Folgen 
Das Problem: Bedrohungserkennungen in großem Maßstab erreichen
Bei SOC Prime haben wir über ein Jahrzehnt damit verbracht, das Erkennungs-Engineering für Organisationen jeder Größe zu erleichtern. Jedes Jahr, da sich die Bedrohungen vervielfachen und die Umgebungen immer komplexer werden, stellt der traditionelle Ansatz SOC-Manager in eine unmögliche Position – verantwortlich für eine Abdeckung, die sie mit den vorhandenen Tools und dem Team nicht erreichen können. DetectFlow bietet einen Weg, Erkennungen in großem Maßstab bereitzustellen, ohne den technischen Aufwand. Hier ist, was es löst:
- Ihr Team ertrinkt im Lärm und findet keine Bedrohungen: Falsch positive Ergebnisse überfordern Analysten und echte Signale werden übersehen. Alarmmüdigkeit ist kein Problem der Menschen, sondern ein Problem der Systeme.
- Ihre Erkennungsabdeckung hat feste Grenzen, die Sie nicht umgehen können: Der Betrieb mit weniger als 512 Regeln bedeutet, dass Ihr Team blinde Flecken über die MITRE ATT&CK-Matrix hinweg hat, die durch keine Anzahl von Mitarbeitern geschlossen werden können.
- Bis Ihr Team eine Bedrohung sieht, ist der Angreifer bereits weitergezogen: Stapelverarbeitung führt zu Erkennungsverzögerungen, die in Minuten bis Stunden gemessen werden, und verwandelt einen kontrollierbaren Vorfall in einen Sicherheitsverstoß.
- Ihr SIEM-Budget wird von Daten aufgebraucht, die Sie nie benötigt haben: Die erzwungene Aufnahme von Rohdaten in Terabyte-Dimensionen treibt die Speicherkosten in die Höhe, die gegenüber der Unternehmensleitung nicht zu rechtfertigen sind.
DetectFlow angewendet: Kosten senken und Geschwindigkeit erhöhen
DetectFlow verändert grundlegend die Wirtschaftlichkeit und Geschwindigkeit der Bedrohungserkennung. Anstatt rohes Chaos aufzunehmen und es später zu sortieren,:
- komprimiert DetectFlow Terabytes an Rohprotokolldaten in Gigabytes sauberer, gekennzeichneter Ereignisse (sofort, bevor irgendetwas Ihr SIEM berührt).
- Die Erkennung erfolgt während des Datentransfers mit Drahtgeschwindigkeit, wobei über 50.000 in Echtzeit angewendet werden und die durchschnittliche Erkennungszeit auf 0,005–0,01 Sekunden reduziert wird.
- Das gesamte Daten-Pipeline wird vor der Aufnahme gesteuert und gefiltert, so dass Ihr SIEM nur normalisierte, markierte und vorvalidierte Ereignisse erhält, was zu einer dramatischen Optimierung Ihrer SIEM-Ausgaben führt: Sie zahlen dafür, Signal zu speichern und zu analysieren, nicht Lärm.
Das Endziel: Angriffsketten, die die ganze Geschichte erzählen
Wo sich DetectFlow wirklich unterscheidet, ist, wie es Wesentliches sichtbar macht. Anstatt Analysten Tausende von zusammenhanglosen, kontextarmen Warnungen zu geben, die manuell korreliert werden müssen,:
- reduziert DetectFlow diesen Lärm auf eine priorisierte Warteschlange hochwahrscheinlicher Angriffsketten, komplett mit KI-generierten Management-Zusammenfassungen, die Gigabytes an Gegneraktivität in einem klaren Bericht verdichten.
- Bedrohungsinferenz findet in Echtzeit statt, indem automatisch Aktivitäten über verschiedene Vektoren und Hostnamen korreliert werden, ohne dass eine manuelle Untersuchung erforderlich ist.
- Das Ausgaberesultat ist keine Liste von Warnungen, sondern eine Entscheidung. Jeder Analyst, unabhängig von seinem Erfahrungsstand, kann sofort das volle Ausmaß eines Sicherheitsvorfalls verstehen und direkt mit der Eindämmung beginnen.
Um mehr zu erfahren über DetectFlow besuchen Sie unsere Übersichtsseite.
FAQ
Wie reduziert DetectFlow die SIEM-Kosten?
DetectFlow befindet sich stromaufwärts von Ihrem SIEM und verarbeitet Rohdatenströme, bevor sie jemals aufgenommen werden. Es komprimiert Terabytes an Rohprotokolldaten auf etwa 7 % des ursprünglichen Volumens, filtert das Rauschen heraus und leitet nur normalisierte, bedrohungsmarkierte Ereignisse in Ihr SIEM weiter. Das Ergebnis ist, dass sich Ihre SIEM-Lizenzierungs- und Speicherkosten gegen Signale, nicht gegen das Rohvolumen, berechnen. Für Organisationen, die in großem Maßstab Daten aufnehmen, kann allein dieser Wechsel den Unterschied zwischen einem tragfähigen Sicherheitsbudget und einem, das gegenüber einem CFO nicht zu verteidigen ist, ausmachen.
Was ist MTTD und wie verbessert DetectFlow es?
MTTD (Mean Time to Detect) ist das Maß dafür, wie lange Ihr Team braucht, um eine aktive Bedrohung zu identifizieren, nachdem sie beginnt. Traditionelle SIEM-Architekturen verlassen sich auf Stapelverarbeitung, was bedeutet, dass Erkennungsabfragen verzögert ausgeführt werden, oft 15 Minuten oder mehr nach Auftreten eines Ereignisses. DetectFlow wendet Erkennungsregeln in Echtzeit direkt am Live-Datenstrom an, wodurch MTTD auf 0,005 bis 0,01 Sekunden reduziert wird. In praktischen Begriffen ist das der Unterschied zwischen dem Erkennen eines Angreifers beim ersten Schritt und der Entdeckung eines Sicherheitsvorfalls, nachdem bereits Seitwärtsbewegungen stattgefunden haben.
Warum können wir nicht einfach mehr Erkennungsregeln zu unserem SIEM hinzufügen?
Die meisten Enterprise-SIEMs haben ein festes betriebliches Limit dafür, wie viele Regeln gleichzeitig ausgeführt werden können. Microsoft Sentinel beispielsweise begrenzt dies auf 512. Jenseits dieses Limits fügt jede zusätzliche Regel Abfrage-Overhead hinzu, verlangsamt die Erkennung und erhöht die Kosten. DetectFlow führt die Erkennung auf der Pipeline-Schicht mit Apache Flink durch, wo es Zehntausende von Sigma-Regeln gleichzeitig anwenden kann, ohne diese Einschränkungen. Das ermöglicht Ihrem Team, MITRE ATT&CK-Abdeckungslücken zu schließen, die innerhalb einer SIEM-Architektur einfach nicht anzusprechen sind.
Ersetzt DetectFlow unser bestehendes SIEM?
Nein. DetectFlow integriert sich in Ihr bestehendes SIEM und ersetzt es nicht. Es sitzt in der Kafka-Pipeline-Schicht vor der Aufnahme und Ihr SIEM erhält sauberere, vorangereicherte, bedrohungsmarkierte Ereignisse über die gleichen Konnektoren, die es bereits verwendet. Ihre Analysten arbeiten weiterhin in den gewohnten Dashboards. Die Veränderung, die sie bemerken, ist eine verbesserte Datenqualität, weniger Fehlalarme und schnellere Untersuchungen, nicht ein neues Tool, das sie lernen müssen.
Was bedeuten „Angriffsketten“ und warum ist das für mein Team wichtig?
Angriffsketten ist, wie DetectFlow korrelierte Bedrohungen hervorhebt, anstatt einzelne Warnungen. Anstatt Tausende isolierter Ereignisse an Ihre Analysten zur manuellen Untersuchung weiterzuleiten, nutzt DetectFlow KI, um zusammenhängende Aktivitäten über verschiedene Vektoren und Hostnamen in eine einzige priorisierte Warteschlange zusammenzufassen, mit einer drei Sätze umfassenden Management-Zusammenfassung dessen, was der Gegner tut. Für einen SOC-Manager bedeutet das, dass Ihr Team eine kohärente Geschichte über einen laufenden Angriff triagiert und nicht einen Haufen unzusammenhängender Signale, die Stunden der Untersuchung erfordern, bevor das Bild klar wird.
