Was ist Detection Engineering?

Dieser Leitfaden erklärt Detection Engineering und behandelt dessen Definition, Zweck, Schlüsselkomponenten, Best Practices, Cloud-Relevanz und Rolle bei der Verbesserung der Echtzeit-Sichtbarkeit und des Schutzes vor Bedrohungen.

Moderne Sicherheitsteams stehen vor Herausforderungen wie kurzen Entwicklungszyklen, komplexen Umgebungen und versteckten Bedrohungen. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage ergab, dass 83 % der Unternehmen Cloud-Sicherheit im vergangenen Jahr als ein wichtiges Anliegen betrachteten, was die Bedeutung wirksamer und umfassender Schutzmaßnahmen unterstreicht. Während sich die Bedrohungsakteure ständig anpassen, liegt die Lösung in der Schaffung adaptiver Erkennungsmechanismen, die Analyse und Struktur miteinander verbinden. Dieser Zusammenhang verdeutlicht, warum der Fokus zunehmend auf Detection Engineering liegt, dem systematischen Ansatz zur Entwicklung, Prüfung und Optimierung von Erkennungsregeln oder Warnmeldungen in verschiedenen Umgebungen.

Der primitive Ansatz des Scannens oder regelbasierter Richtlinien kann Zero-Day-Bedrohungen oder ausgeklügelten Eindringungstechniken nicht begegnen. Detection Engineering hingegen bietet Echtzeitüberwachung, die Integration von Entwicklung, Sicherheitsmaßnahmen und Analyse. In diesem Artikel erklären wir, wie Detection Engineering zur Bekämpfung aktueller Bedrohungen beiträgt und wie Ihr Unternehmen böswillige Aktivitäten schnell erkennen kann, bevor erheblicher Schaden entsteht.

Was ist Detection Engineering?

Detection Engineering ist ein strukturierter Ansatz zur Entwicklung, Optimierung und Verwaltung von Regeln, Alarmen und Prozessen zur Erkennung von Bedrohungen oder verdächtigen Aktivitäten in Echtzeit. Detection Engineers entwickeln spezifische Logik auf der Grundlage von Protokollen, Netzwerktelemetrie und Endpunktaktivitäten, wodurch sie neue Bedrohungen identifizieren können, selbst wenn diese innovativ sind. Es geht über die Idee der Entwicklung einzelner Regeln hinaus und konzentriert sich stattdessen auf einen besser organisierten Prozess, der einen klaren Lebenszyklus von Konzept, Test, Implementierung und kontinuierlicher Verfeinerung umfasst. Das Ziel ist die Integration von SIEM, Threat Modeling und QA zu integrieren, um standardisierte, genaue Warnmeldungen zu generieren. Da Netzwerke wachsen und Angreifer KI-basierte Angriffsvektoren nutzen, hilft Detection Engineering den Verteidigern, einen Schritt voraus zu bleiben. Mit anderen Worten: Es verwandelt reaktive Erkennung in einen kontinuierlichen Prozess, der Sicherheitsanalysen, DevOps und forensische Transparenz miteinander verbindet.

Warum ist Detection Engineering wichtig?

Eine große Anzahl von Unternehmen verwendet weiterhin veraltete Erkennungsregeln oder einfache Scan-Techniken und ist dann von ausgeklügelten Angriffen überrascht. In einer Zeit, in der bis zu 40 % der Cyberangriffe KI-basierte Techniken einsetzen, können perimeterbasierte Erkennungstechniken nicht mehr mithalten. Stattdessen kombiniert Detection Engineering Threat Hunting, Incident Response und Analytik und schafft so eine Live-Fähigkeit, um verdächtigen Aktivitäten entgegenzuwirken. Hier präsentieren wir vier Argumente, warum Detection Engineering so wichtig ist:

1. Schnelle Erkennung in komplexen Bedrohungslandschaften: Hacker wechseln häufig zu einer neuen Angriffsart, die ein fortschrittliches Framework oder ein verstecktes Implantat verwendet. Die technische Denkweise garantiert auch, dass sich die Erkennungslogik schnell an neu identifizierte TTPs anpasst. Wenn Sicherheitsteams ihre Tools nicht kontinuierlich aktualisieren, bleiben ihnen nur falsche Negativmeldungen oder verzögerte Alarme. Durch Regeln, die auf aktiven Bedrohungen basieren, grenzt das Detection Engineering die Parameter für Infiltrationen auf frühere Stadien ein und reduziert so die Wahrscheinlichkeit fortgeschrittener Bedrohungen.
2. Minimierung von Fehlalarmen und Burnout: Alte Regeln erzeugen viel Rauschen, während Analysten zu viele Warnmeldungen erhalten und nicht zwischen echten Bedrohungen unterscheiden können. Detection Engineering konzentriert sich auf das Filtern, Korrelieren und Anpassen von Rauschquellen, um die Auslösung zu verfeinern. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass Mitarbeiter nicht durch falsche Warnmeldungen ermüden und sich stattdessen auf tatsächliche Bedrohungen konzentrieren können. Langfristig schafft dies ein gutes Security Operations Center, verbessert die Arbeitsmoral der Mitarbeiter und verkürzt die Reaktionszeit auf Vorfälle.
3. Integration von Bedrohungsinformationen: Moderne Sicherheit erfordert die Korrelation interner Signale mit externen Signalen – wie beispielsweise neu veröffentlichten IoCs oder neu entdeckten Zero-Day-Schwachstellen. Eine leistungsstarke Detection Engineering-Pipeline integriert diese Referenzen und aktualisiert bei Bedarf die Regelsätze. Im Falle von Informationen, die auf neue Windows- oder Container-Bedrohungen hinweisen, wird die Erkennungslogik entsprechend angepasst. Diese Synergie schafft einen Echtzeit-Ansatz auf Basis von Informationen, der die täglichen Funktionen des Unternehmens mit Bedrohungsinformationen integriert.
4. Aufbau einer nachhaltigen Sicherheitskultur: Wenn die Erkennung zu einem kontinuierlichen Prozess auf Basis von Beweisen und Daten wird, vereint sie Verteidiger, Entwickler und Betreiber zu einem gemeinsamen Ziel. Im Gegensatz zum traditionellen "Set-and-Forget"-Ansatz beim Scannen fördert die Erkennungstechnik Iteration, Qualitätssicherung und Aktualisierungen der Bedrohungsmodelle. Langfristig gehen die Mitarbeiter proaktiv mit dem Problem um und denken ständig darüber nach, wie neuer Code oder neue Clouds neue Angriffsmöglichkeiten eröffnen könnten. Dieser kulturelle Wandel trägt dazu bei, eine dynamische Umgebung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig deren Sicherheit zu gewährleisten.

Wichtige Komponenten der Erkennungstechnik

Obwohl die Erkennungstechnik wie ein einzelner Vorgang erscheinen mag, umfasst sie mehrere Komponenten, die zusammenarbeiten, um zeitnahe und genaue Warnmeldungen zu erzielen. Hier betrachten wir die Kernelemente, die jeweils verschiedenen Rollen entsprechen, darunter Threat Hunter, Dateningenieure oder Sicherheitsbeauftragte. Wenn diese Elemente miteinander verknüpft werden, können Teams verhindern, dass böswillige Aktionen oder verdächtige Ereignisse unbemerkt bleiben.

1. Entwicklung von Anwendungsfällen: Der Prozess beginnt damit, dass man die Verhaltensweisen oder TTPs kennt, die das Unternehmen erkennen möchte (z. B. Credential Dumping oder verdächtige Dateischreibvorgänge). In diesem Schritt werden Bedrohungsinformationen mit einem Verständnis der Umgebung integriert. Jeder Anwendungsfall beschreibt die Bedingungen, die zu seiner Aktivierung führen, die verwendeten Daten und die Anzeichen für Fehlalarme. Wenn Sie zu Beginn Erkennungsziele definieren, können Sie Verwirrung hinsichtlich des Regelablaufs und der Qualitätssicherungsmaßnahmen vermeiden.
2. Datenerfassung und -normalisierung: Die Erkennungslogik konzentriert sich auf Endpunkte, Netzwerkverkehrsprotokolle und Cloud-Metriken, um präzise und kohärente Informationen zu erhalten. Eine intakte Pipeline sammelt Protokolle nahezu in Echtzeit und standardisiert Felder, um Ereignisstrukturen konsistent zu gestalten. Wenn die Daten nicht konsistent sind, schlagen die Erkennungsregeln fehl oder liefern widersprüchliche Ergebnisse. Auf diese Weise ist die Erfassung standardisiert, und die Erkennungstechnik ändert sich nicht, unabhängig davon, ob das Datenvolumen zunimmt oder sich die Datenquellen ändern.
3. Erstellung und Optimierung von Regeln/Warnmeldungen: Sicherheitsingenieure entwerfen Erkennungslogik in Form von Abfragen, Korrelationsanweisungen oder Klassifikatoren für maschinelles Lernen, die bekannte Bedrohungssignaturen widerspiegeln. Beim Testen dieser Regeln in einer Sandbox werden Schwellenwerte kalibriert, um die Anzahl der Fehlalarme zu minimieren. Eine neue Regel kann beispielsweise Windows-Endpunkte auf verdächtige Beziehungen zwischen über- und untergeordneten Prozessen überwachen. Die Regeln werden ständig optimiert, um sicherzustellen, dass sie auf normale Umgebungsänderungen reagieren und keine Flut von nicht aussagekräftigen Warnmeldungen erzeugen.
4. QA und Tests: Bevor die Regeln eingesetzt werden, werden sie in der Qualitätssicherung getestet, wo sie Angriffe simulieren oder mit den Protokolldaten arbeiten. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Erkennungsschwellenwerte angemessen sind und die Regel wie erwartet ausgelöst wird. Wenn es zu Fehlalarmen kommt oder die Regel zu allgemein ist, überarbeitet das Team die Logik. Langfristig baut die Qualitätssicherung eine starke Erkennungsbibliothek auf und reduziert Spekulationen, sobald die Logik in die Produktion übergeht.
5. Bereitstellung und kontinuierliche Verbesserung: Nach dem Durchlaufen der Qualitätssicherung werden die Erkennungsregeln an die entsprechenden SIEMs, Endpunkt-Agenten oder Cloud-Protokollierungssysteme verteilt. Die Erkennungstechnik steht jedoch nie still – es können neue Bedrohungsinformationen oder Änderungen am Betriebssystem auftreten, sodass ständige Aktualisierungen erforderlich sein können. Um zu messen, ob die Regeln weiterhin wirksam sind, wurden Metriken wie die Falsch-Positiv-Rate oder die mittlere Erkennungszeit entwickelt. Dieser zyklische Ansatz stellt sicher, dass die Erkennung stets mit der sich ändernden Bedrohungslandschaft Schritt hält.

Schritte zum Aufbau einer Pipeline für die Erkennungstechnik

Die Definition des Prozesses zum Aufbau der Pipeline für das Detection Engineering beginnt mit der Planung und Datenerfassung und endet mit der Bereitstellung und Iteration von Regeln. Der Prozess ist in mehrere Phasen unterteilt, die jeweils mit anderen Teams, Datenprozessen und Scan-Tools integriert werden müssen, um zu einer endgültigen Erkennungsmethodik zu gelangen, die an die sich entwickelnden Taktiken der Angreifer angepasst werden kann.

1. Ziele und Bedrohungsmodelle definieren: Der erste Schritt besteht darin, die wichtigsten Sicherheitsziele zu identifizieren. Müssen Sie laterale Bewegungen erkennen und verhindern, oder ist Ihre Umgebung in erster Linie durch Phishing-basierte Infiltration bedroht? Auf diese Weise definieren Sie, welche TTPs wichtig sind und welche MITRE ATT&CK-Taktiken anzuwenden sind, und beeinflussen so die Erkennungslogik. Das Bedrohungsmodell identifiziert auch die zu erfassenden Datentypen, wie z. B. Endpunktprotokolle oder Containermetriken. Diese Grundlage korreliert technische Aufgaben mit den tatsächlichen Geschäftsanforderungen und -bedürfnissen.
2. Datenquellen erfassen und normalisieren: Sobald das Ziel festgelegt ist, integrieren Sie Datenströme von Endpunkten, Netzwerkgeräten, Cloud-Diensten und anderen relevanten Quellen. Dieser Schritt kann die Installation von EDR-Agenten, die Verbindung von SIEM-Konnektoren oder die Konfiguration von Protokollen in Cloud-Umgebungen umfassen. Die Normalisierung von Feldern bedeutet, dass sie einheitlich benannt werden müssen (z. B. userID oder processName), um sicherzustellen, dass die Erkennungsabfragen allgemein gehalten sind. Unvollständige oder inkonsistente Daten beeinträchtigen die Regelentwicklung, sodass Strategien eingesetzt werden müssen, die die Erkennungsgenauigkeit verringern.
3. Entwickeln und Testen der Erkennungslogik: Implementieren Sie Erkennungsregeln oder Machine-Learning-Pipelines für die verschiedenen TTPs, sobald Sie über die erforderlichen Daten verfügen. Jede Regel wird iterativen Tests unterzogen, bei denen möglicherweise echte Protokolle verwendet oder bekannte Angriffe nachgestellt werden, um die Wirksamkeit der Regel zu überprüfen. Wenn ein Fehlalarm auftritt, arbeiten die Ingenieure an der Verbesserung der Logik und achten dabei auf bestimmte Marker. Langfristig entsteht ein Regelsatz, der nur bei verdächtigen Mustern aktiviert wird, die von den festgelegten Normen abweichen.
4. Bereitstellung und Überwachung: Implementieren Sie die validierten Regeln in den Produktions-SIEM- oder SOC-Dashboards. Überwachen Sie in der ersten Phase die Anzahl der Warnmeldungen auf einen starken Anstieg und nehmen Sie Änderungen vor, wenn die neue Umgebung Fehlalarme auslöst. Einige Unternehmen verwenden ein Konzept, das als "Tuning-Fenster" bekannt ist, bei dem sie das System zwei Wochen lang überwachen, um die Schwellenwerte anzupassen. Am Ende wird die Erkennungslogik stabiler und liefert den Incident Respondern gezielte Warnmeldungen, ohne sie mit Informationen zu überfluten.
5. Iterieren und verbessern: Bedrohungstaktiken sind nicht statisch, daher kann auch die Erkennung von Bedrohungen nicht statisch sein. Die aus der Reaktion auf Vorfälle, Bedrohungsinformationen oder Änderungen der Compliance gesammelten Daten ermöglichen die Verfeinerung von Regeln oder die Erstellung neuer Erkennungsmodule. Integrieren Sie im Laufe der Zeit neue Datenquellen (wie Containerprotokolle oder serverlose Traces), die Ihre Umgebung verwenden wird. Diese zyklische Verbesserung stellt sicher, dass die Erkennungstechnik ständig verbessert wird und effizient ist.

Wie lässt sich die Effektivität der Erkennungstechnik messen?

Ausgefeilte Metriken bestimmen, ob die Erkennungslogik böswillige Aktionen effektiv identifiziert oder ob die Betriebskosten aufgrund von Fehlalarmen steigen. Diese Perspektive fördert einen iterativen Ansatz, der bei der Feinabstimmung von Regelsätzen effizienter ist, um Störsignale zu eliminieren und gleichzeitig die relevantesten Indikatoren zu erfassen. Im folgenden Abschnitt werden vier wichtige Aspekte für den Erfolg der Erkennung erläutert:

1. Erkennungsabdeckung: Wie viele der identifizierten TTPs oder verwandten MITRE ATT&CK-Techniken decken Ihre Regeln ab? Wenn Ihre Umgebung stark von Windows-Endpunkten abhängig ist, verfolgen Sie die bekannten Windows-Techniken zur lateralen Bewegung? Diese Abdeckungsmetrik stellt sicher, dass Sie die führenden Infiltrationstechniken berücksichtigen und sich an neue Bedrohungen anpassen, sobald diese entdeckt werden. Mit der Zeit kann es hilfreich sein, die Abdeckungsmetriken mit Protokollen aus realen Vorfällen zu korrelieren, um festzustellen, ob die Erkennungsbibliothek noch umfassend ist.
2. Falsch-positive/Falsch-negative Raten: Ein Falsch-Positiv liegt vor, wenn das SOC Zeit für eine Bedrohung aufwendet, die nicht echt ist, während ein Falsch-Negativ vorliegt, wenn das SOC eine echte Bedrohung nicht erkennt. Die Messung des Verhältnisses von Fehlalarmen zu echten Alarmen hilft zu verstehen, ob die Regeln zu freizügig sind oder ob wichtige Signale übersehen werden. Eine hohe Anzahl von Falsch-Positiven wirkt sich negativ auf die Moral aus und führt zu Alarmmüdigkeit. Falsch-Negative sind eine noch größere Bedrohung – unentdeckte Eindringlinge, die tagelang bestehen bleiben können, wenn sie nicht überprüft werden.
3. Durchschnittliche Erkennungszeit (MTTD): Es ist wichtig zu sehen, wie schnell Ihre Pipeline das Auftreten verdächtiger Ereignisse erkennt, sobald das Ereignis begonnen hat. Eine kurze MTTD deutet darauf hin, dass Echtzeit-Scans, erweiterte Analysen und Korrelationen möglich sind. Wenn die MTTD hoch ist, bedeutet dies, dass entweder die Protokolle zu lange brauchen, um anzukommen, oder dass die Erkennungslogik noch nicht sehr effektiv ist. Langfristig sollten Verbesserungen in der Erkennungstechnik die MTTD schrittweise verringern, und sie sollte mit der Geschwindigkeit, mit der sich die Angreifer weiterentwickeln, Schritt halten.
4. Effizienz der Reaktion auf Vorfälle: Die Erkennung ist ebenso wichtig, aber wenn die anschließende Triage oder der Behebungsprozess lange dauert, nützt sie wenig. Überwachen Sie die Zeitspanne von der Meldung eines Vorfalls bis zu seiner Lösung. Wenn Ihre Pipeline eine klare Triage fördert (z. B. durch umsetzbare Regelbeschreibungen oder Vorschläge für die nächsten Schritte), verkürzen sich die Reaktionszeiten. Auf diese Weise wird das Endergebnis, z. B. wie oft die Regel zur Identifizierung eines tatsächlichen Verstoßes beigetragen hat, verglichen, und die Teams können die Wirksamkeit der Erkennungsstrategie beobachten.

Gängige Arten von Tools und Frameworks, die in der Erkennungstechnik verwendet werden

Die Erkennungstechnik beschränkt sich nicht auf die Installation eines EDR-Agenten oder die Auswahl eines einzelnen SIEM. In der Regel verwenden Teams spezifische Frameworks, Open-Source-Bibliotheken und Cloud-Dienste, um die Erkennungslogik zu entwickeln und zu verbessern. Als Nächstes stellen wir fünf Kategorien von Tools vor, die in Detektionsengineering-Ansätzen weit verbreitet sind.

1. SIEM-Plattformen: Plattformen für Sicherheitsinformationen und Ereignismanagement wie SentinelOne Singularity™ SIEM sammeln Protokolle von Endpunkten, Netzwerken oder Anwendungen. In der Erkennungstechnik werden diese Datensätze verwendet, um Korrelationssuchen oder benutzerdefinierte Regeln für Teams zu erstellen. SIEM-Lösungen sortieren verschiedene Protokolle in eine Kategorie, wodurch domänenübergreifende verdächtige Aktivitäten leichter identifiziert werden können. Diese Synergie bildet die Grundlage für die Erstellung, Bewertung und Optimierung der Erkennungslogik in der gesamten Umgebung.
2. EDR/XDR-Lösungen: Endpunkt- oder erweiterte Erkennungs- und Reaktionsplattformen sammeln Daten von Servern, Containern oder Benutzergeräten. Sie speisen die Pipelines der Erkennungstechnik, indem sie Prozessdaten, Speichernutzung oder Benutzerverhalten in Echtzeit erfassen. EDR- oder XDR-Lösungen integrieren häufig fortschrittliche Analysen für die Erstverarbeitung. Es ist wichtig zu betonen, dass sie eine Echtzeitansicht der Ereignisse bieten, die für die Erstellung von Regeln zur Identifizierung verdächtiger Sequenzen oder Ausnutzungsversuche unerlässlich ist.
3. Plattformen für Threat Hunting und Intelligence: Threat Intelligence oder TTP-Updates werden verwendet, um die Erkennungslogik mithilfe von Tools zu informieren, die diese aggregieren. Beispielsweise können Plattformen, die MITRE ATT&CK verwenden, auf neue Taktiken und Techniken hinweisen, die vom Angreifer eingesetzt werden. Wenn eine Bedrohungsgruppe beginnt, ein neues Skript zum Sammeln von Anmeldedaten zu verwenden, können die Erkennungsregeln angepasst werden. Durch die Verknüpfung von Informationen mit Protokollen bleibt die Erkennungstechnik dynamisch, und neue Bedrohungen werden umgehend in den Erkennungs-Dashboards angezeigt.
4. SOAR-Lösungen (Security Orchestration, Automation, and Response): Obwohl es sich nicht um eine tatsächliche Erkennung handelt, umfassen SOAR-Tools den Prozess der Kategorisierung und Automatisierung von Vorfällen. Nachdem durch Erkennungsregeln eine Warnmeldung ausgelöst wurde, kann ein SOAR-Workflow forensische Maßnahmen oder teilweise Abhilfemaßnahmen ausführen. Durch die Integration von Erkennungstechnik und Automatisierung von Reaktionsskripten lösen hochpräzise Warnmeldungen nahezu sofortige Untersuchungen aus. Diese Synergie reduziert die Verweildauer und stellt sicher, dass die Lösungsschritte konsistent befolgt werden.
5. Open-Source-Skripte und -Bibliotheken: Eine beträchtliche Anzahl von Erkennungsingenieuren verwendet entweder Python- oder Go-basierte Bibliotheken, um Protokolle zu analysieren, Korrelationen herzustellen oder domänenspezifische Abfragen auszuführen. Dieser Ansatz fördert die Flexibilität – die Erkennung wird an spezifische Nischen angepasst, die von Standardprodukten nicht abgedeckt werden. Diese benutzerdefinierten Skripte können dann nach einer Validierung im Laufe der Zeit in offizielle Regelsätze übernommen werden. Das Open-Source-Modell fördert auch das gemeinschaftliche Lernen, bei dem Ingenieure Erkennungsmuster für neue Bedrohungen beitragen.

Vorteile der Erkennungstechnik

Der Einsatz der Erkennungstechnik als Disziplin bietet Vorteile, die über das reine Scannen oder die Suche nach Bedrohungen hinausgehen. Durch die Verknüpfung einer kontinuierlichen Regelanpassung mit Bedrohungsinformationen, die auf aktuellen und fortschrittlichen Infiltrationstechniken basieren, sind Unternehmen besser in der Lage, heimliche Infiltrationen oder fortgeschrittene persistente Bedrohungen zu bekämpfen. In den folgenden Abschnitten werden fünf wesentliche Vorteile erläutert.

1. Konsistente, hochpräzise Warnmeldungen: Hochwertige Erkennungsregeln tragen dazu bei, Fehlalarme zu minimieren, wodurch SOC-Analysten sich auf echte Bedrohungen konzentrieren können. Dies schafft eine stabilere und stressfreiere Umgebung, in der echte Bedrohungen nicht nur bekämpft, sondern auch priorisiert werden. Da die Regeln an das normale Verhalten angepasst werden, liefert das System mit der Zeit immer genauere Benachrichtigungen. Weniger Ablenkungen bedeuten, dass Ressourcen besser genutzt werden und Untersuchungen umfassender sind.
2. Schnellere Reaktion auf Vorfälle: Da die Erkennungstechnik die Integration einer sofortigen Triage-Logik mit Echtzeit-Datenkorrelation umfasst, kann schneller auf tatsächliche Vorfälle reagiert werden. Wenn eine Warnung wie die unten stehende über eine verdächtige Prozessinjektion vorliegt, enthält die Regel bereits den Kontext oder die nächsten Schritte. Diese Synergie fördert einen konsistenten Ansatz für Vorfall-Workflows. Zeit ist von entscheidender Bedeutung – sie verkürzt das Zeitfenster, in dem der Angreifer seine Taktik ändern oder Informationen stehlen kann.
3. Verbesserte Zusammenarbeit zwischen Teams: Sicherheit, DevOpsund Compliance könnten ansonsten isoliert voneinander arbeiten. Mit Detection Engineering verfügen diese Gruppen über einen zentralen Regelkatalog, der auf der Grundlage von Rückmeldungen aus tatsächlichen Ereignissen oder neuem Code aktualisiert werden kann. Dieser Ansatz ist synergetisch und stellt sicher, dass kein Team versehentlich bekannte Fehler einbringt oder wichtige Datenquellen übersieht. Letztendlich entwickelt sich die gesamte Organisation weiter, um sicherheitsorientierte Prozesse von der Architektur- bis zur Betriebsebene zu integrieren.
4. Agile Anpassung an neue Bedrohungen: Böswillige Akteure ändern ihre TTPs im Laufe der Zeit, sodass es sich auf lange Sicht als ineffektiv erweisen wird, sich auf einen Satz von Regeln für die Erkennung zu verlassen. Es liegt nahe, die Aktualisierung von Regeln als einen Prozess zu betrachten, der einen technischen Ansatz erfordert, einschließlich Qualitätssicherung, Versionskontrolle und Tests. Wenn eine neue Bedrohung auftritt, kann sie mit einem einzigen Patch oder einer einzigen Regeländerung im gesamten Netzwerk behoben werden. Diese Reaktionsfähigkeit stellt sicher, dass die Verweildauer für neue oder unkonventionelle Infiltrationsmethoden auf ein Minimum beschränkt bleibt.
5. Datengesteuertes Risikomanagement: Effektive Erkennungstechnik verbindet Schwachstellen oder Fehlkonfigurationen mit versuchten Ausnutzungen. Diese Daten helfen den Sicherheitsverantwortlichen dabei, zu entscheiden, auf welche Patches oder Richtlinienänderungen sie sich konzentrieren sollten. Auf diese Weise ergänzt die Verbindung der Erkennung mit einer allgemeinen Risikobewertung Compliance- oder GRC-Initiativen. So garantiert ein integrierter Vorteil, dass jede einzelne Information zum großen Puzzle des Risikos beiträgt.

Herausforderungen für Detection Engineers

Die Erkennungstechnik hat zwar ihre Vorteile, aber auch ihre Herausforderungen. In diesem Artikel identifizieren wir fünf zentrale Probleme, die die vollständige Umsetzung behindern oder die Qualität der Erkennungslogik beeinträchtigen:

1. Datenvolumen und Überlastung: Cloud-Umgebungen produzieren riesige Mengen an Protokollen, wie z. B. AWS-Flow-Protokolle, Container-Ereignisse, Anwendungsmetriken und andere. Die Analyse dieser Daten auf Muster erfordert ausgefeilte Speicher-, Indizierungs- und Analysefunktionen. Erkennungsingenieure, die mit großen Datenmengen arbeiten, laufen Gefahr, überfordert zu sein und wichtige Signale aus den Augen zu verlieren. Tools, die horizontal mit verteilten Datenpipelines skalieren, helfen dabei, die Leistung aufrechtzuerhalten.
2. Sich schnell entwickelnde TTPs: Bedrohungsakteure passen ihre Taktiken an, um nicht entdeckt zu werden, von selbstmodifizierenden Viren bis hin zu kurzlebigen C2-Servern. Wenn die Erkennungslogik nicht in gleichem Maße an diese Veränderungen angepasst werden kann, steigt die Anzahl der Fehlalarme. Es ist auch wichtig zu betonen, dass Bedrohungsinformationen und Regeln regelmäßig aktualisiert werden sollten. Dies erfordert einen strukturierten Ansatz für die Verwaltung von Regeln während ihres gesamten Lebenszyklus, einschließlich regelmäßiger Qualitätssicherungsprüfungen, die neue Informationen berücksichtigen.
3. Fehlalarme und Alarmmüdigkeit: Da Erkennungsregeln so konzipiert sind, dass sie umfassend sind, generieren sie eine große Anzahl von Falschmeldungen, wenn sie nicht fein abgestimmt sind. Ein Sicherheitsanalyst, der viele Falschmeldungen erhält, kann wichtige Warnmeldungen ignorieren oder sogar deaktivieren. Auf lange Sicht untergräbt dies die gesamte Erkennungsstrategie. Die Lösung erfordert in der Regel kontinuierliche Verbesserungen, die Einbindung von Entwicklungsteams und den Einsatz von KI-Algorithmen, um zwischen normalem und verdächtigem Verhalten zu unterscheiden.
4. Fragmentierung von Tools und Fähigkeiten: Es ist auch wichtig zu beachten, dass Teams möglicherweise unterschiedliche Scan-Tools, EDR-Lösungenoder SIEM-Plattformen verwenden, die Protokolle in verschiedenen Formaten erstellen. Bedrohungsinformationen, Datenwissenschaft und Systeminterna sind einige der domänenübergreifenden Fähigkeiten, die Ingenieure benötigen, um eine effiziente Erkennungslogik zu entwickeln. Das Problem dabei ist, dass es schwierig sein kann, Mitarbeiter mit einem so breiten Spektrum an Aufgaben zu finden oder auszubilden, was zu Lücken in der Abdeckung führt. Eine gute Pipeline für die Erkennungstechnik mildert zwar das Problem der Fragmentierung, ist jedoch nicht ohne Herausforderungen und erfordert umfangreiches Fachwissen.
5. Sich verändernde Cloud- und DevOps-Umgebungen: Governance und Erkennungsregeln müssen sich weiterentwickeln, da DevOps-Zyklen immer weiter voranschreiten und Container oder serverlose Frameworks immer häufiger zum Einsatz kommen. Ungenaue Scan-Intervalle oder mangelnde Abdeckung wirken sich negativ auf kurzlebige Workloads aus. Gleichzeitig können neue Releases die etablierte Logik stören oder behindern. Die Integration mit DevOps garantiert, dass die Erkennungsregeln immer mit der Umgebung kompatibel sind, aber gelegentlich kann es zu Konflikten bei der Leistung oder zu Integrationsproblemen kommen.

Best Practices für erfolgreiches Detection Engineering

Detection Engineering erfordert sowohl einen strategischen Ansatz auf Projektebene als auch spezifische Best Practices, die täglich umgesetzt werden können. Durch die Integration von Best Practices in Arbeitsprozesse stellen Unternehmen sicher, dass Regelsätze aktuell bleiben, die Wachsamkeit erhalten bleibt und die Regeln mit den Zielen und Vorgaben des Unternehmens übereinstimmen. Im Folgenden werden fünf Strategien für die Erstellung und Pflege von Erkennungslogik vorgeschlagen:

1. Implementierung eines Versionskontrollsystems für Regeln: Wie jeder Code ist auch die Erkennungslogik kein statisches Gut, sondern eine dynamische Einheit, die sich mit der Zeit verändert. Das Speichern von Erkennungsabfragen, Korrelationsskripten oder Modellen für maschinelles Lernen in Git verbessert den Austausch von Ideen und die Möglichkeit, im Falle eines Fehlers ein Rollback durchzuführen. Ingenieure können Verzweigungen erstellen, um neue Regeln auszuprobieren, und diese dann wieder zusammenführen, wenn sie sich als wirksam erwiesen haben. Dies erleichtert die Erstellung einer einzigen Referenzquelle für Regeln, wodurch das Auftreten widersprüchlicher Regeln oder das Überschreiben bestehender Regeln vermieden wird.
2. Führen Sie regelmäßig Bedrohungsmodellierungen durch: Jede Umgebung hat ihre eigenen Herausforderungen – Ihr Unternehmen ist möglicherweise auf Container angewiesen oder arbeitet mit sensiblen Informationen. Führen Sie Bedrohungsmodellierungssitzungen durch, um zu ermitteln, welche TTPs oder Exploit-Methoden relevant sind. Diese Übung hilft dabei, zu identifizieren, wo eine Erkennung stattfinden sollte oder was unter normalen Bedingungen zu erwarten ist. Langfristig sorgen ständige Aktualisierungen dafür, dass die Modellierung mit den Erweiterungen einer Umgebung oder Ergänzungen zu Entwicklungsfunktionen synchronisiert bleibt.
3. Integration in DevSecOps-Pipelines: Integrieren Sie Ihre Link-Erkennungsaufgaben, wie das Einlesen von Protokollen oder das Aktualisieren von Regeln, in Ihr CI/CD-System. Auf diese Weise wird jeder Code-Push oder Container-Build automatisch gescannt und bei Bedarf wird eine neue Erkennungslogik geladen. Wenn eine neue Bibliothek ein verdächtiges Muster mit sich bringt, kann das System jegliche Zusammenführungen verhindern, bis die Situation geklärt ist. Außerdem wird ein Shift-Left-Ansatz verfolgt, bei dem die Erkennung bereits in der Anfangsphase mit der Entwicklung synchronisiert wird.
4. Integration von Automatisierung und manueller Bedrohungssuche: Während maschinelles Lernen große Logs analysieren kann, können Jäger Muster oder mehrstufige Cyberangriffe erkennen, die möglicherweise unbemerkt bleiben. Es wird empfohlen, regelmäßige Jagden durchzuführen, insbesondere wenn Sie bestimmte Anomalien bemerkt haben oder wenn Sie glauben, dass Sie es mit einer fortgeschrittenen, hartnäckigen Bedrohung zu tun haben. Wenn bei den Jagden neue TTPs aufgedeckt werden, müssen diese in die Erkennungslogik des Jagd-Systems integriert werden. Dieser zyklische Ansatz kombiniert die Effizienz der Automatisierung mit der Vorstellungskraft des Menschen.
5. Klare Triage- und Reaktionsanweisungen bieten: Selbst wenn eine Erkennungsregel speziell abgestimmt ist, kann es sein, dass den für die Reaktion auf Vorfälle Verantwortlichen unklar ist, wie sie die Warnung analysieren oder darauf reagieren sollen. Auf jede Regel oder Korrelationsabfrage sollte eine kurze Beschreibung der Regel und der zu ergreifenden Maßnahmen folgen. Diese Integration verbessert die Konsistenz des Vorfallmanagements, und es kommt zu keiner Verwirrung oder Verzögerung, wenn ein Alarm ausgelöst wurde. Langfristig führt eine standardisierte Triage zur Entwicklung stabiler Prozesse und kurzer Verweildauern.

Detection Engineering für Cloud- und Hybridumgebungen

Viele Cloud-Erweiterungen haben viele Sicherheitsstrategien überholt, was zu kurzlebigen Containern, serverlosen Aufgaben oder Microservices geführt hat, die innerhalb weniger Stunden erscheinen und wieder verschwinden können. Die Erkennungstechnik erfordert in diesem Zusammenhang Scan-Hooks, die neue Ressourcen in Protokollen erfassen oder für relevante Regeln markieren können. Hybride Setups werden auch zu einem Problem, wenn es um die Datenerfassung geht: Lokale Protokolle können in älteren Formaten vorliegen, während Cloud-Protokolle in der Regel über APIs erfasst werden. Das Ergebnis ist ein Flickenteppich, der die Korrelation behindern kann, wenn er nicht gut strukturiert ist. Durch die Verbindung von Containerscanning, Endpunktüberwachung und Identitätsprüfung stimmen Gruppen die Erkennungslogik zwischen temporären und permanenten Workloads aufeinander ab. Ähnlich befassen sich Best Practices mit der Schaffung starker Identitätskonstrukte – wie der Einbindung von Scans für temporäre Tokens oder der Überprüfung kurzlebiger Anmeldedaten. Diese Schritte helfen bei der Identifizierung von Eindringlingen, die Token oder Rollen nutzen, die offen oder falsch konfiguriert sind. Mit einer DevSecOps-Denkweise kann man jedoch Änderungen in der Umgebung erkennen und die Erkennungslogik entsprechend aktualisieren. Wenn ein neuer Container ein anderes Basisimage verwendet, überprüfen oder passen die Ingenieure die Erkennungsregeln an. Durch diese Echtzeit-Aktualisierungen bleibt die Cloud-Sicherheit dynamisch, sodass temporäre Ergänzungen den Erkennungsumfang nicht beeinträchtigen.

Beispiele für Detection Engineering aus der Praxis

Detection Engineering zahlt sich auch aus, wenn es darum geht, mehrstufige Angriffe schnell zu erkennen oder heimliche Datenexfiltrationen zu verhindern. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Unternehmen Erkennungslogik eingesetzt und die Analyse mit der Ausführung synchronisiert haben, um Bedrohungen entgegenzuwirken:

1. Phishing-Angriff auf NetJets (März 2025): Die Kundendaten von NetJets wurden durch Phishing der Anmeldedaten eines Mitarbeiters und den anschließenden unbefugten Zugriff kompromittiert. Böswillige Akteure nutzten menschliche Schwachstellen aus, um sich höhere Berechtigungen zu verschaffen und Informationen über den Anteilseigentum an Flugzeugen zu erhalten. Solche Verstöße könnten durch die Einsatzteams für Erkennungstechniken verhindert werden, indem sie KI in E-Mail-Filtern einsetzen, um Phishing-Versuche zu blockieren, und MFA für Anmeldedaten verwenden. Beispielsweise würde die Überwachung der Kontoaktivitäten zur Erkennung ungewöhnlicher Zeiten oder Orte des Datenzugriffs kompromittierte Konten schneller aufdecken. RBAC könnte auch die Bewegungen innerhalb von Systemen nach einer Sicherheitsverletzung einschränken und die Sicherheit der Systeme verbessern.
2. Cyberangriff auf das DEQ in Oregon (April 2025): Das DEQ in Oregon erlebte einen Cyberangriff, der die Netzwerke unbrauchbar machte und die Behörde tagelang lahmlegte. Da wichtige Umweltdatenbanken getrennt waren, nutzten die Hacker wahrscheinlich nicht gepatchte Anwendungen oder schwache Netzwerksicherheit aus. Anomaliebasierte Erkennungslösungen wie verhaltensbasierte IDS könnten anomalen Datenverkehr (z. B. Massendatenübertragungen) frühzeitig erkennen. Weitere Maßnahmen sind automatisiertes Patch-Management und Netzwerksegmentierung, z. B. die Trennung von Inspektionssystemen von Kerndatenbanken. Regelmäßige Schwachstellenscans und Zero-Trust-Richtlinien könnten dazu beitragen, ähnliche Angriffe in Zukunft zu verhindern.
3. NASCAR-Ransomware-Bedrohung (April 2025): Die Ransomware "Medusa" griff NASCAR an und forderte 4 Millionen US-Dollar Lösegeld, nachdem sie die Netzwerke und Datenbanken der Rennorganisation kompromittiert hatte. Es ist wahrscheinlich, dass die Angreifer Phishing oder kompromittierte Endpunkte nutzten, um Verschlüsselungsmalware zu installieren. Um die Ausführung bösartiger Dateiverschlüsselungsprozesse zu verhindern, sollten Detection-Engineering-Teams EDR verwenden, um diese einzudämmen. Durch die Erzwingung von Raceway-Blaupausen und anderen sensiblen Daten, unveränderliche Backups und strenge Zugriffskontrollen lassen sich die Auswirkungen von Erpressungen minimieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, Mitarbeiter darin zu schulen, Phishing-Köder zu erkennen und Technologien zur Suche nach Bedrohungen im Dark Web einzusetzen, um solche Vorfälle in Zukunft zu vermeiden.
4. Gamaredon-USB-Malware-Angriff (März 2025): Bei diesem Angriff kompromittierte Gamaredon eine westliche Militäroperation durch den Einsatz von USB-Sticks, die die Malware GammaSteel zum Abfluss von Daten enthielten. Er zielte auf Schwachstellen physischer Geräte ab, um die Netzwerksicherheitsmaßnahmen zu durchbrechen. Mit Detection Engineering könnte die automatische Ausführung auf Wechseldatenträgern verhindert und Endpunkte für nicht autorisierte Verbindungen erkannt werden. Tools zur Analyse des Netzwerkverkehrs würden großen abnormalen Datenverkehr identifizieren, und eine Anwendungs-Allowlist würde die Ausführung nicht autorisierter ausführbarer Dateien verhindern. Zusätzliche Maßnahmen wie Sicherheitsschulungen zum Umgang mit nicht vertrauenswürdigen Geräten und die Echtzeitprotokollierung von USB-Aktivitäten können dazu beitragen, solche Bedrohungen zu minimieren.

Fazit

Angesichts KI-basierter Angriffe und temporärer Cloud-Umgebungen reichen reaktive oder ad hoc durchgeführte Scans nicht mehr aus. Detection Engineering bietet einen Weg nach vorne, indem es die kontinuierliche Datenerfassung, die ständige Weiterentwicklung von Regeln und die kontinuierliche Verbesserung in die Sicherheitsabläufe integriert. Durch die Korrelation von Protokollen, Datenflüssen oder Containerereignissen können Teams beispielsweise komplexere Erkennungslogiken erstellen, die böswillige Aktionen erfassen. Langfristig eliminiert die iterative Feinabstimmung die Möglichkeit von Fehlalarmen und verhindert gleichzeitig effektiv Zero-Day-Infiltrationsversuche. Das Ergebnis ist eine stabile und kohärente Integration von Erkennung, DevOps und kontinuierlicher Bedrohungsintelligenz.

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FAQs

Was ist Detection Engineering in der Cybersicherheit?

Detection Engineering entwickelt und implementiert Regeln, um Cyber-Bedrohungen in Echtzeit anhand von Protokollen, Netzwerkverkehr und Endpunktaktivitäten zu identifizieren. Dazu gehört die Entwicklung von Logik zur Identifizierung neuer Angriffsvektoren, unabhängig davon, ob diese bekannt sind oder nicht. Sie entwickeln einen Regel-Lebenszyklus – Konzept, Test, Bereitstellung und Wartung. Dazu gehört die Verwendung von SIEM-Systemen und Bedrohungsmodellen, um Fehlalarme zu reduzieren. Wenn der Angreifer seine Taktik ändert, passt sich Detection Engineering schnell an, um mit dem Schutz Schritt zu halten.

Wie unterscheidet sich Detection Engineering von Threat Hunting?

Detection Engineering baut automatisierte Systeme zur Erkennung von Bedrohungen auf, während Threat Hunting manuell nach versteckten Risiken sucht. Ingenieure erstellen Regeln für Tools wie EDR oder SIEM, während Hunter Anomalien in vorhandenen Daten analysieren. Sie benötigen beides: Die Technik richtet die Warnmeldungen ein, und die Jagd überprüft, ob etwas übersehen wurde. Wenn Sie sich nur auf die Jagd verlassen, übersehen Sie schnell voranschreitende Angriffe, die durch Automatisierung erkannt werden könnten.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um Detection Engineer zu werden?

Sie benötigen Programmierkenntnisse (Python, SQL), um Erkennungsregeln zu schreiben und Protokolle zu analysieren. Sie müssen Angriffsmethoden wie MITRE ATT&CK-Taktiken verstehen und wissen, wie man sie auf die Erkennungslogik abbildet. Vertrautheit mit SIEM-Tools, regulären Ausdrücken und Datennormalisierung ist unerlässlich. Sie sollten mit SOC-Teams zusammenarbeiten, um Warnmeldungen zu verfeinern und Bedrohungsinformationen zu integrieren. Kenntnisse über Cloud-Umgebungen und Malware-Analyse sind von Vorteil.

Was ist Detection-as-Code (DaC)?

Detection-as-Code (DaC) codiert Erkennungsregeln und speichert sie in Versionskontroll-Repositorys wie Git. Sie erstellen Regeln in YAML oder JSON, validieren sie in CI/CD-Pipelines und stellen sie automatisch bereit. Dadurch bleiben Umgebungen konsistent und lassen sich leicht aktualisieren. Wenn Sie eine Regel ändern, wird sie auf alle SIEMs angewendet, ohne dass Sie manuelle Änderungen vornehmen müssen. DaC vereinfacht auch die Zusammenarbeit und die Compliance-Prüfung.

Warum ist Detection Engineering für SOC-Teams wichtig?

Es minimiert die Alarmmüdigkeit, indem es Störsignale entfernt und sich auf echte Bedrohungen konzentriert. SOC-Analysten erhalten relevante Alarme mit Kontext, was die Reaktionszeiten verkürzt. Detection Engineering integriert Bedrohungsinformationen, sodass Regeln aktualisiert werden, wenn neue Angriffstechniken entdeckt werden. Ohne Detection Engineering verschwenden Ihre SOC-Analysten Zeit mit Fehlalarmen oder übersehen ausweichende Angriffe.

Wie validieren oder testen Sie Erkennungsregeln?

Testen Sie Regeln in einer Sandbox mit historischen Protokollen oder Testangriffen. Führen Sie Red-Team-Übungen durch, um zu sehen, ob die Regeln korrekt ausgelöst werden. Achten Sie auf Fehlalarme/Fehler und passen Sie die Schwellenwerte an. Spielen Sie historische Vorfälle erneut ab, um zu sehen, ob die Regel sie erkannt hätte. Wenn eine Regel zu viele Fehlalarme auslöst, passen Sie ihre Logik oder Datenfeeds an.

Wie können Unternehmen mit Detection Engineering beginnen?

Erfassen Sie aktuelle Datenquellen (Endpunkte, Cloud, Netzwerk) und identifizieren Sie risikoreiche Angriffsvektoren. Definieren Sie Anwendungsfälle wie laterale Bewegungen oder Ransomware. Beginnen Sie mit Open-Source-Frameworks wie Sigma für Regelvorlagen. Entwerfen Sie eine QA-Umgebung, um Regeln vor der Bereitstellung zu testen. Wenn Sie keinen Experten haben, beauftragen Sie Anbieter wie SentinelOne mit bereits vorhandenen Erkennungspipelines.