Secondo il rapporto IBM Cost of a Data Breach Report 2024, nel 2024 una violazione dei dati costerà in media 4,48 milioni di dollari all'anno, con un aumento del 10% su base annua! Le tue informazioni sensibili non sono mai al sicuro. Possono facilmente finire nelle mani sbagliate! I data lake Extended Detection and Response (XDR) sono nati dall'esigenza di soluzioni di sicurezza informatica avanzate e complesse. Possono aiutarti a proteggere e mettere al sicuro i tuoi dati dalle minacce future. Per trarne il massimo vantaggio, però, è necessario sapere come funzionano.
In questo articolo parleremo di cosa sia un data lake XDR. Tratteremo i suoi vantaggi più importanti e le migliori pratiche ad esso correlate. Di seguito imparerai come ottenere un rilevamento delle minacce più rapido, tempi di risposta più brevi e molto altro ancora.
Approfondiamo il tema dei data lake XDR.
Che cos'è un XDR Data Lake?
Un XDR data lake è essenzialmente un archivio in cui vengono centralizzati i dati di sicurezza provenienti da vari ambienti, che si tratti di traffico di rete o endpoint, nell'ambiente cloud. Supponiamo ora che tu abbia a che fare con alcuni attacchi ransomware piuttosto complessi. Avete registri sparsi su così tanti strumenti che è quasi impossibile rintracciare la fonte in tempo reale. È qui che entra in gioco un data lake XDR. Esso raccoglie tutte queste informazioni in un unico posto, consentendo un'analisi rapida e il rilevamento automatico delle minacce.
Un data lake XDR può correlare un accesso sospetto con l'attività dell'endpoint in tempo reale. Ciò consente ai tecnici della sicurezza di mitigare i rischi molto più rapidamente e semplifica la risposta agli incidenti.
Vediamo in che modo i data lake XDR differiscono da quelli tradizionali.
Data lake XDR vs data lake tradizionali
Le minacce informatiche sono diventate complesse e i data lake tradizionali non riescono a fornire visibilità ai team di sicurezza. Naturalmente, sono pieni di dati grezzi non analizzati, ma diventa difficile individuare le minacce senza un contesto. Si tratta invece di un'indagine su un attacco informatico e di dover esaminare infiniti log che sembrano non avere senso. È un compito opprimente che richiede molto tempo.
Con un data lake XDR, tutto cambia: dall'estrazione dei dati dagli endpoint, dalle reti e dai cloud alla connessione di tutti questi elementi con informazioni più approfondite e risposte più rapide. Cambia il modo di lavorare dei team di sicurezza, che diventa basato sul contesto.
Approfondiamo i componenti principali di un data lake XDR.
Componenti principali di un data lake XDR
I data lake XDR offrono solitamente capacità complete di ricerca delle minacce. I team SecOps stanno diventando più intelligenti, proprio come i cybercriminali stanno provando nuove tattiche di attacco da lanciare contro le organizzazioni. I moderni data lake XDR combinano la sicurezza modulare con analisi avanzate, SIEM e una serie di funzionalità avanzate di rilevamento delle minacce per proteggere gli ambienti cloud-native.
Possiamo descrivere i componenti principali di un data lake XDR come segue:
- Motore di automazione: Assegna priorità alle minacce, esegue il triage e la mitigazione degli eventi, assegna priorità ai rischi e opera su tutte le analisi.
- Ingestione dei dati e motore di analisi: Acquisisce dati da più fonti in formato grezzo, li trasforma e li struttura. Analizza inoltre i dati relativi agli eventi di sicurezza provenienti da una varietà di strumenti. I data lake XDR raccolgono dati da endpoint, reti, servizi cloud e log delle applicazioni.
- Archiviazione dei dati: I data lake XDR rendono i dati acquisiti sicuri, archiviabili e scalabili. A tal fine, utilizzano una combinazione di database NoSQL, soluzioni di archiviazione oggetti e file system distribuiti.
- Elaborazione dei dati: Utilizzano framework di elaborazione dei dati come Apache Flink, Apache Spark e strumenti simili. Utilizza anche soluzioni di trasformazione dei dati come AWS Glue e Apache NiFi per l'elaborazione dei dati.
- Arricchimento dei dati: Aggiunge contesto ai dati e li prepara per una migliore analisi. Ciò comporta anche la catalogazione dei dati in tempo reale, come l'assegnazione delle categorie corrette e l'aggiunta di livelli di informazioni.
Vantaggi dell'utilizzo di un data lake XDR
Un data lake XDR offre molti vantaggi che possono aiutare ad alleviare alcune difficoltà comuni tra i tecnici della sicurezza e gli sviluppatori.
1. Migliore rilevamento delle minacce
Un data lake XDR raccoglie dati da più fonti, consentendo l'identificazione di minacce estremamente complesse che le soluzioni tradizionali difficilmente riuscirebbero a individuare o non sarebbero in grado di individuare affatto. Ad esempio, durante un attacco ransomware, un data lake XDR potrebbe correlare attività anomale dei file con tentativi di accesso sospetti per fornire avvisi tempestivi e un contesto prezioso ai team.
2. Migliore risposta agli incidenti
Grazie all'analisi dei dati in tempo reale e agli avvisi automatici, i data lake XDR contribuiscono a ridurre i tempi di risposta. Immaginate che un dispositivo non autorizzato attivi un avviso di allerta e che il team di sicurezza possa visualizzare immediatamente tutti i dati rilevanti. Ciò include informazioni quali indirizzi IP, registri delle attività recenti e altri dettagli rilevanti, il tutto in tempo reale.
3. Gestione centralizzata dei dati
I dati di sicurezza sono spesso archiviati in silos, rendendo le indagini difficili e soggette a errori. Un data lake XDR elimina la necessità di passare da uno strumento all'altro centralizzando i log e gli eventi in un'unica posizione, risparmiando tempo e riducendo il rischio di perdere informazioni fondamentali.
4. Efficienza dei costi
Le soluzioni di sicurezza tradizionali possono richiedere più strumenti e abbonamenti, aumentando i costi. Un data lake XDR combina queste funzioni, riducendo la necessità di licenze multiple e abbassando i costi a lungo termine.
5. Scalabilità e flessibilità
Un data lake XDR è progettato per crescere insieme alla vostra organizzazione. Man mano che la vostra infrastruttura e il volume dei dati aumentano, il data lake è in grado di gestire set di dati più grandi, consentendo ai team di sicurezza di tenere il passo con il monitoraggio e l'analisi senza rallentamenti.
Passiamo ora a discutere come costruire in modo efficace un data lake XDR.
Creazione di un data lake XDR
La creazione di un data lake XDR richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione. Ecco come è possibile creare una solida base.
1. Pianificazione e strategia
Iniziate con un obiettivo chiaro. Ad esempio, un istituto finanziario alle prese con dati frammentati sulle minacce dovrebbe dare priorità all'unificazione dei log degli endpoint, della rete e del cloud. Definisci i tuoi obiettivi di sicurezza chiave, come la riduzione dei tempi di risposta agli incidenti o il miglioramento dell'accuratezza del rilevamento delle minacce.
2. Selezione degli strumenti e delle tecnologie giusti
La scelta degli strumenti giusti è fondamentale. Le grandi aziende in rapida crescita potrebbero aver bisogno di opzioni basate sul cloud per gestire tutti i loro dati. Qualunque cosa scegliate, deve funzionare senza problemi con ciò che avete già in atto, come firewall e sistemi di sicurezza.
3. Integrare i sistemi esistenti
Anche l'integrazione è importante. Supponiamo che un ospedale disponga già di SIEM, firewall e protezione degli endpoint, il vostro data lake XDR dovrebbe essere in grado di raccogliere e collegare i dati provenienti da tutte queste fonti, offrendovi una visione completa.
4. Garantire la qualità e la coerenza dei dati
Assicuratevi che i vostri dati siano di alta qualità. Se un'azienda di e-commerce gestisce grandi quantità di dati, deve garantire che i dati inseriti nel data lake XDR siano puliti, coerenti e sempre aggiornati. Dati disordinati possono farti perdere di vista le minacce, e questo è assolutamente da evitare.
Di seguito, approfondiremo alcune delle sfide che potreste incontrare durante questo processo e come affrontarle a testa alta.
Sfide del data lake XDR
Gestire un data lake XDR può essere difficile, ma le strategie giuste possono aiutare ad affrontare questi problemi. Alcune delle sfide sono la gestione dei big data, la sicurezza e la privacy dei dati, l'elaborazione in tempo reale e la conformità.
1. Gestione dei big data
Con l'espansione delle organizzazioni, aumenta anche il flusso di dati provenienti da innumerevoli endpoint. Ad esempio, un'azienda globale con migliaia di endpoint potrebbe trovarsi di fronte a un sovraccarico di dati. L'utilizzo di sistemi distribuiti e di archiviazione cloud scalabili consente di gestire più dati senza rallentamenti.
2. Sicurezza e privacy dei dati
Le violazioni dei dati e le leggi sulla privacy in continua evoluzione, come il GDPR o l' HIPAA, richiedono un'attenzione costante. Ad esempio, le organizzazioni sanitarie devono proteggere i dati sensibili. La crittografia, regolari controlli di sicurezza e rigorosi controlli di accesso possono aiutare a mantenere i dati al sicuro e conformi.
3. Ottenere l'elaborazione in tempo reale
Ottieni il rilevamento delle minacce in tempo reale, soprattutto nel settore finanziario, dove anche un piccolo ritardo nella gestione delle minacce può essere pericoloso. Per mantenere reattivo il tuo data lake XDR, ottimizzare regolarmente l'utilizzo delle tecnologie di streaming comunemente utilizzate e aggiornare i flussi di lavoro di automazione aiuta a mantenere l'efficienza in tempo reale.
4. Soddisfare i requisiti di conformità
I requisiti di conformità evolvono nel tempo e il mancato adeguamento può essere costoso. Le organizzazioni dovrebbero garantire che il loro data lake XDR includa il monitoraggio della conformità, politiche di conservazione aggiornate e rapporti di audit regolari.
Successivamente, esamineremo alcuni casi d'uso pratici di un data lake XDR.
Casi d'uso dei data lake XDR
I data lake XDR offrono molteplici casi d'uso che possono migliorare notevolmente le operazioni di sicurezza. Analizziamo alcuni dei più comuni.
#1. Risposta agli incidenti
Dopo un attacco informatico, un data lake XDR aiuta a raccogliere e analizzare rapidamente le informazioni, accelerando i tempi di risposta.
#2. Ricerca delle minacce
Eseguendo la scansione di tutte le fonti di dati, i team di sicurezza possono rilevare le minacce nascoste prima che causino danni.
#3. Reportistica di conformità
I data lake XDR memorizzano registrazioni dettagliate, rendendo più facile per le aziende soddisfare i requisiti normativi.
#4. Analisi comportamentale
I data lake XDR analizzano i modelli di comportamento degli utenti per identificare attività insolite, prevenendo minacce interne o accessi non autorizzati.
Di seguito, esamineremo le best practice per garantire il corretto funzionamento del vostro data lake XDR.
Best practice fondamentali per ottimizzare il vostro data lake XDR
Per mantenere il vostro data lake XDR efficace e affidabile, è importante seguire alcune best practice.
#1. Audit e monitoraggio regolari
Audit e monitoraggio regolari sono importanti per garantire la sicurezza e la conformità. Immaginate di aver configurato il vostro data lake per monitorare minacce specifiche, ma con il passare del tempo tali impostazioni diventano obsolete. Audit regolari garantiscono che le vostre regole di rilevamento rimangano accurate e pertinenti, in modo da non perdere alcun avviso critico.
#2. Aggiornamento continuo delle fonti di dati
Anche l'aggiornamento regolare delle fonti di dati è importante. Man mano che la vostra organizzazione implementa nuovi sistemi o applicazioni, è necessario aggiungerli al vostro data lake per garantire la visibilità totale. Ad esempio, se la vostra azienda inizia a utilizzare un nuovo servizio cloud, è fondamentale incorporare i log per ridurre al minimo i punti ciechi.
#3. Collaborazione con team interfunzionali
È inoltre fondamentale collaborare con altri team. Per soddisfare requisiti specifici in materia di dati, i team di sicurezza dovrebbero collaborare con i team IT, DevOps e di conformità. I team DevOps, ad esempio, potrebbero scambiarsi informazioni sulle nuove versioni delle app per aiutare i team di sicurezza a mettere a punto i loro criteri di rilevamento.
#4. Utilizzo del machine learning per approfondimenti migliorati
Sfruttare l'apprendimento automatico (ML) per ottenere informazioni migliori può migliorare significativamente il rilevamento delle minacce. I modelli ML possono valutare i dati storici per rilevare tendenze anomale, rendendo più facile individuare pericoli avanzati che gli approcci convenzionali potrebbero trascurare. Ad esempio, l'apprendimento automatico può rilevare i rischi interni segnalando comportamenti che non corrispondono all'attività tipica di un dipendente.
Successivamente, esploriamo come SentinelOne può supportare le vostre iniziative relative al data lake XDR.
Migliorare l'efficienza del data lake XDR con SentinelOne
SentinelOne offre potenti soluzioni per aiutare i team di sicurezza a gestire i propri data lake XDR e aumentare il rilevamento delle minacce. La piattaforma Singularity™ utilizza l'intelligenza artificiale per proteggere gli endpoint e gli ambienti cloud, offrendo ai team un quadro completo di tutte le risorse. Consente di difendersi dalle minacce e di rispondere rapidamente, il che è vantaggioso in ambienti di grandi dimensioni.
Singularity™ XDR migliora la visibilità delle minacce combinando dati provenienti da luoghi diversi. Inoltre, automatizza il rilevamento e consente correzioni con un solo clic, in modo che le risposte siano più rapide e gli attacchi vengano bloccati in tempo reale.
Il Singularity™ Data Lake aiuta gli analisti a raccogliere e organizzare i dati provenienti da più fonti, utilizzando l'intelligenza artificiale e flussi di lavoro automatizzati. Ciò accelera le indagini e risolve più rapidamente i problemi di sicurezza.
Singularity™ Threat Intelligence, supportato da Mandiant, offre approfondimenti sulle nuove minacce e aiuta a rintracciare gli aggressori, collaborando con altri strumenti per migliorare i tempi di risposta.
Le soluzioni di SentinelOne risolvono problemi comuni come i silos di dati e il rilevamento delle minacce non funzionante, aiutando gli sviluppatori e i team di sicurezza a stare al passo con le minacce informatiche. Quindi, se desiderate migliorare il vostro livello di sicurezza, SentinelOne è una scelta affidabile.
Liberare il rilevamento e la risposta con l'intelligenza artificiale
Scoprite e riducete le minacce alla velocità della macchina con una piattaforma XDR unificata per l'intera azienda.
Richiedi una demoMassimizzare la sicurezza con un data lake XDR
La creazione di un data lake XDR può aumentare la capacità della vostra organizzazione di rilevare e rispondere alle minacce. Esso centralizza i dati provenienti da diverse fonti e offre visibilità in tempo reale. Questo approccio semplifica le minacce complesse, riduce i tempi di risposta e rafforza la sicurezza contro i rischi informatici. Per ottenere i migliori risultati, è fondamentale seguire pratiche quali aggiornamenti regolari, collaborazione con altri team e utilizzo dell'apprendimento automatico.
Se desiderate portare la vostra sicurezza a un livello superiore, prendete in considerazione la piattaforma Singularity di SentinelOne. Si tratta di una soluzione all-in-one con una potente intelligenza artificiale e una facile integrazione, che la rende una scelta eccellente per qualsiasi strategia di data lake XDR.
FAQs
Cortex XDR viene utilizzato per rilevare e rispondere alle minacce. Utilizza l'apprendimento automatico per analizzare i dati e individuare gli attacchi. D'altra parte, un data lake serve principalmente per archiviare grandi quantità di dati di sicurezza grezzi, in attesa di essere analizzati.
L'obiettivo della gestione dei dispositivi mobili, o MDM, è quello di proteggere e gestire i dispositivi mobili. D'altra parte, un data lake archivia tutti i dati dei dispositivi per ulteriori analisi.
Nella sicurezza informatica, un data lake raccoglie dati da diverse fonti e fornisce una visione unificata per aiutare a individuare le minacce.
Un data lake XDR ha componenti importanti come strumenti di acquisizione dei dati, archiviazione, analisi e strumenti di visualizzazione.