Die Pandemie hat die Unternehmen dazu gezwungen, auf Remote-Operationen umzusteigen, so dass Millionen von Mitarbeitern auf Remote-Ger\u00e4ten und -Netzwerken arbeiten m\u00fcssen, die anf\u00e4lliger f\u00fcr Angriffe sind. Da immer mehr Endger\u00e4te gesch\u00fctzt werden m\u00fcssen und Cyberangriffe zunehmen, sind Unternehmen zunehmend anf\u00e4llig f\u00fcr Angriffe. In einem k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichten Bericht gaben 85% der CISOs an, dass sie die Cybersicherheit geopfert haben, um Remote-Arbeiten schnell zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
In diesem neuen Paradigma sind herk\u00f6mmliche Cybersicherheitsl\u00f6sungen, die dem Ansatz „Burg und Burggraben“ folgen, unzuverl\u00e4ssig. Sie sch\u00fctzen zwar die Unternehmensgrenzen, gehen aber davon aus, dass die wichtigsten Unternehmensressourcen automatisch sicher sind, und bemerken oft nicht, dass es bereits Bedrohungen gibt.<\/p>\n\n\n\n
Normalerweise werden eingehende Sicherheitsereignisse oder potenzielle Indikatoren f\u00fcr eine Gef\u00e4hrdung (Indicators of Compromise, IoC) von Sicherheitsteams aus verschiedenen Quellen wie Endpunkten, Netzwerken und Firewalls gesammelt. Auf manuelle oder halbautomatische Weise visualisieren und korrelieren sie die Ereignisse und erarbeiten einen L\u00f6sungsansatz, um b\u00f6sartige Bedrohungen zu beseitigen.<\/p>\n\n\n\n
Angesichts der zunehmenden Anzahl von Sicherheitswarnungen m\u00fcssen die Betriebsteams jedes Ereignis verarbeiten, anstatt kritische Ereignisse zu priorisieren. In Wirklichkeit handelt es sich bei \u00fcber 75 % dieser Ereignisse um Fehlalarme, die das Unternehmen jedoch einem erheblichen Sicherheitsrisiko aussetzen. Dies ist bemerkenswert, wenn man bedenkt, dass ein Unternehmen zwischen 20 und 50 Sicherheitsprodukte im Einsatz hat.<\/p>\n\n\n\n
Mit der zunehmenden Verbreitung der Cloud wird es f\u00fcr Unternehmen immer einfacher und schneller, Umgebungen zu erstellen, einzurichten und zu implementieren. Aber auch die Verarbeitung von Sicherheitswarnungen wird komplexer, so dass die manuelle Verarbeitung von Ereignissen sehr ineffektiv ist. Au\u00dferdem verlangsamt dies ein schlankes Sicherheitsteam und lenkt es von anderen Priorit\u00e4ten ab. Tats\u00e4chlich geben 70 % der Cybersecurity-Experten an, dass sich der Mangel an Cybersecurity-Fachkr\u00e4ften auf ihr Unternehmen auswirkt.<\/p>\n\n\n\n
Dies zwingt die Sicherheitsteams dazu, fortschrittliche Lerntechnologien einzusetzen, um den Incident Response Workflow zu bew\u00e4ltigen – unter Verwendung von k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (AI\/ML) – um b\u00f6sartige Ereignismuster zu identifizieren, zu korrelieren und zu automatisieren. Um auf die statischen Signaturen der traditionellen Sicherheitsendpunkte zur\u00fcckzukommen: b\u00f6sartige Ereignisse geben sich als harmlose Ereignisse aus und schl\u00fcpfen durch die Netzwerkabwehr.<\/p>\n\n\n\n
Die Taktiken der Bedrohung und die sich entwickelnden Signaturen der eingehenden Ereignisse deuten auch auf einen zunehmenden Grad an Raffinesse hin, wie z.B. die Ausnutzung von Schwachstellen, die Eskalation von Angriffen durch umfangreiche Aufkl\u00e4rungsaktivit\u00e4ten und die Bewaffnung zum Zeitpunkt der Ausf\u00fchrung ihrer Wahl. In vielen F\u00e4llen sind \u00e4ltere Tools die Fu\u00dfsoldaten, die sch\u00e4dliche Bedrohungen abwehren. Dennoch werden sie zunehmend durch ausgekl\u00fcgelte Angriffe behindert, die m\u00f6glicherweise bereits in der Umgebung des Unternehmens lauern.<\/p>\n\n\n\n
Um eine Haltung der Hypervigilanz zu erlangen, m\u00fcssen Unternehmen Sicherheitsl\u00f6sungen einsetzen, die Funktionen zum Scannen von Bedrohungen mit einer automatisierten Reaktion auf Bedrohungen kombinieren, die gr\u00f6\u00dfere Ereignismengen konsistent verarbeiten k\u00f6nnen. Um dies zu erreichen, m\u00fcssen Infrastrukturen st\u00e4ndig auf verd\u00e4chtige Bedrohungsvektoren und Anzeichen f\u00fcr eine Gef\u00e4hrdung gescannt werden. Bei der \u00dcberwachung und Erkennung b\u00f6sartiger Muster m\u00fcssen Bedrohungen automatisch identifiziert werden, w\u00e4hrend gleichzeitig die Priorit\u00e4ten f\u00fcr die Beseitigung von Ereignissen festgelegt werden.<\/p>\n\n\n\n
Parallel dazu ist es wichtig, ausgefeilte KI\/ML-basierte Parsing-Algorithmen und Mustererkennung einzusetzen. Das Ziel ist es, b\u00f6swillige Akteure in ihren Bahnen zu stoppen, ohne dass die Sicherheitsteams sich auf Aktivit\u00e4ten mit h\u00f6herer Priorit\u00e4t konzentrieren m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n
Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich Sicherheitsverletzungen ausbreiten, wenden sich Sicherheitsexperten zunehmend L\u00f6sungen zu, die sich auf Hypervigilanz und die st\u00e4ndige \u00dcberwachung der Netzwerkinfrastruktur auf verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten im Zusammenhang mit Richtlinien\u00e4nderungen, Konfigurationsaktualisierungen oder der Eskalation von Privilegien konzentrieren. Dies ist ein entscheidender Schritt, wenn man bedenkt, wie schnell die Infrastruktur mit Cloud-Workloads erweitert werden kann. Wie wir bei SolarWinds gesehen haben, sind Unternehmen Cyberangriffen ausgesetzt, die sowohl lokale als auch Cloud-Ressourcen betreffen. Deshalb brauchen Unternehmen eine L\u00f6sung, die einen umfassenden Erkennungs- und Reaktionsmechanismus bereitstellt, der nahtlos mit den Kundenumgebungen kompatibel ist.<\/p>\n\n\n\n
Eine effiziente Erkennung von und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen h\u00e4ngt in hohem Ma\u00dfe von der Transparenz des Netzwerks in den verteilten Umgebungen des Kunden ab. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht die Analyse des kontextbezogenen Verhaltens von Bedrohungen, die \u00fcber grundlegende Footprints und statische Ausl\u00f6ser hinausgehen, eine bessere Identifizierung und Abhilfe. Unternehmen erweitern ihren Gesch\u00e4ftsbetrieb und ihre Infrastruktur und vergr\u00f6\u00dfern dabei unbeabsichtigt ihre Angriffsfl\u00e4che. Daher kann ein Hypervigilant-Ansatz dazu beitragen, diese Angriffsfl\u00e4che durch kontinuierliche \u00dcberwachung zu minimieren und katastrophale Bedrohungen abzuwehren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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