Gedragsanalyse, lange tijd geassocieerd met detectie van bedreigingen (dwz UEBA of UBA), beleeft een renaissance. Ooit voornamelijk gebruikt om verdachte activiteiten te identificeren, wordt het nu opnieuw ontworpen als een krachtige post-detectietechnologie die de reactieprocessen op incidenten verbetert. Door gebruik te maken van gedragsinzichten tijdens de triage en het onderzoek van waarschuwingen, kunnen SOC’s hun workflows transformeren om nauwkeuriger, efficiënter en impactvoller te worden. Gelukkig zijn veel nieuwe cyberbeveiligingsproducten, zoals AI SOC-analisten, in staat deze technieken in hun onderzoeksmogelijkheden op te nemen, waardoor SOC’s ze kunnen gebruiken in hun reactieprocessen.
Dit bericht geeft een kort overzicht van gedragsanalyse en bespreekt vervolgens vijf manieren waarop dit opnieuw wordt uitgevonden om SOC-onderzoek en incidentresponswerk op te schudden.
Gedragsanalyse is terug, maar waarom?
Gedragsanalyse was in 2015 een hot topic en beloofde een revolutie teweeg te brengen in statische SIEM- en SOC-detecties met dynamische anomaliedetectie om de ‘onbekende onbekenden’ bloot te leggen. Binnen een jaar werden platforms voor gebruikersgedrag snel overgenomen door SIEM-providers, en al snel verspreidde het concept van een gedragslens in beveiligingsgegevens zich over vele andere detectieproductcategorieën.
Dus waarom maakt het geen golven meer?
Gedragsanalyse lijkt een beetje op de magnetron, in die zin dat de eerste toepassing van een technologie soms niet de beste is. Toen de Amerikaanse ingenieur Percy Spencer per ongeluk de microgolftechnologie ontdekte door chocolade in zijn zak te zien smelten tijdens een radiotechnologie-experiment, had hij waarschijnlijk geen idee dat dit een revolutie zou teweegbrengen in keukens over de hele wereld. Aanvankelijk waren magnetrons niet bedoeld om mee te koken, maar na verloop van tijd werd hun praktische bruikbaarheid voor het verwarmen van voedsel duidelijk, waardoor de manier waarop we over het gebruik ervan denken, opnieuw vorm kreeg. Op dezelfde manier werd gedragsanalyse oorspronkelijk ontworpen als een detectietool in cyberbeveiliging, gericht op het in realtime opsporen van bedreigingen. Dit vroege gebruik vereiste echter uitgebreide installatie en onderhoud en overweldigde beveiligingsteams vaak met valse positieven. Nu heeft gedragsanalyse een veel effectievere rol gevonden in de analyse na detectie. Door de reikwijdte van de analyse te verkleinen om inzicht te krijgen in specifieke beveiligingswaarschuwingen, levert het hoogwaardige informatie met minder valse alarmen, waardoor het een onschatbaar onderdeel wordt van het incidentresponsproces in plaats van een constante bron van ruis.
5 manieren waarop gedragsanalyse een revolutie teweegbrengt in de reactie op incidenten
Hier volgen vijf belangrijke manieren waarop gedragsanalyse de reactie op incidenten verbetert, waardoor beveiligingsteams sneller en nauwkeuriger kunnen reageren.
1. Verbetering van de nauwkeurigheid bij incidentonderzoek
Een van de grootste uitdagingen bij de reactie op incidenten is het doorzoeken van valse positieven om echte bedreigingen te identificeren. Met gedragsanalyses na detectie kunnen analisten belangrijke contextuele vragen beantwoorden die duidelijkheid scheppen in incidentonderzoeken. Zonder te begrijpen hoe een gebruiker, entiteit of systeem zich normaal gesproken gedraagt, is het moeilijk te onderscheiden of een waarschuwing duidt op legitieme activiteit of op een potentiële bedreiging.
Een ‘onmogelijk reizen’-waarschuwing, die vaak valse positieven oplevert, markeert bijvoorbeeld aanmeldingen van locaties die menselijkerwijs onmogelijk in korte tijd te bereiken zijn (bijvoorbeeld een aanmelding in New York gevolgd door een aanmelding in Singapore vijf minuten later). Gedragsbasislijnen en activiteiten bieden nuttige gegevens om deze waarschuwingen effectief te evalueren, zoals:
- Is reizen naar deze locatie typisch voor deze gebruiker?
- Is het inloggedrag gebruikelijk?
- Is het apparaat bekend?
- Gebruiken ze een proxy of VPN, en is dat normaal?
Gedragsanalyse wordt krachtiger bij onderzoek door context te bieden waarmee analisten valse positieven kunnen filteren door verwacht gedrag te bevestigen, vooral bij waarschuwingen zoals identiteit die anders moeilijk te onderzoeken zouden zijn. Op deze manier kunnen SOC-teams zich met grotere nauwkeurigheid en vertrouwen concentreren op echte positieve zaken.
2. Het elimineren van de noodzaak om contact op te nemen met eindgebruikers
Sommige waarschuwingen, met name die met betrekking tot gebruikersgedrag, vereisen dat SOC-analisten contact opnemen met eindgebruikers voor aanvullende informatie. Deze interacties kunnen traag, frustrerend en soms vruchteloos zijn als gebruikers aarzelen om te reageren of onduidelijk zijn over wat er wordt gevraagd. Door gedragsmodellen te gebruiken die typische patronen vastleggen, kunnen AI-aangedreven SOC-tools veel van deze contextuele vragen automatisch beantwoorden. In plaats van te wachten met het vragen aan gebruikers: “Reist u momenteel naar Frankrijk?” of “gebruik je Chrome?” het systeem weet het al, waardoor analisten verder kunnen gaan zonder verstoringen van de eindgebruiker, wat het onderzoek stroomlijnt.
3. Snellere gemiddelde reactietijd (MTTR)
De snelheid van een incidentreactie wordt bepaald door de langzaamste taak in het proces. Traditionele workflows omvatten vaak repetitieve, handmatige taken voor elke waarschuwing, zoals het graven in historische gegevens, het verifiëren van normale patronen of het communiceren met eindgebruikers. Met AI-tools die gedragsanalyses na de detectie kunnen uitvoeren, worden deze vragen en controles geautomatiseerd, wat betekent dat analisten niet langer langzame, handmatige vragen hoeven uit te voeren om gedragspatronen te begrijpen. Als gevolg hiervan kunnen SOC-teams waarschuwingen in minder tijd beoordelen en onderzoeken, waardoor de Mean Time to Respond (MTTR) aanzienlijk wordt teruggebracht van dagen naar slechts enkele minuten.
4. Verbeterde inzichten voor dieper onderzoek
Gedragsanalyses stellen SOC’s in staat een breed scala aan inzichten vast te leggen die anders misschien onontgonnen zouden blijven. Het begrijpen van applicatiegedrag, procesuitvoeringspatronen (bijvoorbeeld of het gebruikelijk is om firefox.exe vanaf een bepaalde locatie uit te voeren) of gebruikersinteracties kunnen bijvoorbeeld waardevolle context bieden tijdens onderzoeken. Hoewel deze inzichten vaak moeilijk of tijdrovend zijn om handmatig te verzamelen, kunnen SOC-tools met ingebedde gedragsanalyses na detectie deze informatie automatisch analyseren en in onderzoeken opnemen. Hierdoor krijgen analisten inzichten die ze anders niet zouden hebben, waardoor beter geïnformeerde besluitvorming mogelijk is tijdens de triage van waarschuwingen en de reactie op incidenten.
5. Verbeterd gebruik van hulpbronnen
Het bouwen en onderhouden van gedragsmodellen is een proces dat veel middelen vergt en vaak aanzienlijke gegevensopslag, verwerkingskracht en analistentijd vereist. Veel SOC’s beschikken eenvoudigweg niet over de expertise, middelen of capaciteit om gedragsinzichten te benutten voor post-detectietaken. Met AI SOC-oplossingen die zijn uitgerust met geautomatiseerde gedragsanalyses kunnen organisaties echter toegang krijgen tot deze voordelen zonder dat de infrastructuurkosten of de menselijke werklast toenemen. Deze mogelijkheid elimineert de behoefte aan extra opslag en complexe queries, levert binnen enkele minuten gedragsinzichten voor elke waarschuwing en geeft analisten de ruimte om zich te concentreren op taken met een hogere waarde.
Gedragsanalyses en -analyses herdefiniëren de manier waarop SOC’s incidentrespons benaderen. Door over te stappen van een eerstelijnsdetectietool naar een krachtpatser na de detectie, biedt gedragsanalyse de context die nodig is om echte bedreigingen van ruis te onderscheiden, verstoringen door eindgebruikers te voorkomen en de responstijden te versnellen. SOC-teams profiteren van snellere, nauwkeurigere onderzoeken, verbeterde inzichten en geoptimaliseerde toewijzing van middelen, terwijl ze tegelijkertijd een proactieve voorsprong krijgen bij het detecteren van bedreigingen. Naarmate SOC’s AI-gestuurde gedragsanalyses blijven toepassen, zal de respons op incidenten alleen maar effectiever, veerkrachtiger en impactvoller worden in het licht van het huidige dynamische dreigingslandschap.
Download deze handleiding voor meer informatie over hoe u het SOC efficiënter kunt maken, of volg een interactieve productrondleiding voor meer informatie over AI SOC-analisten.
