Revolutionierung des risikobasierten Ansatzes Alarmierung
Ein Whitepaper zur Verbesserung Ihrer Sicherheitserkennung durch risikobasierte „ Alarmierung “ (RBA) – weniger Warnmeldungen, mehr Erkennung.
Was ist risikobasiertes „ Alarmierung “?
Was ist eine risikobasierte Bewertung der Arbeitsbedingungen ( Alarmierung , RBA)?
Die risikobasierte Analyse ( Alarmierung , RBA) ist eine Strategie, bei der Datenanalyse und Priorisierung eingesetzt werden, um Warnmeldungen oder Benachrichtigungen auszugeben, sobald potenzielle Risiken bestimmte vordefinierte Schwellenwerte erreichen. Dabei werden die Schwere und die potenziellen Auswirkungen eines Warnmeldung bewertet, und einem Warnmeldung , das auf eine potenzielle Sicherheitsverletzung oder eine kritische Systemstörung Kompromittierung hinweist, wird eine höhere Risikostufe zugewiesen als einem Warnmeldung , das sich auf eine isolierte Vorfall mit geringen Auswirkungen bezieht. Sobald den erkannten Ereignissen Risikowerte und Verstärkungsfaktoren zugewiesen wurden, kann das System die Warnmeldungen anhand der zugehörigen Risikostufen priorisieren. Ereignisse mit höherem Risiko und höherer Priorität werden an Sicherheitsanalysten zur sofortigen Maßnahme oder an automatisierte Reaktionsmechanismen weitergeleitet.
Dieser Ansatz gilt als effizienter und effektiver als die Generierung von Warnmeldungen für jedes mögliche Ereignis und hilft Unternehmen, Risiken gezielter zu bewältigen und darauf zu reagieren. Im Laufe der Zeit sollte sich die risikobasierte „ Alarmierung “ auf der Grundlage der Erfahrungen und Anpassungen einer Organisation weiterentwickeln und verbessern. Diese Anpassungsfähigkeit sollte sicherstellen, dass die Sicherheitsstrategie angesichts der sich wandelnden Bedrohung Umgebung weiterhin wirksam bleibt. Schließlich geht es auch um Geld: Durch die Konzentration auf Bereiche mit hohem Risiko und Bedrohungen können Unternehmen ihr Sicherheitsbudget effizienter einsetzen und sicherstellen, dass 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, „ maschinelles Lernen “ und kontextbezogener Intelligenz erweiterte „ Bedrohung “-Bewertungen zu erstellen, die gegebenenfalls anhand der unternehmensspezifischen Risikoannahmen gewichtet werden, und somit Warnmeldungen entsprechend dem eingeschätzten Risikoniveau zu priorisieren und zu kategorisieren, wodurch die Erkennung von „ Bedrohung “ sowie die Reaktion darauf verbessert werden.
NDR überwacht kontinuierlich den Netzwerkverkehr, Endgeräte und andere Datenquellen, um potenziell verdächtige oder böswillige Aktivitäten zu identifizieren, und sammelt und aggregiert dabei Daten aus verschiedenen Quellen wie Netzwerkgeräten, Servern, Anwendungen und Endgeräten. Zu diesen Daten gehören Netzwerkprotokolle (NetFlow, IPFIX, firewall -Protokolle) sowie andere Kommunikationsprotokolle, Ereignisse und Warnmeldungen oder Verbindungen, die vom System generiert oder von internen Servern ausgelöst werden. Die gesammelten Daten werden vom NDR normalisiert und angereichert, um sicherzustellen, dass sie ein einheitliches Format aufweisen und möglichst viele Kontextinformationen enthalten. Anreicherung umfasst die Ergänzung von Metadaten, asset Details, Benutzerinformationen und den möglichen Auswirkungen des Ereignisses, z. B. Quelle und Ziel. Dies ermöglicht eine noch umfassendere Überwachung möglicher Anomalien, Kontextinformationen zum Netzwerkverkehr sowie zum Benutzer Verhalten.
Die Vorteile für Ihr Unternehmen
Der Mehrwert von NDR für das risikobasierte „ Alarmierung “ liegt neben den Funktionen zur kontinuierlichen Überwachung in der Umsetzung von „ maschinelles Lernen “: Es ermöglicht ein risikobasiertes „ Alarmierung “, indem es fortschrittliche Analysen, Kontextinformationen, Daten aus dem „ Bedrohung “ und Verhaltensanalysen nutzt, um das potenzielle Risiko zu bewerten, das mit den in den verschiedenen Netzwerkbereichen erkannten Ereignissen verbunden ist. NDR-Lösungen können Ereignisse mit unterschiedlicher Gewichtung auslösen und auf Vorfälle auf der Grundlage der Risikobewertungen reagieren, z. B. durch die Isolierung anfälliger Endpunkte oder die Blockierung böswilligen Datenverkehrs.
Verbesserte Priorisierung von „ Bedrohung “
NDR-Lösungen nutzen „ maschinelles Lernen “ und kontextbezogene Informationen, um Bedrohungen anhand ihres Risikograds zu bewerten und zu priorisieren, sodass sich Sicherheitsteams zunächst auf die kritischsten Vorfälle konzentrieren können.
Verhalten Bedrohung -Erkennung auf Basis von
maschinelles Lernen Algorithmen erkennen Abweichungen vom normalen Netzwerk Verhalten us und identifizieren so raffinierte Angriffe, die herkömmliche, auf Signaturen basierende Methoden möglicherweise übersehen.
Geringere Ermüdung durch „ Warnmeldung “
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.
Anpassbar Risikobewertung
Unternehmen können „Risikoverstärkungsfaktoren“ konfigurieren, um bestimmten Netzwerken oder assets unterschiedliche Bedrohung Gewichtungen zuzuweisen, was präzisere risikobasierte Alarmierung und Reaktionsstrategien ermöglicht.
Automatische Antwort von „ Vorfall “
NDR kann automatisch auf hochriskante Bedrohungen reagieren, beispielsweise durch die Isolierung anfälliger Endgeräte oder die Blockierung böswilligen Datenverkehrs, wodurch sich die Zeit minimiert, die Angreifern zur Ausnutzung von Schwachstellen zur Verfügung steh exploit .
Umfassende Netzwerktransparenz
Durch die kontinuierliche Überwachung des Netzwerkverkehrs, der Endgeräte und der Kommunikationsprotokolle liefert NDR umfassende Einblicke in potenzielle Sicherheitsbedrohungen in der gesamten „ IT “-Umgebung.
Was wäre, wenn Sie Ihre Fehlalarme drastisch reduzieren und Zeit und Kosten sparen könnten?
Einblicke von unseren Sicherheitsexperten
Klarheit im Cyber-Dschungel: Fachbeiträge unserer Vordenker im Bereich KI-gestützter Cybersicherheit.
