Data Correlation - CodeDeveloper - Zakoduj się na sukces

Czym jest korelacja danych?

Korelacja danych w cyberbezpieczeństwie to proces logicznego łączenia i analizowania pojedynczych zdarzeń (logów, alertów) pochodzących z różnych źródeł infrastruktury IT (firewalle, systemy IDS/IPS, serwery, aplikacje, stacje robocze). Celem jest przekształcenie surowych danych w wartościowe informacje o incydentach. Pojedyncze zdarzenie, takie jak nieudane logowanie, może wydawać się błahe, ale w połączeniu z innymi symptomami (np. zmianą uprawnień pliku, nowym połączeniem sieciowym) może układać się w spójny wzorzec zaawansowanego ataku cybernetycznego.

Rola systemów SIEM i reguły korelacji

Fundamentem automatycznej korelacji są systemy SIEM (Security Information and Event Management). To one agregują miliony logów, normalizują je do wspólnego formatu i analizują w czasie rzeczywistym. Kluczem do skuteczności są reguły korelacji, które definiują scenariusze zagrożeń. Przykład prostej reguły: "Jeśli użytkownik zaloguje się z polskiego IP, a 5 minut później to samo konto zaloguje się z USA, wygeneruj alert 'Impossible Travel'". Bardziej złożone reguły mogą łączyć zdarzenia z DLP, EDR i firewalli, aby wykryć np. powolny wyciek danych (Exfiltration) maskowany jako normalny ruch.

Korzyści i wyzwania

Efektywna korelacja danych drastycznie redukuje "szum informacyjny" (noise) i liczbę fałszywych alarmów (false positives), pozwalając analitykom SOC skupić się na rzeczywistych incydentach. Umożliwia wykrywanie zagrożeń, które są niewidoczne z perspektywy pojedynczego systemu. Głównym wyzwaniem jest jednak ogromna ilość danych (Big Data) wymagająca dużej mocy obliczeniowej oraz konieczność ciągłego dostrajania reguł, aby unikać zarówno fałszywych alarmów, jak i, co gorsza, niewykrytych ataków (false negatives). Współczesne systemy coraz częściej wspierają ten proces uczeniem maszynowym (UEBA), które automatycznie wykrywa anomalie behawioralne bez konieczności ręcznego tworzenia sztywnych reguł.