Kaj je varnostno jezero podatkov?

Dobro strukturirana arhitektura varnostnega jezera podatkov je sestavljena iz več ključnih funkcij, ki s skupnim delovanjem zagotavljajo hitro iskanje, korelacijo in preiskovanje varnostnih podatkov:

• Sprejemanje: Zbira podatke z uporabo vmesnikov API, priključkov in posrednikov iz različnih virov v okoljih z več oblaki in platformami, kot so požarni zidovi, platforme v oblaku, ponudniki identitete in orodja za zaznavanje končnih točk.
• Shranjevanje: Stroškovno učinkovito shranjuje podatke v prilagodljivem okolju v oblaku z uporabo odprtih oblik zapisa, kot je Delta Parquet, za podporo prilagodljivosti sheme ob branju in interoperabilnosti.
• Obdelovanje: Podpira več analitičnih mehanizmov, vključno z mehanizmom Spark, jezikom za ustvarjanje poizvedb Kusto (KQL) in strojnim učenjem, za izvajanje analitike v realnem času in analitike paketov za eno kopijo podatkov.
• Dostop: uvaja nadzor dostopa na osnovi vlog (RBAC), šifriranje in revizijske dnevnike za zaščito občutljivih podatkov in podporo skladnosti s predpisi.
• Analitika: uporabi UI, analizo vedenja uporabnikov in entitet (UEBA), lov na kibernetske grožnje ter nadzorne plošče po meri za odkrivanje groženj in upodobitev trendov.
• Agentska obramba: omogoča posrednike UI in avtomatizacijo s centraliziranjem celovitih, zgodovinskih in sprotnih podatkov za napredno analitiko, odkrivanje anomalij in avtonomno odzivanje na grožnje.

Jezero podatkov Microsoft Sentinel je zasnovano za optimizacijo stroškov, poenostavitev upravljanja podatkov in pospešitev uvajanja UI v varnostne postopke. Je temelj platforme Microsoft Sentinel, ima izvorno arhitekturo v oblaku in je namensko zasnovana za varnost – združuje vse varnostne podatke za večjo vidljivost, podrobnejšo varnostno analizo in kontekstualno zavedanje. Ker zagotavlja cenovno dostopno, dolgoročno hranjenje, organizacijam omogoča krepitev varnosti in učinkovito upravljanje proračunov.

Tradicionalni sistemi za upravljanje varnostnih informacij in dogodkov (SIEM) so osredotočeni na opozarjanje v realnem času, združevanje dnevnikov in poročanje o skladnosti s predpisi. Učinkoviti so za takojšnje zaznavanje groženj in odzivanje na dogodke, zlasti v okoljih, kjer je hiter vpogled v aktivne grožnje ključnega pomena. Vendar pa imajo rešitve SIEM pogosto težave s skalabilnostjo, stroškovno učinkovitostjo in dolgoročnim hranjenjem podatkov. Z večanjem količine varnostnih podatkov – zlasti v hibridnih okoljih in okoljih z več oblaki – je vzdrževanje številnih platform SIEM drago, njihova zmogljivost podpore poglobljenim forenzičnim preiskavam ali napredni analitiki pa omejena.

Varnostna jezera podatkov ponujajo bolj prilagodljiv in skalabilen pristop. Podpirajo dostop prek sheme ob branju, odprte oblike zapisa podatkov ter ločeno izračunavanje in shranjevanje. Zaradi teh zmogljivosti so popolna izbira za shranjevanje in analiziranje ogromnih količin neobdelanih, strukturiranih in nestrukturiranih varnostnih podatkov. Varnostna jezera podatkov so prav tako zelo primerna za analitiko kibernetske varnosti, ki uporablja UI, lov na kibernetske grožnje in dolgoročno pripravljenost na skladnost s predpisi, hkrati pa znižujejo stroške na gigabajt shrambe.

Ker so številne organizacije prepoznale prednosti obeh pristopov, zdaj uvajajo hibridne modele, ki združujejo zmogljivosti rešitve SIEM in jezera podatkov. V okviru teh nastavitev SIEM zagotavlja opozarjanje v realnem času in operativne poteke dela, medtem ko varnostno jezero podatkov služi kot temelj za podrobno analitiko, zgodovinske preiskave in prilagodljivo hranjenje podatkov. Ta hibridna strategija omogoča varnostnim ekipam hitro odzivanje na grožnje, hkrati pa ohranja prilagodljivost za raziskovanje in analiziranje podatkov v določenem časovnem obdobju.

Vse podatkovne platforme niso ustvarjene za varnost. Če ste seznanjeni z razlikami med varnostnim jezerom podatkov, jezerom podatkov za splošne namene in tradicionalno zbirko podatkov, lahko lažje izberete pravo osnovo za varnostne postopke.

• Jezero podatkov za splošne namene: Shranjuje vse vrste poslovnih podatkov – strukturirane, polstrukturirane in nestrukturirane. Ta centralizirana rešitev za shranjevanje se običajno uporablja za analitiko, poročanje in podatkovno znanost. Ni optimizirana za določene varnostne potrebe, kot sta zaznavanje groženj ali forenzične raziskave.
• Varnostno jezero podatkov: Zasnovano je posebej za zbiranje, normaliziranje in analiziranje podatkov, povezanih z varnostjo, kot so dnevniki, opozorila in telemetrija v okoljih v oblaku in na mestu uporabe ter hibridnih okolij. V nasprotju z jezerom podatkov za splošne namene podpira zaznavanje groženj v realnem času, dolgoročne raziskave in napredno analitiko, ki uporablja UI. Ponuja tudi prilagodljivost sheme ob branju, kar je popolna izbira za dinamične in razvijajoče se primere varnostne uporabe.
• Tradicionalna zbirka podatkov: Optimizirana je za strukturirane transakcijske podatke in vezana na vnaprej določene sheme. Čeprav je učinkovita za strukturirane poslovne aplikacije, tradicionalna zbirka podatkov ni zasnovana za obdelavo velikih količin nestrukturiranih varnostnih podatkov ali za podporo zapletenim analitičnim potekom dela, ki so potrebni za sodobno zaznavanje in raziskovanje kibernetskih groženj.

Varnostna jezera podatkov zapolnijo vrzel med jezeri podatkov in zbirkami podatkov, saj ponujajo razširljivo in prilagodljivo infrastrukturo, prilagojeno sodobnim varnostnim izzivom – zato so boljša izbira za organizacije, ki morajo analizirati različne vire podatkov in se hitro odzvati na kibernetske grožnje.

Z upoštevanjem teh najboljših praks zaščitite poslovni ugled, podprete rast in ohranite skladnost s predpisi ter hkrati upravljate varnostno jezero podatkov. Priporočena dejanja so ta:

• Šifriranje neaktivnih in aktivnih podatkov z uporabo protokolov, skladnimi s panožnimi standardi. S tem zagotovite neberljivost in varnost podatkov tudi, če so prestreženi ali dostopani brez pooblastila.
• Uporaba podrobnih kontrolnikov dostopa , kot so nadzor dostopa na osnovi vlog, seznami nadzora dostopa (ACL) in večkratno preverjanje pristnosti (MFA). S temi kontrolniki lahko lažje uveljavite dostop z najmanjšimi pravicami in zmanjšate tveganje za notranje grožnje ali nenamerno izpostavljenost.
• Spremljanje nenavadnih vzorcev dostopa in nepooblaščenih sprememb. Z neprekinjenim spremljanjem lahko hitro zaznate sumljivo vedenje in se odzovete na dogodke.
• Uporaba klasifikacije podatkov in označevanja za prepoznavanje občutljivih informacij. Pravilno označevanje omogoča ciljno zaščito in izpolnjevanje regulativnih zahtev za obravnavanje osebnih ali zaupnih podatkov.
• Zagotavljanje zapisovanja dogodkov v dnevnik in nadzora različic. Te funkcije podpirajo sledljivost in odgovornost za lažje raziskovanje dogodkov in ohranjanje celovitosti podatkov.
• Redno varnostno kopiranje podatkov in preskušanje postopkov za vnovično vzpostavitev po katastrofi. Varnostne kopije zagotavljajo neprekinjeno poslovanje v primeru izgube podatkov, preskušanje načrtov za obnovitev pa potrdi pripravljenost na resnične scenarije.

Usklajevanje z okviri skladnosti s predpisi. Sem spadajo Mednarodna organizacija za standardizacijo (ISO) 27001, zakon Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ter Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR). Upoštevanje uveljavljenih standardov gradi zaupanje zainteresiranimi skupinami in preprečuje morebitne pravne ali finančne kazni.

Varnostne ekipe pogosto težko pridobijo celoten vpogled v dejavnosti v okoljih v oblaku, okoljih na mestu uporabe in hibridnih okoljih. Varnostno jezero podatkov centralizira podatke iz vseh teh virov za namene poenotenega vpogleda v celotno infrastrukturo. Na ta način analitiki učinkoviteje povežejo dogodke, zaznajo vzorce in raziščejo dogodke.

Shranjevanje varnostnih podatkov za več mesecev ali let je lahko z običajnimi rešitvami SIEM drago. Varnostna jezera podatkov uporabljajo izvorni prostor za shranjevanje v oblaku in odprte oblike zapisa za znižanje stroškov, kar omogoča dolgoročno hranjenje. To je še posebej uporabno za forenzične raziskave, revizije skladnosti s predpisi in analizo zgodovinskih trendov.

Varnostna jezera podatkov podpirajo napredno analitiko za zaznavanje anomalij in kibernetskih groženj, ki jih tradicionalna orodja morda spregledajo. Modeli po meri prepoznajo sumljivo vedenje, avtomatizirajo lov na kibernetske grožnje, pospešijo odzivanje na dogodke in okrepijo stanje kibernetske varnosti ter zaščito podatkov.

Regulativni okviri, kot so GDPR, HIPAA in ISO 27001, zahtevajo, da organizacije ohranijo in zaščitijo varnostne podatke. Varnostno jezero podatkov omogoča lažje izpolnjevanje teh zahtev tako, da zagotavlja varen prostor za shranjevanje, ki omogoča nadzor, in podrobne dnevnike dostopa, ki podpirajo zmogljive prakse varnosti podatkov in skladnost s predpisi.

Varnostna jezera podatkov so zasnovana za prilagajanje. Sprejmejo in analizirajo podatke iz novih virov, brez potrebe po preoblikovanju rešitve. Podpirajo tudi shemo ob branju in se prilagajajo spreminjajočim se oblikam zapisa podatkov in primerom uporabe.

Pri ustvarjanju ali upravljanju varnostnega jezera podatkov se organizacije pogosto srečujejo z izzivi, ki zahtevajo strateško načrtovanje, vključno s tem:

• Upravljanje velikih količin neobdelanih, strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Varnostna jezera podatkov zbirajo podatke iz več deset virov, katerih količina se lahko hitro razširi v petabajte. Brez jasne strategije življenjskega cikla podatkov lahko hitro izgubite preglednost ali preobremenite analitična orodja.
• Nadzor shranjevanja v oblaku in stroškov izračunavanja v določenem časovnem obdobju. Shranjevanje vsega za nedoločen čas je lahko drago. Pomembno je uravnotežiti pravilnike o hranjenju s proračunskimi omejitvami in sprejemati premišljene odločitve o tem, katere podatke hraniti in kako jih obdelati.
• Zagotavljanje ustreznega upravljanja, nadzora dostopa in skladnosti z regulativnimi predpisi. Varnostni podatki pogosto vključujejo občutljive informacije. Brez zmogljivega upravljanja in kontrolnikov dostopa organizacije tvegajo kršitve predpisov glede zasebnosti, kot je GDPR ali HIPAA.
• Preprečevanje napačnih konfiguracij in nepooblaščenega dostopa. Napačno konfigurirana dovoljenja ali nastavitve odprtega dostopa lahko razkrijejo kritične podatke. Redni nadzor in avtomatizirana preverjanja pomagajo zmanjšati možnost nenamerne izpostavljenosti.
• Odpravljanje vrzeli v znanju pri upravljanju odprtih podatkovnih okolij in jezikih za poizvedbe, kot sta KQL in Spark. Varnostne ekipe morda nimajo poglobljenih izkušenj z orodji za velike podatke. Usposabljanje in dokumentiranje sta ključna dejavnika za zagotavljanje, da lahko analitiki učinkovito uporabljajo platformo.
• Vezanost na ponudnika in zagotavljanje interoperabilnosti z obstoječimi orodji. Nekatere platforme otežujejo premikanje podatkov ali integracijo z drugimi sistemi. Če izberete odprte oblike zapisa in modularno arhitekturo, zagotovite odprte možnosti za organizacijo.

Microsoft ponuja celovit pristop k varnostnim jezerom podatkov z integracijo izvornih storitev v oblaku, ki skupaj podpirajo prilagodljive in pametne varnostne postopke. V samem središču je rešitev Microsoft Sentinel, ki razširja tradicionalne zmogljivosti SIEM z s poenotenim, namensko zasnovanim varnostnim jezerom podatkov za podrobne vpoglede, napredno analitiko in postopke, pripravljene za UI.

Microsoft Sentinel zagotavlja hitro opozarjanje, raziskovanje dogodkov in avtomatizirano odzivanje, hkrati pa omogoča dolgoročno hranjenje in napredno analitiko. Organizacije lahko z vgrajenim varnostnim jezerom podatkov sprejmejo in hranijo ogromne količine varnostnih podatkov v odprtih oblikah zapisa, kot je Delta Parquet.

Varnostne ekipe lahko izvajajo tudi več oblik analitike v eni kopiji podatkov, s čimer odpravijo podvajanje in omogočijo zmogljive primere uporabe, kot so dolgoročno iskanje groženj, ustvarjanje osnovnih načrtov in obogatitev entitet.

Ta model izpolnjuje operativne in strateške varnostne potrebe, hkrati pa združuje odzivnost rešitve SIEM v realnem času s podrobnostjo, prilagodljivostjo in stroškovno učinkovitostjo sodobnega varnostnega jezera podatkov.