Was ist erweiterte Bedrohungserkennung?
Die Bedrohungserkennung ist der Prozess, Sicherheitslücken in der Angriffsfläche eines Unternehmens aufzudecken. Fortschrittliche Bedrohungserkennung ermöglicht dank Automatisierung eine neuere und effizientere Identifizierung und Neutralisierung von Bedrohungen.
Was macht die Bedrohungserkennung fortschrittlich?
Die Erkennung von Bedrohungen erfordert drei Schlüsselprozesse: Informationsbeschaffung, Überprüfung der Bedrohung und Reaktion.
- Informationsbeschaffung: Sammeln von Rohdaten (z. B. Protokolle, Netzwerkereignisse) mithilfe von SIEM und KI, um Anomalien zu identifizieren.
- Bedrohungsüberprüfung: Verdächtige Aktivitäten werden durch Abgleich von Bedrohungsinformationen, Anwendung einer Risikobewertung und Reduzierung von Fehlalarmen validiert.
- Reaktion: Bestätigte Bedrohungen werden durch automatisierte Maßnahmen und Incident-Response-Protokolle abgemildert, um Vorfälle zu isolieren und zu beheben.
Mitte der 2000er Jahre waren Tools wie Security Information and Event Monitoring (SIEM) in der Lage, Protokolldatenpunkte automatisch zu einzelnen Informationsströmen zusammenzufügen.
Analysten würden dann alarmiert, wenn ungewöhnliche Zeichenketten in den Protokolldateien entdeckt würden.
Allerdings wiesen SIEM Tools einige beständige Probleme auf – Fehlalarme waren weit verbreitet, da sich Benutzeraktionen und Anwendungen im Laufe der Zeit änderten, und es stellte nach wie vor eine Belastung für die Analysten dar, jede Warnung zu überprüfen und darauf zu reagieren.
Fortschrittliche Tools zur Bedrohungserkennung beheben dieses Problem, indem sie generierte Protokolle automatisch mit den relevanten Kontexten innerhalb eines Unternehmens vergleichen. Dies wird durch KI ermöglicht, das eine erweiterte Bedrohungserkennung erlaubt, um Ihre Netzwerk- und Endgeräte-Anfragen anhand externer Bedrohungen und interner alltäglicher Verhaltensweisen zu bewerten.
Real-Life Example:
Anstatt jedes Mal eine Warnung auszugeben, wenn sich ein Benutzer von einem neuen Gerät anmeldet, überprüfen fortschrittliche Tools dessen Legitimität durch die Anforderung von MFA und protokollieren dieses neue Gerät im Hinblick auf die zugrunde liegende Risikobewertung des Benutzers. Sollte dieses neue Gerät dann ungewöhnliche Ressourcen anfordern, gibt es eine Warnung aus.
Da die Warnmeldungen abgeglichen werden, bevor sie in die Arbeitsabläufe der Analysten gelangen, können sie sofort umgesetzt werden.
Die Bedeutung fortschrittlicher Bedrohungserkennung für moderne Cyberbedrohungen
Die Bedrohungserkennung steht angesichts komplexer Bedrohungen vor großen Herausforderungen wie:
Hinzu kommt, dass diese Angriffe zwar häufig von außerhalb eines Unternehmens ausgehen, aber auch von Insiderbedrohungen genutzt werden können – typischerweise von aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern mit privilegiertem Wissen über das Unternehmen. Angreifer können sich manchmal Monate oder sogar Jahre vor einem umfassenden Angriff Zugang verschaffen.
Aus diesem Grund muss die Bedrohungserkennung jeden Winkel jedes Netzwerks kontinuierlich überwachen. Um dies zu erreichen, ist heutzutage oft ein ganzes Paket an individuellen Werkzeugen erforderlich.
4 wichtige Tools zur Erkennung fortschrittlicher Bedrohungen
Da die Bedrohungserkennung ein so umfangreiches Gebiet ist, ist es sinnvoll, sie in überschaubare Komponenten zu unterteilen.
Dies geschieht durch den Einsatz mehrerer Cybersicherheitstools. Diese Tools bilden zusammen den Großteil der Technologie-Stacks für Bedrohungserkennung und -abwehr in Organisationen.
Hinweis: Nicht alle diese Tools müssen einzeln eingesetzt werden: Immer mehr Sicherheitsanbieter integrieren Funktionen zur Bedrohungserkennung in einzelne, zusammenhängende Plattformen.
#1: SIEM für die Log-Analyse
SIEM-Tools verbessern die Bedrohungserkennung durch das Sammeln, Aggregieren und Analysieren von Protokolldaten aus einer Vielzahl von Quellen, wie zum Beispiel:
- Servers
- ENDGERÄTE
- Firewalls
- Anwendungen
Sie normalisieren diese Daten in eine einheitliche Struktur, wodurch es einfacher wird, Muster und Korrelationen zu erkennen. Durch die Zusammenführung von Protokollen auf einer zentralen Plattform verwenden SIEM-Tools Korrelationsregeln, um scheinbar unzusammenhängende Ereignisse – wie beispielsweise mehrere fehlgeschlagene Anmeldeversuche, gefolgt von einem Datenexfiltrationsversuch – zu verwertbaren Erkenntnissen zu verknüpfen .
Diese Tools überwachen Protokolldaten in Echtzeit und nutzen Bedrohungsinformationen-Feeds, um die Aktivität mit bekannten Indikatoren für eine Kompromittierung (IoCs) zu vergleichen. Werden Anomalien oder vordefinierte Schwellenwerte erkannt, generieren SIEM-Systeme Warnmeldungen, um die Sicherheitsteams über potenzielle Bedrohungen zu informieren.
Außerdem speichern sie Protokolldaten für historische Analysen, wodurch Organisationen Folgendes ermöglichen:
- Trends identifizieren
- Forensische Untersuchungen durchführen
- Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen.
Durch die Kombination von Echtzeitüberwachung, Anomalieerkennung und umsetzbaren Warnmeldungen bietet Ihnen die SIEM-Protokollanalyse ein leistungsstarkes Framework für die proaktive und reaktive Bedrohungserkennung.
#1: NDR für Netzwerkanalyse
NDR- Lösungen überwachen kontinuierlich den Ost-West- und Nord-Süd-Netzwerkverkehr und bieten so umfassende Einblicke in die interne Kommunikation und externe Verbindungen. Durch die Korrelation von Daten über Netzwerksegmente hinweg können NDR-Tools schädliche Aktivitäten identifizieren, die sonst unbemerkt bleiben würden, wie zum Beispiel:
- Seitliche Bewegung
- Datenexfiltration
- Kommunikation der Führungs- und Kontrollabteilung (C2).
Diese Transparenz ermöglicht es Organisationen, Bedrohungen zu erkennen, die die Endgeräte- oder Perimeterverteidigung umgehen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools, die auf Signaturen oder vordefinierten Regeln basieren, identifiziert NDR verdächtige Dateien und Aktivitäten durch das Erkennen von Mustern, Anomalien und Verhaltensweisen , die von der Norm abweichen. Dies ermöglicht es NDR-Systemen, sowohl bekannte als auch unbekannte Bedrohungen zu erkennen.
#3: Bedrohungsinformationen Dritter
Das Verständnis der Angriffe, die gegen Branchenkollegen eingesetzt werden, kann zur Verbesserung der eigenen Abwehrmaßnahmen beitragen.
Aus diesem Grund verfügen viele Cybersicherheitstools über integrierte Bedrohungsinformationen – je umfassender und aktueller diese Informationen sind, desto genauer können Sie Ihr eigenes Risiko einschätzen.
#4: XDR für die Endgeräteanalyse
Erweiterte Erkennung und Reaktion (XDR) bietet eine kontinuierliche Überwachung von Endgeräten auf verdächtige Verhaltensweisen, wie zum Beispiel:
- Unbefugte Zugriffsversuche
- Ungewöhnliche Dateimodifikationen
- Unerwartete Prozessausführungen.
Durch die Kombination dieser Daten mit Daten wie Netzwerkverkehr können Bedrohungen aufgedeckt werden, die die Endgeräteschwachstelle im Rahmen umfassenderer Angriffskampagnen ausnutzen. XDR kann beispielsweise eine Endgeräte-Anomalie mit einer netzwerkbasierten lateralen Bewegung oder einer Phishing-E-Mail, die Malware enthielt, in Verbindung bringen.
KI und Maschinelles Lernen in der Bedrohungserkennung
KI und Maschinelles Lernen sind zu unverzichtbaren Bestandteilen der Architektur zur Bedrohungserkennung geworden. Dies liegt daran, dass sie eine Reihe einzigartiger Fähigkeiten bieten.
Unübertroffene Geschwindigkeit und Präzision
KI wurde speziell für die Verarbeitung riesiger Datenmengen entwickelt. Es wurde Hand in Hand mit neuen Methoden zur Verwaltung und zum Transport von Daten entwickelt, dank der Einführung von Data Lakes und Data Warehouses. Da heute unbegrenzt Daten gesammelt und übertragen werden können, können Algorithmen riesige Datenmengen in beispielloser Geschwindigkeit verarbeiten, darunter:
- Netzwerkverkehr
- Systemprotokolle
- Nutzeraktivität
Adaptive Abwehrmechanismen
Da Cyberkriminelle ständig neue Taktiken entwickeln, ist die Lern- und Entwicklungsfähigkeit von KI von entscheidender Bedeutung.
Durch die Analyse historischer Angriffe und Bedrohungsinformationen können KI-gestützte Systeme eine Grundlage für das Verständnis des Benutzer- und Netzwerkverhaltens schaffen. Entscheidend ist jedoch, dass KI-Modelle festgelegte Erfolgskriterien verfolgen können: Um diese zu erreichen, kann ein KI-Modell seine eigenen Parameter anpassen und justieren.
Dies führt zu präziseren Erkennungsfähigkeiten, die sich in Reaktion auf die Veränderungen im Unternehmen weiterentwickeln.
Verbesserte Effizienz und Genauigkeit
Da Sicherheitsteams mit einer so überwältigenden Datenmenge konfrontiert sind, ist es schwierig, echte Bedrohungen von zeitraubenden Fehlalarmen zu unterscheiden.
KI automatisiert wiederkehrende Sicherheitsaufgaben und ermöglicht es Analysten dadurch, sich ein umfassenderes Bild von jedem einzelnen Vorfall zu machen.
Implementieren Sie erweiterte Bedrohungserkennung mit Check Point
Erweiterte Bedrohungserkennung muss nicht kompliziert sein: DieCheck PointPlattform von Check Point bietet umfassende Sicherheit für Endgeräte, Mobilgeräte, Datenbanken, Netzwerke und E-Mail-Postfächer mit einem Kernsatz an Diensten. Durch den Betrieb mit einer einzigen Plattform können schlanke Sicherheitsteams das volle Potenzial der KI-gestützten Bedrohungserkennung ausschöpfen und mit der Implementierung automatisierter Reaktionsfunktionen beginnen, um eine noch größere Effizienz zu erzielen.
Erkunden Sie Check Point, indem Sie sich eine Demo ansehen.
Für weitere Netzwerk-spezifische Bedrohungserkennungsfunktionen sollten Sie Check Point in Betracht ziehen – es ist ein erstklassiges Beispiel für KI-Erkennungsfunktionen, die eine umfassende Regelbasis-Prävention mit einer KI-Engine kombinieren, die Millionen von Laufzeitparametern untersucht.
