Definition
Managed Detection and Response (MDR) ist ein vollständig verwalteter, rund um die Uhr verfügbarer Cybersicherheitsdienst, der von fachkundigen Analysten bereitgestellt wird, die sich auf die Erkennung von und die Reaktion auf Angriffe spezialisiert haben, die durch Technologie allein nicht verhindert werden können. Er kombiniert menschliches Fachwissen mit fortschrittlichen Schutztechnologien und maschinellen Lernmodellen, um ausgeklügelte Angriffe zu erkennen, zu untersuchen und zu neutralisieren und so Datenschutzverletzungen und zahlreiche Cybervorfälle zu verhindern.
Hauptmerkmale von MDR
- 24/7 von Experten geleitete Überwachung und Reaktion auf Bedrohungen
- Proaktive Bedrohungsjagd
- Eindämmung der Bedrohung zur Verhinderung der Ausbreitung
- Umfassende Reaktion auf Vorfälle
- Analyse der Grundursache
- Regelmäßige Sicherheitskontrollen
- Umfassende Berichterstattung
Warum es wichtig ist
MDR erfreut sich zunehmender Beliebtheit, und Gartner® prognostiziert, dass bis 2025 die Hälfte aller Unternehmen solche Dienste nutzen wird. Es geht um mehrere kritische Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit:
- Überwindung technologischer Grenzen: Sicherheitstechnologien sind zwar unerlässlich, können aber nicht jeden Angriff abwehren. Sie bietet das menschliche Fachwissen, das erforderlich ist, um ausgefeilte Bedrohungen zu erkennen und auf sie zu reagieren, die automatisierte Abwehrmaßnahmen umgehen.
- Behebung der Qualifikationslücke: Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre Cybersicherheitsteams angemessen zu besetzen. MDR bietet eine kosteneffiziente Möglichkeit, auf kompetente Sicherheitsexperten zuzugreifen, ohne umfangreiche interne Einstellungen vornehmen zu müssen.
- Schnelle Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen: Die Zeit bis zur Erkennung kann von den üblichen 277 Tagen auf wenige Minuten verkürzt werden, wodurch die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen erheblich eingeschränkt werden.
- Verbesserte Sicherheitslage: Durch kontinuierliche Überwachung und Optimierung, die von einem geschulten Fachmann beaufsichtigt wird, hilft es Unternehmen, widerstandsfähiger gegen potenzielle Angriffe zu werden.
Managed Security Services werden laut Gartner® schneller wachsen als andere Sicherheitssegmente, aber diese Services erreichen nur dann ihr optimales Niveau, wenn sie eine KI-basierte Network Detection & Response nutzen .
Warum es so gut zum NDR passt
Wenn man bedenkt, dass Network Detection and Response (NDR) die folgenden Vorteile bietet, kann das Ergebnis in Verbindung mit MDR-Diensten zu einem höheren Sicherheitsniveau für Unternehmen führen:
- Kontinuierliche Überwachung des Netzwerkverkehrs
- Verhaltensanalyse zur Erkennung abnormaler Aktivitäten
- Ost-West- (intern) und Nord-Süd- (extern) Verkehrsanalyse
- KI- und ML-gesteuerte Erkennung von Bedrohungen
- Automatisierte oder geführte Reaktion auf Bedrohungen
Kombinieren Sie sie für einen umfassenden Schutz
Diese Strategien mit drei Buchstaben sind zwei leistungsstarke Cybersicherheitsansätze, die in Kombination die Fähigkeit eines Unternehmens, Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren, erheblich verbessern können. Im Folgenden erfahren Sie, wie sie zusammenarbeiten, um einen umfassenden Schutz und eine allumfassende Cybersicherheitsstrategie zu gewährleisten. Hier erfahren Sie, wie sich diese beiden Ansätze gegenseitig ergänzen:
- Bessere Sichtbarkeit: NDR bietet einen tiefen Einblick in den Netzwerkverkehr, während MDR eine breitere Abdeckung von Endgeräten, Cloud-Umgebungen und anderen Sicherheitstools bietet. Zusammen schaffen sie einen ganzheitlichen Überblick über die Sicherheitslandschaft des Unternehmens.
- Mehrschichtige Erkennungsfunktionen: Auf das Netzwerk ausgerichtete Analysen werden durch die Erkennung von Bedrohungen an Endpunkten und aus mehreren Quellen ergänzt. Dieser mehrschichtige Ansatz hilft, Bedrohungen abzufangen, die durch eine einzelne Verteidigungslinie schlüpfen könnten.
- Verbesserte Bedrohungsjagd: MDR-Analysten können NDR-Daten nutzen, um eine effektivere Bedrohungssuche durchzuführen und heimliche Angreifer zu identifizieren, die sich anderen Erkennungsmethoden entzogen haben.
- Schnellere Reaktion auf Vorfälle: Die Kombination aus Echtzeit-Netzwerkeinblicken und von Experten geleiteten Reaktionsmöglichkeiten ermöglicht eine schnellere und effektivere Prävention, Eindämmung und Behebung von Vorfällen.
- Kontextbezogene Analyse: Durch die Bereitstellung von Netzwerkkontext zu Sicherheitsereignissen können Analysten den Umfang und die Auswirkungen potenzieller Bedrohungen besser verstehen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Die gewonnenen Erkenntnisse können genutzt werden, um Sicherheitsrichtlinien zu verfeinern, Erkennungsregeln zu aktualisieren und die allgemeine Sicherheitslage des Unternehmens zu verbessern.
Durch die Integration dieser beiden Sicherheitsstrategien können Unternehmen eine leistungsstarke, mehrschichtige Verteidigungsstrategie entwickeln, die die Stärken der netzwerkbasierten Erkennung mit der Analyse und Reaktion von Experten kombiniert. Dieser Ansatz bietet umfassenden Schutz vor einer Vielzahl von Cyber-Bedrohungen, von gewöhnlicher Malware bis hin zu komplexen Angriffen wie Advanced Persistent Threats (APT).
Auswahl eines MDR-Partners
Achten Sie bei der Auswahl eines MDR-Anbieters darauf, dass er sich in Ihr bestehendes Sicherheitssystem integrieren lässt, einschließlich der NDR-Lösungen, die Sie bereits einsetzen. Diese Integration stellt sicher, dass Sie das Maximum aus beiden Technologien herausholen, Ihre allgemeine Cybersicherheitslage verbessern und das Risiko kostspieliger Cybervorfälle verringern.
Wenn Sie noch kein Netzwerküberwachungs-Tool einsetzen, ist Exeon.NDR, das preisgekrönte Tool aus der Schweiz, dank seiner KI-Algorithmen und Metadatenanalyse, die das Ergebnis von 10 Jahren Forschung an der ETH Zürich, einer der weltweit führenden Universitäten, sind, überragende Erkennungs- und Reaktionsfähigkeiten.
Exeon.NDR stützt sich für seine Analyse auf leichtgewichtige Verkehrsmetadaten und benötigt keine teure Verkehrsspiegelung für die Datensammlung oder die Entschlüsselung von Paketen zur Analyse des Datenverkehrs. Es nutzt Ihre vorhandene IT-, Cloud- und OT-Infrastruktur, um die Verkehrsmetadaten für die Analyse zu sammeln, weshalb es sensorlos und so einfach zu implementieren ist.
