Wenn Sie schon einmal in einem SOC gearbeitet haben, wissen Sie bereits, dass das Problem nicht darin besteht, einen Alarm zu erkennen. Das Problem ist vielmehr, was danach passiert.
Den meisten Teams mangelt es nicht an Signalen. Die SIEM-Systeme sind voll, es gibt SOAR-Playbooks, die Sicherheitsorchestrierung ist bereits eingerichtet, und jedes Tool behauptet, sich integrieren zu lassen. Doch wenn es ernst wird, zeigt sich immer wieder dasselbe Muster: Die Warnmeldungen passen nicht zusammen, es fehlt der Kontext, die Automatisierung versagt, und am Ende muss jemand die Zusammenhänge von Hand zusammenfügen.
Genau in dieser Lücke zwischen Erkennung und Reaktion scheitert die Automatisierung von Sicherheitsabläufen oft, und es geht wertvolle Zeit verloren. Und im Bereich der Sicherheit ist Zeit das Einzige, was Angreifer brauchen.
Die Integration von Sicherheitsplattformen in SIEM- und SOAR-Systeme soll darauf abzielen, diese Lücke zu schließen. Nicht, indem eine weitere Ebene hinzugefügt wird, sondern indem sichergestellt wird, dass das Signal selbst sofort verwertbar ist, sobald es in Ihrem SOC eintrifft.
Wo Integrationen meist scheitern
Bei Vectra AI verfolgen wir einen einzigartigen Ansatz bei der Erkennung von Bedrohungen, bei dem wir das im Laufe der Zeit gesammelte Verhalten von Identitäten und Hosts zu einer einzigen Einheit zusammenfassen. Erfahren Sie mehr über unseren Ansatz in unserem Podcast.
Nach unseren Sicherheitsuntersuchungen liegt dort das eigentliche Signal, doch die meisten nachgelagerten Systeme funktionieren nicht auf diese Weise. SIEM- und SOAR-Plattformen erwarten einzelne Warnmeldungen mit einer festen Struktur und einem eindeutigen Status. Genau diese Diskrepanz führt zu Reibungsverlusten.
Am Ende übersetzt man zwischen verschiedenen Modellen hin und her. Man schreibt eigene Logik. Man entwickelt Workarounds für Lücken bei der Abfrage. Man hat es mit Warnmeldungen zu tun, die zwar vollständig erscheinen, es aber nicht sind, oder – schlimmer noch – mit Warnmeldungen, die still und leise aus der Prioritätenliste fallen, obwohl der Angreifer noch aktiv ist.
Nichts davon äußert sich in einem offensichtlichen Misserfolg. Es äußert sich vielmehr in Verzögerungen, Unstimmigkeiten und zusätzlicher Arbeit – genau dann, wenn man dafür keine Zeit hat.
Was Vectra AI verändert
Der Wandel Vectra AI , ist vom Konzept her einfach, in der Praxis jedoch unglaublich schwer in großem Maßstab umzusetzen. Die meisten Anbieter umgehen diese Integrationsprobleme entweder gänzlich oder überlassen es den Kunden, sie manuell zu lösen. Vectra AI die Art und Weise, wie Signale übermittelt werden, Vectra AI , sodass SIEM- und SOAR-Plattformen diese in realen SOC-Umgebungen zuverlässig verarbeiten können – einschließlich groß angelegter Workflows zur Automatisierung der Incident-Response.
Kontextbezogene Warnmeldungen statt isolierter Ereignisse
Anstatt entitätsbezogene Daten in Systeme zu speisen, die diese nicht verwerten können, Vectra AI Ereignisse auf Alarmebene, die bereits den vollständigen Kontext der zugrunde liegenden Entität enthalten. Sie müssen nicht erst über mehrere Nachschlagewerke hinweg nach Informationen suchen, um zu verstehen, womit Sie es zu tun haben. Der Alarm enthält bereits das Risiko, das Verhalten und die Beziehungen.
Ein anhaltendes Risiko, das nicht einfach so verschwindet
Noch wichtiger ist, dass diese Priorisierung von Risiken und Bedrohungen dauerhaft ist. Sobald ein Vorfall eine Prioritätsschwelle überschreitet, verschwindet dieser Status nicht einfach, wenn einzelne Erkennungen geschlossen werden. Jeder damit verbundene Alarm bleibt auf hoher Stufe, bis das zugrunde liegende Problem tatsächlich behoben ist. Dadurch wird die sehr häufige Situation vermieden, in der eine unvollständige Triage den Anschein erweckt, eine aktive Bedrohung sei bereits behoben worden.
Zuverlässige Ereignisübermittlung in großem Maßstab
Auf der Empfangsseite weicht das Modell vollständig von zeitbasierten Abfragen ab und setzt stattdessen auf eine zuverlässigere ereignisgesteuerte Architektur. Anstatt zu raten, was in einem Rückblickfenster möglicherweise übersehen wurde, nehmen Sie einen serialisierten Ereignisstrom auf. Jedes Ereignis ist geordnet; jedes Ereignis wird berücksichtigt. Sollte Ihre Integration vorübergehend ausfallen, setzt sie genau dort fort, wo sie aufgehört hat. Keine Lücken, keine Duplikatslogik, keine Sonderfälle.
Ein Datenmodell, das für reale Arbeitsabläufe entwickelt wurde
Auch das Datenmodell selbst ist konsolidiert. Man muss nicht drei oder vier API-Aufrufe tätigen, nur um einen brauchbaren Datensatz zusammenzustellen. Die Erkennungsdaten enthalten bereits den wesentlichen Kontext, darunter das Entitätsrisiko, Host-Details und die Zuordnung, sodass die meisten Integrationen mit einem einzigen Aufruf auskommen. Das ist nicht nur übersichtlicher, sondern macht auch den Unterschied zwischen einer Lösung, die in einer kleinen Umgebung funktioniert, und einer, die sich auch im großen Maßstab bewährt.
Konsistente Daten für eine zuverlässige Automatisierung
Hinzu kommen die Struktur und die Datennormalisierung hinter den Daten. Beobachtbare Größen wie IPs, Domains und Ports sind über alle Erkennungen hinweg einheitlich definiert, was bedeutet, dass Sie keine Bibliothek von Parsern pflegen müssen, nur um grundlegende Anreicherungs- oder Routing-Logik auszuführen. Auch der Status ist formalisiert (z. B. neu, triagiert, eskaliert, geschlossen), sodass Workflows zuverlässig ausgelöst werden können und der Status sauber zwischen Vectra AI Ihrem SOAR wechseln kann, ohne auf Tags oder Freitextfelder angewiesen zu sein.
Nutzdaten, die die Pipelines nicht unterbrechen
Selbst die Größe der Nutzdaten, die zunächst wie ein nebensächliches Detail klingt, bis sie Ihre Pipeline zum Absturz bringt, wird bewusster gehandhabt. Die Felder, die Sie für die Triage und Automatisierung benötigen, stehen stets zur Verfügung, und umfangreichere Details können je nach den Kapazitäten Ihrer Plattform einbezogen oder weggelassen werden.
Workflow-basierte Weiterleitung von Benachrichtigungen
Vectra AI bietet Vectra AI eine workfloworientierte Weiterleitung über ein „change_type“-Element, wodurch SIEM- und SOAR-Plattformen besser verstehen, wie ein Ereignis zu behandeln ist. So kann beispielsweise „NEW“ die Erstellung eines Vorfalls auslösen, „APPEND“ einen bestehenden Fall mit neuen Erkenntnissen aktualisieren und „ADJUST“ vom Analysten oder automatisch vorgenommene Änderungen am Status des Vorfalls widerspiegeln. Dies verbessert die Workflow-Koordination, da Workflows nicht nur auf einzelne Warnmeldungen, sondern auf den Verlauf des Vorfalls angewendet werden können, wodurch doppelte Fälle reduziert und die Zuverlässigkeit der Automatisierung erhöht werden.
Für sich genommen ist keine dieser Funktionen besonders auffällig. Zusammen beseitigen sie jedoch viele Hindernisse, die Integrationen anfällig machen.
TL;DR
Zusammenfassend (oder falls Sie den vorherigen Abschnitt nur überflogen haben) lässt sich sagen, dass die Integrationen Vectra AIfolgende Vorteile bieten:
- Kontextreiche Warnmeldungen: Jede Erkennung wird als eigenständige Warnmeldung übermittelt, die umfassende Informationen zu Entitätsrisiken, Verhaltensweisen und Beziehungen enthält
- Kontinuierliche Risikopriorisierung: Warnmeldungen bleiben auf hohem Niveau, bis die Bedrohung vollständig beseitigt ist, sodass die Priorität bei einer teilweisen Triage nicht sinkt
- Zuverlässige Ereignisübermittlung: serialisierter Ereignisstrom ohne fehlende Erfassungen oder Duplikate
- Datenzugriff mit einem einzigen Aufruf: Die Erkennungs-Payloads enthalten den gesamten Kontext direkt im Code, sodass keine mehreren API-Aufrufe erforderlich sind
- Standardisierte Messgrößen: Indikatoren (z. B. IP-Adressen, Domains, Ports) sind über alle Erkennungen hinweg einheitlich strukturiert
- Strukturierter Workflow: definierte Statusfelder zur Synchronisierung zwischen Vectra AI SIEM-/SOAR-Plattformen
- Optimierte Datenauswahl: Wichtige Daten werden priorisiert, während optionale Felder ausgeschlossen werden können, um die Aufnahmegrenzen einzuhalten
- Workflow-basierte Weiterleitung: „change_type“-Elemente leiten Ereignisse automatisch an den entsprechenden SIEM/SOAR-Workflow weiter (z. B. Vorfälle erstellen, ergänzen oder anpassen), je nach Fortschritt des Vorfalls
Was dies für Sicherheitsverantwortliche bedeutet
Aus der Perspektive der Unternehmensführung geht es hier weniger um die technischen Aspekte der Integration als vielmehr darum, ob Ihr System wirklich als Ganzes funktioniert.
Wenn Signale so bereitgestellt werden, dass Ihr SIEM und Ihr SOAR sie konsistent verarbeiten können, ändern sich einige Dinge.
Die Reaktionsabläufe werden berechenbarer. Sie sind nicht mehr darauf angewiesen, dass einzelne Analysten Lücken zwischen den Tools überbrücken, sodass die Ergebnisse weniger davon abhängen, wer gerade Dienst hat. Die Automatisierung funktioniert nun so, wie sie konzipiert wurde, da sie ohne vorherige Übersetzung durch einen menschlichen Analysten auskommt. Und die Investitionen, die Sie bereits in Ihr SOC getätigt haben – wie Plattformen, Playbooks und Workflows – kommen nun tatsächlich zum Einsatz.
Es gibt noch einen weiteren, subtileren Effekt: Vertrauen. Wenn die Priorität nicht vorzeitig abnimmt und Erkennungen nicht unterwegs verloren gehen, können Sie darauf vertrauen, dass das, was Ihrem Team angezeigt wird, den tatsächlichen Zustand der Umgebung widerspiegelt. Das ist etwas, was die meisten Sicherheitslösungen heute nicht durchgängig leisten.
Was dies für die Praxis bedeutet
Für diejenigen, die die Arbeit leisten, sind die Auswirkungen unmittelbarer.
Sie müssen nicht zwischen verschiedenen Systemen hin- und herwechseln, nur um eine Warnmeldung zu verstehen. Sie müssen keine benutzerdefinierte Logik schreiben, um Felder über verschiedene Erkennungstypen hinweg zu normalisieren. Sie müssen keine Rückblickfenster optimieren und hoffen, dass Sie an den Rändern nichts übersehen haben. Und Sie haben es nicht mit Fällen zu tun, in denen wichtige Elemente nicht ohne Weiteres verfügbar sind.
Stattdessen werden Benachrichtigungen mit den für Sie relevanten Kontextinformationen angezeigt – in einem Format, das Ihre Tools verstehen, und in einer Reihenfolge, auf die Sie sich verlassen können.
Das bedeutet konkret, dass weniger Zeit für Routineaufgaben aufgewendet wird und mehr Zeit für die eigentliche Ermittlung und Reaktion bleibt. Außerdem wird dadurch die Automatisierung auch in Bereichen möglich, in denen dies normalerweise nicht der Fall ist, da die Eingaben endlich konsistent genug sind, um ihnen vertrauen zu können.
Was eine gute Integration erfordert
Die Integration von Sicherheitstools ist nichts Neues. Jeder Anbieter behauptet das. Was wir bei Vectra AI gemacht haben Vectra AI ist die Art und Weise, wie das Signal übermittelt wird – nicht nur, ob es gesendet werden kann.
Vectra AI praktisch als verbindende Schicht innerhalb des SOC, indem es hochpräzise, verhaltensbasierte Erkennungsdaten aufbereitet und in einer Form bereitstellt, die SIEM- und SOAR-Plattformen sofort nutzen können.
Dies hat direkte Auswirkungen auf den Betrieb. Analysten verbringen weniger Zeit damit, Warnmeldungen aus isolierten Systemen manuell miteinander zu verknüpfen, und können sich stattdessen verstärkt der Untersuchung echter Bedrohungen im vollständigen Kontext widmen. Die Automatisierung wird zuverlässiger, da die Workflows auf strukturierten, äußerst zuverlässigen Signalen basieren und nicht auf fragmentierten Daten. Und Unternehmen ziehen einen größeren Nutzen aus den Tools, in die sie bereits investiert haben, indem sie SIEM- und SOAR-Lösungen effektiver und nicht komplexer gestalten.
Bei einer Plattform, die mit Ihrem Sicherheits-Stack zusammenarbeitet, geht es nicht nur darum, weitere Signale hinzuzufügen, sondern sicherzustellen, dass die bereits vorhandenen Signale zu schnellen und fundierten Maßnahmen führen. So sieht echte Integrationszuverlässigkeit aus: SIEM- und SOAR-Workflows, die hochpräzise Signale konsistent erfassen, auswerten und darauf reagieren können, ohne dem SOC zusätzlichen manuellen Aufwand zu verursachen.