什麼是安全自動化？

什麼是安全自動化？

安全自動化是自動預防、偵測、識別和消除網路威脅的過程。即使沒有人工干預，它也能發揮作用，但通常是作為 SOC 團隊的補充。

舉例來說， AI for IT Operations (AIOps) 可利用來自組織內運作設備的大資料。然後，它會使用機器學習 (ML) 偵測這些資料之間的模式和關係，讓 SOC 能夠針對安全威脅做出決策。 

現代網路安全自動化解決方案使用 AI 和 ML 來保護組織的數位系統、程式、資料、網路、應用程式和裝置。

自動化與網路安全有何關聯？

安全性作業中心 (SOC) 傳統上是由分析師運作，不斷地掃描整個網路的入侵情況。分析師以手動方式篩選威脅，這項耗時的工作充斥著大量警示、誤報，以及分散對更大安全威脅的注意力。結果造成 SOC 團隊工作過勞、成果減少，以及安全性缺口導致真正入侵的完美風暴。

自動化消除許多手動程序並減少警示，讓 SOC 分析師能更快速地執行重複的安全工作。

但是，就像安全性團隊可以利用自動化來提高網路復原能力一樣，惡意份子也可以利用自動化來進行網路攻擊。現今許多網路攻擊利用自動化快速大規模擴張，並使用多種攻擊方法來利用漏洞。

事實上，手動程序根本無法跟上自動化威脅的數量。這就是為什麼組織越來越多地將網路安全自動化加入防禦系統的原因。換言之，以 AI 對抗 AI。

使用自動化安全系統的優勢

1.更快速的威脅偵測與回應

自動化安全系統可以處理大量資料，並發現人類可能難以辨識的模式。

讓我們 以雲端安全 為例。橫跨雲端和內部部署系統的不同安全基礎架構，每天會產生數以千計的警示，有些事件需要好幾天才能調查清楚。

有了自動化功能，這些雲端安全警示就會變成自動行動。事件資料會被分析並傳送至資料湖、不安全的雲端配置會被修補，而個案管理工作流程也會自動化。

雲端事件可自動解決，無需人為干預，速度遠快於一般安全分析師。

2.降低人為錯誤的可能性

安全分析師經常被大量需要注意的事件壓得喘不過氣來，工作過度繁重。這會導致人為錯誤。事實上，根據《2023 年 Verizon 資料外洩調查報告》，超過 74% 的外洩事件涉及人為錯誤。

網路安全自動化可省去許多通常交給分析師的繁瑣重複工作，並提供有助於決策的深入洞察。

3.提高營運效率

安全自動化不只是手動的 SOC 職責。安全性團隊經常要處理基礎架構的設定錯誤或孤立的資料，這些資料很少整合在一起，使得變更容易出錯，並導致作業速度變慢。

例如，安全性團隊每天可能會收到數個網路安全性政策的規則變更請求，每個請求都需要數小時或數天才能完成。這些變更可能很複雜，而且會導致應用程式中斷。

利用自動化功能，您的團隊可以自訂工作流程，使整個政策變更流程自動化 - 從規劃到驗證與稽核。這可消除人為錯誤的風險，並將安全性團隊受到的任何干擾降至最低。

安全自動化工具範例

1.延伸偵測與回應 (XDR)

延伸偵測與回應 (XDR) 可將 傳統 EDR 工具延伸至任何資料來源，包括多雲端、網路和端點。XDR 系統使用啟發式、分析、建模和自動化功能，以縮短發現、威脅搜補、調查和回應威脅所需的時間。

2.安全協調、自動化與回應 (SOAR)

SOAR 工具可協助整合式網路安全性協調平台內的人員與工具之間協調、執行及自動化任務。SOAR 解決方案通常包括威脅與弱點管理、安全事件回應和安全作業自動化。

3.弱點管理

弱點管理是指一套可自動識別、評估和修復弱點的工具和流程。漏洞管理包括自動評估掃描與報告、攻擊面管理工具，以及與 SOAR 的整合。

4.AIOps

AIOps 可分析大量資料以自動化決策。舉例來說，透過 NetOps，AI 可以分析網路健康資料，並提供網路變更團隊如何改善整個網路的詳細洞察。

網路安全合併如何影響自動化？

傳統的網路安全防禦很難跟上現今以 AI 為基礎的攻擊。組織必須以火攻火，或以 AI 攻 AI。

但是，若要適當地將 AI 和自動化融入網路防禦，安全工具需要從基礎結構中收集大量資料。這代表來自網路、雲端、作業和端點的資料元素。

資料的格式、結構和標籤也必須在所有接觸點保持一致。無論有沒有分析師的協助，這些彙總資料都能讓您的安全自動化識別並預防攻擊。

這就是 網路安全合併的 用意所在。透過網路安全合併，整個基礎架構的資料元素都會被收集到一個中央資料湖中。工具共用相同的情報和資料，讓人工智能演算法在偵測和應對未來威脅時更加精準。

AI 功能可根據使用者、裝置或位置隔離威脅，並啟動適當的通知和升級措施。同時，人類專家可以決定如何進行調查和修復。

合併網路安全常見問題中的自動化