Ein interaktives E-Book zum Erleben von Exeon.NDR im realen Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungsszenarien.
Einführung
Die Sicherheitsteams im Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungswesen BFSI verteidigen nicht mehr einen klar definierten perimeter . Sie überwachen eine sich ständig verändernde Umgebung aus Kernbankensystemen, Versicherungsplattformen, cloud Workloads, SaaS Anwendungen, fintech APIs, Remote-Benutzern, Niederlassung , Geldautomaten, Zahlungsinfrastruktur und Drittanbieter .
Gleichzeitig nimmt das Volumen der auszuwertenden Sicherheitsdaten weiter zu. Firewalls, SIEM-Systeme, EDR-Tools, Identitätsplattformen, Cloud-Logs und Anwendungslogs generieren zwar Signale, liefern jedoch nicht immer Antworten auf die operativen Fragen, die am wichtigsten sind:
- Welche Systeme kommunizieren tatsächlich miteinander?
- Welche Verbindungen sind normal, und welche sind neu oder riskant?
- Wo genau treten verdächtige Verhalten im verschlüsselten Datenverkehr auf?
- Welche Warnmeldungen erfordern sofortige Aufmerksamkeit SOC ?
- Können wir schnell genug Nachweise für interne Beteiligte , Wirtschaftsprüfer und Aufsichtsbehörden erbringen?
Herkömmliche Sicherheitslösungen konzentrieren sich oft auf den perimeter und Endpunkte, ohne die Interaktion vernetzter Komponenten in modernen hybriden Umgebungen vollständig zu erfassen. Network Detection and Response (NDR) verfolgt einen anderen Ansatz. Es analysiert das Verhalten im gesamten Netzwerk und hilft Sicherheitsteams zu verstehen, wie Systeme, Benutzer, Anwendungen, Niederlassungen, cloud Dienste und Drittanbieter tatsächlich interagieren.
Exeon.NDR hilft Teams im Finanz- und Versicherungssektor dabei, Netzwerk-Metadaten in klare Erkenntnisse über das Netzwerkverhalten umzuwandeln. Anstatt auf umfangreiche Sensorinstallationen oder die Überprüfung von Netzwerkpaketinhalte zurückzugreifen, analysiert Exeon.NDR Kommunikationsmuster, hebt Anomalien hervor, bewertet Risiken und liefert Analysten den Kontext, den sie benötigen, um Untersuchungen schneller durchzuführen.
Dieses E-Book richtet sich an Leiter von SOCs, CISOs, CIOs, IT-Leiter (Infrastruktur) sowie Entscheidungsträger im Sicherheitsbereich in mittelgrossen bis grossen Unternehmen der Finanz-, Versicherungs- und Bankbranche (BFSI). Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Szenarien, die im Rahmen einer Produktdemo oder einer technischen Vertiefung behandelt werden können.
Das Ziel ist einfach: Zu zeigen, wie Exeon.NDR Unternehmen aus dem BFSI-Sektor dabei unterstützt, den Übergang von Datenüberflutung zu Netzwerktransparenz.
Wie Sie dieses E-Book nutzen
In den folgenden Kapiteln werden praktische Anwendungsfälle beschrieben, die in BFSI-Umgebungen häufig auftreten. Jeder Anwendungsfall spiegelt eine reale betriebliche Herausforderung wieder und zeigt, wie Exeon.NDR Sicherheitsteams dabei unterstützt, auffälliges Netzwerkverhalten zu erkennen, zu priorisieren und zu untersuchen.
Das E-Book konzentriert sich eher auf die technische Anwendbarkeit und praktische Produkterfahrungen als auf abstrakte NDR-Theorie. In jedem Abschnitt wird erläutert, mit welchen Herausforderungen ein Sicherheitsteam im BFSI-Bereich konfrontiert ist, wie Exeon.NDR den Arbeitsablauf unterstützt und wie Exeon.NDR bestehende Investitionen in SIEM, SOAR, EDR, IDS oder GRC ergänzt.
Die Anwendungsfälle sind nach fünf wiederkehrenden Sicherheitsprioritäten im BFSI-Bereich gegliedert:
- Gewinnung von Transparenz in komplexen hybriden Landschaften, in denen die Infrastruktur häufig auf On-Prem Umgebungen, cloud Workloads, SaaS Plattformen, Remote-Benutzer und Drittanbieter verteilt ist.
- Erkennung fortgeschrittener Bedrohungen und lateral movement in verschlüsseltem Datenverkehr
- Reduzierung von SOC-Signalrauschen durch risikobasierte Warnmeldungen und einen besseren Kontext
- Untersuchung von Anomalien Niederlassung und IoT (z. B. Geldautomat oder Überwachungskamera ).
- Erstellung von Nachweisen für DORA , EIOPA , Audits und das Risikomanagement Drittanbieter
In jedem Kapitel wird erläutert, wie Exeon.NDR Sicherheitsteams dabei unterstützt, das Verhalten zu erkennen, zu priorisieren und zu untersuchen. Jedes Kapitel enthält:
- Ein reales Szenario aus dem BFSI-Bereich,
- Eine Erläuterung, wie Exeon.NDR den Arbeitsablauf unterstützt,
- A visual snapshot and short demo clip showing what analysts see directly in the Exeon.NDR console,
- Sowie ein praktisches Beispiel, das veranschaulicht, wo Anwendungsfall im Bankwesen, bei Finanzdienstleistungen oder in der Versicherungsbranche vorkommt.
Das tatsächliche Netzwerk über alle Niederlassungen, IoT-Geräten, Rechenzentren, die Cloud und verschlüsselten Datenverkehr hinweg im Blick behalten
Moderne BFSI-Umgebungen sind stark dezentralisiert. Eine Bank kann Hunderte von Filialen, IoT-Netzwerke (Überwachungskameras, Geldautomaten usw.), Rechenzentren, Cloud-Workloads, SaaS-Anwendungen und Verbindungen zu Drittsystemen betreiben. Ein Versicherer stützt sich möglicherweise auf Maklerportale, Schadensbearbeitungssysteme, Kundenplattformen, Cloud-Dienste und ausgelagerte Provider. Finanzdienstleistungsunternehmen kombinieren häufig Altsysteme mit APIs, Cloud-nativen Diensten und Integrationen von Drittanbietern.
Auf dem Papier mögen diese Umgebungen zwar dokumentiert sein. In der Praxis entwickeln sich Kommunikationsmuster jedoch oft schneller als Architekturdiagramme. Es kommen neue SaaS-Tools auf den Markt. Cloud-Workloads kommunizieren mit unerwarteten Zielen. Filial- oder Geldautomaten-Systeme senden Datenverkehr ausserhalb ihrer erwarteten Peer-Gruppe. Verschlüsselter East-West-Datenverkehr verbirgt verdächtiges Verhalten vor Tools, die auf die Überprüfung der Nutzdaten angewiesen sind.
Exeon.NDR hilft Teams dabei, zu erkennen, wie Systeme tatsächlich im gesamten Netzwerk miteinander kommunizieren. Durch die Analyse von Metadaten aus der bestehenden Infrastruktur – wie NetFlow, IPFIX, sFlow und ausgewählten Logs – erstellt es eine kommunikationsbasierte Übersicht über IT-, IoT- und OT-Umgebungen, ohne dass eine umfassende Paketanalyse oder zusätzliche Sensoren erforderlich sind.
Da Exeon.NDR Metadaten und Verhaltensmuster anstelle von Netzwerkpaketinhalte analysiert, bleibt verschlüsselter Datenverkehr aus verhaltensbezogener Sicht weiterhin sichtbar. Das SOC kann ungewöhnliche Kommunikationshäufigkeit, -volumen, -richtung, Peer-Beziehungen oder Zeitpunkte erkennen, ohne sensiblen Datenverkehr zu entschlüsseln.
Dies bietet Sicherheits- und IT Teams eine praktische Möglichkeit, Fragen wie die folgenden zu beantworten:
- Welche assets sind in Filialen, Geldautomaten, cloud Umgebungen und Rechenzentren aktiv?
- Welche Systeme kommunizieren mit externen Zielen?
- Gibt es unerwartete Verbindungen zwischen sensiblen Zonen?
- Welche verschlüsselten Datenströme weisen ungewöhnliche Merkmale auf? Verhalten ?
- Können wir den Prüfern zeigen, welche Bereiche überwacht werden?
Visualisieren Sie reale Kommunikationswege zwischen Filialen, Geldautomaten, cloud Arbeitslasten und Rechenzentrum Systeme.
Sehen Sie, wie Exeon.NDR das Netzwerk verwandelt Metadaten in eine übersichtliche Karte von assets und Kommunikationswege.
Praktisch BFSI Beispiel
Eine Bank möchte nachvollziehen, ob ihre Filialen und IoT-Umgebungen (Zahlungsterminals, Überwachungskameras, Geldautomaten, Zugangskontrollsysteme usw.) ausschliesslich mit den erwarteten Systemen kommunizieren. Exeon.NDR hebt die tatsächlichen Kommunikationswege hervor und deckt ungewöhnliche oder bisher nicht dokumentierte Verbindungen auf. Das SOC kann dann prüfen, ob es sich um erwartete Kommunikation, um risikobehaftete Kommunikation oder um ein potenzielles Anzeichen für eine Kompromittierung handelt.
Für einen führenden Akteur im BFSI-Sektor bedeutet der Mehrwert nicht einfach nur „mehr Transparenz“. Es geht um umsetzbare Transparenz: Eine Übersicht über Vermögenswerte und Kommunikationswege, die die Erkennung, Untersuchung, die Sicherung von Prüfungsnachweisen und eine bessere Entscheidungsfindung unterstützt.
Von APT-Verhalten und Lateral Movement in verschlüsseltem Datenverkehr
Fortgeschrittene Angreifer treten selten als ein einzelnes, offensichtliches Ereignis in Erscheinung. Sie bewegen sich oft schrittweise durch eine Umgebung: Sie errichten einen Brückenkopf , kommunizieren mit command-and-control , Scan interne Systeme, bewegen sich lateral, greifen auf sensible assets zu und bereiten Datendiebstahl , Betrug oder Störungen vor.
Im BFSI kann dies schnell geschäftskritisch werden. Ein kompromittierter Server kann ein Einfallstor für den Zugriff auf Zahlungssysteme, Kunde , Schadensplattformen, Handelsumgebungen oder privilegierte Verwaltungssysteme sein.
Herkömmliche Erkennungsinstrumente spielen zwar eine wichtige Rolle, haben jedoch oft Schwierigkeiten, das Netzwerkverhalten zu einem zusammenhängenden Angriffsmuster zusammenzufügen. Ein SIEM erfasst möglicherweise Logs aus verschiedenen Systemen. EDR erfasst möglicherweise Aktivitäten auf Host-Ebene. Firewalls protokollieren möglicherweise den zugelassenen Datenverkehr. Doch die Frage bleibt: Wie bewegt sich der Angreifer durch das Netzwerk?
Exeon.NDR ergänzt die Analyse um die Ebene des Netzwerkverhaltens. Es erkennt verdächtige Kommunikationsmuster und fasst diese zu einer für die Untersuchung geeigneten Übersicht zusammen. Anstatt nur einzelne Logs oder Endpunkt-Ereignisse zu betrachten, können Analysten erkennen, wie das verdächtige System kommuniziert, welche Partner daran beteiligt sind und wie sich das Verhalten im Laufe der Zeit entwickelt hat.
Dies ist insbesondere bei verschlüsseltem Datenverkehr von grossem Wert. Angreifer können zwar ihre Nutzdaten verbergen, hinterlassen jedoch dennoch Verhaltensspuren: Zeitablauf, Häufigkeit, Richtung, Volumen und ungewöhnliche Peer-Beziehungen.
Im Rahmen einer typischen Untersuchung könnte ein Analyst mit einer Exeon.NDR-Warnmeldung mit hohem Risiko beginnen, die betroffenen Ressourcen genauer untersuchen, die Kommunikationspartner überprüfen, den zeitlichen Verlauf verdächtiger Aktivitäten analysieren und feststellen, ob es sich um einen Einzelfall handelt oder um Teil eines umfassenderen Musters. Ereignisse mit hohem Risiko können anschließend zur Anreicherung, Fallbearbeitung und Eindämmung an SIEM- oder SOAR-Workflows weitergeleitet werden.
Verfolgen Sie verdächtiges Verhalten von der Hochrisiko Warnmeldung bis zum Untersuchung .
Erfahren Sie, wie Exeon.NDR verdächtiges Kommunikationsverhalten verdächtiges Kommunikationsverhalten identifiziert und die Untersuchung von Lateral Movement unterstützt.
Praktisch BFSI Beispiel
Ein verdächtiges internes System nimmt die Kommunikation mit ungewöhnlichen Gegenstellen auf und zeigt Anzeichen von Command-and-Control-Verhalten. Exeon.NDR korreliert das Kommunikationsmuster, stuft das Risiko ein und liefert dem Analysten den Kontext für die Untersuchung. Der Befund kann anschliessend zur Anreicherung, Fallerstellung und Eindämmung an SIEM- oder SOAR-Workflows weitergeleitet werden.
Für Teams im BFSI-Bereich trägt dies dazu bei, die Zeitspanne zwischen dem ersten verdächtigen Verhalten und einer fundierten Reaktion zu verkürzen. Ausserdem hilft es den Analysten, den Beteiligten den Vorfall zu erläutern: Welche Systeme betroffen waren, wie sich das Verhalten entwickelt hat und bei welchen Kommunikationswegen Maßnahmen erforderlich sind.
Reduzierung von SOC-Signalrauschen durch risikobasierten Netzwerkkontext
Die meisten SOCs BFSI leiden nicht unter einem Mangel an Sicherheitsdaten. Sie leiden unter einer zu großen Menge an Daten mit niedrigem Kontext. Analysten müssen möglicherweise zwischen SIEM Warnungen, firewall Protokollen, EDR Ergebnissen, Identitätswarnungen, Ticketing-Tools und Tabellenkalkulationen hin- und herwechseln, um ein und Vorfall zu verstehen.
Dies führt zu einer Überlastung Warnmeldung und inkonsistenten Untersuchung . Zwei Analysten können denselben Ereignistyp unterschiedlich untersuchen, je nachdem, welche Tools sie zuerst prüfen und wie viele Kontextinformationen sie manuell zusammentragen.
Exeon.NDR trägt zur Reduzierung dieses Aufwands bei, indem es das Verhalten anhand von Risiko und Kontext priorisiert. Anstatt jedes Ereignis gleich zu behandeln, gruppiert es zusammengehörige Beobachtungen, hebt ungewöhnliches Verhalten hervor und stellt Analysten die Informationen zur Verfügung, die sie für ihre weiteren Entscheidungen benötigen.
Für den SOC bedeutet dies, dass die Untersuchung mit einem klareren Bild beginnt:
- Um welche Geräte handelt es sich?
- Welches Verhalten ist ungewöhnlich?
- Welche Gegenstellen sind betroffen?
- Ist das Verhalten neu, selten oder riskant?
- Ist ein ähnliches Verhalten schon einmal aufgetreten?
- Sollte dies an SIEM oder SOAR eskaliert werden?
Exeon.NDR ersetzt weder SIEM noch SOAR . Vielmehr verbessert es deren Effektivität, indem es ihnen aussagekräftigere Netzwerksignale liefert. Risikobewertete Netzwerkereignisse können mit Identitäts-, Endpunkt , Anwendungs- oder Bedrohung im SIEM korreliert werden. SOAR kann dann Reaktionsschritte für Fälle mit hoher Priorität anreichern, weiterleiten oder automatisieren.
Hochrisikonetzwerke priorisieren Verhalten und reduzieren analyst Rauschen Die
Wechseln Sie von der Alarmübersicht zum Untersuchungskontext, ohne Ereignisverlauf manuell neu erstellen zu müssen.
Praktisch BFSI Beispiel
Nach einem Ransomware-Vorfall setzt eine mittelgrosse deutsche Bank Exeon.NDR ein, um das SOC auf risikobewertete Netzwerkereignisse zu konzentrieren, anstatt sich mit unwesentlichen Störsignalen zu beschäftigen. Analysten können Bedrohungen im verschlüsselten Datenverkehr mit einem klareren Kontext untersuchen, während Signale mit hohem Risiko zur weiteren Bearbeitung an SIEM/SOAR-Workflows weitergeleitet werden.
Die operative Auswirkung ist eindeutig: Analysten verbringen weniger Zeit mit der Kontextanalyse und können sich stattdessen auf die Entscheidungsfindung konzentrieren. Unwesentliche Rauschen werden reduziert. Risikoreiches Verhalten lässt sich leichter priorisieren. Die Übergabe Untersuchung wird konsistenter, da die Netzwerkdaten bereits aufbereitet und nachvollziehbar sind.
Ermittlungen Niederlassung Und verteilt Standortanomalien
Filialumgebungen sind für Unternehmen aus dem BFSI-Sektor besonders relevant, da sie geschäftskritische Dienste, lokale Netzwerke, Remote-Verbindungen, Benutzerendgeräte, IoT-Geräte und manchmal auch lokale Internet-Anbindungen vereinen. Während zentrale Rechenzentren und Cloud-Umgebungen in der Regel gut überwacht werden, entstehen an dezentralen Standorten häufig blinde Flecken für zentralisierte SIEM- und SOC-Teams.
Ein verdächtiges Szenario in einer Zweigstelle muss auf den ersten Blick nicht unbedingt dramatisch erscheinen. Es kann sich um ein lokales Gerät handeln, das mit einem unbekannten internen System kommuniziert. Es kann eine neue ausgehende Verbindung über einen lokalen Internet-Breakout sein. Es kann eine Veränderung der Kommunikationshäufigkeit, des Volumens oder des Zeitpunkts sein. Oder es kann ein IoT-Gerät sein, wie beispielsweise eine Überwachungskamera oder ein Gebäudesystem, das plötzlich ausserhalb seines erwarteten Musters kommuniziert.
Einzeln betrachtet mögen diese Ereignisse harmlos erscheinen. Im Kontext können sie jedoch frühe Anzeichen für Kompromittierung , Fehlkonfiguration, unbefugten Zugriff oder operationelle Risiken sein.
Exeon.NDR unterstützt Sicherheitsteams bei der Untersuchung solcher Szenarien, indem es aufzeigt, wie verteilte Ressourcen im Zeitverlauf miteinander kommunizieren. Anstatt sich ausschliesslich auf statische Regeln oder isolierte Logs zu verlassen, können Analysten Verhaltensmuster vergleichen, Beziehungen zwischen gleichrangigen Punkte untersuchen und Abweichungen von den erwarteten Kommunikationsmustern über Niederlassungen, lokale Netzwerke, Cloud-Dienste und die zentrale Infrastruktur hinweg identifizieren.
Dies ist von Vorteil, da sich eine verteilte Infrastruktur nur schwer durchgängig überwachen lässt. Die Installation zusätzlicher Sensoren in jeder Niederlassung oder Regionalniederlassung kann kostspielig und betrieblich aufwendig sein. Der metadatengesteuerte Ansatz von Exeon.NDR ermöglicht es Teams, mithilfe vorhandener Netzwerktelemetrie Transparenz zu gewinnen, und hilft zentralen SOC-Teams dabei, blinde Flecken zu schliessen, ohne unnötige Infrastruktur hinzufügen zu müssen.
Untersuchen Sie ungewöhnliche Kommunikation aus verteilt Niederlassung , IoT oder lokalen Netzwerkumgebungen.
Sehen Sie, wie Exeon.NDR unerwartetes Verhalten in einem verteilt Site-Szenario hervorhebt.
Praktisch BFSI Beispiel
Eine Niederlassung nutzt für den täglichen Betrieb ein lokales Netzwerk und Internet-Breakout . Exeon.NDR identifiziert ein Gerät , das die Kommunikation mit einem unbekannten externen Ziel aufnimmt und sich anders verhält als vergleichbare assets Niederlassung . Das SOC überprüft den Kommunikationsweg, den Zeitpunkt und die Peer-Beziehungen, um festzustellen, ob die Aktivität erwartet, falsch konfiguriert oder verdächtig ist.
Für BFSI Sicherheitsteams, das macht verteilt Die Standortüberwachung ist praktischer. Die Kernfrage ist nicht, ob eine bestimmte Gerät Der Typ ist riskant, aber ob assets filialübergreifend und in lokalen Netzwerken verhalten sie sich wie erwartet – und ob zentral SOC Teams können Abweichungen erkennen, bevor sie zu Zwischenfällen werden.
Erstellung von Beweisen für DORA , FINMA , Audit- und Drittanbieter -Risiken
Sicherheitsteams im BFSI-Sektor müssen zunehmend nicht nur nachweisen, dass Kontrollmassnahmen vorhanden sind, sondern auch, dass diese funktionieren. DORA, die an die FINMA-Vorgaben angepassten Anforderungen an die ICT-Governance, interne Prüfungsanforderungen sowie Risikoprogramme für Dritte zwingen Unternehmen dazu, fundiertere Nachweise zu erbringen, eine klarere Berichterstattung zu gewährleisten und ihre operative Widerstandsfähigkeit zu verbessern.
In der Praxis bedeutet dies, dass Sicherheitsteams Fragen schnell beantworten müssen:
- Welche Geräte waren betroffen?
- Welche Kommunikation fand statt?
- Wann begann verdächtiges Verhalten ?
- Wie hat es sich entwickelt?
- Welche Systeme oder Drittanbieter waren beteiligt?
- Welche Massnahmen wurden ergriffen?
- Kann dies dem Risikomanagement, compliance , der Revision oder dem Management vorgelegt werden?
Die Herausforderung besteht darin, dass die Beweise oft verstreut sind. SIEM Daten, firewall Protokolle, Endpunkt , Tickets und Netzwerkaufzeichnungen können alle nur einen Teil der Geschichte enthalten. Die Rekonstruktion des Gesamtbildes kann langsam und manuell sein.
Exeon.NDR unterstützt diesen Prozess durch die Bereitstellung von Netzwerknachweisen in einem Untersuchung Format. Analysten können Kommunikationswege, betroffene assets , Zeitabläufe, Risikobewertungen und Verhaltenskontext überprüfen. Diese Nachweise können SIEM , SOAR und GRC Workflows ergänzen und Sicherheitsteams bei der Vorbereitung Vorfall , Auditantworten oder regulatorischen Berichten unterstützen.
Für Versicherer kann dies die DORA- und EIOPA-bezogene ICT-Governance sowie die Überwachung durch Dritte unterstützen. Für Banken und Finanzdienstleistungsunternehmen unterstützt es die Meldung von Vorfällen im Rahmen der DORA, Resilienztests, die Validierung der Segmentierung sowie die interne Revision.
Verwandeln Sie Verhalten in Untersuchung Beweise für Audit-, DORA und EIOPA -Workflows.
Vom verdächtigen Verhalten bis zum Beweis: Geräte, Datenflüsse, zeitlicher Ablauf und Risikokontext.
Praktisch BFSI Beispiel
Ein Entität untersucht verdächtige Aktivitäten, die ein sensibles System betreffen. Exeon.NDR liefert den Kontext auf Netzwerkebene: welche assets kommunizierten, wann das Verhalten begann, wie es sich entwickelte und welche Pfade beteiligt waren. Diese Erkenntnisse können in Vorfall , der Auditvorbereitung oder DORA konformen Berichtsworkflows verwendet werden.
Der Wert liegt nicht darin, dass NDR von sich aus „ compliance löst“. Der Wert besteht vielmehr darin, dass Exeon.NDR Teams im Rahmen von Untersuchungen einen klareren, schnelleren und besser nachvollziehbaren Überblick über das Verhalten bietet.
Validierung Drittanbieter und segmentierter Kommunikation
Organisationen BFSI sind auf ein umfangreiches Ökosystem von Drittanbietern angewiesen: Zahlungsabwickler, clearing , cloud Anbieter und -Dienste, externe IT Dienstleister, Broker, Schadenbearbeiter, fintech Partner, Datenanbieter und Managed-Service-Provider. Auch nicht autorisierte oder nicht verwaltete cloud -Dienste können in dieser Umgebung auftreten und Schatten IT sowie Risiken für den Datenverlust verursachen, wenn Geschäftsbereiche oder Systeme mit Diensten kommunizieren, die nicht Teil der genehmigten Architektur sind.
Sicherheitsteams legen zwar fest, welche Drittanbieter auf welche Systeme zugreifen dürfen, doch die Überprüfung der tatsächlichen Kommunikation gestaltet sich oft schwieriger. Richtlinien mögen das eine aussagen, während das tatsächliche Verhalten etwas anderes offenbart.
Eine Hersteller kann zunächst einem begrenzten Zweck dienen und sich dann im Laufe der Zeit ausweiten. Eine cloud Integration kann die Kommunikation mit weiteren internen Systemen aufnehmen. Ein broker oder portal kann ungewöhnliche Zugriffsmuster erzeugen. Eine segmentierte Umgebung kann mehr East-West-Traffic zulassen als beabsichtigt.
Exeon.NDR unterstützt Teams bei der Validierung realer Kommunikationswege. Durch die Visualisierung, wer mit wem, wie oft und in welchem Muster kommuniziert, lassen sich unerwartete Drittanbieter oder Segmentierung leichter erkennen.
Dies ist besonders nützlich für Risiko- und compliance -Teams, da das Risiko Drittanbieter nicht nur eine Fragebogenerhebung darstellt, sondern auch eine Überwachungsaufgabe ist. Unternehmen müssen wissen, ob sich Lieferanten, Partner und cloud -Dienste innerhalb des Netzwerks wie erwartet verhalten.
Prüfen Sie, ob die Kommunikation Drittanbieter und segmentierten Umgebungen wie vorgesehen funktioniert.
Sehen Sie die tatsächlichen Kommunikationswege zwischen internen Systemen, externen Partnern und segmentierten Umgebungen.
Praktisch BFSI Beispiel
Eine Drittanbieter soll mit einer definierten Anwendung kommunizieren, doch Exeon.NDR deckt zusätzliche Kommunikationswege zu internen Systemen auf. Das Sicherheitsteam prüft die Abweichung, validiert deren Legitimität und nutzt die gewonnenen Erkenntnisse zur support Segmentierung und Lieferantenrisikogesprächen.
Mit Exeon.NDR können Sicherheitsteams ihre Sicherheitslösungen umprogrammieren. Segmentierung Und Drittanbieter Annahmen in beobachtbare Beweise umzuwandeln. Dies unterstützt Zero Trust Initiativen, Lieferantenüberwachung, Auditprüfungen und Vorfall Ermittlungen.
Arten von Anwendungsfälle der Praxis
In BFSI-Umgebungen lassen sich Anwendungsfälle NDR use cases in vier praktische Kategorien einteilen.
Sichtbarkeit
Anwendungsfälle im Bereich Sichtbarkeit helfen Teams, zu verstehen, was tatsächlich im gesamten Netzwerk vor sich geht. Sie sind oft der Ausgangspunkt für NDR-Bewertungen, da sie unbekannte Ressourcen, unerwartete Verbindungen und blinde Flecken aufdecken.
Typische Beispiele sind:
- Asset und discovery
- Sichtbarkeit Niederlassung und Geldautomat
- Cloud und SaaS Kommunikationsabbildung
- Transparenz des verschlüsselten Datenverkehrs durch Metadaten
- discovery von Schatten- IT und unkontrollierten asset
Diese Anwendungsfälle helfen bei der Beantwortung der Frage: Wissen wir, welche Kommunikation in unserer Umgebung stattfindet?
Erkennung
Anwendungsfälle im Bereich Erkennung helfen Teams dabei, verdächtiges Verhalten zu identifizieren, das allein anhand statischer Regeln möglicherweise nicht erkennbar ist.
Typische Beispiele sind:
- APT Verhalten
- Lateral Movement
- Command-and-Control Kommunikation
- DGA oder DNS Anomalien
- Verdächtige API oder Drittanbieter
- Indikatoren Data Staging oder Datenexfiltration
Diese Anwendungsfälle helfen bei der Beantwortung der Frage: Können wir verdächtiges Verhalten erkennen, bevor es sich auf das Geschäft auswirkt?
SOC-Workflows
Anwendungsfälle für SOC workflow konzentrieren sich auf die Effizienz analyst und die Qualität der Antworten.
Typische Beispiele sind:
- Risikobasierte Warnmeldung Priorisierung
- Kontext der schnelleren Untersuchung
- Reduzierte falsch positive Ergebnisse
- Beweiserbringung bei Vorfällen
- SIEM und SOAR Anreicherung
Diese Anwendungsfälle helfen bei der Beantwortung der Frage: Können sich Analysten auf die wichtigsten Vorfälle konzentrieren?
Compliance und Beweisanwendung
Anwendungsfälle im Bereich Compliance und Beweisanwendung helfen Teams dabei, darzustellen, was geschehen ist und wie damit umgegangen wurde.
Typische Beispiele sind:
- DORA Vorfall
- Unterstützung bei der EIOPA-konformen ICT-Governance
- Überwachung von Zulieferer oder Service-Provider
- Segmentierung
- Prüfungsfertige Zeitpläne und Berichterstattung
Diese Anwendungsfälle helfen bei der Beantwortung der Frage: Können wir nachweisen, dass wir effektiv überwachen, erkennen und reagieren?
Fazit
Da Banken-, Finanzdienstleistungen und Versicherungsumgebungen zunehmend verteilt , verschlüsselt und vernetzt werden, benötigen Sicherheitsteams mehr als zusätzliche Warnmeldungen. Sie benötigen Klarheit.
Exeon.NDR schafft diese Transparenz, indem es Netzwerk- Metadaten in Kommunikationsübersicht, Verhaltenserkennung, risikobasierte Warnmeldungen und Untersuchung Beweise umwandelt. Es unterstützt Sicherheitsteams dabei, zu verstehen, wie assets kommunizieren, wo verdächtiges Verhalten auftritt und welche Vorfälle sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
Die Anwendungsfälle in diesem E-Book sind so konzipiert, dass sie im Rahmen einer technischen Demo oder einer Produktvorführung vorgestellt werden können. Zusammen verdeutlichen sie, wie Exeon.NDR bestehende SIEM-, SOAR-, EDR-, IDS- und GRC-Investitionen ergänzt, indem es die Netzwerktransparenz, die Erkennungsqualität, die Effizienz des SOC und die Compliance-Nachweise verbessert.
Für Unternehmen aus dem BFSI-Sektor liegt der Weg in die Zukunft nicht in noch mehr Lärm, sondern in besseren Signalen.
Möchten Sie Ihren Anwendungsfall in der Praxis erleben?
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- Entdecken Sie verborgene Kommunikationswege
- Verdächtiges Verhalten im verschlüsselten Datenverkehr erkennen
- Hochrisikoereignisse priorisieren
- SOC Rauschen reduzieren
- Stärkung DORA , FINMA und Prüfungsnachweisen
- Überwachen Sie Filialen, Geldautomaten, cloud Arbeitslasten und Drittanbieter Verbindungen
