T S O L K A S

Intelligentes SOC

Intelligentes SOC

MACHINE LEARNING UND SOAR AUTOMATISMEN

„Lernen ist jede Veränderung in einem System, die eine mehr oder weniger dauerhafte Veränderung seiner Fähigkeit zur Anpassung an seine Umgebung hervorruft“ – Herbert Simon. Maschinelles Lernen ist das Studieren von Algorithmen, die Ihre Leistung verbessern, mit gestellten Aufgaben und mit Erfahrung. Die von uns eingesetzten Automationstools für Security Orchestration Automation and Response – stellen Verfahren zur Verfügung, mit denen sich Sicherheitsbedrohungen erkennen und verarbeiten lassen. Mittels SOAR und KI erfolgt eine voll- oder halbautomatische Reaktion, die wir den Wünschen unserer Kunden anpassen können. SOCs wie OSCAR © bieten eine integrierte Plattform für das Sicherheitsmanagement, die die Automatisierung und maschinelles Lernen nutzt. Sie ermöglichen das Erkennen von Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit und reagieren darauf mit intelligenten Maßnahmen, entweder vollautomatisch, halbautomatisch oder gar manuell.

 

Mit OSCAR haben wir erstmals den Ausdruck „Business Security“ geprägt. Unter Business Security verstehen wir, dass Mitarbeiter außerhalb einer Cybersecurity-Abteilung eines Unternehmens für das Business einen Mehrwert durch das SOC erhalten. Dazu haben wir OSCAR mit selbstlernenden KI-OT-Sensoren ausgestattet, die mehr auch vom Business genutzte Informationen in das SOC fließen und abrufen lassen. Das SOC überwacht damit zuverlässig die OT. Wir können derzeit die Branchen, Rail, Safety, Energy und Medical abdecken. Wir sind ständig auf der Suche nach weiteren KI gesteuerten Sensoren auf der Welt, um unser Angebot aufzustocken.

OSCAR © strebt danach, das Schwachstellenmanagement in Unternehmen zu verbessern, indem es eine zentralisierte Plattform bereitstellt, die auf KI- und SOAR-Technologie basiert und durch maschinelles Lernen unterstützt wird. Dies ermöglicht eine proaktive und effiziente Sicherheitsstrategie, die auf kontinuierlicher Lernfähigkeit beruht.

Das Next-Generation Security Operations Center (NG-SOC) unterstützt Firmen robust und effizient in folgenden Punkten:

  1. Echtzeit-Bedrohungserkennung durch sofortige Identifizierung einer Reaktion auf Cyber-Bedrohungen, um potenzielle Schäden zu minimieren.
  2. Fortschrittliche KI und Automatisierung durch Nutzung von KI-gesteuerter Erkennung und Automation für schnellere und genauere Bedrohungsanalysen und -reaktionen.
  3. Umfassende Abdeckung durch Schutz von Betriebstechnik (OT) als auch der Informationstechnik (IT).
  4. Skalierbarkeit durch Anpassung von flexiblen, skalierenden Lösungen an die wachsenden und sich verändernden Anforderungen Ihres Unternehmens an.
  5. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch Sicherstellung strenger gesetzlicher Anforderungen und Industriestandards.
  6. Schutzvorfallmanagement verwaltet und entschärft Sicherheitsvorfälle proaktiv, bevor man diese eskalieren muss.
  7. Verbesserte Sichtbarkeit der Sicherheitslage durch KI-gesteuerte vollständige Einblicke in das Netzwerk und die Systeme.
  8. Kostengünstige Lösung durch Reduktion der Komplexität in der Sicherheitsverwaltung und 80% des Personals mit einer zentralisierten SOC-Lösung.

OSCARs © SOAR in das bestehende SIEM-System (Security Information and Event Management) wird eine nahtlose Datensammlung und Verarbeitung ermöglicht. Dies bedeutet, dass Sicherheitsinformationen nicht nur gesammelt und verarbeitet werden, sondern auch direkt von der SOAR-Plattform aus verwaltet werden können. Dies reduziert Redundanzen und verbessert die Effizienz bei der Überwachung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle. Ein zentraler Aspekt bei der Entwicklung von OSCAR © ist die Wahrung der Datensparsamkeit. Durch gezielte Datenerfassung und -verarbeitung wird sichergestellt, dass nur relevante Informationen für die Sicherheitsanalysen genutzt werden. Dies trägt nicht nur zur Effizienz bei, sondern auch zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und zur Minimierung potenzieller Risiken im Umgang mit sensiblen Daten. OSCAR © verwendet intelligente Algorithmen zur Analyse von Sicherheitsdaten, einschließlich der Erkennung von Anomalien und potenziellen Bedrohungen. Diese Algorithmen ermöglichen eine proaktive Identifizierung von Sicherheitsrisiken und eine schnellere Reaktion auf Ereignisse in Echtzeit, was die Sicherheit des Unternehmens verbessert und die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen minimiert. Neben der automatisierten Reaktion auf Sicherheitsereignisse informiert OSCAR © auch die entsprechenden Verantwortlichen über Vorfälle, durchgeführte Maßnahmen und deren Erfolg. Diese transparente Kommunikation unterstützt eine effektive Zusammenarbeit innerhalb des Sicherheitsteams und ermöglicht eine schnelle Anpassung der Sicherheitsstrategie bei Bedarf.

Machine Learning

Machine Learning is the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed“ – Arthur Samuel (1959). OSCAR © strebt danach, jeden Pattern-basierenden Use Case mit einer beeindruckenden Treffsicherheit von 99,8% als Machine Learning-basierten Use Case zu trainieren oder weiterzuentwickeln. Dies geschieht durch kontinuierliches Lernen und Anpassen der Algorithmen an neue Daten und Bedrohungsmuster, was die Effizienz und Präzision der Sicherheitsoperationen kontinuierlich verbessert. Die Tripple Threat Detection (TTD) von OSCAR © bietet die Flexibilität, den Autopiloten je nach Bedarf ein- oder auszuschalten, ähnlich wie in einem Flugzeug. Diese Funktion ermöglicht es Sicherheitsteams, je nach Situation manuell oder automatisch zu intervenieren und so eine granulare Kontrolle über die Sicherheitsmaßnahmen zu behalten.

 

 

Die ML-Trainingsmodelle, die wir einsetzen, sind die klassischen Trainingsmodelle für Supervised (Inductive) Learning, Unsupervised Learning, Semi-Supervised Learning und Reinforcement Learning, sowie inverses Reinforcement Learning. Wir nutzen vorwiegend selbstlernende KI-Trainingsmodelle. Unsere ML-Experten kennen sich in den mittlerweile bestehenden tausenden Machine Learning Algorithmen aus, und selektieren nur die besten Algorithmen aus für unsere Zwecke. Unsere Data Scientists und ML-Experten setzen sich mit unseren Security Analysten zusammen, um das optimale Lernmodell zu designen, und das Modell zu trainieren, wenn verfügbare Algorithmen und Trainingsmodelle nicht zum gewünschten Ziel führen. Für diesen Prozess haben wir eine Qualitätssicherungs.