Co je datové jezero zabezpečení?

Dobře strukturovaná architektura datového jezera zabezpečení se skládá z několika klíčových funkcí, které společně zajišťují rychlé vyhledávání, korelaci a šetření dat zabezpečení:

• Ingestování: Shromažďuje data pomocí rozhraní API, konektorů a agentů z různorodých zdrojů v multicloudových a multiplatformních prostředích, jako jsou brány firewall, cloudové platformy, poskytovatelé identit a nástroje pro detekci na koncových bodech.
• Úložiště: Nákladově efektivně ukládá data v cloudově nativním, škálovatelném prostředí pomocí otevřených formátů, jako je Delta Parquet, aby podporovalo flexibilitu schématu při čtení a interoperabilitu.
• Zpracování: Podporuje několik analytických modulů, včetně Sparku, Kusto Query Language (KQL) a strojového učení, které provádějí analýzu v reálném čase i dávkovou analýzu nad jedinou kopií dat.
• Přístup: Implementuje řízení přístupu na základě role (RBAC), šifrování a protokoly auditu za účelem zabezpečení citlivých dat a podpory dodržování předpisů.
• Analýza: Využívá AI, analýzu chování uživatelů a analýzu chování entit (UEBA), proaktivní vyhledávání kybernetických hrozeb a vlastní řídicí panely k odhalování hrozeb a vizualizaci trendů.
• Agentní obrana: Podporuje agenty AI a automatizaci tím, že centralizuje komplexní, historická i aktuální data pro pokročilou analýzu, detekci anomálií a autonomní reakci na hrozby.

Datové jezero Microsoft Sentinelu je navržené tak, aby pomáhalo optimalizovat náklady, zjednodušovat správu dat a urychlovat zavádění AI v operacích zabezpečení. Jako základ platformy Microsoft Sentinel má cloudově nativní architekturu a je účelově vytvořené pro zabezpečení. Sjednocuje všechna data zabezpečení a přináší lepší přehled, hlubší analýzu zabezpečení a kontextové povědomí. Díky cenově dostupnému dlouhodobému uchovávání umožňuje organizacím posilovat zabezpečení a zároveň efektivně spravovat rozpočty.

Tradiční systémy správy bezpečnostních informací a událostí (SIEM) se zaměřují na upozorňování v reálném čase, agregaci protokolů a vykazování dodržování předpisů. Jsou efektivní pro okamžitou detekci hrozeb a reakci na incidenty, zejména v prostředích, kde je zásadní rychlý přehled o aktivních hrozbách. Systémy SIEM ale často narážejí na problémy se škálovatelností, nákladovou efektivitou a dlouhodobým uchováváním dat. S rostoucím objemem dat zabezpečení, zejména v hybridních a multicloudových prostředích, se údržba mnoha platforem SIEM prodražuje a jejich schopnost podporovat hloubková forenzní šetření nebo pokročilou analýzu je omezená.

Datová jezera zabezpečení nabízejí flexibilnější a škálovatelnější přístup. Podporují přístup se schématem při čtení, otevřené datové formáty a oddělené výpočetní prostředky a úložiště. Díky tomu jsou ideální pro ukládání a analýzu obrovských objemů nezpracovaných, strukturovaných a nestrukturovaných dat zabezpečení. Datová jezera zabezpečení se také dobře hodí pro analýzu kybernetického zabezpečení využívající AI, proaktivní vyhledávání kybernetických hrozeb a dlouhodobou připravenost na dodržování předpisů a zároveň snižují náklady na jeden gigabajt úložiště.

Mnoho organizací si uvědomuje silné stránky obou přístupů a dnes přijímá hybridní modely, které kombinují funkce SIEM a datového jezera. V těchto konfiguracích SIEM zajišťuje upozorňování v reálném čase a provozní pracovní postupy, zatímco datové jezero zabezpečení slouží jako základ pro hloubkovou analýzu, historická šetření a škálovatelné uchovávání dat. Tato hybridní strategie umožňuje týmům zabezpečení rychle reagovat na hrozby a zároveň si zachovat flexibilitu pro průběžné zkoumání a analýzu dat.

Ne všechny datové platformy jsou vytvořené pro zabezpečení. Znalost rozdílů mezi datovým jezerem zabezpečení, univerzálním datovým jezerem a tradiční databází vám pomůže zvolit správný základ pro operace zabezpečení.

• Univerzální datové jezero: Ukládá všechny typy obchodních dat: strukturovaná, částečně strukturovaná i nestrukturovaná. Toto centralizované úložiště se obvykle používá pro analýzu, vytváření sestav a datovou vědu. Není optimalizované pro potřeby specifické pro zabezpečení, jako je detekce hrozeb nebo forenzní šetření.
• Datové jezero zabezpečení: Je navržené speciálně ke shromažďování, normalizaci a analýze dat souvisejících se zabezpečením, jako jsou protokoly, výstrahy a telemetrie z cloudových, místních a hybridních prostředí. Na rozdíl od univerzálního datového jezera podporuje detekci hrozeb v reálném čase, dlouhodobá šetření a pokročilou analýzu využívající AI. Nabízí také flexibilitu schématu při čtení, která je ideální pro dynamické a vyvíjející se případy použití v oblasti zabezpečení.
• Tradiční databáze: Je optimalizovaná pro strukturovaná transakční data a je vázaná na předdefinovaná schémata. I když je tradiční databáze efektivní pro strukturované obchodní aplikace, není navržená tak, aby zvládala velké objemy nestrukturovaných dat zabezpečení nebo podporovala složité analytické pracovní postupy potřebné pro moderní detekci a šetření kybernetických hrozeb.

Datová jezera zabezpečení vyplňují mezeru mezi datovými jezery a databázemi tím, že nabízejí škálovatelnou a flexibilní infrastrukturu přizpůsobenou moderním bezpečnostním výzvám. Lépe proto vyhovují organizacím, které potřebují analyzovat různorodé zdroje dat a rychle reagovat na kybernetické hrozby.

Dodržování těchto osvědčených postupů pomáhá při správě datového jezera zabezpečení chránit reputaci firmy, podporovat růst a udržovat dodržování předpisů. Mezi doporučené akce patří:

• Šifrování neaktivních i přenášených dat pomocí standardních oborových protokolů. Díky tomu zůstanou data nečitelná a zabezpečená, i když je někdo zachytí nebo k nim získá neoprávněný přístup.
• Použití podrobných mechanismů řízení přístupu , jako jsou RBAC, seznamy řízení přístupu (ACL) a vícefaktorové ověřování (MFA). Tyto mechanismy pomáhají vynucovat přístup s nejnižšími oprávněními a snižovat riziko insiderských hrozeb nebo náhodného zveřejnění.
• Monitorování anomálních vzorců přístupu a neoprávněných změn. Průběžné monitorování pomáhá včas odhalit podezřelé chování a podporuje rychlou reakci na incidenty.
• Použití klasifikace a označování dat k identifikaci citlivých informací. Správné označování umožňuje cílenou ochranu a pomáhá splnit regulatorní požadavky na zpracování osobních nebo důvěrných dat.
• Zajištění protokolování auditu a správy verzí. Tyto funkce podporují sledovatelnost a odpovědnost, takže usnadňují šetření incidentů a zachování integrity dat.
• Pravidelné zálohování dat a testování procesů zotavení po havárii. Zálohy zajišťují kontinuitu provozu při ztrátě dat, zatímco testování plánů obnovení ověřuje připravenost na reálné scénáře.

Sladění s rámci pro dodržování předpisů. Patří mezi ně norma International Organization for Standardization (ISO) 27001, zákon o odpovědnosti za přenos údajů o zdravotním pojištění (HIPAA) a obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR). Dodržování zavedených standardů pomáhá budovat důvěru u zainteresovaných stran a vyhnout se právním nebo finančním sankcím.

Týmy zabezpečení mají často potíže získat úplný obraz o aktivitě v cloudových, místních a hybridních prostředích. Datové jezero zabezpečení centralizuje data ze všech těchto zdrojů a zajišťuje jednotnou viditelnost napříč celou infrastrukturou. Analytikům to pomáhá efektivněji korelovat události, detekovat vzorce a šetřit incidenty.

Ukládání dat zabezpečení po měsíce nebo roky může být u tradičních systémů SIEM drahé. Datová jezera zabezpečení využívají cloudově nativní úložiště a otevřené formáty ke snížení nákladů, takže je dlouhodobé uchovávání dat proveditelné. To je užitečné zejména pro forenzní šetření, audity dodržování předpisů a analýzu historických trendů.

Datová jezera zabezpečení podporují pokročilou analýzu k detekci anomálií a kybernetických hrozeb, které by tradičním nástrojům mohly uniknout. Vlastní modely identifikují podezřelé chování, automatizují proaktivní vyhledávání kybernetických hrozeb, urychlují reakci na incidenty a posilují stav kybernetického zabezpečení a ochrany dat.

Regulatorní rámce, jako jsou GDPR, HIPAA a ISO 27001, vyžadují, aby organizace uchovávaly a chránily data zabezpečení. Datové jezero zabezpečení pomáhá tyto požadavky splnit tím, že poskytuje zabezpečené auditovatelné úložiště a podrobné protokoly přístupu a podporuje důsledné postupy zabezpečení dat a dodržování předpisů.

Datová jezera zabezpečení jsou navržená tak, aby se škálovala. Ingestují a analyzují data z nových zdrojů bez nutnosti přepracovat architekturu řešení. Podporují také schéma při čtení a přizpůsobují se měnícím se datovým formátům a případům použití.

Při vytváření nebo provozování datového jezera zabezpečení se organizace často setkávají s výzvami, které vyžadují strategické plánování, včetně těchto oblastí:

• Správa velkých objemů nezpracovaných, strukturovaných a nestrukturovaných dat. Datová jezera zabezpečení shromažďují data z desítek zdrojů a ta můžou rychle narůst na petabajty. Bez jasné strategie životního cyklu dat se může snadno stát, že ztratíte přehled nebo zahltíte analytické nástroje.
• Dlouhodobé řízení nákladů na cloudové úložiště a výpočetní prostředky. Ukládání všeho na neomezenou dobu se může prodražit. Je důležité vyvážit zásady uchovávání dat s rozpočtovými omezeními a chytře rozhodovat o tom, která data uchovávat a jak je zpracovávat.
• Zajištění řádné správy, řízení přístupu a dodržování předpisů. Data zabezpečení často obsahují citlivé informace. Bez důsledných zásad řízení a mechanismů řízení přístupu organizace riskují porušení předpisů o ochraně osobních údajů, jako jsou GDPR nebo HIPAA.
• Prevence chybných konfigurací a neoprávněného přístupu. Chybně nakonfigurovaná oprávnění nebo nastavení otevřeného přístupu můžou zpřístupnit důležitá data. Pravidelné audity a automatizované kontroly pomáhají snížit riziko náhodného zveřejnění.
• Řešení nedostatku dovedností při správě otevřených datových prostředí a dotazovacích jazyků, jako jsou KQL a Spark. Týmy zabezpečení nemusí mít hluboké zkušenosti s nástroji pro velký objem dat. Školení a dokumentace jsou klíčové k tomu, aby analytici mohli platformu efektivně používat.
• Orientace v závislosti na dodavateli a zajištění interoperability se stávajícími nástroji. Některé platformy ztěžují přesun dat nebo integraci s jinými systémy. Volba otevřených formátů a modulární architektury pomáhá organizaci zachovat si otevřené možnosti.

Microsoft nabízí komplexní přístup k datovým jezerům zabezpečení tím, že integruje cloudově nativní služby, které společně podporují škálovatelné a inteligentní operace zabezpečení. Základem je Microsoft Sentinel, který rozšiřuje tradiční funkce SIEM o jednotné, účelově vytvořené datové jezero zabezpečení pro hlubokou viditelnost, pokročilou analýzu a operace připravené na AI.

Microsoft Sentinel poskytuje rychlé upozorňování, šetření incidentů a automatizovanou reakci a také dlouhodobé uchovávání a pokročilou analýzu. Díky integrovanému datovému jezeru zabezpečení můžou organizace ingestovat a uchovávat obrovské objemy dat zabezpečení v otevřených formátech, jako je Delta Parquet.

Týmy zabezpečení můžou také spouštět několik forem analýzy nad jedinou kopií dat, což eliminuje duplicitu a umožňuje výkonné případy použití, jako je dlouhodobé proaktivní vyhledávání hrozeb, stanovení výchozího stavu a obohacování entit.

Tento model splňuje provozní i strategické potřeby zabezpečení tím, že kombinuje schopnost SIEM reagovat v reálném čase s hloubkou, flexibilitou a nákladovou efektivitou moderního datového jezera zabezpečení.