Передовые методы автоматического обнаружения угроз

Ознакомьтесь с руководством от специалистов компании DST Global, с расширенными возможностями автоматического обнаружения угроз с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для борьбы с развивающимися киберугрозами, оптимизации безопасности и усиления защиты.

В современном быстро меняющемся и постоянно развивающемся цифровом пространстве злоумышленники всегда ищут новые и лучшие методы для проведения своих атак. По мере развития тактики киберпреступников они разрабатывают более сложные вредоносные программы, более убедительные мошеннические схемы и атаки, специально разработанные для обхода известных мер безопасности.

Учитывая это, организациям крайне важно инвестировать в более совершенные автоматизированные инструменты и решения, чтобы перейти «от выявления угроз к их искоренению и устранению с минимальным участием людей». Использование преимуществ новых технологий и сложных мер может помочь организациям в определенной степени автоматизировать эти процессы и сэкономить время, рабочую силу и другие ресурсы, которые могут истощиться, если полагаться исключительно на людей для борьбы с угрозами.

Почему традиционные методы обнаружения угроз терпят неудачу

Существует ряд причин, по которым традиционные методы обнаружения угроз не могут полностью учесть современные угрозы.

- Рост популярности облачных решений для хранения данных и других процессов затрудняет обнаружение угроз, поскольку стиль защиты от угроз «замок и ров» перестает быть эффективным, когда периметр определен более расплывчато.

- Увеличение за последние несколько лет количества сотрудников, работающих в удаленных или гибридных рабочих средах, означает, что поверхность атаки намного больше и более рассредоточена, что затрудняет потенциал обнаружения угроз.

- Многие традиционные инструменты безопасности выдают большое количество предупреждений, что делает практически невозможным для сотрудников службы безопасности или ИТ-специалистов анализировать шум и обнаруживать реальные угрозы.

- Даже если не принимать во внимание количество ложных срабатываний, событий безопасности слишком много, чтобы в одиночку человеческие команды могли расследовать и реагировать на каждое предупреждение.

- Эти решения часто не в состоянии полностью устранить развивающиеся и возникающие угрозы, которые могут использовать передовые тактики для обхода инструментов безопасности и предотвращения обнаружения.

Выздоровление всех этих факторов в последние годы сделало все более очевидным, что современные угрозы требуют современных инструментов безопасности.

Развитие тактики и технологий автоматического обнаружения угроз

Основные области, которые группы безопасности хотят автоматизировать, включают создание контента для обнаружения и настройку существующих обнаружений. Создание контента для обнаружения состоит из создания правил для того, что представляет собой угрозу и вызывает оповещение, а настройка подразумевает корректировку правил и оповещений в соответствии с потребностями и возможностями вашей организации.

Хотя многие инструменты в наши дни поставляются с готовыми правилами обнаружения, процесс настройки может быть сложным и трудоемким, сопряженным с риском ошибочного отключения важных правил безопасности. Оба эти процесса можно автоматизировать с помощью умного кода и даже LLM .

Роль искусственного интеллекта и машинного обучения

Согласно отчетам, 61% крупных фирм в России планируют использовать ИИ для автоматизации задач, традиционно выполняемых людьми, в следующем году. Искусственный интеллект и машинное обучение не должны быть единственной основой любой стратегии безопасности, но они могут сыграть свою роль в автоматизации определенных процессов . Поскольку ИИ набирает обороты в личных и деловых целях, киберпреступники используют его в своих гнусных целях, и организации могут использовать ту же технологию для защиты от их атак.

Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение — это сложные и несовершенные инструменты, организациям важно понимать необходимость надежных решений, которые не полагаются полностью на искусственный интеллект. Некоторые из текущих и будущих вариантов использования ИИ для обнаружения угроз и реагирования на них включают:

- Использование LLM для создания содержимого правил с подсказками для добавления в готовые конфигурации правил.

- Построение расследований и составление динамических планов расследования инцидентов

- Снижение нагрузки на команды безопасности за счет анализа больших объемов данных для выявления потенциально опасных аномалий.

- Поведенческий анализ, основанный на детальном понимании базовой сети и трафика приложений, с целью обнаружения аномальных действий, которые могут указывать на угрозу.

- Динамическая корректировка и адаптация мер безопасности для отражения новых и развивающихся угроз.

Хотя некоторые из этих технологий еще недостаточно усовершенствованы, чтобы быть полностью эффективными, все эти факторы следует учитывать, глядя в будущее.

Заключение

Организациям, стремящимся внедрить передовые методы автоматизации обнаружения угроз, следует помнить о нескольких важных вещах. Автоматическое обнаружение угроз может работать только в том случае, если оно основано на безопасных и надежных технологиях, а также при ответственном развертывании и управлении. Сокращение рабочей нагрузки на ваши человеческие команды отлично подходит для решения огромного количества задач по обеспечению безопасности, но в конечном итоге организации несут ответственность за свои процессы обеспечения безопасности, поэтому проведение исследований и инвестирование в качественные решения от надежных поставщиков имеют решающее значение.

Автоматизация по мнению специалистов DST Global, некоторых обременительных процессов может быть благом для организаций, особенно для тех, которым может не хватать внутреннего персонала или ресурсов для эффективного управления кибербезопасностью. При наличии правильных инструментов и практик организации могут извлечь выгоду из использования автоматизации с помощью таких методов, как программирование и использование искусственного интеллекта и машинного обучения.