Bahar temizliği sadece dolaplarınız için değildir; Güvenlik ekipleri, yıllarca süren kontrolsüz günlük büyümesinin şişkin, verimsiz ve maliyetli bir karmaşa yarattığı güvenlik operasyonları verilerine aynı yaklaşımı benimsemelidir.
Modern Güvenlik Operasyon Merkezi (SOC), güvenlik telemetrisinde uç noktalardan, buluttan, SaaS uygulamalarından, kimlik platformlarından ve diğer kaynakların artan bir listesinden boğuluyor. Uygulamada, bunların çoğu gereksiz, alakasız veya sadece doğrudan gürültüdür ve tespit etkinliğini, operasyonel verimliliği ve gerçek bilgileri çıkarma yeteneğini etkiler.
Kötü veri hijyeni sadece bir sıkıntı değildir; Güvenlik işlem yeteneklerini ve hazırlığı aktif olarak bozar. Düşük değerli telemetrinin aşırı tespiti, tespit ve yanıtı yavaşlatırken SIEM ve XDR maliyetlerini şişirir. Uyarı yorgunluğunu arttırır, gerçek tehditlerin tespit edilmesini zorlaştırır. En kötüsü, dağınık bir SIEM, analistlerin, olaylara yanıt vermekten daha fazla önemsiz olarak eleme zaman harcadıkları anlamına gelir.
Gelişmeyen veri istifinin eski zihniyetinin ötesine geçmeliyiz. Güvenlik ekipleri bu veri yayılmasını proaktif bir şekilde yönetmezse, onlarca yıldır SIEM’leri rahatsız eden aynı tuzağa düşme riski: her şeyi toplamak, hiçbir şey bulmak ve ayrıcalık için fazla ödeme yapmak.
Bunun yerine, güvenlik ekipleri kürasyon, bağlamsallaştırma ve değer verimliliğine odaklanmalı ve sadece önemli olduğunda önemli olanı iletmeli, etkili bir şekilde zenginleştirmeli ve her şeyi en mantıklı olduğu yerde saklamalıdır.
Güvenlik verilerinizi temizlemek için beş adım
1. Manuel kural ayarını ortadan kaldırın
Geleneksel SIEM’ler, küçük güvenlik ekiplerini ezen ve onları görev sürünmesiyle yoldan saptıran başka bir muşamba olan sürekli kural ayarlaması gerektirir. Bunun yerine, yalın ileri ekipler olay dönüşümünü, iyileştirmeyi ve önceliklendirmeyi otomatikleştirmek için makine öğrenimi, vektör analizi, bilgi grafikleri ve LLM’ler dahil olmak üzere çeşitli tekniklerden yararlanmalıdır.
Bir saldırganın taktikleri değiştirdiği anda modası geçmiş olan tespitler için kuralları manuel olarak ayarlamak yerine, modern güvenlik işlemleri daha dinamik ve uyarlanabilir veri işleme iş akışlarına ihtiyaç duyar.
Güvenlik verileri statik değildir, bu nedenle kurallarınız da olamaz. Yapay zeka odaklı yaklaşımlar, uyarılar üzerinde bireysel ve atomik olarak etki eden kırılgan, manuel olarak küratörlü kurallara güvenmek yerine veri kümeleri üzerindeki kalıpları analiz edebilir.
2. Güvenlikten ödün vermeden SIEM depolama maliyetlerini azaltın
SIEM fiyatlandırma modelleri kırık kalır. Çoğu şarj, yutma hacmine dayalı, verilerin doğal güvenlik değerinde değil. Bu, aşırı katkı teşvik ederek güvenlik ekiplerini gerçek algılama ve yanıtlara asla katkıda bulunmayan gereksiz günlüklerde bütçeyi boşa harcamaya zorlar.
Daha akıllı bir yaklaşım:
- Katmanlı bir depolama stratejisi kullanınMaliyet-etkin nesne depolamasında dökme telemetriyi arşivlerken yüksek doğruluklu günlükleri gerçek zamanlı analitikte tutmak.
- Kritik olmayan verileri güvenlik veri göllerine indirirgerçek zamanlı SIEM maliyetleri olmadan geriye dönük analize izin vermek.
- Alımdan önce günlükleri tekilleştir ve ön işlemAnalitik derinliği korurken depolama atıklarının kesilmesi.
Güvenlik işlemleri, asla uyarılar veya değer üretmeyen ham günlükler için premium SIEM fiyatlandırması ödememelidir.
3. Ham hacim üzerinden yüksek finansal olmayan verilere öncelik verin
Güvenlik ekipleri veri eksikliğinden muzdarip değildir; Çok fazla yanlış verilerden muzdaripler. Yani daha fazla veri nadiren cevaptır; Daha iyi veri. Siem satıcıları uzun zamandır “her şeyi topla” stratejilerini sundular, ancak bu, buğdayı samandan ayırmanın yolları olmadan geri dönüşlerin azaltılmasına yol açtı. Ve depolarsanız ne kadar alakasız günlükler olursa, gürültüde anlamlı sinyaller bulmak o kadar zor olur.
Ancak bu aynı zamanda basitçe “düşük değerli” günlükleri atmak anlamına gelmez. Güvenlik verileri doğal olarak iyi veya kötü değildir. Bu, ondan içgörüleri ne kadar etkili bir şekilde çıkardığınızla ilgilidir. Ve tıpkı yeni yoğun ekstraksiyon aracı verimliliği artırıyor ve yeni kullanım durumları açıyor gibi, yeni teknolojik yaklaşımlar da güvenlik günlüklerinin daha iyi değer çıkarılması için fırsatlar yarattı.
- Güvenlik ekipleri, günlükleri izole olaylar olarak ele almak yerine, ölçek için tasarlanmış analizleri kullanmalıdır.
- Önceden tanımlanmış korelasyon kurallarına güvenmek yerine, kuruluşlar güvenlik verilerini dinamik olarak çıkarmalı ve geniş veri kümelerindeki eğilimleri belirlemelidir.
- Her şeyi bir SIEM’e dökmek yerine, telemetri aşağı akışlı araçlara ve analitiklere girmeden önce önceden işlenmeli, zenginleştirilmeli ve önceliklendirilmelidir.
DNS günlükleri veya görünüşte zararsız kimlik doğrulama girişimleri gibi geleneksel olarak “düşük değerli” veriler bile doğru analiz edilirse kritik tehditleri ortaya çıkarabilir. Sorun çok fazla veri değil; Doğru desenleri gerçek zamanlı olarak çıkarabilen otomatik, büyük ölçekli analiz eksikliğidir.
4. Açıklanabilirlik ve ontoloji modelleri ile bağlam açısından zengin araştırmaları etkinleştirin
Bağlamsız uyarılar güvenlik ekiplerini yavaşlatır. Her tespitin üç temel soruyu cevaplaması gerekir:
1. Bu gerçek mi? (Bu gerçek bir pozitif mi?)
2. Önemli mi? (Bu olay ne kadar kritik?)
3. Sırada ne var? (Bu konuda ne yapmalıyız?)
Otomatik zenginleştirme olmadan, analistler çiğ kütükleri manuel olarak kazıyor ve parçalanmış ayrıntıları bir araya getirmeye çalışıyorlar. Güvenlik verilerini Ontoloji tabanlı modellere ve MITER ATT & CK gibi çerçevelere eşleştirerek veya dış tehdit ve dahili kullanıcı ve varlık bağlamı ekleyerek, ek manuel çaba olmadan daha derin araştırma bağlamı kazanırlar. Daha da önemlisi, güvenlik operasyonları yavaş yavaş daha özerk hale geldikçe, bağlamsal zenginleştirme, ister mantık tabanlı veya AI ajanları aracılığıyla otomasyonların bilgilendirilmesine yardımcı olur.
Sadece “olağandışı konumdan başarısız giriş girişimi” demek yerine, uygun şekilde yapılandırılmış bir güvenlik arıtma iş akışı daha geniş saldırı anlatılarını ortaya çıkarmalıdır:
- Bu giriş denemesi diğer gözlemlenen keşif davranışına benziyor muydu?
- Yüksek ayrıcalıklara sahip başka uzlaşmış kullanıcı hesaplarını içerdi mi?
- Aynı zamanda anormal MFA baypas aktivitesi var mıydı?
Bağlam önemlidir. Güvenlik verileri yalnızca analistlerin ve makinelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olursa değerlidir.
5. Güvenlik Veri Yönetimini Diing Durun
Güvenlik ekiplerinin yıllarca, güvenlik telemetrisini anlamlandırmak için günlük yönetimi araçlarını, özel komut dosyalarını ve DIY yaklaşımlarını yeniden kullanmaktan başka seçeneği yoktu. Ancak bugün, özellikle güvenlik veri mühendisliği için tasarlanmış büyüyen bir araç pazarı ortaya çıkmaktadır.
- Güvenlik telemetri boru hatları, bir SIEM veya XDR’ye çarpmadan önce günlükleri temizlemeye, zenginleştirmeye ve yönlendirmeye yardımcı olur.
- Okunan şema mimarileri (güvenlik verileri göllerinde yaygın) güvenlik ekiplerinin, almadan önce her şeyi önceden filtrelemek yerine isteğe bağlı olarak analiz etmelerini sağlar.
- SoCless modelleri, monolitik SIEM dağıtımlarına dayanmadan tespit ve yanıtı ele almanın yeni yollarını sağlıyor.
Güvenlik ekiplerinin artık doğru verileri doğru zamanda almak için araçlarıyla savaşmalarına gerek yok. Anahtar, geleneksel yeniden tasarlanan vergi olmadan verimlilik, zenginleştirme ve gerçek zamanlı analizlere öncelik veren modern güvenlik veri boru hatlarına yatırım yapmaktır.
Güvenlik verileri sizin için çalışmalı
Veri hijyeni, güvenlik ekiplerinin alakasız telemetride boğulmadan gerçek tehditleri tespit edebilmelerini sağlamak ve herhangi bir uygulanabilir ve etkili güvenlik veri stratejisinin bir parçası olmalıdır.
Güvenlik verilerini “her şeyi topla” sorunu olarak ele almaya devam eden kuruluşlar daha fazla harcayacak, daha az tespit edecek ve SOC ekiplerini bu süreçte yakacak. Analytics’e ölçekte öncelik veren, zenginleştirmeyi otomatikleştiren ve yüksek maddi güvenlik sinyallerine odaklananlar, sadece maliyet tasarruflarında değil, daha hızlı, daha doğru tehdit tespitinde bir avantaja sahip olacaktır.