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SOC的工作原理,成功的安全運營中心的最佳實踐

負責保護組織免受網絡威脅的安全運營中心 (SOC) 不僅包括安全人員,還包括他們用來履行職責的工具和技術。隨著網絡威脅形勢的發展,SOC 成為組織中越來越重要的組成部分。如果沒有 SOC,組織可能缺乏識別和響應高級網絡威脅所需的能力。

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SOC 的工作原理

SOC的職責包括監控企業 IT 環境中的潛在威脅并響應已識別的入侵。SOC 通常可以分為兩類之一:

  • 內部 SOC:一些組織擁有維護完整內部 SOC 所需的資源。這包括執行全天候安全監控以及吸引和留住具有專業安全知識的人員的能力。
  • 托管 SOC:對于許多組織而言,在內部維護成熟的 SOC 既不可行也不可取。組織可以利用各種SOC 即服務產品,例如托管檢測和響應(MDR),以保護組織免受網絡威脅。

成功的安全運營中心的最佳實踐

無論是內部還是外部,SOC 都應實施以下最佳實踐。

使戰略與業務目標保持一致

安全通常被視為與組織的其他運營相沖突。安全人員與其他業務部門之間的這種敵對關系可能導致違反或忽視安全策略。此外,對安全的重要性及其對業務的價值缺乏了解會使 SOC 難以獲得完成其工作所需的資金、資源和人員。

使 SOC 戰略與業務目標保持一致有助于將 SOC 視為資產和組織成功的關鍵組成部分。通過執行風險評估,SOC 可以識別公司資產并評估網絡攻擊對這些系統的潛在風險和影響。接下來,團隊可以確定證明 SOC 如何支持其余業務的指標和 KPI。最后,團隊可以定義旨在實現這些目標的流程和程序。

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建立技術工具棧

SOC 人員必須管理各種各樣的系統和潛在的安全威脅。這可能會讓人很想獲取和部署所有最新工具,以最大限度地發揮 SOC 的功能。然而,新工具提供的收益遞減,并且必須進行部署、配置和監控,這占用了用于識別和管理其他威脅的資源。應仔細考慮 SOC 的技術工具堆棧,以確保每個工具的好處超過與其相關的成本。理想情況下,SOC 應盡可能使用集成安全平臺來簡化安全監控和管理。

使用全面的威脅情報和機器學習

快速威脅檢測和響應對于最小化安全事件的可能性和影響至關重要。攻擊者訪問組織環境的時間越長,竊取敏感數據、植入惡意軟件或對公司造成其他損害的機會就越大。

威脅情報和機器學習 (ML) 對于 SOC 快速識別和響應威脅的能力至關重要。借助全面的威脅情報,機器學習算法可以篩選大量安全數據并識別可能對組織構成的威脅。當檢測到威脅時,可以將此數據提供給人類分析師以告知進一步的行動,或者可以自動觸發補救行動。

確保整個網絡的可見性

現代企業網絡龐大、多樣且不斷擴展。公司 IT 環境現在包括本地和基于云的系統、遠程工作人員以及移動和物聯網 (IoT) 設備。為了管理組織的風險,SOC 人員需要跨網絡的端到端可見性。這需要安全集成,以確保在多個顯示和儀表板之間切換的需要不會導致安全分析師忽視或遺漏潛在威脅。

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持續監控網絡

網絡攻擊隨時可能發生。即使威脅行為者在組織的時區內活動,他們也可能故意將攻擊時間安排在組織可能不太準備好響應的晚上或周末。任何響應延遲都為攻擊者提供了一個窗口,可以在不受 SOC 人員檢測或干擾的情況下實現攻擊目標。出于這個原因,企業 SOC 應該能夠 24×7 監控企業網絡。持續監控可實現更快速的威脅檢測和響應,從而降低潛在成本和攻擊對組織的影響。

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