This is the Trace Id: 2da33bb07d1fc6fb1ff546105aa27e65
Ana içeriğe atla
Microsoft Güvenlik

Siber güvenlik analizi nedir?

Siber güvenlik analizinin kuruluşların veri analizi aracılığıyla güvenlik risklerini yönetmeye nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.

Siber güvenlik analizine genel bakış

Siber güvenlik analizi, güvenlik bilgileri ve olay yönetimi (SIEM) gibi araçları kullanarak siber güvenlik risklerini proaktif bir şekilde yönetmenin bir yoludur. Şirketler, makine öğrenimi ve davranış analizini kullanarak kurumsal verileri ve kullanıcı verilerini analiz ederek, olaylar meydana geldikten sonra müdahale etmek yerine, olayları tahmin edebilir veya önleyebilirler.

Verilerin, uygulamaların, cihazların ve kimliklerin hacmi arttıkça bunların tümünü el ile izleme ve güvenliğini sağlama zorluğu da artar. Genellikle güvenlik ekiplerinin saatte yüzlerce sinyal sağlayan onlarca farklı aracı vardır. Bu da çok zor bir durumdur ve desenleri el ile ilişkilendirmeyi zor hale getirebilir.

Siber güvenlik analiziyle kuruluşlar şunları yapabilir:
  • Farklı güvenlik araçları, platformları ve bulutlar arasında içgörüleri ilişkilendirme.
  • Tehditleri daha hızlı algılama. 
  • Olay yanıtlarını geliştirme. 
  • Kötü amaçla yararlanılmadan önce riskleri değerlendirme.
  • İşlemleri ve kaynak ayırmayı kolaylaştırma. 
  • Genel tehdit analizini geliştirme.
  • Tehdit farkındalığı ve görünürlüğü artırma.

Önemli çıkarımlar

  • Siber güvenlik analizi, makine öğrenimi ve davranış analizi gibi teknikleri kullanarak verileri toplayıp analiz ederek, daha sonra bir güvenlik tehdidine işaret edebilecek desenleri ve anormallikleri belirleyerek siber güvenlik risklerini proaktif bir şekilde yönetmenin bir yoludur. 
  • Tipik bir iş akışı; veri toplama, veri normalleştirme, veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirmeyi içerir.
  • Kuruluşlar iç ve dış tehditleri algılamak, olayları yönetmek, riskleri değerlendirmek ve güvenlik gereksinimlerine uymak için siber güvenlik analizini kullanır.
  • Kuruluşlar EDR, XDR, ağ trafiği analizi, SIEM, SOAR, tehdit avcılığı, tehdit analizi, UEBA, güvenlik açığı yönetimi ve sürekli izleme gibi araçlara erişime sahip olur.
  • Bazı önemli avantajlar arasında daha hızlı tehdit algılama, gelişmiş olay yanıtları, risk değerlendirmesi, kolaylaştırılmış işlemler ve genel olarak artan tehdit farkındalığı ve görünürlüğü yer alır. 
  • Karşılaşılan zorluklar arasında veri gizliliği endişeleri, beceri eksiklikleri ve gelişen tehditler yer alır.
  • Gelecekte, siber güvenlik analizi alanında üretici yapay zekanın yükselişi, analist becerilerinin genişlemesi, tehditlere karşı otomatik yanıtlar ve daha fazla optimizasyon görülebilir.

Siber güvenlik analizi nasıl çalışır?

Siber güvenlik analizi, bir güvenlik tehdidini belirten desenleri ve anomalileri belirlemek için çeşitli kaynaklardan veri toplayarak ve analiz ederek çalışır. Daha sonra bu veriler, olası tehditleri gerçek zamanlı olarak algılamak ve yanıtlamak için makine öğrenmesi gibi gelişmiş analiz teknikleri kullanılarak işlenir. Siber güvenlik analizi çözümünün tipik iş akışı aşağıdaki adımları içerir:
 
  1. Veri toplama. Kulağa klişe gibi gelebilir ancak etkili siber güvenlik analizi, birkaç kaynağın adını belirtmek gerekirse kullanıcılardan, uç noktalarından, yönlendiricilerden, uygulamalardan ve olay günlüklerinden alınan çok büyük miktarda veriye kapsamlı erişime dayanır.

  2. Veri normalleştirme. Çok sayıda ham veri, eyleme dönüştürülebilir güvenlik içgörüleri sağlamada pek de yardımcı olmaz. Veri normalleştirmeyle güvenlik ekipleri, çeşitli kaynaklardan gelen veri kümelerini tek bir biçimde toplayabilir ve analiz ve karar almayı desteklemek için özetleyebilir. 

  3. Veri analizi. Veriler tutarlı, anlaşılır bir biçime dönüştürüldüğünde analiz başlayabilir. Burada, görünüşte birbirinden farklı çok sayıda veri noktasından desenler ve içgörüler belirlenir. Kurallar, çalışma kitapları ve sorgular gibi araçlar kullanılarak davranış eğilimleri belirlenebilir ve potansiyel riskler olarak işaretlenebilir.

  4. Makine öğrenimi. Büyük veriyi analiz etmek zaman ve kaynak gerektirir ve güvenlik uzmanlarının zamanı da kaynakları da sınırlıdır. Güvenlik uzmanları, tehdit modellerini veya riskli davranışları tanıyacak şekilde makine öğrenimi modellerini eğiterek verileri çok daha hızlı işleyebilir, anormallikleri daha kolay algılayabilir ve soruşturmalara öncelik verebilir. Örneğin, kullanıcı ve varlık davranış analizi (UEBA) araçları, bir kuruluşun ağındaki anormal davranışları belirlemek için davranış analizini, makine öğrenimi algoritmalarını ve otomasyonu kullanır. 

  5. Veri görselleştirme. Büyük verilerden elde edilen güvenlik içgörüleri, işletmeler ve güvenlik karar vericileri için zorlu ve anlaşılması zor olabilir. Veri görselleştirme, karmaşık verileri daha erişilebilir ve anlaşılır kılmak için çizelgeler, grafikler ve haritalar kullanılarak eğilimlerin, aykırı değerlerin ve desenlerin grafiksel olarak gösterilmesidir. Anlaşılabilir tehdit analizi sayesinde kuruluşlar, bilinçli güvenlik kararları almak için tehdit ortamının kapsamlı bir görünümünü elde eder.
Bazı kuruluşlar, desenleri, eğilimleri ve olası sorunları belirlemek için makine hızıyla analiz edilip toplanan verileri toplama amacıyla buluta özel bir SIEM aracı kullanır. Buluta özel bir SIEM kullanmak, kuruluşların kendi tehdit analizi akışlarını ve sinyallerini mevcut araçlarından içeri aktarmasını sağlar.
Kullanım örnekleri

Siber güvenlik analizinin nasıl çalıştığına bakın

Siber güvenlik analizinin gücü, dış tehdit algılama ve yanıtlamaözellikleriyle birlikte kullanıldığında güvenlik uzmanlarının tehditleri erken bulmasına ve durdurmasına yardımcı olmasından kaynaklanmaktadır. Kuruluşların siber güvenlik analizini nasıl kullanabileceğine yönelik örnekleri keşfedin.

Dış tehdit algılama

Siber güvenlik analizi, trafik desenlerini izleyerek, dağıtılmış hizmet engelleme (DDoS) saldırısı, ortamdaki adam saldırısı, kötü amaçlı yazılım ve fidye yazılımı gibi güvenlik ihlallerini gösterebilecek potansiyel saldırıları veya anormallikleri belirleyebilir.

Risk altındaki hesap algılama

Ağlara yönelik doğrudan saldırılar, bir işletmeyi etkileyebilecek tek tehdit türü değildir. Kimlik avı saldırıları ve sosyal mühendislik dolandırıcılıkları, kullanıcıları ayrıcalıklı verileri paylaşmak kendi sistemlerini savunmasız hale getirmek için kandırmaya çalışabilir. Siber güvenlik analizi bu tür olayları sürekli izler.

İç tehdit algılama

Siber güvenlik analizi, ağ içindeki kullanıcı ve kuruluş davranışlarının izlenmesine yardımcı olarak şüpheli faaliyetlerin veya iç tehditlerinerken algılanmasını sağlar.

Olay yanıtı ve dijital adli bilişim

Güvenlik ekipleri, bir saldırıyı çözmek için gereken sağlam içgörüleri sunarak olay yanıtlarında siber güvenlik analizlerini kullanabilir. Derinlemesine adli bilişim incelemeleri, güvenlik ekiplerinin olayların doğasını ve güvenlik duruşlarını anlamalarına yardımcı olur ve risk altındaki tüm varlıkların düzeltilmesini sağlar.

Risk değerlendirmesi

Makine öğrenimi araçları, tehdit analizinin oluşturulmasını ve analizini otomatikleştirir, algılanan tehditleri gelecekte referans olması için kategorilere ayırır ve depolar. Bu, sistemin benzer tehditleri tanıma ve bunların risk seviyelerini değerlendirme yeteneğini artırır.

Güvenlik uyumluluğu ve raporlama

Siber güvenlik analizi çözümü, bir kuruluşun sektör düzenlemelerine uyma ve otomatik raporlama ile şeffaflık gösterme yeteneğini artırabilir.

Siber güvenlik analizi araçları türleri


Kuruluşlar, her biri farklı ihtiyaçları karşılamak için işlevlere sahip olan çeşitli siber güvenlik analiz araçlarına erişime sahip olur. Bazı araçlar analizin ötesine geçerek otomatik koruma ve tehdit yanıtı sağlar.

Uç noktada algılama ve yanıtlama

Uç noktada algılama ve yanıtlama (EDR), gerçek zamanlı analizler ve yapay zeka destekli otomasyon kullanarak son kullanıcıları, uç nokta cihazlarını ve BT varlıklarını koruyan bir yazılımdır. EDR, geleneksel antivirüs yazılımlarını ve diğer geleneksel uç nokta güvenlik araçlarını atlatmak üzere tasarlanmış tehditlere karşı koruma sağlar.

Kapsamlı algılama ve yanıt

Kapsamlı algılama ve yanıt (XDR), tehditleri otomatik olarak tanımlayan, değerlendiren ve düzelten bir araçtır. XDR, bir EDR'den daha geniş bir ürün yelpazesine koruma sağlayarak güvenliğin kapsamını genişletir; buna bir kuruluşun uç noktaları, sunucuları, bulut uygulamaları ve e-postaları da dahildir.

Trafik analizi

Ağ trafiği analizi, potansiyel güvenlik tehditleri ve diğer BT sorunları hakkında bilgi çıkarmak amacıyla trafiği izleme işlemidir. Ağ davranışına ilişkin değerli içgörüler sunarak güvenlik uzmanlarının ağ altyapısını ve verilerini koruma konusunda kararlar almasını sağlar.

Güvenlik bilgileri ve olay yönetimi

SIEM, faaliyetlerin sekteye uğramasına fırsat vermeden kuruluşların güvenlik tehditlerini algılamasına, analiz etmesine ve yanıt vermesine yardımcı olan bir çözümdür. SIEM, hem güvenlik bilgi yönetimini (SIM) hem de güvenlik olayı yönetimini (SEM) tek bir güvenlik yönetim sisteminde birleştirir.

Güvenlik düzenleme, otomasyon ve yanıt

Güvenlik düzenleme, otomasyon ve yanıt (SOAR) Modern bir SecOps çözümü olan Microsoft Sentinel ile güvenlik kuruluşunuzun tamamında saldırıları algılayın ve durdurunGüvenlik düzenleme, otomasyon ve yanıt (SOAR), gelişmiş görünürlük için sistemleri birleştirerek, görevlerin nasıl çalıştırılacaklarını tanımlayarak ve kuruluşunuzun ihtiyaçlarına uygun bir olay yanıt planı geliştirerek siber saldırı önleme ve yanıtını otomatikleştiren bir dizi aracı ifade eder.

Tehdit avcılığı

Siber tehdit avcılığı, güvenlik ekiplerinin otomatik güvenlik çözümlerinden kaçabilecek gelişmiş tehditleri proaktif olarak algılama, izole etme ve etkisiz hale getirme işlemidir. Bir kuruluşun ağında, uç noktalarında ve verilerinde bilinmeyen veya algılanamayan tehditleri aramak için çeşitli araçlar kullanırlar.

Tehdit analizi

Tehdit analizi, kuruluşların siber saldırılara karşı daha iyi koruma sağlamalarına yardımcı olan bilgilerdir. Bu, güvenlik ekiplerine tehdit ortamının kapsamlı bir görünümünü sunan analizleri içerir. Böylece saldırılara hazırlık, algılama ve yanıt verme konularında bilinçli kararlar alabilirler.

Kullanıcı ve varlık davranış analizi

UEBA, bir kuruluşun ağındaki hem kullanıcılar hem de cihazlar tarafından sergilenen anormal ve potansiyel olarak tehlikeli davranışları belirlemek için davranış analizi, makine öğrenimi algoritmaları ve otomasyonu kullanan bir tür güvenlik yazılımıdır.

Güvenlik açığı yönetimi

Güvenlik açığı yönetimi, bilgisayar sistemlerini, ağları ve kurumsal uygulamaları siber saldırılardan ve veri ihlallerinden sürekli ve proaktif bir şekilde korumak için araçlar ve çözümler kullanan bir işlemdir.

Sürekli izleme

Siber güvenlik analizi araçları, bir kuruluşun tüm ortamını (şirket içi, bulutlar, uygulamalar, ağlar ve cihazlar) her gün, gün boyu izleyerek anormallikleri veya şüpheli davranışları ortaya çıkarabilir. Bu araçlar telemetri toplar, verileri kümeler ve olay yanıtını otomatikleştirir.

Siber güvenlik analizi araçlarının avantajları


Siber güvenlik analizi araçları, güvenlik ekiplerine hem kurumsal verileri koruma hem de genel güvenlik süreçlerini iyileştirme açısından çeşitli avantajlar sunar.

Bu önemli avantajlardan bazıları şunlardır: 
 
  • Daha hızlı tehdit algılama. Makine öğrenimi ve davranış analiziyle geliştirilen analizin kullanılmasının en büyük faydası, sorun haline gelmeden önce risklerin önüne geçmektir. Proaktif izleme, güvenlik ekiplerinin riskleri hiç olmadığı kadar hızlı tanımlamasına ve yanıtlamasına yardımcı olur. 
  • Gelişmiş olay yanıtları. Bazen tehditler güvenlik sistemlerini aşarak kurumsal verileri etkileyebilir. Ancak daha hızlı yanıt süreleri hasarı sınırlayabilir, etkilenen alanları izole edebilir ve tehditlerin kurumsal sistemler içerisinde yayılmasını önleyebilir.
  • Risk değerlendirmesi. Tüm tehditler eşit değildir. Siber güvenlik analizi araçları, BT uzmanlarının hangi riskleri ele almaları gerektiğini ve hangi öncelik sırasına göre ele almaları gerektiğini değerlendirmelerine yardımcı olur.
  • Kolaylaştırılmış işlemler ve kaynak ayırma. Siber güvenlik analizi araçları, güvenlik ekiplerinin büyük miktardaki kurumsal verileri daha verimli ve etkili bir şekilde toplamasına, ilişkilendirmesine ve analiz etmesine yardımcı olur. Bu araçlar, işlemi basitleştirip güvenlik ekiplerine zaman kazandırarak onların dikkatlerini gerektiren sistemlere veya olaylara odaklanmalarını sağlar.
  • Artırılmış tehdit farkındalığı ve görünürlüğü. Siber güvenlik analizinin otomatik yapısı, güvenlik ekiplerinin riskleri sürekli olarak test etmek ve izlemek zorunda kalmadan risklere karşı görünürlük elde etmelerini sağlar. Makine öğrenimi ve davranış analizi modelleri, kuruluşlara daha kapsamlı siber güvenlik farkındalığı sağlamak için sürekli olarak uyarlanıyor.

Siber güvenlik analizi için en iyi uygulamalar


Her araçta olduğu gibi, başarıyı sağlamak için tek başına teknoloji yeterli değildir. Siber güvenlik analizi araçlarının en etkili olabilmesi için, uygulamadan önce bir miktar hazırlık yapılması ve uygulamaya konulduktan sonra mevcut iş uygulamalarında bazı değişiklikler yapılması gerekir. En iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:
 
  • Veri sınıflandırması. Kurumsal verilerin doğru şekilde sınıflandırıldığından ve tüm iç veya dış uyumluluk standartlarına uyduğundan emin olun. Ayrıca hassas bilgilere yönelik erişim denetimlerini tanımlayın. Veri güvenliğiaraçlarını kullanan kuruluşlar, sınıflandırma ve uyumluluk gerekliliklerini karşılamak için gerekli işlemelere zaten sahip olabilir. 
  • Uzatılmış saklama süreleri. Tehdit avcılığı veya uyumluluk denetimleri için gelecekte gerekebilecek olay günlüklerini tutun. Kuruluşların günlükleri saklaması gereken süre, sektöre, uyumluluk düzenlemesine veya kuruma göre değişiklik gösterebilir. 
  • Sıfır Güven. Her kullanıcı kimliğini ve cihazını doğrulayarak her dosyayı, e-postayı ve ağı koruyanSıfır Güven mimarisiyletüm ortamları koruyun.
  • Güncel analiz. Güvenlik kararlarını bilgilendirmek için tehdit ortamının kapsamlı bir görünümünü sağlayan en güncel veriler olan tehdit analizini kullanın. 
Siber güvenlik analizini kullanmaya başlamak için kuruluşların şunları yapması gerekir:
 
  1. İhtiyaçlarını belirleme. Her kuruluşun daha hızlı yanıt süreleri veya yasal düzenlemelerle uyumluluk için geliştirilmiş saydamlık gibi kendi güvenlik hedefleri vardır. Etkili siber güvenlik analizinin ilk adımı, tüm bu hedefleri belirlemek ve yeni araçları seçme ve uygulama işlemi boyunca bu sonuçları öncelik olarak tutmaktır.
     
  2. Veri kaynaklarını tanımlama. Bu işlem zorlu olabilir, ancak etkili siber güvenlik analizi için çok önemlidir. Veri kaynakları ne kadar kapsamlı olursa, bir tehdit belirtisi olabilecek riskli davranışlara ve alışılmadık faaliyetlere ilişkin görünürlük de o kadar artar.
     
  3. Koşullara uygun bir araç seçme. Siber güvenlik analizi araçlarının çeşitliliği, bunları kullanan kuruluşların ihtiyaçlarının ve durumlarının çeşitliliğini yansıtır. Yeni bir şirketin tüm tehdit değerlendirmelerini ve müdahalelerini ele alan kapsamlı bir çözüme ihtiyacı olabilir. Ancak daha köklü bir şirket zaten siber güvenlik çözümlerine sahip olabilir; bu durumda doğru araç, mevcut sistemlerle entegre olacak ve bu yatırımları değiştirmek yerine onları geliştirecek şekilde tasarlanmış bir araç olabilir.

Siber güvenlik analizinde zorluklar


Kaliteli siber güvenlik analizini hedefleyen kuruluşlar, veri gizliliği endişeleri, beceri eksiklikleri ve gelişen tehditler gibi bir dizi zorlukla karşı karşıya kalıyor.

Veri gizliliği endişeleri

Veri ihlalleri sık sık uluslararası haber başlıklarına taşınırken, müşterilerin ve son kullanıcıların şirketlerin kişisel bilgilerini nasıl kullandıkları ve korudukları konusunda endişe duymaları şaşırtıcı değil. Buna, bir kuruluşun veri yönetim sistemlerini güncelleştirmesinden daha hızlı yürürlüğe girebilen yerel veya endüstriyel uyumluluk düzenlemelerinin karmaşıklığını da ekleyin. Bu zorluklara yönelik bir çözüm, dahili erişimi sınırlayan ve dışarıdan gelen saldırıları proaktif olarak önleyen, yerleşik uyumluluk özellikleri veveri korumasınasahip bir siber güvenlik analizi sistemi olabilir.

Beceri eksiklikleri

Siber güvenlik yeni bir kavram olmamakla birlikte, çağdaş teknolojiler ve sistemler hem iç ihtiyaçlara hem de dış tehditlere ayak uydurabilmek için hızla gelişiyor. Nitelikli siber güvenlik analizi uzmanlarının eksikliği, kuruluşların ayakta kalabilmek için giderek daha fazla el ile uygulanan işlemlere ve eski sistemlere güvenmeleri anlamına geliyor. Akla gelen ilk çözüm çalışanlara daha fazla eğitim verilmesi olabilir. Ancak daha verimli bir yaklaşım, yaygın siber güvenlik analizi işlemlerini otomatikleştirebilen ve CDR, bulut verileri ve sunuculara önceden oluşturulmuş bağlayıcılar gibi kullanıma hazır özellikler içeren, kullanımı kolay bir araç uygulamak olabilir. Bunlar olası tümleştirmelerden sadece birkaçıdır.

Gelişen tehditler

Siber saldırılarınevrimleşme hızı şaşırtıcı. Geleneksel güvenlik analizi, bir kuruluşun iç sistemlerinden daha karmaşık tehditleri tanımlama, anlama ve bunlara yanıt verme becerisiyle sınırlıdır. Çözüm, tehditlerle başa çıkabilecek şekilde gelişen bir siber güvenlik analizi yaklaşımıdır. Makine öğrenimi ve davranış analizi, bir kuruluşu etkilemeden önce saldırıları durdurabilen proaktif, önleyici tehdit analizini destekler. Tehdit analizi platformu çözümleri, farklı kaynaklardan gelen tehdit göstergesi akışlarını bir araya getirir ve verileri düzenleyerek ağ cihazları, EDR ve XDR çözümleri veya SIEM'ler gibi çözümlere uygular.

Siber güvenlik analizi çözümü

 
Siber güvenlik analizini yeni veya mevcut bir güvenlik işlemine dahil etmek, kuruluşların güvenliğini sağlamaya ve geçerli düzenlemelere uyumlu kalmasına yardımcı olmak açısından kritik öneme sahiptir. Güvenlik uzmanları, makine öğrenimi ve davranış analiziyle desenleri, anormallikleri ve tehditleri belirleyerek verilerini daha kolay koruyabilir ve iş sürekliliğini sağlayabilirler. Microsoft Güvenlik, kuruluşlara istedikleri tehdit koruması yeteneklerini sağlamak için siber güvenlik analizlerini de içeren birleşik bir güvenlik operasyon platformu sunar.

Sık sorulan sorular

  • Siber güvenlik analizi, kuruluşların tüm dijital varlıklarındaki desenleri bulmasını ve riskleri tespit etmesini sağlayan bir yoldur. Makine öğrenimi ve davranış analizi, olayları erken yakalamak ve güvenlik ekiplerinin bunların büyük hasarlara yol açmasını önlemesini sağlamak için bilgi sağlar. Bu araçlar, kuruluşların daha hızlı yanıt vermesine ve daha güvenli kalmasına yardımcı olmak için büyük miktardaki verilerin analiz edilmesine yardımcı olabilir.
  • Siber güvenlik analizi, güvenlik ekiplerinin kurumsal ve müşteri verilerini korumasına ve siber güvenlik yanıt süreçlerini iyileştirmesine yardımcı olduğu için önemlidir. Siber güvenlik analizinin temel avantajları arasında daha hızlı tehdit algılama, yanıt verme süresinin iyileştirilmesi, risk değerlendirmesi, kolaylaştırılmış işlemler ve tehdit görünürlüğünün artırılması yer alır. Bunların hepsi bir kuruluşun kritik altyapısının korunmasını iyileştirmeye yardımcı olur ve kuruluşun üretkenliğini ve kâr marjını etkileyebilecek bir saldırı riskini azaltır. Analiz, uyumluluk gereksinimleri ve tehdit avcılığı için de kritik öneme sahiptir.
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi, büyük miktardaki kurumsal ve müşteri verilerini toplamak, analiz etmek ve bunlardan içgörüler çıkarmak için kullanılır. Uç noktalar, kullanıcılar ve yönlendiriciler gibi kaynaklar tarafından oluşturulan verilerin hacmi, tehditleri belirten eğilimleri veya içgörüleri arayan siber güvenlik uzmanları için ölçeklendirme zorluğuna neden olur. Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri, bir kuruluş tarafından yönetilen zengin verilerden trendleri belirlemek veya içgörüler elde etmek üzere eğitilebilir. Yeni nesil yapay zeka araçları, güvenlik çalışmalarının hızını ve kalitesini daha da artırmaya yardımcı olabilirken, aynı zamanda genç güvenlik analistlerinin beceri kümesini de artırabilir.
  • Siber güvenlik analizi, tehditlerin bir kuruluşu kesintiye uğratmadan önce proaktif bir şekilde algılanmasına yardımcı olabilir. Güvenlik ekipleri, kaynaklar arasında veri ilişkilendirerek bir saldırganın vektörler arasında nasıl hareket ettiğine dair daha net bir resim elde eder ve sonuç olarak saldırıya ve ciddiyetine dair daha kapsamlı bir görünüm elde eder. Otomasyon çalışma kitaplarını kullanmak, sık kullanılan görevlere yanıt verme süresini kısaltmaya yardımcı olarak, yanıt vermenin ortalama süresini hızlandırabilir.

Microsoft Güvenlik'i takip edin