Elk endpoint in je organisatie genereert voortdurend waardevolle signalen: van gebruikersgedrag en applicatieactiviteit tot subtiele afwijkingen die erop kunnen wijzen dat er iets mis is.
Precies die signalen kunnen een aanval vroegtijdig aan het licht brengen. Maar op zichzelf vertellen ze zelden het hele verhaal. Pas wanneer je endpointdata bekijkt in samenhang met de rest van je securityomgeving, wordt duidelijk welke signalen er echt toe doen.
In deze blogpost zoomen we in op waarom vroege waarschuwingssignalen zo makkelijk over het hoofd worden gezien, hoe endpointdata in combinatie met andere securitydata een completer beeld geeft en hoe AI securityteams kan helpen om sneller te bepalen welke signalen écht aandacht vragen.
Endpoints blijven te vaak onder de radar
De moderne werkplek bevindt zich niet langer binnen één perimeter. Medewerkers werken op kantoor, thuis en onderweg en maken via laptops, smartphones en andere apparaten voortdurend verbinding met zakelijke systemen. Die flexibiliteit vergroot ook het aanvalsoppervlak: endpoints zijn uitgegroeid tot een belangrijk doelwit én toegangspunt.
Tegelijk geven net die endpoints vaak als eerste prijs dat er iets niet klopt. Kleine afwijkingen in apparaat- of gebruikersactiviteit kunnen wijzen op een dreiging, maar zijn op zichzelf vaak moeilijk te herkennen. Tussen de constante stroom aan normale activiteit vallen verdachte signalen zo dus niet altijd meteen op. En precies daar zit de uitdaging: tegen de tijd dat duidelijk wordt wat deze signalen betekenen, is heel wat kostbare tijd verloren gegaan.
Waarom endpointdata onder de radar blijft
De uitdaging zit niet in een gebrek aan data. Wel in het herkennen van de juiste signalen en het verbinden ervan met de rest van de securityomgeving. Vier factoren maken dat lastig:
Te veel ruis
Endpoints genereren continu grote hoeveelheden data. Daaruit de signalen halen die onmiddellijke aandacht vragen, is niet eenvoudig.
Versnipperde tools
Endpointdata blijft vaak beperkt tot afzonderlijke securitytools en wordt onvoldoende geïntegreerd met andere databronnen.
Te weinig context
Zonder de link met bijvoorbeeld identiteits-, cloud- en netwerkdata zien securityteams vooral losse gebeurtenissen. De samenhang, en daarmee ook het aanvalspad, blijft zo verborgen.
Reactieve processen
Vaak wordt pas gereageerd wanneer een dreiging duidelijk zichtbaar is. De subtiele signalen die eraan voorafgaan, worden daardoor makkelijk gemist.
Endpointtelemetrie vertelt maar een deel van het verhaal. Pas in combinatie met andere securitydata ontstaat een duidelijker beeld van wat er werkelijk speelt.
Wat gemiste signalen je kosten
Gemiste signalen leiden niet alleen tot inefficiëntie. Ze geven aanvallers ook meer tijd om zich ongemerkt door je omgeving te bewegen.
Hoe langer verdachte activiteit onder de radar blijft, hoe meer tijd een aanvaller heeft om informatie te verzamelen en de impact van de aanval te vergroten. Wanneer securityteams uiteindelijk ingrijpen, is het vaak moeilijker om snel te achterhalen wat er precies is gebeurd en gericht te reageren.
Vroege detectie maakt dan ook een aanzienlijk verschil. Uit onze nieuwste whitepaper blijkt dat organisaties die AI en automatisering gericht inzetten, de duur van een datalek met ongeveer 80 dagen verkorten en gemiddeld 1,9 miljoen dollar per datalek besparen ten opzichte van organisaties die dat niet doen.
Van telemetrie naar bruikbare inzichten
Nog meer endpointdata verzamelen is niet de oplossing. Aan data hebben de meeste organisaties immers geen gebrek. De uitdaging is om de juiste verbanden te leggen en zo meer waarde te halen uit wat al voor handen is.
De sleutel ligt in het samenbrengen van endpointdata met identity-, cloud- en netwerkdata. Zo worden patronen zichtbaar die anders onder de radar zouden blijven.
Denk aan een ongebruikelijke login, verdachte activiteit op een laptop of afwijkend gedrag in de cloud. Op zichzelf vallen deze gebeurtenissen misschien niet op. Samen kunnen ze wijzen op een beginnende aanval.
Platformen zoals Microsoft Sentinel brengen die signalen samen. AI helpt vervolgens om sneller verbanden te leggen en relevante activiteit eruit te filteren, zodat securityteams gerichter kunnen reageren.
