Laut dem IBM Cost of a Data Breach Report 2024 verursacht eine Datenpanne im Jahr 2024 durchschnittlich 4,48 Millionen US-Dollar Schaden, wobei dieser Betrag von Jahr zu Jahr um 10 % steigt! Ihre sensiblen Daten sind niemals sicher. Sie können leicht in die falschen Hände geraten! Erweiterte Erkennung und Reaktion (XDR) Data Lakes entstanden aus dem Bedarf an fortschrittlichen und komplexen Cybersicherheitslösungen. Sie können Ihnen helfen, Ihre Daten vor zukünftigen Bedrohungen zu schützen und zu sichern. Sie müssen jedoch wissen, wie sie funktionieren, um den größtmöglichen Nutzen aus ihnen zu ziehen.
In diesem Artikel werden wir erläutern, was ein XDR-Data Lake ist. Wir behandeln die wichtigsten Vorteile und die damit verbundenen Best Practices. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie eine schnellere Erkennung von Bedrohungen, kürzere Reaktionszeiten und vieles mehr erreichen können.
Lassen Sie uns einen detaillierten Blick auf XDR-Data Lakes werfen.
Was ist ein XDR Data Lake?
Ein XDR Data Lake ist im Wesentlichen ein Repository, in dem die Sicherheitsdaten aus verschiedenen Umgebungen, sei es Netzwerkverkehr oder Endpunkte, in der Cloud-Umgebung zentralisiert werden. Nehmen wir nun an, Sie haben es mit einigen ziemlich komplizierten Ransomware-Angriffen zu tun. Sie haben Logs über so viele Tools verteilt, dass es fast unmöglich ist, die Quelle in Echtzeit zu verfolgen. Hier kommt ein XDR-Data Lake ins Spiel. Er sammelt alle diese Informationen an einem Ort und ermöglicht so eine schnelle Analyse und automatisierte Erkennung von Bedrohungen.
Ein XDR-Data Lake kann verdächtige Anmeldungen in Echtzeit mit Endpunktaktivitäten korrelieren. Dadurch können Sicherheitsingenieure Risiken viel schneller mindern und die Reaktion auf Vorfälle optimieren.
Sehen wir uns an, wie sich XDR-Data-Lakes von herkömmlichen Data-Lakes unterscheiden.
XDR-Data-Lake vs. herkömmliche Data-Lakes
Cyberbedrohungen sind in letzter Zeit komplexer geworden, und herkömmliche Data-Lakes bieten Sicherheitsteams keine ausreichende Transparenz. Natürlich sind sie voll mit unanalysierten Rohdaten, aber ohne Kontext ist es schwierig, die Bedrohungen zu erkennen. Stattdessen muss man Cyberangriffe untersuchen und unzählige Logs durchgehen, die keinen Sinn ergeben. Das ist überwältigend und kostet viel Zeit.
Mit einem XDR-Data Lake wird alles anders, vom Abrufen von Daten aus Endpunkten, Netzwerken und Clouds bis hin zur besseren Vernetzung mit besseren Einblicken und schnelleren Reaktionen. Es verändert die Arbeitsweise von Sicherheitsteams, da es kontextbezogen ist.
Lassen Sie uns tiefer in die Kernkomponenten eines XDR-Data-Lakes eintauchen.
Kernkomponenten eines XDR-Data-Lakes
XDR-Data-Lakes bieten in der Regel umfassende Funktionen zur Bedrohungssuche. SecOps-Teams werden immer intelligenter, genauso wie Cyber-Angreifer neue Angriffstaktiken ausprobieren, um Unternehmen anzugreifen. Moderne XDR-Data-Lakes kombinieren modulare Sicherheit mit fortschrittlichen Analysen, SIEM und eine Vielzahl fortschrittlicher Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen für die Sicherung cloud-nativer Umgebungen.
Die Kernkomponenten eines XDR-Data-Lakes lassen sich wie folgt beschreiben:
- Automatisierungs-Engine: Priorisiert Bedrohungen, führt Ereignis-Triage und -Abwehr durch, priorisiert Risiken und führt alle Analysen durch.
- Datenerfassungs- und Analyse-Engine: Erfasst Daten aus mehreren Quellen im Rohformat, transformiert und strukturiert sie. Außerdem analysiert sie Sicherheitsereignisdaten aus einer Vielzahl von Tools. XDR-Data-Lakes sammeln Daten aus Endpunkten, Netzwerken, Cloud-Diensten und Anwendungsprotokollen.
- Datenspeicherung: XDR-Data-Lakes machen Ihre erfassten Daten sicher, speicherbar und skalierbar. Dazu wird eine Kombination aus NoSQL-Datenbanken, Objektspeicherlösungen und verteilten Dateisystemen verwendet.
- Datenverarbeitung: Es verwendet Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Flink, Apache Spark und ähnliche Tools. Außerdem werden Datenumwandlungslösungen wie AWS Glue und Apache NiFi für die Datenverarbeitung eingesetzt.
- Datenanreicherung: Es fügt Ihren Daten Kontext hinzu und bereitet sie für eine bessere Datenanalyse vor. Dazu gehört auch die Katalogisierung von Daten in Echtzeit, z. B. die Zuordnung der richtigen Kategorien und das Hinzufügen von Informationsebenen.
Vorteile der Verwendung eines XDR-Data-Lakes
Ein XDR-Data Lake bietet viele Vorteile, die dazu beitragen können, einige der häufigsten Probleme von Sicherheitsingenieuren und Entwicklern zu lindern.
1. Verbesserte Erkennung von Bedrohungen
Ein XDR-Data Lake sammelt Daten aus mehreren Quellen, wodurch hochkomplexe Bedrohungen identifiziert werden können, die mit herkömmlichen Lösungen kaum oder gar nicht zu finden wären. Bei einem Ransomware-Angriff könnte ein XDR-Data Lake beispielsweise ungewöhnliche Dateiaktivitäten mit verdächtigen Anmeldeversuchen in Verbindung bringen, um den Teams frühzeitige Warnungen und wertvolle Kontextinformationen zu liefern.
2. Verbesserte Reaktion auf Vorfälle
Mit Echtzeit-Datenanalyse und automatisierten Warnmeldungen tragen XDR-Data Lakes dazu bei, die Reaktionszeiten zu verkürzen. Stellen Sie sich vor, eine Warnmeldung wird durch ein nicht autorisiertes Gerät ausgelöst, und das Sicherheitsteam kann sofort alle relevanten Daten einsehen. Dazu gehören Informationen wie IP-Adressen, aktuelle Aktivitätsprotokolle und andere relevante Details, alles in Echtzeit.
3. Zentralisierte Datenverwaltung
Sicherheitsdaten werden häufig in Silos gespeichert, was Untersuchungen erschwert und fehleranfällig macht. Ein XDR-Data Lake macht den Wechsel zwischen verschiedenen Tools überflüssig, indem er Protokolle und Ereignisse an einem Ort zentralisiert, was Zeit spart und das Risiko verringert, wichtige Fakten zu übersehen.
4. Kosteneffizienz
Herkömmliche Sicherheitslösungen erfordern möglicherweise mehrere Tools und Abonnements, was die Kosten in die Höhe treibt. Ein XDR-Data Lake vereint diese Funktionen, sodass weniger Lizenzen erforderlich sind und langfristig Kosten gesenkt werden.
5. Skalierbarkeit und Flexibilität
Ein XDR-Data Lake ist so konzipiert, dass er mit Ihrem Unternehmen mitwächst. Wenn Ihre Infrastruktur und Ihr Datenvolumen zunehmen, kann der Data Lake größere Datensätze verarbeiten, sodass Sicherheitsteams die Überwachung und Analyse ohne Verzögerungen fortsetzen können.
Als Nächstes wollen wir uns damit befassen, wie ein XDR-Data Lake effektiv aufgebaut werden kann.
Aufbau eines XDR-Data Lake
Der Aufbau eines XDR-Data Lake erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung. So schaffen Sie eine solide Grundlage.
1. Planung und Strategie
Beginnen Sie mit einem klaren Ziel. Ein Finanzinstitut, das mit fragmentierten Bedrohungsdaten zu kämpfen hat, sollte beispielsweise der Vereinheitlichung von Endpunkt-, Netzwerk- und Cloud-Protokollen Priorität einräumen. Definieren Sie Ihre wichtigsten Sicherheitsziele, wie z. B. die Verkürzung der Reaktionszeiten bei Vorfällen oder die Verbesserung der Genauigkeit der Bedrohungserkennung.
2. Auswahl der richtigen Tools und Technologien
Die Auswahl der richtigen Tools ist entscheidend. Große Unternehmen, die schnell wachsen, benötigen möglicherweise cloudbasierte Optionen, um alle ihre Daten zu verarbeiten. Was auch immer Sie wählen, es muss reibungslos mit Ihren bereits vorhandenen Systemen wie Firewalls und Sicherheitssystemen zusammenarbeiten.
3. Integration bestehender Systeme
Auch die Integration ist wichtig. Angenommen, ein Krankenhaus verfügt bereits über SIEMs, Firewalls und Endpunktschutz verfügt, sollte Ihr XDR-Data Lake in der Lage sein, Daten aus all diesen Quellen zu sammeln und zu verknüpfen, um Ihnen einen vollständigen Überblick zu verschaffen.
4. Sicherstellung von Datenqualität und -konsistenz
Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten von höchster Qualität sind. Wenn ein E-Commerce-Unternehmen mit riesigen Datenmengen zu tun hat, muss es sicherstellen, dass die Daten, die in den XDR-Data Lake gelangen, sauber, konsistent und immer auf dem neuesten Stand sind. Unordentliche Daten können dazu führen, dass Sie Bedrohungen übersehen, und das ist ein absolutes No-Go.
Als Nächstes werden wir uns mit einigen Herausforderungen befassen, denen Sie während dieses Prozesses begegnen könnten – und wie Sie diese direkt angehen können.
Herausforderungen des XDR-Data-Lakes
Der Betrieb eines XDR-Data Lake kann eine Herausforderung sein, aber mit den richtigen Strategien lassen sich diese Probleme bewältigen. Zu den Herausforderungen zählen unter anderem das Management großer Datenmengen, die Sicherheit und der Schutz von Daten, die Echtzeitverarbeitung und die Einhaltung von Vorschriften.
1. Big-Data-Management
Mit dem Wachstum von Unternehmen wächst auch die Datenflut, die von unzähligen Endpunkten stammt. Beispielsweise kann ein globales Unternehmen mit Tausenden von Endpunkten mit einer Datenüberlastung konfrontiert sein. Durch den Einsatz von skalierbarem Cloud-Speicher und verteilten Systemen können mehr Daten ohne Verlangsamungen verarbeitet werden.
2. Sicherheit und Datenschutz von Daten
Datenverstöße und sich ändernde Datenschutzgesetze wie die DSGVO oder HIPAA erfordern ständige Aufmerksamkeit. Beispielsweise müssen Organisationen im Gesundheitswesen sensible Daten schützen. Verschlüsselung, regelmäßige Sicherheitsaudits und strenge Zugriffskontrollen können dazu beitragen, Daten sicher und konform zu halten.
3. Echtzeitverarbeitung erreichen
Erzielen Sie eine Echtzeit-Bedrohungserkennung, insbesondere im Finanzbereich, wo schon eine kleine Verzögerung bei der Behandlung von Bedrohungen gefährlich sein kann. Um die Reaktionsfähigkeit Ihres XDR-Data-Lakes zu erhalten, hilft die regelmäßige Optimierung der Nutzung häufig verwendeter Streaming-Technologien und die Aktualisierung der Automatisierungs-Workflows dabei, die Echtzeit-Effizienz aufrechtzuerhalten.
4. Einhaltung von Compliance-Anforderungen
Compliance-Anforderungen entwickeln sich mit der Zeit weiter, und eine Nichtanpassung kann kostspielig sein. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihr XDR-Data Lake Compliance-Überwachung, aktualisierte Aufbewahrungsrichtlinien und regelmäßige Auditberichte umfasst.
Als Nächstes sehen wir uns einige praktische Anwendungsfälle für einen XDR-Data Lake an.
Anwendungsfälle für XDR-Data Lakes
XDR-Data Lakes bieten zahlreiche Anwendungsfälle, die die Sicherheitsabläufe erheblich verbessern können. Sehen wir uns einige der häufigsten Anwendungsfälle genauer an.
Nr. 1. Reaktion auf Vorfälle
Nach einem Cyberangriff hilft ein XDR-Data Lake dabei, Informationen schnell zu sammeln und zu analysieren, wodurch die Reaktionszeit verkürzt wird.
Nr. 2. Threat Hunting
Durch das Scannen aller Datenquellen können Sicherheitsteams versteckte Bedrohungen erkennen, bevor sie Schaden anrichten.
#3. Compliance-Berichterstattung
XDR-Data-Lakes speichern detaillierte Aufzeichnungen, wodurch es für Unternehmen einfacher wird, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
#4. Verhaltensanalyse
XDR-Data-Lakes analysieren Muster im Benutzerverhalten, um ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren und Insider-Bedrohungen oder unbefugten Zugriff zu verhindern.
Als Nächstes sehen wir uns Best Practices an, mit denen Sie Ihren XDR-Data-Lake reibungslos betreiben können.
Wichtige Best Practices zur Optimierung Ihres XDR-Data Lake
Um die Effektivität und Zuverlässigkeit Ihres XDR-Data Lake zu gewährleisten, ist es wichtig, einige Best Practices zu befolgen.
Nr. 1. Regelmäßige Audits und Überwachung
Regelmäßige Audits und Überwachungen sind wichtig, um Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Stellen Sie sich vor, Sie haben Ihren Data Lake so eingerichtet, dass er auf bestimmte Bedrohungen achtet, aber mit der Zeit werden diese Einstellungen veraltet. Regelmäßige Audits stellen sicher, dass Ihre Erkennungsregeln genau und relevant bleiben, sodass Sie keine kritischen Warnmeldungen verpassen.
#2. Kontinuierliche Aktualisierung der Datenquellen
Die regelmäßige Aktualisierung von Datenquellen ist ebenfalls wichtig. Wenn Ihr Unternehmen neue Systeme oder Anwendungen implementiert, müssen Sie diese zu Ihrem Data Lake hinzufügen, um vollständige Transparenz zu gewährleisten. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise einen neuen Cloud-Dienst nutzt, ist es wichtig, Protokolle zu integrieren, um blinde Flecken zu minimieren.
#3. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams
Die Zusammenarbeit mit anderen Teams ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Um spezifische Datenanforderungen zu erfüllen, sollten Sicherheitsteams mit IT-, DevOps- und Compliance-Teams zusammenarbeiten. DevOps-Teams könnten beispielsweise Erkenntnisse über neue App-Veröffentlichungen austauschen, um Sicherheitsteams bei der Feinabstimmung ihrer Erkennungskriterien zu unterstützen.
Nr. 4. Nutzung von maschinellem Lernen für verbesserte Erkenntnisse
Die Nutzung von maschinellem Lernen (ML) für bessere Einblicke kann die Erkennung von Bedrohungen erheblich verbessert werden. ML-Modelle können historische Daten auswerten, um ungewöhnliche Trends zu erkennen, wodurch es einfacher wird, fortgeschrittene Gefahren zu erkennen, die mit herkömmlichen Ansätzen möglicherweise übersehen werden. Beispielsweise kann ML Insider-Risiken erkennen, indem es Verhaltensweisen markiert, die nicht den typischen Aktivitäten eines Mitarbeiters entsprechen.
Als Nächstes wollen wir uns ansehen, wie SentinelOne Ihre XDR-Data-Lake-Initiativen unterstützen kann.
Verbesserung der Effizienz von XDR-Data-Lakes mit SentinelOne
SentinelOne bietet leistungsstarke Lösungen, mit denen Sicherheitsteams ihre XDR-Data-Lakes verwalten und die Erkennung von Bedrohungen verbessern können. Die Singularity™-Plattform nutzt KI zum Schutz von Endpunkten und Cloud-Umgebungen und bietet Teams einen umfassenden Überblick über alle Assets. Sie ermöglicht es Ihnen, sich gegen Bedrohungen zu verteidigen und schnell zu reagieren, was in großen Umgebungen von Vorteil ist.
Singularity™ XDR verbessert die Sichtbarkeit von Bedrohungen, indem es Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert. Außerdem automatisiert es die Erkennung und ermöglicht Korrekturen mit einem Klick, sodass Reaktionen schneller erfolgen und Angriffe in Echtzeit gestoppt werden können.
Der Singularity™ Data Lake hilft Analysten dabei, Daten aus mehreren Quellen mithilfe von KI und automatisierten Workflows zu sammeln und zu organisieren. Dies beschleunigt Untersuchungen und löst Sicherheitsprobleme schneller.
Singularity™ Threat Intelligence, unterstützt von Mandiant, bietet Einblicke in neue Bedrohungen und hilft bei der Aufspürung von Angreifern, während es mit anderen Tools zusammenarbeitet, um die Reaktionszeiten zu verbessern.
Die Lösungen von SentinelOne beheben häufige Probleme wie Datensilos und fehlerhafte Bedrohungserkennung und helfen Entwicklern und Sicherheitsteams dabei, Cyberbedrohungen mühelos einen Schritt voraus zu sein. Wenn Sie also Ihre Sicherheitslage verbessern möchten, ist SentinelOne eine gute Wahl.
Entfesseln Sie AI-gestützte Erkennung und Reaktion
Entdecken und entschärfen Sie Bedrohungen in Maschinengeschwindigkeit mit einer einheitlichen XDR-Plattform für das gesamte Unternehmen.
Demo anfordernMaximierung der Sicherheit mit einem XDR-Data Lake
Der Aufbau eines XDR-Data Lake kann die Fähigkeit Ihres Unternehmens verbessern, Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Er zentralisiert Daten aus verschiedenen Quellen und bietet Echtzeit-Transparenz. Dieser Ansatz vereinfacht komplexe Bedrohungen, verkürzt die Reaktionszeiten und stärkt die Sicherheit gegen Cyberrisiken. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, Praktiken wie regelmäßige Updates, die Zusammenarbeit mit anderen Teams und den Einsatz von maschinellem Lernen zu befolgen.
Wenn Sie Ihre Sicherheit auf die nächste Stufe heben möchten, sollten Sie die Singularity-Plattform von SentinelOne in Betracht ziehen. Es handelt sich um eine All-in-One-Lösung mit leistungsstarker KI und einfacher Integration, die sich hervorragend für jede XDR-Data-Lake-Strategie eignet.
"FAQs
Cortex XDR dient zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen. Es nutzt maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren und Angriffe zu erkennen. Ein Data Lake hingegen dient in erster Linie dazu, große Mengen an Rohdaten aus dem Sicherheitsbereich zu speichern, die noch analysiert werden müssen.
Das Ziel von Mobile Device Management (MDM) ist die Sicherung und Verwaltung mobiler Geräte. Ein Data Lake hingegen speichert alle Gerätedaten zur weiteren Analyse.
In der Cybersicherheit sammelt ein Data Lake Daten aus verschiedenen Quellen und bietet eine einheitliche Ansicht, um die Erkennung von Bedrohungen zu unterstützen.
Ein XDR-Data Lake umfasst wichtige Komponenten wie Tools zur Datenerfassung, Speicherung, Analyse und Visualisierung.
