Die Realität der modernen Cybersicherheit ist eindeutig: Angreifer müssen nur einmal erfolgreich sein, während Verteidiger sich gegen jeden möglichen Bedrohungsvektor schützen müssen. Laut einer aktuellen Branchenanalyse nahmen die Sicherheitsvorfälle im vierten Quartal 2024 im Vergleich zum Vorjahr um 13 % zu, doch Unternehmen, die sich auf Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) konzentrieren, konnten die Zahl der erfolgreichen Angriffe um 60 % senken. Dieser dramatische Unterschied hängt vom Verständnis eines grundlegenden Rahmens ab, der die Art und Weise verändert, wie wir über die Erkennung von Bedrohungen denken.
Die Schmerzpyramide bietet Sicherheitsteams eine bewährte Methode zur Priorisierung ihrer Erkennungsbemühungen auf der Grundlage dessen, was Angreifern die größten operativen Schwierigkeiten bereitet. Anstatt ein endloses Spiel mit leicht veränderbaren Indikatoren zu spielen, leitet dieses Framework Unternehmen dazu an, widerstandsfähige Erkennungsstrategien zu entwickeln, die Angreifer dazu zwingen, ihre Abläufe grundlegend zu ändern - oder ihre Angriffe ganz aufzugeben.
Die Schmerzpyramide ist ein Rahmenwerk für die Cybersicherheit, das verschiedene Arten von Bedrohungsindikatoren danach kategorisiert, wie schwierig und kostspielig es für Angreifer ist, sie zu ändern, wenn sie entdeckt werden. Das von dem Sicherheitsforscher David Bianco in seinem bahnbrechenden Blog-Post aus dem Jahr 2013 entwickelte Rahmenwerk stellt die Erkennungsarten als sechsstufige Pyramide dar, wobei leicht zu ändernde Indikatoren ganz unten stehen und zunehmend schwieriger zu ändernde Verhaltensweisen nach oben aufsteigen.
Im Kern befasst sich die Pyramide mit einer grundlegenden Herausforderung im Bereich der Cybersicherheit: Nicht alle Erkennungsmethoden sind gleich effektiv. Während sich Sicherheitsteams vielleicht produktiv fühlen, wenn sie täglich Hunderte von bösartigen IP-Adressen blockieren, können Angreifer innerhalb von Minuten eine neue Infrastruktur aufbauen. Das Framework zeigt, dass ein echter Verteidigungswert entsteht, wenn man sich auf Erkennungsmethoden konzentriert, die den Angreifern erhebliche operative Kosten verursachen und sie zwingen, viel Zeit, Geld und Fachwissen zu investieren, um ihre Angriffskampagnen aufrechtzuerhalten.
Das Pyramidenkonzept gewann erneut an Bedeutung, als sich die Bedrohungsdaten vom einfachen Austausch von Indikatoren zur Verhaltensanalyse entwickelten. Moderne Sicherheitszentren, die die Pyramidenprinzipien anwenden, berichten von einer 60-prozentigen Verringerung erfolgreicher Angriffe, wenn sie der Erkennung auf TTP-Ebene gegenüber herkömmlichen indikatorbasierten Ansätzen Priorität einräumen. Diese dramatische Verbesserung ist darauf zurückzuführen, dass die Angreifer gezwungen sind, ihre operativen Vorgehensweisen grundlegend zu überarbeiten, anstatt einfach auf eine neue Infrastruktur umzustellen.
David Bianco führte die Schmerzpyramide ein, als er während des Höhepunkts der APT1-Untersuchungen bei Mandiant arbeitete, um zu erklären, warum sich bestimmte Verteidigungsmaßnahmen als effektiver erwiesen als andere. Das ursprüngliche Konzept entstand aus der Beobachtung, wie fortgeschrittene, hartnäckige Bedrohungsgruppen auf verschiedene Arten von Erkennungs- und Blockierungsmechanismen reagierten.
Der Rahmen wurde durch das Center for Threat-Informed Defense von MITRE, das 2023-2024 die Summiting the Pyramid-Methode veröffentlichte, erheblich verbessert. Mit dieser Weiterentwicklung wird das theoretische Modell in ein quantifizierbares Bewertungssystem umgewandelt, mit dem Unternehmen die Robustheit der Erkennung gegenüber gegnerischen Umgehungstechniken und Cyberangriffstechniken messen können. Mit dem Update v3.0 vom Dezember 2024 wurden getrennte Bewertungsrahmen für hostbasierte und netzwerkbasierte Modelle eingeführt, um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass die Robustheit der Erkennung bei unterschiedlichen Datenquellen variiert.
Die heutige Pyramiden-Implementierung nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um untergeordnete Indikatoren automatisch mit übergeordneten Verhaltensmustern zu korrelieren. Sicherheitsplattformen betten die Pyramidenprinzipien nun direkt in ihre Architekturen ein, wobei die wichtigsten Anbieter Verhaltensanalyse- und TTP-Erkennungsfunktionen als Kernfunktionen und nicht als Zusatzmodule anbieten.
Das Verständnis der einzelnen Pyramidenstufen ermöglicht es den Sicherheitsteams, Ressourcen strategisch zuzuweisen und mehrschichtige Erkennungsstrategien zu entwickeln, die den Verteidigungswert maximieren und gleichzeitig den betrieblichen Aufwand minimieren.
Die Pyramidenstruktur spiegelt eine grundlegende Wahrheit über Cyberangriffe wider: Je einfacher etwas für die Verteidiger zu erkennen und zu blockieren ist, desto einfacher ist es für die Angreifer, es zu verändern. Jede aufsteigende Stufe stellt eine exponentielle Zunahme des Aufwands, der Fachkenntnisse und der Ressourcen dar, die Angreifer benötigen, um ihre Operationen zu ändern, wenn sie entdeckt werden. Diese Beziehung zwischen der Schwierigkeit der Erkennung und dem Leidensdruck der Angreifer bildet den strategischen Rahmen, der die moderne Erkennungstechnik leitet.
Laut der umfassenden Analyse von Picus Security zeigen reale Anwendungen wie das CISA Snatch ransomware , wie die Zuordnung von Indikatoren über die Pyramidenstufen hinweg zeigt, welche Abwehrmaßnahmen dauerhafte Auswirkungen haben und welche nur eine vorübergehende Störung darstellen.
Die Basis der Pyramide bilden die Hash-Werte, die für Angreifer am leichtesten zu verändern sind. Eine einzige Bit-Änderung im malware erzeugt einen völlig anderen Hash-Wert, wodurch die Hash-basierte Erkennung innerhalb von Sekunden obsolet wird. Die Hash-Erkennung ist zwar für die Identifizierung bekannter malware und die forensische Analyse nach wie vor wertvoll, doch wenn man sich in erster Linie auf Hash-basierte Indikatoren für eine Gefährdung verlässt, entsteht eine reaktive Sicherheitshaltung, die ständig hinter den Innovationen der Angreifer zurückbleibt.
IP-Adressen sind etwas höher angesiedelt, aber für raffinierte Angreifer trivial zu ändern. Anbieter von Cloud ermöglichen es den Angreifern, innerhalb von Minuten neue Server aufzusetzen, während Proxy-Dienste und VPNs praktisch unbegrenzte IP-Rotationsmöglichkeiten bieten. Moderne Botnetze nutzen private Proxynetzwerke mit Millionen von IP-Adressen, so dass IP-basierte Sperren allein für hartnäckige Bedrohungsakteure nicht ausreichen.
Trotz ihrer Einschränkungen erfüllen diese Indikatoren der unteren Ebene wichtige Zwecke bei Sicherheitsmaßnahmen. Die automatische Blockierung bekannter bösartiger Hashes und IPs bietet unmittelbaren Schutz vor malware und opportunistischen Angriffen. Die wichtigste Erkenntnis aus der Pyramide besteht darin, diese Indikatoren als taktische Werkzeuge und nicht als strategische Verteidigungsmaßnahmen zu betrachten.
Domänennamen bringen erhebliche Reibungsverluste für Angreifer mit sich, da sie Registrierungsprozesse, DNS-Verbreitungszeiten und den Aufbau von Reputation erfordern, um effektiv zu sein. Während Angreifer neue Domains relativ leicht registrieren können, ist der Aufbau einer Domain-Reputation für phishing Kampagnen oder Command-and-Control-Infrastrukturen erfordert Tage oder Wochen der Vorbereitung. Die domänenbasierte Erkennung zwingt die Angreifer dazu, einen größeren Bestand an Infrastrukturen zu unterhalten und erhöht ihre operative Komplexität.
Netzwerk- und Host-Artefakte stellen beobachtbare Muster dar, die auf böswillige Aktivitäten hindeuten, wie z. B. bestimmte Registrierungsänderungen, ungewöhnliche Prozessbeziehungen oder auffällige Netzwerkkommunikationsmuster. Diese Artefakte sind für Angreifer nur schwer zu ändern, da sie oft auf grundlegende Aspekte ihrer Tools oder Techniken zurückzuführen sind. So erzeugt beispielsweise der Persistenzmechanismus der Registrierung von Snatch ransomware bestimmte Artefakte, die über alle Kampagnen hinweg konsistent bleiben und zuverlässige Erkennungsmöglichkeiten bieten, selbst wenn sich die Hash-Werte der malware ständig ändern.
Die mittlere Stufe der Pyramide bietet für viele Unternehmen den idealen Kompromiss zwischen Erkennungseffizienz und Implementierungskomplexität. Sicherheitsteams können die artefaktbasierte Erkennung mit vorhandenen SIEM-Plattformen und endpoint implementieren, ohne dass erweiterte Funktionen für die Verhaltensanalyse erforderlich sind.
Bei den Tools handelt es sich um komplette Softwarepakete oder Frameworks, die Angreifer zur Durchführung ihrer Kampagnen verwenden, wie z. B. Cobalt Strike, Metasploit, oder benutzerdefinierte malware Familien. Die Entwicklung neuer Tools erfordert viel Fachwissen, Zeit und Tests, um ihre Zuverlässigkeit und Wirksamkeit zu gewährleisten. Wenn Verteidiger bestimmte Tools erfolgreich aufspüren und blockieren, müssen Angreifer erhebliche Kosten aufwenden, um entweder Alternativen zu entwickeln oder neue Fähigkeiten auf Untergrundmärkten zu erwerben.
TTPs - Taktiken, Techniken und Verfahren - bilden die Spitze der Pyramide und sind für Angreifer am schwierigsten zu ändern. Diese stellen die grundlegenden Verhaltensweisen und Methoden dar, die die Vorgehensweise der Angreifer bestimmen. Gemäß dem MITRE ATT&CK umfassen TTPs alles von anfänglichen Zugriffsmethoden bis hin zu Datenexfiltrationstechniken. Wenn Unternehmen bestimmte TTPs erkennen und abwehren, zwingen sie die Angreifer dazu, ihre Arbeitsabläufe grundlegend umzugestalten, ihre Teams neu zu schulen und völlig neue Angriffsketten zu entwickeln.
Die oberen Stufen der Pyramide bieten maximalen Verteidigungswert, da sie auf die Kernfähigkeiten und das Wissen abzielen, auf die sich Angreifer verlassen. Unternehmen, die eine auf TTPs ausgerichtete Erkennung implementieren, berichten von drastischen Verbesserungen der Sicherheitslage, wobei einige eine 60-prozentige Verringerung der erfolgreichen Angriffe im Vergleich zu rein indikatorbasierten Ansätzen erreichen.
Die Umsetzung der Pyramidentheorie in die betriebliche Praxis erfordert einen strukturierten Ansatz, der die Bemühungen der Erkennungstechnik mit den Risikoprioritäten des Unternehmens und den verfügbaren Ressourcen in Einklang bringt.
Moderne Security Operations Centers stehen vor der Herausforderung, sich mit begrenzten Ressourcen gegen eine immer größer werdende Bedrohungslandschaft zu verteidigen. Die Schmerzpyramide bietet einen strategischen Rahmen für die Priorisierung von Erkennungsentwicklungen, Tool-Investitionen und Teamschulungen, um die Wirksamkeit der Abwehr zu maximieren. Laut einer SOC-Automatisierungsanalyse erzielen Unternehmen, die pyramidenbasierte Strategien umsetzen, eine 50-70%ige Reduzierung der mittleren Reaktionszeit durch eine verbesserte Erkennungsqualität und weniger Fehlalarme.
Eine erfolgreiche Implementierung beginnt mit der Zuordnung der vorhandenen Erkennungsfähigkeiten zu den Pyramidenstufen, der Identifizierung von Lücken in der Abdeckung und der Entwicklung einer Roadmap für die schrittweise Verbesserung. Diese Bewertung zeigt, ob die Erkennungsstrategie eines Unternehmens leicht zu umgehende Indikatoren überbetont und Verhaltensanalysen vernachlässigt, die einen dauerhaften Verteidigungswert bieten.
Phase 1 (Monate 1-2) konzentriert sich auf die Schaffung grundlegender Fähigkeiten durch die Automatisierung der Verwaltung von Indikatoren auf unterer Ebene. Unternehmen implementieren automatisierte Hash- und IP-Sperren durch Threat Intelligence Feeds, wodurch Analysten Zeit für höherwertige Aktivitäten gewinnen. In dieser Phase werden in der Regel schnelle Erfolge erzielt, die den Wert des Programms unter Beweis stellen und gleichzeitig den Anstoß für komplexere Initiativen geben.
Phase 2 (Monate 2-4) verbessert die Erkennung von Indikatoren auf der mittleren Ebene der Pyramide durch Bereichsüberwachung und Artefaktidentifizierung. Sicherheitsteams entwickeln Erkennungsregeln für gängige Netzwerk- und Host-Artefakte, die mit den in ihrer Branche verbreiteten Bedrohungen in Verbindung stehen. SOAR-Plattformen automatisieren die Korrelation dieser Indikatoren, wodurch sich der manuelle Analyseaufwand laut Branchenkennzahlen um 80-90 % verringert.
Phase 3 (Monate 4-6) implementiert fortgeschrittene Verhaltensanalysen und TTP-Erkennungsfunktionen. Unternehmen setzen maschinelle Lernmodelle ein, um anomale Verhaltensweisen zu identifizieren, integrieren MITRE ATT&CK für eine systematische Bewertung der Abdeckung und führen kontinuierliche Validierungsprozesse ein. Diese Phase erfordert Investitionen in die Teamschulung und potenziell neue technologische Fähigkeiten, bietet jedoch den höchsten Return on Security Investment.
SIEM-Plattformen müssen so konfiguriert werden, dass sie pyramidenbasierte Erkennungsstrategien wirksam unterstützen. Erkennungsregeln sollten mit Pyramidenstufen versehen werden, um die Verfolgung von Leistungsmetriken und Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung zu ermöglichen. Splunk-Implementierungen können beispielsweise benutzerdefinierte Felder nutzen, um Alarme nach Pyramidenstufen zu kategorisieren und Dashboards zu erstellen, die die Verteilung der Erkennungsregeln und die Wirksamkeitsmetriken im gesamten Framework anzeigen.
Erweiterte Erkennungs- und Reaktionsplattformen (Extended Detection and Response, XDR) beinhalten zunehmend die Prinzipien der Pyramide und verfügen über Verhaltensanalyse-Engines, die automatisch Indikatoren auf niedrigeren Ebenen zu TTP-Erkennungen korrelieren. Diese Plattformen reduzieren die Implementierungskomplexität, indem sie vorgefertigte Erkennungsinhalte bereitstellen, die den Pyramidenstufen und MITRE ATT&CK zugeordnet sind.
Die Integration mit Bedrohungsdatenplattformen ermöglicht die automatische Anreicherung von Indikatoren mit Klassifizierungen auf Pyramidenebene und hilft Analysten bei der Priorisierung von Ermittlungsmaßnahmen. Wenn ein neuer Indikator auftaucht, gibt die Kenntnis seiner Pyramidenstufe sofort Aufschluss über die Wahrscheinlichkeit einer anhaltenden Wirksamkeit und geeigneter Reaktionsmaßnahmen.
Eine wirksame Erkennungstechnik erfordert maßgeschneiderte Strategien für jede Pyramidenstufe, da unterschiedliche Indikatortypen unterschiedliche Erfassungs-, Analyse- und Reaktionsansätze erfordern.
Die Entwicklung vom reaktiven Blockieren von Indikatoren zur proaktiven threat hunting stellt einen grundlegenden Wandel in der Reife des Sicherheitsbetriebs dar. Unternehmen müssen ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Abdeckung aller Ebenen der Pyramide und der schrittweisen Verlagerung von Ressourcen auf eine höhere Erkennungsstufe herstellen, die einen dauerhaften Verteidigungswert bietet. Dieser ausgewogene Ansatz gewährleistet Schutz sowohl vor einfachen Bedrohungen als auch vor hochentwickelten Angreifern.
Daten aus der Praxis zeigen, dass Unternehmen, die 60 % der Ressourcen für die Erkennungstechnik auf die drei obersten Ebenen der Pyramide verwenden, deutlich bessere Sicherheitsergebnisse erzielen als Unternehmen, die sich hauptsächlich auf Hash- und IP-basierte Erkennung konzentrieren. Der Schlüssel liegt nicht im Verzicht auf die Erkennung auf den unteren Ebenen, sondern in der Automatisierung dieser taktischen Kontrollen bei gleichzeitiger Investition von menschlichem Fachwissen in Verhaltensanalyse und TTP-Identifizierung.
MITRE's Summiting the Pyramid v3.0 führt eine revolutionäre Bewertungsmethode ein, die die Robustheit der Erkennung über die verschiedenen Ebenen der Pyramide hinweg quantifiziert. Das Framework bewertet Erkennungsanalysen auf der Grundlage ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber gegnerischen Umgehungstechniken und liefert objektive Metriken für den Vergleich und die Verbesserung von Erkennungsstrategien.
Die Methodik verwendet Detection Decomposition Diagrams (D3), um die Beziehungen zwischen beobachtbaren Daten und bösartigem Verhalten darzustellen. Diese Diagramme zeigen, wie Kombinationen von Indikatoren auf niedrigerer Ebene eine robuste TTP-Erkennung ermöglichen, die auch dann wirksam bleibt, wenn sich einzelne Indikatoren ändern. Bei der Erkennung von Credential Dumping können beispielsweise Ereignisse zur Prozesserstellung, Speicherzugriffsmuster und spezifische API-Aufrufe kombiniert werden - jeder einzelne Indikator könnte umgangen werden, aber die Kombination bietet eine zuverlässige Erkennung.
Die Bewertung reicht von Stufe 1 (einfache Umgehung durch einfache Modifikationen) bis Stufe 5 (erfordert grundlegende Änderungen der TTPs der Angreifer). Das Sigma-Repository enthält jetzt STP-Scoring-Flags, so dass die Sicherheitsgemeinschaft Erkennungsregeln mit standardisierten Robustheitsbewertungen gemeinsam nutzen kann. Diese Standardisierung beschleunigt die Entwicklung von Erkennungsregeln durch die Bereitstellung von vorvalidierten Analysen mit bekannten Wirksamkeitsstufen.
Unternehmen, die die STP-Methode implementieren, berichten von signifikanten Verbesserungen der Erkennungsqualität, wobei einige eine 40-prozentige Verringerung der Falsch-Positiv-Raten bei gleichzeitiger Beibehaltung oder Verbesserung der Echt-Positiv-Erkennung erreichen. Die Betonung des Frameworks auf übergreifenden Gruppen von Beobachtungsdaten stellt sicher, dass die Erkennung auch dann wirksam bleibt, wenn Angreifer versuchen, die Erkennung durch Modifikation von Indikatoren zu umgehen.
Die Schmerzpyramide ergänzt und verbessert andere Sicherheitskonzepte und schafft Synergien, die bei richtiger Integration die gesamte Verteidigungsposition stärken.
Verstehen, wie sich die Pyramide auf etablierte Rahmenwerke wie MITRE ATT&CK, MITRE D3FEND, dem Diamond Model und der Cyber Kill Chain zu verstehen, ermöglicht es Sicherheitsarchitekten, umfassende Erkennungsstrategien zu entwickeln, die die Stärken der einzelnen Ansätze nutzen. Anstatt diese Frameworks als konkurrierende Alternativen zu betrachten, integrieren ausgereifte Sicherheitsprogramme mehrere Frameworks, um verschiedene Aspekte der Bedrohungserkennung und -bekämpfung anzugehen.
Der Fokus der Pyramide auf die operativen Kosten des Angreifers bietet eine einzigartige Perspektive, die andere Rahmenwerke bereichert, indem sie die technische Analyse um wirtschaftliche und ressourcenbezogene Überlegungen ergänzt. Diese Kosten-Nutzen-Betrachtung hilft den Unternehmen, die Prioritäten für Verteidigungsinvestitionen auf der Grundlage ihrer tatsächlichen Auswirkungen auf die gegnerischen Operationen zu setzen und nicht nur nach rein technischen Gesichtspunkten.
Die Herausforderungen bei der Integration bestehen in erster Linie in der Zuordnung zwischen verschiedenen Taxonomien und der Sicherstellung einer konsistenten Anwendung über verschiedene Tools und Prozesse hinweg. Unternehmen, die mehrere Frameworks erfolgreich integrieren, legen in der Regel ein primäres Framework für die strategische Planung fest und verwenden ergänzende Frameworks für bestimmte Anwendungsfälle oder betriebliche Kontexte. Das SANS-Tool Pyramid of Pain bietet interaktive Ressourcen für die Abbildung von Frameworks und die Integrationsplanung.
Sicherheitsplattformen unterstützen zunehmend die Integration mehrerer Frameworks, wobei die Erkennungsinhalte gleichzeitig den Pyramidenstufen, MITRE-Techniken und Kill-Chain-Phasen zugeordnet werden. Dieser Multi-Framework-Ansatz ermöglicht es verschiedenen Interessengruppen, dieselben Sicherheitsdaten durch ihre bevorzugte analytische Linse zu betrachten und gleichzeitig die operative Konsistenz zu wahren.
Die Quantifizierung des Wertes pyramidenbasierter Erkennungsstrategien erfordert Messgrößen, die sowohl die technische Effektivität als auch die geschäftlichen Auswirkungen erfassen.
Unternehmen, die die Pyramidenprinzipien umsetzen, benötigen konkrete Messgrößen, um kontinuierliche Investitionen zu rechtfertigen und die Reife des Programms nachzuweisen. Herkömmliche Sicherheitskennzahlen wie das Volumen der Warnmeldungen oder die Anzahl der abgewehrten Angriffe erfassen nicht den strategischen Wert, den es hat, wenn Angreifer gezwungen werden, ihre Vorgehensweise zu ändern. Branchenanalysen zufolge berichten Unternehmen, die ein an den Pyramidenprinzipien ausgerichtetes Continuous Threat Exposure Management (CTEM) implementieren, von einer 30-prozentigen Erhöhung der Betriebskosten der Angreifer, wodurch Kampagnen wirtschaftlich weniger rentabel werden.
Zu den wichtigsten Leistungsindikatoren für die Pyramiden-Implementierung gehören die Verteilung der Erkennungsregeln auf die einzelnen Ebenen, die durchschnittliche Erkennungszeit pro Pyramiden-Ebene, die False-Positive-Raten pro Ebene und die Reduzierung der Verweildauer von Angreifern. Diese Sicherheitsmetriken liefern verwertbare Erkenntnisse für eine kontinuierliche Verbesserung und zeigen gleichzeitig den Wert des Programms für die Führungskräfte auf.
Die Kosten-Nutzen-Analyse zeigt, dass die Erkennung auf TTP-Ebene zwar höhere Anfangsinvestitionen in Technologie und Schulung erfordert, die langfristige Rendite jedoch deutlich höher ist als bei indikatorbasierten Ansätzen. Unternehmen berichten von Einsparungen von bis zu 36.500 US-Dollar pro Analyst und Jahr durch weniger falsch-positive Untersuchungen und eine verbesserte Effizienz bei der Erkennung von Bedrohungen.
Finanzdienstleistungsunternehmen, die pyramidenbasierte Strategien umsetzen, berichten von einer durchschnittlichen Verkürzung der Verweildauer von Angreifern von 24 auf unter 7 Tage, wobei einige eine Erkennung von Bedrohungen auf TTP-Ebene innerhalb von 24 Stunden erreichen. Diese Verbesserungen schlagen sich direkt in geringeren Kosten für Sicherheitsverletzungen nieder: Durch die Verhinderung von Vorfällen werden durchschnittlich 4,45 Millionen US-Dollar pro Vorfall eingespart.
Organisationen des Gesundheitswesens stehen vor besonderen Herausforderungen durch Altsysteme und Interoperabilitätsanforderungen. Dennoch erreichen diejenigen, die die Pyramidenprinzipien anwenden, eine 45-prozentige Verbesserung der Effektivität bei der Erkennung von Bedrohungen, während sie gleichzeitig die Einhaltung des HIPAA und anderer Vorschriften gewährleisten. Der Schlüssel liegt in der Fokussierung der Automatisierung auf die unteren Ebenen der Pyramide, während die menschliche Expertise für die Verhaltensanalyse und die threat hunting eingesetzt wird.
Kritische Infrastruktursektoren zeigen die Skalierbarkeit des Frameworks, wobei Organisationen von kleinen kommunalen Versorgungsbetrieben bis hin zu nationalen Energienetzen erfolgreich pyramidenbasierte Strategien implementieren. Diese Implementierungen setzen Prioritäten bei spezifischen Artefakten und TTPs der Betriebstechnologie (OT) und passen das Framework an industrielle Kontrollsystemumgebungen an, wobei das Kernprinzip der Maximierung der Angreiferkosten beibehalten wird.
Die Cybersicherheitslandschaft entwickelt sich rasant weiter. Das Pyramid of Pain Framework wird angepasst, um neue Bedrohungen zu erkennen und neue Abwehrtechnologien zu nutzen. In den nächsten 12 bis 24 Monaten sollten sich Unternehmen auf mehrere wichtige Entwicklungen vorbereiten, die die Anwendung der Pyramidenprinzipien bei der Erkennung von Bedrohungen neu gestalten werden.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen die Pyramide erklimmen, grundlegend. Sie automatisieren die Korrelation großer Mengen von Indikatoren auf niedrigerer Ebene, um ausgeklügelte TTPs in Echtzeit zu identifizieren. Fortschrittliche Plattformen verwenden jetzt neuronale Netzwerke, die normale Verhaltensmuster in Unternehmen erlernen und automatisch Abweichungen markieren, die auf eine potenzielle Kompromittierung hinweisen, ohne dass vordefinierte Regeln erforderlich sind. Dieser KI-gesteuerte Ansatz demokratisiert den Zugang zur Erkennung von TTPs und ermöglicht es kleineren Organisationen, ohne große Sicherheitsteams Sicherheit auf Unternehmensniveau zu erreichen.
Die Integration umfangreicher Sprachmodelle in die Sicherheitsprozesse verspricht, die Entwicklung von Bedrohungsanalysen und -erkennung zu beschleunigen. Diese Modelle können automatisch Erkennungsregeln aus Berichten über Bedrohungsdaten generieren, neue malware den Pyramidenstufen zuordnen und sogar voraussagen, wie sich Angreifer auf Abwehrmaßnahmen einstellen. Wir gehen davon aus, dass KI-Assistenten bis 2026 70 % der routinemäßigen Klassifizierungs- und Erstbewertungsaufgaben auf Pyramidenebene übernehmen werden.
Die rechtlichen Rahmenbedingungen entwickeln sich dahingehend, dass die Verhaltenserkennung als Compliance-Anforderung und nicht als optionale Erweiterung anerkannt wird. Der Digital Operational Resilience Act(DORA) der EU und ähnliche Vorschriften weltweit schreiben zunehmend Erkennungsfunktionen vor, die sich an den oberen Pyramidenstufen orientieren. Unternehmen müssen sich auf Compliance-Audits vorbereiten, bei denen Erkennungsstrategien auf der Grundlage ihrer Effektivität gegen hochentwickelte Bedrohungen und nicht nur auf deren Vorhandensein bewertet werden.
Das Aufkommen von ransomware und spezialisierten Märkten für Angriffstools führt zu einer neuen Dynamik in der Pyramidenökonomie. Wenn eine Gruppe durch eine Erkennung gezwungen wird, ein Tool aufzugeben, erscheint es oft auf Untergrundmärkten zu reduzierten Preisen und ermöglicht es weniger erfahrenen Akteuren, fortschrittliche Fähigkeiten zu erwerben. Diese Verbreitung von Tools erfordert adaptive Erkennungsstrategien, die die Verbreitung von Fähigkeiten in der Bedrohungslandschaft vorhersehen.
Cloud Architekturen und Zero-Trust-Implementierungen verändern die Anwendung der Pyramidenprinzipien. Ephemere Infrastrukturen und verschlüsselter Datenverkehr schaffen neue Herausforderungen für die herkömmliche Erkennung von Netzwerkartefakten und zwingen Unternehmen zu identitätsbasierten Verhaltensanalysen und cloud und Reaktionsmethoden. Das Pyramiden-Framework bleibt relevant, muss aber angepasst werden, um cloud Angriffsmuster und Abwehrmechanismen zu berücksichtigen.
Die Investitionsprioritäten der Sicherheitsteams sollten sich auf den Aufbau fortschrittlicher Automatisierungsfunktionen konzentrieren, die die unteren Ebenen der Pyramide abdecken, während gleichzeitig Fachwissen in den Bereichen Verhaltensanalyse und threat hunting aufgebaut wird. Unternehmen, die die besten Ergebnisse erzielen, geben etwa 40 % ihres Sicherheitsbudgets für Tools und Automatisierung aus, 40 % für Personal und Schulungen und 20 % für Bedrohungsanalysen und externe Dienstleistungen.
Führende Unternehmen haben erkannt, dass eine effektive Implementierung der Pyramide mehr als nur Technologie erfordert - sie verlangt eine organisatorische Veränderung der Arbeitsweise und Zusammenarbeit von Sicherheitsteams. Erfolgreiche Implementierungen weisen gemeinsame Merkmale auf: Unterstützung durch die Geschäftsleitung für den langfristigen Aufbau von Fähigkeiten, funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Sicherheits-, IT- und Geschäftsbereichen sowie Engagement für kontinuierliches Lernen und Anpassung.
Moderne Security Operations Centers strukturieren ihre Teams pyramidenförmig, wobei Junior-Analysten für die Sichtung von Indikatoren auf niedrigerer Ebene zuständig sind, während sich das erfahrene Personal auf die TTP-Analyse und die threat hunting konzentriert. Dieser abgestufte Ansatz bietet Karrieremöglichkeiten und stellt gleichzeitig sicher, dass das entsprechende Fachwissen über das gesamte Erkennungsspektrum hinweg angewendet wird, was letztendlich die Reaktionsfähigkeit bei Zwischenfällen verbessert. 80-90 % der Hash- und IP-basierten Erkennungsvorgänge werden automatisiert, so dass Analysten sich auf die komplexe Verhaltensanalyse konzentrieren können, die kontextbezogenes Verständnis und Kreativität erfordert.
Der Trend zur Konvergenz der Plattformen zeigt, dass Sicherheitsanbieter die Prinzipien der Pyramide direkt in ihre Architekturen einbetten, wenn auch selten mit explizitem Pyramidenbranding. SIEM-, XDR- und SOAR-Plattformen der nächsten Generation umfassen Verhaltensanalyse-Engines, automatische Korrelation von Bedrohungsdaten und TTP-Erkennungsfunktionen als Kernfunktionen. Diese Integration reduziert die Implementierungskomplexität und gewährleistet gleichzeitig die konsistente Anwendung der Pyramidenprinzipien in allen Sicherheitstools.
Der Attack Signal Intelligence™-Ansatz von Vectra AI entspricht den Prinzipien der Pyramide, da er sich auf das Verhalten der Angreifer konzentriert und nicht auf Signaturen oder Indikatoren. Die Plattform korreliert automatisch mehrere schwache Signale in Netzwerk-, Identitäts- und cloud , um zuverlässige Angriffsmuster zu identifizieren, die TTPs an der Spitze der Pyramide darstellen.
Anstatt dass Sicherheitsteams die Pyramide durch komplexe Regelerstellung und -abstimmung manuell erklimmen müssen, lernen die KI-gesteuerten Sicherheitsmodelle von Vectra AI AI normale Verhaltensmuster und identifizieren automatisch Abweichungen, die auf eine Kompromittierung hindeuten. Dieser Ansatz bietet Erkennung auf TTP-Ebene ohne den traditionellen Aufwand der Verhaltensanalyse-Implementierung und macht fortschrittliche Erkennung für Unternehmen unabhängig vom Reifegrad der Sicherheit zugänglich.
Die Schmerzpyramide hat sich von einem konzeptionellen Rahmenwerk zu einem operativen Eckpfeiler der modernen Cybersicherheit entwickelt und bietet die strategische Linse, durch die effektive Sicherheitsteams ihre Verteidigungsbemühungen priorisieren. Wie wir in dieser Analyse untersucht haben, liegt die Stärke des Frameworks nicht in seiner Komplexität, sondern in seiner eleganten Einfachheit - je schwieriger etwas für Angreifer zu ändern ist, desto wertvoller ist es für Verteidiger, es zu entdecken.
Unternehmen, die sich die Prinzipien der Pyramide zu eigen machen und ihren Schwerpunkt schrittweise auf Verhaltenserkennung und TTP-Identifizierung verlagern, erzielen messbare Verbesserungen bei den Sicherheitsergebnissen. Die 60-prozentige Verringerung erfolgreicher Angriffe, die 30-prozentige Erhöhung der Betriebskosten der Angreifer und die drastischen Verbesserungen bei der Effizienz der Analysten sind nicht nur statistische Angaben - sie sind die reale Bestätigung dafür, dass die Angreifer gezwungen sind, ihre eigene Schmerzpyramide zu erklimmen, was die Wirtschaftlichkeit von Cyberangriffen grundlegend verändert.
Der Weg von der reaktiven Blockierung von Indikatoren zur proaktiven Erkennung von Verhaltensweisen erfordert Investitionen, Geduld und organisatorisches Engagement. Doch der Return on Investment - sowohl in Form von verhinderten Vorfällen als auch in Form von betrieblicher Effizienz - rechtfertigt den Aufwand. Da KI-gesteuerte Plattformen den Zugang zu fortschrittlichen Erkennungsfunktionen demokratisieren und Frameworks wie MITREs Summiting the Pyramid quantifizierbare Metriken für Verbesserungen liefern, können selbst Organisationen mit begrenzten Ressourcen effektive pyramidenbasierte Strategien implementieren.
Mit Blick auf die Zukunft wird die Relevanz des Frameworks nur noch zunehmen, da die gesetzlichen Vorschriften zunehmend verhaltensbasierte Erkennungsfunktionen vorschreiben und die Bedrohungslandschaft sich weiter in Richtung Standardisierung der Tools und Raffinesse der TTPs entwickelt. Unternehmen, die ihre Pyramidenreise heute beginnen, positionieren sich für den Erfolg in der Bedrohungslandschaft von morgen.
Der Weg nach vorne ist klar: Beginnen Sie mit der Bewertung der aktuellen Erkennungsverteilung auf den verschiedenen Ebenen der Pyramide, implementieren Sie schrittweise Verbesserungen, beginnend mit schnellen Automatisierungserfolgen, und bauen Sie schrittweise Fähigkeiten in Richtung Verhaltensanalyse und threat hunting. Jeder Schritt in der Pyramide erhöht den Verteidigungswert und die Frustration des Gegners, wodurch sich das Gleichgewicht der Cybersicherheit wieder zugunsten der Verteidiger verschiebt.
Sind Sie bereit, Ihre Sicherheitsabläufe mit an der Pyramide ausgerichteten Erkennungsstrategien zu verändern? Erfahren Sie, wie der Attack Signal Intelligence von Vectra AI AI Ihren Weg zur Erkennung von Bedrohungen auf TTP-Ebene beschleunigen und die operativen Kosten für Angreifer, die Ihr Unternehmen angreifen, maximieren kann.
Die Schmerzpyramide dient als strategischer Rahmen, der Sicherheitsteams dabei hilft, ihre Erkennungs- und Reaktionsbemühungen danach zu priorisieren, wie schwierig es für Angreifer ist, verschiedene Arten von Indikatoren zu verändern. Das von David Bianco im Jahr 2013 geschaffene Framework visualisiert sechs Stufen von Bedrohungsindikatoren, von leicht zu ändernden Hash-Werten am unteren Ende bis zu schwer zu ändernden TTPs am oberen Ende. Der Hauptzweck besteht darin, Unternehmen bei der Entwicklung von Erkennungsstrategien zu unterstützen, die den Angreifern maximale operative Kosten aufbürden und sie zwingen, viel Zeit, Geld und Fachwissen in die Aufrechterhaltung ihrer Kampagnen zu investieren. Wenn sich Sicherheitsteams auf höhere Pyramidenstufen konzentrieren, schaffen sie einen dauerhaften Verteidigungswert, anstatt endlose Katz-und-Maus-Spiele mit leicht veränderbaren Indikatoren zu spielen. Unternehmen, die pyramidenbasierte Strategien implementieren, berichten von einer 60-prozentigen Reduzierung erfolgreicher Angriffe, indem sie der Verhaltenserkennung Vorrang vor der einfachen Blockierung von Indikatoren geben. Das Framework verwandelt reaktive Sicherheitsoperationen in eine proaktive threat hunting , indem es aufzeigt, welche Verteidigungsmaßnahmen strategische Auswirkungen haben und welche nur von vorübergehendem taktischem Wert sind.
Die Implementierung erfolgt in der Regel in Phasen, die sich über 3 bis 6 Monate erstrecken. Der genaue Zeitrahmen hängt jedoch von der Größe des Unternehmens, dem aktuellen Stand der Sicherheit und den verfügbaren Ressourcen ab. Phase 1 (Monate 1-2) konzentriert sich auf Quick Wins durch die automatisierte Verwaltung von Indikatoren der unteren Ebene wie Hashes und IP-Adressen, wodurch Analysten Zeit für höherwertige Aktivitäten gewinnen. In Phase 2 (Monate 2-4) verbessern Unternehmen die Erkennung von Indikatoren auf mittlerer Ebene, darunter Domänen und Netzwerk-/Host-Artefakte, und erreichen durch die Automatisierung der SOAR-Plattform oft eine Reduzierung der manuellen Analyse um 80-90 %. In Phase 3 (Monate 4-6) werden fortgeschrittene Verhaltensanalysen und TTP-Erkennung implementiert, was Investitionen in Teamschulungen und möglicherweise neue technologische Fähigkeiten erfordert. Unternehmen sollten die Implementierung jedoch nicht als einmaliges Projekt betrachten, sondern als eine fortlaufende Reifeprüfung. Selbst eine einfache Implementierung kann innerhalb weniger Wochen durch eine verbesserte Priorisierung von Warnmeldungen und eine bessere Ressourcenzuweisung erste Erfolge zeigen. Der Schlüssel liegt darin, mit erreichbaren Zielen zu beginnen und die Fähigkeiten schrittweise auszubauen, wobei in jeder Phase der Nutzen nachgewiesen werden muss, um die Unterstützung der Interessengruppen zu erhalten.
Moderne SIEM-, SOAR- oder XDR-Plattformen mit Verhaltensanalysefunktionen sind ideal für eine umfassende Pyramiden-Implementierung. Unternehmen können jedoch auch mit vorhandenen Tools beginnen und deren Funktionen schrittweise erweitern. Zumindest benötigen Sicherheitsteams Bedrohungsdaten-Feeds für automatisiertes Hash- und IP-Blocking auf den unteren Ebenen der Pyramide, Log-Aggregations- und Korrelationsfunktionen zur Identifizierung von Netzwerk- und Host-Artefakten sowie eine Form der Verhaltensanalyse zur Erkennung von TTPs. Viele Unternehmen setzen die Pyramidenprinzipien erfolgreich mit Hilfe von Open-Source-Tools wie dem Sigma-Regel-Repository um, das jetzt auch eine Bewertung auf Pyramidenebene für Erkennungsregeln enthält. Kommerzielle Plattformen betten Pyramidenkonzepte zunehmend nativ ein, mit Verhaltensanalyse-Engines, die automatisch Indikatoren auf niedrigerer Ebene mit TTP-Erkennungen korrelieren. Es kommt nicht darauf an, die teuersten Tools zu haben, sondern die vorhandenen Funktionen so zu konfigurieren, dass sie mit den Pyramidenprinzipien übereinstimmen. Unternehmen sollten die Erkennungsregeln mit Pyramidenstufen kennzeichnen, Metriken für die Effektivität jeder Stufe festlegen und nach und nach Ressourcen auf höhere Erkennungsstufen verlagern, während die Automatisierung niedrigere Stufen abdeckt.
Die Schmerzpyramide bietet einen strategischen Rahmen, der die Bedrohungsjäger dazu anleitet, sich auf Verhaltensweisen und TTPs zu konzentrieren, die für Angreifer am schwierigsten zu ändern sind, und so die Effektivität und Effizienz der Jagd erheblich zu verbessern. Anstatt nach spezifischen Indikatoren zu suchen, die Angreifer leicht ändern können, sucht die auf die Pyramide ausgerichtete threat hunting nach Verhaltensmustern, die über Kampagnen und Bedrohungsakteure hinweg gleich bleiben. Hunters , die auf der TTP-Ebene operieren, suchen nach Technikketten, ungewöhnlicher, aber legitimer Nutzung von Tools und Verhaltensanomalien, die auf eine Kompromittierung hinweisen, unabhängig von spezifischer malware oder Infrastruktur, einschließlich Insider-Bedrohungen und lateraler Bewegungsmuster. Das Framework hilft bei der Priorisierung von Suchhypothesen auf der Grundlage potenzieller Auswirkungen - bei der Suche nach einem bestimmten malware wird möglicherweise nur ein Fall entdeckt, während bei der Suche nach der zugrundeliegenden Persistenztechnik mehrere Kompromittierungen über verschiedene malware hinweg aufgedeckt werden können. Threat hunting berichten von einer dreifachen Verbesserung der Entdeckungsraten, wenn sie sich auf die Pyramidenstufen 4-6 (Artefakte, Tools und TTPs) konzentrieren, verglichen mit einer indikatorbasierten Jagd. Die Pyramide dient auch als Leitfaden für die Maßnahmen nach der Jagd und hilft den Teams bei der Entscheidung, welche entdeckten Indikatoren eine sofortige Sperrung und welche eine fortgesetzte Überwachung zum Sammeln von Informationen rechtfertigen.
Bei Tools handelt es sich um komplette Softwarepakete, Frameworks oder malware , die Angreifer zur Durchführung ihrer Kampagnen verwenden, z. B. Cobalt Strike, Metasploit oder bestimmte ransomware wie LockBit. Diese Tools erfordern einen erheblichen Entwicklungs-, Test- und Wartungsaufwand, so dass es für Angreifer kostspielig ist, sie zu ersetzen, wenn sie entdeckt werden. Die Tools können jedoch durch Alternativen ersetzt werden, die ähnliche Funktionen bieten. TTPs (Taktiken, Techniken und Verfahren) sind die grundlegenden Verhaltensweisen und Methoden, die die Vorgehensweise der Angreifer bestimmen, unabhängig davon, welche spezifischen Tools sie einsetzen. So kann beispielsweise die Technik des Credential Dumping (eine TTP) mit Mimikatz, ProcDump oder benutzerdefinierten Tools ausgeführt werden, aber das zugrunde liegende Verhalten bleibt gleich. Wenn Verteidiger bestimmte Tools erkennen und blockieren, können Angreifer innerhalb von Wochen oder Monaten Alternativen erwerben oder entwickeln. Wenn Unternehmen erfolgreich TTPs erkennen und abwehren, zwingen sie Angreifer dazu, ihren gesamten operativen Ansatz grundlegend umzugestalten, ihre Teams neu zu schulen und neue Angriffsmethoden zu entwickeln - ein Prozess, der Jahre und enorme Ressourcen in Anspruch nehmen kann. Dieser Unterschied erklärt, warum die Erkennung auf TTP-Ebene einen 60 % besseren Schutz bietet als tool-spezifische Signaturen allein.
Die Erfolgsmessung erfordert die Verfolgung sowohl technischer Metriken als auch geschäftlicher Ergebnisse über mehrere Dimensionen hinweg. Zu den wichtigsten technischen Kennzahlen gehören die Verteilung der Erkennung auf die verschiedenen Ebenen der Pyramide (Ziel: 60 % auf den ersten drei Ebenen), die durchschnittliche Erkennungszeit pro Ebene (unter 24 Stunden für TTPs), die Falsch-Positiv-Raten pro Ebene (unter 5 % für die Erkennung von TTPs) und die Verkürzung der Verweildauer des Angreifers (von Wochen auf Tage). Die Geschäftskennzahlen konzentrieren sich auf Kosteneinsparungen durch verringerte Analystenzeit für falsch-positive Ergebnisse (36.500 US-Dollar pro Analyst pro Jahr), vermiedene Kosten für Sicherheitsverletzungen (durchschnittlich 4,45 Millionen US-Dollar pro Vorfall) und verbesserte Compliance mit den Anforderungen für die Verhaltenserkennung. Unternehmen sollten vor der Implementierung grundlegende Messungen vornehmen und dann den monatlichen Fortschritt bei diesen Indikatoren verfolgen. Zu den fortschrittlichen Messgrößen gehören die Anpassungsraten der Angreifer (wie schnell die Angreifer ihre Taktik ändern, wenn sie entdeckt werden), der Effektivitätsabfall der Erkennungsregeln (wie lange die Regeln wirksam bleiben) und der Erfolg der stufenübergreifenden Korrelation (wie gut niedrigere Indikatoren Verhaltensweisen auf höherer Ebene vorhersagen). Erfolgreiche Programme zeigen eine schrittweise Verbesserung der Effizienz der Ressourcenzuweisung, wobei 80-90 % der Indikatoren auf niedrigerer Ebene automatisiert werden, während sich das menschliche Fachwissen auf die Verhaltensanalyse und die threat hunting konzentriert.
MITRE's Summiting the Pyramid (STP) stellt eine bahnbrechende Verbesserung des ursprünglichen Pyramid of Pain Frameworks dar und verwandelt es von einem konzeptionellen Modell in eine quantifizierbare Bewertungsmethode für die Robustheit der Erkennung. STP wurde erstmals im Jahr 2023 veröffentlicht und im Dezember 2024 auf die Version 3.0 aktualisiert. STP liefert objektive Metriken zur Bewertung der Widerstandsfähigkeit von Erkennungsanalysen gegenüber gegnerischen Umgehungsversuchen. Die Methodik führt Detection Decomposition Diagrams (D3) ein, die Beziehungen zwischen beobachtbaren Daten und bösartigem Verhalten darstellen und zeigen, wie Kombinationen von Indikatoren auf niedrigerer Ebene eine robuste Erkennung ermöglichen. Die Bewertung reicht von Stufe 1 (leicht zu umgehen) bis Stufe 5 (erfordert grundlegende TTP-Änderungen), mit separaten Frameworks für hostbasierte und Netzwerkverkehrsanalysen. Durch die Integration in das Open-Source-Repository von Sigma wird der Zugang zu bewerteten Erkennungsregeln demokratisiert, so dass Unternehmen vorvalidierte Analysen mit bekannten Wirksamkeitsgraden implementieren können. Unternehmen, die die STP-Methode verwenden, berichten von einer 40-prozentigen Reduzierung der False Positives bei gleichzeitiger Beibehaltung der Erkennungsabdeckung, da das Framework den Schwerpunkt auf übergreifende Sätze von Beobachtungswerten legt, die auch dann wirksam bleiben, wenn sich einzelne Indikatoren ändern. Dieser quantitative Ansatz ermöglicht es Sicherheitsteams, datengestützte Entscheidungen über Erkennungsinvestitionen zu treffen, und liefert objektive Metriken für die Messung und Verbesserung ihrer Sicherheitslage im Laufe der Zeit.