Krótka odpowiedź: Ujednolicone modelowanie cyberbezpieczeństwa przełamuje silosy danych, łącząc informacje o zasobach, zagrożeniach, podatnościach, zabezpieczeniach, dostawcach i procesach biznesowych w jednym spójnym modelu. Zamiast analizować pojedyncze alerty i raporty, zespoły bezpieczeństwa mogą zobaczyć zależności między problemami, określić ich wpływ na kluczowe usługi biznesowe oraz zdecydować, które ryzyka wymagają reakcji w pierwszej kolejności.
Większość organizacji nie narzeka dziś na brak danych dotyczących bezpieczeństwa. Dysponują alertami z ochrony punktów końcowych, wynikami skanowania podatności, informacjami o zagrożeniach w chmurze, zdarzeniami dotyczącymi tożsamości, raportami z audytów, rejestrami ryzyka i ocenami dostawców.
Problem polega na tym, że dane te często znajdują się w oddzielnych systemach. Każde narzędzie pokazuje tylko część sytuacji, posługuje się własną terminologią i stosuje inną metodę oceny istotności problemu. Zespoły ds. cyberbezpieczeństwa i ryzyka IT muszą więc ręcznie łączyć rozproszone informacje.
Ujednolicone modelowanie cyberbezpieczeństwa zapewnia bardziej uporządkowane podejście. Łączy powiązane informacje, aby zespoły mogły zrozumieć nie tylko to, co się wydarzyło, lecz także znaczenie danego zdarzenia dla działalności organizacji.
Dlaczego dane dotyczące cyberbezpieczeństwa są rozproszone?
Silosy danych rzadko powstają w wyniku jednej błędnej decyzji. Zazwyczaj rozwijają się stopniowo wraz z rozwojem organizacji i wdrażaniem kolejnych technologii.
Firma może korzystać z jednego rozwiązania do zarządzania podatnościami, drugiego do ochrony chmury, a następnie z oddzielnych systemów do zarządzania tożsamością, zgodnością, incydentami i ryzykiem stron trzecich. Przejęcia innych firm, migracje do chmury i zakupy dokonywane niezależnie przez poszczególne działy dodatkowo zwiększają tę złożoność.
Każdy system może działać prawidłowo samodzielnie. Trudności zaczynają się wtedy, gdy organizacja musi zrozumieć zależności pomiędzy wynikami pochodzącymi z różnych narzędzi.
Przykładowo skaner może wykryć krytyczną podatność na serwerze, ale nie musi wiedzieć:
- jaka aplikacja działa na tym serwerze;
- czy system jest dostępny z Internetu;
- jaki proces biznesowy od niego zależy;
- czy przetwarzane są w nim dane wrażliwe;
- który zespół odpowiada za system;
- jakie zabezpieczenia zostały już wdrożone;
- czy za usunięcie podatności odpowiada zewnętrzny dostawca.
Bez takiego kontekstu podatność oznaczona jako krytyczna może uzyskać najwyższy priorytet, mimo że dotyczy odizolowanego środowiska testowego. Jednocześnie podatność z niższą oceną, ale obecna w wystawionej na Internet usłudze produkcyjnej, może pozostać nierozwiązana.
Problemem nie zawsze jest brak danych. Częściej jest nim brak widocznych i zrozumiałych powiązań między tymi danymi.
Czym jest ujednolicone modelowanie cyberbezpieczeństwa?
Ujednolicone modelowanie tworzy spójny obraz środowiska bezpieczeństwa organizacji.
Nie chodzi tylko o przeniesienie informacji z różnych narzędzi do jednego repozytorium. Model określa również zależności między poszczególnymi elementami, takimi jak:
- usługi biznesowe;
- aplikacje i infrastruktura;
- zasoby chmurowe;
- użytkownicy i tożsamości;
- informacje oraz dane;
- zagrożenia i techniki ataku;
- podatności i błędne konfiguracje;
- zabezpieczenia;
- incydenty i alerty;
- dostawcy oraz inne strony trzecie;
- wymagania regulacyjne;
- skutki operacyjne i finansowe.
W ten sposób powstaje połączony obraz cyberbezpieczeństwa i ryzyka IT.
Model może na przykład pokazać, że podatne środowisko chmurowe obsługuje aplikację skierowaną do klientów, przetwarza dane osobowe, jest dostępne z Internetu i zależy od zewnętrznego dostawcy. Taki kontekst zapewnia znacznie lepszą podstawę do oceny ryzyka niż sama techniczna klasyfikacja podatności.
Ujednolicone modelowanie nie ogranicza się zatem do konsolidacji informacji. Nadaje im wspólną strukturę i znaczenie.
Jak ujednolicony model przełamuje silosy danych?
1. Wprowadza wspólny język
Różne narzędzia mogą używać odmiennych określeń dla tego samego zasobu, zabezpieczenia lub ryzyka. Nawet zespoły w jednej organizacji nie zawsze tak samo definiują poziomy ryzyka.
Ujednolicony model wprowadza spójne definicje i relacje. Ułatwia to porównywanie informacji, eliminowanie duplikatów i ograniczanie nieporozumień między zespołami bezpieczeństwa, IT, zgodności i biznesu.
2. Łączy problemy techniczne z zasobami biznesowymi
Alert bezpieczeństwa staje się przydatny w zarządzaniu ryzykiem dopiero wtedy, gdy wiadomo, czego może dotyczyć jego wpływ.
Połączenie wyników technicznych z aplikacjami, usługami, danymi, właścicielami i procesami biznesowymi pozwala ocenić, czy dany problem może zakłócić działalność, narazić wrażliwe informacje lub wpłynąć na klientów.
Dzięki temu rozmowa nie ogranicza się do technicznej oceny problemu, lecz uwzględnia rzeczywisty wpływ biznesowy.
3. Poprawia priorytetyzację ryzyka
Zespoły bezpieczeństwa często otrzymują więcej zgłoszeń, niż są w stanie jednocześnie obsłużyć. Priorytetyzacja nie powinna więc opierać się wyłącznie na poziomie istotności przypisanym przez narzędzie.
Ujednolicony model pozwala uwzględnić między innymi:
- techniczną istotność problemu;
- prawdopodobieństwo wykorzystania podatności;
- dostępność zasobu z Internetu;
- znaczenie zasobu dla organizacji;
- wrażliwość przetwarzanych danych;
- skuteczność istniejących zabezpieczeń;
- możliwe zakłócenia operacyjne;
- zależności od dostawców;
- potencjalne skutki regulacyjne.
Model nie zastępuje eksperckiej oceny. Zapewnia jednak lepsze informacje potrzebne do podjęcia decyzji.
4. Wskazuje odpowiedzialność
Problemy bezpieczeństwa mogą pozostawać nierozwiązane, jeżeli odpowiedzialność za ich usunięcie nie jest jasno określona.
Ujednolicony model może łączyć każdy zasób, rodzaj ryzyka i działanie naprawcze z odpowiednim właścicielem biznesowym, zespołem technicznym lub dostawcą. Ułatwia to ustalenie, kto powinien podjąć decyzję i przeprowadzić działania naprawcze.
5. Zapewnia spójne raportowanie
Kadra zarządzająca, właściciele ryzyka i analitycy bezpieczeństwa potrzebują informacji o różnym poziomie szczegółowości. Raporty dla wszystkich tych grup powinny jednak opierać się na tych samych danych.
Ujednolicony model umożliwia przedstawienie technicznych ustaleń w kontekście biznesowym bez odrywania ich od materiału źródłowego. Menedżer może zobaczyć możliwy wpływ na kluczową usługę, a analityk nadal ma dostęp do powiązanych alertów, podatności i zabezpieczeń.
Rola AI w ujednoliconym modelowaniu cyberbezpieczeństwa
Sztuczna inteligencja może pomagać organizacjom analizować duże ilości danych, rozpoznawać zależności i wykrywać nietypowe wzorce. Nie rozwiąże jednak samodzielnie problemów związanych z niską jakością danych lub niejasną odpowiedzialnością.
Jeśli system AI otrzymuje niepełne, powielone lub niespójne dane, jego wyniki również mogą być niepełne albo mylące. Skuteczność analizy wspieranej przez AI zależy więc od jakości i struktury danych wejściowych.
Ujednolicony model zapewnia AI szerszy kontekst. Zamiast analizować alert w oderwaniu od pozostałych informacji, system może uwzględnić znaczenie zasobu, jego ekspozycję, powiązane tożsamości, podatności, zabezpieczenia i możliwe skutki biznesowe.
AI może wspierać między innymi:
- korelację powiązanych alertów;
- rozpoznawanie powtarzających się wzorców ryzyka;
- podsumowywanie ustaleń technicznych;
- proponowanie priorytetów dochodzenia;
- wykrywanie braków w danych;
- przygotowywanie raportów dla zespołów ryzyka i kadry zarządzającej.
Nadzór człowieka pozostaje niezbędny. Wnioski generowane przez AI powinny być możliwe do prześledzenia, oparte na wiarygodnych danych i weryfikowane przez osoby posiadające odpowiednie kompetencje.
Jak wdrożyć ujednolicone modelowanie?
Nie trzeba od razu obejmować modelem całej organizacji. Rozpoczęcie od konkretnego zastosowania jest zwykle bardziej praktyczne.
Zacznij od problemu biznesowego
Wybierz obszar wymagający danych z kilku systemów. Może to być priorytetyzacja podatności, widoczność zagrożeń w chmurze, ocena ryzyka dostawców albo raportowanie dotyczące kluczowej usługi biznesowej.
Określ potrzebne informacje
Ustal, które zasoby, zagrożenia, zabezpieczenia, osoby odpowiedzialne i skutki biznesowe należy ze sobą połączyć. Nie importuj wszystkich dostępnych danych tylko dlatego, że można to zrobić.
Uzgodnij wspólne definicje
Zespoły bezpieczeństwa, IT, ryzyka i biznesu powinny wspólnie zdefiniować kluczowe pojęcia, takie jak zasób krytyczny, skuteczność zabezpieczeń, właściciel ryzyka i wpływ biznesowy.
Połącz odpowiednie systemy
Dane mogą pochodzić z platform bezpieczeństwa, baz konfiguracji, usług chmurowych, rejestrów ryzyka, inwentaryzacji zasobów i systemów zarządzania dostawcami. Integracja może wykorzystywać interfejsy API, procesy ETL lub ELT oraz inne kontrolowane przepływy danych.
Ustal zasady zarządzania
Należy określić, kto jest właścicielem modelu, kto może wprowadzać zmiany oraz jak będzie monitorowana jakość danych. Dostęp powinien być zgodny z wymaganiami biznesowymi, bezpieczeństwa i zgodności.
Mierz rezultaty
Przydatne wskaźniki obejmują skrócenie czasu potrzebnego na ręczne przygotowanie danych, szybszą ocenę ryzyka, wyraźniejsze przypisanie odpowiedzialności, mniej duplikatów oraz lepszą priorytetyzację działań naprawczych.
Wartość połączonych danych dla organizacji
Najważniejszą korzyścią nie jest samo zgromadzenie większej ilości informacji w jednym miejscu. Wartość wynika ze zrozumienia zależności pomiędzy danymi oraz ich znaczenia dla prowadzonej działalności.
Ujednolicony model może pomóc organizacji:
- wykrywać ryzyka niewidoczne w odizolowanych narzędziach;
- koncentrować zasoby na problemach o rzeczywistym znaczeniu biznesowym;
- usprawnić współpracę między bezpieczeństwem, IT i zarządzaniem ryzykiem;
- zapewnić spójniejsze raportowanie dla kadry zarządzającej;
- poprawić odpowiedzialność za działania naprawcze;
- dostarczać systemom AI lepszy kontekst;
- połączyć cyberbezpieczeństwo z zarządzaniem ryzykiem korporacyjnym.
Zbuduj pełniejszy obraz ryzyka
Jeśli zespoły poświęcają zbyt dużo czasu na porównywanie arkuszy kalkulacyjnych, uzgadnianie wyników z różnych narzędzi lub ustalanie, która wersja danych jest właściwa, kolejny panel raportowy prawdopodobnie nie rozwiąże podstawowego problemu.
Potrzebny jest spójny sposób łączenia zasobów, zagrożeń, podatności, zabezpieczeń, dostawców i potencjalnego wpływu biznesowego.
Umów bezpłatną konsultację z Cybersecurity Analytics, aby ocenić obecny sposób zarządzania danymi bezpieczeństwa. Nasi eksperci pomogą Ci opracować ramy zarządzania ryzykiem wspierane przez ujednolicone modelowanie cyberbezpieczeństwa.
