Автоматизація аналізу кіберрозвідки

Автоматизація аналізу кіберрозвідки передбачає використання технологій і підходів на основі даних для збору, обробки й аналізу великих обсягів інформації. Хоча повна автоматизація процесу аналізу може бути неможливою через складну природу кіберзагроз, ви можете зробити кілька кроків, щоб підвищити ефективність і результативність. Ось загальний огляд того, як ви можете підійти до автоматизації аналізу кіберрозвідки:

1. Збір даних: розробіть автоматизовані механізми для збору даних із різних джерел, таких як журнали безпеки, канали розвідки про загрози, платформи соціальних мереж, джерел темної мережі та телеметрія внутрішньої мережі. Ми можемо використовувати API, веб-скрапінг, канали даних або спеціалізовані інструменти як збирачі даних.
2. Агрегація та нормалізація даних: об’єднайте та нормалізуйте зібрані дані в структурований формат для полегшення аналізу. Цей крок передбачає перетворення різноманітних форматів даних в уніфіковану схему та збагачення даних відповідною контекстною інформацією.
3. Збагачення аналізу загроз: використовуйте канали аналізу загроз і служби для збагачення зібраних даних. Цей процес збагачення може включати збір інформації про відомі загрози, індикатори компрометації (IOC), профілі учасників загрози та методи атак. Це допомагає в атрибуції та контекстуалізації зібраних даних.
4. Машинне навчання та обробка природної мови (NLP): застосовуйте методи машинного навчання та NLP для аналізу неструктурованих даних, таких як звіти про безпеку, статті, блоги та обговорення на форумі. Ці методи можуть допомогти знайти шаблони, отримати релевантну інформацію та класифікувати дані на основі визначених тем.
5. Виявлення загроз і визначення пріоритетів. Використовуйте автоматизовані алгоритми й евристики, щоб знаходити потенційні загрози та визначати їх пріоритети на основі їх серйозності, актуальності та впливу. Це може включати співвіднесення зібраних даних із відомими показниками зламу, аналіз мережевого трафіку та виявлення аномалій.
6. Візуалізація та звітність: розробіть інтерактивні інформаційні панелі та інструменти візуалізації для представлення проаналізованої інформації в зручному для користувача форматі. Ці візуалізації можуть у режимі реального часу надавати інформацію про ландшафти загроз, тенденції атак і потенційні вразливості, допомагаючи приймати рішення.
7. Автоматизація реагування на інциденти: інтегруйте платформи реагування на інциденти та інструменти оркестровки безпеки для автоматизації процесів обробки інцидентів. Це включає автоматичне сповіщення, сортування попереджень, робочі процеси виправлення та співпрацю між командами безпеки.
8. Постійне вдосконалення: постійно вдосконалюйте й оновлюйте автоматизовану систему аналізу, враховуючи відгуки аналітиків безпеки, відстежуючи нові тенденції загроз і адаптуючись до змін у сфері кібербезпеки.
9. Автоматизація пошуку загроз: запровадьте автоматизовані методи пошуку загроз, щоб проактивно шукати потенційні загрози та ознаки компрометації у вашій мережі. Це передбачає використання поведінкової аналітики, алгоритмів виявлення аномалій і машинного навчання для виявлення підозрілих дій, які можуть свідчити про кібератаку.
10. Контекстний аналіз: розробіть алгоритми, які можуть зрозуміти контекст і зв’язки між різними точками даних. Це може включати аналіз історичних даних, виявлення закономірностей у різних джерелах даних і кореляцію, здавалося б, непов’язаної інформації, щоб виявити приховані зв’язки.
11. Прогнозна аналітика: використовуйте прогнозну аналітику та алгоритми машинного навчання, щоб прогнозувати майбутні загрози та передбачати потенційні вектори атак. Аналізуючи історичні дані та тенденції загроз, ви можете визначити нові моделі та передбачити ймовірність виникнення конкретних кіберзагроз.
12. Автоматизовані платформи аналізу загроз: застосовуйте спеціалізовані платформи аналізу загроз, які автоматизують збір, агрегацію та аналіз даних аналізу загроз. Ці платформи використовують штучний інтелект і алгоритми машинного навчання для обробки величезних обсягів інформації та надання корисної інформації командам безпеки.
13. Автоматизоване керування вразливістю: інтегруйте інструменти сканування вразливостей у свою автоматизовану систему аналізу для виявлення вразливостей у вашій мережі. Це допомагає розставляти пріоритети для виправлення та відновлення на основі потенційного ризику, який вони становлять.
14. Чат-бот і обробка природної мови (NLP): розробляйте інтерфейси чат-ботів, які використовують методи NLP, щоб розуміти та відповідати на запити, пов’язані з безпекою. Ці чат-боти можуть допомогти аналітикам безпеки, надаючи інформацію в реальному часі, відповідаючи на запитання, що часто ставлять, і направляючи їх через процес аналізу.
15. Обмін даними про загрози: беріть участь у спільнотах обміну даними про загрози та використовуйте автоматизовані механізми для обміну даними розвідки про загрози з довіреними партнерами. Це може допомогти в отриманні доступу до ширшого спектру інформації та колективного захисту від нових загроз.
16. Автоматизація та оркестровка безпеки: запровадьте платформи оркестровки безпеки, автоматизації та реагування (SOAR), які оптимізують робочі процеси реагування на інциденти та автоматизують повторювані завдання. Ці платформи можуть інтегруватися з різними інструментами безпеки та використовувати посібники для автоматизації процесів розслідування інцидентів, стримування та усунення.
17. Автоматизація полювання на загрози: запровадьте автоматизовані методи полювання на загрози для проактивного пошуку потенційних загроз і ознак компрометації у вашій мережі. Це передбачає використання поведінкової аналітики, алгоритмів виявлення аномалій і машинного навчання для виявлення підозрілих дій, які можуть свідчити про кібератаку.
18. Контекстний аналіз: розробіть алгоритми, які можуть зрозуміти контекст і зв’язки між різними точками даних. Це може включати аналіз історичних даних, виявлення закономірностей у різних джерелах даних і кореляцію, здавалося б, непов’язаної інформації, щоб виявити приховані зв’язки.
19. Прогнозна аналітика: використовуйте прогнозну аналітику та алгоритми машинного навчання, щоб прогнозувати майбутні загрози та передбачати потенційні вектори атак. Аналізуючи історичні дані та тенденції загроз, ви можете визначити нові моделі та передбачити ймовірність виникнення конкретних кіберзагроз.
20. Автоматизовані платформи аналізу загроз: застосовуйте спеціалізовані платформи аналізу загроз, які автоматизують збір, агрегацію та аналіз даних аналізу загроз. Ці платформи використовують штучний інтелект і алгоритми машинного навчання для обробки величезних обсягів інформації та надання корисної інформації командам безпеки.
21. Автоматизоване керування вразливістю: інтегруйте інструменти сканування вразливостей у свою автоматизовану систему аналізу для виявлення вразливостей у вашій мережі. Це допомагає розставляти пріоритети для виправлення та відновлення на основі потенційного ризику, який вони становлять.
22. Чат-бот і обробка природної мови (NLP): розробляйте інтерфейси чат-ботів, які використовують методи NLP, щоб розуміти та відповідати на запити, пов’язані з безпекою. Ці чат-боти можуть допомогти аналітикам безпеки, надаючи інформацію в реальному часі, відповідаючи на поширені запитання та направляючи їх через процес аналізу.
23. Обмін даними про загрози: беріть участь у спільнотах обміну даними про загрози та використовуйте автоматизовані механізми для обміну даними розвідки про загрози з довіреними партнерами. Це може допомогти в отриманні доступу до ширшого спектру інформації та колективного захисту від нових загроз.
24. Автоматизація та оркестровка безпеки: запровадьте платформи оркестровки безпеки, автоматизації та реагування (SOAR), які оптимізують робочі процеси реагування на інциденти та автоматизують повторювані завдання. Ці платформи можуть інтегруватися з різними інструментами безпеки та використовувати посібники для автоматизації процесів розслідування інцидентів, стримування та усунення.

Авторське право 2023 Treadstone 71