Proljetno čišćenje nije rezervisano samo za vaše ormare – sigurnosni timovi bi trebali primijeniti isti pristup na svoje sigurnosne operacije, gdje godine nekontrolisanog rasta logova stvaraju pretrpan, neefikasan i skup haos.
Moderni centar za sigurnosne operacije (SOC) preplavljen je sigurnosnom telemetrijom s endpoints, cloud-a, SaaS aplikacija, identitetskih platformi i sve većeg broja drugih izvora. U praksi, većina ovih podataka je redundantna, nebitna ili jednostavno šum koji negativno utiče na efikasnost detekcije, operativnu produktivnost i sposobnost izvlačenja stvarnih uvida.
Loša higijena podataka nije samo smetnja – ona aktivno smanjuje sposobnost sigurnosnih operacija i njihovu spremnost. Pretjerano zadržavanje podataka niske vrijednosti povećava troškove SIEM-a i XDR-a, dok istovremeno usporava detekciju i reakciju. Takođe uzrokuje zamor od prevelikog broja upozorenja, otežavajući prepoznavanje stvarnih prijetnji. Najgore od svega, pretrpani SIEM znači da analitičari troše više vremena na filtriranje beskorisnih podataka nego na rješavanje incidenata.
Moramo napustiti zastarjeli način razmišljanja koji podrazumijeva neselektivno gomilanje podataka. Ako sigurnosni timovi ne upravljaju aktivno ovim nekontrolisanim rastom podataka, riskiraju da upadnu u istu zamku koja je godinama mučila SIEM sisteme: prikupljanje svega, pronalaženje ničega i preplaćivanje za tu privilegiju.
Umjesto toga, sigurnosni timovi bi se trebali fokusirati na selekciju, kontekstualizaciju i efikasnost podataka – prosljeđivati samo ono što je zaista važno, u pravom trenutku, obogaćivati podatke na pravilan način i skladištiti ih tamo gdje je to najlogičnije.
Pet koraka za proljetno čišćenje sigurnosnih podataka
1. Eliminisanje ručnog podešavanja pravila
Tradicionalni SIEM-ovi zahtijevaju stalno podešavanje pravila, što predstavlja dodatno opterećenje za male sigurnosne timove i odvlači ih od primarnih ciljeva. Umjesto toga, moderni timovi bi trebali koristiti napredne tehnike poput mašinskog učenja, vektorske analize, grafova znanja i velikih jezičnih modela (LLM) kako bi automatizovali transformaciju, rafinaciju i prioritizaciju događaja.
Napadači stalno mijenjaju taktike, zbog čega ručno podešavanje pravila postaje neodrživo. Savremene sigurnosne operacije zahtijevaju dinamične i prilagodljive tokove obrade podataka, a ne statične i krhke skupove pravila.
2. Smanjenje troškova SIEM skladištenja bez ugrožavanja sigurnosti
Većina SIEM rješenja naplaćuje uslugu na osnovu količine prikupljenih podataka, a ne njihove stvarne sigurnosne vrijednosti. Ovo podstiče pretjerano prikupljanje i dovodi do rasipanja budžeta na redundantne logove koji ne doprinose efikasnoj detekciji prijetnji.
Pametniji pristup uključuje:
- Korištenje višeslojne strategije skladištenja, pri čemu se visoko vrijedni logovi čuvaju u analitičkim alatima u realnom vremenu, dok se bulk telemetrija arhivira u jeftinijim skladišnim rješenjima.
- Preusmjeravanje ne-kritičnih podataka u sigurnosna jezera podataka (security data lakes), omogućavajući retroaktivnu analizu bez visokih SIEM troškova.
- Deduplikaciju i predobradu logova prije unosa u sistem, smanjujući nepotrebno skladištenje uz očuvanje analitičke dubine.
3. Prioritet visoko vrijednim podacima umjesto gomilanja sirovih logova
Problem nije manjak podataka, već previše pogrešnih podataka. SIEM dobavljači su dugo zagovarali strategiju „prikupi sve“, ali to je dovelo do smanjenja korisnosti bez jasnih načina za filtriranje važnih informacija. Što više nebitnih logova skladištite, to je teže pronaći ključne sigurnosne signale.
Ovo ne znači da treba odbacivati „nisko vrijedne“ logove – sigurnosni podaci nisu sami po sebi dobri ili loši, već zavise od efikasnosti izvlačenja uvida iz njih. Umjesto oslanjanja na unaprijed definisana pravila korelacije, organizacije bi trebale koristiti dinamične metode analize podataka u velikom obimu.
4. Omogućavanje istraga s bogatim kontekstom pomoću modela objašnjivosti i ontologije
Upozorenja bez konteksta usporavaju sigurnosne timove. Svaka detekcija treba odgovoriti na tri ključna pitanja:
- Da li je ovo stvarna prijetnja? (Da li je ovo tačno pozitivna detekcija?)
- Da li je ovo važno? (Koliko je kritičan ovaj događaj?)
- Šta dalje? (Koji je sljedeći korak?)
Bez automatizovanog obogaćivanja podataka, analitičari moraju ručno pretraživati sirove logove kako bi sastavili cijelu sliku. Povezivanjem sigurnosnih podataka s ontološkim modelima poput MITRE ATT&CK okvira, te dodavanjem konteksta iz eksternih prijetnji i internih korisničkih aktivnosti, timovi mogu dobiti dublje uvide bez dodatnog ručnog rada.
Na primjer, umjesto da dobijemo jednostavno upozorenje „Neuspjeli pokušaj prijave s neuobičajene lokacije“, poboljšana sigurnosna analiza treba da pruži širu sliku:
- Da li je ovaj pokušaj prijave sličan prethodnim aktivnostima izviđanja?
- Da li su ugroženi nalozi imali visoke privilegije?
- Da li su u isto vrijeme primijećene neobične MFA aktivnosti?
Kontekst je ključan – sigurnosni podaci su korisni samo ako pomažu analitičarima i mašinama da donose bolje i brže odluke.
5. Prestanite s ručnim upravljanjem sigurnosnim podacima
Dugi niz godina, sigurnosni timovi su morali da koriste alate za upravljanje logovima, prilagođene skripte i ručne metode kako bi obradili sigurnosnu telemetriju. Danas postoji tržište specijalizovanih alata za sigurnosni inženjering podataka koji pojednostavljuju ovaj proces.
- Sigurnosne telemetrijske cjevovode (security telemetry pipelines) omogućavaju čišćenje, obogaćivanje i usmjeravanje logova prije nego što stignu do SIEM-a ili XDR-a.
- „Schema-on-read“ arhitekture, često korištene u sigurnosnim jezerima podataka, omogućavaju analizu podataka na zahtjev, umjesto filtriranja prije unosa.
- SOCless modeli nude nove načine za detekciju i odgovor bez oslanjanja na tradicionalne SIEM sisteme.
Sigurnosni podaci trebaju raditi za vas
Higijena podataka nije samo tehničko pitanje – to je strateški imperativ. Organizacije koje nastave sa strategijom „prikupi sve“ trošit će više novca, detektovati manje prijetnji i iscrpiti svoje SOC timove. One koje prioritiziraju analitiku u velikom obimu, automatizuju obogaćivanje podataka i fokusiraju se na visoko vrijedne signale imat će prednost – ne samo u uštedi troškova, već i u bržoj i preciznijoj detekciji prijetnji.
Izvor:Help Net Security
