This is the Trace Id: 047e2809097b1acb47e4d786275b6876
Gå till huvudinnehåll
Microsoft Security

Vad är Cybersäkerhetsanalys?

Lär dig hur cybersäkerhetsanalys hjälper organisationer att hantera säkerhetsrisker via dataanalys.
Utforska en AI-baserad plattform för enhetlig säkerhetsverksamhet

Översikt över cybersäkerhetsanalys

Cybersäkerhetsanalys är ett sätt att proaktivt hantera cybersäkerhet risker med hjälp av verktyg som Säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM) är en säkerhetslösning som hjälper organisationer att upptäcka hot innan de stör verksamheten.säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM). Genom att använda maskininlärning och beteendeanalys för att analysera organisations- och användardata kan företag förutsäga eller förhindra incidenter i stället för att bara svara på dem när de inträffar.

I takt med att mängden data, appar, enheter och identiteter ökar, ökar även svårigheterna med att spåra och skydda dem manuellt. Säkerhetsteam har ofta dussintals olika verktyg som ger hundratals signaler per timme, vilket är överväldigande och gör det svårt att korrelera mönster manuellt.

Med cybersäkerhetsanalys kan organisationer:
  • Korrelera insikter mellan olika säkerhetsverktyg, plattformar och moln.
  • Identifiera hot snabbare. 
  • Förbättra incidenthantering. 
  • Utvärdera risker innan de utnyttjas.
  • Effektivisera processer och resursallokering. 
  • Förbättra den övergripande hotinformationen.
  • Öka hotmedvetenheten och synligheten.

Viktiga insikter

  • Cybersäkerhetsanalys är ett sätt att proaktivt hantera cybersäkerhetsrisker med hjälp av tekniker som maskininlärning och beteendeanalys för att samla in och analysera data och sedan identifiera mönster och avvikelser som kan tyda på ett säkerhetshot. 
  • Ett typiskt arbetsflöde omfattar datainsamling, datanormalisering, dataanalys, maskininlärning och datavisualisering.
  • Organisationer använder cybersäkerhetsanalys för att identifiera interna och externa hot, hantera incidenter, utvärdera risker och uppfylla säkerhetskrav.
  • Organisationer har åtkomst till verktyg som EDR, XDR, nätverkstrafikanalys, SIEM, SOAR, hotjakt, hotinformation, UEBA, sårbarhetshantering och kontinuerlig övervakning.
  • Några viktiga fördelar är snabbare hotidentifiering, förbättrade incidentsvar, riskbedömning, effektiva processer och ökad hotmedvetenhet och synlighet överlag. 
  • Vissa utmaningar omfattar datasekretess, kunskapsluckor och växande hot.
  • I framtiden kan cybersäkerhetsanalysen se ökningen av generativ AI, utökningen av analytikernas kompetensuppsättningar, automatiserade svar på hot och mer optimering.

Hur fungerar cybersäkerhetsanalyser?

Cybersäkerhetsanalyser fungerar genom att samla in och analysera data från olika källor för att identifiera mönster och avvikelser som kan tyda på ett säkerhetshot. Dessa data bearbetas sedan med hjälp av avancerade analystekniker, som maskininlärning, för att identifiera och svara på potentiella hot i realtid. Det typiska arbetsflödet för en lösning för cybersäkerhetsanalys innehåller följande steg:
 
  1. Datainsamling. Det kan låta som en truism, men effektiv cybersäkerhetsanalys förlitar sig på omfattande åtkomst till en enorm mängd data från användare, slutpunkter, routrar, appar och händelseloggar, för att bara nämna några källor.

  2. Datanormalisering. Rådata är inte den mest användbara när det gäller att tillhandahålla användbara säkerhetsinsikter. Med datanormalisering kan säkerhetsteam aggregera datamängder från olika källor till ett enda format och sammanfatta dem för att stödja analys och beslutsfattande. 

  3. Dataanalys. När data har normaliserats till en konsekvent, begriplig form kan analysen börja. Det är här mönster och insikter identifieras från en mängd olika datapunkter. Med verktyg som regler, arbetsböcker och frågor kan beteendetrender identifieras och flaggas som potentiella risker.

  4. Maskininlärning. Att analysera stordata tar tid och resurser, och säkerhetspersonal har bara så mycket av båda. Genom att träna maskininlärningsmodeller att identifiera hotmönster eller riskfyllda beteenden kan säkerhetspersonal bearbeta data mycket snabbare, upptäcka avvikelser enklare och prioritera undersökningar. Till exempel använderanvändar- och entitetsbeteendeanalys (UEBA) verktyg beteendeanalys, maskininlärningsalgoritmer och automatisering för att identifiera onormalt beteende i en organisations nätverk. 

  5. Datavisualisering. Säkerhetsinsikter från stordata kan vara svårhanterliga och svåra att förstå, vilket kan vara en utmaning för beslutsfattare inom företag och säkerhet. Datavisualisering är en grafisk representation av trender, extremvärden och mönster med hjälp av diagram, grafer och kartor för att göra komplexa data mer tillgängliga och begripliga. Med begriplig hotinformation får organisationer en omfattande vy över hotlandskapet för att fatta välgrundade säkerhetsbeslut.
Vissa organisationer använder ett molnbaserat SIEM-verktyg för att aggregera data som sedan analyseras i maskinhastighet för att identifiera mönster, trender och möjliga problem. Med hjälp av en molnbaserad SIEM kan organisationer importera sina egna hotinformationsflöden och signaler från sina befintliga verktyg.
Användningsfall

Cybersäkerhetsanalys i praktiken

Styrkan med cybersäkerhetsanalys kommer från att hjälpa säkerhetsexperter att hitta och stoppa hot tidigt när de används med externa hotidentifiering och svar. Utforska exempel på hur organisationer kan använda cybersäkerhetsanalyser.

Extern hotidentifiering

Genom att övervaka nätverkstrafikmönster kan cybersäkerhetsanalys identifiera potentiella attacker eller avvikelser som en distribuerad överbelastningsattack (DDoS En DDOS-attack (distribuerad överbelastningsattack) attackerar webbplatser och servrar genom att störa nätverkstjänster.DDoS) angrepp, angrepp mot angripare i mitten, skadlig kod Läs mer om skadlig kod, hur den fungerar och hur du kan skydda dig själv och ditt företag mot den här typen av cyberattackerskadlig kod och utpressningstrojaner som kan tyda på säkerhetsöverträdelser.

Identifiering av komprometterat konto

Direkta angrepp i nätverk är inte de enda typerna av hot som kan påverka ett företag. Nätfiske Nätfiskeattacker har som mål att stjäla eller skada känsliga data genom att lura personer att avslöja personlig information som lösenord och kreditkortsnummerNätfiskeattacker och bedrägerier inom social teknik kan lura användare att dela privilegierade data eller göra sina egna system sårbara. Cybersäkerhetsanalyser övervakar ständigt sådana händelser.

Identifiering av interna hot

Cybersäkerhetsanalys hjälper till att spåra användar- och entitetsbeteenden i nätverket, vilket möjliggör tidig identifiering av misstänkta aktiviteter eller interna hot.

Incidenthantering och digital teknik

Säkerhetsteam kan använda cybersäkerhetsanalyser i incidenthantering genom att leverera robusta insikter som behövs för att lösa en attack. Djupgående granskningar hjälper säkerhetsteam att förstå typen av incidenter i sin säkerhetsstatus och se till att alla komprometterade entiteter åtgärdas.

Riskutvärdering

Maskininlärningsverktyg automatiserar generering och analys av hotinformation, kategoriserar och lagrar identifierade hot för framtida bruk. Detta förbättrar systemets förmåga att identifiera liknande hot och bedöma deras risknivå.

Säkerhetsefterlevnad och rapportering

En lösning för cybersäkerhetsanalys kan öka organisationens förmåga att följa branschföreskrifter och visa transparens med automatiserad rapportering.

Typer av verktyg för cybersäkerhetsanalys


Organisationer har tillgång till en rad olika verktyg för cybersäkerhetsanalys, var och en med funktioner som tillgodoser olika behov. Vissa verktyg går längre än analys för att tillhandahålla automatiserat skydd och hotsvar.

Identifiering och åtgärd på slutpunkt

Slutpunktsidentifiering och svar. (EDR) Utforska hur EDR-teknik hjälper organisationer att skydda mot allvarliga cyberhot som utpressningstrojaner.Identifiering och åtgärd på slutpunkt (EDR) är programvara som skyddar slutanvändare, slutpunktsenheter och IT-tillgångar med hjälp av realtidsanalys och AI-driven automatisering. EDR skyddar mot hot som är utformade för att kringgå traditionella antivirusprogram och andra konventionella verktyg för slutpunktssäkerhet.

Utökad identifiering och åtgärd

Utökad identifiering och svar (XDR) Lär dig hur XDR-lösningar (extended detection and response) ger skydd mot hot och minskar svarstiden mellan arbetsbelastningar.Utökad identifiering och åtgärd (XDR) är ett verktyg som automatiskt identifierar, utvärderar och åtgärdar hot. XDR utökar säkerhetsomfattningen genom att utöka skyddet över ett bredare utbud av produkter än en EDR, inklusive en organisations slutpunkter, servrar, molnprogram och e-postmeddelanden.

Analys av nätverkstrafik

Analys av nätverkstrafik är en process för övervakning av nätverkstrafik för att extrahera information om potentiella säkerhetshot och andra IT-problem. Det ger värdefulla insikter om nätverksbeteende, vilket gör det möjligt för säkerhetsexperter att fatta beslut om att skydda nätverksinfrastruktur och data.

Säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM)

SIEM hjälper organisationer att identifiera, analysera och svara på säkerhetshot innan de skadar verksamheten. Den kombinerar både hantering av säkerhetsinformation (SIM) och säkerhetshändelsehantering (SEM) till ett säkerhetshanteringssystem.

Säkerhetsorkestrering, automatisering och hantering

Säkerhetsorkestrering, automatisering och svar (SOAR) Identifiera och stoppa attacker i ditt säkerhetsföretag med Microsoft Sentinel, en modern SecOps-lösningSäkerhetsorkestrering, automatisering och hantering (SOAR) refererar till en uppsättning verktyg som automatiserar skydd mot cyberattacker och svar genom att förena system för bättre synlighet, definiera hur uppgifter ska köras och utveckla en incidenthanteringsplan som passar din organisations behov.

Hotjakt

Cyberhotjakt På cyberhot är processen att proaktivt söka efter okända eller oupptäckta hot i organisationens nätverk, slutpunkter och data.Cyberhotjakt är den process genom vilken säkerhetsteam proaktivt identifierar, isolerar och neutraliserar avancerade hot som kan kringgå automatiserade säkerhetslösningar. De använder en mängd olika verktyg för att söka efter okända eller oupptäckta hot i en organisations nätverk, slutpunkter och data.

Hotinformation

Threat intelligence är information som hjälper organisationer att bättre skydda mot cyberattacker. Detta omfattar analyser som ger säkerhetsteam en omfattande vy över hotlandskapet så att de kan fatta välgrundade beslut om hur de ska förbereda sig för, upptäcka och reagera på attacker.

Analys av användar- och entitetsbeteende

UEBA Lär dig hur UEBA använder maskininlärning och beteendeanalys för att identifiera hot och cyberattacker.UEBA är en typ av säkerhetsprogramvara som använder beteendeanalys, maskininlärningsalgoritmer och automatisering för att identifiera onormalt och potentiellt farligt beteende som uppvisas av både användare och enheter i en organisations nätverk.

Hantering av säkerhetsrisker

Hantering av hot och säkerhetsrisker Hantering av hot och säkerhetsrisker är en riskbaserad metod för att identifiera, prioritera och åtgärda sårbarheter och felkonfigurationer.Hantering av hot och säkerhetsrisker är en process som använder verktyg och lösningar för att kontinuerligt och proaktivt skydda datorsystem, nätverk och företagsprogram mot cyberattacker och dataintrång.

Kontinuerlig övervakning

Analysverktyg för cybersäkerhet kan övervaka hela organisationens miljö – lokalt, moln, program, nätverk och enheter – hela dagen, varje dag, för att upptäcka avvikelser eller misstänkt beteende. Dessa verktyg samlar in telemetri, aggregerar data och automatiserar incidenthantering.

Fördelar med verktyg för cybersäkerhetsanalys


Verktyg för cybersäkerhetsanalys erbjuder säkerhetsteam en mängd fördelar för att både skydda organisationsdata och förbättra övergripande säkerhetsprocesser.

Några av dessa viktiga fördelar är: 
 
  • Snabbare identifiering av hot. Den största fördelen med att använda analyser som förbättrats av maskininlärning och beteendeanalys är att komma före riskerna innan de blir problem. Proaktiv övervakning hjälper säkerhetsteam att identifiera och reagera på risker snabbare än någonsin tidigare. 
  • Förbättrade incidenthantering. Ibland kommer hot genom säkerhetssystem och påverkar organisationsdata. Men snabbare svarstider kan begränsa skador, isolera berörda områden och förhindra att hot sprids inom organisationens system.
  • Riskutvärdering. Alla hot är inte lika. Analysverktyg för cybersäkerhet hjälper IT-proffs att bedöma vilka risker de behöver hantera och i vilken prioritetsordning.
  • Effektivisera processer och resursallokering. Verktyg för cybersäkerhetsanalys hjälper säkerhetsteam att mer effektivt samla in, korrelera och analysera enorma mängder organisationsdata. Genom att förenkla processen hjälper dessa verktyg till att ge tid tillbaka till säkerhetsteam som sedan kan fokusera på system eller incidenter som kräver deras uppmärksamhet.
  • Ökad hotmedvetenhet och synlighet. Den automatiserade typen av cybersäkerhetsanalys ger säkerhetsteam insyn i risker utan att behöva kontinuerligt testa och spåra dem. Modeller för maskininlärning och beteendeanalys anpassas kontinuerligt för att ge organisationer mer omfattande medvetenhet om cybersäkerhet.

Metodtips för cybersäkerhetsanalys


Precis som med alla verktyg räcker inte tekniken för att säkerställa framgång. För att vara effektivast kräver analysverktygen för cybersäkerhet vissa förberedelser före implementeringen och kanske några ändringar av aktuella affärsmetoder när de är på plats. Några metodtips är:
 
  • Dataklassificering. Se till att organisationsdata klassificeras korrekt och uppfyller interna eller externa efterlevnadsstandarder. Definiera även åtkomstkontroller för känslig information. Organisationer som använder datasäkerhetverktyg kanske redan har processer för att uppfylla klassificerings- och efterlevnadskrav. 
  • Utökade kvarhållningsperioder. Håll kvar i händelseloggar som kan behövas i framtiden för hotjakt eller efterlevnadsgranskningar. Hur lång tid som organisationer ska behålla loggar kan variera beroende på bransch, efterlevnadsförordning eller myndighet. 
  • Nolltillit. Skydda alla miljöer med Arkitektur med nolltillit som skyddar varje fil, e-post och nätverk genom att autentisera varje användaridentitet och enhet.
  • Aktuell information. Använd Threat Intelligence för de senaste data som ger en omfattande vy över hotlandskapet för att fatta säkerhetsbeslut. 
För att komma igång med cybersäkerhetsanalyser bör organisationer:
 
  1. Identifiera deras behov. Varje organisation har sina egna säkerhetsmål, oavsett om det är snabbare svarstider eller förbättrad transparens för regelefterlevnad. Det första steget för effektiv cybersäkerhetsanalys är att identifiera alla dessa mål och hålla dessa resultat som prioriteringar under hela processen för att välja och implementera nya verktyg.
     
  2. Identifiera datakällor. Den här processen kan vara krävande, men det är viktigt för effektiv cybersäkerhetsanalys. Desto mer omfattande datakällor, desto större insyn i riskfyllda beteenden och ovanlig aktivitet som kan tyda på ett hot.
     
  3. Välj ett verktyg som passar deras situation. De olika verktygen för cybersäkerhetsanalys talar om olika behov och situationer för de organisationer som använder dem. Ett nytt företag kan behöva en omfattande lösning som hanterar all hotutvärdering och alla åtgärder. Men ett mer etablerat företag kanske redan har cybersäkerhetslösningar på plats i det här fallet. Rätt verktyg kan vara ett som är utformat för att integrera med befintliga system och förbättra, i stället för att ersätta, dessa investeringar.

Utmaningar inom cybersäkerhetsanalys


Organisationer som strävar efter cybersäkerhetsanalys av kvalitet står inför ett antal utmaningar, bland annat problem med datasekretess, kunskapsluckor och växande hot.

Problem med datasekretess

Med dataintrång som ofta skapar internationella rubriker är det inte konstigt att kunder och slutanvändare är bekymrade över hur företag använder och skyddar sin personliga information. Lägg till problemen med lokala eller branschspecifika efterlevnadsregler, som kan träda i kraft snabbare än vad en organisation kan uppdatera sina datahanteringssystem. En lösning på dessa utmaningar kan vara ett analyssystem för cybersäkerhet med inbyggda efterlevnadsfunktioner och dataskydd Lär dig hur du skyddar dina data var de än finns och hantera känsliga och affärskritiska data i hela miljöndataskydd som både begränsar intern åtkomst och proaktivt förhindrar externa attacker.

Kunskapsluckor

Cybersäkerhet är inte ett nytt begrepp, men moderna tekniker och system utvecklas i en brytpunktstakt för att hålla jämna steg med både interna och externa hot. Bristen på erfarna experter inom cybersäkerhetsanalys innebär att organisationer i allt högre grad förlitar sig på manuella processer och inaktuella system bara för att hålla sig uppdaterade. Den första lösningen som kan komma att tänka på är mer utbildning för anställda. En mer effektiv metod kan dock vara att implementera ett användarvänligt verktyg som kan automatisera vanliga analysprocesser för cybersäkerhet och innehåller färdiga funktioner som färdiga anslutningsappar till CDR, molndata och servrar, bara för att nämna några möjliga integreringar.

Växande hot

Den takt i vilken cyberattacker utvecklas är överväldigande. Och traditionella säkerhetsanalyser begränsas av en organisations förmåga att identifiera, förstå och svara på hot som är mer sofistikerade än deras interna system. Lösningen är en metod för cybersäkerhetsanalys som utvecklas för att hålla jämna steg med hot. Maskininlärning och beteendeanalys driver proaktiv, förebyggande hotanalys som kan stoppa attacker innan de påverkar en organisation. Plattformslösningar för Threat Intelligence sammanställer hotindikatorflöden från olika källor och sorterar data som ska tillämpas på lösningar som nätverksenheter, EDR- och XDR-lösningar eller SIEM:er.

Lösning för cybersäkerhetsanalys

 
Att införliva cybersäkerhetsanalys i en ny eller befintlig säkerhetsprocess är avgörande för att hjälpa till att hålla organisationer säkra och kompatibla med aktuella tillämpliga bestämmelser. Genom att identifiera mönster, avvikelser och hot med maskininlärning och beteendeanalys kan säkerhetsexperter enklare skydda sina data och bidra till att säkerställa affärskontinuiteten. Microsoft Security erbjuder en enhetlig plattform för säkerhetsåtgärder som innehåller cybersäkerhetsanalyser för att ge organisationer de hotskyddsfunktioner de vill ha.
RESURSER 

Mer information om Microsoft Security

  1.
En person med kort hår arbetar på en dator i ett dåligt upplyst rum.
Lösning

AI-drivna, enhetliga säkerhetsåtgärder

Överskådlig cyberhot med en kraftfull säkerhetsåtgärdsplattform.
Mer information
En man med ett hår sitter vid ett skrivbord med en bärbar dator och stationär dator med flera bildskärmar.
Produkt

Microsoft Sentinel

Identifiera och stoppa cyberattacker snabbare med ett kraftfullt molnbaserat SIEM berikat av AI.
Mer information
Tre proffs sitter runt ett bord och pratar med varandra.
Produkt

Microsoft Copilot för säkerhet

Ge säkerhetsteam möjlighet att identifiera dolda mönster och reagera snabbare på incidenter med generativ AI.
Mer information
Tillbaka till avsnittet RESURSER

Vanliga frågor och svar

  • Cybersäkerhetsanalys är ett sätt för organisationer att hitta mönster och upptäcka risker från hela sin digitala egendom. Maskininlärning och beteendeanalys ger information för att fånga händelser tidigt och göra det möjligt för säkerhetsteam att förhindra att de orsakar större skador. De här verktygen kan hjälpa till att analysera stora mängder data för att hjälpa organisationer att svara snabbare och hålla sig säkrare.
  • Cybersäkerhetsanalys är viktigt eftersom det hjälper säkerhetsteam att skydda organisations- och kunddata samt förbättra svarsprocesserna för cybersäkerhet. Viktiga fördelar med cybersäkerhetsanalys är snabbare hotidentifiering, förbättrad genomsnittlig tid för att svara, riskbedömning, effektiva processer och ökad synlighet för hot. Allt detta bidrar till att förbättra skyddet av en organisations kritiska infrastruktur, vilket minskar risken för en attack som kan påverka organisationens produktivitet och resultat. Analys är också viktigt för efterlevnadsbehov och hotjakt.
  • AI och maskininlärning används för att aggregera, analysera och hämta insikter från stora mängder organisations- och kunddata. Den stora mängden data som genereras av källor som slutpunkter, användare och routrar utgör en skalningsutmaning för cybersäkerhetspersonal som söker efter trender eller insikter som kan tyda på hot. AI- och maskininlärningsmodeller kan tränas för att identifiera trender eller få insikter från mängden data som hanteras av en organisation. Nya generativa AI-verktyg kan hjälpa till att ytterligare förbättra säkerhetsarbetets hastighet och kvalitet, samtidigt som du ökar kompetensuppsättningen för yngre säkerhetsanalytiker.
  • Cybersäkerhetsanalyser kan hjälpa till att proaktivt identifiera hot innan de stör en organisation. Genom att korrelera data mellan källor får säkerhetsteamen en tydligare bild av hur en angripare rör sig över vektorer, vilket i slutändan ger en mer omfattande vy över en attack och dess allvarlighetsgrad. Med hjälp av automationsarbetsböcker kan du minska tiden för att svara på vanliga uppgifter, vilket påskyndar tiden för att svara.

Följ Microsoft Security