Wie MSSPs und MDRs die Effizienz der Bedrohungserkennung mit Uncoder AI maximieren können

Angesichts zunehmend raffinierter Cyberbedrohungen, Sicherheitsdienstleister wie MSSPs und MDRs bemühen sich, die Bedrohungserkennung zu verbessern, während sie ihr Geschäft ausweiten. Das Verwalten von Erkennungsregeln über mehrere Sicherheitslösungen in den Umgebungen der aktuellen und potenziellen Kunden stellt eine erhebliche Herausforderung für Dienstleister dar, da sie ihre Servicekapazitäten mit der Marktnachfrage in Einklang bringen und sicherstellen müssen, dass sie bereit sind, jede Technologie zu unterstützen. 

Diese Komplexität erschwert nicht nur die Personalbeschaffung, da Experten mit Kenntnissen in mehreren SIEM-Lösungen benötigt werden, sondern verkompliziert auch die Skalierbarkeit ihrer Dienstleistungen und die Marktexpansion. Eine flexible und effiziente Bedrohungserkennung zu wahren, wird entscheidend, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen und wettbewerbsfähig zu bleiben. 

Was sind die Besonderheiten der Arbeit mit Erkennungen als MDR/MSSP? 

Erkennungsingenieure, SOC-Analysten und SIEM-Administratoren bei MDR/MSSPs stehen täglich vor Herausforderungen, Erkennungen über unterschiedliche Kundeninfrastrukturen hinweg zu verwalten. Mit verschiedenen SIEM-Technologien und -Umgebungen müssen Ingenieure die Erkennungsregeln ständig anpassen, um effektiv, präzise und auf die Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten zu sein. 

Sachverstand in mehreren SIEMs. Täglich müssen Ingenieure mit verschiedenen Sicherheitslösungen arbeiten und ein umfassendes Wissen in Bezug auf Abfragesprache, Architektur und Besonderheiten der Erkennungslogik jeder Sicherheitsplattform entwickeln. Ein anbieterunabhängiger Ansatz für die Erkennungstechnik könnte den Prozess erheblich vereinfachen. Darüber hinaus erleichtern Tools wie Uncoder AI wesentlich die Menge an manueller Arbeit, die erforderlich ist, um die Erkennungseffizienz aufrechtzuerhalten, indem Ingenieure in die Lage versetzt werden, Erkennungslogik schnell über verschiedene SIEM-Formate zu konvertieren. 

Ständige Regelanpassung. Ingenieure sind dafür verantwortlich, Erkennungsregeln kontinuierlich zu verfeinern, zu aktualisieren und zu verbessern, da sie sicherstellen müssen, dass ihre Regeln in der Lage sind, neue Angriffe zu erkennen. 

Skalierbarkeit und Automatisierung. Die Fähigkeit des Teams, Erkennungsregeln im großen Maßstab zu pflegen und zu verwalten, ist entscheidend für die Bereitstellung maßgeschneiderter Erkennungskapazitäten für mehrere Kunden. Sich stark auf manuelle Arbeit in mehreren Prozessen zu verlassen, kann zu Fehlern, Ineffizienzen in der Erkennung und anderen Engpässen in der Erkennungspipelineführen. Mit Uncoder AI ausgestattet, können Teams Automatisierungskapazitäten nutzen, um Erkennungsregeln schnell und nahtlos über verschiedene SIEM-Plattformen zu übersetzen, sodass sie sich mehr auf höherwertige Aktivitäten wie Bedrohungsforschung und Reaktionsoptimierung konzentrieren können. 

Hohe operationale Effizienz. Um Service-Level-Vereinbarungen (SLAs) mit Kunden zu erfüllen und das Risiko eines möglichen Kundenverlusts zu verringern, müssen MDRs und MSSPs eine rechtzeitige und genaue Erkennung potenzieller Sicherheitsvorfälle sicherstellen. Das Minimieren der Kennzahlen ‚Mean Time to Detect‘ (MTTD) und ‚Mean Time to Respond‘ (MTTR) ist entscheidend, um die Effektivität ihrer Dienste zu demonstrieren. Dies erfordert einen umfassenden Ansatz zur Optimierung der bestehenden Erkennungsregeln, kontinuierliche Feinabstimmung zur Reduzierung von Fehlalarmen und zusätzliche Kontextualisierung von Warnungen zur Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit. Uncoder AI ermöglicht Teams ihre Ziele zu erreichen, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen und eine hohe operationale Effizienz beizubehalten.

Welche Aufgaben können MDR/MSSPs mit der Unterstützung von Uncoder AI erfüllen?

Umwandlung von IOCs in SIEM-spezifische Abfragen

Erkennungsingenieure sammeln häufig Bedrohungsinformationen aus verschiedenen Quellen, einschließlich Cybersecurity-Blogs, Branchenberichten, Bedrohungsinformationsfeeds usw., wobei Indikatoren für Kompromittierungen (IOCs) als Kernquelle zur Identifizierung potenzieller Sicherheitsvorfälle dienen. Und die Umwandlung von IOCs in SIEM-spezifische Abfragen für mehrere Kunden ist oft ein manueller, zeitaufwändiger Prozess. 

Mit Uncoder AI können Erkennungsingenieure schnell SIEM-spezifische Abfragen aus rohen IOCs generieren und den Prozess weiter vereinfachen, indem sie das benutzerdefinierte Datenschema und die automatisierte Bereitstellung ihrer Wahl anwenden. Durch die Optimierung dieses Workflows können Ingenieure die Erkennungen, die auf der neu entdeckten Bedrohungsintelligenz basieren, schnell in die Infrastruktur der Kunden anwenden, was die Reaktionszeit auf aufkommende Bedrohungen und die gesamte operationale Effizienz erheblich verbessert. 

Umwandlung von Sigma- und Roota-Regeln in SIEM-Formate

Unternehmen lagern oft anbieterunabhängige Erkennungen wie Sigma and Roota-Regelnaus. Während generische Erkennungen ein einfaches und flexibles Format bieten, müssen Teams bei MDRs/MSSPs diese Regeln in SIEM-native Formate übersetzen und weiter anpassen, um nahtlose Funktionalität in spezifischen Kundenumgebungen sicherzustellen.

Mit Uncoder AIkönnen Teams die routinemäßigen Prozesse des Übersetzens und Anpassens generischer Erkennungsregeln in 44 SIEM-, EDR-, XDR- und Dala-Lake-Technologien optimieren. Weitergehende automatisierte Erkennungsanpassungen an kundenspezifische Bedürfnisse, wie die Anwendung nicht standardmäßiger Feldnamen, zusätzlicher Bedingungen und Filter auf den Erkennungscode, ermöglichen es Teams, Stunden zu sparen, während sie die Genauigkeit und Effizienz der Erkennungsregeln in verschiedenen Kundenumgebungen verbessern.

Umwandlung von Regeln von einem SIEM in ein anderes

MDRs und MSSPs verarbeiten häufig mehrere SIEM-Lösungen für ihre Kunden, was erfordert, dass Erkennungsregeln von einem SIEM-Format in ein anderes übersetzt werden. Diese Aufgabe ist wahrscheinlich eine der arbeitsintensivsten und erfordert hohe Fachkenntnisse in jedem SIEM, da jede Plattform ihre eigene Abfragesprache und ein einzigartiges Format hat. Die Ingenieure müssen Abfragen neu schreiben, um in Syntax und Erkennungslogik jeder Sicherheitslösung zu passen.

Uncoder AI vereinfacht den Prozess der Anpassung der Erkennungslogik von einem SIEM-Format in ein anderes erheblich, indem es plattformübergreifende Übersetzungen automatisiert. Es bietet hohe Genauigkeit und detaillierte Einblicke für spezifische Datensätze und Plattformpaare. Die optimierte plattformübergreifende Übersetzung mit Uncoder AI eliminiert die Notwendigkeit für wiederholte manuelle Arbeit mit SIEM-spezifischen Fachkenntnissen, sodass das Team sich auf kritischere und kreativere Aufgaben konzentrieren kann, wie zum Beispiel Forschung und die Verbesserung der Erkennungslogik der bestehenden Regeln.

Durch die Vereinfachung der plattformübergreifenden Übersetzung mit Uncoder AI können MDRs und MSSPs die Bereitstellungszeit für Erkennungen erheblich verbessern. Dies ermöglicht es den Dienstleistern auch, flexiblere Dienstleistungen anzubieten und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Was sind die Hauptvorteile der Implementierung von Uncoder AI? 

Für Manager bei MDRs und MSSPs bietet die Implementierung der SOC Prime Produktpalette, einschließlich Uncoder AI, bedeutende strategische Vorteile und erschließt neue Möglichkeiten um die Operationen zu skalieren und die Gewinnmarge zu erhöhen, indem die Erkennungsgenauigkeit verbessert und die Dienstleistungsangebote mit dem bestehenden Engineering-Team erweitert werden.

Durch die Automatisierung komplexer ressourcenbelastender Operationen wie der plattformübergreifenden Regelübersetzung, der Umwandlung generischer Erkennungsformate und IOCs in SIEM-spezifische Abfragen, zusätzliche Kontextualisierung von Erkennungen und automatisierte Bereitstellung können Unternehmen Workflows optimieren und betriebliche Metriken verbessern. Diese Effizienz steigert die Leistung von SIEM-Administratoren, Erkennungsingenieuren und SOC-Analysten sowie die Qualität der Dienstleistungen, den Ruf des Unternehmens und das Zufriedenheitsniveau der Kunden durch zeitnahe, effizientere und präzisere Bedrohungserkennung und -reaktion.