Как добиться наилучшего оповещения, основанного на риске (Bye-Bye SIEM)

[Teacher]

Знаете ли вы о сетевом обнаружении и реагировании (NDR) и о том, как это стало наиболее эффективной технологией для обнаружения киберугроз?

NDR значительно повышает вашу безопасность с помощью оповещения на основе рисков, расставляя приоритеты оповещений на основе потенциального риска для систем и данных вашей организации. Как? Что ж, анализ NDR в режиме реального времени, машинное обучение и анализ угроз обеспечивают немедленное обнаружение, снижают утомляемость при оповещении и позволяют принимать более эффективные решения. В отличие от SIEM, NDR предлагает адаптивную кибербезопасность с уменьшением количества ложных срабатываний и эффективным реагированием на угрозы.

Зачем использовать оповещения, основанные на риске?​

Оповещение, основанное на рисках, - это подход, при котором оповещения о безопасности и меры реагирования распределяются по приоритетам в зависимости от уровня риска, который они представляют для систем, данных и общего состояния безопасности организации. Этот метод позволяет организациям в первую очередь сконцентрировать свои ресурсы на устранении наиболее критичных угроз.

Преимущества оповещения на основе рисков включают эффективное распределение ресурсов и многое другое:

1. Расставляя приоритеты оповещений на основе рисков, организации могут более эффективно распределять свои ресурсы, поскольку это экономит время.
2. Предупреждения о высоком риске могут обрабатываться оперативно, в то время как оповещениями о низком риске можно управлять более систематическим и менее ресурсоемким способом.
3. Службы безопасности часто сталкиваются с усталостью при работе с большим количеством оповещений, многие из которых могут быть ложноположительными или с незначительными проблемами. Итак, оповещение на основе рисков помогает снизить утомляемость сотрудников, позволяя командам сосредоточиться на оповещениях с наибольшим потенциальным воздействием. Это может иметь решающее значение для предотвращения или минимизации последствий инцидентов безопасности.
4. Приоритизация оповещений, основанная на риске, позволяет лучше принимать решения. Группы безопасности могут принимать обоснованные решения о том, какие оповещения проверять в первую очередь и как распределять ресурсы с учетом потенциального воздействия на организацию.
5. Это также способствует интеграции анализа угроз в процесс принятия решений. Учитывая контекст угроз и понимая их потенциальное воздействие, организации могут лучше оценивать серьезность предупреждений.

​

3 шага к разработке вашей стратегии кибербезопасности, основанной на рисках​

1. Роль NDR в оповещениях, основанных на рисках​

Сетевое обнаружение и реагирование (NDR) играет ключевую роль в содействии внедрению оповещений на основе рисков в рамках стратегии кибербезопасности организации.

Решения NDR предназначены для обнаружения угроз в вашей сети и реагирования на них, а также дают представление о потенциальных рисках различных действий или инцидентов: они анализируют шаблоны и поведение сетевого трафика для обнаружения аномалий, указывающих на потенциальные угрозы безопасности.

Используя эту контекстную информацию о сетевой активности, различные веса анализаторов в сети и агрегирование различных сигналов тревоги вплоть до порогового значения тревоги, они могут определять различные уровни оповещения в зависимости от значимости доказательств. Кроме того, конкретные критические зоны могут быть определены в разделе управление активами. Этот контекст имеет решающее значение для оценки серьезности и потенциального воздействия предупреждений системы безопасности в соответствии с подходом, основанным на оценке рисков.

2. Использование каналов аналитики угроз для расширенной оценки рисков​

Поскольку решения для NDR интегрированы с каналами анализа угроз, они обогащают данные, используемые для анализа и категоризации сетевой активности. Критичность потенциально может быть повышена за счет информации OSINT, Zeek или MITRE ATT & CK. Эта интеграция расширяет возможности оценки риска, связанного с конкретными оповещениями.

Некоторые системы NDR предлагают возможности автоматического реагирования, помогая организациям быстро реагировать на предупреждения о высоком риске. Это соответствует цели оповещения на основе рисков для немедленного устранения критических угроз:

• Обнаруженным событиям или оповещениям присваивается оценка риска на основе различных факторов, включая серьезность обнаруженной активности, контекст, в котором она произошла, затронутые активы или системы и исторические данные. Цель состоит в том, чтобы оценить потенциальный ущерб или воздействие обнаруженного события.
• В risk Booster различные элементы, влияющие на оценку рисков, взвешиваются по-разному. Например, действия, связанные с критически важными активами или привилегированными учетными записями, могут получить более высокий балл риска. События, значительно отклоняющиеся от установленных исходных линий или шаблонов, также могут быть оценены более серьезно.
• Коррелированные оповещения играют решающую роль в выявлении скрытых атак на фоне обычной сетевой активности. Повышенная корреляция оповещений значительно снижает нагрузку на аналитиков за счет минимизации количества отдельных оповещений, которые они должны обрабатывать.

3. Автоматизация ответов на оповещения о высоком риске​

Стратегическое использование автоматизации имеет первостепенное значение для усиления защиты сети от потенциальных атак, особенно учитывая значительные ежедневные объемы обмена данными в сетях, которыми могут воспользоваться злоумышленники.

Поскольку анализ поведения пользователей и сущностей уже интегрирован в NDR для анализа поведения пользователей и сущностей (например, устройств) в сети, внутренние угрозы, скомпрометированные учетные записи или подозрительное поведение пользователей могут быть легче обнаружены и использованы для оценки риска.

Поскольку показатели риска не являются статичными, а меняются с течением времени, их можно корректировать по мере поступления новой информации или изменения ландшафта безопасности. Если изначально событие с низким уровнем риска перерастает в событие с более высоким уровнем риска, оценка риска соответствующим образом корректируется.

Использование NDR с машинным обучением для динамической оценки рисков и повышения кибербезопасности​

Алгоритмы машинного обучения могут просматривать большие объемы данных для установления стандартных шаблонов или базовых показателей поведения сети. Эти базовые показатели служат эталоном для выявления отклонений, которые могут сигнализировать о подозрительной или злонамеренной активности. Автоматизация позволяет группам безопасности концентрировать свои усилия на расследовании и смягчении последствий предупреждений о высоком риске, повышая общую эффективность. Алгоритмы машинного обучения могут постоянно обучаться и адаптироваться к новым моделям и угрозам, делая систему безопасности более адаптивной и способной противостоять возникающим рискам. Непрерывное обучение имеет неоценимое значение в быстро меняющемся ландшафте кибербезопасности.

Интегрируя возможности NDR с машинным обучением, организации могут динамически оценивать риски, связанные с различными действиями в сети. Алгоритмы машинного обучения могут адаптироваться к возникающим угрозам и изменениям в поведении сети, способствуя более точной и гибкой оценке рисков.

Примеры и варианты использования: больше обнаружений, меньше ложных предупреждений​

Учитывая, что организация использует решение для обнаружения сети и реагирования (NDR) для мониторинга своего сетевого трафика, организация оценивает показатели риска для обнаруженных событий на основе их потенциального воздействия и контекстуальной информации.

1. Попытка несанкционированного доступа:​

Внешний IP-адрес пытается получить несанкционированный доступ к критически важному серверу. Факторами риска являются затронутый актив: критически важный сервер, содержащий конфиденциальные данные клиентов.

Аномальное поведение: IP-адрес не имеет предварительной истории доступа к этому серверу. Оценка риска высока. Система NDR присваивает оповещению оценку высокого риска из-за задействования критически важного актива и обнаружения аномального поведения, предполагающего потенциальное нарушение безопасности. Оповещение о высоком риске оперативно повышается для расследования и реагирования.

2. Обновление программного обеспечения:​

В этом предупреждении описывается обычное событие обновления программного обеспечения, когда внутреннее устройство инициирует обновление из надежного источника. Факторы риска включают затронутый актив (некритичную рабочую станцию пользователя) и рутинное выполнение обновлений из надежного источника, что приводит к оценке с низким уровнем риска.

Система NDR присваивает этому оповещению оценку низкого риска, указывающую на то, что оно затрагивает некритичный актив, а поведение является рутинным и ожидаемым. В результате это предупреждение с низким уровнем риска может регистрироваться и отслеживаться, но не требует немедленного внимания.

Вывод: вот почему он превосходит SIEM​

NDR считается лучшим средством оповещения на основе рисков по сравнению с управлением информацией о безопасности и событиями (SIEM), поскольку NDR фокусируется на анализе моделей сетевого трафика и поведения в режиме реального времени, обеспечивая немедленное обнаружение аномалий и потенциальных угроз, в то время как SIEM полагается только на анализ журналов, который может приводить к задержкам и пропуску малозаметных угроз, ориентированных на сеть, а также создает множество предупреждений (в том числе ложных).

И последнее, но не менее важное, NDR включает машинное обучение и анализ угроз, повышая свою способность адаптироваться к развивающимся рискам и уменьшая количество ложноположительных срабатываний, что приводит к более точной и своевременной оценке рисков по сравнению с традиционными подходами SIEM.

Итак, готовы обновить и расширить свои возможности обнаружения? Если вы все еще раздумываете, загрузите наш новый технический документ по обнаружению угроз безопасности, чтобы глубже понять, как оповещение на основе рисков может сэкономить ваши затраты и время и значительно сократить количество ложных предупреждений.