This is the Trace Id: 186d5f0febcbef8304112d9a326eda57
Bỏ qua để tới nội dung chính
Microsoft Security

Phân tích an ninh mạng là gì?

Tìm hiểu cách phân tích an ninh mạng giúp các tổ chức quản lý rủi ro bảo mật thông qua phân tích dữ liệu.
Khám phá SecOps hợp nhất, hoạt động trên nền tảng AI

Tổng quan về phân tích an ninh mạng

Phân tích an ninh mạng là một cách chủ động quản lý các rủi ro an ninh mạng bằng các công cụ như quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM). Bằng cách sử dụng máy học và phân tích hành vi để phân tích dữ liệu của tổ chức và người dùng, các công ty có thể dự đoán hoặc ngăn chặn sự cố thay vì chỉ ứng phó sau khi chúng xảy ra.

Khi khối lượng dữ liệu, ứng dụng, thiết bị và danh tính tăng lên, thì mức độ khó khăn khi theo dõi và bảo mật tất cả theo cách thủ công cũng tăng theo. Thông thường, các nhóm bảo mật có hàng tá công cụ riêng biệt cung cấp hàng trăm tín hiệu mỗi giờ, điều này rất phức tạp và gây khó khăn cho việc đối chiếu các mẫu theo cách thủ công.

Với phân tích an ninh mạng, các tổ chức có thể:
  • So sánh thông tin chi tiết giữa các công cụ, nền tảng và đám mây bảo mật khác nhau.
  • Phát hiện mối đe dọa nhanh hơn. 
  • Cải thiện khả năng ứng phó sự cố. 
  • Đánh giá rủi ro trước khi chúng bị khai thác.
  • Hợp lý hóa các quy trình và phân bổ tài nguyên. 
  • Cải thiện thông tin tổng thể về mối đe dọa.
  • Tăng khả năng nhận biết và khả năng hiển thị của mối đe dọa.

Nội dung chính

  • Phân tích an ninh mạng là một cách chủ động quản lý các rủi ro an ninh mạng bằng cách sử dụng các kỹ thuật như máy học và phân tích hành vi để thu thập và phân tích dữ liệu, sau đó xác định các mẫu và bất thường có thể chỉ ra mối đe dọa bảo mật. 
  • Quy trình điển hình bao gồm thu thập dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, máy học và trực quan hóa dữ liệu.
  • Các tổ chức sử dụng phân tích an ninh mạng để phát hiện các mối đe dọa nội bộ và bên ngoài, quản lý sự cố, đánh giá rủi ro và tuân thủ các yêu cầu bảo mật.
  • Các tổ chức có quyền truy nhập vào các công cụ như EDR, XDR, phân tích lưu lượng truy cập, SIEM, SOAR, tìm kiếm mối đe dọa, thông tin về mối đe dọa, UEBA, quản lý lỗ hổng và giám sát liên tục.
  • Một số lợi ích chính bao gồm phát hiện mối đe dọa nhanh hơn, khả năng ứng phó sự cố được cải thiện, đánh giá rủi ro, hợp lý hóa các quy trình và nâng cao nhận thức về mối đe dọa và khả năng hiển thị tổng thể. 
  • Một số thách thức bao gồm mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, khoảng cách kỹ năng và các mối đe dọa ngày càng phát triển.
  • Trong tương lai, lĩnh vực phân tích an ninh mạng có thể chứng kiến ​​sự phát triển của generative AI, sự mở rộng nhóm kỹ năng của phân tích viên, ứng phó tự động với các mối đe dọa và tối ưu hóa hơn.

Phân tích an ninh mạng hoạt động như thế nào?

Phân tích an ninh mạng hoạt động bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để xác định các mẫu và bất thường có thể báo hiệu mối đe dọa bảo mật. Dữ liệu này sau đó được xử lý bằng các kỹ thuật phân tích tiên tiến, chẳng hạn như máy học, để phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa tiềm ẩn theo thời gian thực. Quy trình làm việc điển hình của giải pháp phân tích an ninh mạng bao gồm các bước sau:
 
  1. Thu thập dữ liệu. Điều này nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng việc phân tích an ninh mạng hiệu quả hoạt động dựa trên quyền truy nhập toàn diện vào một lượng dữ liệu khổng lồ từ người dùng, điểm cuối, bộ định tuyến, ứng dụng và nhật ký sự kiện cùng nhiều nguồn khác.

  2. Chuẩn hóa dữ liệu. Quá nhiều dữ liệu thô không phải là giải pháp hữu ích nhất để cung cấp thông tin chuyên sâu hữu dụng về bảo mật. Với chức năng chuẩn hóa dữ liệu, các nhóm bảo mật có thể tổng hợp các tập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một định dạng duy nhất và tóm tắt để hỗ trợ phân tích và ra quyết định. 

  3. Phân tích dữ liệu. Khi dữ liệu đã được chuẩn hóa thành dạng nhất quán, dễ hiểu thì có thể bắt đầu phân tích. Đây là nơi các mô hình và hiểu biết được xác định từ vô số điểm dữ liệu có vẻ không liên quan. Bằng cách sử dụng các công cụ như quy tắc, sổ làm việc và truy vấn, các xu hướng hành vi có thể được xác định và đánh dấu là rủi ro tiềm ẩn.

  4. Máy học. Phân tích dữ liệu lớn tốn thời gian và nguồn lực, và chỉ có các chuyên gia bảo mật mới đáp ứng được cả hai điều này. Bằng cách đào tạo các mô hình máy học để nhận dạng các mẫu hình đe dọa hoặc hành vi rủi ro, các chuyên gia bảo mật có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn nhiều, phát hiện các điểm bất thường dễ dàng hơn và ưu tiên điều tra. Ví dụ: các công cụ phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA) Tìm hiểu cách UEBA sử dụng giải pháp máy học và phân tích hành vi để phát hiện các mối đe dọa và cuộc tấn công qua mạng.phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA) sử dụng phân tích hành vi, thuật toán máy học và tự động hóa để xác định hành vi bất thường trong mạng lưới của tổ chức. 

  5. Trực quan hóa dữ liệu. Thông tin chi tiết về bảo mật từ dữ liệu lớn có thể khó nắm bắt và khó quản lý, đây có thể là thách thức đối với những người ra quyết định về kinh doanh và bảo mật. Trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn bằng đồ họa các xu hướng, giá trị ngoại lệ và mẫu hình bằng cách sử dụng biểu đồ, đồ thị và bản đồ để giúp dữ liệu phức tạp trở nên dễ truy nhập và dễ hiểu hơn. Với thông tin về mối đe dọa dễ hiểu, các tổ chức có được cái nhìn toàn diện về tình hình mối đe dọa để đưa ra các quyết định bảo mật sáng suốt.
Một số tổ chức sử dụng công cụ SIEM trên nền tảng đám mây để tổng hợp dữ liệu, sau đó phân tích ở tốc độ máy tính để xác định các mẫu hình, xu hướng và sự cố có thể xảy ra. Việc sử dụng SIEM trên nền tảng đám mây cho phép các tổ chức nhập nguồn cấp dữ liệu và tín hiệu thông tin về mối đe dọa của riêng họ từ các công cụ hiện có.
Trường hợp sử dụng

Phân tích an ninh mạng đang hoạt động

Sức mạnh của phân tích an ninh mạng xuất phát từ việc giúp các chuyên gia bảo mật tìm và ngăn chặn các mối đe dọa sớm khi được sử dụng với tính năng phát hiện và ứng phó với mối đe dọa bên ngoài. Khám phá các ví dụ về cách các tổ chức có thể sử dụng phân tích an ninh mạng.

Phát hiện mối đe dọa từ bên ngoài

Bằng cách theo dõi các mẫu hình lưu lượng truy cập, phân tích an ninh mạng có thể xác định các cuộc tấn công hoặc điểm bất thường tiềm ẩn—như cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS), cuộc tấn công xen giữa, phần mềm gây hại và mã độc tống tiền—có thể chỉ ra vi phạm bảo mật.

Phát hiện tài khoản bị xâm phạm

Tấn công trực tiếp vào mạng không phải là loại mối đe dọa duy nhất có thể gây ảnh hưởng đến doanh nghiệp. Lừa đảo qua mạng và lừa đảo phi kỹ thuật có thể lừa người dùng chia sẻ dữ liệu đặc quyền hoặc khiến hệ thống của riêng họ dễ bị tấn công. Phân tích an ninh mạng liên tục giám sát các sự kiện như vậy.

Phát hiện mối đe dọa từ nội bộ

Phân tích an ninh mạng giúp theo dõi hành vi của người dùng và thực thể trong mạng, cho phép phát hiện sớm các hoạt động đáng ngờ hoặc mối đe dọa từ nội bộ.

Ứng phó với sự cố và điều tra số

Nhóm bảo mật có thể sử dụng phân tích an ninh mạng trong việc ứng phó sự cố bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu mạnh mẽ cần thiết để giải quyết cuộc tấn công. Đánh giá điều tra chuyên sâu giúp các nhóm bảo mật hiểu được bản chất của các sự cố đối với hệ thống bảo mật của họ và giúp đảm bảo mọi thực thể bị xâm phạm đều được khắc phục.

Đánh giá rủi ro

Công cụ máy học tự động hóa việc tạo và phân tích thông tin về mối đe dọa, phân loại và lưu trữ các mối đe dọa đã phát hiện để tham khảo trong tương lai. Điều này nâng cao khả năng nhận dạng các mối đe dọa tương tự của hệ thống và đánh giá mức độ rủi ro của chúng.

Báo cáo và tuân thủ bảo mật

Giải pháp phân tích an ninh mạng có thể tăng khả năng tuân thủ các quy định ngành của tổ chức và chứng minh tính minh bạch thông qua báo cáo tự động.

Các loại công cụ phân tích an ninh mạng


Các tổ chức có quyền truy nhập vào một loạt các công cụ phân tích an ninh mạng, mỗi tổ chức có các bộ phận chức năng giải quyết các nhu cầu khác nhau. Một số công cụ không chỉ phân tích mà còn cung cấp tính năng ứng phó với mối đe dọa và bảo vệ tự động.

Phát hiện điểm cuối và phản hồi

Phát hiện điểm cuối và phản hồi (EDR) là phần mềm bảo vệ người dùng cuối, thiết bị đầu cuối và tài sản CNTT bằng cách sử dụng phân tích trong thời gian thực và tự động hóa hoạt động trên nền tảng AI. EDR bảo vệ chống lại các mối đe dọa được thiết kế để bỏ qua phần mềm chống vi-rút truyền thống và các công cụ bảo mật điểm cuối thông thường khác.

Phát hiện và phản hồi mở rộng

Phát hiện và phản hồi mở rộng (XDR) là công cụ tự động xác định, đánh giá và khắc phục các mối đe dọa. XDR mở rộng phạm vi bảo mật bằng cách mở rộng khả năng bảo vệ trên nhiều sản phẩm hơn so với EDR, bao gồm các điểm cuối, máy chủ, ứng dụng trên đám mây và email của tổ chức.

Phân tích lưu lượng truy cập

Phân tích lưu lượng truy cập là quy trình giám sát lưu lượng truy cập để trích xuất thông tin về các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn và các sự cố CNTT khác. Nó cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị về hành vi mạng, cho phép các chuyên gia bảo mật đưa ra quyết định về việc bảo vệ dữ liệu và cơ sở hạ tầng mạng.

Quản lý sự kiện và thông tin bảo mật

SIEM giúp các tổ chức phát hiện, phân tích và ứng phó với các mối đe dọa bảo mật trước khi chúng gây hại đến hoạt động kinh doanh. Nó kết hợp cả quản lý thông tin bảo mật (SIM) và quản lý sự kiện bảo mật (SEM) vào một hệ thống quản lý bảo mật.

Điều phối, tự động hóa và ứng phó về bảo mật

Điều phối, tự động hóa và phản ứng an ninh mạng (SOAR) là bộ công cụ tự động hóa việc phòng ngừa và ứng phó với tấn công qua mạng bằng cách hợp nhất các hệ thống để cải thiện khả năng hiển thị, xác định cách thức thực hiện các tác vụ và phát triển kế hoạch ứng phó với sự cố phù hợp với nhu cầu của tổ chức bạn.

Tìm kiếm mối đe dọa

Tìm kiếm mối đe dọa trên mạng là quy trình mà các nhóm bảo mật chủ động phát hiện, cách ly và vô hiệu hóa các mối đe dọa nâng cao có thể lẩn tránh các giải pháp bảo mật tự động. Họ sử dụng nhiều công cụ khác nhau để tìm kiếm các mối đe dọa không xác định hoặc không bị phát hiện trong mạng, điểm cuối và dữ liệu của tổ chức.

Thông tin về mối đe dọa

Thông tin về mối đe dọa là thông tin giúp các tổ chức bảo vệ tốt hơn trước các cuộc tấn công qua mạng. Thông tin này bao gồm phân tích cung cấp cho nhóm bảo mật cái nhìn toàn diện về bối cảnh mối đe dọa để họ có thể đưa ra các quyết định sáng suốt về cách chuẩn bị, phát hiện và ứng phó với các cuộc tấn công.

Phân tích hành vi người dùng và thực thể

UEBA là một loại phần mềm bảo mật sử dụng phân tích hành vi, thuật toán máy học và tự động hóa để xác định hành vi bất thường và có khả năng nguy hiểm của cả người dùng và thiết bị trong mạng của tổ chức.

Quản lý lỗ hổng

Quản lý lỗ hổng là một quy trình sử dụng các công cụ và giải pháp để liên tục và chủ động giữ cho hệ thống máy tính, mạng và các ứng dụng doanh nghiệp của bạn an toàn trước các cuộc tấn công qua mạng và trước hành vi vi phạm dữ liệu.

Giám sát liên tục

Các công cụ phân tích an ninh mạng có thể giám sát suốt cả ngày toàn bộ môi trường của một tổ chức—tại chỗ, đám mây, ứng dụng, mạng và thiết bị—hàng ngày để phát hiện những bất thường hoặc hành vi đáng ngờ. Các công cụ này thu thập dữ liệu đo từ xa, tổng hợp dữ liệu và tự động hóa quá trình ứng phó sự cố.

Các lợi ích của công cụ phân tích an ninh mạng


Các công cụ phân tích an ninh mạng cung cấp cho nhóm bảo mật nhiều lợi ích khác nhau để bảo vệ dữ liệu tổ chức và cải thiện quy trình bảo mật tổng thể.

Một số lợi ích chính sau đây bao gồm: 
 
  • Phát hiện mối đe dọa nhanh hơn. Lợi ích hàng đầu của việc sử dụng phân tích được tăng cường bằng máy học và phân tích hành vi là ngăn chặn rủi ro trước khi chúng trở thành vấn đề. Tính năng giám sát chủ động giúp các nhóm bảo mật xác định và phản hồi các rủi ro nhanh hơn bao giờ hết. 
  • Cải thiện khả năng ứng phó sự cố. Đôi khi các mối đe dọa có thể vượt qua hệ thống an ninh và tác động đến dữ liệu của tổ chức. Nhưng thời gian ứng phó nhanh hơn có thể hạn chế thiệt hại, cô lập các khu vực bị ảnh hưởng và ngăn chặn các mối đe dọa lây lan trong hệ thống tổ chức.
  • Đánh giá rủi ro. Không phải tất cả các mối đe dọa đều như nhau. Các công cụ phân tích an ninh mạng giúp các chuyên gia CNTT đánh giá những rủi ro họ cần để giải quyết và theo thứ tự ưu tiên nào.
  • Các quy trình và phân bổ tài nguyên được hợp lý hóa. Các công cụ phân tích an ninh mạng giúp các nhóm bảo mật thu thập, đối chiếu và phân tích lượng lớn dữ liệu của tổ chức hiệu quả hơn. Bằng cách đơn giản hóa quy trình, các công cụ này giúp nhóm bảo mật có thêm thời gian để tập trung vào các hệ thống hoặc sự cố cần chú ý.
  • Tăng khả năng nhận biết và khả năng hiển thị của mối đe dọa. Bản chất tự động của phân tích an ninh mạng giúp các nhóm an ninh có thể nhìn rõ các rủi ro mà không cần phải liên tục thử nghiệm và theo dõi chúng. Các mô hình máy học và phân tích hành vi đang liên tục điều chỉnh để cung cấp cho các tổ chức nhận thức an ninh mạng toàn diện hơn.

Các biện pháp tốt nhất để phân tích an ninh mạng


Giống như bất kỳ công cụ nào, riêng công nghệ thôi là không đủ để đảm bảo thành công. Để đạt hiệu quả cao nhất, các công cụ phân tích an ninh mạng cần có một số sự chuẩn bị trước khi triển khai và có thể cần một số thay đổi đối với các hoạt động kinh doanh hiện tại sau khi chúng được triển khai. Một số biện pháp tốt nhất bao gồm:
 
  • Phân loại dữ liệu. Đảm bảo rằng dữ liệu tổ chức được phân loại đúng cách và đáp ứng mọi tiêu chuẩn tuân thủ của nội bộ hoặc bên ngoài. Ngoài ra, xác định các biện pháp kiểm soát truy nhập cho thông tin nhạy cảm. Các tổ chức sử dụng các công cụ bảo mật dữ liệu có thể đã có sẵn các quy trình để đáp ứng các yêu cầu về phân loại và tuân thủ. 
  • Thời gian duy trì dữ liệu kéo dài. Lưu giữ nhật ký sự kiện có thể cần thiết trong tương lai để tìm kiếm mối đe dọa hoặc kiểm tra tuân thủ. Thời gian các tổ chức phải lưu giữ nhật ký có thể khác nhau tùy theo ngành, quy định về tuân thủ hoặc cơ quan. 
  • Zero Trust. Bảo vệ tất cả các môi trường với kiến trúc Zero Trust giúp bảo vệ từng tệp, email và mạng bằng cách xác thực mọi danh tính người dùng và thiết bị.
  • Thông tin cập nhật. Sử dụng thông tin về mối đe dọa—dữ liệu mới nhất cung cấp cái nhìn toàn diện về bối cảnh mối đe dọa—để đưa ra quyết định bảo mật. 
Để bắt đầu với phân tích an ninh mạng, các tổ chức nên:
 
  1. Xác định nhu cầu. Mỗi tổ chức đều có mục tiêu bảo mật riêng, cho dù là thời gian phản hồi nhanh hơn hoặc cải thiện tính minh bạch để tuân thủ quy định. Bước đầu tiên để phân tích an ninh mạng hiệu quả là xác định tất cả các mục tiêu đó và coi những kết quả đó là ưu tiên trong suốt quá trình lựa chọn và triển khai các công cụ mới.
     
  2. Xác định nguồn dữ liệu. Quá trình này có thể đòi hỏi nhiều công sức, nhưng lại rất cần thiết để phân tích an ninh mạng hiệu quả. Nguồn dữ liệu càng toàn diện thì khả năng nhận diện các hành vi nguy hiểm và hoạt động bất thường có thể chỉ ra mối đe dọa càng cao.
     
  3. Chọn công cụ phù hợp với hoàn cảnh. Sự đa dạng của các công cụ phân tích an ninh mạng phản ánh nhu cầu và tình huống khác nhau của các tổ chức sử dụng chúng. Một công ty mới có thể cần một giải pháp toàn diện xử lý tất cả đánh giá và ứng phó mối đe dọa. Nhưng một công ty lâu đời hơn có thể đã có các giải pháp an ninh mạng—trong trường hợp này, công cụ phù hợp có thể là công cụ được thiết kế để tích hợp với các hệ thống hiện có và nâng cao, thay vì thay thế, các khoản đầu tư đó.

Thách thức trong phân tích an ninh mạng


Các tổ chức nỗ lực phân tích an ninh mạng chất lượng phải đối mặt với một số thách thức, bao gồm các lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, khoảng cách kỹ năng và các mối đe dọa ngày càng gia tăng.

Mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu

Với tình trạng vi phạm dữ liệu thường xuyên gây chú ý trên báo chí quốc tế, không có gì ngạc nhiên khi khách hàng và người dùng cuối quan tâm đến cách các công ty sử dụng và bảo vệ thông tin cá nhân của họ. Thêm vào đó là sự phức tạp của các quy định tuân thủ của địa phương hoặc ngành, có thể có hiệu lực nhanh hơn tốc độ một tổ chức cập nhật hệ thống quản lý dữ liệu của mình. Giải pháp cho những thách thức này có thể là một hệ thống phân tích an ninh mạng có các biện pháp bảo vệ dữ liệu và tính năng tuân thủ tích hợp sẵn giúp giới hạn quyền truy nhập nội bộ và chủ động ngăn chặn các cuộc tấn công từ bên ngoài.

Khoảng cách kỹ năng

Mặc dù an ninh mạng không phải là một khái niệm mới, nhưng các công nghệ và hệ thống hiện đại đang phát triển với tốc độ chóng mặt để theo kịp cả nhu cầu nội bộ và các mối đe dọa từ bên ngoài. Tình trạng thiếu hụt các chuyên gia phân tích an ninh mạng lành nghề có nghĩa là các tổ chức ngày càng dựa vào các quy trình thủ công và hệ thống lỗi thời để theo kịp nhu cầu. Giải pháp đầu tiên có thể nghĩ ra là đào tạo nhiều hơn cho nhân viên. Tuy nhiên, một cách tiếp cận hiệu quả hơn có thể là triển khai một công cụ thân thiện với người dùng có khả năng tự động hóa các quy trình phân tích an ninh mạng phổ biến và bao gồm các tính năng sẵn có như trình kết nối được tích hợp sẵn với CDR, dữ liệu trên đám mây và máy chủ cùng nhiều khả năng tích hợp khác.

Các mối đe dọa ngày càng gia tăng

Tốc độ gia tăng các cuộc tấn công qua mạng rất đáng kinh ngạc. Và phân tích bảo mật truyền thống bị hạn chế bởi khả năng xác định, hiểu và ứng phó với các mối đe dọa phức tạp hơn so với khả năng của hệ thống nội bộ tổ chức. Giải pháp là phương pháp phân tích an ninh mạng phát triển để theo kịp các mối đe dọa. Máy học và phân tích hành vi thúc đẩy phân tích mối đe dọa chủ động, phòng ngừa có thể ngăn chặn các cuộc tấn công trước khi chúng ảnh hưởng đến tổ chức. Giải pháp nền tảng thông tin về mối đe dọa tổng hợp nguồn cấp chỉ báo mối đe dọa từ các nguồn khác nhau và thu thập dữ liệu để áp dụng cho các giải pháp như thiết bị mạng, giải pháp EDR và XDR hoặc SIEM.

Giải pháp phân tích an ninh mạng

 
Việc kết hợp phân tích an ninh mạng vào quy trình bảo mật mới hoặc hiện có là rất quan trọng để giúp giữ cho các tổ chức an toàn và tuân thủ các quy định hiện hành. Bằng cách xác định các mẫu hình, điểm bất thường và mối đe dọa bằng công nghệ máy học và phân tích hành vi, các chuyên gia bảo mật có thể bảo vệ dữ liệu của mình dễ dàng hơn và giúp đảm bảo tính liên tục của hoạt động kinh doanh. Microsoft Security cung cấp nền tảng hoạt động bảo mật hợp nhất kết hợp phân tích an ninh mạng để cung cấp cho các tổ chức khả năng bảo vệ trước mối đe dọa mà họ muốn.
TÀI NGUYÊN 

Tìm hiểu thêm về Microsoft Security

  1.
Một người tóc ngắn đang làm việc trên máy tính trong một căn phòng thiếu sáng.
Giải pháp

Hoạt động bảo mật được hợp nhất, được AI hỗ trợ

Vượt qua các mối đe dọa trên mạng bằng một nền tảng có hoạt động bảo mật mạnh mẽ.
Tìm hiểu thêm
Một người đàn ông có râu đang ngồi ở bàn làm việc sử dụng máy tính xách tay và máy tính để bàn có nhiều màn hình.
Sản phẩm

Microsoft Sentinel

Xác định và dừng các cuộc tấn công trên mạng nhanh hơn với SIEM mạnh mẽ trên đám mây được AI hỗ trợ.
Tìm hiểu thêm
Ba chuyên gia đang ngồi xung quanh một chiếc bàn và trò chuyện với nhau.
Sản phẩm

Microsoft Copilot dành cho Bảo mật

Hỗ trợ các nhóm bảo mật phát hiện mẫu hình ẩn và phản hồi sự cố nhanh hơn bằng generative AI.
Tìm hiểu thêm
Quay lại mục TÀI NGUYÊN

Các câu hỏi thường gặp

  • Phân tích an ninh mạng là cách các tổ chức có thể tìm thấy các mẫu hình và phát hiện rủi ro từ toàn bộ tài sản kỹ thuật số của họ. Máy học và phân tích hành vi cung cấp thông tin để phát hiện sự cố sớm và cho phép nhóm an ninh ngăn chặn chúng gây ra thiệt hại lớn. Các công cụ này có thể giúp phân tích lượng lớn dữ liệu để giúp các tổ chức ứng phó nhanh hơn và an toàn hơn.
  • Phân tích an ninh mạng rất quan trọng vì phân tích này giúp nhóm bảo mật bảo vệ dữ liệu của tổ chức và khách hàng cũng như cải thiện quy trình ứng phó sự cố an ninh mạng. Các lợi ích chính của phân tích an ninh mạng bao gồm phát hiện mối đe dọa nhanh hơn, thời gian ứng phó trung bình được cải thiện, đánh giá rủi ro, hợp lý hóa các quy trình và tăng khả năng hiển thị mối đe dọa. Tất cả những điều này đều giúp cải thiện khả năng bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng của tổ chức, giảm nguy cơ tấn công có thể ảnh hưởng đến năng suất và thu nhập thực của tổ chức. Phân tích cũng rất quan trọng đối với các nhu cầu tuân thủ và tìm kiếm mối đe dọa.
  • AI và máy học được sử dụng để tổng hợp, phân tích và rút ra thông tin chuyên sâu từ lượng lớn dữ liệu của tổ chức và khách hàng. Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các nguồn như điểm cuối, người dùng và bộ định tuyến đặt ra thách thức về khả năng mở rộng cho các chuyên gia an ninh mạng đang tìm kiếm xu hướng hoặc thông tin chuyên sâu có thể chỉ ra mối đe dọa. Các mô hình AI và máy học có thể được đào tạo để xác định xu hướng hoặc rút ra thông tin chuyên sâu từ khối lượng dữ liệu khổng lồ do một tổ chức quản lý. Các công cụ generative AI mới có thể giúp cải thiện hơn nữa tốc độ và chất lượng công việc bảo mật, đồng thời nâng cao nhóm kỹ năng cho các chuyên gia phân tích bảo mật sơ cấp.
  • Phân tích an ninh mạng có thể giúp chủ động phát hiện các mối đe dọa trước khi chúng gây ra vấn đề đối với tổ chức. Bằng cách đối chiếu dữ liệu giữa các nguồn, nhóm bảo mật sẽ có được bức tranh rõ ràng hơn về cách kẻ tấn công di chuyển qua các hướng, từ đó đưa ra cái nhìn toàn diện hơn về cuộc tấn công và mức độ nghiêm trọng. Sử dụng sổ làm việc tự động hóa có thể giúp giảm thời gian phản hồi các tác vụ phổ biến, tăng tốc thời gian phản hồi trung bình.

Theo dõi Microsoft Security