This is the Trace Id: a6b1c29ead4ceac8105e4456858035e1
Preskoči na glavno vsebino
Microsoftova varnost

Kaj je analitika kibernetske varnosti?

Preberite več o tem, kako analitika kibernetske varnosti pomaga organizacijam upravljati varnostna tveganja z analizo podatkov.
Raziščite poenotene postopke SecOps, ki uporabljajo UI

Pregled analitike kibernetske varnosti

Analitika kibernetske varnosti je način za proaktivno upravljanje tveganj kibernetske varnosti z uporabo orodij, kot je upravljanje varnostnih informacij in dogodkov (SIEM). Z uporabo strojnega učenja in analize vedenja za analizo podatkov organizacije in uporabnikov lahko podjetja predvidijo ali preprečijo dogodke, namesto da se samo odzovejo nanje, ko se zgodijo.

Več kot je podatkov, aplikacij, naprav in identitet, težje jih je spremljati in varovati ročno. Varnostne ekipe imajo pogosto na voljo več deset različnih orodij, ki oddajajo na stotine signalov na uro, zaradi česar so preobremenjene in težko ročno povezujejo vzorce.

Z analitiko kibernetske varnosti lahko organizacije:
  • Povežejo vpoglede v različnih varnostnih orodjih, platformah in oblakih.
  • Zaznajo grožnje hitreje. 
  • Izboljšajo odziv na dogodek. 
  • Ocenijo tveganja, preden jih lahko kdo izkoristi.
  • Izboljšajo postopke in dodeljevanje virov. 
  • Izboljšajo splošno obveščanje o grožnjah.
  • Povečajo ozaveščenost o grožnjah in njihovo vidljivost.

Ključne ugotovitve

  • Analitika kibernetske varnosti je način za proaktivno upravljanje tveganj kibernetske varnosti s tehnikami, kot sta strojno učenje in analiza vedenja, za zbiranje in analizo podatkov, nato pa prepoznavanje vzorcev in anomalij, ki lahko kažejo na varnostno grožnjo. 
  • Običajni potek dela vključuje zbiranje podatkov, normalizacijo podatkov, analizo podatkov, strojno učenje in upodobitev podatkov.
  • Organizacije uporabljajo analitiko kibernetske varnosti za zaznavanje notranjih in zunanjih groženj, upravljanje dogodkov, oceno tveganj in zagotavljanje skladnosti z varnostnimi zahtevami.
  • Organizacije imajo dostop do orodij, kot so EDR, XDR, analiza omrežnega prometa, SIEM, SOAR, lov na kibernetske grožnje, obveščanje o grožnjah, UEBA, upravljanje ranljivosti in neprekinjen nadzor.
  • Nekatere od ključnih prednosti so hitrejše zaznavanje groženj, izboljšani odzivi na dogodke, ocena tveganja, izboljšani postopki ter večja ozaveščenost o grožnjah in splošna vidljivost. 
  • Izzivi vključujejo pomisleke glede zasebnosti podatkov, vrzeli v spretnostih in razvijajoče se grožnje.
  • V prihodnosti bomo na področju analitike kibernetske varnosti morda opazili vedno več generativne UI, razširitev naborov analitičnih znanj, samodejne odzive na grožnje in več optimizacije.

Kako deluje analitika kibernetske varnosti?

Analitika kibernetske varnosti deluje tako, da zbira in analizira podatke iz različnih virov za prepoznavanje vzorcev in anomalij, ki lahko kažejo na varnostno grožnjo. Ti podatki so nato obdelani z naprednimi analitičnimi tehnikami, kot je strojno učenje, za zaznavanje morebitnih groženj in odzivanje nanje v realnem času. Običajni potek dela rešitve analitike kibernetske varnosti vključuje te korake:
 
  1. Zbiranje podatkov. Morda je to očitno, vendar učinkovita analitika kibernetske varnosti temelji na celovitem dostopu do ogromne količine podatkov od uporabnikov, končnih točk, usmerjevalnikov, aplikacij in dnevnikov dogodkov, če omenimo le nekaj.

  2. Normalizacija podatkov. Velika količina neobdelanih podatkov ni najbolj uporabna pri zagotavljanju dejavnostnih varnostnih vpogledov. Varnostne ekipe lahko z normalizacijo podatkov združijo nabore podatkov iz različnih virov v eno obliko zapisa in jih povzamejo ter tako podprejo analizo in sprejemanje odločitev. 

  3. Analiza podatkov. Ko so podatki normalizirani v dosledno in razumljivo obliko, se lahko začne analiza. Na tej točki se iz množice podatkovnih točk, ki se navidez zdijo različne, prepoznajo vzorci in vpogledi. Z orodji, kot so pravila, delovni zvezki in poizvedbe, lahko prepoznate trende vedenja in jih označite z zastavico kot morebitna tveganja.

  4. Strojno učenje. Analiziranje velepodatkov zahteva veliko časa in sredstev, varnostni strokovnjaki pa tega nimajo na pretek. Z usposabljanjem modelov strojnega učenja za prepoznavanje vzorcev groženj ali tveganega vedenja lahko varnostni strokovnjaki obdelajo podatke veliko hitreje, lažje zaznajo anomalije in dodelijo prioriteto raziskavam. Orodja analize vedenja uporabnikov in entitet (UEBA) uporabljajo na primer analizo vedenja, algoritme strojnega učenja in avtomatizacijo za prepoznavanje neobičajnega vedenja v omrežju organizacije. 

  5. Upodobitev podatkov. Varnostni vpogledi iz velepodatkov so lahko nepregledni in težko razumljivi, kar lahko predstavlja izziv nosilcem odločanja na področju poslovanja in varnosti. Upodobitev podatkov je grafična predstavitev trendov, osamelcev in vzorcev z grafikoni, grafi in zemljevidi, ki olajša dostopnost in razumljivost zapletenih podatkov. Organizacije lahko z razumljivim obveščanjem o grožnjah pridobijo celovit pogled okolja groženj in tako sprejmejo odločitve na podlagi prejetih informacij.
Nekatere organizacije uporabljajo orodje SIEM v oblaku za združevanje podatkov, ki se nato analizirajo s hitrostjo računalnika, da prepoznajo vzorce, trende in morebitne težave. Organizacije lahko s storitvijo SIEM v oblaku uvozijo svoje vire in signale za obveščanje o grožnjah iz obstoječih orodij.
Primeri uporabe

Analitika kibernetske varnosti v akciji

Moč analitike kibernetske varnosti je v tem, da varnostnim strokovnjakom pomaga pri zgodnjem odkrivanju in zaustavitvi groženj, ko jih uporabljajo z zunanjim zaznavanjem groženj in odzivanjem. Raziščite primere, kako lahko organizacije uporabljajo analitiko kibernetske varnosti.

Zaznavanje zunanjih groženj

Z nadzorovanjem vzorcev omrežnega prometa lahko analitika kibernetske varnosti prepozna morebitne napade ali anomalije, kot so distribuirani napad z zavrnitvijo storitve (DDoS), napad s sovražnikom v sredini, zlonamerna programska oprema in izsiljevalska programska oprema, ki lahko kažejo na kršitve varnosti.

Zaznavanje ogroženega računa

Neposredne grožnje v omrežjih niso edina vrsta groženj, ki lahko vplivajo na podjetje. Napadi z lažnim predstavljanjem in prevare s socialnim inženiringom lahko ukanijo uporabnike, da delijo privilegirane podatke ali naredijo svoje sisteme ranljive. Analitika kibernetske varnosti nenehno spremlja takšne dogodke.

Zaznavanje notranjih groženj

Analitika kibernetske varnosti pomaga spremljati vedenje uporabnikov in entitet v omrežju, kar omogoča zgodnje zaznavanje sumljivih dejavnosti ali notranjih groženj.

Odziv na dogodek in digitalna forenzika

Varnostne ekipe lahko analitiko kibernetske varnosti uporabijo za odzive na dogodke tako, da zagotovijo robustne vpoglede, potrebne za razrešitev napada. Poglobljeni forenzični pregledi pomagajo varnostnim ekipam razumeti naravo dogodkov v njihovem stanju varnosti in zagotoviti, da so vse ogrožene entitete urejene.

Ocena tveganja

Orodja za strojno učenje avtomatizirajo ustvarjanje in analizo obveščanja o grožnjah ter razvrščajo in shranjujejo zaznane grožnje za prihodnjo uporabo. To izboljša zmožnost sistema, da prepozna podobne grožnje in oceni njihovo raven tveganja.

Skladnost in poročanje na področju varnosti

Rešitev za analizo kibernetske varnosti lahko poveča zmožnost organizacije, da ravna skladno s predpisi v panogi in doseže preglednost z avtomatiziranim poročanjem.

Vrste orodij analitike kibernetsko varnost


Organizacije imajo dostop do različnih orodij analitike kibernetsko varnost, od katerih ima vsako funkcije za različne potrebe. Nekatera orodja ne nudijo samo analize, temveč tudi avtomatizirano zaščito in odziv na grožnje.

Zaznavanje končnih točk in odzivanje nanje

Zaznavanje končnih točk in odzivanje nanje (EDR) je programska oprema, ki ščiti končne uporabnike, naprave končnih točk in sredstva IT z analitiko v realnem času in avtomatizacijo, ki uporablja umetno inteligenco. EDR ščiti pred grožnjami, ki so zasnovane tako, da obidejo tradicionalen protivirusni program in druga klasična varnostna orodja za končne točke.

Razširjeno odzivanje in zaznavanje

Razširjeno odzivanje in zaznavanje (XDR) je orodje, ki samodejno prepozna, oceni in odpravi grožnje. XDR razširi obseg varnosti tako, da zagotovi zaščito širšemu naboru izdelkov kot EDR, vključno s končnimi točkami, strežniki, aplikacijami v oblaku in e-poštnimi sporočili organizacije.

Analiza omrežnega prometa

Analiza omrežnega prometa je postopek nadzora omrežnega prometa za pridobivanje informacij o morebitnih varnostnih grožnjah in drugih težavah z IT. Ponuja dragocene vpoglede v vedenje omrežja, kar varnostnim strokovnjakom omogoča sprejemanje odločitev o zaščiti omrežne infrastrukture in podatkov.

Upravljanje varnostnih informacij in dogodkov

SIEM organizacijam pomaga pri zaznavanju in analiziranju varnostnih groženj ter odzivanju nanje, preden te škodijo poslovanju. Združuje upravljanje varnostnih informacij (SIM) in upravljanje varnostnih dogodkov (SEM) v en sistem za upravljanje varnosti.

Avtomatiziran odziv varnostne orkestracije

Avtomatiziran odziv varnostne orkestracije (SOAR) se nanaša na nabor orodij, ki avtomatizirajo preprečevanje kibernetskih napadov in odzivanje nanje s poenotenjem sistemov za boljšo vidljivost, določanjem načina izvajanja opravil in razvojem načrta za odziv na dogodek, ki ustreza potrebam vaše organizacije.

Lov na kibernetske grožnje

Lov na kibernetske grožnje je postopek, s katerim varnostne ekipe proaktivno zaznavajo, osamijo in nevtralizirajo napredne grožnje, ki lahko obidejo avtomatizirane varnostne rešitve. Te uporabljajo različna orodja za iskanje neznanih ali nezaznanih groženj v omrežju, končnih točkah in podatkih organizacije.

Obveščanje o grožnjah

Obveščanje o grožnjah nudi informacije, ki organizacijam pomagajo zagotoviti boljšo zaščito pred kibernetskimi napadi. To vključuje analitiko, ki varnostnim ekipam nudi celovit pregled okolja groženj, da lahko sprejemajo odločitve na podlagi prejetih informacij o tem, kako se pripraviti na napade, jih zaznati in se odzvati nanje.

Analiza vedenja uporabnikov in entitet

UEBA je vrsta varnostne programske opreme, ki uporablja analitiko vedenja, algoritme strojnega učenja in avtomatizacijo za prepoznavanje neobičajnega in morebitno nevarnega vedenja uporabnikov in naprav v omrežju organizacije.

Upravljanje ranljivosti

Upravljanje ranljivosti je postopek, ki uporablja orodja in rešitve za neprekinjeno in proaktivno zaščito računalniških sistemov, omrežja in poslovnih aplikacij pred kibernetskimi napadi in kršitvami varnosti podatkov.

Neprekinjeno nadzorovanje

Orodja analitike kibernetske varnosti lahko ves dan in vsak dan nadzorujejo celotno okolje organizacije – na mestu uporabe, oblake, aplikacije, omrežja in naprave – za odkrivanje neobičajnega ali sumljivega vedenja. Ta orodja zbirajo telemetrijo, združujejo podatke in avtomatizirajo odziv na dogodek.

Prednosti orodij analitike kibernetske varnosti


Orodja analitike kibernetske varnosti nudijo varnostnim ekipam različne prednosti za zaščito organizacijskih podatkov in izboljšanje celotnih varnostnih postopkov.

Nekatere od teh ključnih prednosti so: 
 
  • Hitrejše zaznavanje groženj. Glavna prednost uporabe analitike, izboljšane s strojnim učenjem in analizo vedenja, je zaznavanje tveganj, preden postanejo težave. S proaktivnim nadzorom lahko varnostne ekipe hitreje kot kdaj koli prej prepoznajo tveganja in se odzovejo nanje. 
  • Izboljšani odzivi na dogodke. Včasih grožnje obidejo varnostne sisteme in vplivajo na organizacijske podatke. Vendar pa lahko hitrejši odzivni čas omeji škodo, osami prizadeta območja in prepreči širjenje groženj znotraj organizacijskih sistemov.
  • Ocena tveganja. Vse grožnje niso enake. Orodja analitike kibernetske varnosti strokovnjakom za IT pomagajo oceniti, katera tveganja morajo obravnavati in v kakšnem vrstnem redu.
  • Izboljšani postopki in dodeljevanje virov. Orodja analitike kibernetske varnosti pomagajo varnostnim ekipam bolj učinkovito zbirati, povezati in analizirati velike količine organizacijskih podatkov. S poenostavitvijo postopka ta orodja prihranijo čas varnostnim ekipam, ki se lahko nato osredotočijo na sisteme ali dogodke, ki zahtevajo njihovo pozornost.
  • Povečana ozaveščenost o grožnjah in njihova vidljivost. Avtomatizirana narava analitike kibernetske varnosti omogoča varnostnim ekipam vpogled v tveganja, ne da bi morale nenehno preizkušati in spremljati tveganja. Modeli strojnega učenja in analize vedenja se nenehno prilagajajo, da organizacijam zagotovijo celovitejšo ozaveščenost o kibernetski varnosti.

Najboljše prakse analitike kibernetske varnosti


Kot pri katerem koli drugem orodju sama tehnologija ni dovolj za zagotavljanje uspeha. Da bi bila čim bolj učinkovita, zahtevajo orodja analitike kibernetske varnosti pred uvedbo nekaj priprav in morda nekaj sprememb trenutnih poslovnih praks po uvedbi. Nekatere od najboljših praks so:
 
  • Razvrstitev podatkov. Zagotovite, da so organizacijski podatki ustrezno razvrščeni in izpolnjujejo vse notranje ali zunanje standarde skladnosti s predpisi. Določite tudi upravljalne elemente dostopa za občutljive informacije. Organizacije, ki uporabljajo orodja za varnost podatkov, morda že imajo postopke za izpolnjevanje zahtev glede razvrstitve in skladnosti s predpisi. 
  • Podaljšana obdobja hranjenja. Obdržite dnevnike dogodkov, ki jih boste morda potrebovali v prihodnje za lov na kibernetske grožnje ali nadzor skladnosti s predpisi. Obdobje hranjenja dnevnikov, ki ga morajo organizacije upoštevati, se lahko razlikuje glede na panogo, uredbo o skladnosti s predpisi ali agencijo. 
  • Ničelno zaupanje. Zaščitite vsa okolja z arhitekturo modela Ničelno zaupanje, ki varuje vsako datoteko, e-poštno sporočilo in omrežje s preverjanjem pristnosti vsake identitete in naprave uporabnika.
  • Sprotno obveščanje. Uporabite obveščanje o grožnjah – najnovejše podatke, ki zagotavljajo celovit pogled na okolje groženj – za sprejemanje varnostnih odločitev. 
Za uvod v analitiko kibernetske varnosti morajo organizacije:
 
  1. Prepoznati svoje potrebe. Vsaka organizacija ima svoje varnostne cilje, najsi bo to hitrejši odzivni čas ali izboljšana preglednost za skladnost s predpisi. Prvi korak k učinkoviti analitiki kibernetske varnosti je, da prepoznate vse te cilje in te rezultate obravnavate kot prioritete med postopkom izbiranja in uvajanja novih orodij.
     
  2. Prepoznati vire podatkov. Ta postopek je lahko zahteven, vendar je ključen za učinkovito analitiko kibernetske varnosti. Celovitejši kot so viri podatkov, boljši je vpogled v tvegana vedenja in nenavadno dejavnost, ki lahko pomeni grožnjo.
     
  3. Izbrati orodje, ki ustreza njihovim okoliščinam. Raznolikost orodij analitike kibernetske varnosti je odraz različnih potreb in situacij organizacij, ki jih uporabljajo. Novo podjetje morda potrebuje celovito rešitev, ki obravnava vse ocene groženj in odzive. Bolj uveljavljeno podjetje pa morda že ima rešitve kibernetske varnosti. V tem primeru je pravo orodje morda orodje, ki je zasnovano tako, da ga je mogoče integrirati v obstoječe sisteme, da te naložbe izboljša namesto, da jih nadomesti.

Izzivi na področju analitike kibernetske varnosti


Organizacije, ki si prizadevajo za kakovostno analitiko kibernetske varnosti, se soočajo z veliko izzivi, vključno s pomisleki glede zasebnosti podatkov, vrzeli med spretnostmi in razvijajočimi se grožnjami.

Pomisleki glede zasebnosti podatkov

Ker so kršitve varnosti podatkov pogosto v mednarodnih novicah, ni nenavadno, da so stranke in končni uporabniki zaskrbljeni glede tega, kako podjetja uporabljajo in ščitijo njihove osebne podatke. Poleg tega so tukaj še zapleti lokalnih ali panožnih predpisov o skladnosti, ki lahko stopijo v veljavo hitreje, kot lahko organizacija posodobi svoje sisteme za upravljanje podatkov. Rešitev za te izzive je lahko sistem analitike kibernetske varnosti z vgrajenimi funkcijami za skladnost s predpisi in varnost podatkov, ki omejujejo notranji dostop in proaktivno preprečujejo zunanje napade.

Vrzeli v spretnostih

Čeprav kibernetska varnost ni nov koncept, se sodobne tehnologije in sistemi razvijajo izjemno hitro, da lahko sledijo notranjim potrebam in zunanjim grožnjam. Zaradi pomanjkanja usposobljenih strokovnjakov za analitiko kibernetske varnosti se organizacije vse bolj zanašajo na ročne postopke in zastarele sisteme, da ostanejo na tekočem. Prva rešitev, na katero morda pomislite, je obsežnejše usposabljanje zaposlenih. Vendar pa je morda učinkovitejši pristop uvedba uporabniku prijaznega orodja, ki lahko avtomatizira pogoste postopke analitike kibernetske varnosti in vključuje za uporabo pripravljene funkcije, kot so vnaprej vgrajeni priključki za CDR, podatke v oblaku in strežnike, če naštejemo le nekaj možnih integracij.

Razvijajoče se grožnje

Osupljivo je, kako hitro se razvijajo kibernetski napadi. Tradicionalna varnostna analitika je omejena z zmogljivostjo organizacije za prepoznavanje in razumevanje groženj, ki so bolj dovršene kot notranji sistemi organizacije, in odzivanje nanje. Rešitev je pristop analitike kibernetske varnosti, ki se razvija, da ostane v koraku z grožnjami. Strojno učenje in analiza vedenja spodbujata proaktivno in preventivno analizo groženj, ki lahko ustavi napade, preden vplivajo na organizacijo. Rešitve platforme za obveščanje o grožnjah združujejo vire indikatorjev groženj iz različnih virov in zbirajo podatke za uporabo v rešitvah, kot so omrežne naprave, rešitvi EDR in XDR ali tehnologija SIEM.

Rešitev analitike kibernetske varnosti

 
Vključitev analitike kibernetske varnosti v nov ali obstoječi varnostni postopek je ključnega pomena za zagotavljanje varnosti in skladnosti organizacij s trenutnimi veljavnimi predpisi. S prepoznavanjem vzorcev, anomalij in groženj s strojnim učenjem in analizo vedenja lahko strokovnjaki za varnost lažje zaščitijo podatke in zagotovijo kontinuiteto poslovanja. Microsoftova varnost ponuja poenoteno platformo za postopke varnosti, ki vključuje analitiko kibernetske varnosti in organizacijam zagotavlja želene zmogljivosti zaščite pred grožnjami.
VIRI 

Več informacij o Microsoftovi varnosti

  1.
Oseba s kratkimi lasmi dela z računalnikom v slabo osvetljeni sobi.
Rešitev

Poenoteni varnostni postopki, ki uporabljajo umetno inteligenco

Bodite korak pred kibernetskimi grožnjami z zmogljivo platformo za varnostne postopke.
Več informacij
Moški z brado, ki sedi za mizo in uporablja prenosnik in namizni računalnik z več monitorji.
Izdelek

Microsoft Sentinel

Hitreje prepoznajte in zaustavite kibernetske grožnje z zmogljivim upravljanjem varnostnih informacij in dogodkov v oblaku, ki uporablja UI.
Več informacij
Trije strokovnjaki sedijo za mizo in se pogovarjajo med seboj.
Izdelek

Microsoft Copilot za varnost

Omogočite varnostnim ekipam, da zaznajo skrite vzorce in se hitreje odzovejo na dogodke z generativno UI.
Več informacij
Nazaj na razdelek VIRI

Pogosta vprašanja

  • Analitika kibernetske varnosti je način, s katerim lahko organizacije najdejo vzorce in zaznajo tveganja v celotnem digitalnem imetju. Strojno učenje in analiza vedenja zagotavljata informacije za zgodnje odkrivanje dogodkov in varnostnim ekipam omogočata preprečiti večjo škodo. Ta orodja pomagajo pri analiziranju velike količine podatkov in organizacijam omogočajo, da se hitreje odzovejo in ostanejo varnejše.
  • Analitika kibernetske varnosti je pomembna, saj pomaga varnostnim ekipam zaščititi organizacijske podatke in podatke strank ter izboljšati postopke odzivanja na področju kibernetske varnosti. Ključne prednosti analitike kibernetske varnosti vključujejo hitrejše zaznavanje groženj, izboljšan povprečni čas odziva na dogodke, oceno tveganja, izboljšane postopke ter boljšo vidljivost groženj. Vse to pomaga izboljšati zaščito kritične infrastrukture organizacije, s čimer se zmanjša tveganje napada, ki lahko vpliva na produktivnost in neto dobiček organizacije. Analitika je ključnega pomena tudi za potrebe po skladnosti s predpisi in lov na kibernetske grožnje.
  • UI in strojno učenje se uporabljata za združevanje, analizo in ustvarjanje vpogledov iz velikih količin organizacijskih podatkov in podatkov strank. Sama količina podatkov, ki jih ustvarijo viri, kot so končne točke, uporabniki in usmerjevalniki, predstavlja velik izziv za strokovnjake kibernetske varnosti, ki iščejo trende ali vpoglede, ki bi lahko kazali na grožnje. Modele UI in strojnega učenja je mogoče naučiti, da prepoznajo trende ali ustvarijo vpoglede iz bogate zbirke podatkov, ki jih upravlja organizacija. Z novimi orodji generativne UI lahko dodatno izboljšate hitrost in kakovost dela na področju varnosti, hkrati pa povečate nabor znanj nižjih varnostnih analitikov.
  • Analitika kibernetske varnosti pomaga proaktivno zaznati grožnje, preden te vplivajo na organizacijo. Varnostne ekipe s povezovanjem podatkov v različnih virih pridobijo jasnejšo sliko o tem, kako se napadalec premika po vektorjih, in s tem celovitejši pregled napada in resnosti. Z delovnimi zvezki za avtomatizacijo lahko skrajšate čas odzivanja na pogosta opravila in tako skrajšate povprečni čas odziva.

Spremljajte Microsoftovo varnost