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Sicherheitsteams: Was Sie über Vulnerability Response wissen sollten

Predictive Prioritization setzt Datenwissenschaft und maschinelles Lernen ein, damit Cybersecurity-Teams Schwachstellen einfacher auffinden, patchen und beseitigen können.  

Woche für Woche werden kritische Schwachstellen in Enterprise-Software gefunden und veröffentlicht. Dadurch werden Sicherheitsteams permanent in Alarmbereitschaft gehalten und sind fieberhaft bemüht, schnell die entsprechenden Patches anzuwenden, um den Schaden zu begrenzen.

Oftmals werden diese Vorgehensweisen jedoch nicht etwa durch geschäftliche Notwendigkeit oder gar strategische Sicherheitserwägungen bestimmt, sondern sind einfach eine Reaktion auf irgendeine Schwachstelle, die es gerade in die Schlagzeilen geschafft hat. Dieses Szenario wiederholt sich immer wieder, verursacht unnötige Ausfallzeiten und bringt bereits stark in Anspruch genommene Cybersecurity-Ressourcen an die Belastungsgrenze.

„Jeder, der mit Schwachstellen zu tun hat, ist bestimmt mit der Hamsterrad-Metapher vertraut“, so Gavin Millard, Vice President of Product Marketing bei Tenable, bei einem kürzlichen Webinar (Leveraging the Power of Data Science for Prioritization). 

„Im Grunde sieht das Schwachstellen-Management so aus, dass man die Liste der aufgedeckten Schwachstellen durchgeht und diese dann nacheinander behebt oder kompensierende Kontrollen einrichtet. Doch es werden ständig neue Schwachstellen entdeckt. Diese wachsen zu einer Lawine heran, die Cybersecurity-Teams mit immer mehr zu behebenden Schwachstellen geradezu überrollt“, fügt Millard hinzu.

„Allerdings“, so Millard, „muss das nicht so sein.“

Es gibt die Möglichkeit, Disziplinen wie Datenwissenschaft in Kombination mit Technologien wie maschinellem Lernen einzusetzen und damit einen ganzheitlicheren Ansatz zur Behebung von Software-Schwachstellen zu schaffen.

Eine innovative Herangehensweise kann CISOs und ihren Sicherheitsteams helfen, bei der Reaktion auf die tägliche Schwachstellenflut sinnvolle Prioritäten zu setzen. Auf diese Weise können sie Ressourcen für das Patchen derjenigen Schwachstellen zuteilen, die eine wirkliche Gefahr für das Unternehmen darstellen.

Genau hier setzt Predictive Prioritization an.

Predictive Prioritization kombiniert von Tenable gesammelte Schwachstellendaten mit Daten zu Schwachstellen und Bedrohungen von Drittanbietern und analysiert diesen Datenbestand mithilfe eines fortschrittlichen datenwissenschaftlichen Algorithmus, der von Tenable Research entwickelt wurde. Jede neue Schwachstelle erhält ein Vulnerability Priority Rating (VPR) – also eine Bewertung ihrer jeweiligen Priorität, in die das Ergebnis dieser Analyse einfließt und die täglich aktualisiert wird. Die Funktionen von Predictive Prioritization bieten Schwachstellen-Management-Teams die Möglichkeit, Schwachstellen im Kontext ihrer eigenen geschäftlichen Anforderungen zu bewerten. 

Neue Lösungsansätze für Probleme beim Schwachstellen-Management

Wie wichtig ein neuer Ansatz ist, verdeutlicht ein vor Kurzem erschienener Report des Ponemon Institute mit dem Titel Messen und Verwalten des Cyberrisikos für den Geschäftsbetrieb, der im Auftrag von Tenable erstellt wurde. Für den Report hatte Ponemon 2.410 Fachkräfte aus den Bereichen IT und IT-Sicherheit in den USA, dem Vereinigten Königreich, Deutschland, Australien, Mexiko und Japan befragt. 

Die Hälfte der Befragten (51 Prozent) gab an, mehr Zeit für manuelle Prozesse aufzuwenden als für die Behebung von Schwachstellen, was zu massiven Rückstaus führt. 48 Prozent der Befragten sagten, dass die Abhängigkeit von manuellen Prozessen die Fähigkeit Ihres Unternehmens, auf Schwachstellen zu reagieren, beeinträchtigt.

Nur 39 Prozent der Befragten gaben zu Protokoll, bei der Priorisierung besonders schützenswerter Assets Threat-Intelligence einzubinden. Weniger als ein Drittel der Befragten (29 Prozent) sind der Ansicht, dass sie ausreichenden Einblick in die Angriffsoberfläche ihres Unternehmens haben.

Predictive Prioritization zielt darauf ab, genau diese Probleme zu lösen, indem es folgende Vorteile bietet: 

  • Weniger Abhängigkeit von manuellen Prozessen
  • CISOs mit eingeschränkten Ressourcen erhalten Zugriff auf die neueste und beste Threat-Intelligence
  • Klarer Überblick über die gesamte Angriffsoberfläche in Zeiten, in denen die Sicherheitsabteilung des Unternehmens immer mehr Verantwortung übernehmen muss

Wenn alles Priorität hat … 

Laut National Vulnerability Database (NVD) wurden 2018 mehr als 16.500 Schwachstellen veröffentlicht. Davon wurden 15 Prozent auf der CVSS-Scorecard (Common Vulnerability Scoring System) mit 9+ bewertet.

Dieser Ansatz produziert schlicht und einfach zu viel Lärm um nichts.

„Wenn alles kritisch ist, ist nichts kritisch“, so Millard im Webinar.

Predictive Prioritization stellt gegenüber herkömmlichen CVSS-Analysen eine Verbesserung dar, indem eine dynamische Bewertung erstellt wird, bei der das tatsächliche Risiko berücksichtigt wird, das diese Software-Schwachstellen für das Unternehmen darstellen, anstatt auf die technische Raffinesse der jeweiligen Schwachstelle zu fokussieren. „Für mich ähnelt CVSS einem Lebenslauf. Ein Lebenslauf enthält ebenfalls nur einige wichtige Punkte zu einer Person, sagt aber nichts über die wahren Charakterzüge und wie diese von der Person eingesetzt werden“, sagt Millard und zitiert eine Studie der Carnegie Mellon University mit dem Titel Toward Improving CVSS, die zu dem Schluss kam, dass CVSS verbesserungsbedürftig ist.

In einem Blog-Beitrag vom 5. Dezember 2018 über die CVSS-Studie schrieb Deana Schick, Fakultätsmitglied der Carnegie Mellon University: „CVSS wurde entwickelt, um den technischen Schweregrad einer Schwachstelle zu messen, wird jedoch weithin als Mittel zur Schwachstellenpriorisierung und Risikobewertung zweckentfremdet. Der Bewertungsalgorithmus ist nicht gut begründet und hat auch nicht die nötige Transparenz, um der Community aufzuzeigen, was seine eigentliche Funktion ist. Darüber hinaus führt die Fehlnutzung von CVSS als Risiko-Score dazu, dass man wahrscheinlich ganz falsche Schlüsse daraus zieht.“

Im Tenable-Webinar erläuterte Millard: „CVSS ist sehr technisch orientiert und ausschließlich auf die grundlegenden [‚base‘], zeitabhängigen [‚temporal‘] und umgebungsbedingten [environmental‘] Metriken dieser Schwachstelle fokussiert. Damit erhalten Sie keinen praxisrelevanten Einblick in das tatsächliche Risiko, das diese Schwachstelle darstellt.“

Das Vulnerability Priority Rating – das Ergebnis der Predictive Prioritization-Funktion von Tenable – wird jede Nacht neu kalibriert, wenn neue Informationen aus den globalen Ressourcen von Tenable verfügbar werden. Grob gesagt hat sich gezeigt, dass Predictive Prioritization und das Vulnerability Priority Rating die Anzahl Schwachstellen, die unmittelbar behoben werden müssen, um etwa 97 Prozent reduzieren. Dadurch erhalten Vulnerability Management-Teams einen unverstellten Blick auf die restlichen drei Prozent aller bekannten Schwachstellen, die am wahrscheinlichsten von Angreifern ausgenutzt werden.

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