Security Analytics

Was ist Security Analytics?

Ein Unternehmen, das Sicherheitsanalyse-Tools einsetzt, kann Security-Ereignisse auswerten, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, bevor sie sich negativ auf die Infrastruktur und den Geschäftsbetrieb des Unternehmens auswirken können.

Security Analytics kombiniert Big-Data-Funktionen mit Bedrohungsdaten, um Insider-Bedrohungen, anhaltende Cyberbedrohungen und gezielte Angriffe von externen Akteuren zu erkennen, zu analysieren und zu entschärfen.

Vorteile von Security Analytics

Security Analytics Tools bieten Unternehmen folgende Vorteile:

Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle und Anomalien. Sicherheitsanalysetools analysieren eine Vielzahl von Datentypen und stellen Verbindungen zwischen verschiedenen Ereignissen und Warnungen her, um Sicherheitsvorfälle oder Cyberbedrohungen in Echtzeit zu erkennen.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Sicherheitsanalyse-Tools unterstützen Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher und branchenspezifischer Vorschriften, wie DSGVO oder PCI-DSS. Security Analytics Tools können eine Vielzahl von Datenquellen integrieren, so dass Unternehmen eine einzige, einheitliche Ansicht von Datenereignissen auf einer Vielzahl von Geräten erhalten. Auf diese Weise können Compliance-Manager regulierte Daten überwachen und potenzielle Verstöße gegen die Vorschriften erkennen.

Erweiterte forensische Fähigkeiten. Sicherheitsanalyse-Tools geben Unternehmen Aufschluss darüber, woher die Angriffe kamen, wie ihre Systeme kompromittiert wurden, welche Werte gefährdet waren und ob es zu einem Datenverlust kam. Diese Tools können auch Zeitleisten für alle Vorfälle liefern. Die Möglichkeit, Vorfälle zu rekonstruieren und zu analysieren, kann Unternehmen dabei helfen, ihre Cybersicherheitsstrategie zu verbessern, damit sich ähnliche Vorfälle nicht wiederholen.

Security Analytics Tools

Security Analytics Tools erkennen Verhaltensweisen, die auf bösartige Aktivitäten hindeuten, indem sie den Netzwerkverkehr erfassen, normalisieren und auf bedrohliches Verhalten analysieren. Anbieter, die sich auf Sicherheitsanalysen spezialisiert haben, bieten Tools für maschinelles Lernen zur Anwendung von Sicherheitsmodellen auf den Datenverkehr in den Anlagen eines Unternehmens.

Anwendungsfälle für Security Analytics

Unternehmen können Security Analytics Tools aus einer Vielzahl von Gründen einsetzen. Einige häufige Anwendungsfälle sind die folgenden:

• Analyse des Netzverkehrs zur Erkennung von Mustern, die auf potenzielle Angriffe hinweisen
• Überwachung des Nutzerverhaltens, einschließlich potenziell verdächtiger Aktivitäten
• Erkennung potenzieller Bedrohungen
• Erkennung der Datenexfiltration
• Überwachung der Mitarbeiter
• Insider-Bedrohungen erkennen
• Kompromittierte Konten erkennen
• Identifizierung der unsachgemäßen Nutzung von Benutzerkonten, wie zum Beispiel gemeinsam genutzte Konten
• Böswillige Aktivitäten erkennen
• Nachweis der Einhaltung der Vorschriften bei Audits
• Untersuchung von Cybersicherheitsvorfällen

SIEM vs. Security Analytics

Security Information and Event Management (SIEM) sammelt Protokolldaten, die von überwachten Geräten erzeugt werden – zum Beispiel Netzwerkgeräte, Computer, Speicher, Firewalls und so weiter -- um bestimmte sicherheitsrelevante Ereignisse zu identifizieren, die auf einzelnen Systemen auftreten. Sie fassen diese Daten dann zusammen, um festzustellen, was in der gesamten Umgebung passiert. Auf diese Weise können Unternehmen Abweichungen vom erwarteten Verhalten erkennen, um die erforderlichen Maßnahmen zu formulieren und umzusetzen.

Herkömmliche SIEM-Systeme sind nicht für moderne CI/CD-Lebenszyklen (Continuous Integration/Continuous Delivery) ausgelegt, die auf häufigen Build- und Deployment-Zyklen basieren. Daher können sie die riesigen Datenmengen, die diese Methoden erzeugen, nicht verarbeiten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen SIEM-Systemen nutzt die Sicherheitsanalyse die Vorteile einer Cloud-basierten Infrastruktur. Und da Anbieter von Cloud-Speicher nahezu unbegrenzten Datenspeicher zur Verfügung stellen können, der je nach den Bedürfnissen einer Organisation skaliert werden kann, ist das Unternehmen nicht durch die Datenspeicher- und Aufbewahrungsrichtlinien des Unternehmens eingeschränkt. Darüber hinaus kann die Sicherheitsanalytik Daten effizienter erfassen und speichern. Auch moderne DevOps-Praktiken und CI/CD-Systeme lassen sich damit besser handhaben.

Big-Data-Sicherheitsanalysen

IT-Sicherheitsexperten müssen dafür sorgen, dass die Systeme ihrer Unternehmen sicher sind, dass die Risiken von Cyberbedrohungen auf ein Minimum reduziert werden und dass die Vorschriften zur Datenverwaltung eingehalten werden. Eine ihrer Hauptaufgaben ist daher die Überwachung und Analyse großer Mengen von Protokoll- und Ereignisdaten von Servern, Netzwerkgeräten und Anwendungen.

Big Data Security Analytics bezieht sich auf die Techniken und Strategien, die zur Analyse großer Mengen von Sicherheitsdaten verwendet werden. Die Big-Data-Sicherheitsanalyse kann in zwei Funktionskategorien unterteilt werden: Leistungs- und Verfügbarkeitsüberwachung (PAM, Performance And Availability Monitoring) und SIEM.

PAM-Anwendungen konzentrieren sich auf die Verwaltung von Betriebsdaten, während SIEM-Tools sich auf die Protokollverwaltung, die Ereignisverwaltung, die Verhaltensanalyse, die Datenbanküberwachung und die Anwendungsüberwachung konzentrieren.

Big-Data-Sicherheitsanalysetools können Netzwerkgeräte erkennen und automatisch die Ereignis- und Konfigurationsdaten jedes Geräts erfassen. Da Big-Data-Analysesysteme einen umfassenden Überblick über die Sicherheitsdaten des Unternehmens benötigen, müssen sie mit anderen Sicherheitstools von Drittanbietern sowie mit Active-Directory- oder -LDAP-Servern (Lightweight Directory Access Protocol) integriert werden.