Security Operations Centers (SOC’s) dreigen overspoeld en de SOC-analisten overwerkt te raken. Dit komt door het aanhoudend hoge aantal cyberaanvallen, het steeds groter wordende aanvalsoppervlakte en het toenemend aantal apparaten binnen organisaties. Daarmee komt de cyberveiligheid van organisaties onder druk te staan. Om de efficiëntie te verhogen en de werkdruk bij analisten te verlagen, zullen SOC-teams geavanceerde tooling op basis van AI-modellen (artificial intelligence) in moeten zetten. Detectie en response kunnen hiermee in hoge mate geautomatiseerd worden. Daarnaast kunnen verschillende meldingen met elkaar gecorreleerd en beter geprioriteerd worden. Zo komen SOC-medewerkers dankzij het gebruik van AI beter in hun kracht.
De experts in het SOC zijn van onschatbare waarde. Ze analyseren continu meldingen uit de diverse systemen en netwerken . Daarnaast analyseren zij gegevens over de laatste dreigingen en tactieken van aanvallers, zodat deze aan bestaande SOC-tooling kan worden toegevoegd. Het SOC komt snel in actie wanneer er een mogelijk securityincident wordt gedetecteerd en beperkt zo de schade. Het is dus essentieel dat de medewerkers in het SOC goed gefaciliteerd worden zodat zij hun werk optimaal kunnen uitvoeren. En daar wringt de schoen. Uit een wereldwijd onderzoek van Vectra AI en Tesorion onder 2.000 SOC-analisten wereldwijd, waarvan 200 uit Nederland, blijkt dat het SOC onder druk staat en dat de prestaties daaronder lijden. SOC-teams ontvangen per dag gemiddeld 5.185 beveiligingsmeldingen en 64 procent hiervan kan niet onderzocht worden.
SOC-analisten haken af
Dit is niet verrassend als je bedenkt dat het aantal beveiligingsmeldingen dat binnenkomt bij 81 procent van de ondervraagde SOC-analisten in de afgelopen drie jaar aanzienlijk is toegenomen. Ook het aantal gebruikte beveiligingstools is gestegen en de omvang van het aanvalsoppervlak van de organisatie is toegenomen. Dit aanvalsoppervlak, ook wel attack surface genoemd, neemt bijvoorbeeld toe doordat er nieuwe hardware in gebruik is genomen of er meer cloud services worden geïmplementeerd. Deze ontwikkelingen leiden ertoe dat het voor veel SOC-analisten steeds lastiger is om hun werk succesvol uit te voeren. Velen haken af en keren de sector de rug toe.
AI geeft SOC nieuwe dimensie
SOC-specialisten hebben dan ook behoefte aan tooling die het verder automatiseren van hun taken ondersteunt. Zij krijgen hierbij hulp van AI. Hoewel AI al langere tijd wordt ingezet binnen securityoplossingen, zien wij wel een nieuwe dimensie ontstaan. We hebben het dan onder andere over het gebruik van neurale netwerken, large language models (LLM) en de inzet van grote, gevalideerde sets aan trainingsdata. Specifiek voor het SOC betekent dit dat het onder andere mogelijk wordt om de volgende zaken te realiseren:
- Verbeterde detectie van bedreigingen.
- Automatisering van routinetaken.
- Snellere respons op incidenten.
- Voorspelling van dreigingen.
- Ondersteuning bij besluitvorming.
- Continu leren; het systeem wordt steeds slimmer.
AI maakt vooral het verschil in het terugdringen van het aantal ‘false positives’: een detectie van afwijkend gedrag waar eigenlijk niets mis mee is. Tot voor kort was zo’n 78 procent van de alarmeringen een ‘false positive’. Dit hoge percentage is aan het zakken dankzij AI en machine learning. Algoritmes kunnen namelijk getraind worden om het normale gedrag van gebruikers en netwerkverkeer te leren kennen. AI kan vervolgens afwijkend gedrag sneller detecteren en verschillende meldingen met elkaar correleren. Dit komt als geroepen voor de SOC-analisten, die op deze manier meer tijd krijgen om echte dreigingen te onderzoeken en onschadelijk te maken. SOC-analisten krijgen hierdoor meer voldoening in hun werk.
Menselijk handelen en inzicht
AI is echter niet zaligmakend. In een aantal gevallen moet je toch kunnen terugvallen op ‘ouderwetse’ rules based en signature based detectie en op menselijk handelen en inzicht. Enerzijds om uit te kunnen leggen waar een detectie op gebaseerd is, dus dat men weet hoe een algoritme werkt. Anderzijds om te zorgen dat een detectie op de juiste manier wordt opgevolgd en afgehandeld. Daarnaast blijft de mens belangrijk om unieke dreigingen die buiten het bereik van vooraf gedefinieerde regels of het leermodel van een AI-systeem vallen het hoofd te bieden. Het onderbuikgevoel of intuïtie laat zich immers (nog) niet in een algoritme vangen. Daarnaast kun je security niet louter aan AI overlaten omdat er ethische aspecten spelen. We kennen de voorbeelden van het verkeerd gebruik van algoritmen of het toepassen van datasets die bias veroorzaken.
De conclusie is dat AI van grote waarde kan zijn in de SOC-omgeving. Faciliteer op deze manier de analisten in het SOC optimaal, zodat zij hun werk nog beter kunnen doen. Je zult tegelijkertijd waarborgen moeten inbouwen zodat je AI in de securityomgeving verantwoord en vertrouwd kunt inzetten. Heb je aan die randvoorwaarden voldaan, dan kan AI ook binnen cybersecurity een grote meerwaarde bieden.
