Cybersecurity Analytics nutzt Datenwissenschaft und KI, um die Erkennung und Reaktion von Bedrohungen zu verbessern. Sie bietet tiefere Einblicke als herkömmliche Netzwerksicherheitslösungen, indem sie Informationen aus Datensätzen in verschiedenen Umgebungen korrelieren, aggregieren und visualisieren.
Effektive Cybersicherheitsanalysen müssen in Risikomanagement, Cyber-Verteidigung, Eindringungserkennung und Vorfallreaktionsprozesse integriert werden. Diese Integration stellt die Einhaltung von Cybersicherheitsstandards und -vorschriften sicher, verbessert das Bewusstsein für Bedrohungen und die Intelligenz und verbessert die Ressourcenzuweisung und Kapitalrendite. Durch die Analyse von maschinellen Lernmustern, Anwendungsprotokollen, Netzwerkverkehr und anderen Datenquellen können Unternehmen Anomalien identifizieren, die Ursachen von Vorfällen verstehen und Behebungsschritte implementieren, um Risiken zu mindern.
Cybersicherheitsanalysen sind für moderne Organisationen unerlässlich, um eine sichere Cybersicherheitsinfrastruktur aufrechtzuerhalten. Sie bietet Einblick in Cyberbedrohungen, die Einhaltung von Sicherheitsstandards und Einblicke in die Effektivität von Cybersicherheitsaktivitäten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Tools und Technologien können Unternehmen ihre Cybersicherheitslage verbessern und vor einer Vielzahl von Cyberbedrohungen schützen.
Der Bedarf an robusten Cybersicherheitsanalysen war noch nie so dringend wie heute: Cyberbedrohungen mutieren ständig und entwickeln sich mit einer Geschwindigkeit, die viele traditionelle Cybersicherheitstools überholt macht, digitale Transformationsinitiativen haben versehentlich Cyberangriffsflächen erweitert und Sicherheitsexperten sind aufgrund einer anhaltenden Lücke bei ausreichenden Cybersicherheitstalenten immer noch stark gefragt. Diese und viele andere Sicherheitsprobleme werden jetzt miteinander verschärft, was es kleinen und großen Organisationen gleichermaßen noch schwieriger macht, Cyberrisiken angemessen zu identifizieren und zu verwalten.
Dieser Leitfaden behandelt Cybersicherheitsanalysen genauer – warum es wichtig ist, wie sie funktionieren und wo sie in moderne Sicherheitsprogramme passen. Sie werden die Kernkonzepte der Cybersicherheitsanalysen untersuchen und wie sie sich von herkömmlichen Tools für das Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) unterscheiden.
Wir werden auch die entscheidende Rolle besprechen, die das autonome Endpunktmanagement (AEM) bei der Revolutionierung von Sicherheitsanalysen spielen wird, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Endpunkte und ihre IT-Umgebungen effektiver zu verwalten und gegen Hacker zu sichern .
Was sind Cybersicherheitsanalysen?
Cybersicherheitsanalysen umfassen die Verwendung von Datenwissenschaftstechniken, maschinellem Lernen (ML) und anderen Arten von KI-Algorithmen, um Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen.
Dies kann es Unternehmen ermöglichen, proaktive Cybersicherheitsstrategien und -protokolle zu erstellen, die Cyberbedrohungen besser erkennen, mindern und stoppen.
[Lesen Sie auch: Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit: Ihr All-in-one-Leitfaden]
Wie funktionieren Cybersicherheitsanalysetools?
Cybersicherheitsanalysetools verwenden erweiterte Algorithmen, die große Mengen historischer und Echtzeitdaten wie Netzwerkverkehr, Endpunktgeräte, Benutzeraktivität und -verhalten, Ereignisprotokolle, externe Bedrohungsdatenfeeds und Geschäftsanwendungen durchsuchen können, um einen umfassenderen Überblick über die Sicherheitslage eines Unternehmens zu erhalten. Diese konsolidierte Analyse kann einen proaktiveren Ansatz zur Erkennung und Reaktion von Bedrohungen ermöglichen.
Einige gängige Datenwissenschaftstechniken und -fähigkeiten, die mit Cybersicherheitsanalysetools verwendet werden, sind:
- Statistische Modellierung: Wird verwendet, um Annahmen besser zu verstehen und zu testen, indem Beispieldaten generiert werden, z. B. zur Messung von Schwachstellen und Risiken
- Verhaltensanalyse: Wird verwendet, um ungewöhnliche Muster zu identifizieren, die von den verstandenen Baseline-Verhaltensweisen durch Mustererkennung und Anomalieerkennung abweichen
- Predictive Analytics: Wird verwendet, um vergangene Vorfälle besser zu verstehen, um zukünftige Angriffe vorherzusagen und zu verhindern
- Data Mining: Wird verwendet, um nützliche Erkenntnisse zu extrahieren, indem große Mengen an Rohdaten gesucht und analysiert werden
- Maschinelles Lernen: Nutzt die Erkenntnisse von Datenwissenschaftstechniken, um Prozesse zu schulen, zu verbessern und zu automatisieren
Wenn Sie mehr über Tools zur Cybersicherheitsanalyse erfahren, können Sie auch einen anderen verwandten Begriff verwenden: SIEM. Während SIEM und Sicherheitsanalysen miteinander verbunden sind, handelt es sich um zwei verschiedene Konzepte.
Cybersicherheitsanalyse vs. SIEM
Sicherheitsanalysen und SIEM-Systeme können ähnliche Rollen im Cybersicherheits-Ökosystem spielen, wenn es um die Datenerfassung, Analyse und Verbesserung der Bedrohungsreaktion geht. Dieser Abschnitt behandelt einige der Unterschiede und wie jede Sicherheitslösung zu einem robusten Cybersicherheitsansatz beiträgt.
Herkömmliche SIEM-Systeme wurden entwickelt, um Datenflüsse, Protokolldaten, Warnungen und Ereignisdaten aus vielen überwachten Quellen, wie Netzwerkgeräten, Computern, Speichersystemen und Firewalls, zu sammeln und zu analysieren. Durch die Konsolidierung dieser Informationen kann SIEM bei Compliance-Bemühungen helfen, einen Überblick über den Netzwerkzustand geben und sicherheitsbezogene Vorfälle auf einzelnen Geräten identifizieren. Legacy SIEM-Tools verwenden in der Regel regelbasierte Methoden, die auf Muster früher erkannter Bedrohungen abgestimmt sind, um Abweichungen vom normalen Betrieb zu erkennen.
Da sich die Zusammensetzung der typischen Unternehmensnetzwerkinfrastruktur jedoch ändert, um Remote-, Hybrid- und In-Office-Mitarbeiter zu unterstützen, benötigen SIEM-Lösungen möglicherweise Hilfe, um wichtige Daten auf dem neuesten Stand zu halten, insbesondere beim Ausfüllen von Konfigurationsmanagementdatenbanken (CMDBs).
Bei der Identifizierung von Cyber-Bedrohungen beschränken sich ältere SIEM-Systeme oft auf die Identifizierung nur bekannter Bedrohungsmuster durch signaturbasierte, auch regelbasierte Erkennung. Signature-basierte Erkennung erfordert, dass sich alle Bedrohungsmuster auf eine bestimmte Weise verhalten, und sucht nach diesen Verhaltensweisen, um Angriffe zu erkennen, was bedeutet, dass SIEM-Systeme Schwierigkeiten haben können, neue Arten von Cyberangriffen zu erkennen, die nicht der Art und Weise entsprechen, wie herkömmliche Angriffe funktionieren – wie Malware, die sich der Erkennung entziehen kann, indem sie sich als legitime Dateien verschleiern, oder Phishing-Betrug, der Social-Engineering-Techniken nutzt, um Mitarbeiter dazu zu bringen, Angriffe über bösartige Links durchzuführen. Diese Unfähigkeit, neue Cyberangriffe zu erkennen, führt nicht nur zu falschen Positivmeldungen aufgrund der Datenmenge, die das SIEM zu analysieren versucht, sondern kann auch zu vielen falschen Negativen und verpassten Möglichkeiten zur Behebung potenzieller Vorfälle führen, die durch neu auftretende Bedrohungen verursacht werden.
Wie SIEM-Lösungen können Cybersicherheitsanalysetools mehrere Datentypen verarbeiten, einschließlich Daten aus internen und externen Quellen. Da diese Verarbeitungsleistung auch Big-Data-Funktionen umfasst, kann die Cybersicherheitsanalyse eine größere Analysetiefe bieten, um die prädiktiven Bemühungen zu verbessern und eine proaktive Prävention und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle besser zu unterstützen.
Durch maschinelles Lernen und Verhaltensanalysen können Cybersicherheitsanalysetools auch kontinuierlich lernen, wie neue Muster, Anomalien und aufkommende Bedrohungen identifiziert, Warnungen abgestimmt werden können, um nur die Probleme mit der höchsten Priorität zu eskalieren und die Erstellung falscher Positivmeldungen zu eliminieren, was bedeutet, dass jede Warnung sinnvoller, umsetzbarer und weiter in der Lage ist, Ihre Umgebung zu schützen (ohne Ihre Arbeitslast zu beeinträchtigen).
Heute integrieren moderne SIEM-Systeme wichtige Sicherheitsanalysefunktionen, um Einschränkungen zu beheben, die durch veraltete SIEM-Lösungen entstehen. Einige SIEM-Tools integrieren beispielsweise KI-Funktionen und erhöhen die Anzahl der Datenquellen, die analysiert werden können, wodurch die Lücke zwischen dem, was SIEM und Cybersicherheitsanalysetools können, geschlossen wird.
Insgesamt betrachten viele Cybersicherheitsexperten SIEM-Lösungen immer noch als reaktiven und Compliance-orientierten Ansatz für das Sicherheitsdatenmanagement, während Cybersicherheitsanalysen sich als proaktiverer und geschäftsorientierter Ansatz entwickeln, um Organisationen bei der Optimierung ihrer Cybersicherheitsstrategien, Cyberhygiene und Cyberverteidigung zu unterstützen.
Warum Cybersicherheitsanalysen wichtig sind
Die wachsende Anzahl von Bedrohungen und erhebliche Kosten von Cybersicherheitsvorfällen können als Katalysator für das steigende Interesse im Bereich der Cybersicherheitsanalysen gesehen werden. Ransomware-Angriffe haben sich beispielsweise seit 2019 jedes Jahr verdoppelt, so die Cybersicherheitstrendforschung von McKinsey..
Die Weiterentwicklung der Big-Data-Sicherheitsanalysen wird auch durch den verstärkten Einsatz von KI durch Cyberangreifer angetrieben. Indem Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI in der Cybersicherheit nutzen, müssen sie daran arbeiten, die Wettbewerbsbedingungen zu gleichen, wenn sie ihre Assets und Daten vor Cyberkriminellen verteidigen.
Fazit: Ohne ein umfassendes Verständnis Ihrer Angriffsfläche ist die Überwachung, Sicherung und Ergreifung der Maßnahmen, die zum Schutz von IT-Umgebungen erforderlich sind, nahezu unmöglich. Durch das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen können Cybersicherheitsanalysen umsetzbare Erkenntnisse liefern, die es Organisationen ermöglichen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und schnellere, effektivere Antworten und proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
Vorteile der Cybersicherheitsdatenanalyse
Während die schnellere Erkennung von Sicherheitsbedrohungen oft als primärer Vorteil von Cybersicherheitsanalysen angesehen wird, können diese tieferen Erkenntnisse auch andere wichtige Anwendungsfälle unterstützen, wie z. B. die Bereitstellung von Predictive Analytics, um Sicherheitsteams dabei zu unterstützen, Verstöße vorwegzunehmen, bevor sie auftreten, die proaktive Entscheidungsfindung mithilfe von datengesteuerten Erkenntnissen zu unterstützen und Verbesserungsmöglichkeiten zu bewerten, um zukünftige Verteidigungen zu stärken.
Sehen wir uns einige der grundlegenden Anwendungsfälle für Cybersicherheitsanalysen an und wie diese Funktionen Ihnen helfen können, die Cyber-Resilienz Ihres Unternehmens zu stärken, die Bedrohungserkennung zu verbessern, die wichtigsten Maßnahmen zu priorisieren und die Auswirkungen von Sicherheitsinvestitionen zu messen.
Schnellerer Threat Response
Das ist wahr – der Grundstein einer effektiven Cybersicherheit ist die schnelle Erkennung und Minderung von Bedrohungen.
Cybersicherheitsanalysetools können Unternehmen dabei helfen , die mittlere Reparaturzeit (MTTR) zu beschleunigen , indem sie maschinelle Lernfunktionen verwenden, um schneller zu triagieren und Warnungen basierend auf Schweregrad und Risiko zu priorisieren. Durch die Priorisierung von Vorfällen basierend auf dem Geschäftskontext des Geschehens in Umgebungen und den Bereichen mit dem höchsten Risiko können Teams auf die wirkungsvollsten Bedrohungen während der frühen Phasen von Angriffen reagieren und weit bevor bösartige Akteure die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit kritischer Daten und Systeme gefährden können.
Prognostizieren Sie Cyberbedrohungen durch Anomalieerkennung
Sicherheitsanalyseplattformen können verwendet werden, um nach potenziellen Bedrohungen zu suchen, indem Informationen korreliert, Muster analysiert, Trends entdeckt und potenzielle Indikatoren für Kompromisse identifiziert werden, wie z. B. ungewöhnlicher Benutzerverkehr oder verdächtige Aktivitäten, die von herkömmlichen Cybersicherheitslösungen oder manuellen Datenanalysen unbemerkt bleiben könnten.
Mithilfe von verhaltensbasierten Erkennungsmethoden können Cybersicherheitsanalysen die mittlere Erkennungszeit (MTTD) reduzieren und Organisationen dabei helfen, Zero-Day-Schwachstellen und unbekannte Angriffe schneller zu identifizieren. Durch die Vorhersage potenzieller Bedrohungen, bevor sie auftreten können, ermöglichen Cybersicherheitsanalyse-Einblicke Sicherheitsteams, zu handeln, bevor Bedrohungen zu Verstößen eskalieren. Anstatt auf Bedrohungen zu reagieren, wenn sie auftreten, werden Erkenntnisse zur Cybersicherheitsanalyse zu einem strategischen Tool, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Cybersicherheitshaltung von reaktiv auf proaktiv zu verschieben – ein zunehmend notwendiger Sicherheitsansatz für die sich ständig verändernde Bedrohungslandschaft von heute.
Aufbau einer proaktiven Cyber-Verteidigung
Cybersicherheitsanalysen unterstützen einen proaktiven Ansatz für Cybersicherheit, indem sie Erkenntnisse generieren, die zur kontinuierlichen Verbesserung und Optimierung von Cybersicherheitsrichtlinien, Frameworks, Verfahren und Kontrollen verwendet werden können.
Durch die Messung der Leistung und das Benchmarking mit Branchenstandards und Best Practices können Cybersicherheitsanalysen Unternehmen dabei helfen, die Effektivität bestehender Sicherheitstools und -prozesse zu bewerten und zu optimieren. Diese Voraussicht ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Lücken zu identifizieren, Abwehrmaßnahmen in Hochrisikobereichen zu unterstützen, Sicherheitsrichtlinien anzupassen, Schwachstellen zu beheben und gezielte Mitarbeiterschulungen durchzuführen, um Risiken zu mindern und Cybervorfälle besser zu verhindern.
Verbessern Sie die Entscheidungsfindung
Robuste Cybersicherheitsanalysen können eine datengesteuerte Grundlage für strategische Entscheidungsfindung bieten, wie z. B.:
- Wo Sicherheitsinvestitionen priorisiert und Ressourcen für maximale Wirkung zugewiesen werden
- Identifizieren redundanter Systeme, die konsolidiert oder ersetzt werden können, um die IT -Kostenoptimierung zu verbessern
- Ausbalancieren von Sicherheitsmaßnahmen mit betrieblicher Effizienz durch Bewertung der Effektivität und Sicherstellung, dass Sicherheitsprotokolle die Produktivität nicht beeinträchtigen
Organisationen können Cybersicherheitsanalysen verwenden, um starke Abwehrmaßnahmen gegen Cyberbedrohungen aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Sicherheitsziele und Metriken mit Geschäftszielen und -ergebnissen abzustimmen.
Tiefere forensische Analyse
Nach einem Sicherheitsvorfall können Big Data-Analysen bei forensischen und Ursachenanalysebemühungen helfen, indem sie Organisationen dabei unterstützen, den Zeitplan, die Angriffsmethode und die Angriffsauswirkungen zusammenzufassen, wie z. B. den Umfang des potenziellen Datenverlusts, indem kontextbezogene Informationen aus Datenquellen verwendet werden, die sich in der gesamten Umgebung befinden.
Maschinelle Lernmodelle können auch verwendet werden, um vergangene Sicherheitsvorfälle zu analysieren und verschiedene Angriffsszenarien zu simulieren, um Teams dabei zu helfen, besser vorherzusagen, wo Schwachstellen ausgenutzt werden können, Erkenntnisse zu gewinnen, um die Verteidigung zu stärken und schnellere und genauere Reaktionen auf neue Cybervorfälle zu ermöglichen.
Compliance unterstützen
Cybersicherheitsanalysen können dabei helfen, Compliance zu demonstrieren, indem sie nachweisen, wie eine Organisation Best Practices und Richtlinien zum Schutz ihrer Daten und Systeme befolgt. Durch das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen Erkenntnisse aus Cybersicherheitsanalysen verwenden, um Berichte zu erstellen, die den Status und die Leistung bestehender Sicherheitskontrollen, Richtlinien, regulatorische Anforderungen, Branchenstandards und Verfahren anzeigen. Diese Berichte können die Compliance belegen und Auditoren, Regulierungsbehörden und Kunden helfen, die Sicherheit und den Datenschutz einer Organisation zu überprüfen.
In einer Zeit, in der regulatorische Compliance- und Datenschutzstandards immer strenger werden, können Cybersicherheitsanalysetools Unternehmen dabei helfen, Bereiche zu identifizieren und zu priorisieren, die Verbesserungen erfordern, Lücken zu schließen und andere Risiken zu beheben, die die Compliance beeinträchtigen, und sie vor potenziellen rechtlichen und finanziellen Auswirkungen schützen, indem Strafen oder Verstöße vermieden werden.
Wie Tanium eine entscheidende Rolle in der Zukunft von Cybersicherheitsanalysen spielen wird
Cybersicherheitsanalysetools sind unerlässlich für den Schutz digitaler Assets, die Aufrechterhaltung der Betriebskontinuität und den Erhalt des Rufs des Unternehmens in einer Landschaft, in der sich Cyberbedrohungen ständig weiterentwickeln und ausweiten. Eine ebenso wichtige Aufgabe, die erforderlich ist, um die größten Vorteile von Cybersicherheitsanalysen zu nutzen, ist jedoch die Fähigkeit, auf diese Erkenntnisse zu reagieren, um alle möglichen Einstiegspunkte in Ihre Umgebung schneller, einfacher und sicherer zu sichern: die Einführung von autonomem Endpunktmanagement (AEM).
„AEM... verbindet einheitliches Endpunktmanagement, digitale Mitarbeitererfahrung und KI und ermöglicht so einen umfassenden und autonomen Endpunktmanagementansatz.“1“Steve McDowell, Chief Analyst und CEO bei NAND Research
Um diesem Branchenbedarf gerecht zu werden, stellt unsere Methodik rund um AEM einen innovativen Sprung nach vorn in der KI-gesteuerten Automatisierung für den digitalen Arbeitsplatz dar, was eine erhebliche Veränderung bei der Datenhandhabung und der betrieblichen Effizienz bedeutet.
Unser Ziel für AEM bei Tanium ist es, Cybersicherheitsanalysen noch weiter zu erweitern, indem wir zusammengesetzte KI integrieren, um intelligente Automatisierung und Entscheidungsfindung für das IT-Endpunktmanagement bereitzustellen.
Das Tanium-Modell für AEM entwickelt sich von unserer Cloud-First- Plattform aus und verbessert die Effizienz mit KI-gestützten, autonomen Funktionen wie Konfigurationsdurchsetzung und Bedrohungslösung. Die grundlegende Fähigkeit nutzt Live-Daten und KI-Einblicke, um autonom Aktionen zu empfehlen, die mit den Erfolgsmetriken und der Risikotoleranz jeder Organisation abgestimmt sind.
„Autonomes Endpoint Management ermöglicht es Ihnen, routinemäßigen IT- und Sicherheitsproblemen einen Schritt voraus zu sein, aber auf eine Art und Weise, die immer sicher ist, wo Sie immer die Kontrolle haben.“Matt Quinn, Chief Technology Officer bei Tanium
Unsere Vision ist es, Sicherheitsteams zu ermöglichen, intelligentere, effizientere Entscheidungen zu treffen, die Abhängigkeit von manuellen Prozessen zu verringern und die Sicherheit und die betriebliche Leistung zu steigern, indem sie IT- und Sicherheitsaufgaben proaktiv auf sichere und kontrollierte Weise angehen.
Unser Ansatz für AEM befindet sich derzeit in der Entwicklung und wird im Sommer 2024 veröffentlicht. Wir laden Sie ein, uns für eine Demo zu kontaktieren oder sich für eine bevorstehende Veranstaltung in Ihrer Nähe zu registrieren , um sie in Aktion zu sehen.
1McDowell, Steve. „Taniums First-Mover-Vorteil im autonomen Endpunktmanagement.“ Forbes, veröffentlicht 18. Januar 2024.
