Microsoft Sentinel: איחוד סיגנלים, הפחתת עלויות, Agentic AI ושיפור יכולות
צוותי SOC מתמודדים זמן רב עם נפחים עצומים של נתונים שגדלים במהירות, ובעיקר עם עלויות מתנפחות של מערכות אבטחת מידע מסורתיות שקשה מאוד להפעיל בקנה מידה גדול. Microsoft הוסיפה לאחרונה את יכולת Data Lake. המהלך מאפשר איחוד מלא של נתוני האבטחה, מאיץ אימוצים של בינה ובפרט Agentic AI, ויוצר יכולת נראות יוצאת דופן שמאפשרת זיהוי ותגובה מהירים ומדויקים יותר.
Microsoft Sentinel החל את המסע הזה לפני מספר שנים כאשר הנפך ל SIEM הראשון שנבנה באופן ענני לחלוטין, כדי לפשט קליטת נתונים ולהביא יכולות AI לתוך תהליך גילוי התקפות. מאז, Sentinel שולב עם Microsoft Defender וקיבל בוסט משמעותי בדמות Threat Intelligence בזמן אמת, המלצות מודרכות ויכולות תגובה אוטומטיות. Microsoft Sentinel data lake מהווה את השלב הבא שמרכז נתוני אבטחה במקום אחד בקנה מידה עצום.
שבירת Silo ברמת נתונים
נפחי לוגים מתנפחים במהירות ומאלצים צוותי SOC לבצע פשרות לא רצויות, כמו, להפחית לוגים ולהסתכן בעיוורון, לקצר תקופות שמירה ולהפסיד עומק פורנזי, או לשלם עלויות בלתי סבירות עבור אחסון וניתוח נתונים.
זהו פרדוקס אבטחת המידע המודרנית וככל שיש יותר נתונים, כך קשה לנצל אותם לטובת אבטחה. גם מודלי AI מתקדמים מוגבלים כאשר הנתונים מפוזרים בין מקורות מנותקים. התוצאה היא זיהוי מאוחר של מתקפות, חקירות שנמרחות לכל אורך היום, וכלי אבטחה שלא מגיעים למלוא היכולת שלהם.
Sentinel Data Lake פותח בדיוק כדי להתמודד עם מגבלה זו. הפתרון מאחד את כל נתוני האבטחה ממקורות Microsoft וממקורות צד שלישי לתוך Data Lake יחיד, יעיל וחסכוני, עם יותר מ 350 קונקטורים מקוריים. עלויות השמירה נמוכות מ 15 אחוז מעלות לוגים אנליטיים רגילים, מה שמאפשר העשרה רציפה של Threat Intelligence ויכולות AI לזיהוי מתקפות לאורך תקופות ארוכות. התוצאה היא יכולת ציד מתקפות בקצבים חדשים, שיחזור מדויק של אירועים וערך עמוק יותר ל AI.
דמוקרטיזציה של מודיעין
Microsoft מבצעת שינוי משמעותי נוסף. שילוב מלא של Microsoft Defender Threat Intelligence בתוך Defender XDR ובתוך Sentinel ללא עלות נוספת.
החל מאוקטובר 2025, כל הדוחות הראשוניים של Threat Intelligence, כולל פרופילי איומים ו IoCs, יהיו זמינים ישירות בתוך Defender XDR. בנוסף, IoCs יוטמעו בתוך מנגנון ניהול התיקים של Sentinel כדי לאפשר שיתוף פעולה בין צוותים וחיזוק של חקירות מבוססות אינטל.
מדובר בגישה חדשה שבה צוותי אבטחה מקבלים גישה ישירה לכמות אדירה של איומים הנגזרת מ 84 טריליון סיגנלים ביום וממומחיות של יותר מ 10,000 מומחי סייבר של Microsoft.
העצמת צוותי אבטחה בעידן של Agentic AI
ההבטחה של AI בעולם הסייבר תמיד הייתה ברורה: זיהוי מהיר יותר, תגובה חכמה יותר ויכולת להתמודד עם תוקפים מתוחכמים. אבל בפועל, רוב ארגוני האבטחה מוגבלים על ידי נתונים מפוזרים וקונטקסט חלקי.
איחוד הנתונים בתוך Data Lake עשיר ב Threat Intelligence מבטל את הסילואות ומאפשר ל AI כמו Security Copilot לראות תמונה שלמה. המערכת יכולה לגלות דפוסים סמויים, לקשר אירועים לאורך זמן, ולייצר התראות מדויקות בקצב שלא היה אפשרי בעבר.
זהו הבסיס להגנה מבוססת Agents שפועלים אוטומטית במקום לחכות לפקודות אנושיות. יכולות אלו מאפשרות בין היתר:
-
שחזור מתקפות לאורך זמן רב ללא מגבלות אחסון.
-
טיפול בתרחישים לפני ואחרי פריצה על ידי שילוב נתוני נכסים, פעילות ו TI.
-
ציד מתקפות על נתונים היסטוריים גדולים המבוססים על אינדיקטורים חדשים.
-
טריגרים של זיהוי אוטומטי לפי IoCs ו TTPs עדכניים.
-
שאילתות KQL ו Spark על פני טווחי זמן רחבים.
-
עמידה בדרישות רגולציה בעזרת שמירת נתונים חסכונית.
פשטות תפעול והכנה מלאה לעידן ה AI
Sentinel Data Lake מפשט את ניהול הנתונים על ידי איחודם בממשק אחיד בפורטל Microsoft Defender. אנליסטים יכולים לנוע באופן חלק בין שכבת האנליטיקה לבין שכבת הדאטה לייק ולבצע חקירות עמוקות ותגובה בזמן אמת מתוך ממשק אחד.
מכיוון שהפתרון מבוסס פורמטים פתוחים, ארגונים יכולים להפעיל מודלי ML מותאמים, לפתח תהליכי אנליזה ומערכות בינה, ולנצל את אותם נתונים לכל המשימות של ה SOC. התוצאה היא SOC שנכנס לעידן חדש שבו לוגים מכל המקורות, על גבי טווחי זמן גדולים, מאפשרים זיהוי תוקפים רדומים, שחזור אירוע בקצב גבוה ויצירת תמונת חשיפה מלאה של הארגון.
ארכיטקטורת עומק והעצמת SOC באמצעות Sentinel Data Lake
העיקרון הבסיסי שמנחה את Sentinel Data Lake הוא הבא את העיבוד אל הנתונים ולא להפך. כלומר, במקום להזיז כמויות עצומות של מידע אל מנועים שונים, ניתן להביא את כלי העיבוד אל המאגר המרכזי ולבצע את הפעולות על הנתונים במקום שבו הם נמצאים. גישה זו מתאימה במיוחד לסביבות שבהן הטראפיק גבוה, הסיגנלים מרובים, והרצף ההיסטורי חיוני להבנה של תנועת התוקף. אין צורך יותר להקריב עומק לטובת מהירות או תקציב, אלא יכול להפעיל מנגנוני AI מתקדמים שמתבססים על נגישות רחבה לכל שכבות המידע.
Sentinel Data Lake נבנה גם כדי לתמוך באוטומציה מלאה של תהליכי IR. כאשר לוגים, סיגנלים, תצורות ומידע עסקי נמצאים כולם באותו מאגר, ניתן ליצור מודלים שמייצרים מסלולי חקירה דינמיים, מציעים כיווני פעולה ומבצעים אוטומציה של ניתוח ראשוני. יכולות אלו מאפשרות ל SOC לעבור ממצב שבו אנליסטים מגיבים להתראות בודדות למוד שבו המערכת מייצרת ניתוח עומק, מחבר בין נקודות בזמן ומזהה את ההקשר הרחב של כל פעילות חשודה. זהו בסיס חיוני לעידן שבו AI מפעיל תהליכי תגובה מורכבים ויודע לחקות דפוסי חשיבה אנושיים בתוך חקירה חיה.
אחת המשמעויות הטכניות החשובות של המאגר היא יכולתו לנהל נתונים הטרוגניים. מערכות אבטחה רבות מפיקות לוגים בפורמטים שונים, עם מבני JSON וכמויות עצומות של שדות וערכים. Sentinel Data Lake מאפשר ליישם סכימות דינמיות, לבצע העשרה אוטומטית בזמן כתיבה ולספק מבנים אחידים שמאפשרים למנועים שונים לפענח את הנתונים בצורה עקבית. היכולת הזו חשובה במיוחד בעידן שבו מערכות AI זקוקות לדאטה נקי, עקבי ומחושב היטב כדי להפיק תוצאות איכותיות.
התאמת המאגר לתהליכי Data Science מתקדמים מהווה שינוי נוסף. במקום לעבוד עם לוגים שמיועדים למנוע SIEM בלבד, ניתן להפעיל מודלים של חיזוי, לנתח אנומליות, לבנות גרפים של קשרים בין אובייקטים ולהריץ תרחישים של סימולציה. למשל, חוקר יכול להעריך כיצד תוקף היה מתפשט בארגון על בסיס דפוסי תנועה היסטוריים, על ידי הפעלת מודל חיזוי על נתוני הרשת והזהויות. כל זאת מתבצע מתוך אותו מאגר, ללא צורך בהעברת נתונים לסביבה אחרת.
כאשר הארגון מגביר את רמת החיבור בין נתוני אבטחה, תצורה, תשתיות ונתוני עסק, הוא מקבל יכולת להבין לא רק מה התרחש אלא מה המשמעות של כל אירוע. Sentinel Data Lake מספק שכבת חיבור בין עולם האבטחה לבין עולם ההנדסה הארגונית, ומייצר עבור ה SOC יכולת ניתוח ברמה אסטרטגית.
יכולות נוספות
מדיניות גישה מבוססת נתונים
האפשרות של Data Centric Access Controls מאפשר ל Sentinel Data Lake ניהול הרשאות granular על בסיס Data Domains. המשמעות היא היכולת לייצר שכבת RBAC שלא תלויה עוד רק ברכיבי Azure מסורתיים אלא ברמות גישה בתוך המאגר עצמו. היכולת הזו מאפשרת לתחום גישה של צוותי SOC לפי סוגי נתונים, תקופות זמן, חיישנים רגישים ומקורות לוג. כך ניתן לשתף נתוני אבטחה עם צוותי IT, חוקרים או גורמים חיצוניים מבלי לחשוף אלפי שדות של נתונים מבצעיים.
תמיכה ב Multimodel Storage
המאגר החדש של Sentinel לא מוגבל רק למבנה טבלאי של לוגים והוא תומך במודלים נוספים כמו Structured Graph Data, נתוני יחסים, עץ אירועים ובעיקר מבני JSON מרובי שכבות. מאגר המידע יכול להכיל מודלים שונים זה לצד זה, מה שמאפשר ל AI לנתח קשרים בין משתמשים, תוקפים, סשנים ותהליכי רשת בצורה גרפית.
תמיכה בניתוח גרפי
Sentinel Data Lake מאפשר להפעיל ספריות גרפיות כמו GraphFrames או Neo4j APIs בצורה ישירה על המאגר. זה מאפשר לצוותי SOC להריץ אלגוריתמים לזיהוי קהילות, זיהוי צמתים חריגים, זיהוי מסלולי תקיפה, והבנת dependencies בין שירותים.
זהו כלי עוצמתי בסביבות ענן מורכבות שבהן תוקפים זזים בין שירותים ולא רק בין נקודות קצה.
מודל Pipeline מבוסס Event Streaming ולא רק לוגים סטטיים
בניגוד ל SIEM רגיל, Sentinel Data Lake תומך בצריכה מתמשכת של נתונים. המשמעות היא שה SOC מקבל יכולת לבצע חישוב בזמן אמת ובמקביל ליצור מאגר היסטורי. היתרון הוא זיהוי מתקפות מבוסס זרימה, כמו lateral movement איטי, exfiltration בחתיכות קטנות או brute force מפוצל בזמן.
Data Observability מלא
המערכת מאפשרת למדוד איכות נתונים, כמות כפילויות, פערים, נתונים שלא נבלעו, שדות חסרים וטעויות הנובעות ממקורות צד שלישי. יכולות אלו מתחילות להפוך לסטנדרט בעולם Big Data אך כמעט לא קיימות ב SIEM קלאסיים וזה מאפשר לחוקר להבין על מה הוא מסתמך בעת קבלת החלטה.
