Revolutionierung Risikobasierte Alarmierung
Was ist risikobasierte Alarmierung?
Was ist risikobasierte Alarmierung (RBA)?
Risikobasiertes Alerting (RBA) ist eine Strategie, die Datenanalyse und Priorisierung verwendet, um Warnungen oder Benachrichtigungen auszugeben, wenn potenzielle Risiken bestimmte vordefinierte Werte erreichen. Der Schweregrad und die potenziellen Auswirkungen einer Warnung werden bewertet, und eine Warnung, die auf eine potenzielle Datenverletzung oder kritische Systemkompromittierung hinweist, wird einer höheren Risikostufe zugeordnet als eine Warnung, die sich auf einen isolierten Vorfall mit geringen Auswirkungen bezieht. Sobald den erkannten Ereignissen Risikobewertungen und Verstärkungsfaktoren zugewiesen wurden, kann das System Warnmeldungen auf der Grundlage der zugehörigen Risikostufen priorisieren. Ereignisse mit höherem Risiko und höherer Priorität werden an Sicherheitsanalysten weitergeleitet, die sofortige Maßnahmen ergreifen können, oder an automatische Reaktionsmechanismen.
Dieser Ansatz gilt als effizienter und effektiver als die Generierung von Warnmeldungen für jedes mögliche Ereignis und hilft Unternehmen, Risiken gezielter zu verwalten und auf sie zu reagieren. Im Laufe der Zeit sollte sich die risikobasierte Alarmierung auf der Grundlage der Erfahrungen und Anpassungen eines Unternehmens weiterentwickeln und verbessern. Diese Anpassungsfähigkeit soll sicherstellen, dass die Sicherheitsstrategie angesichts der sich verändernden Bedrohungslandschaft wirksam bleibt. Schließlich geht es auch um Geld: Durch die gezielte Ausrichtung auf Hochrisikobereiche und Bedrohungen können Unternehmen ihr Sicherheitsbudget effizienter einsetzen und sicherstellen, dass die Investitionen dort getätigt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden.
Optimierte RBA: Wie der NDR KI und Kontext zur Priorisierung von Bedrohungen nutzt
Network Detection and Response (NDR) ermöglicht es Unternehmen, mithilfe von kontinuierlicher Überwachung, maschinellem Lernen und kontextbezogener Intelligenz fortschrittliche Bedrohungsbewertungen zu liefern, die möglicherweise auf der Grundlage der eigenen Risikoannahmen eines Unternehmens gewichtet werden, und somit Warnungen entsprechend dem wahrgenommenen Risikograd zu priorisieren und zu kategorisieren, wodurch die Identifizierung von Bedrohungen und die Reaktion darauf verbessert werden.
NDR überwacht kontinuierlich den Netzwerkverkehr, Endpunkte und andere Datenquellen, um potenziell verdächtige oder bösartige Aktivitäten zu identifizieren, wobei Daten aus verschiedenen Quellen, wie Netzwerkgeräten, Servern, Anwendungen und Endpunkten, gesammelt und aggregiert werden. Zu diesen Daten gehören Netzwerkprotokolle (NetFlow, IPFIX, Firewall-Protokolle) sowie andere Kommunikationsprotokolle, Ereignisse und Warnungen oder Verbindungen, die vom System erzeugt oder von internen Servern ausgelöst werden. Die gesammelten Daten werden vom NDR normalisiert und angereichert, um sicherzustellen, dass sie in einem einheitlichen Format vorliegen und so viel Kontext wie möglich enthalten. Die Anreicherung umfasst das Hinzufügen von Metadaten, Asset-Details, Benutzerinformationen und die möglichen Auswirkungen des Ereignisses, z. B. Quelle und Ziel. Dies ermöglicht eine noch umfassendere Überwachung möglicher Anomalien, kontextbezogener Informationen über den Netzwerkverkehr und das Nutzerverhalten.
Die Vorteile für Ihr Unternehmen
Der Mehrwert von NDR für die risikobasierte Alarmierung liegt neben den kontinuierlichen Überwachungsfunktionen in der Implementierung von maschinellem Lernen: Es erleichtert die risikobasierte Alarmierung, indem es fortschrittliche Analysen, kontextbezogene Informationen, Bedrohungsdaten und Verhaltensanalysen nutzt, um das potenzielle Risiko im Zusammenhang mit den erkannten Ereignissen in den verschiedenen Netzwerkbereichen zu bewerten. NDR-Lösungen können Ereignisse unterschiedlich gewichtet auslösen und auf der Grundlage der Risikobewertungen auf Vorfälle reagieren, indem sie z. B. gefährdete Endpunkte isolieren oder bösartigen Datenverkehr blockieren.
Verbesserte Priorisierung von Bedrohungen
NDR-Lösungen nutzen maschinelles Lernen und kontextbezogene Intelligenz, um Bedrohungen auf der Grundlage ihrer Risikostufen zu bewerten und zu priorisieren, so dass sich Sicherheitsteams auf die kritischsten Vorfälle konzentrieren können.
Verhaltensbasierte Erkennung von Bedrohungen
Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen Abweichungen vom normalen Netzwerkverhalten und identifizieren ausgeklügelte Angriffe, die bei herkömmlichen signaturbasierten Methoden möglicherweise übersehen werden.
Geringere Ermüdung
Durch die Unterscheidung zwischen Routineereignissen und risikoreichen Anomalien reduziert NDR unnötige Warnmeldungen, so dass sich die Analysten auf echte Bedrohungen konzentrieren können und die Reaktionsfähigkeit verbessert wird.
Anpassbare Risikobewertung
Unternehmen können "risikoerhöhende" Faktoren konfigurieren, um bestimmte Netzwerke oder Anlagen unterschiedlich zu gewichten und so präzisere risikobasierte Alarmierungs- und Reaktionsstrategien zu ermöglichen.
Automatisierte Reaktion auf Vorfälle
NDR kann automatisch auf risikoreiche Bedrohungen reagieren, z. B. anfällige Endpunkte isolieren oder bösartigen Datenverkehr blockieren und so die Zeit, die Angreifern zur Ausnutzung von Schwachstellen bleibt, minimieren.
Umfassende Netzwerktransparenz
Durch die kontinuierliche Überwachung von Netzwerkverkehr, Endpunkten und Kommunikationsprotokollen bietet NDR tiefe Einblicke in potenzielle Sicherheitsbedrohungen in der gesamten IT-Umgebung.
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