan veszélyes viselkedésének azonosítására.

Biztonságirés-kezelés

Biztonságirés-kezelés A biztonságirés-kezelés a sebezhetőségek és a hibás konfigurációk felderítésének, rangsorolásának és szervizelésének kockázatalapú megközelítése.Biztonságirés-kezelés: olyan folyamat, amely eszközöket és megoldásokat használ a számítógépes rendszerek, hálózatok és vállalati alkalmazások folyamatos és proaktív védelmére a kibertámadások és az adatszivárgások elleni védelem érdekében.

Folyamatos figyelés

A kiberbiztonsági elemzőeszközök a szervezet teljes környezetét figyelhetik – a helyszínen, a felhőkben, az alkalmazásokban, a hálózatokban és az eszközökön – egész nap, minden nap, hogy feltárják a rendellenességeket vagy a gyanús viselkedést. Ezek az eszközök telemetriai adatokat gyűjtenek, összesítik az adatokat, és automatizálják az incidenselhárítást.

A kiberbiztonsági elemzési eszközök előnyei


A kiberbiztonsági elemzési eszközök számos előnyt kínálnak a biztonsági csapatok számára a szervezeti adatok védelme és az általános biztonsági folyamatok javítása szempontjából.

A legfontosabb előnyök közé tartoznak a következők: 
 
  • Gyorsabb fenyegetésészlelés. A gépi tanulással és viselkedéselemzéssel bővített elemzések használatának legfőbb előnye, hogy megelőzi a kockázatokat, mielőtt problémákká válnának. A proaktív monitorozással a biztonsági csapatok minden eddiginél gyorsabban azonosíthatják és kezelhetik a kockázatokat. 
  • Továbbfejlesztett incidenselhárítás. A fenyegetések időnként átjutnak a biztonsági rendszereken, és hatással vannak a szervezeti adatokra. A gyorsabb válaszidők azonban korlátozhatják a károkat, elkülöníthetik az érintett területeket, és megakadályozhatják a fenyegetések szervezeti rendszereken belüli terjesztését.
  • Kockázatbecslés. Nem minden fenyegetés egyenlő. A kiberbiztonsági elemzési eszközök segítenek az informatikai szakembereknek felmérni, hogy milyen kockázatokat kell kezelniük, és milyen prioritási sorrendben.
  • Leegyszerűsített folyamatok és erőforrás-elosztás. A kiberbiztonsági elemzési eszközökkel a biztonsági csapatok hatékonyabban és eredményesebben gyűjtik, korrelálják és elemzik a nagy mennyiségű szervezeti adatot. A folyamat leegyszerűsítésével ezek az eszközök segítenek időt adni a biztonsági csapatoknak, akik ezután a figyelmet igénylő rendszerekre vagy incidensekre összpontosíthatnak.
  • Megnövelt fenyegetés-felismerés és láthatóság. A kiberbiztonsági elemzés automatizált jellege lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára a kockázatokba való betekintést anélkül, hogy folyamatosan kellene tesztelniük és nyomon követniük őket. A gépi tanulási és viselkedéselemzési modellek folyamatosan alkalmazkodnak ahhoz, hogy a szervezeteknek átfogóbb kiberbiztonsági tudatosságot biztosítsanak.

Ajánlott eljárások a kiberbiztonsági elemzéshez


Mint minden más eszköznél, a technológia önmagában nem elég a siker biztosításához. A leghatékonyabb megoldás érdekében a kiberbiztonsági elemzési eszközök a megvalósítás előtt némi előkészítést igényelnek, és esetleg néhány módosítást a jelenlegi üzleti gyakorlatokban azok bevezetése után. Néhány ajánlott eljárás:
 
  • Adatok osztályozása. Győződjön meg arról, hogy a szervezeti adatok megfelelően vannak osztályozva, és megfelelnek a belső vagy külső megfelelőségi szabványoknak. Emellett definiálja a hozzáférés-vezérlést a bizalmas adatokhoz. Előfordulhat, hogy az adatbiztonsági eszközöket használó szervezetek már rendelkezhetnek az osztályozási és megfelelőségi követelmények teljesítéséhez szükséges folyamatokkal. 
  • Meghosszabbított megőrzési időszakok. Tartsa meg azokat az eseménynaplókat, amelyekre a jövőben szükség lehet a veszélyforrás-kereséshez vagy a megfelelőségi ellenőrzésekhez. A naplók szervezetek általi megőrzésének időtartama az iparágtól, a megfelelőségi szabályozásoktól vagy az ügynökségtől függően változhat. 
  • Teljes felügyelet. Az összes környezetet megvédheti a Teljes felügyeleti architektúrával, amely minden felhasználói identitás és eszköz hitelesítésével védi az egyes fájlokat, e-maileket és hálózatokat.
  • Aktuális intelligencia. A veszélyforrás-intelligencia használatával a legfrissebb adatokat használhatja, így átfogó képet nyújt a fenyegetésekről a biztonsági döntések meghozatalához. 
A kiberbiztonsági elemzés első lépéseihez a szervezeteknek a következőket kell megtenniük:
 
  1. Igényeik azonosítása. Minden szervezetnek saját biztonsági céljai vannak, legyen szó gyorsabb válaszidőről vagy a jogszabályi megfelelőség jobb átláthatóságáról. A hatékony kiberbiztonsági elemzés első lépése ezeknek a céloknak a azonosítása és az eredmények prioritásként kezelése az új eszközök kiválasztásának és bevezetésének folyamata során.
     
  2. Adatforrások azonosítása. Ez a folyamat megterhelő lehet, de elengedhetetlen a hatékony kiberbiztonsági elemzéshez. Minél átfogóbbak az adatforrások, annál nagyobb rálátásuk van a kockázatos viselkedésekre és a szokatlan tevékenységekre, amelyek fenyegetésre utalhatnak.
     
  3. A körülményeknek megfelelő eszköz kiválasztása. A kiberbiztonsági elemzési eszközök széles választéka az azokat használó szervezetek igényeihez és helyzetéhez igazodik. Egy új vállalatnak olyan átfogó megoldásra lehet szüksége, amely minden fenyegetésfelmérést és reagálást kezel. De előfordulhat, hogy egy nagyobb cég már rendelkezik kiberbiztonsági megoldásokkal – ebben az esetben a megfelelő eszköz az lehet, amelyet úgy terveztek, hogy integrálható legyen a meglévő rendszerekkel, ahelyett, hogy le kellene cserélnie ezeket a befektetéseket.

A kiberbiztonsági elemzések kihívásai


A minőségi kiberbiztonsági elemzésre törekvő szervezetek számos kihívással szembesülnek, beleértve az adatvédelmi problémákat, a képzettségi hiányosságokat és a folyamatosan fejlődő fenyegetéseket.

Adatvédelemmel kapcsolatos problémák

Mivel az adatokkal kapcsolatos incidensek gyakran kerülnek a nemzetközi hírekbe, nem meglepő, hogy az ügyfelek és a végfelhasználók aggódnak, hogy a vállalatok hogyan használják és védik személyes adataikat. Ehhez hozzá kell adni a helyi vagy iparági megfelelőségi szabályozások bonyodalmait, amelyek gyorsabban lépnek érvénybe, mint ahogy egy szervezet frissíteni képes az adatkezelési rendszereit. Ezekre a kihívásokra megoldás lehet egy beépített megfelelőségi funkciókkal és adatvédelem Megtudhatja, hogyan védheti meg az adatait, bárhol is tárolja őket, és miként kezelheti a bizalmas és üzletileg kritikus adatokat a teljes környezetébenadatvédelemmel rendelkező kiberbiztonsági elemzőrendszer, amely korlátozza a belső hozzáférést és proaktív módon akadályozza meg a külső támadásokat.

Képzettségi hiányosságok

Bár a kiberbiztonság nem új fogalom, a modern technológiák és rendszerek rohamos ütemben fejlődnek, hogy lépést tartsanak a belső igényekkel és a külső fenyegetésekkel. A képzett kiberbiztonsági elemző szakemberek hiánya azt jelenti, hogy a szervezetek egyre inkább manuális folyamatokra és elavult rendszerekre támaszkodnak, hogy lépést tartsanak. Az első megoldás, amelyre gondolnak, több képzés biztosítása az alkalmazottaknak. Hatékonyabb megoldás lehet azonban egy olyan felhasználóbarát eszköz implementálása, amely képes automatizálni a gyakori kiberbiztonsági elemzési folyamatokat, és beépített funkciókat is tartalmaz, például beépített összekötőket a CDR-hez, a felhőbeli adatokhoz és a kiszolgálókhoz, csak néhány lehetséges integrációt említve.

Folyamatosan fejlődő fenyegetések

A kibertámadások Megismerkedhet a kiberbiztonsággal és azzal, hogyan védheti meg a felhasználókat, az adatokat és az alkalmazásokat a manapság egyre gyakoribb kiberbiztonsági veszélyforrásokkal szemben.kibertámadások fejlődési üteme megdöbbentő. A hagyományos biztonsági elemzéseket pedig korlátozza, hogy a szervezet képes-e azonosítani, megérteni a belső rendszereiknél kifinomultabb fenyegetéseket és reagálni azokra. A megoldás egy kiberbiztonsági elemzési megközelítés, amely úgy fejlődik, hogy lépést tartson a fenyegetésekkel. A gépi tanulás és a viselkedéselemzés proaktív, megelőző jellegű fenyegetéselemzést hajt végre, amely még azelőtt leállíthatja a támadásokat, hogy azok hatással lennének a szervezetre. A fenyegetésfelderítési platform megoldásai a különböző forrásokból származó fenyegetésjelző hírcsatornákat összesítik, és az adatokat olyan megoldásokra alkalmazzák, mint a hálózati eszközök, az EDR- és az XDR-megoldások vagy a SIEM-ek.

Kiberbiztonsági elemzések megoldása

 
A kiberbiztonsági elemzések új vagy meglévő biztonsági folyamatba való beépítése kritikus fontosságú ahhoz, hogy a szervezetek biztonságának és a jelenlegi szabályozásoknak való megfelelés fennmaradjon. A mintázatok, a rendellenességek és a fenyegetések gépi tanulással és viselkedéselemzéssel történő azonosításával a biztonsági szakértők könnyebben megvédhetik adataikat, és gondoskodhatnak az üzletmenet folytonosságáról. A Microsoft Biztonság a egységesített biztonsági műveleti platform Egységesítse a biztonsági műveleteket (SecOps) a megelőzés, az észlelés és a reagálás területén egy AI-alapú platformmalbiztonsági műveletek egységesített platformját kínálja, amely kiberbiztonsági elemzéseket is tartalmaz, így biztosítja a szervezetek számára a kívánt fenyegetésvédelmi képességeket.
FORRÁSOK 

További információ a Microsoft Biztonságról

  1.
Egy rövid hajú ember dolgozik egy számítógépen egy gyengén megvilágított helyiségben.
Megoldás

AI-alapú, egyesített biztonsági műveletek

Lépjen túl a kibertámadásokon egyetlen nagy teljesítményű biztonsági üzemeltetési platformmal.
További információ
Egy szakállas férfi egy íróasztalnál ül, és egy laptopot és egy több monitorral rendelkező asztali számítógépet használ.
Termék

Microsoft Sentinel

Gyorsabban azonosíthatja és állíthatja le a kibertámadásokat az AI-jal bővített, hatékony natív felhős SIEM segítségével.
További információ
Három szakember egy asztalnál ülve beszélget egymással.
Termék

Microsoft Copilot a Biztonságért

Lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára a rejtett minták felismerését és az incidensekre való gyorsabb reagálást a generatív AI segítségével.
További információ
Vissza az ERŐFORRÁSOK szakaszra

Gyakori kérdések

  • A kiberbiztonsági elemzés az a módszer, amellyel a szervezetek mintázatokat kereshetnek, és észlelhetik a kockázatokat a teljes digitális eszközközpontban. A gépi tanulás és a viselkedéselemzés információt nyújt az események korai észleléséhez, és lehetővé teszi a biztonsági csapatok számára, hogy megakadályozzák, hogy jelentős károkat okozzanak. Ezek az eszközök nagy mennyiségű adat elemzésében segítenek a szervezeteknek a gyorsabb reagáláshoz és a biztonságosabb használathoz.
  • A kiberbiztonsági elemzés azért fontos, mert segít a biztonsági csapatoknak megvédeni a szervezeti és ügyféladatokat, valamint javítani a kiberbiztonsági reagálási folyamatokat. A kiberbiztonsági elemzés fő előnyei közé tartozik a fenyegetések gyorsabb észlelése, a jobb válaszidő, a kockázatfelmérés, az egyszerűsített folyamatok és a fenyegetések jobb láthatósága. Ezek mind segítenek abban, hogy a szervezet kritikus fontosságú infrastruktúrájának védelme javuljon, és csökkentik egy olyan támadás kockázatát, amely hatással lehet a szervezet hatékonyságára és nettó árbevételére. Az elemzés a megfelelőségi igények és a veszélyforrás-keresés szempontjából is kritikus fontosságú.
  • Az AI-t és a gépi tanulást arra használják, hogy nagy mennyiségű szervezeti és ügyféladatot összesítsenek, elemezzenek és betekintéseket nyerjenek belőlük. A források, például végpontok, felhasználók és útválasztók által generált adatok mennyisége skálázási kihívást jelent a kiberbiztonsági szakemberek számára, akik olyan trendeket vagy betekintéseket keresnek, amelyek fenyegetésre utalhatnak. Az AI-t és a gépi tanulási modelleket be lehet tanítani a trendek azonosítására vagy a szervezet által kezelt adatokból származó megállapítások kinyerésére. Az új,generatív AI-eszközök segíthetnek a biztonsági munka sebességének és minőségének továbbfejlesztésében, miközben a kezdő biztonsági elemzők készségeit is növelhetik.
  • A kiberbiztonsági elemzések segíthetnek proaktívan észlelni a fenyegetéseket, mielőtt azok megzavarnának egy szervezetet. Az adatok források közötti korrelációjával a biztonsági csapatok világosabb képet kapnak a támadók vektorok közötti mozgásáról, így átfogóbb képet kapnak egy támadásról és annak súlyosságáról. Az automatizálási munkafüzetek használatával csökkenthető a gyakori feladatokra való válaszadás ideje, ami felgyorsítja a átlagos válaszidőt.

A Microsoft Biztonság követése