En AI-system for tidlig opdagelse og analyse af sikkerhedsskyldninger

Systemet bruger fler lag af kunstig intelligens for effektiv trusselforberedning. Grundlaget er maskinlærings, der analyserer historiske data om sikkerhedshændelser og skaber modeller for normalt adfært. Disse modeller opdateres kontinuerligt og justeres efter nye data. Dybere læringsalgoritmer bruges til at analysere komplekse mønster i netvirkningstrafik og identificere ualmindelige hendelser. Systemet bruger også naturspråksbehandlingsteknikker for log- og sikkerhedshændelsesanalyse. Nervnetværk hjælper med prædiktiv analyse og fremdraging af mulige sikkerhedsrisiker. Ved at kombiner disse teknologier kan systemet detektere også meget komplekse og først gang for gange ukendte former for trusler.

For at suksessfuldt implementere AI-systemet må der være flere nøjagtige infrastrukturkrævede. Grundlaget er tilstødende stærke serverhull med mindestens 32 GB RAM og multi-koreprocessorer. Systemet kræver en stabil netvirkningss connection med minimal latens og tillidigt bandwidth til at processe store mængder data i realtid. Dedikeret lagring er nødvendig for at lagre sikkerhedlog og analytiske data, hvor kapaciteten afhænger af organisationens størrelse (vanligvis fra 1 TB). Kompatibilitet med eksisterende sikkerhedstooler og mulighed for integrering via standard API-interfaces er også vigtig. For optimal performance anbefales det at have en dedikeret virtuel eller fysisk infrastruktur.

Minimisering af fejlalarme sker gennem et multi-niveau af verificeringssystem og avancerede analytiske metoder. Systemet bruger kontekstuel analyse, der tager hensyn til mange faktorer, inklusive historisk adfært, tidspunkt, sted og type af aktivitet. Det implementerer også anpasselige trapper, der automatisk justeres til det normale trafik i organisationen. Maskinlæringshjælp identificerer mønster for legitimeret adfært og skiller dem fra reelle trusler. Systemet bruger også eventkorelsesmetoder, der forbinder relaterede hendelser og giver en mere omfattende udgivelse af mulige trusler. Takket være kontinuerlig læring forbedrer systemets detektionspræcision konstant.

Systemet er i stand til at detektere en brede spektrum af sikkerhedshændelser. Hovedkategorier inkluderer malware- og ransomware-infiltration, phishingangreb, uautoriseret adgang, DDoS-angreb, sensible informationssledding og avancerede trusler (APT). Systemet kan detektere anomalier i brugeradfært, inklusive usædvanlig dataadgang, mislykkede ændringer i tilladelsestilladelser eller ikke-standard login-tider. Det kan detektere netvirkningsanomalier som usædvanlig netvirkningstrafik, portscans eller forsøg på at trænge ind i systemet. Specielt opmærksomhed er givet til at identificere interne trusler og kompromitterte konton.

Staftræning er en struktureret proces, der består af flere faser. Den begynder med en grundig introduktion til systemets interface og funktioner, fortsætter gennem praktiske øvelser af almindelige operationer og fremgående incidentanalyse-techniker. Treningen inkluderer hånd-on workshops, hvor deltagere prøver at svar på forskellige former for sikkerhedshændelser. Fokus ligger på at forstå analytiske tooler og tolkning af systemets udgivelse. Forensisk analyse og incidentundersøgelse tjeneste er også inkluderet. Treningen normalt vare 2-3 uger og afsluttes med en praktisk prøve. Efter grundtræning følges med en mentorperiode, hvor erfaret specialister tilbyder støtte i håndtering af reelle situationer.

Systemet tilbyder omfattende integrationsmuligheder med en bred vifte eksisterende sikkerhedstooler og systemer. Det støtter standardprotokoller og API-interfaces, inklusive SIEM, SOAR, EDR og andre sikkerhedsplasseringer. Integrering er mulig via REST API, webhooks eller specialiserede konakter. Systemet kan processe data fra firewall, antivirusløsninger, identitet og adgangshanteringssystemer og netvirkningsovervåkningsinstrumenter. Det støtter også standard log- og sikkerhedshændelsesformat. En vigtig aspekt er muligheden for bidirectional integrering, der giver ikke kun mulighed for at modtage data, men også mulighed for at aktivt svar på og kommunikere med integreret system.

Beskyttelsen af personlige data sikres gennem flere niveauer af sikkerhed og kontrolmekanismer. Systemet implementerer avancerede data-anonymiserings- og pseudonymiserings-technikker, der sikrer at sensible personlig data processeses i overensstemmelse med GDPR og andre reglementeringer. End-to-end encryption bruges for dataoverføring og lagring. Adgang til personlige data kontrolleres strængt gennem roller og tilladelse, hvor alle adgang logges og overvåges. Systemet tillader også at sætte regler for automatisk dataopbevaring og -sletning efter en defineret periode. Mechanismer for implementering af data-subject-rettigheder er også implementeret, inklusive retten til sletning eller dataportabelhed.

Systemet tilbyder omfattende tilpasningsmuligheder på flere niveauer. Ved det sikkerhedstilfælde kan detektionsregler, trapper og klassifikationskriterier for incidenter tilpasses efter organisationens specifikke behov. Den brugervenlig interface er fullyt tilpasset, inklusive muligheden at skabe custom dashboards og rapportering. Systemet tillader at definere custom workflow for incidentbehandling, inklusive automatisk handling og notifikationer. Det er muligt at skabe custom integrering ved hjælp af API'er og tilpasse den måde, data samles og analyseres på. Muligheden til at implementere custom analytiske modelle og scripts for specifikke brugskasemærker inkluderer også.

Systemet tilbyder omfattende støtte til sikkerhed med forskellige reglementeringer og standarder (GDPR, ISO 27001, PCI DSS mv.). Det genererer automatisk nødvendige dokumentation og auditrapporter, der viser overensstemmelse med sikkerhedskrav. Det implementerer automatisk kontrol af afgørelse- og overvågningsmetriker. En rapportningsmodul er også inkluderet, der tillader at generere detaljerede rapportering for reglementeringsformål. Systemet opdager automatisk mulige kravbrud på reglementeringerne og tilbyder tooler til hurtig reparation. Det gennemgår sin funktionelle udvikling kontinuerligt efter nye reglementeringer.

Systemets sikkerhed sikres gennem en eksemplarisk arkitektur og avancerede højtilgængelighedsmechanismer. Systemet bruger en distribueret arkitektur med automatisk fejlomvandling og balancering af lasten. Det implementerer mekanismer for automatisk genopbygning fra udgangssteder og fejl. Regulære data-backups og replikation sikrer beskyttelse mod datafalskning. Systemovervågning udføres 24/7 med automatiske varsel, når problemene opdages. Systemet bliver regelmæssigt testet med lasttest og katastrofe-recovery-scenarier. Garanteret systemtilgængelighed er typisk 99,9% med definerede SLAs for forskellige komponenter og tjenester.