Im Gegensatz zu Öl- und Gasproduzenten, Betreibern erneuerbarer Energien oder Energieversorgern im Endkundenbereich sehen sich integrierte Stromversorger, die sowohl in der Stromerzeugung als auch in der Übertragung und Verteilung (T&D) tätig sind, mit einem ganz eigenen Sicherheitsprofil konfrontiert. Ihre Infrastruktur ist rund um die Uhr in Betrieb, erstreckt sich sowohl auf OT- als auch auf Unternehmensumgebungen und befindet sich an der Schnittstelle zwischen Netzzuverlässigkeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. In diesem Zusammenhang ist Cybersicherheit eng mit der Betriebskontinuität verknüpft, wobei eine verspätete Erkennung oder Alarmmüdigkeit direkte Folgen für die Dienstleistungserbringung und die Widerstandsfähigkeit kritischer Infrastrukturen hat.
Threat Hunting, das nicht mithalten konnte
Warum die herkömmliche Bedrohungssuche nicht skalierbar war
Lärm | Geschwindigkeit & Umfang | Keine Urteile |
Meldungen in großer Zahl mit begrenztem Kontext | Langsame Abfragen und Lizenzbeschränkungen | Intelligenz ohne Umsetzung |
Aufwand für die manuelle Triage | Untersuchungen verzögern sich | Analysten stehen vor einer Entscheidung |
Analystenmüdigkeit | SOC-Kapazität begrenzt | Das Zero-Day-Risiko blieb bestehen |
1. Lärm: Wenn die Bedrohungssuche mehr Lärm als Klarheit schafft
In diesem Unternehmen führte die Bedrohungssuche zu einer übermäßigen Flut von Fehlalarmen, da den automatisierten Workflows der erforderliche Verhaltenskontext fehlte, um echte Bedrohungen von harmlosen Aktivitäten zu unterscheiden. Infolgedessen mussten die Analysten viel Zeit damit verbringen, Warnmeldungen manuell zu überprüfen und zu validieren, was die Untersuchungen verlangsamte und die Alarmmüdigkeit im gesamten SOC verstärkte.
Mit dem Wachstum der Umgebung und der Zunahme der Bedrohungen wurde es immer schwieriger, aussagekräftige Signale vom Hintergrundrauschen zu unterscheiden. Anstatt eine schnellere Erkennung zu ermöglichen, verzögerte die Bedrohungssuche oft die Reaktion und schwächte das Vertrauen in automatisierte Ergebnisse. Dies führte zu einer operativen Belastung der Sicherheitsabteilung, die für den Schutz kritischer Energieinfrastruktur zuständig ist.
2. Geschwindigkeit und Skalierbarkeit: Als Geschwindigkeit und Skalierbarkeit nicht mehr mithalten konnten
Die Bedrohungssuche hatte Mühe, Schritt zu halten, da die langsame Abfrageleistung und die nutzungsbasierte Lizenzierung die Geschwindigkeit und den Umfang der Untersuchungen einschränkten. In einer Umgebung, in der unbekannte und modifizierte Malware schnell analysiert werden muss, beeinträchtigte diese Verzögerung die Fähigkeit des SOC, entschlossen und zügig zu handeln.
Die Skalierbarkeit verschärfte das Problem zusätzlich. Durch die nutzungsabhängige Lizenzierung war der Einsatz von Threat Hunting in den verschiedenen Teams und Arbeitsabläufen eingeschränkt, was eine Ausweitung der Automatisierung oder des Erfassungsbereichs kostspielig machte. Angesichts steigender Alarmzahlen und wachsender betrieblicher Anforderungen konnte die Kapazität für Threat Hunting nicht Schritt halten, was zu einer zunehmenden Kluft zwischen der Arbeitslast im SOC und der verfügbaren Erkennungsleistung führte.
3. Keine Schlussfolgerungen: Da die Informationen keine Schlussfolgerungen enthielten, mussten die Analysten das Risiko tragen
Die Bedrohungsinformationen allein lieferten keine eindeutigen Erkennungsergebnisse, da verdächtige Dateien weder ausgeführt noch verhaltensbasiert analysiert wurden. Ohne dynamische Analyse, Bedrohungsbewertung oder zuverlässige Priorisierung auf der Grundlage des Ausführungsverhaltens verfügte das SOC lediglich über Informationen, nicht jedoch über eindeutige Ergebnisse.
Analysten mussten diese Lücke manuell schließen, was den Untersuchungsaufwand erhöhte und das menschliche Urteilsvermögen stärker in die Pflicht nahm. Für einen kritischen Energieversorger erschwert diese Unsicherheit hinsichtlich des Verhaltens es, Zero-Day-Bedrohungen zuverlässig zu erkennen und die Betriebssysteme vor sich ständig weiterentwickelnder Malware zu schützen.
Detektionsgesteuerte Bedrohungssuche mit MetaDefender
Wie MetaDefender die informationsintensive Bedrohungssuche durch Erkennung ersetzt
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ersetzte das Unternehmen seine bestehenden automatisierten Workflows zur Bedrohungssuche durch MetaDefender und führte damit einen erkennungsorientierten Ansatz ein, der speziell auf die Identifizierung von Zero-Day- und schwer nachweisbaren Bedrohungen ausgelegt ist. Anstatt sich allein auf externe Indikatoren zu verlassen, implementierte das SOC eine einheitliche Plattform, die Verhaltensanalyse, Bedrohungsinformationen und automatisierte Priorisierung in einer einzigen Erkennungs-Pipeline vereint.
Dieser Wandel ermöglichte es dem Unternehmen, über die Anreicherung von Warnmeldungen hinauszugehen und ein Modell zur Bedrohungssuche zu etablieren, das eindeutige Bewertungen, schnellere Ergebnisse und eine skalierbare Leistung lieferte, die den Anforderungen einer großen, verteilten Energieumgebung gerecht wurde.
So implementieren Sie eine erkennungsgesteuerte Pipeline zur Bedrohungssuche
MetaDefender wurde in die SOC-Arbeitsabläufe des Unternehmens integriert, um verdächtige Dateien und zugehörige Sicherheitsartefakte automatisch und in großem Umfang zu analysieren. Anstatt Warnmeldungen lediglich mit externen Kontextinformationen anzureichern, führte die Plattform Dateien mittels Emulation auf Befehlsebene aus und deckte so böswilliges Verhalten auf, das durch statische Analysen und indikatorbasierte Informationen nicht erkannt werden konnte.
Jede Analyse lieferte ein einziges Ergebnis, auf das die Analysten sofort reagieren konnten, was Unklarheiten bei den Untersuchungen beseitigte und die Reaktionszeiten verkürzte.
Wesentliche Elemente der Umsetzung
- Emulationsbasiertes adaptives Sandboxing zur sicheren Ausführung von Dateien und zur Aufdeckung von Tarn- oder Ruheverhalten innerhalb von Sekunden
- Integrierte Bedrohungsinformationen zur Korrelation von Verhaltensdaten mit globalen und internen Telemetriedaten
- Bewertung und Priorisierung von Bedrohungen, damit sich Analysten zunächst auf die Aktivitäten mit dem höchsten Risiko konzentrieren können
- ML-gestützte Ähnlichkeitssuche zur Identifizierung verwandter Malware-Varianten und zur Aufdeckung umfassenderer Kampagnen
Da MetaDefender auf einem volumenbasierten Modell basiert und nicht nach Benutzern oder Abfragen lizenziert wird, konnte das SOC die Automatisierung und Abdeckung ausweiten, ohne Kostensprünge befürchten zu müssen. Dadurch war es dem Unternehmen möglich, die Bedrohungssuche team- und standortübergreifend auszuweiten und dabei eine gleichbleibende Leistung sowie vorhersehbare Betriebskosten zu gewährleisten.
So aktivieren Sie eine kontinuierliche, selbstlernende Bedrohungssuche
Über die unmittelbaren Verbesserungen bei der Erkennung hinaus hat das Unternehmen eine Funktion zur Bedrohungssuche aufgebaut, die sich im Laufe der Zeit kontinuierlich weiterentwickelt hat. Jede analysierte Datei lieferte neue Verhaltensdaten, wodurch die in die Plattform integrierten Bedrohungsinformationen gestärkt und die Fähigkeit des SOC verbessert wurden, verwandte oder bisher unbekannte Bedrohungen zu erkennen.
Mithilfe einer auf maschinellem Lernen basierenden Ähnlichkeitssuche korrelierte MetaDefender Verhaltensmuster über verschiedene Analysen hinweg, um Malware-Varianten, gemeinsam genutzte Infrastruktur und neue Angriffskampagnen aufzudecken. Dadurch konnte das SOC von reaktiven Untersuchungen zu proaktiver Bedrohungssuche übergehen und so Bedrohungen identifizieren, die andernfalls in den historischen Daten verborgen geblieben wären.
Wichtigste Ergebnisse des Ansatzes
- Besserer Einblick in unbekannte und modifizierte Malware, selbst wenn zuvor keine Indikatoren vorlagen
- Proaktive Bedrohungssuche in aktuellen und historischen Dateien ohne zusätzlichen manuellen Aufwand
- Schnellere Erkennung verwandter Bedrohungen und Kampagnen, was eine frühzeitigere Eindämmung und Reaktion ermöglicht
Durch die Kombination von Verhaltensanalysen mit adaptiver Intelligenz richtete das Unternehmen eine Erkennungs-Pipeline ein, die die Abhängigkeit von statischen Feeds und manuellen Untersuchungen verringerte. Das Ergebnis war ein ausgereifterer, widerstandsfähigerer Prozess zur Bedrohungssuche, der auf die langfristigen Sicherheitsanforderungen kritischer Energieinfrastrukturen abgestimmt ist.
Von operativer Belastung zu nachhaltiger Sicherheit
Durch den Einsatz MetaDefender konnte das Unternehmen die Erkennung von Bedrohungen verbessern und gleichzeitig die täglichen Sicherheitsabläufe für seine Teams nachhaltiger gestalten. Die positiven Auswirkungen zeigten sich sowohl in den Erkennungsergebnissen als auch in der Entscheidungsqualität im gesamten SOC.
Wichtige betriebliche Verbesserungen
- Geringeres Betriebsrisiko und vermiedene Kosten im Zusammenhang mit Zwischenfällen
- Bessere Nutzung von Sicherheitsinvestitionen durch Lärmreduzierung
- Geringere Abhängigkeit von externen Cybersicherheitsdiensten
Auswirkungen auf die Teams
- Schnellere und sicherere Ermittlungen dank klarerer Ergebnisse und einer besseren Zusammenarbeit im Team
- Ein skalierbares Modell zur Bedrohungssuche, das Sicherheitsergebnisse mit geschäftlichen Prioritäten in Einklang bringt
Betriebliche Vorteile
- Kritische Ressourcen werden konsequenter und berechenbarer geschützt
- Sicherheitsmaßnahmen lassen sich in großem Maßstab nachhaltig umsetzen
- SOC-Teams arbeiten schneller, übersichtlicher und selbstbewusster
Der Organisation gelang es, die Cybersicherheitsmaßnahmen sowohl auf die geschäftlichen Prioritäten als auch auf die personellen Kapazitäten abzustimmen, um die kritische Energieinfrastruktur langfristig zu schützen. Die Ergebnisse zeigten sich deutlich in allen Betriebsbereichen, Teams und auf Führungsebene.
Auswirkungen der erkennungsgesteuerten Bedrohungssuche auf Betrieb und Geschäft
Was hat sich geändert? | Operative Auswirkungen | Wirtschaft / Menschen profitieren |
Verhaltensbasierte Zero-Day-Erkennung | Schnellere und eindeutigere Urteile pro Fall | Geringeres Risiko von Betriebsstörungen und vermiedene Kosten durch Zwischenfälle |
Emulationsgestützte Analyse | Weniger Fehlalarme | Effizientere Nutzung der Sicherheitsausgaben |
Volumenbasierte Skalierbarkeit | Ausgeweitete Automatisierung ohne Kostensprünge | Sicherheit, die mit dem Wachstum und nicht mit dem Budget wächst |
Ein einziges verlässliches Urteil | Weniger Interpretationsspielraum für Analysten | Größeres Vertrauen der Führungskräfte in Sicherheitsentscheidungen |
Eigene Erkennungsmöglichkeiten | Geringere Abhängigkeit von externen Dienstleistungen | Kosteneinsparungen und eine strengere interne Kontrolle |
Geringere Alarmgeräusche | Schnellere SOC-Arbeitsabläufe | Verbesserte Arbeitsmoral und weniger Burnout |
Erkennung für kritische Infrastrukturen
Mit MetaDefender werden Sicherheitsabläufe im Unternehmen nun schneller, übersichtlicher und skalierbarer, sodass ein konsistenter Schutz gewährleistet ist, ohne Teams oder Budgets zu überlasten. Das neue Modell zur Bedrohungssuche ermöglichte es dem Unternehmen, Risiken zu minimieren, die internen Sicherheitskapazitäten zu stärken und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Verhaltensdaten zu treffen.
Für Energie- und Versorgungsunternehmen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen, zeigt dieser Ansatz, wie moderne Erkennungstechniken sowohl die Betriebsresilienz als auch die langfristige Sicherheit verbessern können.
Sind Sie bereit, Klarheit in die Erkennung von Zero-Day-Angriffen zu bringen und Ihre Betriebsabläufe zu schützen? Sprechen Sie mit einem OPSWAT und erfahren Sie, wie MetaDefender die Bedrohungssuche für kritische Infrastrukturen revolutionieren kann.
