This is the Trace Id: e88d57fe96cc44e69c8a0806e277451f
Pāriet uz galveno saturu
Microsoft drošība

Kas ir kiberdrošības analīze?

Uzziniet, kā kiberdrošības analītika palīdz organizācijām pārvaldīt drošības riskus ar datu analīzes palīdzību.
Pārlūkojiet vienotus SpecOps risinājumus ar AI nodrošinājumu

Kiberdrošības analīzes pārskats

Kiberdrošības analītika ir ļauj proaktīvi pārvaldīt kiberdrošības riskus, izmantojot tādus rīkus kā drošības informācijas un notikumu pārvaldība (SIEM). Izmantojot mašīnmācīšanos un uzvedības analītiku, lai analizētu organizāciju un lietotāju datus, uzņēmumi var paredzēt vai novērst incidentus, nevis tikai reaģēt uz tiem pēc notikšanas.

Pieaugot datu apjomam, programmu, ierīču un identitāšu skaitam, pieaug arī šo ierīču manuālās izsekošanas un nodrošināšanas sarežģītības līmenis. Bieži vien drošības komandām ir dučiem dažādu rīku, kas sniedz simtiem signālu stundā, kas ir pārmērīgi daudz un apgrūtina manuālu korelēšanu.

Kiberdrošības analīze ļauj organizācijām:
  • Korelēt ieskatus no dažādiem drošības rīkiem, platformām un mākoņiem.
  • Atklāt apdraudējumus ātrāk. 
  • Uzlabot reaģēšanu uz incidentiem. 
  • Novērtēt riskus pirms tie tiek izmantoti ļaunprātīgi.
  • Racionalizēt procesus un resursu sadalījumu. 
  • Uzlabot kopējo draudu informāciju.
  • Paaugstināt redzamību un informētību par draudiem.

Galvenie secinājumi

  • Kibedrošības analītika ļauj proaktīvā veidā pārvaldīt kiberdrošības riskus, izmantojot tādas tehnoloģijas kā mašīnmācīšanās un uzvedības analīze, lai ievāktu un analizētu datus, atpazīt līdzības un anomālijas, kas var norādīt uz drošības apdraudējumu. 
  • Tipiska darbplūsma ietver datu vākšanu, datu normalizēšanu, datu analīzi, mašīnmācīšanos un datu vizualizāciju.
  • Organizācijas izmanto kiberdrošības analīzi, lai atklātu iekšējos un ārējos apdraudējumus, pārvaldīt incidentus, novērtētu riskus un izpildītu drošības prasības.
  • Organizācijām ir piekļuve tādiem rīkiem kā EDR, XDR, tīkla datu plūsmas analīze, SIEM, SOAR, apdarudējumu medību, apdraudējumu informācijas, UEBA, ievainojamības pārvaldības un nepārtrauktas uzraudzības rīkiem.
  • Dažas galvenās priekšrocības ietver ātrāku apdraudējumu atklāšanu, uzlabotu reaģēšanu uz incidentiem, risku novērtēšanu, racionalizētus procesus un paaugstinātu informētību par apdraudējumiem un kopējo redzamību. 
  • Daži izaicinājumi ietver bažas par datu konfidencialitāti, prasmju trūkumu un apdraudējumu attīstību.
  • Nākotnē kiberdrošības analīzes jomā var tikt plašāk izmantots ģeneratīvais mākslīgais intelekts, attīstīsies prasmes un automatizēta reaģēšana uz draudiem, kā arī tiks ieviesta papildu optimizācija.

Kā strādā kiberdrošības analīze?

Kiberdrošības analīze darbojas, ievācot un analizējot datus no dažādiem avotiem, lai identificētu modeļus un anomālijas, kas var liecināt par drošības apdraudējumu. Pēc tam šie dati tiek apstrādāti, izmantojot uzlabotas analītikas metodes, piemēram, mašīnmācīšanās, lai atklātu un reaģētu uz potenciālajiem apdraudējumiem reāllaikā. Tipiska kiberdrošības analīzes risinājumu darbplūsma ietver šādas darbības:
 
  1. Datu vākšana. Tas var izklausīties kā truisms, bet efektīva kiberdrošības analīze ir atkarīga no visaptverošas piekļuves plašam datu apjomam no lietotājiem, galapunktiem, maršrutētājiem, programmām un notikumu žurnāliem, un tie ir tikai daži avoti.

  2. Datu normalizēšana. Neapstrādātu datu kopums nav lietderīgs rīcībspējīgu ieskatu nodrošināšanai. Izmantojot datu normalizēšanu, drošības komandas var apkopot datu kopas no dažādiem avotiem vienā formātā un izveidot kopsavilkumu, lai atbalstītu analīzi un lēmumu pieņemšanu. 

  3. Datu analīze. Pēc datu normalizēšanas konsekventā, visaptverošā veidā ir iespējams sākt analīzi. Šeit tiek identificēti modeļi un ieskati no dažādiem šķietami nesaistītiem datu punktiem. Izmantojot tādus rīkus kā kārtulas, darbgrāmatas un vaicājumi, ir iespējams identificēt uzvedības tendences, kas var tikt atpazītas kā potenciāli riski.

  4. Mašīnmācīšanās. Lielu datu analīzei ir nepieciešams laiks un resursi, un drošības speciālistiem tie nav bezgalīgi. Apmācot mašīnmācīšanās modeļus atpazīt apdraudējumu modeļus vai riskantu uzvedību, drošības speciālisti spēj apstrādāt datus daudz ātrāk, atklāt anomālijas vienkāršāk un noteikt izmeklēšanu prioritāti. Piemēram, lietotāju un elementu uzvedības analīzes (UEBA) rīki izmanto uzvedības analīzi, mašīnmācīšanās algoritmus un automatizāciju, lai atpazītu anormālu uzvedību organizācijas tīklā. 

  5. Datu vizualizācija. Drošības ieskati no liela datu apjoma var būt neērti un grūti saprotami, kas var apgrūtināt uzņēmējdarbību un lēmumu pieņēmēju darbu. Datu vizualizācija ir grafiks tendenču, atšķirību un modeļu vizuāls atspoguļojums, izmantojot diagrammas, grafikus un kartes, lai padarītu sarežģītus datus pieejamākus un saprotamākus. Izmantojot visaptverošu apdraudējumu informāciju, organizācijas iegūst visaptverošu pārskatu pār apdraudējumiem, kas ļauj tām pieņemt pārdomātus drošības lēmumus.
Dažas organizācijas izmanto mākonī esošu SIEM rīku, lai apkopotu datus, kas pēc tam tiek analizēti ar mašīnu ātrumu, lai identificētu modeļus, tendences un iespējamās problēmas. Izmantojot mākonī esošu SIEM risinājumu, organizācijas var importēt savas draudu informācijas plūsmas un signālus no saviem esošajiem rīkiem.
Lietošanas gadījumi

Kiberdrošības analīze darbībā

Kiberdrošības analīzes spēks ir iespēja palīdzēt kiberdrošības speciālistiem atrast un apturēt apdraudējumus agri, izmantojot ārējo apdraudējumu noteikšanu un reaģēšanu. Lasiet piemērus par to, kā organizācijas var izmantot kiberdrošības analīzi.

Ārējo apdraudējumu noteikšana

Uzraugot tīkla datu plūsmas shēmas, kibedrošības analīze spēj identificēt potenciālos uzbrukumus vai anomālijas, piemēram, izkliedētā pakalpojuma atteikuma (DDoS) uzbrukums, starpnieka uzbrukums, ļaunprogrammatūra un izspiedējprogrammatūra, kas var liecināt par drošības pārkāpumiem.

Apdraudētu kontu atklāšana

Tiešie uzbrukumi tīkliem nav vienīgais apdraudējumu veids, kas var ietekmēt uzņēmējdarbību. Pikšķerēšanas uzbrukumi un sociālās inženierijas krāpniecība var likt lietotājiem atklāt konfidenciālus datus vai padarīt viņu sistēmas ievainojamas. Kiberdrošības analīze nepārtraukti strādā, lai atklātu šādus gadījumus.

Iekšējo apdraudējumu noteikšana

Kiberdrošības analīze palīdz izsekot aizdomīgu lietotāju un entītiju uzvedību tīklā, ļaujot agri atklāt aizdomīgas darbības vai iekšējos apdraudējumus.

Reaģēšana uz incidentiem un digitālā izmeklēšana

Drošības komandas var izmantot kiberdrošības analītiku, lai reaģētu uz incidentiem, nodrošinot uzticamus ieskatus, kas nepieciešami uzbrukuma novēršanai. Padziļināta pārbaude palīdz drošības komandām izprast incidentu ietekmi uz to drošības stāvokli un palīdz novērst apdraudējumus.

Risku novērtējums

Mašīnmācīšanās rīki automatizē apdraudējumu informācijas ģenerēšanu un analīzi, kategorizējot un uzglabājot atklātos apdraudējumus atsaucei nākotnē. Tas uzlabo sistēmas spēju atpazīt līdzīgus apdraudējumus un novērtēt to riska līmeni.

Drošības atbilstība un ziņošana

Kiberdrošības analīzes risinājums var paaugstināt organizācijas spēju izpildīt nozares prasības un demonstrēt caurskatāmību ar automatizēto atskaišu palīdzību.

Kiberdrošības analīzes rīku veidi


Organizācijām ir piekļuve plašam kiberdrošības analīzes rīku klāstam, kas atbilst dažādām vajadzībām. Daži rīki spēj nodrošināt vairāk par analīzi, sniedzot automatizētu aizsardzību un reaģēšanu uz apdraudējumiem.

Galapunktu atklāšana un reaģēšana

Galapunktu atklāšana un reaģēšana (EDR) ir programmatūra, kas aizsargā gala lietotājus, gala ierīces un IT aktīvus, izmantojot reāllaika analīzi un AI nodrošinātu automatizāciju. EDR aizsargā pret apdraudējumiem, kas izstrādāti tā, lai apietu tradicionālo AV programmatūru un citus ierastus galapunktu drošības rīkus.

Paplašinātā atklāšana un reaģēšana

Paplašinātā atklāšana un reaģēšana (XDR) ir rīks, kas automātiski identificē, novērtē un novērš apdraudējumus. XDR paplašina drošības tvērumu, paplašinot aizsardzību plašā produktu klāstā, salīdzinot ar EDR, ieskaitot organizācijas galapunktus, serverus, mākoņprogrammas un e-pastus.

Tīkla trafika analīze

Tīkla datu plūsmas analīze ir process, kas uzrauga tīkla datu plūsmu, lai iegūtu informāciju par potenciālajiem drošības apdraudējumiem un citiem IT jautājumiem. Tas sniedz vērtīgus ieskatus tīkla darbībā, ļaujot drošības speciālistiem pieņemt lēmumus par tīkla infrastruktūras un datu aizsardzību.

Drošības informācija un notikumu pārvaldība

SIEM palīdz organizācijām noteikt, analizēt drošības apdraudējumus un reaģēt uz tiem, pirms tie kaitē uzņēmējdarbībai. Tas apvieno gan drošības informācijas pārvaldību (SIM), gan drošības notikumu pārvaldību (SEM) vienā drošības pārvaldības sistēmā.

Drošības orķestrācija, automatizācija un reaģēšana

Drošības organizācija, automatizācija un reaģēšana (SOAR) apzīmē rīku kopu, kas automatizē kiberuzbrukumu novēršanu un reaģēšanu uz tiem, apvienojot redzamību, definējot uzdevumu darbību un izstrādājot plānu reaģēšanai uz incidentiem, kas atbilst jūsu organizācijas vajadzībām.

Apdraudējumu medības

Kiberdraudu medīšana ir process, ar kura palīdzību drošības komandas proaktīvi atklāj, izolē un neitralizē nopietnus apdraudējumus, kas varētu izvairīties no automatizētiem drošības risinājumiem. Komandas izmanto dažādus rīkus, lai meklētu nezināmus vai nenoteiktus apdraudējumus organizācijas tīklā, galapunktos un datos.

Draudu informācija

Draudu informācija ir informācija, kas palīdz organizācijām labāk aizsargāties pret kiberuzbrukumiem. Tā ietver datu analīzi, kas drošības komandām sniedz visaptverošu pārskatu par apdraudējumu kopainu, lai tās varētu pieņemt informētus lēmumus par to, kā sagatavoties uzbrukumiem, noteikt tos un reaģēt uz tiem.

Lietotāju un entītiju uzvedības analīze

UEBA ir drošības programmatūras veids, kas izmanto uzvedības analīzi, mašīnmācīšanās algoritmus un automatizāciju, lai identificētu anormālu un potenciāli bīstamu uzvedību, ko demonstrē gan lietotāji, gan ierīces organizācijas tīklā.

Ievainojamības pārvaldība

Ievainojamības pārvaldība ir process, kas izmanto rīkus un risinājumus, lai nepārtraukti un proaktīvi aizsargātu datorsistēmas, tīklus un uzņēmuma lietojumprogrammas pret kiberuzbrukumiem un datu aizsardzības pārkāpumiem.

Nepārtraukta pārraudzība

Kiberdrošības analīzes rīki spēj uzraudzīt visu organizācijas vidi — telpās, mākoņos, programmās, tīklos un ierīcēs — visu dienu, katru dienu, lai atklātu anomālijas vai aizdomīgu uzvedību. Šie rīki apkopo telemetriju, datus un automatizē atbildi uz incidentu.

Kiberdrošības analīzes rīku priekšrocības


Kiberdrošības analīzes rīks sniedz drošības komandām daudzas priekšrocības gan organizācijas datu aizsardzībā, gan kopējā drošības procesu uzlabošanā.

Galvenās priekšrocības: 
 
  • Ātrāka apdraudējumu atklāšana. Galvenā mašīnmācīšanās ar analīzes uzlabojumu un uzvedības analīzes izmantošanas priekšrocība ir iespēja apsteigt riskus pirms tie kļūst par problēmām. Proaktīvā uzraudzība palīdz komandām noteikt un reaģēt uz riskiem agrāk kā jebkad. 
  • Uzlabota reaģēšana uz incidentiem. Reizēm apdraudējumi izlaužas cauri drošības sistēmām un ietekmē organizācijas datus. Savukārt ātrāki reaģēšanas laiki var ierobežot zaudējumus, izolēt skartās daļas un novērst apdraudējumu izplatīšanos organizācijas sistēmās.
  • Riska novērtējums. Ne visi apdraudējumi ir vienādi. Kiberdrošības analīzes rīki palīdz IT profesionāļiem novērtēt, kuri riski viņiem ir jānovērš un kādā prioritātē.
  • Racionalizēts procesu un resursu sadalījums. Kiberdrošības analīzes rīki palīdz drošības komandām efektīvākā veidā ievākt, korelēt un analizēt masīvus organizācijas datu apjomus. Vienkāršojot šo procesu, šie rīki palīdz atbrīvot laiku drošības komandām, kas pēc tam koncentrējas uz sistēmām un incidentiem, kas pieprasa to uzmanību.
  • Paaugstināta redzamība un informētība par draudiem. Kiberdrošības analīzes automatizētā daba dod drošības komandām iespēju redzēt riskus bez vajadzības nepārtraukti veikt pārbaudes un tos izsekot. Mašīnmācīšanās un uzvedības analīzes modeļi nepārtraukti pielāgojas, lai nodrošinātu organizācijām visaptverošāku informētību par kiberdrošību.

Kiberdrošības analīzes labā prakse


Tāpat kā ar jebkuru rīku, ar tehnoloģiju vien nepietiek, lai nodrošinātu panākumus. Visefektīvākajai darbībai kiberdrošības analīzes rīkiem ir nepieciešama sagatavošanās pirms to ieviešanas, kā arī var būt nepieciešamas uzņēmējdarbības prakses izmaiņas pēc to ieviešanas. Daži labās prakses piemēri:
 
  • Datu klasifikācija. Pārliecinieties par to, ka organizācijas dati ir atbilstoši klasificēti un atbilst iekšējiem vai ārējiem atbilstības standartiem. Definējiet arī piekļuves sensitīvai informācijai kontroles pasākumus. Organizācijās, kas izmanto datu drošības rīkus, var jau būt ieviesti procesi, kas nodrošina atbilstību klasifikācijas un atbilstības prasībām. 
  • Pagarināti uzglabāšanas periodi. Saglabājiet notikumu žurnālus, kas var būt nepieciešami apdraudējumu medībām vai atbilstības auditiem nākotnē. Laika periods, kurā organizācijām ir jāglabā žurnāli, var atšķirties atkarībā no nozares, atbilstības noteikumiem vai iestādes. 
  • Nulles uzticamība. Aizsargājiet visas vides ar nulles uzticamības arhitektūru, kas aizsargā katru failu, e-pastu un tīklu, autentificējot katru lietotāja identitāti un ierīci.
  • Pašreizējā informācija. Izmantojiet apdraudējumu informāciju, kas ir jaunākie dati, kas sniedz visaptverošu ieskatu par apdraudējumu ainavu, lai pieņemtu apdomātus drošības lēmumus. 
Lai sāktu izmantot kiberdrošības analīzi, organizācijām ir:
 
  1. Jānosaka savas vajadzības. Katrai organizācijai ir savi mērķi, piemēram, ātrāks reaģēšanas laiks vai uzlabota pārskatāmība ar mērķi nodrošināt atbilstību prasībām. Pirmais solis uz efektīvu kiberdrošības analīzi ir identificēt visus šos mērķus un par prioritāti noteikt rezultātus visa procesa ietvaros, atlasot un ieviešot jaunus rīkus.
     
  2. Identificēt datu avotus. Šis process var būt sarežģīts, bet tas ir būtiski svarīgs efektīvai kiberdrošības analīzei. Jo visaptverošāki būs datu avoti, jo gūsiet lielāku ieskatu riskantā uzvedībā un neparastās darbībās, kas var liecināt par draudiem.
     
  3. Izvēlēties rīku, kas atbilst situācijai. Dažādi kiberdrošības analīzes rīki nodrošina dažādas organizāciju vajadzības un situācijas. Jaunam uzņēmumam var būt nepieciešams visaptverošs risinājums, kas veic visu apdraudējumu novērtēšanu un reaģēšanu. Bet pieredzējušākam uzņēmumam var jau būt ieviests kiberdrošības risinājums, un šajā gadījumā nepieciešamais rīks ir jāintegrē esošajās sistēmās un jāuzlabo tās, nevis jānomaina veiktie ieguldījumi.

Kiberdrošības analīzes izaicinājumi


Organizācijas, kas vēlas nodrošināt kvalitatīvu kiberdrošības analīzi, saskaras ar dažādiem izaicinājumiem, tostarp datu drošības jautājumi, prasmju trūkums un aizvien jauni apdraudējumi.

Bažas par datu konfidencialitāti

Datu drošības pārkāpumi bieži nonāk starptautiskās ziņās, tāpēc nav brīnums, ka gala lietotājus uztrauc tas, kā uzņēmumi izmanto un aizsargā viņu personas datus. To papildina arī vietējie vai nozares atbilstības noteikumi, kas var stāties spēkā ātrāk nekā organizācija var paspēt atjaunināt savas datu pārvaldības sistēmas. Šo izaicinājumu risinājums var būt kiberdrošības analīzes sistēma ar iebūvētām atbilstības funkcijām un datu aizsardzību, kas ierobežo iekšējo piekļuvi un proaktīvi aizsargā pret ārējiem uzbrukumiem.

Prasmju trūkums

Kiberdrošība nav jauna ideja, taču modernās tehnoloģijas un sistēmas attīstās ar gaismas ātrumu, lai tiktu galā gan ar iekšējiem, gan ārējiem apdraudējumiem. Prasmīgu kibedrošības analīzes speciālistu trūkums nozīmē to, ka organizācijas aizvien vairāk paļaujas uz manuāliem procesiem un novecojušām sistēmām, lai neatpaliktu. Pirmais risinājums, kas ienāk prātā, ir vairāk apmācību darbiniekiem. Tomēr efektīvāka pieeja būtu ieviest lietotājam draudzīgu rīku, kas spēj automatizēt kiberdrošības analīzes procesus un iekļauj darbam gatavus risinājumus, piemēram, iepriekš izveidoti savienotāji ar CDR, mākoņa dati un serveri, kas ir tikai dažas no iespējamajām integrācijām.

Aizvien augoši apdraudējumi

Ātrums, ar kuru attīstās kiberuzbrukumi, ir šokējošs. Tradicionālo drošības analīzi ierobežo organizācijas iespēja identificēt, izprast un reaģēt uz apdraudējumiem, kas ir tehnoloģiski sarežģītāki par to iekšējām sistēmām. Risinājums ir kiberdrošības analīzes pieeja, kas iet vienā solī ar apdraudējumiem. Mašīnmācīšanās un uzvedības analīze veicina proaktīvu, preventīvu apdraudējumu analīzi, kas var apturēt uzbrukumus pirms tie ietekmē organizāciju. Apdraudējumu informācijas platformas risinājumi apkopo apdraudējumu indikatoru plūsmas no dažādiem avotiem un atlasa datus izmantošanai tādos risinājumos kā tīkla ierīces, EDR un XDR risinājumi, vai SIEM.

Kiberdrošības analīzes risinājums

 
Kiberdrošības analīzes ieviešana jaunos vai esošajos drošības procesos ir kritiski svarīga, lai palīdzētu pasargāt organizācijas un garantēt atbilstību jaunākajām prasībām. Identificējot shēmas, anomālijas un apdraudējumus, izmantojot mašīnmācīšanos un uzvedības analīzi, drošības speciālist var vienkāršāk aizsargāt savus datus un palīdzēt nodrošināt uzņēmējdarbības nepārtrauktību. Microsoft drošība piedāvā apvienotu drošības pasākumu platformu, kas ietver kiberdrošības analīzi, nodrošinot organizācijām vēlamo pretdraudu aizsardzību.
RESURSI 

Papildinformācija par Microsoft drošību

  1.
Īsmataina persona strādā pie datora vāji izgaismotā telpā.
Risinājums

Mākslīgā intelekta vienotas drošības operācijas

Esiet soli priekš kiberapdraudējumiem, izmantojot vienu jaudīgu drošības operāciju platformu.
Papildinformācija
Bārdains vīrietis sēž pie galda, izmantojot klēpjdatoru un galddatoru ar vairākiem monitoriem.
Produkts

Microsoft Sentinel

Identificējiet un apturiet kiberuzbrukumus ātrāk, izmantojot jaudīgu mākonī izvietotu SIEM, ko papildina mākslīgais intelekts.
Papildinformācija
Trīs speciālisti sēž pie galda un sarunājas.
Produkts

Microsoft Copilot drošībai

Sniedziet iespēju drošības komandām noteikt slēptus modeļus un ātrāk reaģēt uz incidentiem, izmantojot ģeneratīvo mākslīgo intelektu.
Papildinformācija
Atpakaļ uz sadaļu RESURSI

Bieži uzdotie jautājumi

  • Kiberdrošības analīže ir veids, kā organizācijas var atrast shēmas un pamanīt riskus visā savā digitālajā īpašumā. Mašīnmācīšanās un uzvedības analīze sniedz informāciju, kas ļauj agri pamanīt drošības pārkāpumus un ļauj komandām nepieļaut būtiskus zaudējumus. Šie rīki palīdz veikt lielu datu apjomu analīzi, ļaujot organizācijām reaģēt ātrāk un uzlabot drošību.
  • Kiberdrošības analīze ir svarīga, jo tā palīdz drošības komandām aizsargāt organizācijas un klientu datus, kā arī uzlabot kiberdrošības reaģēšanas procesus. Galvenās kiberdrošības analīzes priekšrocības ietver ātrāku draudu atklāšanu, uzlabotu vidējo reaģēšanas laiku, risku novērtējumu, optimizētus procesus un paaugstinātu draudu redzamību. Visi šie līdzekļi palīdz uzlabot organizācijas kritiski svarīgās infrastruktūras aizsardzību, samazinot uzbrukumu, kas spēj ietekmēt organizācijas produktivitāti un peļņu, riskus. Analīze ir kritiski svarīga arī atbilstības vajadzībām un apdraudējumu medībām.
  • Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās tiek izmantoti, lai apkopotu, analizētu un gūtu ieskatus no liela organizācijas datu un klientu datu apjoma. Tādu avotu kā galapunkti, lietotāji un maršrutētāji ģenerēto datu apjoms rada mērogošanas izaicinājumu kiberdrošības speciālistiem, kas meklē shēmas vai ieskatus, kas var liecināt par apdraudējumiem. Mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās modeļus ir iespējams apmācīt tendenču atpazīšanai vai ieskatu gūšanai no organizācijas pārvaldīto datu apjoma. Jaunie ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki var palīdzēt uzlabot drošības darba ātrumu un kvalitāti, uzlabojot jauno drošības analītiķu prasmes.
  • Kiberdrošības analīze var palīdzēt proaktīvi noteikt draudus pirms tie traucē organizācijas darbam. Korelējot datus no dažādiem avotiem, drošības komandas var iegūt skaidrāku priekšstatu par to, kā uzbrucējs pārvietojas dažādos virzienos, iegūstot visaptverošu pārskatu pār uzbrukumu un tā nopietnību. Izmantojot automatizācijas darbgrāmatas, ir iespējams samazināt reaģēšanas uz vienkāršiem uzdevumiem laiku, paātrināto vidējo reaģēšanas laiku.

Sekot Microsoft drošībai