Mi az a biztonsági adattó?

A jól strukturált biztonsági adattó-architektúra több kulcsfontosságú funkcióból áll, amelyek közösen biztosítják a biztonsági adatok gyors keresését, korrelációját és vizsgálatát:

• Betöltés: API-k, összekötők és ügynökök használatával gyűjt adatokat különböző forrásokból, többfelhős, többplatformos környezetekből, például tűzfalakból, felhőplatformokból, identitásszolgáltatókból és végpontészlelési eszközökből.
• Tárolás: Költséghatékonyan tárolja az adatokat egy felhőalapú, skálázható környezetben, olyan nyílt formátumok használatával, mint a Delta Parquet, hogy támogassa a sémák olvasási rugalmasságát és együttműködési képességét.
• Feldolgozás: Több analitikai motort is támogat, köztük a Sparkot, a Kusto lekérdezésnyelvet (KQL) és a gépi tanulást, hogy ugyanazon adatmásolaton valós idejű és kötegelt elemzést is végezhessen.
• Hozzáférés: Szerepköralapú hozzáférés-vezérlést (RBAC), titkosítást és naplózást alkalmaz a bizalmas adatok védelméhez és a megfelelőség támogatásához.
• Elemzések: Mesterséges intelligenciát, felhasználói és entitásviselkedési elemzéseket (UEBA), veszélyforrás-keresésiés egyéni irányítópultokat alkalmaz a fenyegetések felderítéséhez és a trendek megjelenítéséhez.
• Ügynöki védelem: Az AI-ügynököket és az automatizálást az átfogó, előzményalapú és valós idejű adatok bővített analitikájához, anomáliadetektáláshoz és autonóm fenyegetéskezeléshez való központosításával működteti.

A Microsoft Sentinel adattó úgy lett megtervezve, hogy segítse a költségek optimalizálását, egyszerűsítse az adatkezelést és felgyorsítsa az AI adoptációját a SecOps-ban. A Microsoft Sentinel platform alapjaként felhőalapú architektúrával rendelkezik, és kifejezetten biztonsági célokra készült — minden biztonsági adatot egyesítve nagyobb láthatóságot, mélyebb biztonsági elemzést és kontextuális tudatosságot biztosít. Azáltal, hogy megfizethető, hosszú távú adatmegőrzést biztosít, lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy erősítsék a biztonságot, miközben hatékonyan kezelik a költségvetésüket.

A hagyományos Biztonsági információk és események kezelése (SIEM) rendszerek a valós idejű riasztásokra, a naplók összesítésére és a megfelelőségi jelentésekre összpontosítanak. Hatékonyak a fenyegetések azonnali észleléséhez és az incidenselhárítás során, különösen olyan környezetekben, ahol kritikus fontosságú az aktív fenyegetések gyors láthatósága. A SIEM-ek azonban gyakran nehezen kezelhetők a méretezhetőség, a költséghatékonyság és a hosszú távú adatmegőrzés során. Mivel a biztonsági adatok mennyisége növekszik —különösen a hibrid és többfelhős környezetekben —, számos SIEM-platform fenntartása költségessé válik, és korlátozottak a mélyreható vizsgálatok vagy a bővített analitika támogatására irányuló képességeik.

A biztonsági adattavak rugalmasabb és skálázhatóbb megközelítést kínálnak. Támogatják az olvasási sémákhoz való hozzáférést, a nyílt adatformátumokat, valamint a nem aggregált számítást és tárolást. Így ideálisak nagy mennyiségű nyers, strukturált és strukturálatlan biztonsági adat tárolásához és elemzéséhez. A biztonsági adattavak jól használhatók AI-alapú kibervédelmi analitikához, kiberveszélyforrás-kereséshez és a hosszú távú megfelelőségi felkészültséghez is, miközben csökkentik a tárhely/gigabájtra vonatkozó költséget.

Mindkét megközelítés erősségeit felismerve számos szervezet olyan hibrid modelleket adoptál, amelyek kombinálják a SIEM és az adattó képességeit. Ezekben a megoldásokban a SIEM kezeli a valós idejű riasztási és működési munkafolyamatokat, a biztonsági adattó pedig a mélyelemzés, a korábbi vizsgálatok és a méretezhető adatmegőrzés alapjaként szolgál. Ez a hibrid stratégia lehetővé teszi, hogy a biztonsági csapatok gyorsan reagáljanak a fenyegetésekre, miközben fenntartják az adatok időbeli feltárásának és elemzésének rugalmasságát.

Nem minden adatplatform készül a biztonság érdekében. A biztonsági adattavak, az általános célú adattavak és a hagyományos adatbázisok közötti különbségek ismeretében könnyebben kiválaszthatja a biztonsági műveletekhez megfelelő alapot.

• Általános célú adattó: Az üzleti adatok összes típusát tárolja—strukturált, részben strukturált és strukturálatlan formában. Ezt a központosított tárolási megoldást általában elemzéshez, jelentéskészítéshez és adatelemzéshez használják. Nincs olyan biztonsági igényekre van optimalizálva, mint a fenyegetésészlelés vagy a kriminalisztikai vizsgálatok.
• Biztonsági adattó: Kifejezetten arra tervezték, hogy gyűjtse, normalizálja és elemezze a biztonsággal kapcsolatos adatokat, például a naplókat, riasztásokat és a telemetriát a felhőből, illetve a helyszíni és a hibrid környezetekből. Az általános célú adattótól eltérően támogatja a valós idejű fenyegetésészlelést, a hosszú távú vizsgálatokat és az AI-alapú bővített analitikát. Emellett az olvasási sémák rugalmasságát is biztosítja, amely ideális a dinamikus és fejlődő biztonsági használati esetekhez.
• Hagyományos adatbázis: Strukturált, tranzakciós adatokhoz van optimalizálva, és előre meghatározott sémákhoz kötött. Bár hatékony a strukturált üzleti alkalmazásokhoz, a hagyományos adatbázisokat nem nagy mennyiségű, strukturálatlan biztonsági adat kezelésére tervezték, és nem támogatják a modern kibertámadások észleléséhez és vizsgálatához szükséges összetett elemzési munkafolyamatokat.

A biztonsági adattavak a modern biztonsági kihívásokra szabott, méretezhető, rugalmas infrastruktúrával töltik ki az adattavak és az adatbázisok közötti rést, így jobban megfelelnek azoknak a szervezeteknek, amelyeknek sokféle adatforrást kell elemezniük, és gyorsan kell reagálniuk a kiberfenyegetésekre.

Az ajánlott eljárások követésével megvédheti üzleti hírnevét, támogathatja a növekedést és fenntarthatja a megfelelőséget a biztonsági adattavak kezelése során. Az ajánlott műveletek a következők:

• Inaktív és átvitel alatt lévő adatok titkosítása iparági szabványoknak megfelelő protokollokkal. Így az adatok akkor is olvashatatlanok és védettek maradnak, ha elfogásuk vagy elérésük engedély nélkül történik.
• Részletes hozzáférés-vezérlés , például RBAC, hozzáférés-vezérlési listák (ACL-ek) és többtényezős hitelesítés (MFA). Ezek a vezérlők segítenek kényszeríteni a legalacsonyabb jogosultsági szintű hozzáférést, és csökkentik a belső fenyegetések vagy véletlen kitettség kockázatát.
• Szokatlan hozzáférési minták és jogosulatlan módosítások figyelése. A folyamatos monitorozás segít a gyanús viselkedés korai észlelésében, és támogatja a gyors incidenselhárítást.
• Adatosztályozás és -címkézés alkalmazása a bizalmas adatok azonosításához. A megfelelő címkézés lehetővé teszi a célzott védelmet, és segít megfelelni a személyes vagy bizalmas adatok kezelésére vonatkozó szabályozási követelményeknek.
• Naplózás és verziókövetés biztosítása. Ezek a funkciók támogatják a nyomon követhetőséget és az elszámoltathatóságot, így könnyebb kivizsgálni az incidenseket és fenntartani az adatok sértetlenségét.
• Rendszeres biztonsági másolat készítése az adatokról, és a vészhelyreállítási folyamatok tesztelése. A biztonsági másolatok adatvesztés esetén biztosítják az üzletmenet folytonosságát, a helyreállítási tervek tesztelése pedig ellenőrzi a valós forgatókönyvekre való felkészültséget.

Összhang a megfelelőségi keretrendszerekkel. Ezek közé tartozik a Nemzetközi Szabványügyi Szervezet (ISO) 27001, az egészségügyi biztosítás hordozhatóságáról és felelősségre vonhatóságáról szóló határozat (HIPAA) és az Általános adatvédelmi rendelet (GDPR). A bevett szabványok követése segít bizalmat építeni az érintettek körében, és elkerülni a jogi vagy pénzügyi szankciókat.

A biztonsági csapatok gyakran nehezen kapnak teljes képet a tevékenységekről a felhőben, a helyszínen és a hibrid környezetekben. A biztonsági adattó összesíti a teljes infrastruktúra adatait, így egységes áttekintést biztosít az egész rendszerről. Ez segít az elemzőknek az események korrelálásában, a minták észlelésében és az incidensek hatékonyabb kivizsgálásában.

A biztonsági adatok hónapokig vagy évekig tartó tárolása költséges lehet a hagyományos SIEM-ekkel. A biztonsági adattavak natív felhős tárolást és nyílt formátumokat használnak a költségek csökkentéséhez, ami lehetővé teszi a hosszú távú adatmegőrzést. Ez különösen hasznos a kriminalisztikai vizsgálatokhoz, a megfelelőségi ellenőrzésekhez és a korábbi trendek elemzéséhez.

A biztonsági adattavak támogatják a bővített analitikát, hogy észleljék azokat az anomáliákat és kiberfenyegetéseket, amelyeket a hagyományos eszközök nem észlelnek. Az egyéni modellek azonosítják a gyanús viselkedést, automatizálják a veszélyforrás-keresést, felgyorsítják az incidenselhárítást, és megerősítik a kiberbiztonság állapotát, és az adatvédelmet.

Az olyan szabályozási keretrendszerek, mint a GDPR, a HIPAA és az ISO 27001 megkövetelik, hogy a szervezetek megőrizzék és megvédjék a biztonsági adatokat. A biztonsági adattavak biztonságos, naplózható tárolással és részletes hozzáférési naplókkal segítenek megfelelni ezeknek a követelményeknek, és támogatják az erős adatbiztonsági eljárásokat és a megfelelőséget.

A biztonsági adattavak méretezhetőek. A megoldás újratervezése nélkül betöltik és elemzik az új forrásokból származó adatokat. Emellett támogatják az olvasható sémákat, és alkalmazkodnak a változó adatformátumokhoz és használati esetekhez.

Biztonsági adattavak létrehozásakor vagy üzemeltetésekor a szervezetek gyakran szembesülnek stratégiai tervezést igénylő kihívásokkal, többek között az alábbiakkal:

• Nagy mennyiségű nyers, strukturált és strukturálatlan adat kezelése. A biztonsági adattavak több tucat forrásból gyűjtenek adatokat, amelyek mennyisége gyorsan petabájtokra növekedhet. Egyértelmű adatéletciklus-stratégia nélkül könnyen elveszíthető a láthatóság, vagy túlterhelheti az elemzési eszközöket.
• A felhőalapú tárolás és a számítási költségek folyamatos szabályozása. Ha mindent határozatlan ideig tárol, az költséges lehet. Fontos, hogy az adatmegőrzési szabályzatok egyensúlyban legyenek a költségvetési korlátozásokkal, és intelligens döntések szülessenek arról, hogy milyen adatokat kell megőrizni és hogyan kell feldolgozni azokat.
• A megfelelő irányítás biztosítása, hozzáférés-vezérlés és az előírásoknak való megfelelés. A biztonsági adatok gyakran tartalmaznak bizalmas adatokat. Erős szabályozás és hozzáférés-vezérlés nélkül a szervezetek megsértik az adatvédelmi előírásokat, például a GDPR-t vagy a HIPAA-t.
• A helytelen konfigurációk és a jogosulatlan hozzáférés megakadályozása. A helytelenül beállított jogosultságok vagy a nyílt hozzáférési beállítások veszélybe sodorhatják a kritikus adatokat. A rendszeres auditálás és az automatikus ellenőrzések segítenek csökkenteni a véletlen kitettség esélyét.
• A nyitott adatkörnyezetek és lekérdezési nyelvek (például KQL és Spark) használatával kapcsolatos készségek terén jelentkező hiányosságok kezelése. Előfordulhat, hogy a biztonsági csapatok nem rendelkeznek mélyreható tapasztalattal big data eszközökkel kapcsolatban. A képzés és a dokumentáció kulcsfontosságú ahhoz, hogy az elemzők hatékonyan tudják használni a platformot.
• A beszállítói függőség kezelése és a meglévő eszközökkel való együttműködés biztosítása. Egyes platformok megnehezítik az adatok átvitelét vagy a más rendszerekkel való integrációt. A nyílt formátumok és a moduláris felépítés kiválasztása segít abban, hogy szervezetének lehetőségei nyitottak maradjanak.

A Microsoft átfogó megközelítést kínál a biztonsági adattavakhoz olyan natív felhős szolgáltatások integrálásával, amelyek együttműködve támogatják a méretezhető, intelligens biztonsági műveleteket. A rendszer középpontjában a Microsoft Sentinel áll, amely a hagyományos SIEM-funkciókat egy egységes, kifejezetten erre a célra kialakított biztonsági adattóval bővíti, így biztosítva a részletes áttekinthetőséget, a bővített analitikát és az AI-re előkészített működést.

A Microsoft Sentinel gyors riasztási, incidensvizsgálati és automatizált reagálási funkciókat kínál, valamint hosszú távú adatmegőrzést és bővített analitikát biztosít. A beépített biztonsági adattavakkal a szervezetek nagy mennyiségű biztonsági adatot képesek beolvasni és megőrizni olyan nyílt formátumokban, mint a Delta Parquet.

A biztonsági csapatok több elemzési módszert is futtathatnak egyetlen adatpéldányon, így kiküszöbölhetik a duplikációt, és olyan hatékony használati eseteket biztosíthatnak, mint a hosszú távú veszélyforrás-keresés, az alapszintű védelem és az entitásbővítés.

Ez a modell mind az üzemeltetési, mind a stratégiai biztonsági igényeknek megfelel, és kombinálja a SIEM valós idejű válaszképességét egy modern biztonsági adattó mélységével, rugalmasságával és költséghatékonyságával.