Безпечна інтеграція в майбутнє


Безпечна інтеграція в майбутнє

Elastic AI для безпеки: як виявити загрози до того, як вони стануть інцидентами

Майстер-клас: секрети випікання найсмачніших млинців!

10.06.2025

Уявіть, що зловмисник уже проник у вашу систему — непомітно і без зайвого галасу. У сучасному світі кіберзагрози стають все більш витонченими та численними, а традиційні підходи до безпеки дедалі частіше виявляються неефективними. Звичні системи моніторингу та аналізу подій безпеки (SIEM), що покладаються на заздалегідь налаштовані кореляційні правила, не завжди здатні протистояти новим, складним загрозам.
Саме в цьому контексті особливої ваги набуває Elastic AI — рішення, що грає на випередження, виявляючи потенційні загрози ще до того, як вони завдадуть нищівної шкоди. 

Що таке кореляційне правило і навіщо воно потрібне?

У сучасному світі кіберзагрози витончені, адаптивні та часто невидимі для класичних систем моніторингу. Ваш звичний SIEM усе ще чекає на спрацьовування кореляційного правила - а зловмисник уже всередині.
Кореляційне правило - це набір логічних умов, які пов'язують окремі, на перший погляд, не пов'язані, події в інформаційній системі, щоб виявити потенційну загрозу та автоматично згенерувати сповіщення. 
Наприклад: 10 невдалих спроб входу за 5 хвилин — можлива brute-force атака.
Це ефективно — але лише тоді, коли атака типова. А якщо ні?
Приклад простого кореляційного правила:● Якщо один і той самий користувач робить 10 і більше невдалих спроб входу до системи за 5 хвилин, система генерує сповіщення про можливу brute-force атаку.

Актуальні проблеми кібербезпеки, які не вирішуються традиційними правилами кореляції

Попри свою корисність, традиційні правила кореляції мають суттєві обмеження в умовах сучасних кіберзагроз. За даними Ponemon Institute, до 45% сучасних атак лишаються непоміченими традиційними системами, які спираються виключно на правила.
Основні проблеми:
1. Атаки "Нульового дня" (Zero-Day Attacks): Правила ефективні проти відомих загроз. Однак вони безсилі проти нових, раніше не бачених атак. За даними Cybersecurity Ventures, понад 60% атак у 2024 році використовували нові вразливості, для яких ще не існувало відповідних правил.2. Складні, багатоетапні атаки (Advanced Persistent Threats - APT): Зловмисники часто діють повільно та обережно, розтягуючи свої дії на тижні або місяці. Їхня активність може складатися з кількох послідовних кроків, де кожна окрема дія виглядає нешкідливою. За даними Cisco, 73% сучасних атак є багатоетапними, і традиційні правила часто не в змозі оцінити комплексність таких загроз.3. Великий обсяг даних та хибні спрацювання (False Positives): Сучасні ІТ-інфраструктури генерують величезну кількість логів. Налаштування правил для такого обсягу часто призводить до великої кількості хибних спрацювань. Згідно з дослідженням Gartner, до 30% робочого часу аналітиків йде саме на обробку помилкових тривог, відволікаючи їх від реальних загроз.4. Внутрішні загрози (Insider Threats): Виявити зловмисну активність легітимних користувачів за допомогою стандартних правил надзвичайно складно. Звіт Verizon "2023 Data Breach Investigations Report" вказує, що 19% витоків даних пов'язані з внутрішніми загрозами.5. Людський фактор та швидкість адаптації: Створення та оновлення правил вимагає часу та експертизи. Зловмисники ж постійно змінюють свої тактики, що змушує команди безпеки грати в "наздоганялки".
В результаті, за даними IBM Security, середня вартість інциденту інформаційної безпеки у 2024 році сягнула рекордних $4.5 мільйонів. При цьому понад 83% компаній заявляють, що їхні класичні системи моніторингу не можуть ефективно справлятися зі складними загрозами.

Як штучний інтелект в Elastic Security розв'язує ці проблеми?

Elastic Security використовує можливості машинного навчання (МН), що є частиною штучного інтелекту (ШІ), для подолання обмежень традиційних правил. Замість того, щоб покладатися лише на заздалегідь визначені сценарії, МН аналізує величезні масиви даних для виявлення аномалій та нетипової поведінки.
Що вміє Elastic AI:
1. Виявлення аномалій (Anomaly Detection) за допомогою Unsupervised Learning: Elastic Security використовує технологію unsupervised learning (навчання без учителя). Моделі МL вивчають "нормальну" поведінку користувачів, систем, додатків та мережевого трафіку, не вимагаючи складних процедур попередньої підготовки даних чи знання про конкретні загрози. Будь-яке значне відхилення від цієї норми (наприклад, вхід в систему в нетиповий час, передача незвичного обсягу даних між системами, використання рідкісних команд) фіксується як аномалія. Це дозволяє виявляти навіть абсолютно нові, невідомі атаки (zero-day) без додаткового налаштування правил.2. Аналіз поведінки користувачів та сутностей (User and Entity Behavior Analytics - UEBA): ШІ відстежує дії користувачів та поведінку систем, виявляючи внутрішні загрози, скомпрометовані облікові записи та нетипове використання ресурсів, аналізуючи патерни активності протягом тривалого часу.3. Виявлення складних ланцюгових атак: Завдяки здатності аналізувати послідовності дій та поведінкові аномалії, МL дозволяє бачити картину в цілому, а не окремі події, що допомагає ідентифікувати приховані та багатоетапні атаки.4. Зменшення хибних спрацювань: Завдяки інтелектуальному аналізу даних, МL значно зменшує кількість false positives. За даними самої компанії Elastic, застосування ML дозволяє знизити кількість помилкових тривог до 50%, забезпечуючи аналітиків лише важливою та дійсно підозрілою інформацією.5. Автоматичне групування та пріоритезація сповіщень: ШІ може групувати пов'язані аномалії, вказуючи на масштабнішу атаку та допомагаючи аналітикам зосередитися на найважливіших інцидентах.6. Безперервне навчання та адаптація: Моделі МL в Elastic AI постійно навчаються на нових даних, адаптуючись до змін в ІТ-середовищі та еволюції тактик зловмисників.
Elasticsearch, серце платформи Elastic, дозволяє швидко обробляти та аналізувати петабайти даних безпеки в режимі реального часу, що є критично важливим для ефективної роботи алгоритмів машинного навчання.

Бенефіти для безпеки та бізнесу: цифри та реальні переваги

Впровадження Elastic AI для безпеки приносить компаніям значні переваги:
Для безпеки (Security Operations):
1. Раннє виявлення загроз: За даними Deloitte, компанії, що використовують AI-рішення в кібербезпеці, на 60-70% швидше реагують на інциденти.2. Підвищення ефективності аналітиків: Зменшення кількості хибних спрацювань та автоматизація рутинних завдань дозволяє аналітикам зосередитися на важливих задачах. Elastic стверджує, що використання ML у їхніх продуктах дозволяє знизити навантаження на аналітиків майже вдвічі (до 50%).3. Покращене розслідування інцидентів: ШІ надає більш повний контекст для розслідування, прискорюючи розуміння масштабу та характеру атаки.Ефективне виявлення внутрішніх загроз та складних атак: Можливості UEBA та аналіз поведінкових патернів значно перевершують традиційні методи.
Для бізнесу:
1. Зниження фінансових втрат від кібератак: Швидке виявлення та реагування мінімізує збитки. Згадаймо середню вартість витоку даних у $4.5 мільйона (IBM). Важливо, що для інцидентів, де ШІ та автоматизація безпеки були повністю розгорнуті, вартість була на $1.76 мільйона меншою.2. Зменшення ризиків та запобігання фінансовим втратам: У середньому, компанії, які інтегрували ML-інструменти у свої SOC-процеси, знижують кількість серйозних інцидентів на 30-40%.3. Забезпечення безперервності бізнесу: Запобігання інцидентам або їх швидка локалізація допомагає уникнути тривалих простоїв.4. Підвищення довіри клієнтів та партнерів: Демонстрація проактивного підходу до безпеки зміцнює репутацію.5. Оптимізація витрат на безпеку та швидке впровадження: Хоча впровадження ШІ потребує інвестицій, у довгостроковій перспективі воно економить кошти. Elastic Security не вимагає суттєвих змін у наявній IT-інфраструктурі. Gartner відзначає, що впровадження AI-рішень, таких як Elastic, зазвичай триває на 30% менше часу порівняно з традиційними платформами.

Висновок

Elastic AI - це не доповнення. Це перехід у нову еру кіберзахисту. Там, де правила не справляються - алгоритми бачать глибше. Там, де людина не встигає - ШІ реагує за мілісекунди. Там, де загроза тільки формується - Elastic її вже аналізує.
І поки хтось ще думає, як реагувати - ви вже дієте.Це і є проактивна безпека. Це і є Elastic.
Сьогодні без використання штучного інтелекту ефективна кібербезпека вже неможлива. Elastic Security із технологіями машинного навчання змінює підхід до корпоративної безпеки. Використовуючи ШІ, компанії отримують можливість виявляти загрози ще до того, як вони перетворяться на серйозні інциденти, зменшують навантаження на команди безпеки і суттєво підвищують ефективність захисту бізнесу.
Впровадження ШІ в кібербезпеці стає не просто бажаним, а необхідним кроком для компаній, які хочуть бути надійно захищеними. Elastic Security забезпечує цю перевагу, роблячи сучасні технології доступними для широкого кола бізнесів та перетворюючи реактивну безпеку на проактивну. Це стратегічна інвестиція у стабільність, репутацію та розвиток компанії в цифрову епоху.

IT Specialist – безпечна інтеграція в майбутнє!

Автор: Вячеслав Сіленко, Lead SecOps Engineer

Illustration


Зателефонувати

Офіс+38 (044) 390 81 90 

Департамент продажів+38 (096) 390 81 90

Написати

moc.tsilaicepsti-ym%40olleh

Приїхати на каву

Бізнес-центр Sigma,бульвар Вацлава Гавела, 6, корпус 3, Україна, Київ, 03124

Illustration


Зателефонувати

Офіс+38 (044) 390 81 90 

Департамент продажів+38 (096) 390 81 90

Написати

moc.tsilaicepsti-ym%40olleh

Приїхати на каву

Бізнес-центр Sigma,бульвар Вацлава Гавела, 6, корпус 3, Україна, Київ, 03124