Een datalek kost in 2024 gemiddeld 4,48 miljoen dollar per jaar, gevolgd door een jaarlijkse stijging van 10%, volgens het IBM Cost of a Data Breach Report 2024! Uw gevoelige informatie is nooit veilig. Ze kan gemakkelijk in verkeerde handen vallen! Extended Detection and Response (XDR) Data Lakes zijn ontstaan uit de behoefte aan geavanceerde en complexe cyberbeveiligingsoplossingen. Ze kunnen u helpen uw gegevens te beschermen en te beveiligen tegen toekomstige bedreigingen. U moet echter wel weten hoe ze werken om er optimaal van te kunnen profiteren.
In dit artikel bespreken we wat een XDR-datameer is. We bespreken de belangrijkste voordelen en de best practices die ermee samenhangen. Hieronder leert u hoe u bedreigingen sneller kunt detecteren, sneller kunt reageren en nog veel meer.
Laten we eens dieper ingaan op XDR-datameren.
Wat is een XDR-datameer?
Een XDR data lake is in wezen een opslagplaats waar de beveiligingsgegevens uit verschillende omgevingen, of het nu gaat om netwerkverkeer of eindpunten, in de cloudomgeving worden gecentraliseerd. Stel dat u te maken heeft met een aantal behoorlijk ingewikkelde ransomware-aanvallen. U hebt verspreide logboeken over zoveel tools dat het bijna onmogelijk is om de bron in realtime te traceren. Dat is waar een XDR-datameer van pas komt. Het verzamelt al die informatie op één plek, waardoor snelle analyse en geautomatiseerde dreigingsdetectie mogelijk wordt.
Een XDR-datameer kan een verdachte aanmelding in realtime correleren met endpoint-activiteit. Hierdoor kunnen beveiligingsingenieurs risico's veel sneller beperken en incidentrespons stroomlijnen.
Laten we eens kijken hoe XDR-datameren verschillen van traditionele datameren.
XDR-datameer versus traditionele datameren
Cyberdreigingen zijn de laatste tijd complexer geworden en traditionele datameren bieden beveiligingsteams onvoldoende inzicht. Ze zitten natuurlijk vol met ruwe, niet-geanalyseerde gegevens, maar zonder context is het een uitdaging om de dreigingen te herkennen. In plaats daarvan is het een onderzoek naar een cyberaanval waarbij oneindig veel logboeken moeten worden doorgenomen die geen zin lijken te hebben. Het is overweldigend en kost veel tijd.
Met een XDR-datameer wordt alles anders, van het ophalen van gegevens uit eindpunten, netwerken en clouds tot het verbinden van alles met betere inzichten en snellere reacties. Het verandert de manier waarop beveiligingsteams werken; dit is contextgedreven.
Laten we dieper ingaan op de kerncomponenten van een XDR-datameer.
Kerncomponenten van een XDR-datameer
XDR-datameren bieden doorgaans uitgebreide mogelijkheden voor het opsporen van bedreigingen. SecOps-teams worden steeds slimmer, net zoals cybercriminelen nieuwe aanvalstactieken uitproberen om organisaties aan te vallen. De moderne XDR-datameren combineren modulaire beveiliging met geavanceerde analyses, SIEM en een groot aantal geavanceerde functies voor dreigingsdetectie om cloud-native omgevingen te beveiligen.
We kunnen de kerncomponenten van een XDR-datameer als volgt omschrijven:
- Automatiseringsengine: Geeft prioriteit aan bedreigingen, voert triage en mitigatie van gebeurtenissen uit, geeft prioriteit aan risico's en voert alle analyses uit.
- Data-opname en analyse-engine: Neemt gegevens uit meerdere bronnen in ruwe vorm op, transformeert en structureert deze. Analyseert ook beveiligingsgebeurtenisgegevens uit verschillende tools. XDR-datameren verzamelen gegevens van eindpunten, netwerken, clouddiensten en applicatielogboeken.
- Gegevensopslag: XDR-datameren maken uw opgenomen gegevens veilig, opslagbaar en schaalbaar. Hiervoor wordt een combinatie van NoSQL-databases, objectopslagoplossingen en gedistribueerde bestandssystemen gebruikt.
- Gegevensverwerking: Er wordt gebruikgemaakt van frameworks voor gegevensverwerking zoals Apache Flink, Apache Spark en soortgelijke tools. Ook worden oplossingen voor gegevenstransformatie zoals AWS Glue en Apache NiFi gebruikt voor gegevensverwerking.
- Gegevensverrijking: Het voegt context toe aan uw gegevens en bereidt deze voor op een betere gegevensanalyse. Dit omvat ook realtime gegevenscatalogisering, zoals het toewijzen van de juiste categorieën en het toevoegen van informatielagen.
Voordelen van het gebruik van een XDR-datameer
Een XDR-datameer biedt veel voordelen die een aantal veelvoorkomende problemen van beveiligingsingenieurs en ontwikkelaars kunnen helpen verlichten.
1. Verbeterde detectie van bedreigingen
Een XDR-datameer verzamelt gegevens uit meerdere bronnen, waardoor supercomplexe bedreigingen kunnen worden geïdentificeerd die met traditionele oplossingen nauwelijks of nooit zouden kunnen worden gevonden. Tijdens een ransomware-aanval kan een XDR-datameer bijvoorbeeld abnormale bestandsactiviteiten correleren met verdachte inlogpogingen om vroegtijdige waarschuwingen en waardevolle context aan de teams te leveren.
2. Verbeterde incidentrespons
Met realtime gegevensanalyse en geautomatiseerde waarschuwingen helpen XDR-datameren de responstijden te verkorten. Stel je voor dat er een waarschuwing wordt geactiveerd door een ongeautoriseerd apparaat en dat het beveiligingsteam onmiddellijk alle relevante gegevens kan bekijken. Dit omvat informatie zoals IP-adressen, recente activiteitenlogboeken en andere relevante details, allemaal in realtime.
3. Gecentraliseerd gegevensbeheer
Beveiligingsgegevens worden vaak opgeslagen in silo's, wat onderzoeken bemoeilijkt en foutgevoelig maakt. Een XDR-datameer maakt het wisselen tussen tools overbodig door logs en gebeurtenissen op één locatie te centraliseren, wat tijd bespaart en het risico op het missen van essentiële feiten verkleint.
4. Kostenefficiëntie
Traditionele beveiligingsoplossingen vereisen mogelijk meerdere tools en abonnementen, wat de kosten opdrijft. Een XDR-datameer combineert deze functies, waardoor er minder licenties nodig zijn en de kosten op de lange termijn dalen.
5. Schaalbaarheid en flexibiliteit
Een XDR-datameer is ontworpen om mee te groeien met uw organisatie. Naarmate uw infrastructuur en datavolume toenemen, kan het datameer grotere datasets verwerken, waardoor beveiligingsteams de monitoring en analyse kunnen bijhouden zonder vertraging.
Laten we vervolgens bespreken hoe u effectief een XDR-datameer kunt bouwen.
Een XDR-datameer bouwen
Het bouwen van een XDR-datameer vereist een zorgvuldige planning en uitvoering. Hier leest u hoe u een solide basis kunt leggen.
1. Planning en strategie
Begin met een duidelijk doel. Een financiële instelling die worstelt met gefragmenteerde dreigingsgegevens, moet bijvoorbeeld prioriteit geven aan het samenvoegen van endpoint-, netwerk- en cloudlogs. Bepaal uw belangrijkste beveiligingsdoelen, zoals het verkorten van de responstijd bij incidenten of het verbeteren van de nauwkeurigheid van dreigingsdetectie.
2. De juiste tools en technologieën selecteren
Het kiezen van de juiste tools is cruciaal. Grote bedrijven die snel groeien, hebben mogelijk cloudgebaseerde opties nodig om al hun gegevens te verwerken. Wat u ook kiest, het moet naadloos samenwerken met wat u al hebt, zoals firewalls en beveiligingssystemen.
3. Bestaande systemen integreren
Integratie is ook belangrijk. Stel dat een ziekenhuis al beschikt over SIEM's, firewalls en endpointbeveiliging heeft, dan moet uw XDR-datameer in staat zijn om gegevens uit al deze bronnen te verzamelen en te koppelen, zodat u een volledig beeld krijgt.
4. Gegevenskwaliteit en -consistentie waarborgen
Zorg ervoor dat uw gegevens van topkwaliteit zijn. Als een e-commercebedrijf met enorme hoeveelheden gegevens te maken heeft, moet het ervoor zorgen dat de gegevens die in het XDR-datameer terechtkomen, schoon, consistent en altijd up-to-date zijn. Door rommelige gegevens kunt u bedreigingen missen, en dat is een grote no-no.
Vervolgens gaan we dieper in op enkele uitdagingen die u tijdens dit proces kunt tegenkomen – en hoe u deze kunt aanpakken.
Uitdagingen van het XDR-datameer
Het beheren van een XDR-datameer kan een uitdaging zijn, maar met de juiste strategieën kunt u deze problemen aanpakken. Enkele van de uitdagingen zijn big data-beheer, beveiliging en privacy van gegevens, realtime verwerking en compliance.
1. Big data-beheer
Naarmate organisaties groeien, neemt ook de stroom aan gegevens afkomstig van talloze eindpunten toe. Een wereldwijd bedrijf met duizenden eindpunten kan bijvoorbeeld te maken krijgen met een overdaad aan gegevens. Met schaalbare cloudopslag en gedistribueerde systemen kunnen meer gegevens worden verwerkt zonder vertragingen.
2. Beveiliging en privacy van gegevens
Datalekken en veranderende privacywetgeving, zoals GDPR of HIPAA, vereisen voortdurende aandacht. Zo moeten bijvoorbeeld zorginstellingen gevoelige gegevens beschermen. Versleuteling, regelmatige beveiligingsaudits en strikte toegangscontroles kunnen helpen om gegevens veilig en compliant te houden.
3. Realtime verwerking realiseren
Realiseer realtime detectie van bedreigingen, vooral in de financiële sector, waar zelfs een kleine vertraging bij het afhandelen van bedreigingen gevaarlijk kan zijn. Om uw XDR-datameer responsief te houden, helpt het regelmatig optimaliseren van het gebruik van veelgebruikte streamingtechnologieën en het bijwerken van de automatiseringsworkflows om de realtime efficiëntie te behouden.
4. Voldoen aan nalevingsvereisten
Nalevingsvereisten evolueren met de tijd en als u zich niet aanpast, kan dat hoge kosten met zich meebrengen. Organisaties moeten ervoor zorgen dat hun XDR-datameer compliancebewaking, bijgewerkte bewaarbeleid en regelmatige auditrapporten omvat.
Vervolgens bekijken we een aantal praktische use cases van een XDR-datameer.
Toepassingen van XDR-datameren
XDR-datameren bieden meerdere toepassingen die de beveiligingsactiviteiten aanzienlijk kunnen verbeteren. Laten we een paar van de meest voorkomende toepassingen eens nader bekijken.
#1. Incidentrespons
Na een cyberaanval helpt een XDR-datameer om snel informatie te verzamelen en te analyseren, waardoor de responstijd wordt verkort.
#2. Dreigingsdetectie
Door alle gegevensbronnen te scannen, kunnen beveiligingsteams verborgen bedreigingen detecteren voordat ze schade aanrichten.
#3. Compliance Reporting
XDR-datameren slaan gedetailleerde records op, waardoor bedrijven gemakkelijker aan wettelijke vereisten kunnen voldoen.
#4. Gedragsanalyse
XDR-datameren analyseren patronen in gebruikersgedrag om ongebruikelijke activiteiten te identificeren en zo bedreigingen van binnenuit of ongeoorloofde toegang te voorkomen.
Vervolgens bekijken we best practices om uw XDR-datameer soepel te laten werken.
Belangrijkste best practices voor het optimaliseren van uw XDR-datameer
Om uw XDR-datameer effectief en betrouwbaar te houden, is het belangrijk om enkele best practices te volgen.
#1. Regelmatige audits en monitoring
Regelmatige audits en monitoring zijn belangrijk om veilig en compliant te blijven. Stel dat u uw datameer hebt ingesteld om op specifieke bedreigingen te letten, maar dat die instellingen na verloop van tijd verouderd raken. Regelmatige audits zorgen ervoor dat uw detectieregels nauwkeurig en relevant blijven, zodat u geen kritieke waarschuwingen mist.
#2. Gegevensbronnen continu bijwerken
Het is ook belangrijk om gegevensbronnen regelmatig bij te werken. Wanneer uw organisatie nieuwe systemen of applicaties implementeert, moet u deze toevoegen aan uw datameer om totale zichtbaarheid te garanderen. Als uw bedrijf bijvoorbeeld een nieuwe clouddienst gaat gebruiken, is het van cruciaal belang om logboeken op te nemen om blinde vlekken te minimaliseren.
#3. Samenwerken met multifunctionele teams
Het is ook van cruciaal belang om samen te werken met andere teams. Om aan specifieke gegevensvereisten te voldoen, moeten beveiligingsteams samenwerken met IT-, DevOps- en compliance-teams. DevOps-teams kunnen bijvoorbeeld inzichten uitwisselen over nieuwe app-releases om beveiligingsteams te helpen bij het verfijnen van hun detectiecriteria.
#4. Machine learning gebruiken voor betere inzichten
Door gebruik te maken van machine learning (ML) voor betere inzichten kan de detectie van bedreigingen aanzienlijk worden verbeterd. ML-modellen kunnen historische gegevens evalueren om afwijkende trends te detecteren, waardoor het gemakkelijker wordt om geavanceerde gevaren op te sporen die bij conventionele benaderingen over het hoofd kunnen worden gezien. ML kan bijvoorbeeld risico's van binnenuit detecteren door gedragingen te signaleren die niet overeenkomen met de typische activiteiten van een werknemer.
Laten we vervolgens eens kijken hoe SentinelOne uw XDR-datameer-initiatieven kan ondersteunen.
De efficiëntie van XDR-datameren verbeteren met SentinelOne
SentinelOne biedt krachtige oplossingen om beveiligingsteams te helpen bij het beheren van hun XDR-datameren en het verbeteren van de detectie van bedreigingen. Het Singularity™-platform maakt gebruik van AI om eindpunten en cloudomgevingen te beschermen en biedt teams een uitgebreid overzicht van alle assets. Hiermee kunt u zich verdedigen tegen bedreigingen en snel reageren, wat vooral in grote omgevingen van groot belang is.
Singularity™ XDR verbetert de zichtbaarheid van bedreigingen door gegevens uit verschillende bronnen te combineren. Het automatiseert ook de detectie en maakt reparaties met één muisklik mogelijk, zodat reacties sneller zijn en aanvallen in realtime worden gestopt.
De Singularity™ Data Lake helpt analisten bij het verzamelen en ordenen van gegevens uit meerdere bronnen, met behulp van AI en geautomatiseerde workflows. Dit versnelt onderzoeken en lost beveiligingsproblemen sneller op.
Singularity™ Threat Intelligence, ondersteund door Mandiant, biedt inzicht in nieuwe bedreigingen en helpt bij het opsporen van aanvallers, terwijl het samenwerkt met andere tools om de responstijden te verbeteren.
De oplossingen van SentinelOne lossen veelvoorkomende problemen op, zoals datasilo's en gebrekkige detectie van bedreigingen, waardoor ontwikkelaars en beveiligingsteams cyberdreigingen gemakkelijk voor kunnen blijven. Als u uw beveiliging wilt verbeteren, is SentinelOne dus een solide keuze.
AI-gestuurde detectie en respons ontketenen
Ontdek en beperk bedreigingen op machinesnelheid met een uniform XDR-platform voor de hele onderneming.
Vraag een demo aanBeveiliging maximaliseren met een XDR-datameer
Het bouwen van een XDR-datameer kan het vermogen van uw organisatie om bedreigingen te detecteren en erop te reageren een boost geven. Het centraliseert gegevens uit verschillende bronnen en biedt realtime inzicht. Deze aanpak vereenvoudigt complexe bedreigingen, verkort de responstijden en versterkt de beveiliging tegen cyberrisico's. Voor het beste resultaat is het cruciaal om praktijken zoals regelmatige updates, samenwerking met andere teams en het gebruik van machine learning toe te passen.
Als u uw beveiliging naar een hoger niveau wilt tillen, overweeg dan het Singularity-platform van SentinelOne. Dit is een alles-in-één oplossing met krachtige AI en eenvoudige integratie, waardoor het een uitstekende keuze is voor elke XDR-datameerstrategie.
FAQs
Cortex XDR wordt gebruikt voor het detecteren van en reageren op bedreigingen. Het maakt gebruik van machine learning om gegevens te analyseren en aanvallen op te sporen. Een data lake daarentegen is voornamelijk bedoeld voor het opslaan van grote hoeveelheden onbewerkte beveiligingsgegevens, die wachten om te worden geanalyseerd.
Het doel van mobiel apparaatbeheer, of MDM, is het beveiligen en beheren van mobiele apparaten. Een datameer daarentegen slaat alle apparaatgegevens op voor verdere analyse.
In cybersecurity verzamelt een datameer gegevens uit verschillende bronnen en biedt het een uniform overzicht om te helpen bij het opsporen van bedreigingen.
Een XDR-datameer heeft belangrijke componenten, zoals tools voor gegevensopname, opslag, analyse en visualisatie.
