This is the Trace Id: 5c0ff314edcf08068ffcd357674112cc
Prejsť na hlavný obsah
Zabezpečenie od spoločnosti Microsoft

Čo je to analýza kybernetickej bezpečnosti?

Zistite, ako analýza kybernetickej bezpečnosti pomáha organizáciám spravovať riziká zabezpečenia prostredníctvom analýzy údajov.
Preskúmajte zjednotené SecOps založené na umelej inteligencii

Prehľad analýzy kybernetickej bezpečnosti

Analýza kybernetickej bezpečnosti je spôsob proaktívneho riadenia rizík kybernetickej bezpečnosti pomocou nástrojov, ako je správa informácií a udalostí zabezpečenia (SIEM). Pomocou strojového učenia a analýzy správania na analýzu údajov organizácie a údajov o používateľoch môžu spoločnosti predvídať incidenty alebo im predchádzať namiesto toho, aby na ne reagovali až po ich vzniku.

S rastúcim objemom údajov, aplikácií, zariadení a identít rastie aj náročnosť ich manuálneho sledovania a zabezpečenia. Tímy zabezpečenia majú často k dispozícii desiatky rôznych nástrojov poskytujúcich stovky signálov za hodinu, čo je zahlcujúce a náročné na manuálnu koreláciu vzorov.

Vďaka analýze kybernetickej bezpečnosti môžu organizácie:
  • Korelovať poznatky z rôznych nástrojov zabezpečenia, platforiem a cloudov.
  • Rýchlejšie odhaľovať hrozby. 
  • Zlepšovať reakcie na incidenty. 
  • Posudzovať riziká skôr, ako sa začnú zneužívať.
  • Zefektívniť procesy a prideľovanie zdrojov. 
  • Zlepšiť celkovú analýzy hrozieb.
  • Zvýšiť povedomie o hrozbách a ich viditeľnosť.

Hlavné poznatky

  • Analýza kybernetickej bezpečnosti je spôsob proaktívneho riadenia rizík kybernetickej bezpečnosti pomocou techník, ako sú strojové učenie a analýza správania, s cieľom zhromažďovať a analyzovať údaje a následne identifikovať vzory a anomálie, ktoré môžu naznačovať bezpečnostnú hrozbu. 
  • Typický pracovný postup zahŕňa zhromažďovanie údajov, normalizáciu údajov, analýzu údajov, strojové učenie a vizualizáciu údajov.
  • Organizácie používajú analýzu kybernetickej bezpečnosti na detekciu interných a externých hrozieb, riadenie incidentov, hodnotenie rizík a dodržiavanie požiadaviek na zabezpečenie.
  • Organizácie majú prístup k nástrojom ako EDR, XDR, analýza sieťovej prevádzky, SIEM, SOAR, vyhľadávanie hrozieb, analýza hrozieb, UEBA, správa zraniteľností a nepretržité monitorovanie.
  • Medzi hlavné výhody patrí rýchlejšia detekcia hrozieb, lepšia reakcia na incidenty, hodnotenie rizík, zjednodušenie procesov a celkovo zvýšené povedomie o hrozbách a ich viditeľnosť. 
  • Medzi výzvy patria obavy o ochranu osobných údajov, nedostatky v zručnostiach a vyvíjajúce sa hrozby.
  • V budúcnosti môže v oblasti analýzy kybernetickej bezpečnosti dôjsť k nárastu využívania generatívnej umelej inteligencie, rozšíreniu súboru analytických zručností, automatizovaným reakciám na hrozby a ďalšej optimalizácii.

Ako funguje analýza kybernetickej bezpečnosti?

Analýza kybernetickej bezpečnosti funguje na základe zhromažďovania a analýzy údajov z rôznych zdrojov s cieľom identifikovať vzory a anomálie, ktoré môžu naznačovať bezpečnostnú hrozbu. Tieto údaje sa potom spracúvajú pomocou pokročilých analytických techník, ako je napríklad strojové učenie, s cieľom v reálnom čase odhaliť potenciálne hrozby a reagovať na ne. Typický pracovný postup riešenia analýzy kybernetickej bezpečnosti zahŕňa tieto kroky:
 
  1. Zhromažďovanie údajov. Môže to znieť ako otrepaná fráza, ale efektívna analýza kybernetickej bezpečnosti závisí od komplexného prístupu k obrovskému množstvu údajov od používateľov, koncových bodov, smerovačov, aplikácií a denníkov udalostí, a to je vymenovaných len niekoľko zdrojov.

  2. Normalizácia údajov. Prebytok nespracovaných údajov nie je najprospešnejší pri poskytovaní použiteľných informácií o zabezpečení. Vďaka normalizácii údajov môžu tímy pre zabezpečenie agregovať súbory údajov z rôznych zdrojov do jedného formátu a zhrnúť ich na podporu analýzy a rozhodovania. 

  3. Analýza údajov. Po normalizácii údajov do konzistentnej a zrozumiteľnej podoby sa môže začať analýza. Tu sa z množstva zdanlivo odlišných údajov identifikujú vzory a prehľady. Pomocou nástrojov, ako sú pravidlá, pracovné zošity a dotazy, možno identifikovať trendy správania a označiť ich ako potenciálne riziká.

  4. Strojové učenie. Analýza veľkého množstva údajov si vyžaduje čas a zdroje, pričom odborníci na zabezpečenie nemajú ani jedného nazvyš. Trénovaním modelov strojového učenia na rozpoznávanie vzorcov hrozieb alebo rizikového správania môžu odborníci na zabezpečenie spracúvať údaje oveľa rýchlejšie, ľahšie odhaľovať anomálie a určovať priority vyšetrovania. Napríklad nástroje na analýzu správania používateľov a entít (UEBA) využívajú analýzu správania, algoritmy strojového učenia a automatizáciu na identifikáciu abnormálneho správania v sieti organizácie. 

  5. Vizualizácia údajov. Prehľady v oblasti zabezpečenia z veľkých objemov údajov môžu byť neprehľadné a ťažko zrozumiteľné, čo môže predstavovať výzvu pre pracovníkov s rozhodovacími právomocami v oblasti podnikania a zabezpečenia. Vizualizácia údajov je grafické znázornenie trendov, odchýlok a vzorov pomocou tabuliek, grafov a máp, aby boli zložité údaje prístupnejšie a zrozumiteľnejšie. Vďaka zrozumiteľnej analýze hrozieb získajú organizácie komplexný prehľad o hrozbách a môžu prijímať informované rozhodnutia v oblasti zabezpečenia.
Niektoré organizácie používajú cloudový nástroj SIEM na zhromažďovanie údajov, ktoré sa potom analyzujú rýchlosťou stroja s cieľom identifikovať vzory, trendy a možné problémy. Používanie cloudového SIEM umožňuje organizáciám importovať vlastné kanály analýzy hrozieb a signály z existujúcich nástrojov.
Prípady použitia

Analýza kybernetickej bezpečnosti v praxi

Sila analýzy kybernetickej bezpečnosti spočíva v tom, že pomáha expertom na zabezpečenie včas nájsť a zastaviť hrozby, ak sa používa s externými nástrojmi na detekciu a reakciu na hrozby. Preskúmajte príklady, ako môžu organizácie využívať analýzu kybernetickej bezpečnosti.

Detekcia externých hrozieb

Analýza kybernetickej bezpečnosti dokáže monitorovaním vzorcov sieťovej prevádzky identifikovať potenciálne útoky alebo anomálie – ako napríklad distribuovaný útok zahltením servera služby (DDoS), útok typu adversary-in-the-middle, malvér a ransomware – ktoré môžu naznačovať narušenie zabezpečenia.

Detekcia zneužitého konta

Priame útoky na siete nie sú jediným typom hrozieb, ktoré môžu mať vplyv na podnik. Phishingové útoky a podvody sociálneho inžinierstva môžu používateľov trikom naviesť k tomu, aby zdieľali privilegované údaje alebo spôsobili, že ich vlastné systémy sa stanú zraniteľnými. Analýza kybernetickej bezpečnosti neustále monitoruje takéto udalosti.

Detekcia interných hrozieb

Analýza kybernetickej bezpečnosti pomáha sledovať správanie používateľov a subjektov v sieti, čo umožňuje včasné odhalenie podozrivých aktivít alebo hrozieb zvnútra.

Reakcia na incidenty a digitálna forenzná analýza

Tímy zabezpečenia môžu využívať analýzu kybernetickej bezpečnosti v reakciách na incidenty tým, že poskytujú spoľahlivé informácie potrebné na vyriešenie útoku. Hĺbkové forenzné revízie pomáhajú tímom zabezpečenia pochopiť povahu incidentov týkajúcich sa ich úrovne zabezpečenia a pomáhajú zaistiť nápravu všetkých ohrozených subjektov.

Vyhodnocovanie rizík

Nástroje strojového učenia automatizujú generovanie a analýzu analytických informácií o hrozbách, pričom kategorizujú a ukladajú zistené hrozby na využitie v budúcnosti. Tým sa zvyšuje schopnosť systému rozpoznať podobné hrozby a posúdiť úroveň ich rizika.

Súlad s predpismi o zabezpečení a vykazovanie

Riešenie na analýzu kybernetickej bezpečnosti môže zvýšiť schopnosť organizácie dodržiavať predpisy pre dané odvetvie a preukázať transparentnosť pomocou automatizovaného vykazovania.

Typy nástrojov na analýzu kybernetickej bezpečnosti


Organizácie majú prístup k celému radu nástrojov na analýzu kybernetickej bezpečnosti, pričom každý z nich má funkcie, ktoré riešia rôzne potreby. Niektoré nástroje idú nad rámec analýzy a poskytujú automatizovanú ochranu a reakciu na hrozby.

Endpoint detection and response (EDR)

Detekcia koncových bodov a reakcia (EDR) je softvér, ktorý chráni koncových používateľov, koncové zariadenia a IT prostriedky pomocou analýzy v reálnom čase a automatizácie založenej na umelej inteligencii. EDR chráni pred hrozbami, ktoré sú navrhnuté tak, aby obišli tradičný antivírusový softvér a iné bežné nástroje na zabezpečenie koncových bodov.

Rozšírená detekcia a reakcia (XDR)

Rozšírená detekcia a reakcia (XDR) je nástroj, ktorý automaticky identifikuje, vyhodnocuje a odstraňuje hrozby. XDR rozširuje rozsah zabezpečenia tým, že rozširuje ochranu na širší rozsah produktov ako EDR vrátane koncových bodov, serverov, cloudových aplikácií a e-mailov organizácie.

Analýza sieťovej prevádzky

Analýza sieťovej prevádzky je proces monitorovania sieťovej prevádzky s cieľom získať informácie o potenciálnych bezpečnostných hrozbách a iných problémoch v oblasti IT. Poskytuje cenné informácie o správaní siete a umožňuje expertom na zabezpečenie prijímať rozhodnutia o ochrane sieťovej infraštruktúry a údajov.

Správa informácií a udalostí zabezpečenia

SIEM pomáha organizáciám zisťovať, analyzovať a reagovať na bezpečnostné kybernetické hrozby skôr, než narušia podnikanie. Kombinuje správu informácií o zabezpečení (SIM) a správu udalostí zabezpečenia (SEM) do jedného systému správy zabezpečenia.

Orchestrácia, automatizácia a odozva zabezpečenia

Orchestrácia, automatizácia a odozva zabezpečenia (SOAR) označuje súbor nástrojov, ktoré automatizujú prevenciu a reakciu na kybernetické útoky zjednotením systémov na zlepšenie viditeľnosti, definovaním spôsobu vykonávania úloh a vypracovaním plánu reakcie na incidenty, ktorý vyhovuje potrebám organizácie.

Vyhľadávanie hrozieb

Vyhľadávanie kybernetických hrozieb je proces, v rámci ktorého tímy zabezpečenia aktívne zisťujú, izolujú a neutralizujú pokročilé hrozby, ktoré by mohli uniknúť automatizovaným bezpečnostným riešeniam. Používajú rôzne nástroje na vyhľadávanie neznámych alebo nezistených hrozieb v sieti, koncových bodoch a údajoch organizácie.

Analýza hrozieb

Analýza kybernetických hrozieb (Threat Intelligence) sú informácie, ktoré organizáciám pomáhajú lepšie sa chrániť pred kybernetickými útokmi. Zahŕňa analýzy, ktoré tímom zabezpečenia poskytujú komplexný pohľad na prostredie hrozieb, aby mohli prijímať informované rozhodnutia o tom, ako sa pripraviť na útoky, odhaliť ich a reagovať na ne.

Analýza správania používateľov a entít

UEBA je typ softvéru zabezpečenia, ktorý využíva analýzu správania (behaviorálnu analýzu), algoritmy strojového učenia a automatizáciu na identifikáciu abnormálneho a potenciálne nebezpečného správania používateľov aj zariadení v sieti organizácie.

Správa zraniteľností

Správa zraniteľností je proces, ktorý využíva nástroje a riešenia na nepretržitú a aktívnu ochranu počítačových systémov, sietí a podnikových aplikácií pred kybernetickými útokmi a narušeniami zabezpečenia údajov.

Nepretržité monitorovanie

Nástroje na analýzu kybernetickej bezpečnosti môžu monitorovať celé prostredie organizácie – lokálne, cloudy, aplikácie, siete a zariadenia – každý deň s cieľom odhaľovať abnormality alebo podozrivé správanie. Tieto nástroje zhromažďujú telemetriu, agregujú údaje a automatizujú reakciu na incidenty.

Výhody nástrojov na analýzu kybernetickej bezpečnosti


Nástroje na analýzu kybernetickej bezpečnosti ponúkajú tímom zabezpečenia celý rad výhod na ochranu údajov organizácie aj na zlepšenie celkových procesov zabezpečenia.

Medzi tieto kľúčové výhody patria: 
 
  • Rýchlejšia detekcia hrozieb. Hlavnou výhodou využívania analýzy rozšírenej o strojové učenie a analýzu správania je predstihnutie rizík skôr, ako sa stanú problémami. Proaktívne monitorovanie pomáha tímom zabezpečenia identifikovať riziká a reagovať na ne rýchlejšie ako kedykoľvek predtým. 
  • Zlepšené reakcie na incidenty. Niekedy sa hrozby dostanú cez systémy zabezpečenia a ovplyvnia údaje organizácie. Rýchlejšia reakcia však môže obmedziť škody, izolovať postihnuté oblasti a zabrániť šíreniu hrozieb v rámci systémov organizácie.
  • Vyhodnocovanie rizík. Nie všetky hrozby sú rovnaké. Nástroje na analýzu kybernetickej bezpečnosti pomáhajú odborníkom na IT posúdiť, ktoré riziká musia riešiť a v akom poradí.
  • Zefektívnenie procesov a prideľovania zdrojov. Nástroje na analýzu kybernetickej bezpečnosti pomáhajú tímom zabezpečenia účinnejšie a efektívnejšie zhromažďovať, korelovať a analyzovať obrovské množstvo organizačných údajov. Zjednodušením tohto procesu tieto nástroje pomáhajú tímom zabezpečenia získať viac času a tie sa tak môžu sústrediť na systémy alebo incidenty, ktoré si vyžadujú ich pozornosť.
  • Zvýšené povedomie o hrozbách a ich viditeľnosť. Automatizovaná povaha analýzy kybernetickej bezpečnosti umožňuje tímom zabezpečenia vidieť riziká bez toho, aby ich museli neustále testovať a sledovať. Modely strojového učenia a analýzy správania sa neustále prispôsobujú, aby organizáciám poskytovali komplexnejšie povedomie o kybernetickej bezpečnosti.

Najvhodnejšie postupy pre analýzu kybernetickej bezpečnosti


Rovnako ako v prípade akéhokoľvek nástroja, samotná technológia nestačí na to, aby pomohla zabezpečiť úspech. Na to, aby boli nástroje analýzy kybernetickej bezpečnosti čo najefektívnejšie, vyžadujú pred implementáciou určitú prípravu a možno aj určité zmeny v aktuálnych obchodných postupoch po ich zavedení. Medzi najvhodnejšie postupy patria:
 
  • Klasifikácia údajov. Zabezpečte, aby boli údaje organizácie správne klasifikované a spĺňali všetky interné alebo externé normy pre dodržiavanie súladu. Definujte tiež kontroly prístupu k citlivým informáciám. Organizácie, ktoré používajú nástroje zabezpečenia údajov, už môžu mať zavedené procesy na splnenie požiadaviek na klasifikáciu a súlad. 
  • Predĺžené obdobia uchovávania. Uchovávajte denníky udalostí, ktoré môžu byť v budúcnosti potrebné na vyhľadávanie hrozieb alebo audity dodržiavania súladu. Obdobie, počas ktorého by organizácie mali uchovávať denníky, sa môže líšiť v závislosti od odvetvia, nariadenia o dodržiavaní súladu alebo agentúry. 
  • Nulová dôvera. Chráňte všetky prostredia pomocou architektúry s nulovou dôverou (Zero Trust), ktorá chráni každý súbor, e-mail a sieť overením každej používateľskej identity a zariadenia.
  • Aktuálne analytické informácie. Využívajte analytické informácie o hrozbách – najaktuálnejšie údaje poskytujúce komplexný pohľad na prostredie hrozieb – na prijímanie rozhodnutí týkajúcich sa zabezpečenia. 
Organizácie, ktoré chcú začať s analýzou kybernetickej bezpečnosti, by mali:
 
  1. Identifikovať svoje potreby. Každá organizácia má svoje vlastné ciele v oblasti zabezpečenia – či už ide o rýchlejšiu odozvu alebo lepšiu transparentnosť v záujme dodržiavania predpisov. Prvým krokom k efektívnej analýze kybernetickej bezpečnosti je identifikácia všetkých týchto cieľov a udržiavanie týchto záverov ako priorít počas celého procesu výberu a implementácie nových nástrojov.
     
  2. Identifikovať zdroje údajov. Tento proces môže byť náročný, ale je nevyhnutný pre efektívnu analýzu kybernetickej bezpečnosti. Čím komplexnejšie sú zdroje údajov, tým dôležitejší je prehľad o rizikovom správaní a neobvyklých aktivitách, ktoré by mohli znamenať hrozbu.
     
  3. Vybrať si nástroj, ktorý vyhovuje ich podmienkam. Rôznorodosť nástrojov na analýzu kybernetickej bezpečnosti zodpovedá rôznorodosti potrieb a situácií organizácií, ktoré ich používajú. Nová spoločnosť môže potrebovať komplexné riešenie, ktoré zvládne vyhodnotenie všetkých hrozieb a reakciu na ne. No aj dlhšie fungujúca spoločnosť už môže mať zavedené riešenia kybernetickej bezpečnosti – v tomto prípade môže byť správnym nástrojom taký, ktorý je navrhnutý tak, aby sa integroval s existujúcimi systémami a tieto investície skôr rozšíril, než nahradil.

Výzvy v oblasti analýzy kybernetickej bezpečnosti


Organizácie, ktoré sa snažia o kvalitnú analýzu kybernetickej bezpečnosti, čelia mnohým výzvam vrátane obáv o ochranu osobných údajov, nedostatkov v zručnostiach a vyvíjajúcich sa hrozieb.

Obavy týkajúce sa ochrany osobných údajov

Vzhľadom na to, že narušenia zabezpečenia údajov sa často dostávajú na titulné strany medzinárodných médií, niet divu, že zákazníci a koncoví používatelia majú obavy z toho, ako spoločnosti používajú a chránia ich osobné údaje. K tomu treba pripočítať komplikácie spojené s miestnymi alebo odvetvovými predpismi, ktoré môžu vstúpiť do platnosti rýchlejšie, než organizácia stihne aktualizovať svoje systémy správy údajov. Riešením týchto výziev by mohol byť systém analýzy kybernetickej bezpečnosti so zabudovanými funkciami dodržiavania predpisov a ochranou údajov, ktoré obmedzujú interný prístup a aktívne zabraňujú externým útokom.

Nedostatky v zručnostiach

Hoci kybernetická bezpečnosť nie je nový pojem, súčasné technológie a systémy sa vyvíjajú závratnou rýchlosťou, aby dokázali držať krok s internými potrebami aj vonkajšími hrozbami. Nedostatok kvalifikovaných odborníkov na analýzu kybernetickej bezpečnosti znamená, že organizácie sa čoraz viac spoliehajú na manuálne postupy a zastarané systémy, len aby si udržali krok. Prvým riešením, ktoré vám napadne, je viac školení pre zamestnancov. Efektívnejším prístupom však môže byť implementácia používateľsky prívetivého nástroja, ktorý dokáže automatizovať bežné procesy analýzy kybernetickej bezpečnosti a obsahuje hotové funkcie, ako sú predpripravené konektory k CDR, cloudovým údajom a serverom, a to je len zopár príkladov.

Vyvíjajúce sa hrozby

Tempo, akým sa vyvíjajú kybernetické útoky, je ohromujúce. Tradičné analýzy zabezpečenia sú obmedzené schopnosťou organizácie identifikovať, pochopiť a reagovať na hrozby, ktoré sú sofistikovanejšie ako ich interné systémy. Riešením je prístup k analýze kybernetickej bezpečnosti, ktorý sa vyvíja tak, aby držala krok s hrozbami. Strojové učenie a analýza správania sú základom proaktívnej a preventívnej analýzy hrozieb, ktorá dokáže zastaviť útoky skôr, ako ovplyvnia organizáciu. Riešenia platformy analýzy hrozieb zhromažďujú informácie o indikátoroch hrozieb z rôznych zdrojov a pripravujú údaje tak, aby sa dali využiť v riešeniach, ako sú sieťové zariadenia, riešenia EDR a XDR alebo SIEM.

Riešenie pre analýzu kybernetickej bezpečnosti

 
Začlenenie analýzy kybernetickej bezpečnosti do nového alebo existujúceho procesu zabezpečenia má zásadný význam pre udržanie bezpečnosti organizácií a ich súladu s platnými predpismi. Identifikovaním vzorov, anomálií a hrozieb pomocou strojového učenia a analýzy správania môžu bezpečnostní experti ľahšie chrániť svoje údaje a pomôcť zabezpečiť kontinuitu podnikania. Zabezpečenie od spoločnosti Microsoft ponúka zjednotenú platformu pre operácie zabezpečenia, ktorá zahŕňa analýzu kybernetickej bezpečnosti a poskytuje organizáciám požadované možnosti ochrany pred hrozbami.
ZDROJE 

Ďalšie informácie o zabezpečení od spoločnosti Microsoft

  1.
Osoba s krátkymi vlasmi pracuje v počítači v slabo osvetlenej miestnosti.
Riešenie

Operácie zjednoteného zabezpečenia s umelou inteligenciou

Prekonajte kybernetické hrozby pomocou jednej výkonnej platformy pre operácie zabezpečenia.
Ďalšie informácie
Muž s bradou sedí za stolom a používa prenosný a stolový počítač s viacerými monitormi.
Produkt

Microsoft Sentinel

Identifikujte a zastavte kybernetické útoky rýchlejšie s výkonným cloudovým SIEM obohateným o AI.
Ďalšie informácie
Traja odborníci sedia pri stole a rozprávajú sa.
Produkt

Microsoft Copilot pre zabezpečenie

Umožnite bezpečnostným tímom odhaliť skryté vzory a rýchlejšie reagovať na incidenty pomocou generatívnej umelej inteligencie.
Ďalšie informácie
Späť na sekciu ZDROJE INFORMÁCIÍ

Najčastejšie otázky

  • Analýza kybernetickej bezpečnosti je spôsob, akým môžu organizácie nachádzať vzory a odhaľovať riziká v celom svojom digitálnom majetku. Strojové učenie a analýza správania poskytujú informácie na včasné zachytenie udalostí a umožňujú tímom zabezpečenia zabrániť tomu, aby spôsobili veľké škody. Tieto nástroje môžu pomôcť analyzovať obrovské množstvo údajov a pomôcť organizáciám rýchlejšie reagovať a zostať v bezpečí.
  • Analýza kybernetickej bezpečnosti je dôležitá, pretože pomáha tímom zabezpečenia chrániť údaje organizácie a zákazníkov, ako aj zlepšovať procesy reakcie súvisiace s kybernetickou bezpečnosťou. Medzi hlavné výhody analýzy kybernetickej bezpečnosti patrí rýchlejšia detekcia hrozieb, zlepšenie stredného času do reakcie, hodnotenie rizík, zefektívnenie procesov a zlepšenie prehľadu o hrozbách. To všetko pomáha zlepšiť ochranu kritickej infraštruktúry organizácie, čím sa znižuje riziko útoku, ktorý môže mať vplyv na produktivitu a hospodárske výsledky organizácie. Analýza je tiež veľmi dôležitá pre potreby dodržiavania súladu a vyhľadávania hrozieb.
  • Umelá inteligencia a strojové učenie sa využívajú na zhromažďovanie, analýzu a získavanie poznatkov z veľkého množstva údajov organizácie a o zákazníkoch. Obrovský objem údajov generovaných zdrojmi, ako sú koncové body, používatelia a smerovače, predstavuje pre odborníkov na kybernetickú bezpečnosť, ktorí hľadajú trendy alebo poznatky, ktoré by mohli naznačovať hrozby, výzvu na škálovanie. Modely umelej inteligencie a strojového učenia možno trénovať na identifikáciu trendov alebo získavanie poznatkov z množstva údajov, ktoré organizácia spravuje. Nové nástroje generatívnej umelej inteligencie môžu pomôcť ešte viac zvýšiť rýchlosť a kvalitu bezpečnostnej práce a zároveň zvýšiť zručnosti mladších bezpečnostných analytikov.
  • Analýza kybernetickej bezpečnosti môže pomôcť proaktívne odhaliť hrozby skôr, ako narušia chod organizácie. Koreláciou údajov z rôznych zdrojov získajú tímy zabezpečenia jasnejší obraz o tom, ako sa útočník pohybuje naprieč vektormi, čo v konečnom dôsledku poskytuje komplexnejší pohľad na útok a jeho závažnosť. Používanie automatizačných pracovných zošitov môže pomôcť skrátiť čas potrebný na reakciu na bežné úlohy, čím sa zrýchli priemerný čas potrebný na reakciu.

Sledujte zabezpečenie od spoločnosti Microsoft