什麼是網路安全性分析？

網路安全性分析可收集及分析各種來源的資料，進而識別可能表示安全性威脅的模式和異常。該流程接著會使用進一步的分析技術 (例如機器學習) 來即時偵測和回應潛在威脅，以處理此資料。網路安全性分析解決方案的典型工作流程包括下列步驟：
 

1. 資料收集。這可能像是老生常談，但有效的網路安全性分析仰賴於全面存取大量的使用者、端點、路由器、應用程式和事件記錄等來源。
   
   
2. 資料標準化。大量未經處理資料無法為提供可採取動作的安全性見解提供太多幫助。有了資料標準化，安全性小組可以將不同來源的資料集彙總為單一格式並加以摘要，藉此支援分析作業和決策。 
   
   
3. 資料分析。在將資料標準化為一致且易於理解的形式後，就可以展開分析作業。在此過程中，您會從許多看似不同的資料點中識別出模式和見解。使用規則、活頁簿和查詢等工具，即可讓您識別行為趨勢並標幟為潛在風險。
   
   
4. 機器學習。分析巨量資料需要時間和資源，而安全性專業人員在兩方面都是有限的。安全性專業人員可以訓練機器學習模型來識別威脅模式或危險行為，以便更快速地處理資料、更輕鬆地偵測異常，並排定調查的優先順序。例如，使用者與實體行為分析 (UEBA) 工具會使用行為分析、機器學習演算法和自動化來識別組織網路內的異常行為。 
   
   
5. 資料視覺效果。來自巨量資料的安全性見解也許會令人難以理解，這對企業和安全性決策者來說可能是一項挑戰。資料視覺效果是使用圖表、圖形和地圖來呈現趨勢、異常值和模式的圖形表示法，能夠讓複雜的資料更易於理解。有了可理解的威脅情報，組織即可全面了解威脅情況，並藉此做出明智的安全性決策。

部分組織使用雲端原生 SIEM 工具來彙總資料，然後以機器般的速度進行分析，進而識別模式、趨勢和可能的問題。使用雲端原生 SIEM 可讓組織從現有工具中匯入自己的威脅情報摘要和訊號。

組織可以存取各種網路安全性分析工具，每個工具都具備可滿足不同需求的功能。部分工具不僅可協助分析，還可提供自動化的保護和威脅回應功能。

端點偵測及回應 (EDR) 是使用即時分析和 AI 自動化來保護終端使用者、端點裝置和 IT 資產的軟體。EDR 可防範旨在繞過傳統防病毒軟體和其他傳統端點安全性工具的威脅。

延伸偵測及回應 (XDR) 是一種工具，可自動識別、評估及補救威脅。與 EDR 相比，XDR 能夠將保護範圍延伸至更多的產品，包括組織的端點、伺服器、雲端應用程式和電子郵件，進而擴大安全性範圍。

網路流量分析是監控網路流量的流程，可擷取有關潛在安全性威脅和其他 IT 問題的資訊。此流程可提供網路行為方面的寶貴見解，讓安全性專家得以制定有關保護網路基礎結構和資料的決策。

SIEM 能協助組織在安全性威脅傷害企業營運前，搶先加以偵測、分析及回應。其結合了安全性資訊管理 (SIEM) 和安全性事件管理 (SEM)，成為單一的安全性管理系統。

安全性協調流程自動回應 (SOAR) 指的是一組工具，可整合系統以改善可見度、定義工作執行方式，以及開發符合組織需求的事件回應計劃，進而自動化網路攻擊防護和回應作業。

網路威脅搜捕是安全性小組主動偵測、隔離和消除進階威脅 (可能規避自動化安全性解決方案) 的一種流程。安全性小組會使用多種工具，在組織的網路、端點和資料中搜尋未知或未偵測到的威脅。

網路威脅情報是一種資訊，可協助組織更有效地防禦網路攻擊。這包含可讓安全性小組全面了解威脅情況的分析，使其能夠做出關於準備、偵測及回應攻擊的明智決策。

UEBA是一種安全性軟體，會使用行為分析、機器學習演算法和自動化來識別使用者和裝置在組織網路內所呈現的異常和潛在危險行為。

弱點管理是一種使用工具和解決方案的流程，可持續性、主動地保護電腦系統、網路和企業應用程式不受網路攻擊和資料外洩事件影響。

網路安全性分析工具能夠每天 24 小時監控組織內部部署、雲端、應用程式、網路和裝置的整個環境，發現異常或可疑的行為。這些工具會收集遙測資料、彙總資料，在部分情况下還可以自動化事件回應。

網路安全性分析工具能夠為安全性小組提供各種優點，可用於保護組織資料及改善整體安全性流程。

這些主要優點包括： 
 

• 更快速的威脅偵測。使用分析 (由機器學習和行為分析增強) 的首要優點，是能夠在風險轉變為問題之前早期發現威脅。主動式監視能夠以前所未有的速度協助安全性小組識別及回應風險。 

• 改善的事件回應。有時候威脅會突破安全性系統，並影響組織資料。但更快的回應時間可以抑制損害、隔離受影響的區域，並防止威脅在組織系統中散佈。

• 風險評定。威脅具有不同的嚴重性。網路安全性分析工具可協助 IT 專業人員評估需要解決的風險，以及其優先順序。

• 簡化流程與資源配置。網路安全性分析工具可協助安全性小組更有效率地收集、關聯及分析大量的組織資料。這些工具可簡化流程，協助安全性小組空出足夠時間來專注在需要注意的系統或事件上。

• 提高威脅認知和可見度。網路安全性分析的自動化本質，使安全性小組得以在不需要持續測試並追蹤風險的情況下了解風險。機器學習和行為分析模型會持續適應環境，為組織提供更完善的網路安全性認知。

就像任何工具一樣，技術本身並不足以確保成功。為了獲得最佳效率，網路安全性分析工具需要在實作之前進行一些準備，而且可能還需要在實作後改變目前的部分商務做法。部分最佳做法包括：
 

• 資料分類。確保組織資料已正確分類，並符合任何內部或外部合規性標準。此外，還請定義敏感性資訊的存取控制。使用資料安全性工具的組織，可能已經存在可滿足分類和合規性需求的流程。 

• 延長保留期間。保留未來威脅搜尋或合規性稽核可能需要的事件記錄。組織應保留記錄的時間長度，可能會因產業、合規性法規或機構而異。 

• 零信任。零信任架構會透過驗證每個使用者身分識別和裝置，保護各項檔案、電子郵件和網路，藉此對所有環境提供保護。

• 最新情報。使用威脅情報 (可提供威脅狀況全方位資訊的最新資料) 以制定明智的安全性決策。 

若要開始使用網路安全性分析，組織應該：
 

1. 識別需求。無論是獲得更快的回應時間或改善法規合規性透明度，每個組織都存在獨自的安全性目標。有效網路安全性分析的首要步驟，就是識別這些目標，並在選取和實作新工具的整個過程中，將這類結果置於首位。
    
2. 識別資料來源。此流程的工作量可能很十分繁重，但對於有效的網路安全性分析來說非常重要。資料來源越全面，您就越能瞭解可能表示威脅的風險行為與異常活動。
    
3. 選擇適合當下情況的工具。各種網路安全性分析工具，反映了使用這些工具之組織的各種需求和情況。新公司可能需要能夠處理所有威脅評定和回應的全方位解決方案。但在這個案例中，較成熟的公司可能已經擁有網路安全性解決方案，而適合的工具可能是旨在與現有系統整合，並增強 (而非取代) 這些投資的解決方案。

致力於高品質網路安全性分析的組織面臨著眾多挑戰，包括資料隱私權考量、技能差距，以及不斷演變的威脅。

在資料外泄經常成為國際頭條的現在，客戶與終端使用者都十分關注公司使用及保護其個人資訊的方式。再者，當地或產業合規性法規使得複雜性進一步增加，此類法規的實行速度可能會快於組織更新其資料管理系統的步調。具有內建合規性及資料保護功能的網路安全性分析系統，是能夠處理這些問題的解決方案，該系統可限制內部存取行為並主動防範外部攻擊。

雖然網路安全性並非新概念，但現代技術和系統正迅速演進，從而滿足內部需求並跟上外部威脅的腳步。缺少專業網路安全性分析專業人員，就代表組織正逐漸依賴手動流程與過時的系統來試圖跟上趨勢。您可能會考慮的首要解決方案，是為員工提供更多訓練。不過，更有效率的方法是實作方便易用的工具，將常見的網路安全性分析流程自動化，並包含預先建立 CDR、雲端資料和伺服器的連接器等現成可用功能，以期提供一些可能的整合功能。

網路攻擊的演化速度十分驚人。而傳統的安全性分析受限於組織識別、理解及回應比其內部系統更複雜之威脅的能力。此問題的解決方案，是一種演進速度可與威脅媲美的網路安全性分析方法。機器學習和行為分析會促進主動的預防性威脅分析，可在攻擊事件影響組織之前加以阻止。威脅情報平台解決方案會彙總不同來源的威脅指示器摘要，並策劃資料以適用於網路裝置、EDR 和 XDR 或 SIEM 等解決方案。

隨著網路安全性分析領域的快速演進，相關討論中浮現了四種趨勢。

您可能感覺所有技術討論中都會提及生成式 AI，而網路安全性分析也不是例外。機器學習和行為分析是鑽研巨量資料的實用工具，但適用於網路安全性的生成式 AI 可透過建立新技能來改善回應、增加自動化及提升工作品質，進而協助安全性小組。此外，雖然將這類認知和資源負載轉移至生成式 AI 的想法相當誘人，但這也引發了人們該參與至何種程度的討論。

迄今為止，AI 可以增強網路安全性分析，但依然無法取代真實世界的體驗，以及人類網路安全分析專業人員的判斷。組織仍然依賴 (並將繼續仰賴) 安全性分析師和決策者來判斷趨勢、威脅和回應原則。隨著 AI 在網路安全性分析領域中逐漸盛行，分析師的技能也必須不斷演進，才能將流暢使用生成式 AI。

網路安全性分析旨在將目前由安全性小組手動執行的許多流程自動化。自動化可協助小組更快速地執行這些流程，並空出時間來專注於中斷和回應威脅。因為更多流程經過自動化，所以這些時間可用於完成多項工作，例如建立技能、工具開發、數位鑑識，其中的可能性無窮無盡。

對於網路安全性流程來說，反覆運算不僅十分重要，同時也是持續取得成功的關鍵。網路安全性分析具有許多變動環節，需要依賴持續的最佳化來維持效用。推動最佳化的部分因素包括不斷演進的技術、威脅、合規性法規、安全性作業的個人化建議、新的弱點，以及可降低成本的機遇。網路安全性小組需要能夠適應變更的文化和程序，以及專為因應情勢變化而設計的分析工具。

 
將網路安全性分析納入新的或現有的安全性流程，對於協助組織保持安全並符合目前適用的法規至關重要。透過使用機器學習和行為分析識別模式、異常和威脅，安全性專家將可更輕鬆地保護資料，並有助於確保業務持續性。Microsoft 安全性提供可納入網路安全性分析的整合安全性作業平台，藉此為組織提供所希望的威脅防護功能。