Strumenti di automazione della sicurezza: cosa sono e come funzionano

La maggior parte delle organizzazioni è consapevole della necessità di automatizzare le operazioni di sicurezza . La questione più complessa riguarda quali strumenti implementare, quali siano le effettive funzionalità di ciascuna categoria e come valutarli alla luce della vostra realtà operativa.

Ecco perché questo aspetto è importante: la maggior parte delle guide sull’automazione della sicurezza tratta tutte le categorie di strumenti allo stesso modo, come se la scelta tra SIEM e SOAR fosse semplicemente una questione di confronto delle funzionalità. Non lo è. Ciascuna categoria risolve un problema operativo diverso, e proprio i confini tra le categorie (in particolare nell’automazion endpoint e) rappresentano il punto in cui le strategie falliscono su larga scala.

È qui che emerge il divario. Questo articolo si concentra su come affrontare tali decisioni, spiegando in particolare come classificare gli strumenti per individuare le lacune operative, valutarli in base alle dimensioni della vostra organizzazione e ai requisiti di conformità, e selezionare la combinazione più adatta al vostro contesto.

Come vengono classificati gli strumenti di automazione della sicurezza

Gli strumenti di automazione della sicurezza informatica utilizzano flussi di lavoro software per Detecte, analizzare e risolvere le minacce informatiche con un intervento umano minimo. Ma non costituiscono un'unica categoria. Essi abbracciano ambiti operativi distinti e valutarli significa comprendere cosa comprenda ciascuna categoria e dove i confini tra le categorie comportino dei rischi.

SIEM

Le piattaforme di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM) raccolgono i log, i dati telemetrici e i dati relativi agli eventi provenienti dall’intero ambiente aziendale, per poi applicare regole di correlazione e analisi volte a favorire il rilevamento delle minacce e a individuarne quelle potenziali.

Nel valutare SIEM, si concentri sull’ampiezza del rilevamento, sull’affidabilità degli avvisi e sul fatto che le funzionalità di automazione native della piattaforma riducano o aumentino il rumore degli avvisi.

Le moderne piattaforme di “ SIEM ”, tra cui , Microsoft, Sentinel — che integra funzionalità di “ SIEM ” e SOAR in un’architettura cloud-native — includono sempre più spesso funzionalità di automazione, il che rende sempre più labile il confine con il SOAR.

SOAR

Le piattaforme SOAR collegano i Suoi strumenti di sicurezza esistenti per automatizzare il ciclo di vita della risposta agli incidenti. Nella valutazione, ciò che conta è il livello di integrazione raggiunto e i costi operativi legati allo sviluppo e alla manutenzione dei playbook.

[Discover : in che modo i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) stanno trasformando le piattaforme SOAR, quali sono le attuali limitazioni di questa tecnologia e quale livello di maturità in materia di sicurezza è necessario affinché l’automazione basata sull’intelligenza artificiale possa offrire un valore reale]

A livello aziendale, la manutenzione del playbook SOAR di diventa un costo nascosto significativo. Gli aggiornamenti alle integrazioni, le modifiche alla versione delle API e le migrazioni delle piattaforme dei fornitori possono compromettere il funzionamento dei playbook esistenti. Con il passare del tempo, tale arretrato compromette la copertura dell’automazione.

È opportuno sottolineare una breve distinzione: l’automazione esegue azioni predefinite. L'orchestrazione coordina le azioni tra più strumenti. SOAR svolge entrambe le funzioni, ma è proprio il livello di orchestrazione a distinguerlo dall’automazione autonoma.

XDR

Il sistema di rilevamento e risposta esteso, o XDR, garantisce un approccio unificato al rilevamento e alla risposta in tutti gli ambienti di sicurezza relativi agli endpoint, alla rete e al cloud. Il vero elemento di differenziazione consiste nel verificare se si tratti di una soluzione realmente integrata con un unico modello di dati che abbraccia tutte le fonti di telemetria, tra cui la telemetria dell’ endpoint , il traffico di rete e i log delle attività nel cloud, oppure semplicemente di un pacchetto di strumenti puntuali rimarchiato. Il vero XDR riduce il cambio di contesto. I prodotti in bundle spesso non lo fanno.

Automazione degli endpoint

L'automazione degli endpoint è distinta dal SOAR e dall' SIEM , e rappresenta una categoria spesso trascurata nelle valutazioni. Gli strumenti di automazione degli endpoint eseguono azioni direttamente sui dispositivi: distribuzione di patch, applicazione delle configurazioni, rimozione di software, correzione diretta dei problemi. Questa categoria spesso si sovrappone alle piattaforme di protezione di tipo “ endpoint ”, ma la differenza risiede nella funzionalità: endpoint protection si concentra sulla prevenzione delle minacce, mentre endpoint automation si concentra sull’esecuzione di azioni correttive su larga scala su migliaia di endpoint.

Vulnerability management

Gli strumenti di gestione delle vulnerabilità automatizzano l’analisi delle vulnerabilità, la definizione delle priorità e il monitoraggio delle misure correttive in tutto il Suo ambiente. Oggetto della valutazione: la definizione delle priorità tiene conto del contesto ambientale o si basa esclusivamente sui punteggi del Common Vulnerability Scoring System (CVSS)? Lo strumento si integra con la gestione delle patch per garantire un processo completo, dal rilevamento alla risoluzione? Molte piattaforme si stanno orientando verso una gestione dell’esposizione di tipo “ ”, che va oltre le singole vulnerabilità per valutare la superficie di attacco cumulativa tra risorse, identità e configurazioni.

Gestione della configurazione

Strumenti di gestione della configurazione Enforce , linee guida di sicurezza e Detect deviazioni. Punti chiave della valutazione: rapidità di applicazione all’interno di grandi parchi dispositivi, gestione dei dispositivi offline e completezza della traccia di audit ai fini della conformità.

Conoscere le categorie è il punto di partenza. Tuttavia, vi è una categoria che merita un’attenzione particolare, poiché è proprio in questo ambito che l’automazione spesso fallisce.

Cosa offrono gli strumenti di automazion endpoint e che SOAR e l’ SIEM non sono in grado di fornire

Ecco la differenza architettonica che conta: SOAR svolge un ruolo di coordinamento. Invia comandi ad altri strumenti. SIEM rileva. Non risolve il problema. L'automazione degli endpoint viene eseguita in modo nativo sull' endpoint, chiudendo il ciclo che va dal rilevamento alla risoluzione a livello di dispositivo.

Gli strumenti di automazione degli endpoint gestiscono quattro funzionalità operative che definiscono questa categoria:

1. Patch gestione di grandi parchi dispositivi: Distribuzione di patch su migliaia di endpoint, compresi i dispositivi che risultano offline al momento dell’esecuzione, con azioni in coda che vengono eseguite al momento della riconnessione.
2. Applicazione delle configurazioni e correzione delle deviazioni: Rilevamento delle deviazioni degli endpoint rispetto alle linee guida di sicurezza e correzione automatica di tali deviazioni.
3. Distribuzione e rimozione di software: Installazione di software approvato o rimozione di applicazioni non autorizzate su tutti i dispositivi.
4. Isolamento e risoluzione immediati dell’ endpoint : Isolare immediatamente gli endpoint compromessi, anziché attendere che un playbook SOAR invochi un’API di rilevamento e risposta dell’ endpoint (EDR) e ne riceva la risposta.

Oltre alla correzione dei problemi, l’automazione nativa di endpointaccelera anche l’analisi delle cause alla radice, fornendo agli investigatori l’accesso diretto allo stato dei dispositivi, agli alberi dei processi e all’attività dei file nel momento stesso del rilevamento, anziché a un’istantanea memorizzata nella cache risalente a diverse ore prima.

Si consideri il seguente scenario: che isola un endpoint compromesso all’interno di una flotta distribuita di oltre 50.000 endpoint, compresi dispositivi remoti o connessi in modo intermittente. Grazie all’automazione nativa di “ endpoint”, l’isolamento avviene direttamente sul dispositivo in tempo reale. Con un playbook SOAR orchestrato tramite l’API EDR , si introducono un sovraccarico di esecuzione dovuto all’elaborazione sequenziale delle fasi, potenziali limiti di velocità su larga scala e la dipendenza dai dati dell’ultimo check-in dell’agente EDR .

[Scoprite perché i punti di forza del rilevamento di EDR'presentano lacune critiche nelle fasi di indagine e definizione dell’ambito di applicazione, e quale valore aggiunto apporti l’intelligenza in tempo reale di endpoint quando i soli avvisi non bastano a chiudere il ciclo]

Perché l’automazione dell’ endpoint e viene trascurata? La maggior parte dei contenuti relativi agli “strumenti di automazione della sicurezza” si concentra su categorie incentrate sui centri operativi di sicurezza (SOC) (SIEM, SOAR, XDR) e considera la gestione dell’ endpoint e come una funzione separata delle operazioni IT. In pratica, è proprio il divario tra il rilevamento (strumenti SOC) e la correzione (strumenti endpoint ) a determinare il fallimento dell’automazione su larga scala.

In molte organizzazioni, il passaggio di consegne dalla fase di rilevamento a quella di risoluzione supera i confini tra i team: i team SOC si occupano del rilevamen Detecte, mentre i team delle operazioni IT si occupano della risoluzione. Questa lacuna organizzativa comporta ritardi che nessuna automazione degli strumenti è in grado di risolvere, a meno che la piattaforma non garantisca una visibilità condivisa tra entrambi i team.

La scalabilità non si limita ad aggiungere punti terminali. Modifica i criteri di valutazione.

Automazione su larga scala: cosa cambia quando si superano i 50.000 endpoint

A livello aziendale, le sfide che in contesti più ristretti sembrano gestibili diventano criteri di valutazione.

• Latenza e coerenza tra endpoint remoti e offline: Con oltre 50.000 endpoint distribuiti in diverse sedi, in qualsiasi momento una certa percentuale di essi risulterà offline o con connessioni intermittenti. Lo strumento mette in coda le azioni relative agli endpoint offline per poi eseguirle al momento della riconnessione, oppure le salta senza avvisare? La differenza determina se la vostra automazione raggiunga il 95% della vostra flotta o si avvicini a una copertura completa su ogni dispositivo gestito.
• Dati obsoleti di " endpoint " all'origine di azioni automatizzate errate: Se un flusso di lavoro automatizzato individua un endpoint sulla base dei dati dell'ultimo check-in programmato, che sia avvenuto 15 minuti o 24 ore fa, potrebbe intervenire su uno stato che è già cambiato. La piattaforma fornisce informazioni in tempo reale sullo stato dell’ endpoint , oppure si basa su controlli periodici effettuati dagli agenti? A livello dell’intera flotta, l’obsolescenza dei dati non rappresenta un inconveniente di poco conto. È una fonte di decisioni automatizzate errate.
• Requisiti relativi alla tracciabilità: I quadri normativi richiedono la registrazione completa di ogni azione automatizzata. In contesti di grandi dimensioni, la registrazione degli audit comporta milioni di record di azioni al mese. Lo strumento offre una registrazione degli audit a prova di manomissione con funzionalità di ricerca ed esportazione? È in grado di illustrare ai revisori esattamente cosa è accaduto, quando e perché? Le piattaforme che automatizzano la rendicontazione di conformità riducono l’onere manuale legato alla preparazione degli audit generando registrazioni strutturate di ogni azione automatizzata, correlate al quadro normativo di riferimento, senza che gli analisti debbano raccogliere manualmente le prove.
• Unica fonte attendibile per lo stato di “ endpoint ”: Quando più strumenti forniscono informazioni sullo stesso “ endpoint”, i dati contrastanti generano confusione e compromettono i risultati dell’automazione. La piattaforma costituisce la fonte ufficiale di riferimento per lo stato di “ endpoint ”, oppure aggrega dati provenienti da altre fonti che potrebbero presentare incongruenze?

Automazione basata su regole vs. automazione potenziata dall’intelligenza artificiale

Non tutte le forme di automazione funzionano allo stesso modo. La distinzione tra approcci basati su regole e approcci potenziati dall’intelligenza artificiale (IA) consente di scegliere l’approccio più adeguato per ciascun caso d’uso:

• L'automazione basata su regole utilizza flussi di lavoro deterministici attivati da condizioni predefinite. Se si verifica X, si proceda con Y. È prevedibile, verificabile e non comporta alcun rischio di modello. L'automazione basata su regole eccelle nell'esecuzione di attività ad alto volume e ben definite, con criteri di successo chiari: blocco automatico degli indirizzi IP notoriamente dannosi, messa in quarantena degli hash di malware confermati, applicazione delle linee guida di configurazione.
• L'automazione potenziata dall'intelligenza artificiale utilizza modelli in grado di adattarsi a determinati schemi, stabilire priorità in modo dinamico o supportare l'interazione in linguaggio naturale. Apporta valore aggiunto laddove le regole non sono in grado di prevedere tutti i modelli: rilevamento delle anomalie, triage adattivo degli avvisi in cui la priorità varia in base al contesto, query di indagine in linguaggio naturale che accelerano i flussi di lavoro degli analisti.
  Le funzionalità potenziate dall’intelligenza artificiale supportano inoltre i flussi di lavoro di “threat hunting”, in cui gli analisti utilizzano linee di riferimento comportamentali e analisi dei modelli per ricercare in modo proattivo minacce che non hanno ancora attivato un avviso basato su regole. Molte piattaforme implementano queste funzionalità tramite modelli di apprendimento automatico (ML) addestrati su dati storici relativi agli avvisi, consentendo al sistema di migliorare nel tempo l’accuratezza della classificazione man mano che elabora un numero crescente di segnali provenienti dal Suo ambiente.

Ecco la dimensione relativa alla governance: L’automazione potenziata dall’intelligenza artificiale comporta un rischio legato ai modelli. Falsi positivi dovuti alla deriva del modello. Decisioni inspiegabili o poco chiare. Punti ciechi ereditati dai dati storici di addestramento, che riflettono i limiti degli strumenti di rilevamento precedenti.

Nel valutare le capacità dell’intelligenza artificiale, si chieda: la piattaforma fornisce punteggi di affidabilità chiari? Fornisce una spiegabilità significativa per le decisioni prese dall’intelligenza artificiale? Supporta un passaggio affidabile all’esecuzione basata su regole quando il livello di affidabilità è basso?

Consideri l’approccio basato su regole rispetto a quello potenziato dall’intelligenza artificiale come una questione di maturità. La maggior parte delle organizzazioni trae vantaggio dall’implementazione di un’automazione basata su regole, inizialmente per casi d’uso ad alta affidabilità e ad alto volume, per poi integrare progressivamente funzionalità potenziate dall’intelligenza artificiale per il rilevamento di modelli e la classificazione. All’estremità più avanzata di questa curva di maturità si trovano l’intelligenza artificiale agentica di tipo “ ” (), ovvero sistemi in grado di pianificare ed eseguire in modo autonomo flussi di lavoro di sicurezza composti da più fasi, senza che sia necessario l’intervento umano in ciascuna fase.

Tali funzionalità stanno facendo la loro comparsa nelle piattaforme di sicurezza aziendali, ma, prima di poter essere implementate in modo sicuro, richiedono una governance matura e . Introdurre l’intelligenza artificiale prima che le basi normative siano consolidate comporta lacune nella governance.

[Scoprite in che modo le capacità dell’IA agentica stanno superando i quadri normativi aziendali, cosa comportano per il rischio IT gli ultimi cambiamenti a livello di fornitori e normative e su cosa i team dovrebbero concentrarsi in questo momento]

La governance determina se tale curva di scadenza rimanga sotto controllo o comporti nuovi rischi.

Governance dell'automazione: quando automatizzare completamente e quando richiedere l'approvazione

Non tutte le azioni automatizzate comportano lo stesso rischio. La questione fondamentale è se la piattaforma supporti una governance granulare, con requisiti di approvazione diversi a seconda dei vari tipi di azione e dei livelli di affidabilità.

Tali meccanismi di governance sono in linea con i principi del modello Zero Trust dell’ , secondo cui nessuna azione automatizzata è implicitamente considerata affidabile. La piattaforma verifica ogni azione in base al contesto attuale, alle soglie di affidabilità e alle autorizzazioni basate sui ruoli prima della sua esecuzione.

I tre meccanismi di governance da valutare sono i seguenti:

1. Soglie di affidabilità: La piattaforma assegna punteggi di affidabilità ai rilevamenti automatici? È possibile impostare delle soglie che determinino se un’azione venga eseguita in modo autonomo o inoltrata a un analista per l’approvazione?
2. Implementazioni progressive: Per operazioni di grande impatto, come l’applicazione di una patch o la modifica di una configurazione di riferimento, lo strumento è in grado di eseguire l’operazione prima su un piccolo sottoinsieme, verificare i risultati e poi procedere all’intera flotta?
3. Flussi di lavoro di approvazione basati sui ruoli: È possibile che tipi di azione diversi richiedano livelli di approvazione diversi? L'isolamento di un singolo endpoint potrebbe richiedere l'approvazione di primo livello. Il blocco di un processo su tutti i server di produzione potrebbe richiedere l'intervento del Livello 3.

[Comprendere in che modo l’automazione basata sull’intelligenza artificiale si differenzia dall’automazione tradizionale basata su regole, in quali ambiti dei flussi di lavoro IT genera il massimo valore e quali sono i requisiti necessari per implementarla su larga scala in modo efficace]

Tale distinzione risulta evidente in contesti reali. Quando il livello di affidabilità è elevato e il raggio d’azione è limitato, l’automazione dovrebbe intervenire immediatamente, ad esempio isolando un file “ endpoint ” compromesso associato a un hash di malware noto.

Man mano che la fiducia diminuisce o l’impatto aumenta, la governance si inasprisce. Azioni quali il blocco di un processo su un server di produzione sulla base di segnali comportamentali comportano un rischio tale da giustificare l’approvazione da parte di un operatore umano.

Poiché tali decisioni incidono direttamente sul rischio, sulla velocità e sull’impatto operativo, dovrebbero costituire il punto di riferimento per la valutazione delle piattaforme.

Come valutare gli strumenti di automazione della sicurezza

Nel confrontare le piattaforme, le differenze emergono nel modo in cui gestiscono tali compromessi su larga scala:

• Grado di integrazione con gli strumenti esistenti. La piattaforma si integra in modo nativo con i Suoi attuali strumenti di SIEM, EDR , firewall, gestione dei ticket, gestione dei casi e , nonché con gli strumenti di gestione delle identità e degli accessi (IAM) ? Tali integrazioni sono bidirezionali (lettura/scrittura) o di sola lettura? Qual è il costo di implementazione di ciascuna integrazione (soluzione predefinita rispetto a un’API personalizzata)? Le integrazioni IAM rivestono particolare importanza per i flussi di lavoro che prevedono la revoca degli accessi o l’elevazione dei privilegi.
• Scalabilità indipendentemente dal numero di endpoint . Lo strumento è in grado di funzionare con il Suo attuale numero di endpoint , lasciando un margine per la crescita? Qual è la latenza delle query/azioni su larga scala: 10.000, 50.000 o più endpoint? Le prestazioni subiscono un calo graduale o un crollo improvviso al raggiungimento di determinate soglie di scalabilità?
• Governance e controlli con intervento umano. La piattaforma supporta il routing basato sulla fiducia (autonomo o con obbligo di approvazione) e l’implementazione graduale per le azioni ad alto impatto? Inoltre, la registrazione degli audit soddisfa i Suoi requisiti normativi (SOC 2, ISO 27001, HIPAA)?
• Base di dati in tempo reale. La piattaforma si basa su dati in tempo reale relativi allo stato “ endpoint ” o su dati di verifica periodica? Qual è il periodo massimo di obsolescenza dei dati per le decisioni automatizzate? È possibile distinguere tra lo stato attuale e l’ultimo stato noto per gli endpoint offline?
• Tempo necessario per ottenere valore dall'implementazione. Qual è la percentuale di casi d’uso che può essere automatizzata tramite flussi di lavoro predefiniti rispetto allo sviluppo personalizzato, e qual è il tempo di realizzazione tipico per il primo caso d’uso in produzione?
• Supporto per i requisiti normativi del settore. La piattaforma fornisce report pronti per la revisione contabile in linea con i Suoi specifici quadri normativi? Una gestione efficace della conformità implica che le azioni automatizzate possano essere soggette a restrizioni imposte dalle politiche di conformità (ad esempio, nessuna modifica automatizzata durante i periodi di blocco delle modifiche) e che la piattaforma registri l’applicazione delle politiche a fini di revisione da parte dei revisori.

[Scoprite quali sono i requisiti di conformità in materia di IA, perché normative come l’E.U. AI Act stanno alzando la posta in gioco e in che modo le imprese possono sviluppare programmi di governance scalabili]

I criteri sopra indicati valutano le funzionalità della piattaforma. La prossima serie di domande verte sugli aspetti pratici di implementazione che influenzano la decisione di acquisto stessa.

Aspetti da considerare in merito all’implementazione prima dell’acquisto

Queste domande vertono su ciò che determina se una piattaforma possa essere implementata con successo su larga scala.

Anche quando le piattaforme soddisfano tali criteri, permane una lacuna comune: la maggior parte delle strategie di automazione della sicurezza si concentra sull’orchestrazione degli avvisi e sull’arricchimento dei ticket, il che risolve solo in parte il problema ma lascia comunque un divario tra il rilevamento e la risoluzione, poiché gli strumenti che generano gli avvisi non eseguono le modifiche sugli endpoint. Per colmare tale divario è necessaria una piattaforma in grado di agire direttamente a livello di “ endpoint”, non solo di coordinare i vari strumenti.

In che modo “ Tanium ” supporta l’automazione della sicurezza su larga scala

La piattaforma IT autonoma Tanium unifica la visibilità, l’analisi e la risoluzione dei problemi relativi a endpoint , in modo che ogni azione automatizzata venga eseguita sulla base di dati aggiornati e proprio dove è necessario: sul dispositivo stesso.

Tale distinzione assume un’importanza fondamentale in contesti di grandi dimensioni. La sicurezza degli endpoint dipende da informazioni aggiornate e accurate sullo stato dei dispositivi. Quando un ambiente comprende decine di migliaia di endpoint, i controlli periodici comportano un obsolescenza dei dati che compromette l’efficacia delle risposte automatizzate.

L’architettura a catena lineare della piattaforma interroga gli endpoint direttamente e su richiesta, fornendo ai flussi di lavoro di automazione IT di un quadro in tempo reale dello stato dei dispositivi, anziché un’istantanea memorizzata nella cache che potrebbe essere già obsoleta.

Tra le funzionalità chiave di “ Tanium ” che contribuiscono a colmare il divario tra rilevamento e intervento figurano:

• I dati in tempo reale come base per le decisioni automatizzate: I dati obsoleti di endpoint comportano azioni errate in tutta la flotta. Tanium recupera lo stato attuale dei dispositivi su richiesta, in modo che le soglie di affidabilità e le procedure automatizzate operino sulla base di informazioni che riflettono ciò che sta accadendo nell’intero ambiente.
• Esecuzione nativa sugli endpoint lungo l’intero ciclo di vita della risposta: Anziché ricorrere al passaggio di consegne tra strumenti separati di rilevamento e correzione, Tanium supporta il contenimento, l’analisi, l’applicazione delle patch e l’applicazione delle configurazioni da un’unica piattaforma. In questo modo il flusso di lavoro automatizzato rimane inalterato dall’attivazione alla risoluzione.
• I controlli di governance integrati nelle procedure di automazione: Progressive, le implementazioni a fasi (ring-based rollouts), le approvazioni basate sui ruoli e le tracce di audit aiutano i team a introdurre le modifiche automatizzate in modo graduale. Ciò significa che gli operatori mantengono il controllo senza rallentare eccessivamente i tempi di risposta.

AutoNation Ha utilizzato Tanium per ripristinare le operazioni a seguito di un attacco ransomware sferrato da una parte terza, eseguendo la scansione in tempo reale di oltre 25.000 endpoint al fine di identificare e contenere la minaccia. Il caso di studio illustra come le informazioni in tempo reale fornite da endpoint supportino la risposta agli incidenti in situazioni di forte pressione, non solo in scenari di automazione pianificati. Legga il caso di studio completo all’indirizzo.

L'automazione della sicurezza non deve necessariamente comportare una revisione completa della piattaforma. Le organizzazioni che partono da un approccio basato sull’ , sulla visibilità in tempo reale ( endpoint ), sulla gestione dei rischi ( ) e su procedure operative orientate alla governance spesso scoprono di poter espandere l’automazione in modo incrementale, rafforzando la fiducia in ogni fase. Tanium'L'approccio di [azienda] sostiene questa evoluzione fornendo la base endpoint su cui si fondano altri strumenti di automazione, grazie alle informazioni in tempo reale sullo stato dei dispositivi, alle funzionalità di risoluzione diretta dei problemi e ai controlli di governance pronti per gli audit; in questo modo, i team possono automatizzare le operazioni in tutta sicurezza sin dal primo caso d'uso.

Domande frequenti sugli strumenti di automazione della sicurezza

L'automazione della sicurezza è una disciplina ampia e in rapida evoluzione, il che può rendere difficile stabilire dove finisca una categoria di strumenti e dove ne inizi un'altra. Di seguito sono riportate alcune domande ricorrenti che i team aziendali pongono quando valutano gli strumenti di automazione della sicurezza.

Cosa sono gli strumenti di automazione della sicurezza?

Gli strumenti di automazione della sicurezza utilizzano flussi di lavoro basati su software per Detect , analizzare e risolvere le minacce informatiche con un intervento umano minimo, integrandosi con l’intero stack di sicurezza per ridurre l’affaticamento da allarmi e accelerare la risposta agli incidenti.

Qual è un esempio di automazione della sicurezza?

Le piattaforme di gestione delle vulnerabilità eseguono automaticamente la scansione delle reti alla ricerca di vulnerabilità, le classificano in ordine di priorità in base al contesto ambientale e al livello di rischio e distribuiscono patch o modifiche alla configurazione di tipo “ Enforce ” su tutti gli endpoint senza l’intervento di un analista dedicato.

Quale ruolo svolge la risposta agli incidenti di sicurezza nell'automazione?

La risposta agli incidenti di sicurezza definisce il processo attraverso il quale le organizzazioni Detect individuano, contengono, indagano e si riprendono dalle minacce. L'automazione accelera ogni fase di questo processo, dalla valutazione iniziale degli allarmi fino al contenimento e alla risoluzione, eseguendo flussi di lavoro predefiniti in modo più rapido e coerente rispetto all'intervento manuale degli analisti.

Quali sono gli strumenti SOC più diffusi?

Gli strumenti di automazione SOC includono in genere piattaforme di tipo “ SIEM ” per l’aggregazione e la correlazione dei log, piattaforme SOAR per l’orchestrazione tra diversi strumenti, XDR per il rilevamento e la risposta unificati e strumenti di automazione di tipo “ endpoint ” per la gestione delle patch e l’applicazione delle configurazioni.

In che modo l’automazione di tipo “ endpoint ” si differenzia dal SOAR?

SOAR coordina le azioni inviando comandi ad altri strumenti, mentre l’automazione “ endpoint ” viene eseguita direttamente sui dispositivi per applicare patch, Enforce configurazioni e risolvere le minacce a livello di endpoint , senza ricorrere ad API intermedie.

L'automazione della sicurezza su larga scala richiede una piattaforma che unifichi visibilità, analisi e correzione senza comportare nuovi oneri di integrazione né causare l'obsolescenza dei dati. Tanium Fornisce tale base, offrendo ai team di sicurezza e di gestione IT un’unica fonte di informazioni attendibili sullo stato dell’ endpoint e e la possibilità di eseguire azioni automatizzate direttamente sui dispositivi in tempo reale.
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