Detection Surface

Was ist die Erkennungsfläche? 

Die Erkennungsfläche ist die Gesamtheit der Signale, Logs, Telemetriedaten und Datenquellen, die eine Organisation analysieren kann, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Der Begriff wurde 2023 von Analysten bei Forrester geprägt und ist im Bereich der Cybersicherheit relativ neu.

Das Konzept der Erkennungsoberfläche umfasst alles, von Endpunktaktivitäten und Netzwerk-Traffic bis hin zu Cloud-Service-Protokollen und externen Threat Intelligence-Feeds. Eine robuste Sichtbarkeit der Assets, die diese Kategorien umfassen, sollte es Sicherheitsteams ermöglichen, bösartige Aktivität effektiver zu überwachen, zu untersuchen und darauf zu reagieren.

Während sich das Konzept der Angriffsfläche auf die Eintrittspunkte und Schwachstellen konzentriert, die Gegner ausnutzen können, befasst sich die Erkennungsfläche damit, wie gut eine Organisation sicherheitsrelevante Daten beobachtet, interpretiert und darauf reagiert. Mit anderen Worten: Die Angriffsfläche zeigt, wo Bedrohungen auftreten können, während die Erkennungsfläche bestimmt, wie gut diese Bedrohungen erkannt werden können.

Warum Transparenz in der modernen Sicherheit wichtig ist

Da Cyber-Bedrohungen immer ausgeklügelter werden, müssen Cybersecurity-Teams über eine reaktiven Sicherheitsstrategie hinausgehen und proaktive Erkennungsstrategien übernehmen. Die Transparenz über alle digitalen Assets – einschließlich der On-Premises-Infrastruktur, der Cloud-Umgebungen, der Remote-Endpunkte und der Dienste von Drittanbietern – ist entscheidend für die frühzeitige Threat Detection und eine effektive Incident Response.

Ohne eine klar definierte Erkennungsfläche laufen Sicherheitsteams Gefahr, blinde Flecken zu haben, die Angreifer ausnutzen können. Die Erweiterung und Optimierung der Erkennungsfläche stellt sicher, dass Organisationen Bedrohungen schnell erkennen und eindämmen können, wodurch die Verweildauer verkürzt und potenzielle Schäden begrenzt werden. Da sich die Cybersecurity-Landschaft weiterentwickelt, ist die Verbesserung der Erkennungsfähigkeiten nicht mehr optional – sie ist unerlässlich.

Erkennungsfläche vs. Angriffsfläche

Für die Entwicklung einer umfassenden Cybersecurity-Strategie ist es entscheidend, den Unterschied zwischen der Erkennungsfläche und der Angriffsfläche zu verstehen. Während sich beide Konzepte auf den Sicherheitsstatus einer Organisation beziehen, erfüllen sie entgegengesetzte Funktionen – das eine definiert, wie Bedrohungen entstehen, während das andere bestimmt, wie gut diese Bedrohungen identifiziert und gemindert werden können.

Was ist die Angriffsfläche? 

Die Angriffsfläche bezieht sich auf die Gesamtzahl der Eintrittspunkte, Schwachstellen und exponierten Assets, die ein Angreifer ausnutzen kann. Sie umfasst: 

• Externe Assets wie Web-Anwendungen, APIs und Cloud-Services
• Interne Systeme und Endpunkte, die durch laterale Bewegungen kompromittiert werden könnten
• Fehlkonfigurationen, schwache Zugangsdaten und ungepatchte Software, die Sicherheitslücken schaffen
• Drittanbieter-Integrationen und Lieferkettenabhängigkeiten, die das Risiko erhöhen

Die Reduzierung – oder zumindest das Verständnis – der Angriffsfläche ist ein zentrales Ziel der Cybersecurity, da weniger Gefährdungspunkte weniger Möglichkeiten für Angreifer bedeuten, in eine Umgebung einzudringen.

Erkennungsfläche erklärt 

Im Gegensatz dazu repräsentiert die Erkennungsfläche die Breite und Tiefe der Transparenz in einer IT-Umgebung, die das Cybersecurity-Team darüber hat. Sie umfasst alle Datenquellen, Sicherheitstools und Monitoring-Funktionen, die die Threat Detection ermöglichen. Eine starke Erkennungsfläche ermöglicht es Sicherheitsteams, verdächtige Aktivität schnell zu identifizieren, potenzielle Bedrohungen zu untersuchen und effektiv zu reagieren. Die Erkennungsfläche besteht aus:

• Telemetrie von Endpunkten, Netzwerken, Cloud-Infrastruktur und Anwendungen
• Logdaten von Firewalls, Intrusion Detection and Prävention Systemen (IDPS) und SIEM-Plattformen
• Threat Intelligence-Feeds, die Kontext zu neu auftretenden Bedrohungen liefern
• UEBA (User and Entity Behavior Analytics) und Anomalieerkennungstools

Während die Angriffsfläche das Risiko darstellt, steht die Erkennungsfläche für das Sicherheitsbewusstsein. Sicherheitsteams beginnen nun zu verstehen, dass es zwingend erforderlich ist, die Lücke zwischen den beiden Oberflächen zu schließen. Eine gut verwaltete Erkennungsfläche stellt sicher, dass Organisationen Bedrohungen entlang der Angriffsfläche erkennen und stoppen können, bevor sie erheblichen Schaden verursachen.

Beispiele der Erkennungsfläche

Die Erkennungsfläche umfasst die verschiedenen Datenquellen, Tools und Telemetriedaten, die Sicherheitsprofis verwenden, um Bedrohungen zu identifizieren und darauf zu reagieren. Unterschiedliche Umgebungen und Sicherheitsstrategien erfordern unterschiedliche Ansätze zur Erkennung, aber das Ziel bleibt dasselbe: die Transparenz zu maximieren, um bösartige Aktivität frühzeitig zu erkennen. Werfen wir nun einen Blick auf die wichtigsten Beispiele der Erkennungsfläche.

Erkennung von Endpunkten

Endpunkte, einschließlich Workstations, Server und Mobilgeräte, sind Hauptziele für Cyberangriffe. Eine starke Erkennungsfläche in dieser Kategorie umfasst Endpoint Detection and Response (EDR) -Lösungen, die Daten wie Prozessausführung, Dateizugriff und Benutzeraktivität sammeln und analysieren. Sicherheitsteams verwenden diese Telemetrie, um Kompromittierungsindikatoren (IoCs) wie ungewöhnliches Prozessverhalten, unbefugte Dateiänderungen oder Rechteausweitungen zu erkennen.

Netzwerkerkennung

Das Netzwerk dient als entscheidende Schicht zur Erkennung von lateralen Bewegungen, Command-and-Control (C2)-Traffic und Versuchen der Datenexfiltration. Eine Netzwerk-Erkennungsfläche umfasst Firewall-Logs, IDPS, Deep Packet Inspection und Traffic-Analyse-Tools. Sicherheitsteams nutzen diese Oberfläche, um Anomalien wie plötzliche Spitzen im ausgehenden Traffic, Verbindungen zu verdächtigen IP-Adressen oder unbefugte Zugriffsversuche zu erkennen.

Clouderkennung

Da Organisationen zunehmend auf Cloud-Dienste angewiesen sind, ist die Überwachung von Cloud-Umgebungen unerlässlich. Eine Cloud-Erkennungsfläche umfasst Telemetrie von Cloud-Sicherheits-Status-Management (CSPM)-Tools, Cloud-Anbieter-Logs (AWS CloudTrail, Azure Monitor) und API-Aktivitätsverfolgung. Sicherheitsteams analysieren diese Daten, um Fehlkonfigurationen, unbefugte API-Aufrufe oder verdächtige Zugriffsmuster zu erkennen, die auf die Anwesenheit eines Angreifers hinweisen könnten.

Identitäts- und Zugriffserkennung

Die Nutzerauthentifizierung und Zugriffskontrolle sind zentral für die Cybersecurity. Eine Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM)-Erkennungsfläche umfasst Logs von Identitätsanbietern (IdPs) wie Okta oder Microsoft Entra ID, Versuche der Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und Privilegienerweiterungs-Events. Durch die Analyse fehlgeschlagener Anmeldeversuche, geografisch ungewöhnlicher Anmeldungen oder plötzlicher Berechtigungsänderungen können Sicherheitsteams potenzielle Kontoübernahmen oder Insider-Bedrohungen erkennen.

Anwendungen und API

Anwendungen und APIs sind häufige Angriffsvektoren, und ihre Erkennungsfläche umfasst Web Application Firewall (WAF) -Logs, Tools zur Anwendungsleistungsüberwachung (Application Performance Monitoring, APM) und API-Sicherheitsplattformen. Sicherheitsteams nutzen diese Daten, um Brute-Force-Angriffe, SQL Injection Attack oder API-Missbrauch zu erkennen, der sensible Daten gefährden könnte.

Logs vs. Erkennung

In Cybersecurity sind Logs und Erkennung eng miteinander verbunden, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken in Sicherheitsoperationen. Während Log-Management das Sammeln und Speichern von Daten zu Systemereignissen umfasst, konzentriert sich die Erkennung auf die Analyse dieser Daten, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen. Beide sind kritische Komponenten einer effektiven Sicherheitsstrategie, doch um eine starke Erkennungsfläche aufzubauen, ist es entscheidend, die Unterschiede zu verstehen.

• Logging bezeichnet den Prozess der Aufzeichnung von Systemaktivitäten, Events und Transaktionen in der gesamten Infrastruktur einer Organisation. Logs werden von Firewalls, Servern, Endpunkten, Cloud-Services und Anwendungen erstellt, um eine historische Aufzeichnung der durchgeführten Aktionen bereitzustellen.
• Erkennung umfasst die Analyse von Logs und anderen Telemetriedaten in Echtzeit, um verdächtige oder bösartige Aktivität zu identifizieren. Dieser Prozess umfasst häufig Security Information and Event Management (SIEM)-Plattformen, Extended Detection and Response (XDR)-Tools und Verhaltensanalysen.

Hauptunterschiede zwischen Logging und Erkennung

Zweck

• Das Logging wird hauptsächlich für die Aufzeichnung, Compliance und digitale Forensik und Incident Response (DFIR) verwendet.
• Die Erkennung konzentriert sich darauf, aktive Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu identifizieren und darauf zu reagieren.

Umfang

• Das Logging erfasst alles von routinemäßigen Nutzeraktivitäten bis hin zu potenziellen Sicherheitsevents.
• Die Erkennung filtert und priorisiert Logs, indem sie nur sicherheitsrelevante Events identifiziert. 

Umsetzbarkeit

• Logs liefern Rohdaten, die manuell überprüft oder mit automatisierten Tools analysiert werden müssen.
• Erkennung generiert Alerts oder praxisrelevante Erkenntnisse basierend auf der Loganalyse.

Technologie 

• Logging stützt sich auf Log-Management-Lösungen wie SIEMs und zentrale Log-Aggregatoren. 
• Zur Erkennung werden Tools zur Bedrohungserkennung verwendet, darunter IDPS, EDR und auf maschinellem Lernen basierende Analysen. 

Rolle bei Sicherheitsoperationen

• Logging unterstützt Untersuchungen, Audits und Compliance-Reporting. 
• Erkennung ermöglicht proaktive Sicherheitsüberwachung, Threat Hunting und automatisierte Reaktion. 

Sowohl Logging als auch Erkennung sind für Sicherheitsteams von entscheidender Bedeutung, aber ohne starke Erkennungsfähigkeiten bleiben Logs lediglich passive Aufzeichnungen vergangener Aktivität und stellen keinen aktiven Abwehrmechanismus dar. Organisationen müssen sicherstellen, dass ihre Erkennungsfläche Logs effektiv analysiert und priorisiert, um Bedrohungen zu identifizieren, bevor sie eskalieren.

Warum ist die Erkennungsfläche wichtig? 

Die Erkennungsfläche ist wichtig, da Cyberbedrohungen weiterhin im Volumen und in der Raffinesse zunehmen. Dies bedeutet, dass Teams mehr als nur präventive Sicherheitsmaßnahmen benötigen – sie brauchen eine tiefgehende Sichtbarkeit in ihre Umgebung, um Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren, bevor sie eskalieren.

Eine klar definierte Erkennungsfläche ermöglicht es Sicherheitsteams, potenzielle Bedrohungen zu analysieren, verdächtige Aktivität zu identifizieren und proaktive Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen. Durch die Implementierung starker Erkennungsflächenpraktiken können Organisationen:

• Verweildauer reduzieren: Bedrohungen früher im Angriffszyklus erkennen, bevor erheblicher Schaden entsteht. 
• Incident Response verbessern: Die notwendigen Telemetriedaten und Logs verwenden, um Bedrohungen effektiv zu untersuchen und Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
• Blinde Flecken identifizieren: Eine umfassende Sichtbarkeit über Endpunkte, Netzwerke, Cloud-Umgebungen und Identitätssysteme sicherstellen. 
• Compliance unterstützen: Viele Sicherheitsvorschriften erfordern das Logging von Sicherheitsevents zu Überwachungs- und Prüfungszwecken. 
• Sicherheitsresilienz verbessern: Eine starke Erkennungsfläche ermöglicht es Organisationen, ihre Threat Detection-Fähigkeiten im Laufe der Zeit anzupassen und zu verfeinern. 

Die Zukunft der Erkennungsfläche in der Cybersecurity

Traditionell haben sich die Sicherheitsbemühungen darauf konzentriert, die Angriffsfläche zu verringern – die Anzahl der Eintrittspunkte zu minimieren, die Gegner ausnutzen könnten. Jedoch haben Organisationen mit dem Aufkommen von Cloud-Computing, Remote-Arbeit und immer ausgefeilteren Angriffstechniken erkannt, dass Transparenz genauso notwendig ist wie Prävention.

Infolgedessen entwickeln sich Sicherheits-Frameworks und -Technologien weiter, um den Schwerpunkt stärker auf die proaktive Erkennung zu legen und KI-gestützte Analysen, XDR und Threat Intelligence zu integrieren, um die Erkennungsfläche einer Organisation zu erweitern.

Daher Security Operations Center (SOCs), die die Notwendigkeit erkennen, sowohl die Angriffsfläche zu reduzieren als auch die Erkennungsfläche zu vergrößern, arbeiten effektiv daran, die Lücke zwischen beiden zu schließen – und eine proaktive Sicherheitsstrategie zu entwickeln, die die Bedrohungsabwehr und -beseitigung beschleunigt.