Cybersecurity Analytics: Definitie en technieken

Cyberdreigingen evolueren in een ongekend tempo, aangedreven door snelle technologische vooruitgang en de toenemende verfijning van cybercriminelen. De uitbreiding van verbonden apparaten, cloud computing en externe werkomgevingen heeft bijgevolg het aanvalsoppervlak vergroot, waardoor traditionele verdedigingsmechanismen ontoereikend zijn geworden om kritieke informatieactiva te beschermen. Bovendien zijn conventionele beveiligingstools, zoals firewalls en op handtekeningen gebaseerde antivirussoftware, vaak afhankelijk van bekende dreigingspatronen en kunnen ze daardoor nieuwe, complexe aanvallen niet detecteren.

In dit dynamische landschap is cyberbeveiligingsanalyse een cruciaal hulpmiddel voor organisaties om cyberincidenten effectief te detecteren, analyseren en erop te reageren. Door gebruik te maken van geavanceerde technieken voor gegevensanalyse, waaronder machine learning, big data-analyse en kunstmatige intelligentie

Wat is cybersecurity analytics?

Cybersecurity Analytics verwijst naar het systematisch gebruik van technieken voor het verzamelen, analyseren en interpreteren van gegevens om cyberdreigingen te identificeren en te beperken. Het omvat met name het verwerken van enorme hoeveelheden beveiligingsgerelateerde gegevens uit verschillende bronnen om patronen, afwijkingen en indicatoren van compromittering aan het licht te brengen die traditionele beveiligingsmaatregelen anders zouden kunnen over het hoofd zien.

De belangrijkste componenten van cybersecurity analytics zijn:

Gegevensaggregatie—het verzamelen van gegevens uit meerdere bronnen, zoals netwerklogboeken, gebruikersactiviteiten, systeemgebeurtenissen en externe feeds met informatie over bedreigingen.
Gegevensverwerking—het opschonen en normaliseren van gegevens om consistentie en nauwkeurigheid te garanderen voor een effectieve analyse.
Geavanceerde analyse—het detecteren van ongebruikelijke patronen of gedragingen die wijzen op cyberdreigingen door statistische methoden en machine learning-algoritmen toe te passen.
Visualisatie en rapportage—inzichten presenteren in een toegankelijk formaat om snelle besluitvorming door beveiligingsprofessionals mogelijk te maken.

Door ruwe gegevens om te zetten in bruikbare informatie, verbetert cybersecurity analytics het vermogen van een organisatie om bedreigingen in realtime te detecteren, snel op incidenten te reageren en de algehele beveiligingspositie te versterken.

Het belang van cybersecurity analytics

De implementatie van cybersecurity analytics is cruciaal voor organisaties die hun digitale activa effectief willen beschermen. De volgende punten benadrukken het belang ervan:

1. Vroegtijdige detectie van bedreigingen

Cybersecurity Analytics stelt organisaties in staat om bedreigingen te identificeren voordat ze aanzienlijke schade kunnen aanrichten. Door gegevens continu te monitoren en te analyseren, kan het het volgende detecteren:

zero-day exploits—aanvallen die misbruik maken van voorheen onbekende kwetsbaarheden.
geavanceerde persistente bedreigingen (APT's)—langdurige gerichte aanvallen die niet worden gedetecteerd door traditionele beveiligingsmaatregelen.
insider threats—kwaadwillige activiteiten die hun oorsprong vinden binnen de organisatie.

Vroegtijdige detectie maakt snelle responsmaatregelen mogelijk, waardoor potentiële verliezen tot een minimum worden beperkt en risico's worden beperkt.

2. Proactieve verdediging

Met cyberbeveiligingsanalyses kunnen organisaties cyberaanvallen anticiperen en voorkomen in plaats van er alleen maar op te reageren. Tools zoals SentinelOne’s WatchTower kunnen proactieve verdediging bieden. Door historische en realtime gegevens te analyseren, kunnen beveiligingsteams:

aanvalsvectoren voorspellen—potentiële methoden identificeren die aanvallers zouden kunnen gebruiken op basis van waargenomen patronen.
kwetsbaarheden versterken—zwakke punten in het netwerk of de systemen aanpakken voordat ze worden misbruikt.
ontwikkel strategieën voor het opsporen van bedreigingen—zoek actief naar verborgen bedreigingen binnen het netwerk.

Deze proactieve aanpak verschuift de beveiligingsstrategie van defensief naar anticiperend, waardoor de weerbaarheid tegen cyberdreigingen wordt vergroot.

3. Naleving en rapportage

Naleving van regelgeving is een cruciaal aandachtspunt voor organisaties die met gevoelige gegevens werken. Cybersecurity-analyse helpt bij:

het voldoen aan wettelijke normen—het waarborgen van naleving van wetten zoals de AVG, HIPAA en PCI DSS door de vereiste beveiligingsmaatregelen te handhaven.
voorbereiding op audits—het verstrekken van gedetailleerde logboeken en rapporten die tijdens audits aantonen dat aan de voorschriften wordt voldaan.
documentatie van incidenten—het bijhouden van uitgebreide gegevens over beveiligingsincidenten en reacties daarop.

Door naleving te faciliteren, kunnen organisaties juridische sancties voorkomen en het vertrouwen van klanten en partners behouden.

4. Optimalisatie van middelen

Effectieve toewijzing van beveiligingsmiddelen is essentieel voor maximale bescherming en kostenbeheersing. Cybersecurity Analytics helpt bij:

het prioriteren van bedreigingen—met behulp van risicoscores om u te concentreren op de meest kritieke kwetsbaarheden en bedreigingen.
het verminderen van valse positieven—het verbeteren van de nauwkeurigheid van dreigingsdetectie om verspilling van middelen aan niet-problemen te voorkomen.
besluitvorming verbeteren—datagestuurde inzichten bieden die als leidraad dienen voor investeringen in beveiligingstechnologieën en personeelstraining.

Dit zorgt ervoor dat middelen worden ingezet waar ze het meest nodig zijn, waardoor de algehele veiligheidsefficiëntie wordt verbeterd.

Verschil tussen cyberbeveiliging en data-analyse

Terwijl cyberbeveiliging zich richt op het beschermen van systemen, netwerken en gegevens tegen digitale aanvallen, omvat data-analyse het onderzoeken van datasets om conclusies te trekken over de informatie die ze bevatten. Cybersecurity-analyse combineert deze gebieden door data-analysetechnieken toe te passen op cybersecurity-data, waardoor het vermogen om bedreigingen te detecteren en erop te reageren wordt verbeterd.

Cybersecurity omvat het implementeren van maatregelen ter bescherming tegen ongeoorloofde toegang, aanvallen en datalekken.
Data-analyse maakt gebruik van statistische analyse en machine learning om inzichten uit gegevens te halen.

Door data-analyse te integreren in cybersecurity kunnen organisaties grote hoeveelheden beveiligingsgegevens omzetten in bruikbare informatie, waardoor bedreigingen effectiever kunnen worden gedetecteerd en aangepakt.

Kerncomponenten van cybersecurity-analyse

Effectieve cybersecurity-analyse is afhankelijk van verschillende kerncomponenten die samenwerken om bedreigingen te detecteren en te beperken.

1. Gegevensverzameling

Het verzamelen van uitgebreide en relevante gegevens vormt de basis van cyberbeveiligingsanalyse.

Soorten gegevens

Logs: Registraties van gebeurtenissen die worden gegenereerd door besturingssystemen, applicaties en beveiligingsapparatuur.
Netwerkverkeer: Gegevenspakketten die via het netwerk worden verzonden en inzicht geven in communicatiepatronen.
Gebruikersactiviteiten: Informatie over gebruikersaanmeldingen, toegangs pogingen en gedrag binnen systemen.
Eindpuntgegevens: Details van apparaten zoals computers en mobiele apparaten.

2. Bronnen van gegevens

Firewalls: Logboeken van geblokkeerd en toegestaan netwerkverkeer.
Inbraakdetectiesystemen (IDS): Waarschuwingen en logboeken met betrekking tot mogelijke inbreuken op de beveiliging.
Eindpunten: gegevens van antivirussoftware, systeemlogboeken en applicatiegebruik.
Clouddiensten: Logboeken en statistieken van cloudgebaseerde applicaties en infrastructuur.

Het verzamelen van gegevens uit diverse bronnen zorgt voor een uitgebreid overzicht van het beveiligingslandschap.

3. Gegevensverwerking

Het verwerken van de verzamelde gegevens is essentieel voor een nauwkeurige en zinvolle analyse.

4. Gegevensopschoning

Irrelevante gegevens verwijderen: Filteren van onnodige informatie die niet bijdraagt aan het detecteren van bedreigingen.
Duplicaten verwijderen: Ervoor zorgen dat elke gebeurtenis één keer wordt geregistreerd om een vertekende analyse te voorkomen.
Fouten corrigeren: Identificeren en corrigeren van onnauwkeurigheden in de gegevens.

Het opschonen van de gegevens voordat met de analyse wordt begonnen, verhoogt de betrouwbaarheid van de analyseresultaten.

5. Gegevensnormalisatie

Formaten standaardiseren: Gegevens omzetten naar een consistent formaat voor vergelijking en analyse.
Tijdstempels synchroniseren: Tijdgegevens tussen verschillende systemen op elkaar afstemmen om gebeurtenissen nauwkeurig te kunnen correleren.
Gegevens categoriseren: Informatie ordenen in vooraf gedefinieerde categorieën voor eenvoudigere analyse.

Normalisatie maakt een naadloze integratie van gegevens uit verschillende bronnen mogelijk.

6. Gegevensanalyse

Door de verwerkte gegevens te analyseren, komen inzichten aan het licht die cruciaal zijn voor het detecteren van bedreigingen.

Statistische methoden

Trendanalyse: patronen in de tijd identificeren om afwijkingen of veranderingen in gedrag te detecteren.
Detectie van afwijkingen: Gebruik van statistische drempels om ongebruikelijke activiteiten te signaleren.
Correlatieanalyse: Het koppelen van gerelateerde gebeurtenissen uit verschillende gegevensbronnen om complexe aanvalspatronen bloot te leggen.

7. Machine learning-technieken

Begeleid leren: Modellen trainen op gelabelde gegevens om bekende dreigingspatronen te voorspellen.
Ongebegeleid leren: Het detecteren van onbekende bedreigingen door afwijkingen van normaal gedrag te identificeren zonder vooraf gedefinieerde labels.
Deep learning: Het gebruik van neurale netwerken om complexe gegevensstructuren te analyseren en subtiele indicatoren van compromittering aan het licht te brengen.

Machine learning verbetert het vermogen om geavanceerde en zich ontwikkelende bedreigingen te detecteren die met traditionele methoden mogelijk over het hoofd worden gezien.

Technieken in cybersecurity-analyse

Cybersecurity-analyse maakt gebruik van een combinatie van geavanceerde technieken om potentiële bedreigingen te identificeren, te beoordelen en te beperken voordat ze schade kunnen aanrichten. Door gebruik te maken van deze technieken kunnen organisaties hun verdediging aanzienlijk verbeteren en tegelijkertijd de integriteit van hun systemen en gegevens waarborgen.

Hieronder volgen enkele van de meest gebruikte technieken.

1. Detectie van afwijkingen

Detectie van afwijkingen richt zich op het identificeren van afwijkingen van vastgestelde normen.

2. Gedragsanalyse

Gebruikersgedragsanalyse (UBA): Monitoring van gebruikersactiviteiten om verdacht gedrag te detecteren, zoals ongebruikelijke inlogtijden of toegangspatronen.
Entiteitsgedragsanalyse (EBA): Het analyseren van het gedrag van apparaten en applicaties om afwijkingen te identificeren.

Door basisgedrag vast te stellen, kunnen organisaties detecteren wanneer acties buiten de gebruikelijke patronen vallen, wat wijst op mogelijke bedreigingen.

3. Netwerkverkeeranalyse

Pakketinspectie: Het onderzoeken van datapakketten op kwaadaardige inhoud of ongeautoriseerde protocollen.
Flowanalyse: Door het volume en de richting van het netwerkverkeer te monitoren, kunnen afwijkingen worden gedetecteerd, zoals plotselinge pieken of ongebruikelijke gegevensoverdrachten.
Protocolanalyse: Controleren op oneigenlijk gebruik van netwerkprotocollen die op een aanval kunnen duiden.

4. Bedreigingsinformatie

Bedreigingsinformatie omvat het verzamelen en vervolgens analyseren van informatie over potentiële of zelfs huidige aanvallen.

5. Op handtekeningen gebaseerde detectie

Bekende dreigingshandtekeningen: gebruik van databases met bekende malwarehandtekeningen om kwaadaardige code te detecteren en te blokkeren.
Antivirusscanning: Regelmatig scannen van systemen op bestanden die overeenkomen met bekende dreigingssignaturen.

6. Heuristische analyse

Gedragsonderzoek: Het analyseren van codegedrag in een gecontroleerde omgeving om verdachte activiteiten te detecteren.
Patroonherkenning: Identificatie van kenmerken die veel voorkomen in kwaadaardige code, zelfs als de specifieke handtekening onbekend is.

Heuristische analyse verbetert de detectie van zero-day-exploits en polymorfe malware.

7. Risicobeoordeling

Risicobeoordeling rangschikt bedreigingen op basis van hun potentiële impact.

8. Kwetsbaarheidsscannen

Geautomatiseerde tools: Identificeren van bekende kwetsbaarheden in systemen en applicaties.
Patchbeheer: Ervoor zorgen dat systemen worden bijgewerkt om geïdentificeerde kwetsbaarheden te verhelpen.

9. Risicoscores

Impactanalyse: Beoordeling van de potentiële schade die een bedreiging kan veroorzaken.
Waarschijnlijkheidsschatting: De kans dat een dreiging zich daadwerkelijk voordoet evalueren.
Prioritering: Scores toekennen aan dreigingen om middelen te concentreren op de belangrijkste risico's.

Tools en technologieën

De implementatie van cyberbeveiligingsanalyses is afhankelijk van talrijke tools en technologieën om een uitgebreide detectie van en reactie op bedreigingen te garanderen. Bovendien helpen deze tools organisaties niet alleen om beveiligingsincidenten efficiënt te identificeren, analyseren en beperken, maar ook om de risico's in hun IT-omgevingen te verminderen.

Enkele van de meest gebruikte tools en technologieën staan hieronder vermeld.

#1. SIEM-systemen

Security Information and Event Management (SIEM) systemen verzamelen en analyseren activiteiten van verschillende bronnen binnen een IT-infrastructuur.

Gegevensaggregatie: verzamelt logboeken en gebeurtenissen uit meerdere bronnen op één platform.
Realtime analyse: Biedt onmiddellijk inzicht in beveiligingsgebeurtenissen op het moment dat ze zich voordoen.
Waarschuwingen en rapportage: Genereert waarschuwingen voor beveiligingsincidenten en stelt rapporten op voor naleving en beheer.

#2. Inbraakdetectiesystemen (IDS)

Inbraakdetectiesystemen controleren netwerk- of systeemactiviteiten op kwaadwillige acties.

Soorten IDS

Netwerkgebaseerde IDS (NIDS): controleert netwerkverkeer op verdachte activiteiten op netwerkniveau.
Hostgebaseerde IDS (HIDS): observeert activiteiten op individuele hosts of apparaten.

IDS versus IPS

IDS: Detecteert en waarschuwt voor potentiële bedreigingen zonder actie te ondernemen om deze te voorkomen.
Intrusion prevention systems (IPS): Blokkeert of voorkomt actief gedetecteerde bedreigingen en geeft daarnaast waarschuwingen.

Toepassingen van cyberbeveiligingsanalyse

Cyberbeveiligingsanalyse is van vitaal belang in verschillende sectoren. Hieronder volgen enkele voorbeelden van toepassingen van cyberbeveiligingsanalyse in verschillende sectoren.

Financiële sector

Fraudedetectie

Transactiebewaking: Analyseren van transactiepatronen om afwijkingen te detecteren die wijzen op fraude.
Analyse van rekeninggedrag: Identificeren van ongebruikelijke activiteiten binnen klantrekeningen.

Naleving van regelgeving

Anti-witwasbeleid (AML): Transacties controleren op naleving van AML-regelgeving.
Rapportage: De nodige documentatie verstrekken aan regelgevende instanties.

Gezondheidszorgsector

Bescherming van patiëntgegevens

Beveiliging van elektronische medische dossiers: Bescherming van gevoelige patiëntgegevens tegen ongeoorloofde toegang.
Toegangscontrole: Controle van wie toegang heeft tot patiëntgegevens en waarborging dat dit op gepaste wijze gebeurt.

HIPAA-naleving

Naleving van beveiligingsregels: Implementatie van maatregelen die vereist zijn door de Health Insurance Portability and Accountability Act.
Audittrails: Bijhouden van gedetailleerde logboeken van gegevenstoegang en -wijzigingen.

Overheid en defensie

Nationale veiligheid

Bescherming van infrastructuur: Beveiliging van kritieke infrastructuur zoals elektriciteitsnetten en communicatienetwerken.
Preventie van cyberspionage: Het opsporen en tegengaan van pogingen om toegang te krijgen tot gevoelige informatie.

Verdedigingsmechanismen tegen cyberoorlogvoering

Anticiperen op bedreigingen: Voorspellen van en voorbereiden op cyberoorlogstactieken die door tegenstanders worden gebruikt.
Coördinatie van incidentrespons: Beheer van reacties op grootschalige cyberincidenten.

Uitdagingen in cyberbeveiligingsanalyse

Ondanks de voordelen ervan, staat cybersecurity analytics voor een aantal uitdagingen die de implementatie en effectiviteit ervan kunnen bemoeilijken. Het aanpakken van deze uitdagingen is daarom essentieel voor het handhaven van de veiligheid, terwijl ook de privacy wordt beschermd en de efficiëntie wordt gewaarborgd. Enkele van deze uitdagingen zijn:

#1. Zorgen over gegevensprivacy

Omgang met gevoelige informatie: Zorgen voor naleving van privacywetgeving bij het verzamelen en analyseren van gegevens.
Anonimisering: Bescherming van persoonsgegevens door identificeerbare informatie tijdens de analyse te verwijderen.
Toegangscontrole: Beperking van wie toegang heeft tot gevoelige analysegegevens.

#2. Schaalbaarheidsproblemen

Datavolume: Beheer en verwerking van de grote hoeveelheden data die door moderne netwerken worden gegenereerd.
Beperkingen van de infrastructuur: ervoor zorgen dat analyseplatforms kunnen worden geschaald zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
Kostenbeheer: een evenwicht vinden tussen de behoefte aan schaalbaarheid en budgettaire beperkingen.

#3. Vereisten voor realtime verwerking

Latency reduction: Vertragingen in de gegevensverwerking minimaliseren voor onmiddellijke detectie van bedreigingen.
Toewijzing van middelen: Zorgen voor voldoende rekenkracht voor realtime analyses.
Technologische beperkingen: Uitdagingen op het gebied van verwerkingssnelheden en gegevensdoorvoer overwinnen.

Best practices voor cyberbeveiligingsanalyses

Om de effectiviteit van cyberbeveiligingsanalyses te maximaliseren:

1. 1. Implementeer sterk gegevensbeheer

Beleidsontwikkeling: Stel duidelijk beleid op voor gegevensverwerking en toegangscontrole.
Rollen en verantwoordelijkheden: Bepaal wie verantwoordelijk is voor de verschillende aspecten van gegevensbeheer.
Naleving van regelgeving: Zorg ervoor dat governancepraktijken voldoen aan de wettelijke vereisten.

2. Investeer in geavanceerde analysetools

Technologiebeoordeling: Evalueer tools die realtime analyse- en machine learning-mogelijkheden bieden.
Overwegingen met betrekking tot schaalbaarheid: Kies oplossingen die kunnen meegroeien met de behoeften van de organisatie.
Betrouwbaarheid van leveranciers: Kies gerenommeerde leveranciers zoals SentinelOne die robuuste ondersteuning bieden.

3. Werk bedreigingsinformatie regelmatig bij

Integratie van bedreigingsfeeds: Integreer externe dreigingsinformatie in analyseplatforms.
Continu leren: Werk machine learning-modellen bij met nieuwe gegevens.
Samenwerking met de gemeenschap: Neem deel aan initiatieven voor het delen van informatie.

4. Train personeel

Ontwikkeling van vaardigheden: Zorg voor voortdurende training in het gebruik van cybersecurity-analysetools.
Bewustmakingsprogramma's: Informeer medewerkers over best practices op het gebied van cybersecurity.
Functieoverschrijdende teams: Bevorder samenwerking tussen IT, beveiliging en andere afdelingen.

5. Voer regelmatig audits uit

Kwetsbaarheidsbeoordelingen: Test systemen regelmatig op zwakke punten.
Controles op naleving van beleid: Zorg ervoor dat interne beleidsregels en externe regelgeving worden nageleefd.
Prestatiebeoordelingen: Evalueer de effectiviteit van analysetools en -processen.

Casestudy's: Opmerkelijke cyberaanvallen en analytische reacties

Uit onderzoek naar cyberaanvallen in het verleden blijkt hoe belangrijk effectieve cyberbeveiligingsanalyses zijn.

Datalek bij Target

In 2013 werd Target getroffen door een grootschalig datalek, waardoor miljoenen klantgegevens in gevaar kwamen. Aanvankelijk drongen de aanvallers het netwerk binnen met behulp van inloggegevens die waren gestolen van een externe leverancier. Als gevolg hiervan werden meer dan 40 miljoen creditcard- en debetkaartrekeningen getroffen door het datalek.

Geavanceerde analyses hadden echter een verband kunnen leggen tussen ongebruikelijke netwerkactiviteit en de normale toegangspatronen van de leverancier, wat op zijn beurt had kunnen helpen om het lek te voorkomen.

Datalek bij Equifax

Door het datalek bij Equifax in 2017 kwam de gevoelige informatie van meer dan 145 miljoen mensen op straat te liggen. Het probleem ontstond door misbruik van een bekende kwetsbaarheid in een webapplicatieframework. Als gevolg daarvan kwamen persoonlijke gegevens, waaronder de burgerservicenummers van miljoenen mensen, in handen van de aanvallers.

Een geavanceerd cyberbeveiligingsanalyseplatform, zoals SentinelOne, had dit misbruik mogelijk eerder kunnen detecteren door ongebruikelijke gegevensactiviteiten effectief te identificeren.

Voorbeelden van succesvolle implementaties

Organisaties die gebruikmaken van de cyberbeveiligingsanalyseoplossingen van SentinelOne hebben het volgende bereikt

verbeterde detectie van bedreigingen—het identificeren van geavanceerde bedreigingen door middel van realtime analyses.
snellere responstijden—automatisering van reacties op gedetecteerde bedreigingen, waardoor kwetsbaarheden worden verminderd.
verbeterde compliance—het genereren van gedetailleerde rapporten die helpen bij het voldoen aan wettelijke vereisten.

Canva heeft bijvoorbeeld een flexibele en veilige bescherming van cloudworkloads gerealiseerd in meer dan 3500 eindpunten met een soepel migratieproces. Dankzij naadloze integratie in Mac-, Windows- en Linux-omgevingen kon Canva beveiligingsmaatregelen onafhankelijk van het platform uitvoeren. Bovendien kunt u het hele case bekijken om meer te weten te komen over de voordelen van een geavanceerde cybersecuritytool.

Sequoia Group heeft de gegevens van zijn klanten’ beveiligd met behulp van SentinelOne. Door geavanceerde analysetools te gebruiken, hebben organisaties hun activa effectiever beschermd en daarmee de waarde van proactieve cybersecuritymaatregelen aangetoond.

Afsluiting

Door geavanceerde analyses te integreren in cyberbeveiligingsstrategieën kunnen organisaties effectief voorop blijven lopen op het gebied van steeds veranderende bedreigingen. Bovendien maakt het verbeteren van gegevensverzameling, -verwerking en -analyse proactieve verdedigingsmechanismen mogelijk, waardoor een robuuste bescherming van kritieke activa in verschillende sectoren wordt gewaarborgd. Uiteindelijk zijn het omarmen van best practices en het overwinnen van uitdagingen essentiële stappen op weg naar een veiligere digitale omgeving.

FAQs

Cybersecurity analytics omvat het gebruik van technieken voor het verzamelen, verwerken en analyseren van gegevens om cyberdreigingen op te sporen, te analyseren en erop te reageren door grote hoeveelheden beveiligingsgegevens te verwerken. Bovendien zet het ruwe gegevens om in bruikbare informatie, waardoor een organisatie beter in staat is om haar digitale activa te beschermen.

Ja, data-analyse is een integraal onderdeel van moderne cybersecurity, omdat het organisaties in staat stelt patronen en afwijkingen te identificeren die wijzen op mogelijke beveiligingsincidenten, toekomstige bedreigingen te voorspellen en de respons op incidenten te verbeteren door middel van weloverwogen besluitvorming. Uiteindelijk speelt het een cruciale rol bij het verbeteren van de algehele beveiligingsstatus.

Een cyberbeveiligingsanalist houdt zich voornamelijk bezig met het monitoren en analyseren van beveiligingssystemen, het opsporen van inbreuken en het implementeren van maatregelen om de digitale activa van een organisatie te beschermen. Daarnaast gebruiken ze tools zoals cybersecurity-analyses om kwetsbaarheden te identificeren, te reageren op incidenten en ervoor te zorgen dat het beveiligingsbeleid en de regelgeving worden nageleefd.

Bescherm uw organisatie met de geavanceerde cybersecurity-analyseoplossingen van SentinelOne. Geef uw beveiligingsteam meer mogelijkheden met realtime detectie van bedreigingen en geautomatiseerde reacties. Lees vandaag nog meer over het aanbod van SentinelOne.