Dreigingsinformatie is de kennis die het mogelijk maakt aanvallen op bedrijfsgegevens te voorkomen of te beperken. Gebaseerd op data, biedt het context : wie valt aan, wat zijn hun motieven en middelen, en naar welke indicatoren van inbreuk moet worden gezocht in applicaties.
En deze contextualisering helpt Information Technology (IT) managers om weloverwogen beslissingen te nemen over informatiebeveiliging. Dit houdt altijd in gedachten dat digitale technologieën tegenwoordig de kern vormen van bijna elke branche.
In de praktijk is het noodzakelijk om je ervan bewust te zijn dat automatisering en de grotere connectiviteit die ze bieden een revolutie teweeg hebben gebracht in organisaties, maar ze brengen ook risico's met zich mee.
In dit artikel zullen we je helpen hierover na te denken. Lees verder om te begrijpen wat het is en waarom u moet investeren in dreigingsinformatie!
Waarom is informatie over bedreigingen belangrijk?
Tegenwoordig staat het cyberbeveiligingsecosysteem voor meerdere uitdagingen: steeds hardnekkiger en malafide dreigingsactoren; een dagelijks spervuur van gegevens gevuld met externe informatie en valse alarmen in verschillende onderling verbonden systemen en een ernstig tekort aan gekwalificeerde professionals.
Sommige organisaties proberen dreigingsgegevens in te sluiten in hun netwerk, maar weten niet wat ze moeten doen met de steeds groter wordende databases. Op deze manier vergroten ze de last voor analisten die niet altijd over de tools beschikken om te beslissen wat prioriteit moet krijgen en wat te negeren.
Daarom is dreigingsinformatie erg belangrijk.
Volgens Gartner is het "op bewijs gebaseerde kennis, inclusief context, mechanismen, indicatoren, implicaties en actiegericht advies over een bestaande of opkomende bedreiging of gevaar voor activa." Bovendien "kan deze informatie worden gebruikt om beslissingen te onderbouwen over de reactie van de betrokkene op die bedreiging of dat gevaar."
Vanuit het oogpunt van tooling kan een oplossing voor cyberdreigingsinformatie elk van deze problemen oplossen. Meestal wordt machine learning gebruikt om:
- het verzamelen en verwerken van gegevens automatiseren;
- integreren met bestaande oplossingen;
- ontvang ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen;
- en het verbinden van de punten door context te bieden over indicatoren van compromissen en tactieken, technieken en procedures van bedreigingsactoren.
Kortom, dreigingsinformatie is uitvoerbaar: tijdig, het biedt context en kan worden begrepen door de mensen die verantwoordelijk zijn voor het nemen van beslissingen om informatiesystemen en activa te beschermen.
Wie kan profiteren van dreigingsinformatie?
Cyberdreigingsinformatie wordt algemeen beschouwd als het domein van elite-analisten. Het voegt echter waarde toe aan alle beveiligingsfuncties voor organisaties van elke omvang.
Er zijn bedrijven die threat intelligence als een aparte functie beschouwen binnen een breder paradigma. Dit, in plaats van een essentieel onderdeel dat alle andere functies uitbreidt, betekent dat veel van de mensen die het meest van deze strategie zouden profiteren, er geen toegang toe hebben.
Teams voor beveiligingsoperaties zijn vaak niet in staat om de waarschuwingen die ze ontvangen te verwerken. Threat Intelligence kan worden geïntegreerd met de beveiligingsoplossingen die u al gebruikt, waardoor waarschuwingen en andere bedreigingen automatisch worden geprioriteerd en gefilterd.
Kwetsbaarheidsbeheerteams kunnen de belangrijkste kwetsbaarheden nauwkeuriger prioriteren met toegang tot de inzichten en externe context die worden geboden door dreigingsinformatie.
En fraudepreventie, risicoanalyse en andere beveiligingsprocessen op hoog niveau worden verrijkt door het begrip van het huidige bedreigingslandschap dat informatie over bedreigingen biedt. Inclusief belangrijke inzichten in dreigingsactoren, hun tactieken, technieken en procedures, en meer.
Wil je meer leren over dreigingsinformatie? Download dan nu ons nieuwe e-book over dit onderwerp !
