1%的誤報,足以拖垮你的安全團隊!
本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「計算機世界」,作者Jaikumar Vijayan。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系計算機世界公眾號。
誤報(或錯誤地指示特定環(huán)境中存在安全威脅的警報)是安全運營中心(SOC)的一個主要問題。大量研究表明,SOC 分析師會花費大量的時間和精力來追蹤錯誤報告,有些報告提示系統(tǒng)正面臨迫在眉睫的威脅,而這些警報最終被證明是良性的。
Invicti的最新研究發(fā)現(xiàn),SOC平均每年會浪費1萬個小時和大約50萬美元在驗證不可靠和不正確的漏洞警報上。Enterprise Strategy 集團(ESG)為Fastly進行的另一項調(diào)查發(fā)現(xiàn),企業(yè)的web應(yīng)用程序和API安全工具平均每天會發(fā)出53次警報,其中近一半(45%)是誤報。調(diào)查中有十分之九的受訪者認為誤報會對安全團隊產(chǎn)生負面影響。
Deep Instinct網(wǎng)絡(luò)安全宣傳主管Chuck Everette表示, “對于SOC團隊來說,誤報是最大的痛點之一?!? SOC工作的主要重點是監(jiān)視安全事件,并及時地響應(yīng)和調(diào)查這些事件。他說:“如果SOC團隊被成百上千個誤報淹沒,他們的注意力將會被分散,而無法對真正的威脅做出及時的反應(yīng)和有效的應(yīng)對?!?/p>
完全從環(huán)境中消除誤報幾乎是不可能的。但是,SOC可以通過一些方法最大限度地減少在誤報上浪費的時間。以下是五種方法:
關(guān)注重要的威脅
在配置和調(diào)整安全警報工具,例如入侵檢測系統(tǒng)、安全信息和事件管理(SIEM)系統(tǒng)時,請確保你定義的規(guī)則和行為只對與你的環(huán)境相關(guān)的威脅發(fā)出警報。安全工具可以聚合大量日志數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)不一定都會在與你相關(guān)的環(huán)境中構(gòu)成威脅。
Vectra CTO團隊的技術(shù)總監(jiān)Tim Wade表示,大多數(shù)SOC管理的大量誤報是以下三種情況之一所導致的,“首先,基于相關(guān)性的規(guī)則通常缺乏表達足夠數(shù)量的特征的能力,這些特征是將檢測靈敏度和特異性提高到可操作水平所必需的?!币虼?,檢測往往會顯示為威脅行為,無法與良性行為區(qū)分開來。
他說,第二個問題是,基于行為的規(guī)則主要關(guān)注異常,擅于追溯發(fā)現(xiàn)威脅,但是它經(jīng)常無法發(fā)出行動信號。“在任何規(guī)模的企業(yè)中,‘有異常是正常的’,這意味著存在異常行為是再正常不過的事情,因此追查每一個異常無疑是浪費時間和精力的行為。
“第三,SOC自身的事件分類不夠成熟,無法區(qū)分惡意的威脅和良性的警告。”Wade說,這導致良性的警告與誤報被歸為同一類別,因此掩蓋了有助于在檢測工程工作中實現(xiàn)迭代改進的數(shù)據(jù)。
Netenrich 的首席威脅獵人John Bambenek說,誤報的主要原因是SOC未能了解其特定環(huán)境中的真正的妥協(xié)指標是什么,以及缺乏可用于測試規(guī)則的良好數(shù)據(jù)。許多安全中心經(jīng)常將妥協(xié)指標作為其研究的一部分,但有時一個有效的妥協(xié)指標本身不足以指明那些對特定環(huán)境的威脅。威脅行為者可以使用Tor。因此,要讓妥協(xié)指標發(fā)揮作用是需要條件的。但這并不意味著使用Tor的每個人都是網(wǎng)絡(luò)上的特定威脅參與者。他說:“大多數(shù)研究需要情境信息,而許多公司在創(chuàng)造情境檢測方面很落后?!?/p>
不要被“誤報率”誤導
安全從業(yè)者經(jīng)常錯誤地對供應(yīng)商關(guān)于低誤報率的聲明過于較真,僅僅因為SOC工具可能聲稱誤報率為1%。“但1%的誤報率并不意味著真警報的概率為99%?!盝upiterOne的首席信息安全官Sounil Yu說。由于合法流量通常比惡意流量高,因此真警報率通常會遠低于安全管理人員最初的預(yù)期。"真警報的實際概率要低得多,而且根據(jù)處理的總事件數(shù)量來看,這種概率還可能會進一步降低,"Yu說。
例如,他指出一個 SOC 每天可能處理 100,000 個事件,其中 100 個是真實警報,99,900 個是假警報。在這種情況下,1% 的誤報率意味著安全團隊必須追蹤 999 個誤報,而真警報的可能性僅為 Yu 所說的 9%。"如果我們將事件數(shù)增加到 1,000,000,同時將實際警報數(shù)保持 100 個不變,則概率會進一步下降到 1% 以下。
Yu指出,管理員的主要收獲是,誤報率的微小差異會顯著影響SOC團隊需要追查的誤報數(shù)量。因此,必須要不斷調(diào)整檢測規(guī)則,以降低誤報率,并盡可能做自動化警報的初始調(diào)查。安全團隊還應(yīng)該抵制向檢測引擎提供比其所需數(shù)據(jù)還多的數(shù)據(jù)趨勢。他說:"與其隨意地將更多數(shù)據(jù)填充到檢測管道中,不如確保你只有處理檢測規(guī)則所需的數(shù)據(jù),并將其他數(shù)據(jù)留給以后自動擴充。"
作者:Jaikumar Vijayan是一位自由技術(shù)作家,專門研究計算機安全和隱私主題。
原文網(wǎng)址:http://www.csoonline.com/article/3641638/5-tips-for-reducing-false-positive-security-alerts.html