This is the Trace Id: 78022eb688d2e7710c59adcdb0c789b7
Lompati ke konten utama
Microsoft Security

Apa itu analitik keamanan cyber?

Pelajari bagaimana analitik keamanan cyber membantu organisasi mengelola risiko keamanan melalui analisis data.
Jelajahi SecOps terpadu yang didukung AI

Gambaran umum analitik keamanan cyber

Analitik keamanan cyber adalah cara untuk mengelola risiko keamanan cyber secara proaktif menggunakan alat seperti Security Information and Event Management (SIEM). Dengan menggunakan pembelajaran mesin dan analisis perilaku untuk menganalisis data organisasi dan pengguna, perusahaan dapat memprediksi atau mencegah insiden, daripada hanya merespons setelah terjadi.

Seiring bertambahnya volume data, aplikasi, perangkat, dan identitas, begitu juga kesulitan untuk melacak dan mengamankan semua itu secara manual. Sering kali, tim keamanan memiliki puluhan alat berbeda yang memberikan ratusan sinyal per jam, yang luar biasa banyak dan membuatnya sulit untuk mengorelasikan pola secara manual.

Dengan analitik keamanan cyber, organisasi dapat:
  • Mengorelasikan wawasan di berbagai alat keamanan, platform, dan cloud.
  • Mendeteksi ancaman lebih cepat. 
  • Meningkatkan respons insiden. 
  • Menilai risiko sebelum tereksploitasi.
  • Menyederhanakan proses dan alokasi sumber daya. 
  • Meningkatkan inteligensi ancaman secara keseluruhan.
  • Meningkatkan kesadaran dan visibilitas ancaman.

Poin penting

  • Analitik keamanan cyber adalah cara untuk mengelola risiko keamanan cyber secara proaktif menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin dan analisis perilaku, untuk mengumpulkan dan menganalisis data, lalu mengidentifikasi pola dan anomali yang dapat mengindikasikan ancaman keamanan. 
  • Alur kerja umumnya meliputi pengumpulan data, normalisasi data, analisis data, pembelajaran mesin, dan visualisasi data.
  • Organisasi menggunakan analitik keamanan cyber untuk mendeteksi ancaman internal dan eksternal, mengelola insiden, menilai risiko, dan mematuhi persyaratan keamanan.
  • Organisasi memiliki akses ke alat seperti EDR, XDR, analisis lalu lintas jaringan, SIEM, SOAR, perburuan ancaman, inteligensi ancaman, UEBA, manajemen kerentanan, dan pemantauan berkelanjutan.
  • Beberapa di antara manfaat utamanya termasuk deteksi ancaman yang lebih cepat, respons insiden yang meningkat, penilaian risiko, proses yang disederhanakan, dan meningkatnya kesadaran ancaman dan visibilitas secara keseluruhan. 
  • Tantangan yang dihadapi meliputi masalah privasi data, kesenjangan keterampilan, dan ancaman yang terus berkembang.
  • Di masa mendatang, bidang analitik keamanan cyber dapat melihat kebangkitan AI generatif, makin luasnya ketrampilan analis, respons terhadap ancaman yang otomatis, dan pengoptimalan lainnya.

Bagaimana cara kerja analitik keamanan cyber?

Analitik keamanan cyber melakukan fungsinya dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi pola dan anomali yang mungkin mengindikasikan ancaman keamanan. Data ini kemudian diproses menggunakan teknik analitik canggih, seperti pembelajaran mesin, untuk mendeteksi dan merespons potensi ancaman secara real time. Alur kerja solusi analitik keamanan cyber umumnya meliputi langkah-langkah berikut:
 
  1. Pengumpulan data. Mungkin terdengar seperti truisme, tetapi analitik keamanan cyber yang efektif bergantung pada akses komprehensif ke sejumlah besar data dari pengguna, titik akhir, perute, aplikasi, dan log kejadian, hanya menyebutkan beberapa sumber.

  2. Normalisasi data. Terlalu banyak data mentah tidak akan banyak membantu dalam memberikan wawasan keamanan yang dapat ditindaklanjuti. Dengan normalisasi data, tim keamanan dapat menggabungkan himpunan data dari berbagai sumber ke dalam satu format dan meringkasnya untuk mendukung analisis dan pengambilan keputusan. 

  3. Analisis data. Setelah data dinormalkan ke dalam bentuk yang konsisten dan dapat dipahami, analisis dapat dimulai. Di sinilah pola dan wawasan diidentifikasi dari titik data yang begitu banyak dan berbeda-berbeda. Menggunakan alat seperti aturan, buku kerja, dan kueri, tren perilaku dapat diidentifikasi dan ditandai sebagai potensi risiko.

  4. Pembelajaran mesin. Menganalisis data besar memerlukan waktu dan sumber daya, dan ahli keamanan tidak begitu banyak memiliki keduanya. Dengan melatih model pembelajaran mesin untuk mengenali pola ancaman atau perilaku berisiko, ahli keamanan dapat memproses data lebih cepat, mendeteksi anomali dengan lebih mudah, dan memprioritaskan penyelidikan. Misalnya, alat analitik perilaku pengguna dan entitas (UEBA) menggunakan analitik perilaku, algoritma pembelajaran mesin, dan otomatisasi untuk mengidentifikasi perilaku abnormal dalam jaringan organisasi. 

  5. Visualisasi data. Wawasan keamanan dari data besar bisa sulit dikelola dan dipahami, yang dapat menjadi tantangan bagi pembuat keputusan bisnis dan keamanan. Visualisasi data adalah representasi grafis dari tren, penyimpangan, dan pola menggunakan bagan, grafik, dan peta untuk membuat data kompleks lebih mudah diakses dan dapat dipahami. Dengan inteligensi ancaman yang dapat dipahami, organisasi mendapatkan tampilan komprehensif tentang lanskap ancaman untuk membuat keputusan keamanan yang tepat.
Beberapa organisasi menggunakan alat SIEM asli cloud untuk menggabungkan data yang kemudian dianalisis dengan kecepatan mesin untuk mengidentifikasi pola, tren, dan kemungkinan masalah. Menggunakan SIEM cloud-native memungkinkan organisasi untuk mengimpor umpan dan sinyal inteligensi ancaman mereka sendiri dari alat yang ada.
Kasus penggunaan

Analitik keamanan cyber sedang beraksi

Kekuatan analitik keamanan cyber berasal dari membantu pakar keamanan menemukan dan menghentikan ancaman lebih awal saat digunakan dengan deteksi dan respons ancaman eksternal. Jelajahi contoh bagaimana organisasi dapat menggunakan analitik keamanan cyber.

Deteksi ancaman eksternal

Dengan memantau pola lalu lintas jaringan, analitik keamanan cyber dapat mengidentifikasi potensi serangan atau anomali—seperti serangan denial-of-service (DDoS) yang tersebar, serangan musuh di tengah,malware, dan ransomware—yang dapat mengindikasikan pelanggaran keamanan.

Deteksi akun yang disusupi

Serangan langsung pada jaringan bukanlah satu-satunya jenis ancaman yang dapat memengaruhi bisnis. Serangan pengelabuan dan penipuan rekayasa sosial dapat menipu pengguna untuk membagikan data istimewa atau membuat sistem mereka sendiri rentan. Analitik keamanan cyber terus memantau kejadian tersebut.

Deteksi ancaman internal

Analitik keamanan cyber membantu melacak perilaku pengguna dan entitas dalam jaringan, sehingga memungkinkan deteksi awal aktivitas mencurigakan atau ancaman dari dalam.

Respons insiden dan forensik digital

Tim keamanan dapat menggunakan analitik keamanan cyber dalam respons insiden dengan memberikan wawasan yang kuat yang diperlukan untuk mengatasi serangan. Tinjauan forensik mendalam membantu tim keamanan memahami pengaruh insiden terhadap postur keamanan mereka dan membantu memastikan semua entitas yang disusupi diremediasi.

Penilaian risiko

Alat pembelajaran mesin mengotomatiskan pembuatan dan analisis inteligensi ancaman, mengategorikan dan menyimpan ancaman yang terdeteksi untuk referensi di masa mendatang. Hal ini meningkatkan kemampuan sistem untuk mengenali ancaman serupa dan menilai tingkat risikonya.

Kepatuhan dan pelaporan keamanan

Solusi analitik keamanan cyber dapat meningkatkan kemampuan organisasi untuk mematuhi peraturan industri dan menunjukkan transparansi dengan pelaporan otomatis.

Jenis-jenis alat analitik keamanan cyber


Organisasi memiliki akses ke berbagai alat analitik keamanan cyber, masing-masing dengan fungsionalitas untuk memenuhi kebutuhan yang berbeda. Beberapa alat melakukan lebih dari sekadar analisis dengan memberikan perlindungan otomatis dan respons ancaman.

Deteksi dan respons titik akhir

Deteksi dan respons titik akhir (EDR) adalah perangkat lunak yang melindungi pengguna akhir, perangkat titik akhir, dan aset TI menggunakan analitik real-time dan otomatisasi yang didukung AI. EDR melindungi dari ancaman yang dirancang untuk melewati perangkat lunak antivirus biasa dan alat keamanan titik akhir konvensional lainnya.

Deteksi dan respons yang diperluas

Deteksi dan respons yang diperluas (XDR) adalah alat yang secara otomatis mengidentifikasi, menilai, dan meremediasi ancaman. XDR memperluas cakupan keamanan dengan memperluas perlindungan di seluruh rentang produk yang lebih luas daripada EDR, termasuk titik akhir, server, aplikasi cloud, dan email organisasi.

Analisis lalu lintas jaringan

Analisis lalu lintas jaringan adalah proses pemantauan lalu lintas jaringan untuk mengekstrak informasi tentang potensi ancaman keamanan dan masalah TI lainnya. Analisis ini memberikan wawasan berharga tentang perilaku jaringan, sehingga memungkinkan pakar keamanan membuat keputusan tentang perlindungan infrastruktur dan data jaringan.

Security information and event management

SIEM membantu organisasi mendeteksi, menganalisis, dan merespons ancaman keamanan sebelum membahayakan operasi bisnis. SIEM menggabungkan manajemen informasi keamanan (SIM) dan manajemen kejadian keamanan (SEM) ke dalam satu sistem manajemen keamanan.

Orkestrasi, otomatisasi, dan respons keamanan

Orkestrasi, otomatisasi, dan respons keamanan (SOAR) adalah sekumpulan alat yang mengotomatiskan pencegahan dan respons serangan cyber dengan menyatukan sistem untuk visibilitas yang lebih baik, menentukan bagaimana tugas harus dijalankan, dan mengembangkan rencana respons insiden yang sesuai dengan kebutuhan organisasi Anda.

Perburuan ancaman

Perburuan ancaman cyber adalah proses yang dilakukan tim keamanan untuk secara proaktif mendeteksi, mengisolasi, dan menetralkan ancaman tingkat lanjut yang dapat menghindari solusi keamanan otomatis. Proses ini menggunakan berbagai alat untuk mencari ancaman yang tidak diketahui atau tidak terdeteksi di jaringan, titik akhir, dan data organisasi.

Inteligensi ancaman

Inteligensi ancaman adalah informasi yang membantu organisasi melindungi dari serangan cyber dengan lebih baik. Ini mencakup analitik yang memberikan tampilan komprehensif kepada tim keamanan tentang lanskap ancaman sehingga mereka dapat membuat keputusan yang tepat tentang cara mempersiapkan diri, mendeteksi, dan merespons serangan.

Analitik perilaku pengguna dan entitas

UEBA adalah tipe perangkat lunak keamanan yang menggunakan analitik perilaku, algoritma pembelajaran mesin, dan otomatisasi untuk mengidentifikasi perilaku abnormal dan berpotensi berbahaya yang ditunjukkan oleh pengguna dan perangkat dalam jaringan organisasi.

Pengelolaan kerentanan

Manajemen kerentanan adalah proses yang menggunakan alat dan solusi untuk secara terus-menerus dan proaktif menjaga sistem komputer, jaringan, dan aplikasi perusahaan tetap aman dari serangan cyber dan pelanggaran data.

Pemantauan berkelanjutan

Alat analitik keamanan cyber dapat memantau seluruh lingkungan organisasi—lokal, cloud, aplikasi, jaringan, dan perangkat—sepanjang hari, setiap hari, untuk mengungkap perilaku yang tidak normal atau mencurigakan. Alat ini mengumpulkan telemetri, menggabungkan data, dan mengotomatiskan respons insiden.

Manfaat alat analitik keamanan cyber


Alat analitik keamanan cyber menawarkan berbagai manfaat bagi tim keamanan untuk melindungi data organisasi dan meningkatkan proses keamanan secara keseluruhan.

Beberapa di antara manfaat utama tersebut adalah: 
 
  • Deteksi ancaman lebih cepat. Manfaat utama menggunakan analitik yang disempurnakan oleh pembelajaran mesin dan analisis perilaku adalah untuk mengatasi risiko sebelum menjadi masalah. Pemantauan proaktif membantu tim keamanan mengidentifikasi dan merespons risiko lebih cepat dari sebelumnya. 
  • Peningkatan Respons insiden. Terkadang, ancaman dapat masuk ke sistem keamanan dan memengaruhi data organisasi. Namun, waktu respons yang lebih cepat dapat mengurangi kerusakan, mengisolasi area yang terdampak, dan mencegah ancaman agar tidak menyebar dalam sistem organisasi.
  • Penilaian risiko. Tidak semua ancaman sama. Alat analitik keamanan cyber membantu profesional TI menilai risiko mana yang perlu mereka atasi dan bagaimana prioritasnya.
  • Proses yang disederhanakan dan alokasi sumber daya. Alat analitik keamanan cyber membantu tim keamanan mengumpulkan, mengorelasi, dan menganalisis data organisasi dalam jumlah besar secara lebih efisien dan efektif. Dengan menyederhanakan proses, alat ini membantu mengembalikan waktu tim keamanan yang kemudian dapat fokus pada sistem atau insiden yang memerlukan perhatian mereka.
  • Peningkatan kesadaran dan visibilitas ancaman. Analitik keamanan cyber yang otomatis memberikan visibilitas kepada tim keamanan terhadap risiko tanpa perlu terus menguji dan melacaknya. Pembelajaran mesin dan model analisis perilaku terus beradaptasi untuk memberikan kesadaran keamanan cyber yang lebih komprehensif kepada organisasi.

Praktik terbaik untuk analitik keamanan cyber


Seperti halnya alat mana pun, teknologi saja tidak cukup untuk membantu memastikan keberhasilan. Untuk menjadi alat analitik keamanan cyber yang paling efektif memerlukan beberapa persiapan sebelum implementasi dan mungkin beberapa perubahan pada praktik bisnis yang digunakan saat ini setelah diterapkan. Beberapa di antara praktik terbaik tersebut adalah:
 
  • Klasifikasi data. Pastikan bahwa data organisasi diklasifikasikan dengan benar dan memenuhi semua standar kepatuhan internal maupun eksternal. Selain itu, tentukan kontrol akses untuk informasi sensitif. Organisasi yang menggunakan alat keamanan data mungkin sudah memiliki proses untuk memenuhi persyaratan kepatuhan dan klasifikasi. 
  • Periode retensi yang diperpanjang. Tahan log kejadian yang mungkin akan diperlukan nanti untuk perburuan ancaman atau audit kepatuhan. Lamanya waktu organisasi harus menyimpan log dapat bervariasi menurut industri, peraturan kepatuhan, atau agensi. 
  • Zero Trust. Lindungi semua lingkungan dengan arsitektur Zero Trust yang melindungi setiap file, email, dan jaringan dengan mengautentikasi setiap identitas dan perangkat pengguna.
  • Inteligensi saat ini. Gunakan inteligensi ancaman—data paling terkini yang menyediakan tampilan komprehensif tentang lanskap ancaman—untuk memberi masukan terhadap keputusan keamanan. 
Untuk memulai analitik keamanan cyber, organisasi harus:
 
  1. Mengidentifikasi kebutuhan mereka. Setiap organisasi memiliki sasaran keamanannya sendiri, baik waktu respons yang lebih cepat maupun transparansi yang meningkat untuk kepatuhan terhadap peraturan. Langkah pertama untuk menerapkan analitik keamanan cyber adalah mengidentifikasi semua sasaran tersebut dan menganggap hasil tersebut sebagai prioritas selama proses pemilihan dan penerapan alat baru.
     
  2. Mengidentifikasi sumber data. Proses ini mungkin sulit, tetapi sangat penting agar analitik keamanan cyber efektif. Makin komprehensif sumber data, makin besar visibilitas terhadap perilaku berisiko dan aktivitas tidak biasa yang dapat mengindikasikan ancaman.
     
  3. Memilih alat yang sesuai dengan keadaan mereka. Banyaknya jenis alat analitik keamanan cyber tergantung pada banyaknya jenis kebutuhan dan situasi organisasi yang menggunakannya. Perusahaan baru mungkin memerlukan solusi komprehensif yang menangani semua penilaian dan respons ancaman. Namun, perusahaan yang lebih mapan mungkin sudah memiliki solusi keamanan cyber—dalam hal ini, alat yang tepat mungkin adalah yang dirancang untuk diintegrasikan dengan sistem yang sudah ada dan menyempurnakan, bukan menggantikan, investasi tersebut.

Tantangan dalam analitik keamanan cyber


Organisasi yang berusaha memiliki analitik keamanan cyber berkualitas menghadapi sejumlah tantangan, termasuk masalah privasi data, kesenjangan keterampilan, dan ancaman yang terus berkembang.

Masalah privasi data

Dengan pelanggaran data yang sering membuat berita utama internasional, tidak heran pelanggan dan pengguna akhir khawatir tentang bagaimana perusahaan menggunakan dan melindungi informasi pribadi mereka. Ditambah lagi peraturan kepatuhan setempat atau industri yang kompleks, yang mungkin diberlakukan lebih cepat daripada pembaruan sistem manajemen data yang dapat dilakukan organisasi. Solusi untuk tantangan ini dapat berupa sistem analitik keamanan cyber dengan fitur kepatuhan bawaan dan perlindungan data yang membatasi akses internal dan mencegah serangan eksternal secara proaktif.

Kesenjangan keterampilan

Meskipun keamanan cyber bukan konsep baru, teknologi dan sistem kontemporer berkembang dengan pesat untuk mengikuti perkembangan kebutuhan internal dan ancaman eksternal. Kurangnya tenaga profesional analitik keamanan cyber yang terampil berarti organisasi makin mengandalkan proses manual dan sistem usang hanya agar tidak ketinggalan. Solusi pertama yang muncul di pikiran adalah lebih banyak pelatihan untuk karyawan. Namun, pendekatan yang lebih efisien mungkin adalah menerapkan alat yang mudah digunakan yang dapat mengotomatiskan proses analitik keamanan cyber umum dan menyertakan fitur bawaan seperti konektor bawaan ke CDR, data cloud, dan server, itu hanya beberapa contoh di antara kemungkinan integrasi.

Ancaman yang terus berkembang

Laju perkembangan serangan cyber sangat mencengangkan. Dan analitik keamanan biasa terkendala oleh kemampuan organisasi untuk mengidentifikasi, memahami, dan merespons ancaman yang lebih canggih daripada sistem internal mereka. Solusinya adalah pendekatan analitik keamanan cyber yang berkembang untuk mengimbangi ancaman. Pembelajaran mesin dan analisis perilaku mendorong analisis ancaman proaktif dan preventif yang dapat menghentikan serangan sebelum berdampak pada organisasi. Solusi platform inteligensi ancaman mengumpulkan umpan indikator ancaman dari sumber yang berbeda dan mengurasi data untuk diterapkan ke solusi seperti perangkat jaringan, solusi EDR dan XDR, atau SIEM.

Solusi analitik keamanan cyber

 
Memasukkan analitik keamanan cyber ke dalam proses keamanan baru atau yang sudah ada sangat penting untuk membantu mengamankan organisasi dan agar sesuai dengan peraturan yang berlaku saat ini. Dengan mengidentifikasi pola, anomali, dan ancaman dengan pembelajaran mesin dan analisis perilaku, pakar keamanan dapat lebih mudah melindungi data mereka dan membantu memastikan keberlangsungan bisnis. Microsoft Security menawarkan platform operasi keamanan terpadu yang memasukkan analitik keamanan cyber untuk memberikan organisasi kemampuan perlindungan ancaman yang mereka inginkan.
SUMBER DAYA 

Pelajari selengkapnya tentang Microsoft Security

  1.
Seseorang berambut pendek sedang bekerja di depan komputer dalam ruangan yang remang-remang.
Solusi

Operasi keamanan terpadu berdaya AI

Ungguli kecepatan ancaman cyber dengan satu platform operasi keamanan yang canggih.
Pelajari selengkapnya
Seorang pria berjanggut duduk di depan meja menggunakan laptop dan komputer desktop dengan beberapa monitor.
Produk

Microsoft Sentinel

Identifikasi dan hentikan serangan cyber lebih cepat dengan SIEM berbasis cloud yang canggih dan diperkaya oleh AI.
Pelajari selengkapnya
Tiga Profesional duduk di sekitar meja berbicara satu sama lain.
Produk

Microsoft Security Copilot

Berdayakan tim keamanan untuk mendeteksi pola tersembunyi dan merespons insiden lebih cepat dengan AI generatif.
Pelajari selengkapnya
Kembali ke bagian SUMBER DAYA

Tanya jawab umum

  • Analitik keamanan cyber adalah cara organisasi dapat menemukan pola dan menemukan risiko dari seluruh estat digital mereka. Pembelajaran mesin dan analisis perilaku menyediakan informasi untuk menangkap kejadian lebih awal dan memungkinkan tim keamanan untuk mencegahnya agar tidak menyebabkan kerusakan besar. Alat ini dapat membantu menganalisis jumlah data yang besar untuk membantu organisasi merespons dengan lebih cepat dan tetap aman.
  • Analitik keamanan cyber penting karena membantu tim keamanan melindungi data organisasi dan pelanggan serta meningkatkan proses respons keamanan cyber. Manfaat utama analitik keamanan cyber mencakup deteksi ancaman yang lebih cepat, waktu rata-rata yang meningkat untuk merespons, penilaian risiko, proses yang disederhanakan, dan peningkatan visibilitas ancaman. Semua ini membantu meningkatkan perlindungan infrastruktur penting organisasi, mengurangi risiko serangan yang dapat memengaruhi produktivitas dan laba organisasi. Analitik juga penting untuk kebutuhan kepatuhan dan perburuan ancaman.
  • AI dan pembelajaran mesin digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menarik wawasan dari data organisasi dan pelanggan yang berjumlah besar. Besarnya volume data yang dihasilkan oleh sumber seperti titik akhir, pengguna, dan perute memberikan tantangan penskalaan bagi ahli keamanan cyber yang mencari tren atau wawasan yang dapat mengindikasikan ancaman. Model pembelajaran mesin dan AI dapat dilatih untuk mengidentifikasi tren atau menarik wawasan dari berbagai data yang dikelola oleh organisasi. Alat AI generatif baru dapat membantu meningkatkan kecepatan dan kualitas kerja keamanan lebih lanjut, sekaligus meningkatkan keterampilan untuk analis keamanan junior.
  • Analitik keamanan cyber dapat membantu mendeteksi ancaman secara proaktif sebelum mengganggu organisasi. Dengan mengorelasikan data di seluruh sumber, tim keamanan mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana penyerang bergerak di seluruh vektor, sehingga pada akhirnya memberikan tampilan serangan yang lebih komprehensif dan tingkat keparahannya. Menggunakan buku kerja otomasi dapat membantu mengurangi waktu untuk merespons tugas umum, mempercepat waktu rata-rata untuk merespons.

Ikuti Microsoft Security