snypr raccolta dati

Estimated reading time: 5 minutes

SNYPR è uno strumento di analisi della sicurezza in grado di trasformare i Big Data in informazioni facilmente fruibili. Come spesso sottolineiamo, le minacce informatiche si stanno evolvendo in continuazione diventando sempre più insidiose. Gli strumenti di analisi della sicurezza fanno il possibile per restare al passo. A volte diventano rapidamente obsoleti e non riescono a far fronte a tutte le nuove minacce informatiche. I SIEM tradizionali sviluppati negli ultimi decenni non possono più gestire l’enorme volume e la varietà di informazioni provenienti dalle nuove generazioni di dispositivi IT.

La potenza del motore di analisi di SNYPR, la velocità, la scalabilità e soprattutto la possibilità di archiviare i dati per un lungo termine sfruttando Hadoop, lo rendono uno strumento di sicurezza davvero efficace. Proprio di questo oggi trattiamo e cerchiamo di approfondire la sua utilità.

snypr raccolta dati

Cos’è SNYPR: qualche dato in più

Come detto prima, SNYPR è uno strumento di analisi che lavora con i Big Data, traendone informazioni e rendendole più semplici da utilizzare. Grazie alla capacità di acquisire enormi quantità di informazioni, SNYPR è uno dei più sofisticati sistemi di sicurezza presenti sul mercato.  La sua forza risiede nell’elaborazione ed esame in tempo reale di analisi comportamentali riguardanti entità ed utenti.

SNYPR è in grado di combinare la gestione dei log SIEM e UEBA in un’efficace piattaforma end-to-end completamente modulare. È in grado, inoltre, di eseguire analisi di sicurezza avanzate sfruttando algoritmi di apprendimento automatico su enormi volumi di dati, tutto in tempo reale.

Come funziona

Al giorno d’oggi sempre più aziende e organizzazioni raccolgono, archiviano e memorizzano enormi volumi di informazioni e dati ma non tutti li utilizzano al fine di garantire una migliore sicurezza per l’infrastruttura e per i suoi utenti. SNYPR è stato progettato appositamente per gestire i miliardi di eventi provenienti da differenti fonti.

La piattaforma è in grado di integrarsi perfettamente con le varie fonti di informazioni aziendali riguardanti gli eventi. Oltre a sfruttare questi dati, li arricchisce ulteriormente integrando altre fonti di informazione di diversa entità. Sfruttando la potenza dei Big Data e mettendo a disposizione la sua intelligenza artificiale nelle mani degli esperti di sicurezza, SNYPR permette di far fronte alle minacce informatiche in maniera tempestiva. Questo riduce i rischi che l’azienda corre quando si tratta di gestione dei dati. Permette di bloccare anche le minacce più persistenti e sofisticate, che di solito sono più difficili da identificare.

La differenza sostanziale tra SNYPR e altre soluzioni di sicurezza è il suo uso di algoritmi di rilevamento delle minacce che scansionano costantemente i dati per rilevare anomalie sugli eventi di sicurezza e sugli accessi. Mentre molte altre piattaforme raccolgono soltanto i dati, conservandoli e fornendo reportistica, SNYPR permette di rilevare i modelli di minacce avanzate e persino sabotaggi interni.

SNYPR: caratterische principali

L’open data model di SNYPR utilizza uno standard comune di dati per tutti gli eventi di sicurezza nel Security Data Lake (SDL). Questo consente alle aziende di conservare una copia dei dati nel SDL e di renderla disponibile a qualsiasi applicazione per eseguire analisi personalizzate.

A differenza dei tradizionali strumenti di gestione dei log, i dati non sono bloccati da codice proprietario, sono invece, appunto, open. Ciò permette agli utenti di utilizzare, condividere, gestire e aver accesso ai dati senza dover dipendere da alcuna piattaforma proprietaria.

In seguito sono elencate alcune delle caratteristiche principali SNYPR.

Arricchimento dei dati

Tutte le informazioni acquisite da SNYPR sono standardizzate, riassunte e arricchite nel momento in cui vengono registrate con informazioni contestualmente rilevanti, come dati riguardanti l’utente, le informazioni di terzi e i dati di geolocalizzazione.

Analisi distribuita del comportamento

Sfruttando la natura modulare e scalabile di Hadoop, SNYPR esegue il rilevamento distribuito delle anomalie in tempo reale, indipendentemente dalla quantità di dati in entrata nella piattaforma.

Indagine storica

Con gli strumenti messi a disposizione dalla piattaforma, gli operatori possono indagare su vecchi log per capire chi stava facendo cosa, quando e perché, avendo tutte le informazioni contestuali necessarie.

Scalabilità

Architettura completamente distribuita e scalabile per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi di petabyte (1Pt = 1.000Tb = 1.000.000Gb) di informazioni, resa possibile anche grazie all’archiviazione a lungo termine di Hadoop.

Ridondanza dei dati

Tutte le informazioni acquisite, elaborate e analizzate da SNYPR sono automaticamente riprodotte su nodi di dati Hadoop con filesystem distribuito per garantire tolleranza agli errori.

snypr sicurezza interna

Cosa contraddistingue SNYPR

È possibile riassumere le caratteristiche essenziali di SNYPR che lo contraddistinguono da tutte le altre piattaforme di sicurezza in 3 punti:

SNYPR consente alle organizzazioni di identificare minacce interne, l’abuso dell’utilizzo di privilegi amministrativi, movimenti non autorizzati di dati, minacce persistenti avanzate e tutte quelle violazioni “difficili da rilevare” che coinvolgono malware sofisticati.

SNYPR è uno strumento in grado di identificare anche le minacce più persistenti, gli attacchi “low and slow”, attacchi che si estendono per un lungo periodo. Permette di ridurre fino al 95% i falsi allarmi, risparmiando risorse aziendali.

Molti leader del settore, organizzazioni governative e centinaia di altre aziende importanti fanno affidamento alla piattaforma SNYPR per proteggere le loro infrastrutture grazie alle sue funzionalità di monitoraggio e rilevamento delle minacce.

Conclusioni

Abbiamo visto cos’è SNYPR e in che modo può essere utile. Affiancato ad un SOCaaS, grazie alla sua capacità di interfacciarsi facilmente con altre applicazioni, è uno strumento davvero prezioso.

Se hai dei dubbi e desideri contattarci puoi farlo utilizzando il pulsante qui in basso.

Useful links:

Security Data Lake Concept laptop

Estimated reading time: 5 minutes

Ogni giorno continuano a emergere nuove minacce alla sicurezza informatica e gli hacker sviluppano nuove tecniche d’intrusione per poter accedere a dati sensibili e violare sistemi IT. Per questo è necessario collaborare con degli esperti di alto livello che tengano traccia dei nuovi sviluppi in ambito della sicurezza IT. Con la nascita e con la continua evoluzione dei Big Data si è affermato anche il concetto di Data Lake e di Security Data Lake.

Per un’azienda, è dispendioso assumere un team che si occupi esclusivamente della sicurezza interna di un sistema per questo in molti si rivolgono a dei professionisti, avvalendosi di un Security Operations Center as a Service (SOCaaS) Questo servizio, offerto da SOD, comprende anche un SDL. Cerchiamo ora di capire cosa sia e quale sia la loro importanza e comodità.

Security Data Lake: cosa sono

Security Data Lake Concept Big Data

Un Data Lake è un archivio che include grandi quantità di dati, strutturati e non, che non sono stati ancora elaborati per uno scopo specifico. Questi dispongono di un’architettura semplice per archiviare i dati. Ad ogni elemento viene assegnato un identificatore univoco e successivamente poi, viene contrassegnato con un set di metadati.

Quando sorge una domanda aziendale, i data scientist possono interrogare il Data Lake al fine di rilevare dati che potrebbero rispondere alla domanda. Essendo i Data Lake sorgenti che andranno ad archiviare informazioni aziendali sensibili, è necessario proteggerli con delle misure di sicurezza efficaci, tuttavia l’ecosistema esterno di dati che alimenta i Data Lake è molto dinamico e potrebbero insorgere regolarmente nuovi problemi che minano la sua sicurezza.

Gli utenti abilitati ad accedere ai Data Lake, ad esempio, potrebbero esplorare e arricchire le sue risorse, aumentando conseguenzialmente anche il rischio di violazione. Se ciò dovesse verificarsi, le conseguenze potrebbero rivelarsi catastrofiche per un’azienda: violazione della privacy dei dipendenti, informazioni normative o compromissione di informazioni di rilevanza essenziale per l’azienda.

Un Security Data Lake invece è più incentrato sulla sicurezza. Offre la possibilità di acquisire dati da molti strumenti di sicurezza, analizza questi ultimi per carpire informazioni importanti, mappando i campi seguendo un pattern comune.

I dati contenuti in un SDL

Esistono innumerevoli varietà diverse di dati, in diversi formati, JSON, XML, PCAP e altro.  Un Security Data Lake supporta tutte queste tipologie di dati, garantendo un processo di analisi più accurato ed efficiente. Molte aziende sfruttano i Big Data per sviluppare sistemi di rilevamento delle minacce basati sull’apprendimento automatico.  Un esempio, per questa eventualità, è il sistema UEBA integrato con il SOCaaS offerto da SOD.

Un Security Data Lake consente di disporre facilmente dei dati, rendendoli disponibili, offrendo l’opportunità anche di un’analisi in tempo reale.

Apache Hadoop

È un’insieme di programmi Open Source che permette alle applicazioni di poter lavorare e gestire un’enorme mole di dati. Lo scopo è quello di risolvere i problemi che coinvolgono elevate quantità di informazioni e di calcolo.

Apache Hadoop include HDFS, YARN e MapReduce. Quando parliamo di Hadoop dunque, ci riferiamo a tutti quegli strumenti in grado di interfacciarsi ed integrarsi con questa tecnologia. Il ruolo di Hadoop è essenziale perché con essi è possibile archiviare ed elaborare dati ad un costo davvero contenuto rispetto ad altri strumenti. Inoltre, è possibile farlo in larga scala. Una soluzione ideale, quindi, per gestire un SDL.

Security Data Lake Concept laptop

Hadoop Distributed File System (HDFS): è uno dei componenti principali di Apache Hadoop, fornisce un accesso ai dati dell’applicazione senza doversi preoccupare di definire degli schemi in anticipo.

Yet Another Resource Negotiator (YARN): Viene utilizzato per gestire le risorse di calcolo in cluster, dando la possibilità di poterle utilizzare al fine di programmare le applicazioni utente. Si occupa di gestire l’allocazione di risorse in tutto l’ecosistema Hadoop.

MapReduce: è uno strumento grazie al quale è possibile trasferire la logica di elaborazione, aiutando così gli sviluppatori a scrivere applicazioni in grado di manipolare grandi quantità di informazioni in un unico set di dati gestibile.

Quali vantaggi offre Hadoop?

È importante utilizzare Hadoop perché con esso è possibile sfruttare i cluster di più computer per analizzare grandi quantità di informazioni anziché avvalersi di un singolo computer di grandi dimensioni. Il vantaggio, rispetto ai database relazionali ed ai data warehouse, sta nella capacità di Hadoop nel gestire i big data in maniera veloce e flessibile.

Altri vantaggi

Tolleranza di errore: I dati vengono replicati su un cluster, così da essere poi facilmente recuperati in caso di errori o malfunzionamenti del disco o del nodo.

Costi: Hadoop è una soluzione molto più economica rispetto ad altri sistemi. Fornisce calcolo e archiviazione su hardware a prezzi accessibili.

Supporto di una solida community: Hadoop attualmente è un progetto supportato da una comunità attiva di sviluppatori che introducono aggiornamenti, migliorie e idee, rendendolo un prodotto appetibile per molte aziende.

Conclusioni

In questo articolo abbiamo appreso le differenze tra un Data Lake e un Security Data Lake, facendo chiarezza sull’importanza di avvalersi di questi strumenti al fine di garantire una corretta integrità dei sistemi informatici presenti in un’azienda.

Raccogliere i dati dell’infrastruttura è solo il primo passo per l’analisi efficiente e la conseguente sicurezza offerta dal monitoring, essenziale per un SOCaaS. Chiedici come queste tecnologie possono aiutarti nella gestione della cyber security della tua azienda.

Per dubbi e chiarimenti, noi siamo sempre pronti a rispondere ad ogni tua domanda.

Useful links:

Customers

Newsletter