Kas ir drošības datu ezers?

Labi strukturēta drošības datu ezera arhitektūra ietver vairākas galvenās funkcijas, kas kopā nodrošina ātru drošības datu meklēšanu, korelāciju un izmeklēšanu:

• Iegūšana: Apkopo datus, izmantojot API, savienotājus un aģentus no dažādiem avotiem multicloud, multiplatformu vidēs, piemēram, ugunsmūros, mākoņplatformās, identitātes nodrošinātājos un galapunktu noteikšanas rīkos.
• Glabāšana: Rentabli glabā datus mākoņnativā, mērogojamā vidē, izmantojot atvērtus formātus, piemēram, Delta Parquet, lai atbalstītu schema on read elastību un savietojamību.
• Apstrāde: Atbalsta vairākus analītikas dzinējus, tostarp Spark, Kusto Query Language (KQL) un mašīnmācīšanos, lai vienā datu kopijā veiktu gan reāllaika, gan pakešu analītiku.
• Piekļuve: ievieš lomu piekļuves vadību (RBAC), šifrēšanu un audita žurnālus, lai aizsargātu sensitīvus datus un atbalstītu atbilstību.
• Analīze: lieto AI, lietotāju un entītiju uzvedības analīzi (UEBA), kiberdraudu medīšanu un pielāgotus informācijas paneļus, lai atklātu apdraudējumus un vizualizētu tendences.
• Uz aģentiem balstītā aizsardzība: nodrošina AI aģentus un automatizāciju, centralizējot visaptverošus, vēsturiskus un reāllaika datus modernai analīzei, anomāliju noteikšanai un autonomai reaģēšanai uz apdraudējumiem.

Microsoft Sentinel datu ezers ir izstrādāts, lai palīdzētu optimizēt izmaksas, vienkāršotu datu pārvaldību un paātrinātu AI apgūšanu drošības darbībās. Kā Microsoft Sentinel platformas pamats tā izmanto mākonī izvietotu arhitektūru un ir īpaši izstrādāta drošībai, apvienojot visus drošības datus, lai nodrošinātu plašāku pārskatāmību, dziļāku drošības analīzi un kontekstuālu izpratni. Nodrošinot pieejamu, ilgtermiņa glabāšanu, tas palīdz organizācijām stiprināt drošību, vienlaikus efektīvi pārvaldot budžetu.

Tradicionālās drošības informācijas un notikumu pārvaldības (SIEM) sistēmas koncentrējas uz reāllaika brīdinājumiem, žurnālu apkopošanu un atbilstības pārskatiem. Tās ir efektīvas tūlītējai apdraudējumu noteikšanai un incidentu reaģēšanai, īpaši vidēs, kur būtiska ir ātra redzamība aktīvajos apdraudējumos. Tomēr SIEM risinājumiem bieži ir grūtības ar mērogojamību, izmaksu efektivitāti un ilgtermiņa datu glabāšanu. Pieaugot drošības datu apjomam, īpaši hibrīdās un vairākmākoņu vidēs, daudzas SIEM platformas kļūst dārgas uzturēšanā un to spēja atbalstīt padziļinātus kriminālistikas izmeklējumus vai modernu analītiku ir ierobežota.

Drošības datu ezeri piedāvā elastīgāku un mērogojamāku pieeju. Tie atbalsta lasīšanas shēmu piekļuvi, atvērtus datu formātus un atsaistītu skaitļošanu un glabāšanu. Tas padara tos ideāli piemērotus milzīgu neapstrādātu, strukturētu un nestrukturētu drošības datu apjomu glabāšanai un analīzei. Drošības datu ezeri ir arī labi piemēroti ar AI darbinātai kiberdrošības analītikai, kiberdraudu medīšanai un ilgtermiņa atbilstības nodrošināšanai, vienlaikus samazinot glabāšanas izmaksas uz gigabaitu.

Atzīstot abu pieeju priekšrocības, daudzas organizācijas tagad izmanto hibrīdmodeļus, kas apvieno SIEM un datu ezera iespējas. Šādās konfigurācijās SIEM nodrošina reāllaika brīdinājumus un operatīvos darbplūsmas procesus, savukārt drošības datu ezers kalpo kā pamats padziļinātai analītikai, vēsturiskai izmeklēšanai un mērogojamai datu glabāšanai. Šī hibrīdā stratēģija ļauj drošības komandām ātri reaģēt uz apdraudējumiem, vienlaikus saglabājot elastību, lai laika gaitā pētītu un analizētu datus.

Ne visas datu platformas ir veidotas drošībai. Izprotot atšķirības starp drošības datu ezeru, vispārīga lietojuma datu ezeru un tradicionālu datu bāzi, varat izvēlēties piemērotāko pamatu savām drošības operācijām.

• Vispārīga lietojuma datu ezers: Glabā visu veidu biznesa datus — strukturētus, daļēji strukturētus un nestrukturētus. Šis centralizētais glabāšanas risinājums parasti tiek izmantots analītikai, pārskatu veidošanai un datu zinātnei. Tas nav optimizēts drošībai specifiskām vajadzībām, piemēram, apdraudējumu noteikšanai vai kriminālistu izmeklējumiem.
• Drošības datu ezers: ir īpaši izstrādāts, lai iegūtu, normalizētu un analizētu ar drošību saistītus datus, piemēram, žurnālus, brīdinājumus un telemetriju no mākoņa, lokālām un hibrīdām vidēm. Atšķirībā no vispārīga lietojuma datu ezera, tas atbalsta reāllaika apdraudējumu noteikšanu, ilgtermiņa izmeklēšanu un ar AI darbinātu modernu analītiku. Tas piedāvā arī lasīšanas shēmu elastību, kas ir ideāli piemērota dinamiskām, mainīgām drošības lietojumgadījumu vajadzībām.
• Tradicionāla datu bāze: ir optimizēta strukturētiem, transakciju datiem un ir pakļauta iepriekš definētām shēmām. Lai gan tā ir efektīva strukturētām biznesa lietojumprogrammām, tradicionāla datu bāze nav paredzēta liela apjoma nestrukturētu drošības datu apstrādei vai sarežģītu analītikas darbplūsmu atbalstam, kas nepieciešamas mūsdienu kiberdraudu noteikšanai un izmeklēšanai.

Drošības datu ezeri aizpilda plaisu starp datu ezeriem un datu bāzēm, nodrošinot mērogojamu, elastīgu infrastruktūru, kas pielāgota mūsdienu drošības izaicinājumiem, tādējādi labāk atbilstot organizācijām, kurām nepieciešams analizēt dažādus datu avotus un ātri reaģēt uz kiberdraudiem.

Šo labākās prakses ievērošana palīdz aizsargāt uzņēmuma reputāciju, atbalstīt izaugsmi un nodrošināt atbilstību, pārvaldot drošības datu ezeru. Ieteicamās darbības ietver:

• Datu šifrēšana glabāšanas un pārsūtīšanas laikā , izmantojot nozares standarta protokolus. Tas nodrošina, ka pat tad, ja dati tiek pārtverti vai tiem piekļūst bez autorizācijas, tie paliek neizlasāmi un droši.
• Smalkgraudainu piekļuves kontroļu izmantošana , piemēram, RBAC, piekļuves kontroles saraksti (ACL) un daudzfaktoru autentifikācija (MFA). Šīs kontroles palīdz nodrošināt piekļuvi ar vismazākajām privilēģijām un samazināt iekšēja apdraudējuma vai nejaušas atklāšanas risku.
• Anomālu piekļuves un neatļautu izmaiņu uzraudzība. Nepārtraukta uzraudzība palīdz laikus atklāt aizdomīgu rīcību un nodrošina ātru incidentu reaģēšanu.
• Datu klasifikācijas un marķēšanas piemērošana , lai identificētu sensitīvu informāciju. Pareiza marķēšana ļauj mērķtiecīgi aizsargāt datus un palīdz izpildīt normatīvās prasības personas vai konfidenciālu datu apstrādei.
• Nodrošinot audita reģistrēšanu un versiju kontroli. Šīs iespējas atbalsta izsekojamību un atbildību, atvieglojot incidentu izmeklēšanu un datu integritātes uzturēšanu.
• Regulāra datu dublēšana un avārijas atjaunošanas procesu testēšana. Dublējumkopijas nodrošina darbības nepārtrauktību datu zuduma gadījumā, savukārt atjaunošanas plānu testēšana apliecina gatavību reāliem scenārijiem.

Saskaņojot ar atbilstības ietvariem. Tostarp Starptautiskās standartizācijas organizācijas (ISO) 27001, Veselības apdrošināšanas pārnesamības un atbildības likums (HIPAA) un Vispārīgā datu aizsardzības regula (VDAR). Ievērojot noteiktos standartus, var veidot uzticēšanos ieinteresētajām personām un izvairīties no juridiskām vai finansiālām sankcijām.

Drošības komandas bieži saskaras ar grūtībām iegūt pilnīgu aktivitātes pārskatu mākoņvidēs, lokālajās un hibrīdajās vidēs. Drošības datu ezers centralizē datus no visiem šiem avotiem, nodrošinot vienotu pārskatāmību visā infrastruktūrā. Tas palīdz analītiķiem korelēt notikumus, noteikt modeļus un efektīvāk izmeklēt incidentus.

Drošības datu glabāšana mēnešiem vai gadiem var būt dārga, izmantojot tradicionālos SIEM risinājumus. Drošības datu ezeri izmanto mākoņvidei pielāgotu glabāšanu un atvērtus formātus, lai samazinātu izmaksas un padarītu ilgtermiņa saglabāšanu praktisku. Tas ir īpaši noderīgi kriminālistikas izmeklēšanā, atbilstības auditos un vēsturisko tendenču analīzē.

Drošības datu ezeri atbalsta uzlabotu analītiku, lai noteiktu anomālijas un kiberdraudus, ko tradicionālie rīki var nepamanīt. Pielāgoti modeļi identificē aizdomīgu rīcību, automatizē kiberdraudu medības, paātrina reaģēšanu uz incidentiem un stiprina kiberdrošības stāju un datu aizsardzību.

Saskaņā ar normatīvajām prasībām, piemēram, VDAR, HIPAA un ISO 27001, organizācijām ir jāsaglabā un jāaizsargā drošības dati. Drošības datu ezers palīdz izpildīt šīs prasības, nodrošinot drošu, auditējamu krātuvi un detalizētus piekļuves žurnālus, kas atbalsta spēcīgu datu drošības praksi un atbilstību.

Drošības datu ezeri ir veidoti mērogošanai. Tie izmanto un analizē datus no jauniem avotiem bez nepieciešamības pārkārtot risinājumu. Tie arī atbalsta shēmas lasīšanu un pielāgošanos mainīgajiem datu formātiem un lietošanas gadījumiem.

Veidojot vai izmantojot drošības datu ezeru, organizācijas bieži saskaras ar izaicinājumiem, kam nepieciešama stratēģiska plānošana, tostarp:

• Liela neapstrādātu, strukturētu un nestrukturētu datu apjoma pārvaldība. Drošības datu ezeri apkopo datus no desmitiem avotu, kas var ātri izaugt par petabaitiem. Bez skaidras datu dzīves cikla stratēģijas ir viegli zaudēt redzamību vai pārpludināt analīzes rīkus.
• Mākoņkrātuves kontrole un izmaksu aprēķināšana laika gaitā. Glabājot visu uz nenoteiktu laiku, var dārgs. Ir svarīgi līdzsvarot saglabāšanas politikas ar budžeta ierobežojumiem un pieņemt pārdomātus lēmumus par to, kādi dati ir jātur un kā tos apstrādāt.
• Pareizas pārvaldības, piekļuves kontroles un normatīvās atbilstības nodrošināšana. Drošības dati bieži vien ietver sensitīvu informāciju. Bez spēcīgas pārvaldības un piekļuves kontroles, organizācijas riskē pārkāpj konfidencialitātes noteikumus, piemēram, VDAR vai HIPAA.
• Novērst nepareizas konfigurācijas un nesankcionētu piekļuvi. Nepareizi konfigurētas atļaujas vai atvērtie piekļuves iestatījumi var atklāt kritiskus datus. Regulārie auditi un automatizētās pārbaudes palīdz samazināt nejaušas ekspozīcijas risku.
• Prasmju trūkumu risināšana, pārvaldot atvērtās datu vides un vaicājumu valodas, piemēram, KQL un Spark. Drošības grupām, iespējams, nav padziļinātas pieredzes, izmantojot lielus datu rīkus. Apmācība un dokumentācija ir galvenais, lai nodrošinātu, ka analītiķi var efektīvi izmantot platformu.
• Piegādātāja pierakstīšanās navigācija un sadarbspējas nodrošināšanai ar esošajiem rīkiem. Dažas platformas apgrūtina datu pārvietošanu vai integrāciju ar citām sistēmām. Ja izvēlaties atvērtus formātus un modulāro arhitektūru, varēsit atvērt savas organizācijas opcijas.

Microsoft piedāvā visaptverošu pieeju drošības datu ezeriem, integrējot mākonī izvietotus pakalpojumus, kas sadarbojas, lai atbalstītu mērogojamas, intelektiskas drošības darbības. Kodols ir Microsoft Sentinel, kas paplašina tradicionālās SIEM iespējas ar vienotu, nolūkam izveidotu drošības datu ezeru, lai uzlabotu redzamību, uzlabotu analīzi un AI gatavas darbības.

Microsoft Sentinel nodrošina ātru brīdinājumu, incidentu izmeklēšanu un automatizētu atbildi, kā arī nodrošina ilgtermiņa saglabāšanu un uzlabotu analīzi. Izmantojot iebūvēto drošības datu ezeru, organizācijas var ieplūst un saglabāt apjomīgus drošības datu apjomus atvērtos formātos, piemēram, Delta Parquet.

Drošības grupas var arī palaist vairākas analīzes formas vienā datu kopijā, novēršot dublēšanos un nodrošinot jaudīgu lietošanu, piemēram, ilgtermiņa draudu medības, bāzes datu bāzi un entītijas bagātināšanu.

Šis modelis atbilst gan operatīvajām, gan stratēģiskajām drošības vajadzībām — SIEM reāllaika atbildes spējas apvienošana ar moderna drošības datu ezera dziļumu, elastīgumu un izmaksu efektivitāti.