什么是安全分析？
安全分析的定义
安全分析是一种收集、分析和利用来自安全事件的数据来检测威胁并改进安全措施的做法。它将组织的大量数据与高级威胁情报相结合，以缓解有针对性的攻击、内部威胁和持续存在的网络威胁。安全分析的关键方面是数据分析、主动威胁检测、人工智能和机器学习、合规性支持、取证功能和响应支持。
安全分析如何工作
安全分析是一个多步骤的过程，它使用多个数据源来检测并主动预防潜在威胁。
收集数据
首先，建立对整个攻击面的可见性。为此，请尽可能多地摄取数据并高效地存储它。这包括您的应用程序和服务、数据库和基础设施等内容。
规范化数据
丰富数据
上下文在安全分析中起着重要作用，因此丰富您的数据非常重要。这意味着用额外的层信息（如威胁情报、用户上下文和资产上下文）来补充它。这将使您的数据和警报更有意义和可操作。
检测威胁
要解决任何威胁，您需要知道它们在哪里。使用人工智能、机器学习和其他威胁搜寻技术自动化检测，快速发现潜在威胁。这使得可以在威胁或漏洞造成任何损害之前主动检测到它们。
调查可疑活动
一旦检测到潜在威胁，快速有效地调查可疑活动非常重要。可以使用高级搜索、人工智能和警报分类等工具，而不是手动调查，来筛选您的环境以查找潜在威胁。每次调查也应该在协作案例管理工具中进行跟踪。
快速响应
可疑活动转变为可验证的威胁？安全分析的最后一步是事件响应。一旦确认了威胁，您就可以采取果断行动，在攻击开始之前阻止它。
为什么安全分析很重要？
安全分析之所以重要，是因为它可以实时主动检测和识别威胁。人工智能和机器学习可以通过分析模式和异常来帮助识别威胁，然后在威胁发展之前将其阻止。通过提供跨各种来源的安全事件的统一视图，它还有助于增强调查和响应。这使您可以在发生事件时做出更快、更明智的决策。
更广泛地说，它可以提高您的网络安全弹性。它通过加强您在整个 IT 环境中的整体安全态势来实现这一点，使您可以适应不断演变的威胁和攻击技术。它还通过满足各种监管机构的合规性要求来保护您的公司。
安全分析的优势
更快的威胁检测和响应
安全分析可以跨多个来源对数据进行实时分析，这意味着您可以在潜在威胁造成任何有意义的损害之前快速识别它们。通过先进的模式识别和异常检测进行补充，有效的安全分析实践可以显着减少您的平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)，从而大大降低您的业务和客户的风险。
降低运营成本
检测、调查和响应威胁所需的时间越少，您的企业在时间和资源方面的成本就越低。这不仅适用于头条新闻的违规事件（导致熟悉的业务损失、罚款和声誉损害），也适用于可能仍然转移宝贵的安全运营中心 (SOC) 资源来解决的较小事件。
增强运营弹性
当攻击成功时，它会影响整个公司的运营。通过增强您的整体安全态势，安全分析可以降低攻击成功的风险。这有助于您维护系统可用性，从而帮助业务运营更加顺畅地运行。它还支持您的合规性工作，从而帮助您避免与监管机构发生问题。
知情决策
安全分析为您提供数据驱动的见解，可用于进一步指导您的安全投资并定义您的策略。凭借其提供的对组织安全态势的全面视图，有效的安全分析有助于就风险管理做出更明智的决策。
安全分析的关键组成部分
人工智能驱动的安全分析
人工智能驱动的安全分析使安全运营团队能够检查来自整个环境的数据。此类解决方案可以监控来自多个来源的数据，例如网络流量、端点日志、用户上下文和云遥测。这些工具应用可视化、警报、机器学习和人工智能来分析大量数据，以检测其他技术遗漏的复杂模式和异常。
与 SIEM 类似，人工智能驱动的安全分析也会关联数据以检测已知威胁，并应用高级分析来发现异常（以及潜在的恶意）活动。 这些功能共同作用可以减少遗漏的威胁并缩短驻留时间。
安全信息和事件管理 (SIEM)
SIEM 是一个集中式平台，它收集并规范化来自公司 IT 基础设施的数据，对其进行分析以检测威胁，并支持数据自动化和用户驱动的关联。 它支持多个核心安全运营功能，包括实时监控、自动化威胁检测和事件响应。SIEM 是 SOC 中的关键工具，但它们差异很大，因此组织必须谨慎选择一个能够帮助他们高效且有效地检测、调查和响应威胁的工具。
用户和实体行为分析 (UEBA)
UEBA（用户和实体行为分析）解决方案是一种网络安全流程或工具，它使用机器学习和统计分析来识别 IT 网络中用户或实体执行的异常行为或活动。UEBA 的主要重点是通过分析数据模式和理解典型的用户行为来检测内部威胁、被盗账户和特权滥用。
UEBA 评估用户和实体行为，例如文件访问模式、登录时间和应用程序使用情况。 通过这些数据，它建立了“正常”行为的基线——包括特定用户在一段时间内的行为和一组同行的行为——然后将新活动与基线进行比较，以发现不寻常且可能可疑的行为。
威胁情报
威胁情报为处理潜在威胁提供了至关重要的背景信息。它通过识别与网络攻击相关的恶意 IP 或文件哈希等入侵指标 (IOC)，帮助 SOC 检测威胁、确定优先级并响应威胁。此外，威胁情报源可以提供有关特定威胁行为者使用的策略、技术和程序 (TTP) 的见解，从而使组织能够预测和应对有针对性的攻击。总的来说，威胁情报可以显著降低安全事件的可能性和影响。
安全分析用例
拥有强大的安全分析流程对于保护基础设施、数字资产和运营至关重要。 各行各业的团队都使用安全分析来改进威胁检测、增强事件调查并支持合规性。
持续监控
为了确保您的数据和系统安全，重要的是能够实时监视所有安全数据。这样，您就可以保持对整个 IT 基础设施的可见性，以检测潜在威胁，快速调查并响应事件，防止其升级。它还通过提供可审计的活动和响应操作跟踪，使团队能够遵守法规要求。安全分析通过对安全相关数据的持续监控使这一切成为可能，确保可以清晰地查看整个攻击面。
自动化威胁检测
自动化威胁检测是指使用技术（特别是软件和算法）在无人为干预的情况下识别潜在的安全威胁。这项技术对于处理当今组织面临的大量数据和复杂的威胁形势至关重要。自动化威胁防护扩展到勒索软件、恶意软件和其他常见攻击。
内部威胁检测
内部威胁检测是指识别和减轻组织内部人员可能有意或无意地损害组织安全所造成的风险的过程。这些人可能是员工、承包商、业务合作伙伴或任何其他可以内部访问组织系统和数据的实体。
威胁搜寻
将机器学习作为安全分析的一部分，您可以主动搜寻威胁和基础设施中的弱点。利用多年来积累的数 PB 数据，您可以识别关键见解并使用威胁情报来发现和评估潜在风险。
事件响应
事件调查和响应需要一个安全分析解决方案，使您的团队能够访问他们协同应对不断变化的威胁所需的数据和工具。实时分析、案例管理和自动化响应等关键功能使安全团队能够快速查明事件的根源、了解其范围并采取行动。技术、自动化和团队合作的结合对于及时有效地管理和消除安全事件至关重要。
实施安全分析
实施安全分析不必令人望而却步。尽管安全分析过程中采取了所有步骤，但该过程依赖于选择正确的工具并确定适合您需求的用例。
- 评估当前安全态势：首先，为您的安全分析解决方案设定明确的目标和用例，然后确定您现有的安全差距和挑战。这将是您其余实施工作的框架。
- 选择合适的工具：一旦了解了您的差距，您就需要找到适合工作的工具。查看不同的安全分析解决方案，并比较诸如支持的数据源、分析功能和可扩展性等方面的内容。您还应该考虑与现有安全基础设施的兼容性。
- 规划数据收集和集成：接下来，确定您的数据源。列出所有相关数据源，例如网络日志、端点数据和云服务，然后确定收集此数据的方法和频率。
- 配置和自定义解决方案：配置数据集成，并通过仪表板和报告立即获得可见性。使用预构建的警报规则和机器学习作业来自动化检测。采用人工智能驱动的功能，将工作流程与第三方工具连接，并利用预构建的剧本和自动化。
- 培训人员：组织对使用安全分析解决方案或审查其输出数据的团队成员进行培训。 一个好的工具将帮助您的团队有效地分类警报并执行调查和响应。
- 持续监控和迭代：为了充分利用您的安全分析，您应该定期审查和更新您的分析规则和阈值。 收集用户和利益相关者的反馈，以确定可以在哪些方面进行改进，并及时了解最新的威胁研究，以便您可以进行相应的调整。
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