This is the Trace Id: 835a52469f03e118af5edbfe1d04a351
Gå til hovedinnhold
Microsoft Sikkerhet

Hva er analyse av cybersikkerhet?

Finn ut hvordan analyse av cybersikkerhet hjelper organisasjoner med å håndtere sikkerhetsrisikoer gjennom dataanalyse.
Utforsk enhetlig SecOps drevet av kunstig intelligens

Oversikt over analyse av cybersikkerhet

Analyse av cybersikkerhet er en måte for å behandle proaktivt risikoer for cybersikkerhet ved hjelp av verktøy som administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser (SIEM). Ved å bruke maskinlæring og atferdsanalyse til å analysere organisasjons- og brukerdata, kan bedrifter forutse eller forhindre hendelser i stedet for bare å svare på dem etter at de har skjedd.

Etter hvert som volumet av data, apper, enheter og identiteter øker, øker også problemet med å spore og sikre dem alle manuelt. Sikkerhetsteam har ofte dusinvis av distinkte verktøy som leverer hundrevis av signaler per time, noe som er overveldende og gjør det utfordrende å koordinere mønstre manuelt.

Med analyse av cybersikkerhet kan organisasjoner:
  • Koordinere innsikt på tvers av ulike sikkerhetsverktøy, plattformer og skyer.
  • Gjenkjenne trusler raskere. 
  • Forbedre svar på hendelser. 
  • Vurdere risikoer før de utnyttes.
  • Effektivisere prosesser og ressursallokering. 
  • Forbedre generell trusselinformasjon.
  • Øke trusselbevisstheten og synligheten.

Viktige punkter

  • Nettsikkerhetsanalyse er en måte å proaktivt håndtere risikoer for cybersikkerhet ved hjelp av teknikker som maskinlæring og atferdsanalyse, for å samle inn og analysere data, og deretter identifisere mønstre og avvik som kan indikere en sikkerhetstrussel. 
  • En vanlig arbeidsflyt inkluderer datainnsamling, datanormalisering, dataanalyse, maskinlæring og datavisualisering.
  • Organisasjoner bruker nettsikkerhetsanalyse til å oppdage interne og eksterne trusler, administrere hendelser, vurdere risikoer og overholde sikkerhetskrav.
  • Organisasjoner har tilgang til verktøy som EDR, XDR, analyse av nettverkstrafikk, SIEM, SOAR, jakt på datatrusler, trusselinformasjon, UEBA, håndtering av trusler og sikkerhetsproblemer, og kontinuerlig overvåking.
  • Noen viktige fordeler inkluderer raskere trusseloppdagelse, forbedrede svar på hendelser, risikovurdering, strømlinjeformede prosesser og generelt økt trusselbevissthet og synlighet. 
  • Noen utfordringer omfatter bekymringer om datapersonvern, kompetansehull og trusler som stadig utvikler seg.
  • I fremtiden kan feltet for analyse av cybersikkerhet se økningen av generativ kunstig intelligens, utvidelse av kompetansesett for analytikere, automatiserte svar på trusler og mer optimalisering.

Hvordan fungerer analyse av cybersikkerhet?

Analyse av cybersikkerhet fungerer ved å samle inn og analysere data fra ulike kilder for å identifisere mønstre og avvik som kan indikere en sikkerhetstrussel. Disse dataene behandles deretter ved hjelp av avanserte analytiske teknikker – som maskinlæring – for å oppdage og svare på potensielle trusler i sanntid. Den typiske arbeidsflyten for en løsning for analyse av cybersikkerhet inkluderer følgende trinn:
 
  1. Datainnsamling. Det høres kanskje ut som en selvfølgelighet, men effektiv analyse av cybersikkerhet er avhengig av omfattende tilgang til en enorm mengde data fra brukerne, endepunkter, rutere, apper, og hendelseslogger, bare for å nevne noen ressurser.

  2. Datanormalisering. En mengde rådata er ikke det mest nyttige til å gi handlingsrettet sikkerhetsinnsikt. Med datanormalisering kan sikkerhetsteam samle datasett fra ulike kilder til ett enkelt format og oppsummere dem for å støtte analyse og beslutningstaking. 

  3. Dataanalyse. Når dataene er normalisert til en konsekvent, forståelig form, kan analysen begynne. Her identifiseres mønstre og innsikter fra en rekke tilsynelatende ulike datapunkter. Ved hjelp av verktøy som regler, arbeidsbøker og spørringer, kan atferdstrender identifiseres og flagges som potensielle risikoer.

  4. Maskinlæring. Analyse av store data tar tid og ressurser, og sikkerhetseksperter har en begrenset mengde av begge. Ved å lære opp maskinlæringsmodeller for å gjenkjenne trusselmønstre eller risikabel atferd, kan sikkerhetseksperter behandle data mye raskere, oppdage avvik enklere og prioritere undersøkelser. For eksempel bruker verktøy for analyse av bruker- og enhetsatferd (UEBA) atferdsanalyse, maskinlæringsalgoritmer og automatisering for å identifisere unormal atferd i et organisasjonsnettverk. 

  5. Datavisualisering. Sikkerhetsinnsikt fra store data kan være uhåndterlig og vanskelig å forstå, noe som kan være en utfordring for beslutningstakere innen forretningsdrift og sikkerhet. Datavisualisering er den grafiske representasjonen av trender, ytterpunkter og mønstre ved hjelp av diagrammer, grafer og kart for å gjøre komplekse data mer tilgjengelige og forståelige. Med forståelig trusselinformasjon får organisasjoner en omfattende oversikt over trussellandskapet for å ta informerte sikkerhetsbeslutninger.
Noen organisasjoner bruker et skyopprinnelig SIEM-verktøy til å aggregere data som deretter analyseres ved maskinhastighet for å identifisere mønstre, trender og mulige problemer. Ved hjelp av en skybasert SIEM kan organisasjoner importere sine egne feeder med trusselinformasjon og signaler fra eksisterende verktøy.
Brukseksempler

Analyse av cybersikkerhet i praksis

Styrken til nettsikkerhetsanalyser kommer fra å hjelpe sikkerhetseksperter med å finne og stoppe trusler tidlig når de brukes med ekstern trusseloppdagelse og -svar. Utforsk eksempler på hvordan organisasjoner kan bruke analyse av cybersikkerhet.

Ekstern trusseloppdagelse

Ved å overvåke nettverkstrafikkmønstre kan analyse av cybersikkerhet identifisere potensielle angrep eller avvik – som et tjenestenektangrep (DDoS), motstander i midten-angrep, skadelig programvare og løsepengevirus– som kan indikere sikkerhetsbrudd.

Oppdagelse av kompromittert konto

Direkte angrep på nettverk er ikke de eneste typene trusler som kan påvirke en bedrift. Phishing Phishing-angrep har som mål å stjele eller skade sensitive data ved å lure personer til å avsløre personopplysninger slik som passord og kredittkortnumrePhishing-angrep og sosiale manipuleringssvindler kan lure brukere til å dele privilegerte data eller gjøre sine egne systemer sårbare. Analyse av cybersikkerhet overvåker kontinuerlig for slike hendelser.

Oppdagelse av intern trussel

Analyse av cybersikkerhet bidrar til å spore bruker- og enhetsatferd i nettverket, noe som muliggjør tidlig oppdagelse av mistenkelige aktiviteter eller interne trusler.

Hendelsesrespons og digital rettstekniker

Sikkerhetsteam kan bruke analyse av cybersikkerhet i hendelsesresponser ved å levere robust innsikt som kreves for å løse et angrep. Omfattende tekniske vurderinger hjelper sikkerhetsteam med å forstå hendelser i sikkerhetsstatusen og bidrar til å sikre at alle kompromitterte enheter utbedres.

Risikovurdering

Maskinlæringsverktøy automatiserer generering og analyse av trusselinformasjon, og kategoriserer og lagrer oppdagede trusler for fremtidig referanse. Dette forbedrer systemets evne til å gjenkjenne lignende trusler og vurdere risikonivået.

Sikkerhetssamsvar og rapportering

En løsning for analyse av cybersikkerhet kan øke organisasjonens evne til å overholde bransjeforskrifter og demonstrere gjennomsiktighet med automatisert rapportering.

Typer av verktøy for analyse av cybersikkerhet


Organisasjoner har tilgang til en rekke verktøy for analyse av cybersikkerhet, hvor disse har funksjoner som dekker ulike behov. Noen verktøy går utover analyse for å gi automatisert beskyttelse og trusselrespons.

Endepunktoppdagelse og -svar

Endepunktsoppdagelse og -svar Utforsk hvordan teknologi for endepunktsoppdagelse og -svar hjelper organisasjoner med å beskytte seg mot alvorlige datatrusler som løsepengevirusEndepunktsoppdagelse og -svar er programvare som beskytter sluttbrukere, endepunktenheter og IT-ressurser ved hjelp av sanntidsanalyse og automatisering drevet av kunstig intelligens. Endepunktsoppdagelse og -svar beskytter mot trusler som er utformet for å omgå tradisjonell antivirusprogramvare og andre tradisjonelle sikkerhetsverktøy for endepunkter.

Utvidet oppdagelse og svar

Utvidet oppdagelse og svar (XDR) er et verktøy som automatisk identifiserer, vurderer og løser trusler. XDR utvider sikkerhetsområdet ved å utvide beskyttelse på tvers av et bredere spekter av produkter enn en endepunktsoppdagelse og -svar, inkludert en organisasjons endepunkter, servere, skyapplikasjoner, e-poster og mer.

Nettverkstrafikkanalyse

Analyse av nettverkstrafikk er prosessen med å overvåke nettverkstrafikk for å trekke ut informasjon om potensielle sikkerhetstrusler og andre IT-problemer. Den gir verdifull innsikt i nettverksatferd, slik at sikkerhetseksperter kan ta beslutninger om beskyttelse av nettverksinfrastruktur og data.

Administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser

SIEM hjelper organisasjoner med å oppdage, analysere og svare på sikkerhetscybertrusler før de skader forretningsdriften. Det kombinerer behandling av sikkerhetsinformasjon (SIM) og administrasjon av sikkerhetshendelser (SEM) i ett system for sikkerhetsstyring.

Sikkerhetsorganisering med automatisert respons

Sikkerhetsorganisering med automatisert respons (SOAR) Oppdag og stopp angrep i hele sikkerhetsorganisasjonen med Microsoft Sentinel, en moderne SecOps-løsningSikkerhetsorganisering med automatisert respons (SOAR) refererer til et sett med verktøy som automatiserer forebygging og respons av cyberangrep ved å slå sammen systemer for forbedret synlighet, definere hvordan oppgaver skal kjøres og utvikle en plan for svar på hendelser som passer organisasjonens behov.

Jakt på datatrusler

Jakt på datatrusler er prosessen hvor sikkerhetsteam proaktivt oppdager, isolerer og nøytraliserer avanserte trusler som kan unngå automatiserte sikkerhetsløsninger. De bruker en rekke verktøy for å søke etter ukjente eller uoppdagede trusler i en organisasjons nettverk, endepunkter og data.

Trusselinformasjon

Trusselinformasjon er informasjon som hjelper organisasjoner med å beskytte seg bedre mot cyberangrep. Dette inkluderer analyser som gir sikkerhetsteamene en omfattende oversikt over trusselbildet, slik at de kan ta informerte beslutninger om hvordan de skal forberede seg på, oppdage og svare på angrep.

Analyse av bruker- og enhetsatferd

UEBA Finn ut hvordan UEBA (analyse av bruker- og enhetsatferd) bruker maskinlæring og atferdsanalyse til å oppdage trusler og cyberangrep.UEBA er en type sikkerhetsprogramvare som bruker atferdsanalyse, maskinlæringsalgoritmer og automatisering for å identifisere unormal og potensielt farlig oppførsel som vises av både brukere og enheter i et organisasjonsnettverk.

Håndtering av trusler og sikkerhetsproblemer

Håndtering av trusler og sikkerhetsproblemer er en prosess som bruker verktøy og løsninger for å kontinuerlig og proaktivt holdedatasystemer, nettverk og bedriftsprogrammer trygge mot cyberangrep og datainnbrudd.

Kontinuerlig overvåking

Analyseverktøy for cybersikkerhet kan overvåke hele miljøet til en organisasjon – lokalt, i skyer, programmer, nettverk og enheter – hele dagen, hver dag, for å avdekke avvik eller mistenkelig atferd. Disse verktøyene samler telemetri, aggregerer dataene og automatiserer hendelsesrespons.

Fordeler ved verktøy for analyse av cybersikkerhet


Analyseverktøy for cybersikkerhet tilbyr sikkerhetsteam en rekke fordeler for både å beskytte organisasjonsdata og forbedre generelle sikkerhetsprosesser.

Noen av disse hovedfordelene inkluderer: 
 
  • Raskere trusseloppdagelse. Den største fordelen med å bruke analyser forbedret av maskinlæring og atferdsanalyse er å komme i forkant av risikoer før de blir problemer. Proaktiv overvåking hjelper sikkerhetsteam med å identifisere og reagere på risikoer raskere enn noensinne. 
  • Forbedrede svar på hendelser. Noen ganger kommer trusler gjennom sikkerhetssystemer og påvirker organisasjonsdata. En raskere responstid kan imidlertid begrense skade, isolere berørte områder og forhindre trusler fra å spre seg i organisasjonssystemer.
  • Risikovurdering. Ikke alle trusler er like. Analyseverktøy for cybersikkerhet hjelper IT-eksperter med å vurdere hvilke risikoer de må håndtere, og i hvilken prioritetsrekkefølge.
  • Effektiviserte prosesser og ressursallokering. Analyseverktøy for cybersikkerhet hjelper sikkerhetsteam med å samle inn, koordinere og analysere enorme mengder organisasjonsdata mer effektivt. Ved å forenkle prosessen bidrar disse verktøyene til å gi tid tilbake til sikkerhetsteam som de da kan fokusere på systemer eller hendelser som krever deres oppmerksomhet.
  • Økt trusselbevisstheten og synlighet. Den automatiserte naturen til analyse av cybersikkerhet gir sikkerhetsteamene innsyn i risikoene uten å måtte teste og spore dem opp kontinuerlig. Maskinlærings- og atferdsanalysemodeller tilpasses kontinuerlig for å gi organisasjoner mer omfattende bevissthet om cybersikkerhet.

Anbefalte fremgangsmåter for analyse av cybersikkerhet


Som med alle verktøy, er teknologien alene ikke nok til å sikre suksess. For å være mest effektive krever analyseverktøy for cybersikkerhet noe forberedelse før implementering, og kanskje noen endringer i gjeldende forretningspraksis etter at de er på plass. Noen anbefalte fremgangsmåter inkluderer:
 
  • Dataklassifisering. Sørg for at organisasjonsdata klassifiseres riktig og oppfyller eventuelle interne eller eksterne standarder for forskriftssamsvar. Definer også tilgangskontroller for sensitiv informasjon. Organisasjoner som bruker verktøy for datasikkerhet kan allerede ha prosesser på plass for å oppfylle klassifiserings- og samsvarskrav. 
  • Utvidede oppbevaringsperioder. Oppbevar hendelseslogger som kan være nødvendige i fremtiden for jakt på datatrusler eller samsvarsrevisjoner. Hvor lenge organisasjoner bør oppbevare logger, kan variere etter bransje, forskriftssamsvar eller instans. 
  • Nulltillit. Beskytt alle miljøer med nulltillitsarkitektur som beskytter alle filer, e-poster og nettverk ved at hver enkelt brukeridentitet og enhet må godkjennes.
  • Innholdsinformasjon. Bruk trusselinformasjon – de nyeste dataene som gir en omfattende oversikt over trussellandskapet – for å informere om sikkerhetsbeslutninger. 
For å komme i gang med analyse av cybersikkerhet kan organisasjoner:
 
  1. Identifisere behovene sine. Hver organisasjon har sine egne sikkerhetsmål – enten det er raskere responstid eller forbedret gjennomsiktighet for forskriftssamsvar. Det første trinnet for effektiv analyse av cybersikkerhet er å identifisere alle disse målene og holde disse resultatene som prioriteringer gjennom hele prosessen med å velge og implementere nye verktøy.
     
  2. Identifisere datakilder. Denne prosessen kan være krevende, men den er avgjørende for effektiv analyse av cybersikkerhet. Desto mer omfattende datakildene er, desto større blir innsynet i risikabel atferd og uvanlig aktivitet som kan tyde på en trussel.
     
  3. Velg et verktøy som passer til deres omstendigheter. Det store utvalget av analyseverktøy for cybersikkerhet gjenspeiler de ulike behovene og situasjonene til organisasjonene som bruker dem. Et nytt selskap trenger kanskje en omfattende løsning som håndterer all trusselvurdering og respons. Et mer etablert selskap kan imidlertid allerede ha løsninger for cybersikkerhet på plass – i dette tilfellet, kan det rette verktøyet være et som er utformet for å integrere med eksisterende systemer og forbedre, i stedet for å erstatte disse investeringene.

Utfordringer innen analyse av cybersikkerhet


Organisasjoner som ønsker å gjennomføre god analyse av cybersikkerhet, står overfor en rekke utfordringer, blant annet bekymringer knyttet til personvern, manglende kompetanse og trusler i stadig utvikling.

Bekymringer om datapersonvern

Med databrudd som ofte skaper internasjonale overskrifter, er det ikke rart at kunder og sluttbrukere er bekymret for hvordan selskaper bruker og beskytter deres personopplysninger. I tillegg kommer komplikasjonene knyttet til lokale eller bransjemessige forskrifter, som kan tre i kraft raskere enn en organisasjon rekker å oppdatere databehandlingssystemene sine. En løsning på disse utfordringene kan være et analysesystem for cybersikkerhet med innebygde samsvarsfunksjoner og databeskyttelse som både begrenser intern tilgang og proaktivt forhindrer eksterne angrep.

Kompetansehull

Cybersikkerhet er ikke noe nytt konsept, men dagens teknologi og systemer utvikler seg i et rasende tempo for å holde tritt med både interne behov og eksterne trusler. Mangelen på dyktige fagfolk innen analyse av cybersikkerhet betyr at organisasjoner i økende grad er avhengige av manuelle prosesser og utdaterte systemer bare for å holde tritt. Den første løsningen som kan komme opp i tankene, er mer opplæring for de ansatte. En mer effektiv tilnærming kan imidlertid være å implementere et brukervennlig verktøy som kan automatisere vanlige analyseprosesser innen cybersikkerhet, og som inkluderer ferdige funksjoner som forhåndsbygde koblinger til CDR, skydata og servere, bare for å nevne noen få mulige integrasjoner.

Trusler som stadig utvikler seg

Hastigheten som cyberangrep utvikler seg med er enorm. Og tradisjonelle sikkerhetsanalyser begrenses av organisasjonens evne til å identifisere, forstå og reagere på trusler som er mer sofistikerte enn de interne systemene deres. Løsningen er en tilnærming til analyse av cybersikkerhet som utvikler seg i takt med truslene. Maskinlæring og atferdsanalyse driver proaktiv, forebyggende trusselanalyse som kan stoppe angrep før de påvirker en organisasjon. Løsningsplattformer for trusselinformasjon samler inn data om trusselindikatorer fra ulike kilder og bearbeider dataene slik at de kan brukes i løsninger som nettverksenheter, EDR- og XDR-løsninger eller SIEM-systemer.

Løsning for analyse av cybersikkerhet

 
Inkorporering av analyse av cybersikkerhet i en ny eller eksisterende sikkerhetsprosess er avgjørende for å holde organisasjoner trygge og i samsvar med gjeldende forskrifter. Ved å identifisere mønstre, avvik og trusler med maskinlæring og atferdsanalyse, kan sikkerhetseksperter enklere beskytte dataene sine og bidra til å sikre kontinuitet i virksomheten. Microsoft Security tilbyr en enhetlig plattform for sikkerhetsoperasjoner som omfatter analyse av cybersikkerhet for å gi organisasjoner funksjonene for trusselbeskyttelse de vil ha.
RESSURSER 

Mer informasjon om Microsoft Sikkerhet

  1.
En person med kort hår arbeider på en datamaskin i et svakt opplyst rom.
Løsning

Drevet av kunstig intelligens, enhetlig sikkerhetsdrift

Utmanøvrer datatrusler med én kraftig plattform for sikkerhetsdrift.
Mer informasjon
En mann med skjegg sitter ved et skrivebord og bruker en bærbar datamaskin og stasjonær datamaskin med flere skjermer.
Produkt

Microsoft Sentinel

Identifiser og stopp cyberangrep raskere med en kraftig skybasert SIEM beriket av KI.
Mer informasjon
Tre arbeidere sitter rundt et bord og snakker med hverandre.
Produkt

Microsoft Copilot for sikkerhet

Gi sikkerhetsteam mulighet til å oppdage skjulte mønstre og reagere raskere på hendelser med generativ kunstig intelligens.
Mer informasjon
Tilbake til delen RESSURSER

Vanlige spørsmål

  • Nettsikkerhetsanalyse er måten organisasjoner kan finne mønstre og oppdage risikoer på tvers av hele deres digitale eiendom. Maskinlæring og atferdsanalyse gir informasjon for å fange opp hendelser tidlig og gjøre det mulig for sikkerhetsteam å hindre dem i å forårsake store skader. Disse verktøyene kan bidra til å analysere store mengder data for å hjelpe organisasjoner med å reagere raskere og holde seg sikrere.
  • Analyse av cybersikkerhet er viktig fordi det hjelper sikkerhetsteam med å beskytte organisasjons- og kundedata samt forbedre responsprosesser for cybersikkerhet. Viktige fordeler ved analyse av cybersikkerhet inkluderer raskere trusseloppdagelse, forbedret gjennomsnittlig til på å svare, risikovurdering, strømlinjeformede prosesser og økt trusselsynlighet. Alt dette bidrar til å forbedre beskyttelsen av en organisasjons kritiske infrastruktur, og reduserer risikoen for angrep som kan påvirke organisasjonens produktivitet og bunnlinje. Analyse er også avgjørende for samsvarsbehov og jakt på datatrusler.
  • Kunstig intelligens og maskinlæring brukes til å samle, analysere og hente innsikt fra store mengder organisasjons- og kundedata. Det store datavolumet som genereres av kilder som endepunkter, brukere og rutere, utgjør en skaleringsutfordring for cybersikkerhetseksperter som ser etter trender eller innsikter som kan indikere trusler. Kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller kan læres opp til å identifisere trender eller hente innsikt fra mengden data som administreres av en organisasjon. Nye verktøy med generative kunstig intelligens kan bidra til å forbedre hastigheten og kvaliteten på sikkerhetsarbeidet ytterligere, samtidig som ferdighetssettet økes for nye sikkerhetsanalytikere.
  • Analyse av cybersikkerhet kan bidra til proaktivt å oppdage trusler før de forstyrrer en organisasjon. Ved å korrelere data på tvers av kilder får sikkerhetsteamene et klarere bilde av hvordan en angriper beveger seg på tvers av vektorer, noe som til syvende og sist gir en mer omfattende oversikt over et angrep og dets alvorlighetsgrad. Bruk av automatiserte arbeidsbøker kan bidra til å redusere tiden det tar å svare på vanlige oppgaver, og dermed redusere den gjennomsnittlige svartiden.

Følg Microsoft Sikkerhet