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Der Trend geht zu benutzerfreundlichen Bedrohungsmodellen in der Cybersicherheit. Dieser Artikel beleuchtet den Einsatz von natürlicher Sprache bei der Modellentwicklung und die Integration mit UEBA, SIEM und SOAR-Technologien für effektive Abwehrstrategien.
Die Entwicklung und Implementierung robuster Bedrohungsmodelle bilden den Grundstein für erfolgreiche Abwehrstrategien im Bereich der Cybersicherheit. In der Vergangenheit war dieser Prozess technisch komplex und erforderte daher spezielle Fachkenntnisse in speziellen Abfragesprachen. Es ist jedoch ein Paradigmenwechsel im Gange: Unternehmen nutzen Abfragen in natürlicher Sprache, um umfassende Bedrohungsmodelle zu erstellen. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Rolle von User and Entity Behavior Analytics (UEBA) und der engen Integration dieser Modelle mit Security Information and Event Management (SIEM) und Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) Fähigkeiten.
Der Aufstieg natürlicher Abfragesprachen
Traditionelle Bedrohungsmodellierung erforderte oft ein tiefes Verständnis komplexer technischer Strukturen. Das machte sie zu einem exklusiven Betätigungsfeld von Cybersecurity-Experten. Die Landschaft der Cyber-Bedrohungen entwickelt sich jedoch weiter und erfordert einen Ansatz, der es einem breiteren Publikum, einschließlich nicht-technischer Beteiligter, ermöglicht, aktiv am Prozess der Bedrohungsmodellierung teilzunehmen.
Vorteile von Abfragen in natürlicher Sprache bei der Modellierung von Bedrohungen
- Zugang für alle
Traditioneller Ansatz: Die Modellierung von Bedrohungen erfordert oft komplizierte Abfragen in Fachsprachen, was die Teilnahme auf Personen mit technischen Kenntnissen beschränkt.
Vorteil der natürlichen Abfragesprache: Abfragen in natürlicher Sprache demokratisieren den Prozess, sodass ein breiteres Spektrum von Stakeholdern, einschließlich Führungskräften, Risikomanagern und Compliance-Beauftragten, aktiv mitarbeiten kann.
- Intuitives Verständnis
Traditioneller Ansatz: Technische Abfragen können für nicht-technische Beteiligte schwer zu verstehen sein, was zu einer potenziellen Verständnislücke führt.
Vorteil der natürlichen Abfragesprache: Abfragen in natürlicher Sprache fördern ein intuitives Verständnis und bauen die Barrieren zwischen technischen und nicht-technischen Teams ab.
- Schnellere Iterationen
Traditioneller Ansatz: Technische Abfragen erfordern möglicherweise ständige Iterationen und Überarbeitungen, was zu zeitaufwändigen Prozessen führt.
Vorteil der natürlichen Abfragesprache: Abfragen in natürlicher Sprache erleichtern schnellere Iterationen und ermöglichen flexible Reaktionen auf neue Bedrohungen und Veränderungen in der Bedrohungslandschaft.
UEBA verstehen: Eine Säule der intelligenten Bedrohungsmodellierung
Die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA) spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Effektivität von Bedrohungsmodellen für die Cybersicherheit. UEBA konzentriert sich auf die Analyse von Verhaltensmustern, um Anomalien oder Abweichungen von etablierten Normen zu erkennen, und bietet eine dynamische Schutzschicht gegen Insider-Bedrohungen und Advanced Persistant Threats.
Die Rolle von UEBA bei der Bedrohungsmodellierung
- Erkennung von Verhaltensanomalien
UEBA zeichnet sich durch die Erkennung von Abweichungen vom normalen Verhalten aus und ermöglicht es Bedrohungsmodellen, dynamische Elemente auf der Grundlage von Benutzer- und Entitätsaktionen einzubeziehen.
- Abschwächung von Insider-Bedrohungen
Durch das Verstehen des typischen Benutzerverhaltens hilft UEBA bei der Erkennung von Anomalien, die auf Insider-Bedrohungen hindeuten können, und fügt so eine weitere Schutzebene hinzu, die über die traditionelle Perimeter-Verteidigung hinausgeht.
- Kontinuierliche Überwachung
UEBA bietet kontinuierliche Überwachungsfunktionen, die sich nahtlos an die dynamische Natur von Bedrohungen anpassen. Diese ständige Wachsamkeit verbessert die Genauigkeit und Aktualität der Reaktionen auf Bedrohungsmodelle.
Anwendungsfall: Erkennung von Insider-Bedrohungen
In diesem Szenario versucht ein Benutzer, der normalerweise während der regulären Arbeitszeit eine bestimmte Gruppe von Dateien für seine Arbeit benutzt, zu einem ungewöhnlichen Zeitpunkt auf sensible Daten zuzugreifen. Herkömmliche Bedrohungsmodelle könnten Schwierigkeiten haben, diese Anomalie zu erkennen. UEBA, integriert mit natürlichsprachigen Abfragen, kann jedoch das Bedrohungsmodell dynamisch anpassen, um dieses ungewöhnliche Verhalten zu erkennen und zu untersuchen.
Integration mit SIEM: Stärkung von Bedrohungsmodellen durch Sichtbarkeit in Echtzeit
Die Integration von Bedrohungsmodellen mit SIEM-Systemen ist von entscheidender Bedeutung, um einen Echtzeit-Überblick über die Sicherheitslage eines Unternehmens zu erhalten. SIEM-Plattformen können dabei Sicherheitsdaten aus einer Vielzahl von Quellen zusammenfassen sowie analysieren und so eine zentrale Anlaufstelle für die Überwachung und Reaktion auf Sicherheitsereignisse bieten.
Vorteile der SIEM-Integration
- Zentrales Daten-Repository
SIEM dient als zentrales Repository für Sicherheitsdaten und bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Bedrohungslandschaft eines Unternehmens.
- Überwachung in Echtzeit
Durch die Integration in SIEM können Bedrohungsmodelle in Echtzeit auf Sicherheitsereignisse zugreifen, sodass sofort auf neue Bedrohungen reagiert werden kann.
- Korrelation von Ereignissen
SIEM verbessert die Bedrohungsmodelle durch die Korrelation verschiedener Sicherheitsereignisse und ermöglicht so ein kontextbezogenes Verständnis potenzieller Bedrohungen und ihrer Auswirkungen.
Anwendungsfall: Reaktion auf Phishing-Angriffe
In diesem Beispiel wird ein Phishing-Angriff gestartet und mehrere Benutzer im gesamten Unternehmen melden daraufhin verdächtige E-Mails. In SIEM integrierte Abfragen in natürlicher Sprache erkennen in diesen Berichten schnell Muster, sodass das Bedrohungsmodell die Parameter zur Erkennung von Phishing-Aktivitäten in Echtzeit dynamisch anpassen kann.
SOAR-Integration: Automatisierte Reaktionen für verbesserte Cyber-Resilienz
SOAR-Funktionen verbessern Bedrohungsmodelle durch die Automatisierung von Reaktionsmaßnahmen auf Sicherheitsvorfälle. SOAR-Plattformen rationalisieren in diesem Zusammenhang die Arbeitsabläufe bei der Reaktion auf Vorfälle und ermöglichen es Unternehmen, schnell und effizient auf Cyber-Bedrohungen zu reagieren.
Vorteile der SOAR-Integration
- Automatisierte Reaktion auf Vorfälle
SOAR ermöglicht die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben bei der Reaktion auf Vorfälle, sodass die Sicherheitsteams mehr Zeit für strategische Aktivitäten haben.
- Orchestrierung von Arbeitsabläufen
Mit SOAR integrierte Bedrohungsmodelle profitieren von der Workflow-Orchestrierung, die eine koordinierte und standardisierte Reaktion auf Sicherheitsvorfälle gewährleistet.
- Niedrigere mittlere Reaktionszeit (MTTR)
Die SOAR-Integration trägt zu einer erheblichen Verringerung der mittleren Reaktionszeit bei – von Tagen auf Minuten – und verbessert so die Cyber-Resilienz eines Unternehmens.
Anwendungsfall: Malware-Erkennung und -Beseitigung
In einem Szenario, in dem Malware im Netzwerk entdeckt wird, können Abfragen in natürlicher Sprache die betroffenen Einheiten schnell identifizieren. Integriert in SOAR kann das Bedrohungsmodell automatisch einen Reaktionsworkflow einleiten, der infizierte Systeme isoliert, die zuständigen Teams benachrichtigt und Abhilfe einleitet.
Fazit
Die Synergie zwischen natürlichsprachlichen Abfragen, UEBA, SIEM und SOAR bildet eine starke Verteidigungslinie gegen eine Vielzahl von Bedrohungen im Bereich der Cybersicherheit. Wenn Bedrohungsmodelle mit intuitiver Sprache erstellt und angepasst werden können, entwickelt sich ein kollektives Verständnis für die Sicherheitslage im gesamten Unternehmen. Da UEBA Verhaltensinformationen hinzufügt, SIEM Echtzeittransparenz bietet und SOAR die Reaktionen automatisiert, bildet die ganzheitliche Integration dieser Funktionen in eine kohärente Security Operations Platform eine proaktive Cybersicherheitsstrategie, die sich an die sich entwickelnde Bedrohungslandschaft anpasst.
