Avolute Technology

Будувати алерти – це як налаштовувати пожежну сигналізацію в будинку. Занадто чутливо поставиш – будеш бігати по кожному згорілому тосту. Занадто грубо – можеш пропустити справжню пожежу. І ось тут починається справжнє мистецтво.

Багато команд безпеки потопають у власних алертах. Десятки тисяч сповіщень на день, більшість з яких – шум. А потім дивуються, чому пропустили реальну атаку. Проблема не в тому, як правильно будувати алерти, а в розумінні, що саме має їх викликати.

Базові принципи створення алертів

Перше правило – кожен алерт має мати власника. Не команду, не департамент, а конкретну людину, яка знає, що з ним робити. Інакше як правильно будувати алерти, якщо ніхто не відповідає за реакцію?

Друге правило – алерт має бути actionable. Якщо після отримання сповіщення ви можете тільки плечима смикнути і сказати “ну і що тепер?”, то цей алерт марний.

Що робити з хибними спрацюваннями

Хибні алерти – це нормально. Але їх має бути менше, ніж справжніх. Якщо з 100 алертів тільки 5 виявляються реальними інцидентами, щось не так з логікою.

Найпоширеніша помилка – встановлювати пороги “на око”. Моніторинг мережі показує, що більшість false positive виникають саме через неправильно підібрані threshold’и.

Варто вести статистику по кожному типу алертів:

• Скільки спрацювань за день/тиждень/місяць
• Який відсоток виявляється реальними інцидентами
• Скільки часу йде на розслідування
• Чи призводять вони до конкретних дій

Як правильно будувати алерти для різних типів загроз

Для кожного типу загроз потрібен свій підхід. Advanced persistent threat виявити одним алертом неможливо – тут потрібна ціла ланка взаємопов’язаних сповіщень.

Простіше з очевидними атаками. Брутфорс паролів, DDoS, спроби експлуатувати відомі вразливості – тут логіка зрозуміла. Але навіть тут можна налажати з параметрами.

Наприклад, алерт на “5 невдалих спроб входу за хвилину” може спрацьовувати на користувача, який забув новий пароль після зміни. А “50 спроб з різних IP за 10 хвилин” вже виглядає на справжню атаку.

Контекстуалізація алертів

Найважливіше – надати алерту контекст. Просто “підозріла активність на сервері” нічого не говорить. А “підозріла активність на сервері з базою клієнтських даних, виявлено спроби доступу до таблиць з картковими номерами” – зовсім інша справа.

Логи безпеки мають містити достатньо інформації для того, щоб алерт можна було класифікувати автоматично. Хто, що, коли, звідки, куди – базові питання, на які має відповідати кожне сповіщення.

Також варто додавати в алерт рекомендовані дії. “Перевірити останні логіни користувача X”, “Заблокувати IP Y в firewall”, “Зв’язатись з власником системы Z”. Це економить купу часу і зменшує ймовірність помилок.

Автоматизація та машинне навчання в алертах

Сучасні системи дозволяють автоматично підлаштовувати пороги спрацювання на основі історичних даних. Це особливо корисно для виявлення аномалій в поведінці користувачів чи додатків.

Але треба бути обережним з ML-алертами. Вони можуть виявляти цікаві patterns, але часто важко зрозуміти, чому саме система вирішила, що це підозріло. Відстеження кіберзагроз вимагає прозорості в логіці прийняття рішень.

Тестування та налаштування алертів

Алерти треба тестувати так само регулярно, як і інші компоненти безпеки. Моделювати різні типи атак і перевіряти, чи спрацьовують відповідні сповіщення.

Корисно проводити “червоні команди” не тільки для тестування захисту, але й для перевірки системи алертів. Як швидко виявляється вторгнення? Чи отримують відповідальні особи сповіщення? Чи містить алерт достатньо інформації для швидкого реагування?

Ефективні рішення, такі як ESET Protect Enterprise, надають широкі можливості для налаштування різних типів алертів і автоматизації реагування на інциденти, що значно підвищує швидкість та ефективність реакції на загрози.

Як правильно будувати алерти – питання не технічне, а стратегічне. Головне зрозуміти, що мета не в тому, щоб зафіксувати кожну дрібницю, а в тому, щоб своєчасно виявити справжні загрози і дати команді інструменти для швидкого реагування.