Threat detection finds behaviors that put systems, data, or users at risk. It analyzes network, identity, and cloud activity to spot malicious actions early, then routes them for investigation and response.
Die Erkennung von Bedrohungen setzt sich aus drei Teilen zusammen. Erstens: umfassende Transparenz über Ost-West-Verkehr, Identitäten und cloud . Zweitens: Analysen, die Routinegeräusche von der Absicht des Angreifers trennen. Drittens ein Untersuchungspfad, der eine Warnung in eine Entscheidung umwandelt, und zwar mit minimalen Umwegen.
In der Praxis sind es Teams:
Die Erkennung von Bedrohungen definiert das "Was" und das "Warum". Der nächste Schritt besteht darin, zu verstehen, welche Arten von Bedrohungen auftreten und wie bekannte und unbekannte Bedrohungen Ihren Ansatz beeinflussen.
Sehen Sie, wie ein moderner NDR-Ansatz die Qualität der Bedrohungserkennung verbessert.
Bekannte Bedrohungen entsprechen Signaturen, Indikatoren oder bereits gesehener Infrastruktur. Sie bevorzugen Listen und Regeln. Signaturen eignen sich gut für wiederholbare malware , verdächtige Domänen und Standard-Tools.
Unbekannte Bedrohungen lassen sich nicht an einer Signatur ausrichten. Sie beruhen auf dem Verhalten. Sie erkennen ungewöhnliche Bewegungen, seltene Authentifizierungen oder Änderungen bei der Nutzung von Diensten, die eher auf eine Absicht als auf einen einzelnen IOC hinweisen.
Warum das wichtig ist:
Lassen Sie beides arbeiten:
Wenn Teams die Erkennung sowohl auf Signaturen als auch auf Verhaltensweisen abstimmen, gewinnen sie ein Gleichgewicht. Diese Ausgewogenheit hilft dabei, die Rollen von Erkennung, Jagd und TDIR in der täglichen Arbeit zu klären.
Moderne Angriffe umfassen Rechenzentrum, Campus, Remote-Arbeit, Identität, öffentliche cloud und SaaS. Verkehrsmuster ändern sich, wenn Anwendungen verschoben, Konten geändert und Dienste skaliert werden. Schatten-IT und Fehlkonfigurationen fügen Rauschen hinzu, das wie ein Risiko aussieht.
Die Angreifer bleiben nicht an einem Ort. Ein einziger Phish kann zu einem Token-Diebstahl, dann zu einer seitlichen Bewegung und schließlich zu einer Datenexfiltration führen. Die Geschwindigkeit des Wechsels ist hoch. Die Telemetriedaten werden in verschiedenen Tools und Formaten gespeichert, die standardmäßig nicht aufeinander abgestimmt sind.
Womit Sie es zu tun haben:
Diese Einschränkungen zwingen die Teams dazu, Plattformen zu nutzen, die verschiedene Quellen miteinander verknüpfen und eine einzige Geschichte erzählen. Hier verändert ein moderner NDR-Ansatz das Ergebnis.
Die Erkennung von Bedrohungen ist nur so stark wie die Sichtbarkeit dahinter. Sehen Sie das Verhalten moderner Angreifer in Aktion.
A moderne NDR Plattform vereinheitlicht Netzwerk-, Identitäts- und cloud und nutzt dann KI, um die echten und dringenden Informationen zu sortieren, zu ordnen und zu priorisieren. Dies verbessert die Abdeckung, Klarheit und Kontrolle über den gesamten Angriffspfad.
Was Sie vom modernen NDR erwarten können:
Operative Gewinne:
Der moderne NDR schafft die Voraussetzungen, aber die Teams brauchen dennoch klare Signalprioritäten. Im nächsten Abschnitt werden praktische Indikatoren aufgeführt, die auf Fortschritte der Angreifer und nicht nur auf Anomalien hinweisen.
Stellen Sie es auf die Probe: KI-gestützter NDR mit echten Daten.
Im Folgenden finden Sie eine vergleichende Tabelle verschiedener Lösungen zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen, in der ihre Schwerpunkte, Hauptfunktionen und typischen Anwendungsfälle hervorgehoben werden:
Gestaltung und Umfang:
Betrieb und Einstellung:
Inhalt und Auffindbarkeit:
Wenn Teams diese Checkliste anwenden, gehen sie von einer reaktiven Triage zu einer sicheren Kontrolle über. Der beste nächste Schritt ist, diese Praktiken an echten Daten zu testen.
Nein. EDR schützt nur verwaltete Geräte. Fast 50 % der Unternehmensgeräte können keinen endpoint ausführen, und Angreifer nutzen diese Lücken aus, um sich seitlich zu bewegen, Identitäten zu stehlen und cloud anzugreifen. NDR bietet einen KI-gesteuerten Einblick in das Netzwerk, die Identität und die cloud, fängt Bedrohungen ab, die EDR nicht erkennt, und reduziert das SOC-Warnungsrauschen um bis zu 99 %.
Die rechtzeitige Erkennung von Bedrohungen ermöglicht es Unternehmen, Risiken zu mindern, bevor sie sich zu schwerwiegenden Verstößen auswachsen. Eine frühzeitige Erkennung reduziert den potenziellen Schaden und die Kosten, die mit Cyberangriffen verbunden sind, und schützt sowohl die Integrität der Unternehmensdaten als auch den Ruf des Unternehmens.
SOC-Teams nutzen KI und maschinelles Lernen, um große Datenmengen auf Muster zu analysieren, die auf Cyber-Bedrohungen hinweisen. Diese Technologien können den Erkennungsprozess automatisieren, die Genauigkeit erhöhen und Bedrohungen identifizieren, die sich herkömmlichen Erkennungsmethoden entziehen könnten.
Ein effektives System zur Erkennung von Bedrohungen umfasst eine umfassende Netzwerküberwachung, Algorithmen zur Erkennung von Anomalien, Echtzeitwarnungen, die Integration mit vorhandenen Sicherheitstools und die Möglichkeit, aus vergangenen Vorfällen zu lernen, um die Erkennung in Zukunft zu verbessern.
Unternehmen können ihre Bedrohungserkennung verbessern, indem sie in fortschrittliche Sicherheitslösungen investieren, regelmäßige Sicherheitsbewertungen durchführen, ihre Mitarbeiter zu den neuesten Cyber-Bedrohungen schulen und eine proaktive Sicherheitshaltung einnehmen.
Threat Intelligence versorgt SOC-Teams mit aktuellen Informationen über neue Bedrohungen und hilft ihnen, potenzielle Angriffe vorherzusehen und sich darauf vorzubereiten. Sie verbessern den Erkennungsprozess, indem sie Kontext und Einblicke in die von Cyberkriminellen verwendeten Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) bieten.
Bei der Verhaltensanalyse wird nach Abweichungen von etablierten Benutzer- oder Systemverhaltensmustern gesucht, die auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen können. Sie hilft bei der Erkennung hochentwickelter Bedrohungen, die nicht mit bekannten malware übereinstimmen.
Die Erkennung von Bedrohungen ist zwar eine wichtige Komponente der Cybersicherheit, kann aber nicht alle Cyberangriffe verhindern. Sie muss Teil eines mehrschichtigen Sicherheitsansatzes sein, der Strategien zur Prävention, Erkennung, Reaktion und Wiederherstellung umfasst.
Compliance-Anforderungen schreiben häufig bestimmte Sicherheitsmaßnahmen und Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen vor, die Unternehmen implementieren müssen. Durch die Einhaltung dieser Anforderungen wird sichergestellt, dass SOC-Teams ein grundlegendes Sicherheitsniveau aufrechterhalten und effektiv auf Bedrohungen reagieren können.
A moderne Network Detection and Response (NDR) Plattform verbessert die Erkennung von Bedrohungen, indem sie Sicherheitssignale aus Rechenzentren, cloud und Identitätssystemen in einer einzigen, korrelierten Ansicht zusammenfasst. Diese bereichsübergreifende Sichtbarkeit ermöglicht die Erkennung von Angreiferverhalten wie Seitwärtsbewegungen, Missbrauch von Anmeldeinformationen und Datenexfiltration: Bedrohungen, die von isolierten Tools oft übersehen werden.
Moderne NDR-Plattformen nutzen KI-gesteuerte Analysen:
- Automatische Einstufung von Warnmeldungen zur Reduzierung von Fehlalarmen und Überlastung der Analysten
- Korrelieren Sie zusammenhängende Ereignisse über das Netzwerk, die cloud und die Identität, um vollständige Angriffsketten aufzudecken
- Priorisierung dringender Bedrohungen auf der Grundlage von Risiko, Auswirkung und Fortschritt des Angreifers
- Bereitstellung von umsetzbarem Kontext, damit SOC-Teams schneller und präziser reagieren können