Wat is cyberbeveiligingsanalyse?

Cyberbeveiligingsanalyse werkt door gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen en te analyseren om patronen en afwijkingen te identificeren die kunnen duiden op een beveiligingsbedreiging. Deze gegevens worden vervolgens verwerkt met behulp van geavanceerde analysetechnieken, zoals machine learning, om potentiële bedreigingen in realtime te detecteren en erop te reageren. De gebruikelijke werkstroom van een oplossing voor cyberbeveiligingsanalyse omvat de volgende stappen:
 

1. Gegevensverzameling. Het klinkt misschien logisch, maar effectieve cyberbeveiligingsanalyses zijn afhankelijk van uitgebreide toegang tot een enorme hoeveelheid gegevens van gebruikers, eindpunten, routers, apps en gebeurtenislogboeken, om maar een paar bronnen te noemen.
   
   
2. Gegevensnormalisatie. Een overvloed aan onbewerkte gegevens is niet erg nuttig om bruikbare inzichten in beveiliging te verkrijgen. Met gegevensnormalisatie kunnen beveiligingsteams gegevenssets uit verschillende bronnen samenvoegen in één indeling en samenvatten ter ondersteuning van analyse en besluitvorming. 
   
   
3. Gegevensanalyse. Zodra de gegevens zijn genormaliseerd in een consistente, begrijpelijke vorm, kan de analyse beginnen. Hier worden patronen en inzichten geïdentificeerd op basis van een groot aantal schijnbaar ongelijksoortige gegevenspunten. Met behulp van hulpprogramma's zoals regels, werkmappen en query's kunnen gedragstrends worden geïdentificeerd en gemarkeerd als potentiële risico's.
   
   
4. Machine learning. Het analyseren van big data kost tijd en middelen, en beveiligingsprofessionals hebben daar maar een beperkte hoeveelheid van. Door machine learning-modellen te trainen om bedreigingspatronen of riskant gedrag te herkennen, kunnen beveiligingsprofessionals gegevens veel sneller verwerken, afwijkingen gemakkelijker detecteren en onderzoeken prioriteren. UEBA-hulpprogramma's (User and Entity Behavior Analytics) gebruiken bijvoorbeeld gedragsanalyse, machine learning-algoritmen en automatisering om abnormaal gedrag binnen het netwerk van een organisatie te identificeren. 
   
   
5. Gegevensvisualisatie. Beveiligingsinzichten van big data kunnen onoverzichtelijik en moeilijk te begrijpen zijn, wat een uitdaging kan vormen voor besluitvormers op het gebied van beveiliging. Gegevensvisualisatie is de grafische weergave van trends, uitschieters en patronen met behulp van diagrammen, grafieken en kaarten om complexe gegevens toegankelijker en begrijpelijker te maken. Organisaties krijgen met behulp van bedreigingsinformatie een uitgebreid overzicht van het bedreigingslandschap om weloverwogen beveiligingsbeslissingen te nemen.

Sommige organisaties gebruiken een cloudeigen SIEM-hulpprogramma om gegevens te verzamelen die vervolgens op machinesnelheid worden geanalyseerd om patronen, trends en mogelijke problemen te identificeren. Met behulp van een cloudeigen SIEM kunnen organisaties hun eigen feeds met bedreigingsinformatie en signalen uit hun bestaande hulpprogramma's importeren.

Organisaties hebben toegang tot een reeks hulpprogramma's voor cyberbeveiligingsanalyse, elk met functies die aan verschillende behoeften voldoen. Sommige hulpprogramma's gaan verder dan analyse om geautomatiseerde beveiliging en bedreigingsreacties te bieden.

Eindpuntdetectie en -respons (EDR) Ontdek hoe EDR-technologie organisaties helpt beschermen tegen ernstige cyberaanvallen, zoals ransomware.Eindpuntdetectie en -respons (EDR) is software waarmee eindgebruikers, eindpuntapparaten en IT-assets worden beschermd met behulp van realtime analyses en automatisering op basis van AI. EDR beschermt tegen bedreigingen die zijn ontworpen om traditionele antivirussoftware en andere conventionele hulpprogramma's voor eindpuntbeveiliging te omzeilen.

Uitgebreide detectie en reactie (XDR). Ontdek hoe XDR-oplossingen (uitgebreide detectie en reactie) bescherming biedt tegen bedreigingen en de reactietijd voor workloads verkort.XDR (uitgebreide detectie en reactie) is een hulpprogramma waarmee bedreigingen automatisch worden geïdentificeerd, geëvalueerd en opgelost. XDR breidt het beveiligingsbereik uit door de beveiliging uit te breiden voor een breder scala aan producten dan een EDR, waaronder de eindpunten, servers, cloudtoepassingen en e-mailberichten van een organisatie.

Analyse van netwerkverkeer is het proces van het bewaken van netwerkverkeer om informatie te extraheren over mogelijke beveiligingsrisico's en andere IT-problemen. Het biedt waardevolle inzichten in netwerkgedrag, zodat beveiligingsexperts beslissingen kunnen nemen over het beveiligen van de netwerkinfrastructuur en -gegevens.

SIEM helpt organisaties bij het detecteren, analyseren en reageren op beveiligingsrisico's voordat ze bedrijfsactiviteiten beschadigen. Het combineert zowel SIM (Security Information Management) als SEM (Security Event Management) in één beveiligingsbeheersysteem.

SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) verwijst naar een set hulpprogramma's waarmee de preventie en reactie van cyberaanvallen worden geautomatiseerd door systemen samen te brengen voor betere zichtbaarheid, te definiëren hoe taken moeten worden uitgevoerd en een plan voor incidentrespons te ontwikkelen dat past bij de behoeften van je organisatie.

Opsporing van cyberbedreigingen is het proces waarmee beveiligingsteams proactief geavanceerde bedreigingen detecteren, isoleren en neutraliseren die mogelijk geautomatiseerde beveiligingsoplossingen omzeilen. Ze gebruiken verschillende hulpprogramma's om te zoeken naar onbekende of niet-gedetecteerde bedreigingen in het netwerk, eindpunten en gegevens van een organisatie.

Bedreigingsinformatie is informatie die organisaties helpt zich beter te beschermen tegen cyberaanvallen. Dit omvat analyses waarmee beveiligingsteams een compleet overzicht krijgen van het bedreigingslandschap. Zo kunnen ze weloverwogen beslissingen nemen over hoe ze zich kunnen voorbereiden op aanvallen, deze kunnen detecteren en erop kunnen reageren.

UEBA Ontdek hoe UEBA gebruikmaakt van machine learning en gedragsanalyses om bedreigingen en cyberaanvallen te detecteren.UEBA is een type beveiligingssoftware die gebruikmaakt van gedragsanalyse, machine learning-algoritmen en automatisering om abnormaal en mogelijk gevaarlijk gedrag te identificeren van zowel gebruikers als apparaten binnen het netwerk van een organisatie.

Beheer van beveiligingsproblemen is een proces dat gebruikmaakt van hulpprogramma's en oplossingen om computersystemen, netwerken en bedrijfstoepassingen continu en proactief te beschermen tegen cyberaanvallen en gegevensschendingen.

Hulpprogramma's voor cyberbeveiligingsanalyse kunnen de hele omgeving van een organisatie (on-premises, clouds, applicaties, netwerken en apparaten) continu bewaken om afwijkingen of verdacht gedrag te ontdekken. Deze hulpprogramma's verzamelen telemetrie, aggregeren de gegevens en automatiseren de reactie op incidenten.

Hulpprogramma's voor cyberbeveiligingsanalyse bieden beveiligingsteams diverse voordelen voor het beveiligen van organisatiegegevens en het verbeteren van algehele beveiligingsprocessen.

Enkele van deze belangrijke voordelen zijn: 
 

• Snellere detectie van bedreigingen. Het grootste voordeel van het gebruik van analyses die zijn verbeterd met machine learning en gedragsanalyse, is dat je risico's kunt signaleren voordat ze een probleem vormen. Proactieve bewaking helpt beveiligingsteams risico's sneller dan ooit te identificeren en hierop te reageren. 

• Verbeterde reacties op incidenten. Soms glippen bedreigingen door beveiligingssystemen heen en hebben ze invloed op de gegevens van de organisatie. Snellere responstijden kunnen de schade beperken, getroffen gebieden isoleren en voorkomen dat bedreigingen zich binnen organisatiesystemen verspreiden.

• Risicobeoordeling. Niet alle bedreigingen zijn gelijk. Hulpprogramma's voor cyberbeveiligingsanalyse helpen IT-professionals te beoordelen welke risico's ze moeten aanpakken en in welke volgorde van prioriteit.

• Gestroomlijnde processen en resourcetoewijzing. Met hulpprogramma's voor cyberbeveiligingsanalyse kunnen beveiligingsteams efficiënter en effectiever enorme hoeveelheden organisatiegegevens verzamelen, correleren en analyseren. Door het proces te vereenvoudigen, zorgen deze hulpprogramma's ervoor dat beveiligingsteams meer tijd overhouden, zodat ze zich kunnen richten op de systemen of incidenten die hun aandacht vereisen.

• Meer bedreigingsbewustheid en zichtbaarheid. De geautomatiseerde aard van cyberbeveiligingsanalyse biedt beveiligingsteams inzicht in risico's zonder dat ze deze continu moeten testen en opsporen. Modellen voor machine learning en gedragsanalyse worden voortdurend aangepast om organisaties een uitgebreidere cyberbeveiligingsbewustheid te bieden.

Net als bij elk hulpprogramma is technologie alleen niet voldoende om succes te garanderen. Om het meest effectief te zijn, vereisen hulpprogramma's voor cyberbeveiligingsanalyse enige voorbereiding vóór de implementatie en mogelijk enkele wijzigingen in de huidige bedrijfsprocedures nadat ze zijn geïmplementeerd. Enkele aanbevolen procedures zijn:
 

• Gegevensclassificatie. Zorg ervoor dat organisatiegegevens correct zijn geclassificeerd en voldoen aan interne of externe nalevingsstandaarden. Definieer ook toegangsbeheer voor gevoelige informatie. Organisaties die gebruikmaken van hulpprogramma's voor gegevensbeveiliging hebben mogelijk al processen om te voldoen aan classificatie- en nalevingsvereisten. 

• Verlengde retentieperioden. Houd de gebeurtenislogboeken bij die mogelijk in de toekomst nodig zijn voor het opsporen van bedreigingen of nalevingscontroles. De tijdsduur dat organisaties logboeken moeten bewaren, kan variëren per branche, nalevingsregelgeving of instantie. 

• Zero Trust. Beveilig alle omgevingen met Zero Trust-architectuur die elk bestand, e-mail en netwerk beveiligt door elke gebruikersidentiteit en elk apparaat te verifiëren.

• Huidige intelligentie. Gebruik bedreigingsinformatie, de meest recente gegevens die een uitgebreid overzicht bieden van het bedreigingslandschap, om beveiligingsbeslissingen te kunnen nemen. 

Om aan de slag te gaan met cyberbeveiligingsanalyse, moeten organisaties:
 

1. Hun behoeften identificeren. Elke organisatie heeft zijn eigen beveiligingsdoelen, of het nu gaat om snellere reactietijden of verbeterde transparantie voor naleving van regelgeving. De eerste stap naar effectieve cybersecurityanalyses is het identificeren van al deze doelen en het vasthouden aan deze resultaten als prioriteiten tijdens het proces van het selecteren en implementeren van nieuwe tools.
    
2. Gegevensbronnen identificeren. Dit proces kan veeleisend zijn, maar het is essentieel voor effectieve cyberbeveiligingsanalyse. Hoe uitgebreider de gegevensbronnen, hoe groter de zichtbaarheid in riskant gedrag en ongebruikelijke activiteiten die kunnen duiden op een bedreiging.
    
3. Een hulpprogramma kiezen dat past bij hun omstandigheden. De verscheidenheid aan cyberbeveiligingsanalyse-hulpprogramma's weerspiegelt de verscheidenheid aan behoeften en situaties van de organisaties die ze gebruiken. Een nieuw bedrijf heeft mogelijk behoefte aan een uitgebreide oplossing die alle bedreigingsbeoordelingen en -reacties afhandelt. Een meer gevestigd bedrijf beschikt mogelijk al over cyberbeveiligingsoplossingen. In dat geval is het juiste hulpprogramma wellicht een hulpprogramma dat is ontworpen om te integreren met bestaande systemen en die investeringen kan verbeteren in plaats van vervangen.

Organisaties die streven naar kwalitatief hoogwaardige cyberbeveiligingsanalyses, worden geconfronteerd met een aantal uitdagingen, waaronder zorgen over gegevensprivacy, hiaten in vaardigheden en veranderende bedreigingen.

Nu datalekken regelmatig internationaal in het nieuws zijn, is het geen wonder dat klanten en eindgebruikers zich zorgen maken over de manier waarop bedrijven hun persoonlijke gegevens gebruiken en beschermen. Voeg daar de complicaties van lokale of branchenalevingsvoorschriften aan toe, die sneller van kracht kunnen worden dan een organisatie hun gegevensbeheersystemen kan bijwerken. Een oplossing voor deze uitdagingen kan een cyberbeveiligingsanalysesysteem zijn met ingebouwde nalevingsfuncties en gegevensbescherming Ontdek hoe je je gegevens beschermt, waar dan ook ze zich bevinden, en gevoelige en bedrijfskritische gegevens beheert in je hele omgeving.gegevensbeveiliging die zowel interne toegang beperken als proactief externe aanvallen voorkomen.

Hoewel cyberbeveiliging geen nieuw concept is, ontwikkelen moderne technologieën en systemen zich in een onderbroken tempo om op de hoogte te blijven van zowel interne behoeften als externe bedreigingen. Het gebrek aan ervaren cyberbeveiligingsanalyse-professionals betekent dat organisaties steeds meer vertrouwen op handmatige processen en verouderde systemen om bij te blijven. De eerste oplossing die in je opkomt, is meer training voor je medewerkers. Een efficiëntere aanpak is echter wellicht het implementeren van een gebruiksvriendelijk hulpprogramma dat algemene cyberbeveiligingsanalyseprocessen kan automatiseren en die kant-en-klare functies bevat, zoals vooraf gebouwde connectoren voor CDR, cloudgegevens en servers, om maar een paar mogelijke integraties te noemen.

Het tempo waarin cyberaanvallen zich ontwikkelen is duizelingwekkend. Traditionele beveiligingsanalyses worden beperkt door het vermogen van een organisatie om bedreigingen te identificeren, begrijpen en erop te reageren die geavanceerder zijn dan hun interne systemen. De oplossing is een benadering voor cyberbeveiligingsanalyse die zich ontwikkelt om gelijke tred te houden met bedreigingen. Machine learning en gedragsanalyse stimuleren proactieve, preventieve bedreigingsanalyse die aanvallen kan stoppen voordat ze van invloed zijn op een organisatie. Oplossingen voor bedreigingsinformatieplatforms verzamelen bedreigingsindicatorfeeds van verschillende bronnen en passen de gegevens toe op oplossingen zoals netwerkapparaten, EDR- en XDR-oplossingen of SIEM's.

Naarmate het veld van cyberbeveiligingsanalyse zich verder ontwikkelt, komen er vier trends ter sprake.

Het lijkt erop dat generatieve AI in alle technologische gesprekken opduikt, en cybersecurity-analyses vormen daarop geen uitzondering. Machine learning en gedragsanalyse zijn essentieel voor het verloop van big data, maar generatieve AI voor cyberbeveiliging Ontdek hoe organisaties met AI taken kunnen automatiseren, cyberbedreigingen kunnen detecteren en snel en effectief op incidenten kunnen reagerenAI voor cyberbeveiliging kan beveiligingsteams helpen met verbeterde reacties, verbeterde automatisering en verbeterde werkkwaliteit door nieuwe vaardigheden te ontwikkelen. Hoewel het vooruitzicht om de cognitieve en resource-belasting over te hevelen naar generatieve AI aantrekkelijk is, roept het de vraag op in hoeverre mensen hierbij betrokken moeten zijn.

Tot nu toe kan AI cyberbeveiligingsanalyse verbeteren, maar het is geen vervanging voor de praktijkervaring en het inzicht van menselijke cyberbeveiligingsanalyse-professionals. Organisaties zijn nog steeds afhankelijk van beveiligingsanalisten en besluitvormers om trends, bedreigingen en reactiebeleid te bepalen. Naarmate AI steeds vaker wordt ingezet in cyberbeveiligingsanalyses, moeten de vaardigheden van analisten zich verder ontwikkelen om goed te kunnen werken met generatieve AI.

Cyberbeveiligingsanalyse is ontworpen om veel processen te automatiseren die momenteel handmatig worden uitgevoerd door beveiligingsteams. Automatisering kan teams helpen deze processen sneller uit te voeren, waardoor ze tijd kunnen vrijmaken om zich te richten op het verstoren van en reageren op bedreigingen. Naarmate er meer processen worden geautomatiseerd, kan die tijd worden gebruikt voor allerlei taken, zoals het ontwikkelen van vaardigheden, het ontwikkelen van hulpprogramma's en digitale forensische analyse. De mogelijkheden zijn enorm.

Als het gaat om cyberbeveiligingsprocessen, is iteratie niet alleen belangrijk, maar ook essentieel voor blijvend succes. Met zoveel bewegende onderdelen is cyberbeveiligingsanalyse afhankelijk van constante optimalisatie om effectief te blijven. Enkele factoren die de optimalisatie stimuleren, zijn de zich ontwikkelende technologie, bedreigingen, nalevingsvoorschriften, gepersonaliseerde aanbevelingen voor beveiligingsbewerkingen, nieuwe beveiligingsproblemen en mogelijkheden om kosten te besparen. Cyberbeveiligingsteams hebben cultuur en procedures nodig die veranderingen kunnen opvangen, evenals analysehulpprogramma's die zijn ontworpen om zich aan te passen aan de omstandigheden.

 
Het integreren van cyberbeveiligingsanalyse in een nieuw of bestaand beveiligingsproces is essentieel om organisaties veilig te houden en te voldoen aan de huidige toepasselijke regelgeving. Door patronen, afwijkingen en bedreigingen te identificeren met machine learning en gedragsanalyse, kunnen beveiligingsexperts hun gegevens eenvoudiger beveiligen en de continuïteit van het bedrijf garanderen. Microsoft Beveiliging biedt een geïntegreerd platform voor beveiligingsbewerkingen waarin cyberbeveiligingsanalyses zijn opgenomen om organisaties de mogelijkheden voor bedreigingsbeveiliging te bieden die ze willen.