This is the Trace Id: 1c8e81031a4b9d18eda7331cdd755f0b
Pređi na glavni sadržaj
Microsoft bezbednost

Šta je analitika kibernetičke bezbednosti?

Saznajte kako analitika kibernetičke bezbednosti pomaže organizacijama da upravljaju bezbednosnim rizicima putem analize podataka.
Istražite objedinjeni SecOps,koji koristi veštačku inteligenciju

Pregled analitike kibernetičke bezbednosti

Analitika kibernetičke bezbednosti predstavlja način za proaktivno upravljanje kibernetičkom bezbednošću rizicima pomoću alatki kao što su upravljanje bezbednosnim informacijama i događajima (SIEM). Pomoću mašinskog učenja i analize ponašanja za analiziranje podataka organizacije i korisnika, preduzeća mogu da predvide ili da spreče incidente umesto da samo odgovore na njih nakon pojavljivanja.

Kako se količina podataka, aplikacija, uređaja i identiteta povećava, tako rastu i poteškoće ručnog praćenja i obezbeđivanja. Bezbednosni timovi često imaju mnoštvo različitih alatki koje pružaju stotine signala po satu, što je preopterećuje i predstavlja izazov za ručnu povezivanje obrazaca.

Uz analitiku kibernetičke bezbednosti, organizacije mogu da:
  • Povežite uvide u različite bezbednosne alatke, platforme i oblake.
  • Brže otkrijte pretnje. 
  • Poboljšajte reagovanje na incidente. 
  • Procenite rizike pre nego što budu iskorišćeni.
  • Unapredite procese i dodelu resursa. 
  • Poboljšajte opšte informacije o pretnjama.
  • Povećajte svest o pretnjama i vidljivost.

Glavni zaključci

  • Kibernetička analitika je način za proaktivno upravljanje rizicima kibernetičke bezbednosti pomoću tehnika kao što su mašinsko učenje i analiza ponašanja. da biste prikupili i analizirali podatke, a zatim identifikovali obrasce i anomalije koji mogu da ukazuju na bezbednosnu pretnju. 
  • Tipičan tok posla obuhvata prikupljanje podataka, normalizaciju podataka, analizu podataka, mašinsko učenje i vizuelizaciju podataka.
  • Organizacije koriste analitiku kibernetičke bezbednosti za otkrivanje unutrašnjih i spoljnih pretnji, upravljanje incidentima, procenu rizika i usaglašenost sa bezbednosnim zahtevima.
  • Organizacije imaju pristup alatkama kao što su EDR, prošireno otkrivanje i reagovanje, analiza saobraćaja, upravljanje bezbednosnim informacijama i događajima, automatizovani odgovor bezbednosne orkestracije, lov na pretnje, informacije o pretnjama, analitika ponašanja korisnika i entiteta, upravljanje ranjivostima i kontinuirano nadgledanje.
  • Neke ključne pogodnosti obuhvataju brže otkrivanje pretnji, poboljšane odgovore na incidente, procenu rizika, unapređene procese i povećanu svest o pretnjama i opštu vidljivost. 
  • Neki izazovi uključuju nedoumice u vezi sa privatnošću podataka, nedostatak veština i razvoj pretnji.
  • U budućnosti, polje analitike kibernetičke bezbednosti mogla bi da doživi uspon generativne veštačke inteligencije, proširenje veština analitičara, automatizovane odgovore na pretnje i veću optimizaciju.

Kako funkcioniše analitika kibernetičke bezbednosti?

Analitika kibernetičke bezbednosti funkcioniše tako što prikuplja i analizira podatke iz različitih izvora za identifikaciju obrazaca i anomalija koje mogu da ukazuju na bezbednosnu pretnju. Ovi podaci se zatim obrađuju pomoću naprednih analitičkih tehnika—kao što su mašinsko učenje, za otkrivanje i odgovaranje na potencijalne pretnje u realnom vremenu. Tipičan tok posla rešenja za analitiku kibernetičke bezbednosti obuhvata sledeće korake:
 
  1. Prikupljanje podataka. Može da zvuči trivijalno, ali efikasna analitika kibernetičke bezbednosti oslanja se na sveobuhvatnom pristupu ogromnoj količini podataka od korisnika, krajnjih tačaka, rutera, aplikacija i evidencija događaja, da navedemo samo nekoliko izvora.

  2. Normalizacija podataka. Previše neobrađenih podataka nije najkorisnije za pružanje upotrebljivih bezbednosnih uvida. Uz normalizaciju podataka, timovi za bezbednost mogu da agregiraju skupove podataka iz različitih izvora u jedan format i rezimiraju ih da bi podržali analizu i donošenje odluka. 

  3. Analiza podataka. Kada se podaci normalizuju u dosledan i razumljiv obrazac, analiza može da počne. Ovde se obrasci i uvidi identifikuju iz mnoštva naizgled različitih tačaka podataka. Korišćenjem alatki kao što su pravila, radne sveske i upiti, trendovi ponašanja mogu da se identifikuju i označe zastavicom kao potencijalni rizici.

  4. Mašinsko učenje. Analiziranje velikih podataka zahteva vreme i resurse, a stručnjaci za bezbednost imaju ograničene količine oba. Obukom modela mašinskog učenja da prepoznaju obrasce pretnji ili rizična ponašanja, stručnjaci za bezbednost mogu mnogo brže da obrade podatke, lakše otkriju anomalije i da određuju prioritete prilikom ispitivanja. Na primer, analitika ponašanja korisnika i entiteta (UEBA) alatke koriste analitiku ponašanja, algoritme mašinskog učenja i automatizaciju za identifikovanje abnormalnog ponašanja unutar mreže organizacije. 

  5. Vizuelizacija podataka. Bezbednosni uvidi iz velikih podataka mogu da budu nezgrapni i teški za razumevanje, što može da predstavlja izazov za donosioce poslovnih i bezbednosnih odluka. Vizuelizacija podataka je grafička reprezentacija trendova, odstupanja i obrazaca pomoću dijagrama, grafikona i mapa, kako bi složeni podaci bili pristupačniji i razumljiviji. Uz sveobuhvatne informacije o pretnjama, organizacije dobijaju sveobuhvatan uvid u pretnje kako bi donosile informisane bezbednosne odluke.
Neke organizacije koriste SIEM alat zasnovan na oblaku za prikupljanje podataka koji se zatim analiziraju brzinom računara kako bi se identifikovali obrasci, trendovi i mogući problemi. Korišćenje SIEM-a zasnovanog na oblaku omogućava organizacijama da uvezu sopstvene feedove i signale za informacije o pretnjama iz postojećih alatki.
Primeri upotrebe

Analitika kibernetičke bezbednosti na delu

Snaga analitike kibernetičke bezbednosti potiče od pomoći stručnjaka za bezbednost da rano pronađu i zaustave pretnje kada se koriste za spoljnje otkrivanje pretnji i odgovore na njih. Istražite primere načina na koji organizacije mogu da koriste analitiku kibernetičke bezbednosti.

Spoljnje otkrivanje pretnji

Nadgledanjem obrazaca mrežnog saobraćaja, anal kibernetičke bezbednosti može da identifikuje potencijalne napade ili anomalije—kao što su distribuirani napadi radi onemogućavanja usluga (DDoS) napad posrednika, malver i ransomver—koji mogu da ukazuju na bezbednosne proboje.

Otkrivanje ugroženih naloga

Direktne pretnje na mrežama nisu jedini tipovi pretnji koji mogu da utiču na preduzeće. Phishing - Phishing napadi imaju za cilj da ukradu ili oštete osetljive podatke obmanjivanjem korisnika da otkriju lične podatke kao što su lozinke i brojevi kreditnih karticaPhishing napadi i prevare putem društvenog inženjeringa mogu da obmanu korisnike da podele poverljive podatke ili da učine sopstvene sisteme ranjivim. Analitika kibernetičke bezbednosti neprekidno nadgleda takve događaje.

Unutrašnje otkrivanje pretnji

Analitika kibernetičke bezbednosti pomaže u praćenju ponašanja korisnika i entiteta u okviru mreže, što omogućava rano otkrivanje sumnjivih aktivnosti ili insajderskih pretnji.

Reagovanje na incident i digitalna forenzika

Bezbednosni timovi mogu da koriste analitiku kibernetičke bezbednosti u odgovorima na incidente dostavljanjem moćnih uvida potrebnih za rešavanje napada. Detaljne forenzičke recenzije pomažu bezbednosnim timovima da razumeju prirodu incidenata u stanju bezbednosti i da obezbede da se svi ugroženi entiteti oporave.

Procena rizika

Alatke za mašinsko učenje automatizuju generisanje i analizu informacija o pretnjama, kategorizacijom i skladištenjem otkrivenih pretnji za buduću upotrebu. Ovo poboljšava mogućnost sistema da prepozna slične pretnje i proceni nivo rizika.

Bezbednosna usaglašenost i izveštavanje

Rešenje za analitiku kibernetičke bezbednosti može da poveća mogućnost organizacije da se usaglasi sa industrijskim propisima i da pokaže transparentnost kroz automatizovano izveštavanje.

Tipovi alatki za analitiku kibernetičke bezbednosti


Organizacije imaju pristup nizu alatki za analitiku kibernetičke bezbednosti, od kojih svaka ima funkcionalnosti koje odgovaraju različitim potrebama. Neke alatke prevazilaze analizu kako bi obezbedile automatizovanu zaštitu i odgovor na pretnje.

Otkrivanje i odgovor na krajnjim tačkama

Otkrivanje i odgovor na krajnjim tačkama (EDR) – Istražite kako EDR tehnologija pomaže organizacijama da se zaštite od ozbiljnih kibernetičkih pretnji kao što je ransomverOtkrivanje i odgovor na krajnjim tačkama (EDR) je softver koji štiti krajnje korisnike, uređaje krajnjih tačaka i IT resurse pomoću analitike u realnom vremenu i automatizacije koja koristi veštačku inteligenciju. EDR štiti od pretnji koje su dizajnirane za zaobilaženje tradicionalnog antivirusnog softvera i drugih konvencionalnih alatki za bezbednost krajnjih tačaka.

Prošireno otkrivanje i reagovanje

Prošireno otkrivanje i reagovanje (XDR) – Saznajte kako rešenja za prošireno otkrivanje i reagovanje (XDR) pružaju zaštitu od pretnji i smanjuje vreme reagovanja u radnom opterećenju.Prošireno otkrivanje i reagovanje (XDR) je alatka koja automatski identifikuje, procenjuje i uklanja pretnje. XDR proširuje obim bezbednosti pružajući zaštitu u širem opsegu proizvoda od EDR, uključujući krajnje tačke organizacije, servere, aplikacije u oblaku i e-poruke.

Analiza mrežnog saobraćaja

Analiza mrežnog saobraćaja je proces nadgledanja mrežnog saobraćaja radi izdvajanja informacija o potencijalnim bezbednosnim pretnjama i drugim IT problemima. Ona pruža dragocene uvide u ponašanje mreže, što omogućava stručnjacima za bezbednost da donose odluke o zaštiti mrežne infrastrukture i podataka.

Bezbednosne informacije i upravljanje događajima

SIEM pomaže organizacijama da otkrivaju, analiziraju i odgovore na bezbednosne pretnje pre nego što nanesu štetu poslovnim operacijama. To kombinuje upravljanje bezbednosnim informacijama (SIM) i upravljanje bezbednosnim događajima (SEM) u jedan sistem upravljanja bezbednošću.

Bezbednosna orkestracija, automatizacija i odgovor

Orkestracija, automatizacija i odgovor (SOAR) - Otkrijte i zaustavite napade širom bezbednosnog preduzeća koristeći Microsoft Sentinel, moderno SecOps rešenjeBezbednosna orkestracija, automatizacija i odgovor (SOAR) se odnosi na skup alatki koje automatizuju sprečavanje kibernetičkih napada i odgovore objedinjavanjem sistema radi poboljšane vidljivosti, definisanja načina izvršavanja zadataka i razvoja plana reagovanja na incident koji odgovara potrebama vaše organizacije.

Traženje pretnji

Potraga za kibernetičkim pretnjama je proces kojim bezbednosni timovi proaktivno otkrivaju, izoluju i neutrališu napredne pretnje koje mogu da promaknu rešenjima za automatizovanu bezbednost. Koriste različite alatke za traženje nepoznatih ili neotkrivenih pretnji na mreži, krajnjim tačkama i podacima organizacije.

Informacije o pretnjama

Informacije o pretnjama su informacije koje organizacijama pomažu da se bolje zaštite od kibernetičkih napada. To obuhvata analitike koje bezbednosnim timovima daju sveobuhvatni prikaz okruženja pretnji kako bi mogli da donose informisane odluke o tome kako da se pripreme za napade, otkriju ih i odgovore na njih.

Analitika ponašanja korisnika i entiteta

UEBA - Saznajte kako UEBA koristi mašinsko učenje i analitiku ponašanja za otkrivanje pretnji i kibernetičkih napada.UEBA je tip bezbednosnog softvera koji koristi analitiku ponašanja, algoritme mašinskog učenja i automatizaciju za identifikovanje abnormalnog i potencijalno opasnog ponašanja koje ispoljavaju korisnici i uređaji u okviru organizacione mreže.

Upravljanje pretnjama i ranjivim mestima

Upravljanje pretnjama i ranjivim mestima je proces koji koristi alatke i rešenja kako bi neprekidno, proaktivno štitio računarske sisteme, mreže i poslovne aplikacije od kibernetičkih napada i curenja podataka.

Kontinuirano nadgledanje

Alatke za analitiku kibernetičke bezbednosti mogu da nadgledaju celo okruženje organizacije—lokalno, oblake, aplikacije, mreže i uređaje—po ceo dan, svakoga dana, kako bi otkrili abnormalnosti ili sumnjivo ponašanje. Ove alatke prikupljaju dijagnostičke podatke, skupljaju podatke i automatizuju reagovanje na incidente.

Pogodnosti alatki za analitiku kibernetičke bezbednosti


Alatke za analitiku kibernetičke bezbednosti pružaju bezbednosnim timovima različite pogodnosti za zaštitu podataka organizacije i poboljšanje ukupnih bezbednosnih procesa.

Neke od ključnih prednosti su: 
 
  • Brže otkrivanje pretnji. Glavna prednost korišćenja analitike poboljšane mašinskim učenjem i analizom ponašanja jeste da unapredite preduhitrite rizike pre nego što postanu problem. Proaktivno nadgledanje pomaže bezbednosnim timovima da identifikuju rizike i odgovore na njih brže nego ikada ranije. 
  • Poboljšano reagovanje na incidente. Ponekad pretnje prolaze kroz bezbednosne sisteme i utiču na organizacione podatke. Međutim, brže vreme odgovora može da ograniči oštećenja, izoluje zahvaćene oblasti i spreči širenje pretnji u okviru organizacionih sistema.
  • Procena rizika. Nisu sve pretnje jednake. Alatke za analitiku kibernetičke bezbednosti pomažu IT stručnjacima da procene koje rizike treba da reše i kojim redosledom prioriteta.
  • Unapređeni procesi i dodela resursa. Alatke za analitiku kibernetičke bezbednosti pomažu timovima za bezbednost da efikasnije i delotvornije prikupljaju, povezuju i analiziraju velike količine organizacionih podataka. Pojednostavljivanjem procesa, ove alatke obezbeđuju dodatno vreme bezbednosnim timovima, koji zatim mogu da se fokusiraju na sisteme ili incidente koji zahtevaju njihovu pažnju.
  • Povećana svest o pretnjama i vidljivost. Automatizovana priroda analitike kibernetičke bezbednosti pruža bezbednosnim timovima uvid u rizike bez potrebe za neprekidnim testiranjem i praćenjem. Modeli mašinskog učenja i analize ponašanja neprekidno se prilagođavaju kako bi organizacijama pružili sveobuhvatniju svest o kibernetičkoj bezbednosti.

Najbolje prakse za analitiku kibernetičke bezbednost


Kao i kod bilo koje alatke, sama tehnologija nije dovoljno za obezbeđivanje uspeha. Da bi bile najefikasnije, alatke za analitiku kibernetičke bezbednosti zahtevaju određenu pripremu pre primene i određene promene trenutnih poslovnih praksi nakon njihove primene. Neke od najboljih praksi uključuju:
 
  • Klasifikacija podataka. Uverite se da su organizacioni podaci ispravno klasifikovani i da ispunjavaju sve standarde unutrašnje ili spoljne usaglašenosti. Takođe, definišite kontrole pristupa za osetljive informacije. Organizacije koje koriste alatke za bezbednost podataka možda već imaju procese koji ispunjavaju zahteve klasifikacije i usaglašenosti. 
  • Produženi periodi zadržavanja. Čuvajte evidencije događaja koje će vam možda biti potrebne u budućnosti zbog potrage za pretnjama ili revizije usaglašenosti. Dužina vremena tokom kojeg organizacije treba da čuvaju evidencije može da se razlikuje u zavisnosti od delatnosti, propisa o usaglašenosti ili agencije. 
  • Nulta pouzdanost. Zaštitite sva okruženja sa Arhitekturom nulte pouzdanosti koja štiti svaku datoteku, e-poruku i mrežu potvrdom identiteta svakog korisnika i uređaja.
  • Trenutno obaveštavanje. Koristite informacije o pretnjama—najnovije podatke koji pružaju sveobuhvatni prikaz okruženja pretnji—da biste doneli informisane bezbednosne odluke. 
Kako bi započele sa analitikom kibernetičke bezbednosti, organizacije treba da:
 
  1. Identifikuju svoje potrebe. Svaka organizacija ima sopstvene bezbednosne ciljeve—bez obzira na to da li je to brže vreme odziva ili poboljšana transparentnost usaglašenosti sa propisima. Prvi korak ka efikasnoj analitici kibernetičke bezbednosti jeste identifikovanje svih ciljeva i zadržavanje ishoda kao prioriteta tokom celog procesa odabira i primene novih alatki.
     
  2. Identifikuju izvore podataka. Ovaj proces može da bude zahtevan, ali je od suštinske važnosti za efikasnu analitiku kibernetičke bezbednosti. Što su izvori podataka sveobuhvatniji, veća je vidljivost rizičnih ponašanja i neobičnih aktivnosti koje mogu da ukažu na pretnju.
     
  3. Odaberu alatku koja odgovara njihovim okolnostima. Raznolikost alatki za analitiku kibernetičke bezbednosti odražava različite potrebe i situacije organizacija koje ih koriste. Novom preduzeće može da zahteva sveobuhvatno rešenje koje pokriva celokupnu procenu pretnji i odgovore na njih. Međutim, u slučaju već uspostavljenog preduzeća, koje u ovom slučaju već ima rešenja za kibernetičku bezbednost, odgovarajuća alatka bi možda bila ona koja je dizajnirana da se integriše sa postojećim sistemima i poboljša ih, umesto da ih zameni.

Izazovi u analitici kibernetičke bezbednosti


Organizacije koje teže kvalitetnoj analitici kibernetičke-bezbednosti suočavaju se sa brojnim izazovima, uključujući nedoumice u vezi sa privatnošću podataka, nedostatak veštinama i pretnje koje se stalno razvijaju.

Zabrinutost u vezi sa privatnošću podataka

Zbog proboja podataka koji često donose međunarodne naslove, ne čudi što su klijenti i krajnji korisnici zabrinuti zbog načina na koji preduzeća koriste i štite lične informacije. Dodajte na to komplikacije sa lokalnim ili industrijskim propisima o usaglašenosti, koji mogu stupiti na snagu brže nego što organizacija može da ažurira sisteme upravljanja podacima. Rešenje za ove izazove može da bude sistem analitike kibernetičke bezbednosti sa ugrađenim funkcijama usaglašenosti i zaštite podataka koji ograničava unutrašnji pristup i proaktivno sprečava spoljne napade.

Nedostatak veština

Iako kibernetička bezbednost nije novi koncept, savremene tehnologije i sistemi ubrzano evoluiraju kako bi ispratili unutrašnje potrebe i spoljnje pretnje. Nedostatak kvalifikovanih stručnjaka za analitiku kibernetičke bezbednosti znači da se organizacije sve više oslanjaju na ručne procese i zastarele sisteme samo da bi nastavile sa radom. Prvo rešenje koje može da vam padne na pamet jeste dodatna obuka za zaposlene. Međutim, efikasniji pristup može da bude primena alatke prilagođene korisnicima koja može da automatizuje uobičajene procese analitike kibernetičke bezbednosti i uključuje gotove funkcije kao što su unapred ugrađeni konektori za CDR, podatke u oblaku i servere, da spomenemo samo neke od mogućih integracija.

Pretnje koje se razvijaju

Brzina kojom se kibernetički napadi razvijaju je zapanjujuća. A tradicionalna analitika bezbednosti je ograničena mogućnošću organizacije da identifikuje, razume i odgovori na pretnje koje su sofisticiranije od njenih unutrašnjih sistema. Rešenje je pristup analitici kibernetičke bezbednosti koji se razvija kako bi išao u korak sa pretnjama. Mašinsko učenje i analiza ponašanja podstiču proaktivnu, preventivnu analizu pretnji koja može da zaustavi napade pre nego što se odraze na organizaciju. Rešenja platformi za obaveštavanje o pretnjama prikupljaju feedove indikatora pretnji iz različitih izvora i obrađuju podatke koji će se primeniti na rešenja poput mrežnih uređaja, EDR i XDR rešenja ili SIEM rešenja.

Rešenje za analitiku kibernetičke bezbednosti

 
Uključivanje analitike kibernetičke bezbednosti u novi ili postojeći bezbednosni proces je od presudne važnosti za održavanje bezbednosti i usaglašenost organizacija sa trenutnim primenjivim propisima. Identifikovanjem obrazaca, anomalija i pretnji pomoću mašinskog učenja i analize ponašanja, stručnjaci za bezbednost mogu lakše da zaštite svoje podatke i da obezbede kontinuitet poslovanja. Microsoft bezbednost nudi jedinstvenu platformu za bezbednosne operacije koja obuhvata analitiku kibernetičke bezbednosti kako bi organizacijama pružila mogućnosti zaštite od pretnji koje žele.
RESURSI 

Saznajte više o Microsoft bezbednosti

  1.
Osoba sa kratkom kosom radi na računaru u zatamnjenoj sobi.
Rešenje

Objedinjene bezbednosne operacije, koje koriste veštačku inteligenciju

Nadmašite kibernetičke pretnje pomoću moćne platforme za bezbednosne operacije.
Saznajte više
Čovek sa bradom sedi za stolom i koristi laptop i stoni računar sa više monitora.
Proizvod

Microsoft Sentinel

Brže identifikujte i zaustavite kibernetičke napade pomoću moćnog SIEM-a zasnovanog na oblaku koji obogaćuje AI.
Saznajte više
Tri stručnjaka sede za stolom i razgovaraju međusobno.
Proizvod

Microsoft Copilot za bezbednost

Osposobite bezbednosne timove da otkriju skrivene obrasce i brže reaguju na incidente pomoću generativne veštačke inteligencije.
Saznajte više
Nazad na odeljak RESURSI

Najčešća pitanja

  • Analitika kibernetičke bezbednosti je način na koji organizacije mogu da pronađu obrasce i da uoče rizike u celokupnom digitalnom okruženju. Mašinsko učenje i analiza ponašanja pružaju informacije za rano uočavanje događaja i omogućavaju bezbednosnim timovima da ih spreče pre nego što izazovu veću štetu. Ove alatke mogu da pomognu u analizi velikih količina podataka kako bi pomogli organizacije brže reaguju i obezbede više bezbednosti.
  • Analitika kibernetičke bezbednosti je važna zato što pomaže bezbednosnim timovima da zaštite podatke organizacije i klijenata, kao i da poboljšaju procese odgovora na kibernetičku bezbednost. Кljučne pogodnosti analitike kibernetičke bezbednosti obuhvataju brže otkrivanje pretnji, poboljšano prosečno vreme odgovora, procenu rizika, unapređene procese i povećanu vidljivost pretnji. Sve to pomaže u poboljšanju zaštite kritične infrastrukture organizacije, što smanjuje rizik od napada koji mogu da utiču na produktivnost organizacije i neto prihod. Analitike su takođe od presudne važnosti za usaglašenost i potragu za pretnjama.
  • Veštačka inteligencija i mašinsko učenje se koriste za prikupljanje, analiziranje i crtanje uvida iz velike količine podataka organizacije i klijenata. Ogromna količina podataka koju generišu izvori kao što su krajnje tačke, korisnici i ruteri predstavlja izazov u skaliranju za stručnjake kibernetičke bezbednosti koji traže trendove ili uvide koji mogu da ukazuju na pretnje. Modeli veštačke inteligencije i mašinskog učenja mogu da se obuče za identifikovanje trendova ili crtanje uvida iz bogatstva podataka kojima organizacija upravlja. Nove alatke generativne veštačke inteligencije mogu da vam pomognu da dodatno poboljšate brzinu i kvalitet bezbednosnog rada dok istovremeno povećavaju skup veština junior analitičara bezbednosti.
  • Analitika kibernetičke bezbednosti može da vam pomogne da proaktivno otkrijete pretnje pre nego što poremete rad organizacije. Povezivanjem podataka iz različitih izvora, bezbednosni timovi dobijaju jasniju sliku o tome kako se napadač kreće kroz različite vektore, što na kraju pruža sveobuhvatniji prikaz napada i njegovu ozbiljnost. Korišćenje automatizovanih radnih svezaka može da vam pomogne da smanjite vreme potrebno za odgovor na uobičajene zadatke, što ubrzava prosečno vreme za odgovor.

Pratite Microsoft bezbednost