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Detecção de anomalias

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Embora as regras de correlação feitas pelo homem possam detetar comportamentos maliciosos, não se pode confiar apenas nelas para identificar todas as ameaças num determinado ambiente. As equipas de segurança estão tão sobrecarregadas com o volume e sofisticação dos ataques que muitos atingiram, se não excederam, a sua capacidade de observar, orientar, decidir e agir de forma eficaz e rápida. Como resultado, as ameaças furtivas, ocultas e desconhecidas são perdidas.

As ferramentas que analisam o comportamento na sua rede e utilizam a aprendizagem automática para encontrar anomalias nesse comportamento podem notificá-lo de potenciais ameaças. Onde pode levar dias ou semanas humanos para encontrar anomalias, os algoritmos de aprendizagem automática podem encontrar esse comportamento quase em tempo real. Pode fazer isso adotando uma plataforma de análise de comportamento de utilizador e entidade (UEBA) como Splunk User Behavior Analytics , que pode integrar-se perfeitamente com Splunk Enterprise Security . Aumentar o seu SIEM com UBA aprofunda as suas capacidades de segurança, detectando e resolvendo casos de utilização, tais como movimentos laterais, ameaças desconhecidas e exfiltração de dados.

Detecção de anomalias utilizando Splunk User Behavior Analytics e Splunk Enterprise Security

Splunk User Behavior Analytics (Splunk UBA) utiliza a aprendizagem automática e os seus dados existentes no software Splunk para encontrar anomalias que possam indicar comportamento malicioso, como ameaças internas. O Splunk UBA inclui uma variedade de indicadores de comportamento suspeito ou invulgar do utilizador que podem alertar a sua equipa de segurança para investigar mais. Os analistas já não têm de procurar montanhas de dados para descobrir o que um determinado utilizador tem feito na rede corporativa. Podem ir ao painel do Splunk UBA para procurar qualquer utilizador e ver todo o comportamento dessa pessoa em todos os sistemas e máquinas na rede.

O Splunk UBA também pode aumentar Splunk Enterprise Security para melhorar o fluxo de trabalho e simplificar as investigações através da sincronização da gestão de ameaças em ambas as plataformas.

Quais são os benefícios de uma deteção eficaz de anomalias?

Processos eficazes de detecção de anomalias ajudam-no a:

  • Detecte rápida e eficazmente diferentes tipos de ameaças - conhecidas, desconhecidas ou internas - entre utilizadores, dispositivos e aplicações.
  • Encontre comportamentos anômalos rapidamente, investigue a causa raiz e o impacto e, em seguida, responda e corrija rapidamente.
  • Encontre ameaças conhecidas, desconhecidas e ocultas usando linhas de base de comportamento multidimensionais, análise dinâmica de grupos de pares e aprendizado de máquina não supervisionado.
  • Visualize ameaças em várias fases de um ataque para dar aos analistas de segurança uma compreensão abrangente da causa raiz, escopo, gravidade e pontualidade de um ataque.

Quais são as melhores práticas de detecção de anomalias?

  • Monitorizar a análise de ameaças/comportamento interno: Identifique padrões incomuns ou desvios do comportamento normal no seu ambiente, permitindo a detecção precoce de potenciais ameaças internas, sinalizando atividades que podem passar despercebidas através da monitorização tradicional.
  • Detectar fraudes: Melhorar a detecção de fraudes identificando automaticamente irregularidades ou atividades suspeitas nos dados. Esta abordagem proativa permite responder rapidamente a potenciais comportamentos fraudulentos, minimizando perdas financeiras e protegendo a integridade dos seus sistemas.
  • Detectar ameaças internas: Implementar monitorização e análise em tempo real do comportamento dos utilizadores. Ao estabelecer linhas de base e reconhecer desvios, pode detectar e responder prontamente a ameaças internas, garantindo a segurança de informações confidenciais e sistemas críticos.
  • Adoptar modelos de ML personalizados: Adapte a detecção de anomalias às suas necessidades específicas. Esta personalização garante uma identificação mais precisa das anomalias nos dados, tornando o processo de deteção de anomalias mais eficaz e alinhado com os seus requisitos exclusivos da sua organização.
  • Integrar dados de ferramentas de fraude: A integração de dados das ferramentas de fraude melhora o processo geral de detecção de fraudes. Ao consolidar fontes de dados, pode obter uma visão holística das potenciais atividades fraudulentas, levando a medidas de prevenção de fraude mais robustas e abrangentes.
  • Implementar aprendizado de máquina (ML) para fraudes: Os algoritmos de ML podem aprender e evoluir continuamente, adaptando-se às mudanças de padrões de comportamento fraudulento. Isso garante uma defesa mais resiliente e proativa contra fraudes em comparação com sistemas estáticos baseados em regras.
  • Realizar análise do modelo de ML: Analisar regularmente os modelos de machine learning é crucial para manter a sua eficácia. As capacidades do software de segurança Splunk facilitam a monitorização do desempenho do modelo ao longo do tempo, permitindo-lhe ajustar e otimizar os seus modelos de ML para uma melhor precisão na detecção de anomalias e ficar à frente das ameaças emergentes.

Como pode Splunk Enterprise Security ajuda na detecção de anomalias?

Que detecção de anomalias processos posso pôr em prática ?