This is the Trace Id: c7f392e8e0dc85051e65a0c49a5aa1c8
Przejdź do głównej zawartości
Rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft

Co to jest analiza cyberbezpieczeństwa?

Dowiedz się, jak analiza cyberbezpieczeństwa pomaga organizacjom zarządzać zagrożeniami bezpieczeństwa za pomocą analizy danych.
Odkrywaj ujednolicone rozwiązania SecOps obsługiwane przez sztuczną inteligencję

Omówienie analizy cyberbezpieczeństwa

Analiza cyberbezpieczeństwa to sposób proaktywnego zarządzania zagrożeniami cyberbezpieczeństwa przy użyciu narzędzi, takich jak zestaw technologiiZarządzanie informacjami i zdarzeniami zabezpieczeń (SIEM). Korzystając z uczenia maszynowego i analizy behawioralnej do analizowania danych organizacyjnych i danych użytkowników, firmy mogą przewidywać incydenty lub zapobiegać im, zamiast reagować na nie po ich wystąpieniu.

Wraz ze wzrostem ilości danych, aplikacji, urządzeń i tożsamości rośnie również trudność śledzenia i zabezpieczania ich wszystkich ręcznie. Często zespoły ds. zabezpieczeń mają dziesiątki różnych narzędzi zapewniających setki sygnałów na godzinę, co jest przytłaczające i utrudnia ręczne korelowanie wzorców.

Dzięki analizie cyberbezpieczeństwa organizacje mogą wykonywać następujące czynności:
  • Korelować szczegółowe informacje w różnych narzędziach zabezpieczeń, platformach i chmurach.
  • Szybko wykrywać zagrożenia. 
  • Poprawiać reagowanie na zdarzenia. 
  • Oceniać ryzyka, zanim zostaną wykorzystane.
  • Usprawniać procesy i alokację zasobów. 
  • Poprawiać ogólną analizę zagrożeń.
  • Zwiększać świadomość zagrożeń i widoczność.

Kluczowe wnioski

  • Analiza cyberbezpieczeństwa to sposób na proaktywne zarządzanie zagrożeniami cyberbezpieczeństwa przy użyciu technik takich jak uczenie maszynowe i analiza zachowań na potrzeby zbierania i analizowania danych, a następnie identyfikowania wzorców i anomalii, które mogą wskazywać na zagrożenie bezpieczeństwa. 
  • Typowy przepływ pracy obejmuje zbieranie danych, normalizację danych, analizę danych, uczenie maszynowe i wizualizację danych.
  • Organizacje używają analizy cyberbezpieczeństwa do wykrywania wewnętrznych i zewnętrznych zagrożeń, zarządzania zdarzeniami, oceny ryzyka i zapewniania zgodności z wymaganiami dotyczącymi zabezpieczeń.
  • Organizacje mają dostęp do narzędzi, takich jak EDR, XDR, analiza ruchu sieciowego, SIEM, SOAR, wyszukiwanie zagrożeń, analiza zagrożeń, UEBA, zarządzanie lukami w zabezpieczeniach i ciągłe monitorowanie.
  • Niektóre kluczowe korzyści to szybsze wykrywanie zagrożeń, ulepszone reagowanie na zdarzenia, ocena ryzyka, usprawnione procesy oraz ogólna większa świadomość zagrożeń i widoczność. 
  • Niektóre wyzwania obejmują zagadnienia dotyczące prywatności danych, luki w umiejętnościach i zmieniające się zagrożenia.
  • W przyszłości w dziedzinie analizy cyberbezpieczeństwa mogą wystąpić zmiany takie jak wzrost korzystania z generatywnej AI, rozwój umiejętności analityków, automatyczne reagowanie na zagrożenia i większa optymalizacja.

Jak działa analiza cyberbezpieczeństwa?

Analiza cyberbezpieczeństwa polega na zbieraniu i analizowaniu danych z różnych źródeł na potrzeby identyfikowania wzorców i anomalii, które mogą wskazywać na zagrożenie bezpieczeństwa. Te dane są następnie przetwarzane przy użyciu zaawansowanych technik analitycznych, takich jak uczenie maszynowe na potrzeby wykrywania potencjalnych zagrożeń i reagowania na nie w czasie rzeczywistym. Typowy przepływ pracy rozwiązania do analizy cyberbezpieczeństwa obejmuje następujące kroki:
 
  1. Zbieranie danych. Może to brzmieć jak truizm, ale skuteczna analiza cyberbezpieczeństwa opiera się na kompleksowym dostępie do ogromnej ilości danych pochodzących m.in z taki źródeł, jak użytkownicy, punkty końcowe, routery, aplikacje i dzienniki zdarzeń.

  2. Normalizacja danych. Ogromna ilość nieprzetworzonych danych nie jest najbardziej pomocna w dostarczaniu szczegółowych informacji o zabezpieczeniach umożliwiających podejmowanie działań. Dzięki normalizacji danych zespoły ds. zabezpieczeń mogą agregować zestawy danych z różnych źródeł w jednym formacie i podsumowywać je na potrzeby wspierania procesów analizy i podejmowania decyzji. 

  3. Analiza danych. Po znormalizowaniu danych do spójnej, zrozumiałej formy może rozpocząć się analiza. W tym miejscu wzorce i szczegółowe informacje są identyfikowane na podstawie wielu pozornie różnych punktów danych. Za pomocą narzędzi, takich jak reguły, skoroszyty i zapytania, trendy behawioralne można zidentyfikować i oflagować jako potencjalne zagrożenia.

  4. Uczenie maszynowe. Analizowanie danych big data wymaga czasu i zasobów, a specjaliści ds. zabezpieczeń mają tylko tyle z obu tych elementów. Trenując modele uczenia maszynowego na potrzeby rozpoznawania wzorców zagrożeń lub ryzykownych zachowań, specjaliści ds. zabezpieczeń mogą przetwarzać dane znacznie szybciej, łatwiej wykrywać anomalie i ustalać priorytety badań. Na przykład narzędzia do analizy zachowań użytkowników i jednostek (UEBA) używają analizy behawioralnej, algorytmów uczenia maszynowego i automatyzacji do identyfikowania nietypowych zachowań w sieci organizacji. 

  5. Wizualizacja danych. Szczegółowe informacje dotyczące zabezpieczeń z danych big data mogą być nieporęczne i trudne do zrozumienia, co może stanowić wyzwanie dla osób podejmujących decyzje biznesowe i decyzje dotyczące zabezpieczeń. Wizualizacja danych to graficzna reprezentacja trendów, wartości odstających i wzorców korzystających z wykresów, grafów i map na potrzeby zwiększenia dostępności i zrozumienia złożonych danych. Korzystając ze zrozumiałej analizy zagrożeń organizacje uzyskują kompleksowy wgląd w środowisko zagrożeń, aby podejmować świadome decyzje dotyczące zabezpieczeń.
Niektóre organizacje używają natywnego dla chmury narzędzia SIEM do agregowania danych, które są następnie analizowane z szybkością maszyny na potrzeby identyfikowania wzorców, trendów i możliwych problemów. Dzięki rozwiązaniu SIEM natywnemu dla chmury organizacje mogą importować własne źródła danych analizy zagrożeń i sygnały z istniejących narzędzi.
Przypadki użycia

Analiza cyberbezpieczeństwa w praktyce

Duża zaleta analizy cyberbezpieczeństwa wynika z oferowanej ekspertom ds. zabezpieczeń pomocy w zakresie wczesnego znajdowania i zatrzymywania zagrożeń w oparciu o zewnętrzne rozwiązanie do wykrywania zagrożeń i reagowania na nie. Zapoznaj się z przykładami sposobów, w jakie organizacje mogą korzystać z analizy cyberbezpieczeństwa.

Wykrywanie zagrożeń zewnętrznych

Dzięki monitorowaniu wzorców ruchu sieciowego analiza cyberbezpieczeństwa może identyfikować potencjalne ataki lub anomalie — takie jak atak typu „rozproszona odmowa usługi” (DDoS), atak typu „atakujący w środku”, złośliwe oprogramowanie i oprogramowanie wymuszające okup— które mogą wskazywać na naruszenia zabezpieczeń.

Wykrywanie kont z naruszonymi zabezpieczeniami

Bezpośrednie ataki na sieci nie są jedynymi typami zagrożeń, które mogą mieć wpływ na firmę. Ataki polegające na wyłudzaniu informacji i oszustwa związane z inżynierią społeczną mogą narażać użytkowników na udostępnianie danych uprzywilejowanych lub narażać na ataki ich własne systemy. Analiza cyberbezpieczeństwa stale monitoruje takie zdarzenia.

Wykrywanie zagrożeń wewnętrznych

Analiza cyberbezpieczeństwa pomaga śledzić zachowania użytkowników i jednostek w sieci, umożliwiając wczesne wykrywanie podejrzanych działań lub zagrożenia wewnętrzne.

Reagowanie na zdarzenia i zbieranie cyfrowych materiałów dowodowych

Zespoły ds. zabezpieczeń mogą korzystać z analizy cyberbezpieczeństwa na potrzeby reagowania na zdarzenia, dostarczając niezawodne szczegółowe informacje potrzebne do rozwiązania ataku. Szczegółowe przeglądy dowodowe pomagają zespołom ds. zabezpieczeń poznać charakter zdarzeń dotyczących ich stanu zabezpieczeń i zapewnić skorygowanie wszystkich jednostek, których bezpieczeństwo zostało naruszone.

Ocena ryzyka

Narzędzia do uczenia maszynowego automatyzują generowanie i analizę analizy zagrożeń, kategoryzując i przechowując wykryte zagrożenia na potrzeby użycia w przyszłości. Zwiększa to zdolność systemu do rozpoznawania podobnych zagrożeń i oceny poziomu ryzyka.

Zgodność zabezpieczeń i raportowanie

Rozwiązanie do analizy cyberbezpieczeństwa może zwiększyć zdolność organizacji do zachowania zgodności z przepisami branżowymi i zademonstrować przejrzystość za pomocą zautomatyzowanego raportowania.

Typy narzędzi do analizy cyberbezpieczeństwa


Organizacje mają dostęp do szeregu narzędzi do analizy cyberbezpieczeństwa, z których każda ma funkcje, które zaspokajają różne potrzeby. Niektóre narzędzia wykraczają poza analizę, aby zapewnić automatyczną ochronę i reagowanie na zagrożenia.

Wykrywanie i reagowanie w punktach końcowych

Wykrywanie i reagowanie w punktach końcowych (EDR) to oprogramowanie, które chroni użytkowników końcowych, urządzenia punktów końcowych i zasoby IT przy użyciu analizy w czasie rzeczywistym i automatyzacji obsługiwanej przez sztuczną inteligencję. EDR chroni przed zagrożeniami zaprojektowanymi na potrzeby obejścia tradycyjnego oprogramowania antywirusowego i innych konwencjonalnych narzędzi zabezpieczeń punktów końcowych.

Rozszerzone możliwości wykrywania zagrożeń i reagowania na nie

Rozszerzone możliwości wykrywania zagrożeń i reagowania na nie to narzędzie, które automatycznie identyfikuje, ocenia i koryguje zagrożenia. XDR rozszerza zakres zabezpieczeń, rozszerzając ochronę na szerszy zakres produktów niż EDR, w tym punkty końcowe, serwery, aplikacje w chmurze i wiadomości e-mail.

Analiza ruchu w sieci

Analiza ruchu sieciowego to proces monitorowania ruchu sieciowego na potrzeby wyodrębnienia informacji o potencjalnych zagrożeniach bezpieczeństwa i innych problemach IT. Zapewnia cenny wgląd w zachowanie sieci, umożliwiając ekspertom ds. zabezpieczeń podejmowanie decyzji dotyczących ochrony infrastruktury sieciowej i danych.

Zarządzanie informacjami i zdarzeniami zabezpieczeń

Zestaw technologii SIEM ułatwia organizacjom wykrywanie, analizowanie i reagowanie na zagrożenia bezpieczeństwa, zanim zaszkodzą operacjom biznesowym. Łączy on zarządzanie informacjami zabezpieczeń (SIM) i zarządzanie zdarzeniami zabezpieczeń (SEM) w jeden system zarządzania zabezpieczeniami.

Automatycznie reagujące skoordynowane zabezpieczenia

Automatycznie reagujące skoordynowane zabezpieczenia (SOAR) odnosi się do zestawu narzędzi automatyzujących zapobieganie cyberatakom i reagowanie na nie przez ujednolicenie systemów na potrzeby zwiększenia widoczności, zdefiniowanie sposobu uruchamiania zadań i opracowanie planu reagowania na zdarzenia, który odpowiada potrzebom organizacji.

Wyszukiwanie zagrożeń

Wyszukiwanie cyberzagrożeń to proces, w którym zespoły ds. zabezpieczeń aktywnie wykrywają, izolują i neutralizują zaawansowane zagrożenia, które mogą obejść zautomatyzowane rozwiązania zabezpieczeń. Używają one różnych narzędzi do wyszukiwania nieznanych lub niewykrytych zagrożeń w sieci, punktach końcowych i danych organizacji.

Analiza zagrożeń

Analiza cyberzagrożeń to informacje, które pomagają organizacjom lepiej chronić się przed cyberatakami. Obejmuje ona analizę, która zapewnia zespołom ds. zabezpieczeń kompleksowy wgląd w zagrożenia, dzięki czemu mogą podejmować świadome decyzje dotyczące sposobu przygotowywania się do ataków, wykrywania ich i reagowania na nie.

Analiza zachowań użytkowników i jednostek

UEBA to typ oprogramowania zabezpieczającego, które używa analizy behawioralnej, algorytmów uczenia maszynowego i automatyzacji do identyfikowania nietypowych i potencjalnie niebezpiecznych zachowań ze strony zarówno użytkowników, jak i urządzeń w sieci organizacji.

Zarządzanie lukami w zabezpieczeniach

Zarządzanie lukami w zabezpieczeniach to proces, który korzysta z narzędzi i rozwiązań, aby stale i proaktywnie chronić systemy komputerowe, sieci i aplikacje dla przedsiębiorstw przed cyberatakami i naruszeniami danych.

Ciągłe monitorowanie

Narzędzia do analizy cyberbezpieczeństwa mogą monitorować całe środowisko organizacji — lokalne, chmury, aplikacje, sieci i urządzenia — przez cały dzień, aby wykrywać nieprawidłowości lub podejrzane zachowania. Narzędzia te gromadzą dane telemetryczne, agregują dane i automatyzują reagowanie na zdarzenie.

Zalety narzędzi do analizy cyberbezpieczeństwa


Narzędzia do analizy cyberbezpieczeństwa oferują zespołom ds. zabezpieczeń szereg korzyści zarówno w zakresie ochrony danych organizacyjnych, jak i ulepszania ogólnych procesów zabezpieczeń.

Oto niektóre z tych kluczowych korzyści: 
 
  • Szybsze wykrywanie zagrożeń. Główną korzyścią płynącą z korzystania z analizy wzbogaconej o uczenie maszynowe i analizę behawioralną jest wyprzedzanie zagrożeń, zanim staną się one problemami. Proaktywne monitorowanie pomaga zespołom ds. zabezpieczeń szybciej niż kiedykolwiek wcześniej identyfikować zagrożenia i reagować na nie. 
  • Ulepszone reagowanie na zdarzenia. Czasami zagrożenia są przekazywane przez systemy zabezpieczeń i wpływają na dane organizacyjne. Jednak szybsze czasy reakcji mogą ograniczać szkody, izolować obszary objęte zagrożeniem i zapobiegać rozprzestrzenianiu się zagrożeń w systemach organizacyjnych.
  • Ocena ryzyka. Nie wszystkie zagrożenia są podobne do siebie. Narzędzia do analizy cyberbezpieczeństwa ułatwiają specjalistom IT ocenę ryzyka, które muszą spełnić, i w jakiej kolejności.
  • Usprawnione procesy i alokacja zasobów. Narzędzia do analizy cyberbezpieczeństwa pomagają zespołom ds. zabezpieczeń skuteczniej zbierać, korelować i analizować ogromne ilości danych organizacyjnych. Upraszczając ten proces, te narzędzia pomagają zaoszczędzić czas zespołom ds. zabezpieczeń, które następnie mogą skupić się na systemach lub zdarzeniach wymagających ich uwagi.
  • Zwiększona świadomość w zakresie zagrożeń i widoczność. Zautomatyzowany charakter analizy cyberbezpieczeństwa zapewnia zespołom ds. zabezpieczeń wgląd w zagrożenia bez konieczności ciągłego testowania i śledzenia ich. Modele uczenia maszynowego i analizy behawioralnej są stale dostosowywane, aby zapewnić organizacjom bardziej kompleksową świadomość w zakresie cyberbezpieczeństwa.

Najlepsze rozwiązania dotyczące analizy cyberbezpieczeństwa


Podobnie jak w przypadku każdego narzędzia, sama technologia nie wystarcza, aby zapewnić sukces. Aby były najbardziej efektywne, narzędzia do analizy cyberbezpieczeństwa wymagają pewnych przygotowań przed wdrożeniem, a być może pewnych zmian w bieżących praktykach biznesowych po ich wdrożeniu. Oto kilka najlepszych rozwiązań:
 
  • Klasyfikacja danych. Upewnij się, że dane organizacyjne są prawidłowo sklasyfikowane i spełniają wszelkie wewnętrzne lub zewnętrzne standardy zgodności. Ponadto zdefiniuj mechanizmy kontroli dostępu dla informacji poufnych. Organizacje korzystające z narzędzi do zabezpieczeń danych mogą już mieć procesy spełniające wymagania dotyczące klasyfikacji i zgodności. 
  • Wydłużone okresy przechowywania. Przechowuj dzienniki zdarzeń, które mogą być potrzebne w przyszłości do wyszukiwania zagrożeń lub inspekcji zgodności. Czas przechowywania dzienników przez organizacje może się różnić w zależności od branży, przepisów dotyczących zgodności lub agencji. 
  • Zero Trust. Chroń wszystkie środowiska za pomocą architektury Zero Trust, która chroni każdy plik, pocztę e-mail i sieć, uwierzytelniając każdą tożsamość użytkownika i każde urządzenie.
  • Bieżąca analiza. Korzystaj z analizy zagrożeń — najnowszych danych zapewniających kompleksowy widok krajobrazu zagrożeń — aby podejmować decyzje dotyczące zabezpieczeń. 
Aby rozpocząć pracę z analizą cyberbezpieczeństwa, organizacje powinny:
 
  1. Zidentyfikuj ich potrzeby. Każda organizacja ma własne cele w zakresie zabezpieczeń — niezależnie od tego, czy jest to krótszy czas reakcji, czy większa przejrzystość zgodności z przepisami. Pierwszym krokiem do skutecznej analizy cyberbezpieczeństwa jest zidentyfikowanie wszystkich tych celów i utrzymanie tych wyników jako priorytetów w procesie wybierania i wdrażania nowych narzędzi.
     
  2. Identyfikowanie źródeł danych. Ten proces może być wymagający, ale jest niezbędny do skutecznej analizy cyberbezpieczeństwa. Im bardziej kompleksowe źródła danych, tym lepszy wgląd w ryzykowne zachowania i nietypowe działania, które mogą wskazywać na zagrożenie.
     
  3. Wybierz narzędzie, które pasuje do określonych sytuacji. Różnorodność narzędzi do analizy cyberbezpieczeństwa odzwierciedla różnorodność potrzeb i sytuacji organizacji, które z nich korzystają. Nowa firma może potrzebować kompleksowego rozwiązania, które obsługuje całą ocenę zagrożeń i reagowanie na nie. Jednak firma o bardziej ugruntowanej pozycji może mieć już wdrożone rozwiązania w zakresie cyberbezpieczeństwa — w takim przypadku odpowiednim narzędziem może być takie, które zostało zaprojektowane na potrzeby integracji z istniejącymi systemami, i którego celem jest ulepszanie, a nie zastępowanie tych inwestycji.

Wyzwania dotyczące analizy cyberbezpieczeństwa


Organizacje dążące do wysokiej jakości analizy cyberbezpieczeństwa stoją przed wieloma wyzwaniami, w tym obawami o prywatność danych, lukami w umiejętnościach i ewoluującymi zagrożeniami.

Zagadnienia dotyczące prywatności danych

Naruszenia danych często zyskują międzynarodowy rozgłos, nic więc dziwnego, że klienci i użytkownicy końcowi są zaniepokojeni tym, w jaki sposób firmy wykorzystują i chronią ich dane osobowe. Do tego dochodzą komplikacje związane z lokalnymi lub branżowymi przepisami dotyczącymi zgodności, które mogą wejść w życie szybciej niż organizacja może zaktualizować swoje systemy zarządzania danymi. Rozwiązaniem tych wyzwań może być system analizy cyberbezpieczeństwa z wbudowanymi funkcjami zgodności i ochroną danych, które ograniczają dostęp wewnętrzny i proaktywnie zapobiegają atakom zewnętrznym.

Luki w umiejętnościach

Cyberbezpieczeństwo nie jest nową koncepcją, ale współczesne technologie i systemy ewoluują w szybkim tempie, aby być na bieżąco z potrzebami wewnętrznymi i zagrożeniami zewnętrznymi. Niedobór wykwalifikowanych specjalistów ds. analizy cyberbezpieczeństwa oznacza, że organizacje coraz częściej polegają na ręcznych procesach i nieaktualnych systemach tylko po to, aby być na bieżąco. Pierwszym rozwiązaniem, które przychodzi na myśl, jest organizowanie większej liczby szkoleń dla pracowników. Jednak bardziej skutecznym rozwiązaniem może być zaimplementowanie przyjaznego dla użytkownika narzędzia, które może automatyzować typowe procesy analizy cyberbezpieczeństwa i zawiera gotowe do użycia funkcje, takie jak wstępnie utworzone łączniki do rekordu CDR, danych w chmurze i serwerów, aby wymienić tylko kilka możliwych integracji.

Ewoluujące zagrożenia

Tempo, w jakim ewoluują cyberataki, jest ogromne. Tradycyjne analizy zabezpieczeń są ograniczone przez zdolność organizacji do identyfikowania, rozumienia i reagowania na zagrożenia, które są bardziej zaawansowane niż ich systemy wewnętrzne. To rozwiązanie to podejście do analizy cyberbezpieczeństwa, które rozwija się, aby dotrzymać kroku zagrożeniom. Uczenie maszynowe i analiza behawioralna napędzają proaktywną, zapobiegawczą analizę zagrożeń, która może zatrzymać ataki, zanim wpłyną na organizację. Rozwiązania platformy analizy zagrożeń agregują źródła wskaźników zagrożeń z różnych źródeł i nadzorują dane, które mają być stosowane do rozwiązań, takich jak urządzenia sieciowe, rozwiązania EDR i XDR lub SIEM.

Rozwiązanie do analizy cyberbezpieczeństwa

 
Włączenie analizy cyberbezpieczeństwa do nowego lub istniejącego procesu zabezpieczeń ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia bezpieczeństwa i zgodności organizacji z obowiązującymi przepisami. Identyfikując wzorce, anomalie i zagrożenia za pomocą uczenia maszynowego i analizy behawioralnej, eksperci ds. zabezpieczeń mogą łatwiej chronić swoje dane i zapewnić ciągłość działalności. Rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft oferują ujednoliconą platformę operacji zabezpieczeń, która obejmuje analizę cyberbezpieczeństwa, aby zapewnić organizacjom funkcje ochrony przed zagrożeniami, których potrzebują.
ZASOBY 

Dowiedz się więcej o rozwiązaniach zabezpieczających firmy Microsoft

  1.
Osoba z krótkimi włosami pracuje na komputerze w przyciemnionym pomieszczeniu.
Rozwiązanie

Ujednolicone operacje zabezpieczeń obsługiwane przez sztuczną inteligencję

Wyprzedzaj cyberzagrożenia korzystając z jednej zaawansowanej platformy operacji zabezpieczeń.
Dowiedz się więcej
Mężczyzna z brodą siedzi przy biurku przy komputerze przenośnym i stacjonarnym z wieloma monitorami.
Produkt

Microsoft Sentinel

Szybciej identyfikuj i zatrzymuj cyberataki, korzystając z zaawansowanego rozwiązania SIEM natywnego dla chmury wzbogaconego o sztuczną inteligencję.
Dowiedz się więcej
Trzech specjalistów siedzących przy stole rozmawiających ze sobą.
Produkt

Microsoft Copilot dla rozwiązań zabezpieczających

Umożliwiaj zespołom ds. zabezpieczeń wykrywanie ukrytych wzorców i szybsze reagowanie na zdarzenia przy użyciu generatywnej AI.
Dowiedz się więcej
Powrót do sekcji ZASOBY

Często zadawane pytania

  • Analiza cyberbezpieczeństwa to sposób, w jaki organizacje mogą znajdować wzorce i wykrywać zagrożenia w całej infrastrukturze cyfrowej. Uczenie maszynowe i analiza behawioralna udostępniają informacje umożliwiające wczesne przechwytywanie zdarzeń i umożliwiają zespołom ds. zabezpieczeń zapobieganie wyrządzeniu przez nie poważnych szkód. Te narzędzia mogą pomóc w analizie ogromnych ilości danych, ab umożliwić organizacjom szybciej reagować i zachować większe bezpieczeństwo.
  • Analiza cyberbezpieczeństwa jest ważna, ponieważ pomaga zespołom ds. zabezpieczeń chronić dane organizacyjne i dane klientów, a także usprawniać procesy reagowania dotyczące cyberbezpieczeństwa. Najważniejsze zalety analizy cyberbezpieczeństwa obejmują szybsze wykrywanie zagrożeń, krótszy średni czas reakcji, ocenę ryzyka, usprawnione procesy i lepszą widoczność zagrożeń. Wszystko to pomaga poprawić ochronę krytycznej infrastruktury organizacji, zmniejszając ryzyko ataku, który może wpłynąć na produktywność i wyniki finansowe organizacji. Analiza ma również kluczowe znaczenie dla potrzeb dotyczących zgodności i wyszukiwania zagrożeń.
  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe służą do agregowania, analizowania i uzyskiwania szczegółowych informacji na podstawie dużych ilości danych organizacyjnych i danych klientów. Ogromna ilość danych generowanych przez źródła, takie jak punkty końcowe, użytkownicy i routery, stanowi wyzwanie skalowania dla specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa szukających trendów lub szczegółowych informacji, które mogą wskazywać na zagrożenia. Modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można wytrenować na potrzeby identyfikowania trendów lub uzyskiwania szczegółowych informacji z wielu danych zarządzanych przez organizację. Nowe narzędzia generatywnej AI mogą pomóc w dalszym ulepszaniu szybkości i jakości pracy związanej z zabezpieczeniami, jednocześnie zwiększając zestaw umiejętności dla analityków zabezpieczeń.
  • Analiza cyberbezpieczeństwa może pomóc w proaktywnym wykrywaniu zagrożeń przed zakłóceniem działania organizacji. Dzięki skorelowaniu danych między źródłami zespoły ds. zabezpieczeń uzyskują bardziej przejrzysty obraz sposobu, w jaki osoba atakująca porusza się między wektorami, ostatecznie zapewniając bardziej kompleksowy obraz ataku i stopnia jego dotkliwości. Korzystanie ze skoroszytów automatyzacji może skrócić czas odpowiedzi na typowe zadania, skracając średni czas odpowiedzi.

Obserwuj rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft