This is the Trace Id: 59b7facfa4135612d023138feecec7da
Перейти до основного
Захисний комплекс Microsoft

Що таке аналітика кібербезпеки?

Дізнайтеся, як аналітика кібербезпеки допомагає організаціям керувати ризиками безпеки за допомогою аналізу даних.
Ознайомитися з об’єднаною платформою для операцій безпеки на основі ШІ

Аналітика кібербезпеки: огляд

Аналітика кібербезпеки – це проактивне керування ризиками кібербезпеки за допомогою таких інструментів, як керування захистом інформації (SIEM). Використовуючи машинне навчання та поведінковий аналіз для аналізу даних про організацію та користувачів, компанії можуть прогнозувати інциденти або запобігати їм замість того, щоб просто реагувати на них після того, як вони сталися.

Зі збільшенням обсягу даних, програм, пристроїв та ідентифікаційних даних зростає і складність їх відстеження та захисту вручну. Часто команди безпеки мають десятки різних інструментів, які генерують сотні сигналів на годину, що перевантажує їх і ускладнює кореляцію шаблонів вручну.

Завдяки аналітиці кібербезпеки організації можуть:
  • співвідносити дані з різних інструментів безпеки, платформ і хмарних сховищ;
  • швидше виявляти загрози; 
  • ефективніше реагувати на інциденти; 
  • оцінювати ризики до того, як їх буде використано;
  • оптимізувати процеси та виділення ресурсів; 
  • підвищити загальний рівень аналізу загроз;
  • підвищити обізнаність про загрози та їх видимість.

Основні висновки

  • Аналітика кібербезпеки – це спосіб проактивного керування ризиками кібербезпеки за допомогою таких методів, як машинне навчання та поведінковий аналіз, для збору та аналізу даних і подальшого виявлення закономірностей та аномалій, які можуть указувати на загрозу безпеці. 
  • Типовий робочий цикл включає збирання даних, нормалізацію даних, аналіз даних, машинне навчання та візуалізацію даних.
  • Організації використовують аналітику кібербезпеки, щоб виявляти внутрішні та зовнішні загрози, керувати інцидентами, оцінювати ризики та дотримуватися вимог безпеки.
  • Організації мають доступ до таких інструментів, як протидія загрозам у кінцевих точках (EDR), розширене виявлення і реагування (XDR), аналіз мережевого трафіку, керування захистом інформації (SIEM), автоматизована відповідь на питання безпеки (SOAR), пошук загроз, відстеження загроз, аналітика поведінки користувачів і сутностей (UEBA), керування вразливостями та безперервний моніторинг.
  • Серед основних переваг – швидше виявлення загроз, покращене реагування на інциденти, оцінка ризиків, оптимізація процесів, а також підвищення рівня обізнаності про загрози та їхньої видимості в цілому. 
  • До недоліків можна віднести проблеми з конфіденційністю даних, прогалини в навичках та еволюцію загроз.
  • У майбутньому у сфері аналітики кібербезпеки можна очікувати поширення генеративного ШІ, розширення набору навичок аналітиків, автоматизоване реагування на загрози та подальшу оптимізацію.

Як працює аналітика кібербезпеки?

Аналітика кібербезпеки працює шляхом збору та аналізу даних із різних джерел, що дозволяє виявляти закономірності та аномалії, які можуть свідчити про загрозу безпеці. Потім ці дані обробляються за допомогою передових аналітичних методів, таких як машинне навчання, для виявлення потенційних загроз і реагування на них у реальному часі. Типовий робочий процес рішення для аналітики кібербезпеки включає такі етапи:
 
  1. Збирання даних. Це може здатися банальним, але ефективна аналітика кібербезпеки залежить від всебічного доступу до величезної кількості даних від користувачів, кінцевих точок, маршрутизаторів, програм і журналів подій – і це далеко не всі можливі джерела.

  2. Нормалізація даних. Велика кількість необроблених даних не дає змоги отримати корисну інформацію про безпеку. Завдяки нормалізації даних команди безпеки можуть агрегувати набори даних з різних джерел в єдиний формат і узагальнювати їх для підтримки аналізу та прийняття рішень. 

  3. Аналіз даних. Коли дані буде нормалізовано в узгодженій зрозумілій формі, можна починати аналіз. Саме на цьому етапі виявляються закономірності та ідеї з безлічі, здавалося б, розрізнених точок даних. Використовуючи такі інструменти, як правила, робочі книги та запити, можна визначати тенденції поведінки та позначати їх як потенційні ризики.

  4. Машинне навчання. Аналіз великих даних вимагає часу і ресурсів, а фахівці з безпеки мають не так багато ні того, ні іншого. Навчивши моделі машинного навчання розпізнавати шаблони загроз або ризиковану поведінку, фахівці з безпеки можуть обробляти дані набагато швидше, легше виявляти аномалії та визначати пріоритети розслідувань. Наприклад, інструменти аналітика поведінки користувачів і сутностей (АПКС) використовують поведінкову аналітику, алгоритми машинного навчання та автоматизацію для виявлення аномальної поведінки в мережі організації. 

  5. Візуалізація даних. Інформація про безпеку, отримана з великих даних, може бути громіздкою і складною для сприйняття, що може стати проблемою для осіб, відповідальних за прийняття рішень у сфері бізнесу та безпеки. Візуалізація даних – це графічне представлення тенденцій, відхилень і закономірностей за допомогою діаграм, графіків і карт, що дає змогу зробити складні дані більш доступними й зрозумілими. Завдяки зрозумілій аналітиці загроз організації отримують повне уявлення про ландшафт загроз для прийняття обґрунтованих рішень з безпеки.
Деякі організації використовують хмарний інструмент SIEM для агрегування даних, які потім аналізуються на машинній швидкості для виявлення закономірностей, тенденцій і можливих проблем. Використання хмарного SIEM дозволяє організаціям імпортувати власні канали аналітики загроз і сигнали з наявних інструментів.
Приклади використання

Аналітика кібербезпеки в дії

Сила аналітики кібербезпеки полягає в тому, що вона допомагає експертам із безпеки знаходити і зупиняти загрози на ранніх стадіях, коли використовується разом із зовнішніми системами виявлення загроз і реагування на них. Перегляньте приклади того, як організації можуть використовувати аналітику кібербезпеки.

Виявлення зовнішніх загроз

Відстежуючи моделі мережевого трафіку, аналітики з кібербезпеки можуть виявляти потенційні атаки або аномалії, такі як розподілена атака "відмова в обслуговуванні" (DDoS), атака зловмисного посередника, шкідливе програмне забезпечення та зловмисні програми з вимогою викупу, які можуть свідчити про порушення безпеки.

Виявлення уражених облікових записів

Прямі атаки на мережі – не єдині типи загроз, які можуть вплинути на бізнес. Фішинг Фішингові атаки мають на меті викрасти або пошкодити конфіденційну інформацію, примушуючи людей обманом розкривати свої персональні дані, зокрема паролі й номери кредитних картокФішингові атаки та шахрайство з використанням соціальної соціотехніки можуть обманом змусити користувачів надати доступ до привілейованих даних або зробити власні системи вразливими. Аналітика кібербезпеки постійно відстежує такі події.

Виявлення внутрішніх загроз

Аналітика кібербезпеки допомагає відстежувати поведінку користувачів і організацій в мережі, даючи змогу виявляти підозрілі дії або внутрішні загрози на ранній стадії.

Реагування на інциденти та цифрова криміналістика

Команди безпеки можуть використовувати аналітику кібербезпеки під час реагування на інциденти, надаючи надійну інформацію, необхідну для усунення атаки. Глибокий експертний аналіз допомагає командам безпеки зрозуміти природу інцидентів, що впливають на їхню систему безпеки, і гарантувати, що всі скомпрометовані об’єкти буде відновлено.

Оцінювання ризиків

Інструменти машинного навчання автоматизують генерування та аналіз даних про загрози, класифікацію та зберігання виявлених загроз для подальшого використання. Це покращує здатність системи розпізнавати подібні загрози та оцінювати рівень їхнього ризику.

Відповідність нормативним безпеки та створення звітів

Аналітичне рішення з кібербезпеки може підвищити здатність організації відповідати галузевим нормам і демонструвати прозорість за допомогою автоматизованої звітності.

Типи інструментів аналітики кібербезпеки


Організації мають доступ до низки інструментів аналітики кібербезпеки з функціями, які відповідають різним потребам. Деякі інструменти виходять за рамки аналізу й забезпечують автоматизований захист і реагування на загрози.

Протидія загрозам у кінцевих точках

Протидія загрозам у кінцевих точках (EDR) – це програмне забезпечення, яке захищає кінцевих користувачів, кінцеві пристрої та ІТ-ресурси за допомогою аналітики в реальному часі та автоматизації на основі штучного інтелекту. EDR захищає від загроз, які призначені для обходу традиційного антивірусного програмного забезпечення та інших звичайних засобів захисту кінцевих точок.

Розширене виявлення і реагування

Розширене виявлення та реагування (XDR) – це інструмент, який автоматично виявляє, оцінює та усуває загрози. XDR розширює сферу захисту, поширюючи його на ширший спектр продуктів, ніж EDR, включно з кінцевими точками, серверами, хмарними програмами та електронною поштою організації.

Аналіз трафіку

Аналіз мережевого трафіку – це процес моніторингу мережевого трафіку для отримання інформації про потенційні загрози безпеці та інші ІТ-проблеми. Він надає цінну інформацію про поведінку мережі, що дає змогу експертам із безпеки приймати рішення щодо захисту мережевої інфраструктури та даних.

Керування захистом інформації

SIEM допомагає організаціям виявляти, аналізувати й відповідати на кібезагрози для безпеки, перш ніж вони нанесуть шкоду бізнес-діяльності. Ця технологія поєднує інструменти для керування інформаційною безпекою, а також засоби для керування подіями безпеки в одне рішення. Воно допомагає краще керувати системою безпеки.

Координація, автоматизація та реагування системи безпеки

Координація, автоматизація та реагування системи безпеки (SOAR) – це набір інструментів, які автоматизують запобігання та протидію кібератакам через об’єднання систем для покращення видимості, визначення порядку виконання завдань та розробки плану реагування на інциденти, який відповідає потребам вашої організації.

Відстеження загроз

Відстеження кіберзагроз – це процес, за допомогою якого команди безпеки проактивно виявляють, ізолюють і нейтралізують сучасні загрози, які можуть обійти автоматизовані системи безпеки. Вони використовують різноманітні інструменти для пошуку невідомих або невиявлених загроз у мережі, кінцевих точках і даних організації.

Аналіз загроз

Аналіз кіберзагроз – це інформація, яка допомагає організаціям краще захиститися від кібератак. Вона включає аналіз, який дає командам безпеки повне уявлення про ландшафт загроз, щоб вони могли приймати обґрунтовані рішення про те, як підготуватися до атак, виявити їх і відреагувати на них.

Аналітика поведінки користувачів і сутностей (АПКС)

АПКС – це тип ПЗ для забезпечення захисту, який використовує поведінкову аналітику, алгоритми машинного навчання та автоматизацію для виявлення аномальної та потенційно небезпечної поведінки як користувачів, так і пристроїв у мережі організації.

Керування вразливостями

Керування вразливостями – це процес,у якому використовуються інструменти та рішення для постійного та проактивного захисту комп’ютерних систем, мереж і корпоративних програм від кібератак та витоків даних.

Безперервний моніторинг

Інструменти аналітики кібербезпеки можуть відстежувати все середовище організації – локальне, хмарне, програми, мережі та пристрої – цілодобово та щодня, щоб виявляти аномалії або підозрілу поведінку. Ці інструменти збирають телеметрію, агрегують дані та автоматизують реагування на інциденти.

Переваги інструментів аналітики кібербезпеки


Інструменти аналітики кібербезпеки надають командам безпеки низку переваг як для захисту даних організації, так і для покращення загальних процесів безпеки.

Ось деякі з основних переваг: 
 
  • Швидше виявлення загроз. Головна перевага використання аналітики, підсиленої машинним навчанням і поведінковим аналізом, полягає в тому, щоб випереджати ризики до того, як вони стануть проблемами. Превентивний моніторинг допомагає командам безпеки виявляти ризики та реагувати на них швидше, ніж будь-коли раніше. 
  • Ефективніше реагування на інциденти. Іноді загрози проникають через системи безпеки і впливають на дані організації. Але швидке реагування може обмежити пошкодження, ізолювати уражені області та запобігти поширенню загроз всередині організаційних систем.
  • Оцінювання ризиків. Не всі загрози однакові. Інструменти аналітики кібербезпеки допомагають ІТ-фахівцям оцінити, на які ризики їм потрібно звернути увагу і в якому порядку.
  • Оптимізовані процеси та виділення ресурсів. Інструменти аналітики кібербезпеки допомагають командам безпеки ефективніше та результативніше збирати, співвідносити й аналізувати величезні обсяги організаційних даних. Спрощуючи процес, ці інструменти допомагають звільнити час для команд безпеки, які можуть зосередитися на системах або інцидентах, що потребують їхньої уваги.
  • Підвищення обізнаності про загрози та їх видимості. Автоматизована природа аналітики кібербезпеки дозволяє командам безпеки бачити ризики без необхідності постійно тестувати і відстежувати їх. Моделі машинного навчання та поведінкового аналізу постійно адаптуються, щоб надавати організаціям повнішу інформацію про кібербезпеку.

Практичні поради щодо аналітики кібербезпеки


Як і у випадку з будь-яким іншим інструментом, самої лише технології недостатньо для досягнення успіху. Щоб бути максимально ефективними, інструменти аналітики кібербезпеки потребують певної підготовки перед впровадженням і, можливо, певних змін у поточній бізнес-практиці після того, як вони будуть впроваджені. Нижче наведено деякі практичні поради.
 
  • Класифікація даних. Подбайте про те, щоб дані організації були належним чином класифіковані та відповідали всім внутрішнім та зовнішнім стандартам. Також визначте засоби керування доступом до конфіденційної інформації. Організації, які використовують інструменти захисту даних, можуть вже мати напрацьовані процеси, що відповідають вимогам класифікації та відповідності. 
  • Подовжені строки збереження даних. Зберігайте журнали подій, які можуть знадобитися в майбутньому для відстеження загроз або аудиту відповідності. Строк, протягом якого організації повинні зберігати журнали, може відрізнятися залежно від галузі, нормативно- правових вимог або відомства. 
  • Нульова довіра. Захистіть усі середовища за допомогою архітектури нульової довіри, яка захищає всі файли, електронні листи й мережі, автентифікуючи кожний ідентифікатор користувача та кожний пристрій.
  • Поточний аналіз. Використовуйте аналіз загроз – найсвіжіші дані, що дають повне уявлення про картину загроз, – для прийняття рішень щодо безпеки. 
Щоб почати працювати з аналітикою кібербезпеки, організаціям слід:
 
  1. Визначити свої потреби. Кожна організація має власні цілі щодо безпеки – чи то прискорення часу реагування, чи то підвищення прозорості для дотримання нормативних вимог. Перший крок до ефективної аналітики кібербезпеки – визначення всіх цих цілей і збереження цих результатів як пріоритетів протягом усього процесу вибору та впровадження нових інструментів.
     
  2. Визначити джерела даних. Цей процес може бути складним, але він необхідний для ефективної аналітики кібербезпеки. Що повніші джерела даних, то краще видно ризиковану поведінку та незвичну активність, які можуть свідчити про загрозу.
     
  3. Вибрати інструмент, який відповідає їхнім умовам. Різноманітність інструментів аналізу кібербезпеки свідчить про різноманітність потреб і ситуацій організацій, які їх використовують. Новій компанії може знадобитися комплексне рішення, яке охоплює всі аспекти оцінки загроз і реагування на них. Але компанії з більшим досвідом можуть уже мати рішення з кібербезпеки. У цьому випадку правильним інструментом може бути той, що призначений для інтеграції з наявними системами та їх посилення, а не заміни.

Труднощі в аналітиці кібербезпеки


Організації, які прагнуть отримати якісну аналітику з кібербезпеки, стикаються з низкою труднощів, серед яких проблеми з конфіденційністю даних, прогалини в навичках і загрози, що еволюціонують.

Проблеми з конфіденційністю даних

Зважаючи на те, що результати витоку даних часто потрапляють на перші шпальти міжнародних видань, не дивно, що клієнти та кінцеві користувачі занепокоєні тим, як компанії використовують і захищають їхню особисту інформацію. Додайте до цього складнощі, пов’язані з місцевими або галузевими нормативними вимогами, які можуть набути чинності швидше, ніж організація встигне оновити свої системи керування даними. Вирішити ці проблеми може система аналітики кібербезпеки з вбудованими функціями дотримання нормативних вимог і захисту даних, які обмежують внутрішній доступ і проактивно запобігають зовнішнім атакам.

Прогалини в навичках

Хоча кібербезпека не є новим поняттям, сучасні технології й системи розвиваються шаленими темпами, щоб відповідати внутрішнім потребам і протистояти зовнішнім загрозам. Дефіцит кваліфікованих фахівців з аналізу кібербезпеки означає, що організації все частіше покладаються на ручні процеси та застарілі системи, щоб не відставати від вимог часу. Перше рішення, яке може спасти на думку, - підвищення кваліфікації працівників. Однак більш ефективним підходом може бути впровадження зручного для користувачів інструмента, який може автоматизувати загальні процеси аналізу кібербезпеки і включає в себе готові функції, такі як попередньо вбудовані з’єднувачі із CDR, хмарними даними й серверами, і це лише деякі з можливих інтеграцій.

Еволюція загроз

Швидкість, з якою розвиваються кібератаки, приголомшує. А традиційна аналітика безпеки обмежена здатністю організації виявляти, аналізувати й нейтралізувати загрози, які перевершують за складністю внутрішні системи. Рішення полягає в аналітичному підході до кібербезпеки, який розвивається разом із загрозами. Машинне навчання та поведінковий аналіз сприяють проактивному профілактичному аналізу загроз, який може зупинити атаки до того, як вони вплинуть на організацію. Платформи для аналізу загроз об’єднують індикатори загроз із різних джерел і обробляють дані для застосування в таких рішеннях, як мережеві пристрої, рішення EDR і XDR або SIEM.

Рішення для аналітики кібербезпеки

 
Інтеграція аналітики кібербезпеки в новий або наявний процес безпеки має вирішальне значення для захисту організацій та дотримання ними чинних нормативних вимог. Виявляючи закономірності, аномалії та загрози за допомогою машинного навчання та поведінкового аналізу, фахівці з безпеки можуть легше захистити свої дані та забезпечити безперервність бізнесу. Захисний комплекс Microsoft пропонує об’єднану платформу для безпечних операцій, яка включає аналітику кібербезпеки, щоб надати організаціям необхідні засоби захисту від загроз.
РЕСУРСИ 

Дізнайтеся більше про Захисний комплекс Microsoft

  1.
Людина з коротким волоссям працює на комп’ютері в слабо освітленій кімнаті.
Рішення

Уніфіковані операції безпеки на основі штучного інтелекту

Випереджайте кіберзагрози за допомогою єдиної потужної платформи операцій безпеки.
Дізнайтеся більше
Чоловік із бородою сидить за столом і використовує ноутбук і настільний комп’ютер із кількома моніторами.
Продукт

Microsoft Sentinel

Визначайте та зупиняйте кібератаки швидше за допомогою потужної хмарної технології SIEM, збагаченої ШІ.
Дізнайтеся більше
Троє фахівців розмовляють, сидячи за столом.
Продукт

Захисний комплекс Microsoft Copilot

Дайте командам безпеки змогу швидше виявляти приховані закономірності та реагувати на інциденти завдяки генеративному ШІ.
Дізнайтеся більше
Повернутися до розділу "РЕСУРСИ"

Запитання й відповіді

  • Аналітика кібербезпеки – це підхід, за допомогою якого організації можуть знаходити закономірності та виявляти ризики в усій своїй цифровій інфраструктурі. Машинне навчання та поведінковий аналіз надають інформацію для раннього виявлення подій і дозволяють командам безпеки запобігти значним збиткам. Ці інструменти допомагають аналізувати величезні обсяги даних, допомагаючи організаціям швидше реагувати та залишатися більш захищеними.
  • Аналітика кібербезпеки важлива, оскільки вона допомагає командам безпеки захищати дані організації та клієнтів, а також удосконалювати процеси реагування на кіберзагрози. Серед ключових переваг аналітики кібербезпеки – швидше виявлення загроз, скорочення середнього часу реагування, оцінка ризиків, оптимізація процесів та покращення видимості загроз. Усе це допомагає поліпшити захист критично важливої інфраструктури організації, знижуючи ризик атаки, яка може вплинути на продуктивність і фінансові показники організації. Аналітика також має вирішальне значення для дотримання нормативних вимог і відстеження загроз.
  • Штучний інтелект і машинне навчання використовуються для агрегації, аналізу та отримання корисної інформації з великих обсягів кількості даних організацій і клієнтів. Величезний обсяг даних, що генеруються такими джерелами, як кінцеві точки, користувачі та маршрутизатори, створює значні труднощі для фахівців із кібербезпеки, які шукають тенденції або відомості, що можуть указувати на загрози. Моделі штучного інтелекту та машинного навчання можна навчити виявляти тенденції або робити висновки з великої кількості даних, якими керує організація. Нові інструменти генеративного ШІ можуть допомогти ще більше підвищити швидкість і якість роботи з безпеки, одночасно розширюючи набір навичок для молодших аналітиків з безпеки.
  • Аналітика кібербезпеки може допомогти завчасно виявляти загрози, перш ніж вони завдадуть шкоди організації. Співставляючи дані з різних джерел, команди безпеки можуть краще зрозуміти, як зловмисник рухається по різних векторах, що в кінцевому підсумку дає повніше уявлення про атаку та її серйозність. Використання автоматизованих робочих книг може допомогти скоротити час реагування на типові завдання, прискорюючи середній час реагування.

Підпишіться на новини про Захисний комплекс Microsoft