Az olaj- és gáztermelőktől, a megújuló energiaforrásokat üzemeltetőktől vagy a kiskereskedelmi energiaszolgáltatóktól eltérően az áramtermelés és az átvitel-elosztás (T&D) területén egyaránt tevékenykedő integrált villamosenergia-szolgáltatók egészen sajátos biztonsági kihívásokkal szembesülnek. Infrastruktúrájuk folyamatosan működik, kiterjed mind az operatív technológiai (OT), mind a vállalati környezetekre, és a hálózat megbízhatósága és a szabályozási előírások betartása közötti metszéspontban helyezkedik el. Ebben a kontextusban a kiberbiztonság szorosan összefonódik az üzletmenet-folytonossággal, ahol a késedelmes észlelés vagy a riasztásfáradtság közvetlen következményekkel jár a szolgáltatásnyújtásra és a kritikus infrastruktúra ellenállóképességére nézve.
A fenyegetések felkutatása, amely nem tudott lépést tartani
Miért nem sikerült a hagyományos fenyegetéskeresésnek a méretarányos bővítés?
Zaj | Sebesség és méret | Nincs ítélet |
Riasztások áradata korlátozott kontextussal | Lassú lekérdezések és licenckorlátozások | Tudás cselekvés nélkül |
A kézi triázs terhe | A nyomozások elhalasztása | Az elemzők kénytelenek dönteni |
Az elemzők fáradtsága | A SOC kapacitása korlátozott | Zero-day továbbra is fennállt |
1. Zavar: Amikor a fenyegetésfelkutatás több zavart okoz, mint tisztánlátást
Ennél a szervezetnél a fenyegetéskeresés túlzott mennyiségű riasztást generált, mivel az automatizált munkafolyamatokból hiányzott az a viselkedési kontextus, amely a valódi fenyegetések és az ártalmatlan tevékenységek megkülönböztetéséhez szükséges. Ennek következtében az elemzők kénytelenek voltak jelentős időt fordítani a riasztások kézi áttekintésére és ellenőrzésére, ami lassította a vizsgálatokat és fokozta a riasztásfáradtságot a biztonsági operációs központban.
Ahogy a környezet bővült és a fenyegetések száma nőtt, egyre nehezebbé vált a lényeges jelek kiszűrése a háttérzajból. Ahelyett, hogy gyorsabb észlelést tett volna lehetővé, a fenyegetéskeresés gyakran késleltette a reagálást, és csökkentette az automatizált eredmények iránti bizalmat. Ez működési terhelést jelentett a kritikus energetikai infrastruktúra védelméért felelős biztonsági részleg számára.
2. Sebesség és méret: amikor a sebesség és a méret nem tudott lépést tartani
A fenyegetésfelkutatás nehezen tudta tartani a lépést, mivel a lekérdezések lassú teljesítménye és a használat alapú licencelés korlátozta a vizsgálatok gyorsaságát és hatókörét. Egy olyan környezetben, ahol az ismeretlen és módosított kártevő programokat gyorsan fel kell mérni, ez a késleltetés csökkentette a biztonsági operációs központ (SOC) képességét arra, hogy magabiztosan és sürgősen cselekedjen.
A skálázhatóság tovább súlyosbította a problémát. A használat alapú licencelés korlátozta, hogy a fenyegetéskeresés milyen széles körben alkalmazható legyen a különböző csapatok és munkafolyamatok között, így az automatizálás fokozása vagy a lefedettség bővítése költségessé vált. Ahogy a riasztások száma és az üzemeltetési igények növekedtek, a fenyegetéskeresési kapacitás nem tudott lépést tartani, ami egyre növekvő szakadékot eredményezett a SOC munkaterhelése és a rendelkezésre álló észlelési teljesítmény között.
3. Nincs végleges megállapítás: a végleges megállapítások nélküli hírszerzés miatt az elemzőknek kellett viselniük a kockázatot
A fenyegetési információk önmagukban nem tudtak egyértelmű felismerési eredményeket szolgáltatni, mivel a gyanús fájlokat nem futtatták le, és viselkedésalapú elemzésnek sem vetették alá őket. Dinamikus elemzés, fenyegetési pontszámok vagy a futtatási viselkedésen alapuló megbízható prioritás-megállapítás hiányában a biztonsági operációs központ (SOC) csak információkkal rendelkezett, de konkrét eredményekkel nem.
Az elemzőknek ezt a hiányosságot manuálisan kellett pótolniuk, ami meghosszabbította a vizsgálati időt, és nagyobb felelősséget rótt az emberi ítélőképességre. Egy kritikus fontosságú energiaszolgáltató számára ez a viselkedésbeli bizonytalanság megnehezíti zero-day biztos azonosítását, valamint az üzemeltetési rendszerek védelmét a folyamatosan fejlődő kártevő programokkal szemben.
MetaDefender Aether™ segítségével végzett, észlelésalapú fenyegetéskeresés
HogyanAether MetaDefender Aether az információalapú fenyegetéskeresést az észleléssel?
Ezen kihívások kezelése érdekében a szervezet a meglévő automatizált fenyegetéskeresési munkafolyamatait a MetaDefender Aether szolgáltatással váltotta fel, és egy olyan, észlelésalapú megközelítést vezetett be, amelyet kifejezetten a zero-day és a nehezen felismerhető fenyegetések azonosítására fejlesztettek ki. Ahelyett, hogy kizárólag külső mutatókra támaszkodott volna, a biztonsági operációs központ (SOC) egy olyan egységes platformot vezetett be, amely a végrehajtás előtti előrejelzést, a viselkedéselemzést, a fenyegetési hírszerzést és az automatizált prioritás-megállapítást egyetlen észlelési folyamatba egyesítette.
Ez az átállás lehetővé tette a szervezet számára, hogy túllépjen a riasztások kiegészítésén, és olyan fenyegetéskeresési modellt alakítson ki, amely egyértelmű döntéseket, gyorsabb eredményeket és skálázható teljesítményt biztosít, összhangban egy nagy, elosztott energetikai környezet igényeivel.
Hogyan valósítsunk meg egy észlelésalapú fenyegetéskeresési folyamatot
MetaDefender Aether beépült a szervezet SOC-munkafolyamataiba, hogy gyanús fájlokat és a hozzájuk kapcsolódó biztonsági adatokat automatikusan és nagy léptékben elemezze. Ahelyett, hogy a riasztásokat kizárólag külső kontextussal egészítette volna ki, a platform a futtatás előtti statikus elemzést utasítás-szintű emulációval kombinálta, így feltárva azokat a rosszindulatú viselkedésmintákat, amelyeket a hírnév-alapú hírszerzés önmagában nem tudott volna észlelni.
Minden elemzés egyetlen eredményt hozott, amely alapján az elemzők azonnal intézkedni tudtak, így a vizsgálatokból eltűnt a bizonytalanság, és felgyorsult a reagálás.
A végrehajtás legfontosabb elemei
- Beépített fenyegetés-elemzési funkció, amely a fájlokat és az infrastruktúrát az ismert jelzők alapján ellenőrzi a részletesebb elemzés előtt
- Predictive Alin AI segítségével végzett, végrehajtás előtti statikus elemzés, amelynek célja, hogy a nagy bizonyossággal tiszta fájlokat kiszűrje, és a nagy bizonyossággal rosszindulatú fájlokat megjelölje, mielőtt azok eljutnának a sandbox
- Emulációalapú adaptív „ sandboxing ” (kód-a-kód ellen) módszer bizonytalan vagy egymásnak ellentmondó jeleket tartalmazó fájlokhoz, amelyek biztonságos végrehajtásával másodpercek alatt feltárható a rejtőzködő vagy szunnyadó viselkedés
- A fenyegetések értékelése és rangsorolása, hogy az elemzők elsősorban a legnagyobb kockázatot jelentő tevékenységekre összpontosíthassanak
- ML-alapú hasonlósági keresés a kapcsolódó kártevőváltozatok azonosítására és a kiterjedtebb kampányok feltárására
Mivel MetaDefender Aether nem felhasználónkénti vagy lekérdezésenkénti licencelési modell szerintAether , hanem forgalom alapú modell szerint, a SOC költségugrásoktól való félelem nélkül bővíthette az automatizálást és a lefedettséget. Ez lehetővé tette a szervezet számára, hogy a fenyegetéskeresést a különböző csapatokra és telephelyekre kiterjessze, miközben fenntartotta az állandó teljesítményt és a kiszámítható működési költségeket.
Hogyan lehet beállítani a folyamatos, öntanuló fenyegetéskeresést
A közvetlen észlelési eredményeken túl a szervezet olyan fenyegetéskereső képességet épített ki, amely az idő múlásával folyamatosan fejlődött. Minden elemzett fájl új viselkedési adatokkal járult hozzá a rendszerhez, megerősítve ezzel a platform beépített fenyegetési hírszerzési képességeit, és javítva a biztonsági operációs központ (SOC) azon képességét, hogy azonosítsa a kapcsolódó vagy korábban még nem látott fenyegetéseket.
A gépi tanuláson alapuló hasonlósági keresés segítségével MetaDefender Aether a különböző elemzések során feltárt viselkedési mintákat, így feltárva a kártevőváltozatokat, a közös infrastruktúrát és az új támadási kampányokat. Ez lehetővé tette a biztonsági operációs központ (SOC) számára, hogy a reaktív vizsgálatokról áttérjen a proaktív fenyegetéskeresésre, és így azonosítsa azokat a fenyegetéseket, amelyek egyébként rejtve maradtak volna a korábbi adatok között.
A megközelítés legfontosabb eredményei
- Jobb áttekinthetőség az ismeretlen és módosított kártevő programok esetében, még akkor is, ha korábban nem álltak rendelkezésre jelzők
- A jelenlegi és a korábbi fájlok proaktív átvizsgálása további kézi beavatkozás nélkül
- A kapcsolódó fenyegetések és kampányok gyorsabb felismerése, ami elősegíti a korai elszigetelést és reagálást
A viselkedéselemzés és az adaptív intelligencia ötvözésével a szervezet olyan észlelési folyamatot alakított ki, amely csökkentette a statikus adatforrásoktól és a kézi vizsgálatoktól való függőséget. Ennek eredményeként egy kiforrottabb, rugalmasabb fenyegetéskeresési rendszer jött létre, amely megfelel a kritikus energiainfrastruktúra hosszú távú biztonsági követelményeinek.
A működési terheléstől a fenntartható biztonságig
Aether MetaDefender Aether a szervezet javította a fenyegetések felismerését, miközben a csapatok számára fenntarthatóbbá tette a napi biztonsági műveleteket. A hatás mind a felismerési eredményekben, mind a döntéshozatal minőségében megmutatkozott az egész SOC-ban.
Főbb üzleti fejlesztések
- Az operatív kockázat csökkentése és az incidensekkel kapcsolatos költségek elkerülése
- A biztonsági beruházások hatékonyabb kihasználása a zajcsökkentés révén
- A külső kiberbiztonsági szolgáltatásoktól való függőség csökkentése
A csapatokra gyakorolt hatás
- Gyorsabb és magabiztosabb nyomozások az egyértelműbb eredmények és a hatékonyabb csapatmunka révén
- Egy skálázható fenyegetésfelderítési modell, amely összehangolja a biztonsági eredményeket az üzleti prioritásokkal
Működési előnyök
- A kritikus eszközök védelme következetesebb és kiszámíthatóbb
- A biztonsági műveletek nagy léptékben is fenntarthatóak
- A SOC-csapatok gyorsabban, hatékonyabban és magabiztosabban működnek
A szervezetnek sikerült összehangolnia a kiberbiztonsági teljesítményt mind az üzleti prioritásokkal, mind a személyzeti kapacitással, így biztosítva a kritikus energiainfrastruktúra hosszú távú védelmét. Az eredmények az egész működés, a csapatok és a vezetés szintjén egyaránt nyilvánvalóvá váltak.
A felismerésalapú fenyegetéskeresés működési és üzleti hatásai
Mi változott | Működési hatás | Üzleti előnyök / Az emberek javát szolgálja |
Viselkedésalapú zero-day | Gyorsabb, egyértelműbb döntések az egyes ügyekben | Alacsonyabb a működési zavarok kockázata, és elkerülhetők az incidensekből adódó költségek |
Emulációalapú elemzés | Kevesebb téves riasztás | A biztonsági kiadások hatékonyabb felhasználása |
Kapacitásalapú skálázhatóság | Kiterjesztett automatizálás költségnövekedés nélkül | A biztonság a növekedéssel arányosan bővül, nem pedig a költségvetés függvényében |
Egyetlen, megbízható döntés | Kevesebb elemzői értelmezésre van szükség | A vezetők nagyobb bizalma a biztonsági döntésekben |
Saját felderítési képesség | A külső szolgáltatásoktól való függőség csökkentése | Költségmegtakarítás és hatékonyabb belső ellenőrzés |
Csökkentett riasztási zaj | Gyorsabb SOC-munkafolyamatok | Jobb hangulat és kevesebb kiégés |
Kritikus infrastruktúrákhoz kifejlesztett érzékelő
Aether MetaDefender Aether segítségével a biztonsági műveletek mostantól gyorsabbak, átláthatóbbak és skálázhatók a szervezeten belül, így következetes védelmet nyújtanak anélkül, hogy túlterhelnék a csapatokat vagy a költségvetést. Az új fenyegetéskeresési modell lehetővé tette a szervezet számára, hogy csökkentse a kockázatokat, megerősítse a belső biztonsági képességeit, és magatartási bizonyítékokra alapozva magabiztos döntéseket hozzon.
A hasonló kihívásokkal szembesülő energia- és közüzemi szolgáltatók számára ez a megközelítés jól szemlélteti, hogy a modern felderítési módszerek hogyan javíthatják mind az üzemeltetési rugalmasságot, mind a hosszú távú biztonsági hatékonyságot.
Készen áll arra, hogy átláthatóságot teremtsen zero-day , és megvédje üzleti tevékenységét? Vegye fel a kapcsolatot egy OPSWAT , és tudjon meg többet arról, hogyanAether MetaDefender Aether átalakítani a kritikus infrastruktúrák fenyegetéskeresését.
