Что такое озеро данных в сфере безопасности?

Хорошо структурированная архитектура хранилища данных по безопасности состоит из нескольких ключевых элементов, которые работают вместе, обеспечивая быстрый поиск, корреляцию и анализ данных по безопасности:

• Сбор данных : Собирает данные с помощью API, коннекторов и агентов из различных источников в многооблачных и многоплатформенных средах, таких как межсетевые экраны, облачные платформы, поставщики идентификации и инструменты обнаружения на конечных устройствах.
• Хранение : Экономически эффективно хранит данные в масштабируемой облачной среде с использованием открытых форматов, таких как Delta Parquet, для обеспечения гибкости схемы при чтении и совместимости.
• Обработка : Поддерживает несколько аналитических движков, включая Spark, язык запросов Kusto (KQL) и машинное обучение, для выполнения анализа в реальном времени и пакетного анализа одной копии данных.
• Доступ: реализует управление доступом на основе ролей (RBAC), шифрование и журналы аудита для защиты конфиденциальных данных и обеспечения соответствия требованиям.
• Аналитика: применяет ИИ, аналитику поведения пользователей и сущностей (UEBA), охоту на киберугрозы и настраиваемые информационные панели для выявления угроз и визуализации тенденций.
• Агентная защита: обеспечивает работу агентов ИИ и автоматизации за счет централизации комплексных, исторических и данных в реальном времени для расширенной аналитики, обнаружения аномалий и автономного реагирования на угрозы.

Озеро данных Microsoft Sentinel разработано для оптимизации затрат, упрощения управления данными и ускорения внедрения искусственного интеллекта в операции по обеспечению безопасности. Являясь основой платформы Microsoft Sentinel , она имеет облачную архитектуру и специально разработана для обеспечения безопасности — объединяя все данные о безопасности для большей прозрачности, более глубокого анализа безопасности и контекстной осведомленности. Предоставляя доступное и долгосрочное хранение данных, это решение позволяет организациям повышать уровень безопасности, эффективно управляя при этом своими бюджетами.

Традиционные системы управления информацией и событиями безопасности (SIEM) ориентированы на оповещения в реальном времени, агрегирование журналов и составление отчетов о соответствии требованиям. Они эффективны для немедленного обнаружения угроз и реагирования на инциденты, особенно в условиях, когда быстрая информация об активных угрозах имеет решающее значение. Однако системы SIEM часто сталкиваются с проблемами масштабируемости, экономической эффективности и долгосрочного хранения данных. По мере роста объёма данных в сфере безопасности, особенно в гибридных и мультиоблачных средах, многие платформы SIEM становятся дорогостоящими в обслуживании и ограниченными в своих возможностях по проведению углубленных криминалистических расследований или расширенной аналитики.

Озера данных в сфере безопасности предлагают более гибкий и масштабируемый подход. Они поддерживают доступ по схеме при чтении, открытые форматы данных, а также дезагрегированные вычислительные ресурсы и хранилище. Это делает их идеальными для хранения и анализа огромных объемов необработанных, структурированных и неструктурированных данных в области безопасности. Озера данных безопасности также хорошо подходят для анализа кибербезопасности с помощью ИИ, поиска киберугроз и обеспечения долгосрочной готовности к соблюдению нормативных требований, при этом снижая стоимость гигабайта хранилища.

Признавая преимущества обоих подходов, многие организации в настоящее время внедряют гибридные модели, сочетающие возможности SIEM и хранилища данных. В таких конфигурациях SIEM-система обрабатывает оповещения в реальном времени и оперативные рабочие процессы, а озеро данных безопасности служит основой для углубленного анализа, исторических расследований и масштабируемого хранения данных. Эта гибридная стратегия позволяет группам безопасности быстро реагировать на угрозы, сохраняя при этом гибкость для изучения и анализа данных во времени.

Не все платформы для работы с данными созданы с учетом требований безопасности. Знание различий между озером данных для обеспечения безопасности, озером данных общего назначения и традиционной базой данных поможет вам выбрать правильную основу для ваших операций по обеспечению безопасности.

• Озеро данных общего назначения : хранит все типы бизнес-данных — структурированные, полуструктурированные и неструктурированные. Это централизованное решение для хранения данных обычно используется для аналитики, составления отчетов и обработки данных. Оно не оптимизировано для решения специфических задач в области безопасности, таких как обнаружение угроз или криминалистические расследования.
• Озеро данных безопасности : специально разработано для сбора, нормализации и анализа данных, связанных с безопасностью, таких как журналы, оповещения и телеметрия из облачных, локальных и гибридных сред. В отличие от универсального хранилища данных, оно поддерживает обнаружение угроз в режиме реального времени, долгосрочные расследования и расширенную аналитику на основе искусственного интеллекта. Кроме того, он обеспечивает гибкость при чтении схемы, что идеально подходит для динамично развивающихся сценариев обеспечения безопасности.
• Традиционная база данных : оптимизирована для структурированных транзакционных данных и ограничена предопределенными схемами. Хотя традиционные базы данных эффективны для структурированных бизнес-приложений, они не предназначены для обработки больших объемов неструктурированных данных в сфере безопасности или для поддержки сложных аналитических рабочих процессов, необходимых для современного обнаружения и расследования киберугроз.

Озера данных в сфере безопасности заполняют пробел между озерами данных и базами данных, предлагая масштабируемую и гибкую инфраструктуру, адаптированную к современным задачам безопасности, что делает их более подходящими для организаций, которым необходимо анализировать различные источники данных и быстро реагировать на киберугрозы.

Следование этим передовым методам помогает защитить репутацию компании, поддержать рост и обеспечить соответствие нормативным требованиям при управлении озером данных в сфере безопасности. Рекомендуемые действия включают:

• Шифрование данных в состоянии покоя и при передаче с использованием стандартных отраслевых протоколов. Это гарантирует, что даже если данные будут перехвачены или доступны без разрешения, они останутся нечитаемыми и защищенными.
• Использование детального контроля доступа , такого как RBAC, списки контроля доступа (ACL) и многофакторная аутентификация (MFA) . Эти средства контроля помогают обеспечить доступ с минимальными привилегиями и снизить риск внутренних угроз или случайного разглашения.
• Мониторинг аномальных шаблонов доступа и несанкционированных изменений. Непрерывный мониторинг помогает выявлять подозрительное поведение на ранних стадиях и способствует быстрому реагированию на инциденты.
• Применение классификации и маркировки данных для идентификации конфиденциальной информации. Надлежащая маркировка обеспечивает целенаправленную защиту и помогает соответствовать нормативным требованиям по обработке персональных или конфиденциальных данных.
• Ведение аудита и контроль версий. Эти функции способствуют отслеживаемости и подотчетности, упрощая расследование инцидентов и поддерживая целостность данных.
• Регулярное резервное копирование данных и тестирование процессов восстановления после сбоев. Резервное копирование обеспечивает непрерывность бизнес-процессов в случае потери данных, а тестирование планов восстановления подтверждает готовность к реальным сценариям.

Соответствие нормативным требованиям. К ним относятся стандарт Международной организации по стандартизации (ISO) 27001, Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) и Общий регламент по защите данных (GDPR). Соблюдение установленных стандартов помогает укрепить доверие со стороны заинтересованных сторон и избежать юридических или финансовых санкций.

Командам безопасности часто бывает сложно получить полную картину активности в облачных, локальных и гибридных средах. Озеро данных по безопасности централизует данные из всех этих источников, обеспечивая единую видимость всей инфраструктуры. Это помогает аналитикам сопоставлять события, выявлять закономерности и более эффективно расследовать инциденты.

Хранение данных о безопасности в течение месяцев или лет с помощью традиционных SIEM-систем может быть дорогостоящим. В хранилищах данных по безопасности используются облачные технологии и открытые форматы для снижения затрат, что делает возможным долгосрочное хранение информации. Это особенно полезно для проведения криминалистических расследований, проверок на соответствие нормативным требованиям и анализа исторических тенденций.

Озера данных в сфере безопасности поддерживают расширенную аналитику для выявления аномалий и киберугроз, которые могут быть пропущены традиционными инструментами. Пользовательские модели выявляют подозрительное поведение, автоматизируют поиск киберугроз, ускоряют реагирование на инциденты и усиливают уровень кибербезопасности и защиту данных .

Нормативно-правовые рамки, такие как GDPR, HIPAA и ISO 27001, требуют от организаций хранения и защиты данных, представляющих угрозу безопасности. Озеро данных безопасности помогает удовлетворить эти требования, предоставляя безопасное, поддающееся аудиту хранилище и подробные журналы доступа, поддерживая надежные методы обеспечения безопасности данных и соответствие нормативным требованиям.

Озера данных в сфере безопасности создаются с расчетом на масштабирование. Они собирают и анализируют данные из новых источников без необходимости перепроектирования решения. Они также поддерживают обработку данных при чтении (schema-on-read) и адаптируются к изменяющимся форматам данных и сценариям использования.

При создании или эксплуатации хранилища данных по вопросам безопасности организации часто сталкиваются с проблемами, требующими стратегического планирования, в том числе:

• Управление большими объемами необработанных, структурированных и неструктурированных данных . В хранилищах данных по безопасности собираются данные из десятков источников, объем которых может быстро достигать петабайтов. Без четкой стратегии управления жизненным циклом данных легко потерять прозрачность или перегрузить аналитические инструменты.
• Контроль затрат на облачное хранилище и вычислительные ресурсы с течением времени . Хранение всего этого неограниченное время может обойтись дорого. Важно сбалансировать политику хранения данных с бюджетными ограничениями и принимать взвешенные решения о том, какие данные следует хранить и как их обрабатывать.
• Обеспечение надлежащего управления, контроля доступа и соблюдения нормативных требований . Данные, касающиеся безопасности, часто содержат конфиденциальную информацию. Без надежного управления и контроля доступа организации рискуют нарушить правила защиты конфиденциальности, такие как GDPR или HIPAA.
• Предотвращение неправильной конфигурации и несанкционированного доступа . Неправильно настроенные права доступа или параметры открытого доступа могут привести к утечке критически важных данных. Регулярные проверки и автоматизированные аудиты помогают снизить вероятность случайного воздействия.
• Устранение пробелов в навыках управления средами открытых данных и языками запросов, такими как KQL и Spark . У команд, занимающихся вопросами безопасности, может отсутствовать глубокий опыт работы с инструментами для обработки больших данных. Обучение и документация имеют решающее значение для обеспечения эффективного использования платформы аналитиками.
• Преодоление зависимости от поставщика и обеспечение совместимости с существующими инструментами . Некоторые платформы затрудняют перемещение данных или интеграцию с другими системами. Выбор открытых форматов и модульной архитектуры помогает вашей организации сохранить широкий спектр возможностей.

Майкрософт предлагает комплексный подход к хранилищам данных по безопасности, интегрируя облачные сервисы, которые совместно обеспечивают масштабируемые и интеллектуальные операции в области безопасности. В основе лежит Microsoft Sentinel , который расширяет возможности традиционных SIEM-систем за счет единого, специально разработанного хранилища данных безопасности для обеспечения глубокой видимости, расширенной аналитики и операций, готовых к использованию ИИ.

Microsoft Sentinel обеспечивает быстрое оповещение, расследование инцидентов и автоматическое реагирование, а также долгосрочное хранение данных и расширенную аналитику. Благодаря встроенному озеру данных безопасности организации могут загружать и хранить огромные объемы данных о безопасности в открытых форматах, таких как Delta Parquet.

Кроме того, группы специалистов по безопасности могут запускать несколько видов аналитики на одной копии данных, исключая дублирование и обеспечивая мощные возможности применения, такие как долгосрочный поиск угроз, определение базовых показателей и обогащение информации о сущностях.

Эта модель отвечает как оперативным, так и стратегическим потребностям в области безопасности, сочетая в себе оперативность SIEM-системы с глубиной, гибкостью и экономичностью современного хранилища данных по безопасности.