This is the Trace Id: da1e69f667ccdcfa6fddf33b8ef512c9
Перейти к основному контенту
Microsoft Security

Что такое аналитика кибербезопасности?

Узнайте, как аналитика кибербезопасности помогает организациям управлять рисками безопасности с помощью анализа данных.
Исследуйте унифицированные системы безопасности SecOps на базе ИИ

Обзор аналитики кибербезопасности

Аналитика кибербезопасности — это способ упреждающего управления рисками кибербезопасности с помощью таких средств, как информация о безопасности и управление событиями (SIEM). Используя машинное обучение и анализ поведения для анализа данных организации и пользователя, компании могут прогнозировать и предотвращать инциденты, а не просто реагировать на них задним числом.

По мере увеличения объема данных, приложений, устройств и удостоверений также увеличивается сложность отслеживания и защиты всех этих данных вручную. Часто у группы безопасности в распоряжении десятки различных инструментов, предоставляющих сотни сигналов в час. Такая система слишком сложна и не способствует выявлению закономерностей вручную.

Аналитика кибербезопасности позволяет организациям:
  • Коррелировать аналитические выводы, полученные различными инструментами безопасности, платформами и облаками.
  • Быстрее обнаруживать риск. 
  • Улучшить реагирование на инциденты. 
  • Оценивать риски раньше, чем ими воспользуется злоумышленник.
  • Упорядочить процессы и выделение ресурсов. 
  • В целом улучшить общую аналитику угроз.
  • Повысить осведомленность об угрозах и их видимость.

Основные выводы

  • Аналитика кибербезопасности — это способ упреждающего управления рисками кибербезопасности с помощью таких методов, как машинное обучение и анализ поведения. Она позволяет собрать и анализировать данные, а затем выявить закономерности и аномалии, которые могут указывать на угрозу безопасности. 
  • Типичный рабочий процесс состоит из следующих стадий: сбор данных, нормализация данных, анализ данных, машинное обучение и визуализация данных.
  • Организации используют аналитику кибербезопасности для обнаружения внутренних и внешних угроз, управления инцидентами, оценки рисков и соблюдения требований безопасности.
  • Организации имеют доступ к таким средствам, как EDR, XDR, анализ сетевого трафика, SIEM, SOAR, охота на угрозы, аналитика угроз, UEBA, управление уязвимостями и непрерывный мониторинг.
  • Среди основных преимуществ — ускоренное обнаружение угроз, улучшенное реагирование на инциденты, оценка рисков, упорядоченность процессов, а также в целом повышенная осведомленность об угрозах и улучшенная видимость их. 
  • Перед организациями всегда стоят задачи обеспечить конфиденциальность данных, восполнить пробелы в навыках и соответствовать постоянно меняющимся угрозам.
  • В будущем в области аналитики кибербезопасности могут приобрести популярность следующие направления: генеративный ИИ, расширение навыков аналитиков, автоматизированные ответы на угрозы и другие способы оптимизации.

Как работает аналитика кибербезопасности?

Аналитика кибербезопасности работает путем сбора и анализа данных из различных источников для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на угрозу безопасности. Затем эти данные обрабатываются с помощью усовершенствованных аналитических методов, таких как машинное обучение, для обнаружения потенциальных угроз и реагирования на них в режиме реального времени. Типичный рабочий процесс решения аналитики кибербезопасности состоит из следующих этапов.
 
  1. Сбор данных. Это может показаться банальным, но эффективная аналитика кибербезопасности зависит от доступа к огромному объему репрезентативных данных от пользователей, конечных точек, маршрутизаторов, приложений и журналов событий. И это лишь некоторые из источников.

  2. Нормализация данных. Масса необработанных данных — не самый полезный исходный материал для предоставления ценных аналитических выводов. В ходе нормализации данных группы безопасности могут объединять наборы данных из различных источников в одном формате и статистически обрабатывать их для поддержки анализа и принятия решений. 

  3. Анализ данных. После нормализации данных в согласованную и понятную форму можно начинать анализ. Именно на этом этапе из, на первый взгляд, разрозненных точек данных можно извлечь закономерности и сделать выводы. С помощью таких инструментов, как правила, книги и запросы, можно определить тенденции поведения и выделить среди них возможно рискованные.

  4. Машинное обучение. Анализ больших данных требует много времени и ресурсов, а у специалистов по безопасности ограниченный запас того и другого. Научив модели машинного обучения распознавать типичные картины угроз и рискованные действия, специалисты по безопасности могут обрабатывать данные гораздо быстрее, быстрее обнаруживать аномалии и оптимальнее расставлять приоритеты при расследованиях. Например, аналитики поведения пользователей и сущностей (UEBA) используют аналитику поведения, алгоритмы машинного обучения и автоматизацию для выявления аномального поведения в сети организации. 

  5. Визуализация данных. Аналитические выводы в области безопасности на основе больших данных могут быть громоздким и сложным для понимания, что может стать проблемой для лиц, принимающих решения в области бизнеса и обеспечения безопасности. Визуализация данных — это графическое представление тенденций, выбросов и закономерностей с помощью диаграмм, графиков и карт, позволяющее сделать сложные данные более доступными и понятными. Благодаря понятной аналитике угроз организации получают полное представление о картине угроз для принятия обоснованных решений по безопасности.
Некоторые организации используют облачное средство SIEM для сбора данных, которые затем анализируются со скоростью компьютера для определения закономерностей, тенденций и возможных проблем. Использование собственного облачного SIEM позволяет организациям импортировать собственные веб-каналы аналитики угроз и сигналы аналитики угроз из имеющихся средств.
Варианты использования

Аналитика кибербезопасности в действии

Аналитика кибербезопасности помогает специалистам по безопасности обнаруживать и останавливать угрозы на ранних стадиях при использовании внешних средств обнаружения угроз и реагирования на них. Изучите примеры того, как организации могут использовать аналитику кибербезопасности.

Обнаружение внешних угроз

Отслеживая закономерности сетевого трафика, аналитика кибербезопасности может выявлять потенциальные атаки и аномалии, такие как распределенная атака типа "отказ в обслуживании" (DDoS), атака типа "незаконный посредник", вредоносные программы и программы-шантажисты, свидетельствующие о нарушениях безопасности.

Обнаружение взлома учетных записей

Прямые атаки на сети — не единственный вид угроз, которые могут повредить организации. В результатефишинговых атак и мошенничества (так называемая социальная инженерия) злоумышленники могут заставить человека раскрыть конфиденциальные данные или поставить под угрозу систему, в которой он находится. Аналитика кибербезопасности постоянно следит, не произошло ли такое событие.

Обнаружение внутренних угроз

Аналитика кибербезопасности помогает отслеживать поведение пользователей и сущностей в сети, позволяя выявлять подозрительные действия и внутренние риски на ранних этапах.

Реагирование на инциденты и цифровая криминалистика

Группы безопасности могут использовать аналитику кибербезопасности для реагирования на инциденты путем предоставления надежных аналитических выводов, необходимых для устранения атаки. Глубокие экспертные проверки помогают группам безопасности понять характер инцидентов в общей картине безопасности предприятия и принять меры относительно всех скомпрометированных объектов.

Оценка рисков

Средства машинного обучения автоматизируют генерацию и анализ аналитики угроз, классификацию и хранение обнаруженных угроз для дальнейшего использования. Это повышает способность системы распознавать похожие угрозы и оценивать связанный с ними уровень риска.

Соблюдение нормативных требований и отчетность

Решение для анализа кибербезопасности может повысить способность организации соответствовать отраслевым нормативным требованиям и демонстрировать прозрачность с помощью автоматизированных отчетов.

Виды средств аналитики кибербезопасности


Организациям доступны различные средства аналитики кибербезопасности с различными наборами необходимых функций. Некоторые средства выходят за рамки анализа для обеспечения автоматической защиты и реагирования на угрозы.

Обнаружение и нейтрализация атак на конечные точки

Средства обнаружения и нейтрализации атак на конечные точки (EDR) — это программное обеспечение, защищающее конечных пользователей, устройства конечных точек и ИТ-ресурсы с помощью аналитики в режиме реального времени и автоматизации на базе ИИ. EDR защищает от угроз, способных укрыться от традиционных антивирусных программ и других стандартных средств обеспечения безопасности конечных точек.

Расширенное обнаружение и реагирование

Расширенное обнаружение и реагирование (XDR) Узнайте, как решения расширенного обнаружения и реагирования (XDR) обеспечивают защиту от угроз и ускоряют реагирование для различных рабочих нагрузок.Средство расширенного обнаружения и реагирования (XDR) автоматически определяет, оценивает и устраняет угрозы. XDR расширяет область защиты, так как интегрирует в одно целое ряд продуктов, защищающих конечные точки организации, ее серверы, облачные приложения и электронную почту.

Анализ сетевого трафика

Анализ сетевого трафика — это процесс отслеживания сетевого трафика для извлечения сведений о потенциальных угрозах безопасности и других проблемах ИТ-сферы. Он предоставляет ценную информацию о поведении сети, позволяя специалистам по безопасности принимать решения о защите сетевой инфраструктуры и данных.

Управление информационной безопасностью и событиями безопасности

Система управления информационной безопасностью и событиями безопасности (SIEM) помогает организациям обнаруживать и анализировать угрозы безопасности и реагировать на них, прежде чем они нанесут ущерб работе бизнеса. Она объединяет в себе средства управления информационной безопасностью (SIM) и средства управления событиями безопасности (SEM).

Оркестрация безопасности, автоматизация и реагирование

Оркестрация безопасности, автоматизация и реагирование (SOAR) — это набор средств, автоматизирующих предотвращение кибератак и реагирование на них за счет объединения систем для улучшения видимости, определения способов выполнения задач и разработки плана реагирования на инциденты, соответствующего потребностям вашей организации.

Охота на угрозы

Охота на киберугрозы — это процесс, с помощью которого группы безопасности заблаговременно обнаруживают, изолируют и нейтрализуют сложные угрозы, способные укрыться от автоматизированных решений безопасности. В нем используются различные средства для поиска неизвестных и необнаруженных угроз в сети, конечных точках и данных организации.

Аналитика угроз

Аналитика киберугроз — это информация, которая помогает организациям лучше защититься от кибератак. Она подразумевает аналитику, предоставляющую группам безопасности полную картину угроз, которая позволяет принимать обоснованные решения о том, как лучше готовиться к атакам, обнаруживать их и реагировать на них.

Аналитика поведения пользователей и сущностей

UEBA Узнайте, как UEBA использует машинное обучение и поведенческую аналитику для обнаружения угроз и кибератак.UEBA — это программное обеспечение для безопасности, использующее аналитику поведения, алгоритмы машинного обучения и автоматизацию для выявления необычного и потенциально опасного поведения как пользователей, так и устройств в сети организации.

Управление уязвимостями

Контроль угроз и уязвимостей — это непрерывный упреждающий процесс защиты компьютерных систем, сетей и корпоративных приложений от кибератак и утечек данных, использующий различные решения и средства.

Постоянный мониторинг

Средства аналитики кибербезопасности могут круглосуточно, без выходных отслеживать всю инфраструктуру организации — в локальной среде, облаках, приложениях,сетях и устройствах, — чтобы выявлять аномалии и подозрительное поведение. Эти средства собирают телеметрию, агрегируют данные и автоматически реагируют на инциденты.

Преимущества средств аналитики кибербезопасности


Средства аналитики кибербезопасности предоставляют группам безопасности различные преимущества как для защиты данных организации, так и для совершенствования процессов обеспечения безопасности в целом.

Ниже перечислено несколько основных преимуществ такого подхода. 
 
  • Более раннее обнаружение угроз. Главное преимущество использования аналитики, усиленной машинным обучением и поведенческим анализом — оно позволяет реагировать на риски, прежде чем они станут проблемами. Упреждающий мониторинг помогает группам безопасности быстро как никогда выявлять риски и реагировать на них. 
  • Улучшенное реагирование на инциденты. Иногда угрозы остаются незамеченными для систем безопасности и успевают повредить данные организации. Однако ускоренное реагирование позволяет ограничить ущерб, изолировать затронутые области и предотвратить распространение угроз в инфраструктуре организации.
  • Оценка рисков. Не все угрозы одинаковы. Средства аналитики кибербезопасности помогают ИТ-специалистам решить, на какие риски реагировать в первую очередь и в каком порядке.
  • Упорядоченные процессы и выделение ресурсов. Средства аналитики кибербезопасности помогают группам безопасности эффективнее и действеннее собирать, коррелировать и анализировать большие объемы данных организации. Упрощая процесс, эти средства помогают сотрудникам групп безопасности экономить время, позволяя сосредоточиться на системах и инцидентах, требующих внимания.
  • Повышенная осведомленность об угрозах и их видимость. Автоматизированный характер аналитики кибербезопасности позволяет группам безопасности отслеживать риски без необходимости постоянно проверять их наличие и расследовать их. Модели машинного обучения и поведенческого анализа постоянно адаптируются для предоставления организациям более полной осведомленности о кибербезопасности.

Рекомендации по использованию ИИ для кибербезопасности


Как и в случае с любым инструментом, одной технологии недостаточно для успеха. Для максимальной действенности средства анализа кибербезопасности требуют некоторой подготовки перед внедрением и, возможно, некоторых изменений действующих методик после внедрения. Ниже перечислен ряд рекомендаций.
 
  • Классификация данных. Обеспечьте правильную классификацию данных организации и их соответствие всем внутренним и внешним требованиям. Кроме того, определите элементы управления доступом для конфиденциальной информации. У организаций, использующих средства безопасности данных, уже могут быть реализованные процессы, необходимые для соответствия требованиям законодательства и классификации. 
  • Повышенная длительность хранения. Сохраняйте журналы событий, которые могут потребоваться в будущем для аналитики угроз или аудита соответствия требованиям. Как именно долго организации должны хранить журналы, зависит от отрасли, нормативных требований и ведомства. 
  • Аналитика с актуальными данными. Используйте аналитику угроз, предоставляющую наиболее актуальные данные, чтобы получить полную общую картину угроз для принятия обоснованных решений по обеспечению безопасности. 
Организации, желающие внедрить аналитику кибербезопасности, могут начать со следующих шагов.
 
  1. Выявление потребностей. У каждой организации свои цели в обеспечении безопасности — может быть, она хочет быстрее реагировать на угрозы или повысить прозрачность в области соблюдения нормативных требований. Первый шаг к эффективной аналитике кибербезопасности — сформулировать все эти цели и ориентироваться на сформулированные результаты в качестве приоритетов на протяжении всего процесса выбора и внедрения новых средств.
     
  2. Выявление источников данных. Это сложный и ресурсоемкий процесс, но он необходим для эффективной аналитики кибербезопасности. Чем более полными будут источники данных, тем проще станет выявлять рискованные действия и аномалии, которые могут указывать на угрозу.
     
  3. Выбор инструмента, соответствующего обстоятельствам. Различные инструменты аналитики кибербезопасности отвечают различным потребностям и ситуациям организаций. Новой компании может потребоваться комплексное решение для оценки угроз и реагирования на них. А компания, существующая несколько лет, возможно, уже реализовала такие решения для обеспечения кибербезопасности. Ей, возможно, подойдет средство, поддерживающее интеграцию с существующими системами и улучшающее их, то есть позволяющее получить дальнейшую отдачу от существующих вложений.

Проблемы аналитики кибербезопасности


Организации, стремящиеся к качественной аналитике кибербезопасности, сталкиваются с рядом проблем, в том числе проблемы с конфиденциальностью данных, недостаток навыков у персонала и постоянно развивающиеся угрозы.

Проблемы конфиденциальности данных

Нарушения безопасности данных часто дают материал для сенсационных статей. Неудивительно, что клиентов и конечных пользователей волнует, хорошо ли компании оберегают и в каких целях используют их личные данные. Добавьте к этому сложности местных и отраслевых нормативных требований: когда они вступают в силу, организация может не успеть обновить свои системы управления данными. Решением этих проблем может быть система аналитики кибербезопасности со встроенными функциями соответствия требованиям и защиты данных, которая ограничивает внутренний доступ и упреждающим образом предотвращает внешние атаки.

Пробелы в навыках

Кибербезопасность — не новое понятие, однако современные технологии и системы постоянно совершенствуются, чтобы угнаться за внутренними потребностями и внешними угрозами. Нехватка квалифицированных специалистов по аналитике кибербезопасности означает, что организации едва поспевают за угрозами, используя ручные процессы и устаревшие системы. Первое решение, которое приходит в голову, — обеспечить дополнительный тренинг для сотрудников. Однако более эффективным подходом может быть реализация удобного средства, способного автоматизировать распространенные процессы аналитики кибербезопасности и содержащего готовые функции, например встроенные соединители к CDR, облачным данным и серверам.

Эволюция угроз

Сегодня средства и методы кибератак развиваются с головокружительной скоростью. Традиционные средства анализа безопасности ограничены способностью организации выявлять, распознавать и пресекать угрозы, которые сложнее внутренних систем самой организации. Решение этой проблемы — аналитика кибербезопасности, которая развивается вровень с угрозами. На основе машинного обучения и поведенческого анализа построен упреждающий профилактический анализ угроз, позволяющий пресечь атаки, прежде чем они причинят вред организации. Решения платформы аналитики угроз объединяют веб-каналы индикаторов угроз из различных источников и тщательно отбирают данные для использования в различных решениях, например для сетевых устройств, EDR и XDR или SIEM.

Решение аналитики кибербезопасности

 
Интеграция аналитики кибербезопасности в новый или существующий процесс безопасности крайне важна для обеспечения безопасности организаций и обеспечения соответствия действующим нормативным актам. Благодаря выявлению закономерностей, аномалий и угроз с помощью машинного обучения и анализа поведения, специалистам по безопасности будет легче защищать данные и обеспечивать непрерывность бизнеса. Microsoft Security предоставляет единую платформу операций безопасности, куда входит аналитика кибербезопасности, предоставляющая организациям нужные возможности защиты от угроз.
РЕСУРСЫ 

Подробнее о Microsoft Security

  1.
Человек с короткими волосами работает за компьютером в тускло освещенной комнате.
Решение

Унифицированные операции по обеспечению безопасности на базе искусственного интеллекта

Опередите киберугрозы с помощью одной мощной платформы обеспечения безопасности.
Подробнее
Мужчина с бородой сидит за столом, используя ноутбук и настольный компьютер с несколькими мониторами.
Продукт

Microsoft Sentinel

Выявляйте и останавливайте кибератаки быстрее с помощью мощной облачной системы SIEM, дополненной ИИ.
Подробнее
Три специалиста сидят вокруг стола и разговаривают друг с другом.
Продукт

Microsoft Copilot для безопасности

Предоставьте командам безопасности возможность обнаруживать скрытые закономерности и быстрее реагировать на инциденты с помощью генеративного ИИ.
Подробнее
Назад в раздел "РЕСУРСЫ"

Вопросы и ответы

  • Аналитика кибербезопасности — это способ, с помощью которого организации могут находить закономерности и выявлять риски в пределах всей своей цифровой инфраструктуры. Машинное обучение и поведенческий анализ предоставляют информацию, позволяющую группам безопасности обнаруживать инциденты на ранней стадии и предотвращать серьезный ущерб. Эти средства помогают анализировать большие объемы данных, помогая организациям быстрее реагировать на угрозы и обеспечивать более надежную защиту.
  • Аналитика кибербезопасности важна, так как она помогает сотрудникам по безопасности защищать данные организации и клиентов, а также улучшать процессы реагирования в обеспечении кибербезопасности. Среди основных преимуществ аналитики кибербезопасности — ускоренное обнаружение угроз, сокращение среднего времени реагирования на инциденты, оценка рисков, упорядоченность процессов, а также в целом улучшенная видимость угроз. Все это помогает улучшить защиту критично важной инфраструктуры организации, снижая риск атаки, которая может повредить производительности и рентабельности организации. Аналитика также жизненно важна для обеспечения соответствия требованиям и для охоты на угрозы.
  • ИИ и машинное обучение используются для сбора данных, их анализа и получения аналитических выводов на основе больших объемов данных об организации и клиентах. Огромный объем данных, которые генерируются в различных источниках, таких как конечные точки, пользователи и маршрутизаторы, ставит особую задачу масштабирования перед специалистами по кибербезопасности, ищущими тенденции или аналитические выводы, которые могут указывать на угрозы. Модели ИИ и машинного обучения можно обучить выявлению тенденций и получению аналитических выводов на больших объемах данных, управляемых организацией. Новые инструменты генеративного ИИ помогают повысить скорость и качество работы по обеспечению безопасности, при этом способствуя выработке новых навыков у аналитиков безопасности.
  • Аналитика кибербезопасности помогает заблаговременно обнаруживать угрозы, прежде чем они помешают работе организации. Изучая корреляцию данных между источниками, специалисты по безопасности получают более четкое представление о том, как злоумышленник переходит по векторам, и в конце концов извлекают более полное представление об атаке и ее серьезности. Использование рабочих книг автоматизации позволяет сократить среднее время реагирования на распространенные задачи.

Следите за новостями Microsoft Security