I team di sicurezza devono affrontare una realtà preoccupante: secondo il rapporto IBM 2025 Cost of Data Breach Report, un attacco informatico medio rimane inosservato per 181 giorni. Durante questo periodo, gli aggressori si muovono lateralmente attraverso le reti, rubano dati sensibili e stabiliscono punti d'appoggio persistenti che possono devastare le organizzazioni. Gli strumenti di sicurezza tradizionali rilevano le minacce note, ma gli attori più sofisticati elaborano attacchi mirati per eludere il rilevamento automatico. Questa lacuna nel rilevamento richiede un approccio fondamentalmente diverso, in cui i difensori cercano attivamente le minacce invece di aspettare gli avvisi.
La ricerca delle minacce trasforma questo modello di sicurezza reattivo in una disciplina proattiva. Anziché affidarsi esclusivamente a sistemi automatizzati di rilevamento delle minacce, analisti esperti ricercano attivamente gli avversari nascosti utilizzando indagini basate su ipotesi e analisi comportamentali. I risultati parlano da soli: le organizzazioni con programmi di threat hunting maturi riducono il tempo medio di rilevamento da mesi a ore, prevenendo violazioni catastrofiche prima che si verifichino danni significativi. Con il 51% delle organizzazioni che ora mantiene programmi di hunting attivi secondo la ricerca SANS 2024, questo approccio proattivo si è evoluto da una capacità avanzata a una funzione di sicurezza essenziale.
Il threat hunting è la pratica proattiva di ricerca attraverso reti, endpoint e set di dati per rilevare e isolare minacce avanzate che eludono le soluzioni di sicurezza esistenti. A differenza degli strumenti di sicurezza automatizzati che si basano su firme note e regole predefinite, il threat hunting presuppone che gli avversari siano già presenti nell'ambiente e cerca attivamente prove delle loro attività. Questo processo guidato dall'uomo combina competenze tecniche, intelligence sulle minacce e analisi comportamentale per scoprire attacchi sofisticati che i controlli di sicurezza tradizionali non riescono a individuare.
L'ascesa della caccia alle minacce riflette un cambiamento fondamentale nella filosofia della sicurezza. Anziché costruire muri più alti e sperare che gli aggressori restino fuori, le organizzazioni ora operano con una mentalità improntata al "presupposto della violazione". Questo approccio riconosce che avversari determinati, in particolare le minacce persistenti avanzate, finiranno per penetrare le difese perimetrali. La questione non è se un attacco avrà successo, ma quanto velocemente i difensori saranno in grado di individuare ed eliminare le minacce che hanno già ottenuto l'accesso.
La terminologia critica definisce la disciplina. La ricerca basata su ipotesi parte da supposizioni fondate sui potenziali comportamenti degli aggressori, quindi analizza i dati per confermare o smentire tali teorie. La ricerca basata su TTP si concentra su tattiche, tecniche e procedure documentate in framework come MITRE ATT&CK. L'analisi comportamentale esamina modelli e anomalie che indicano attività dannose, anche in malware . Queste metodologie lavorano insieme per rivelare minacce che i sistemi automatizzati non riescono a individuare.
L'impatto della caccia proattiva è misurabile e significativo. Le organizzazioni con programmi maturi rilevano le violazioni in poche ore o giorni, anziché nei 181 giorni medi del settore. Questa drastica riduzione del tempo di permanenza limita l'esposizione dei dati, impedisce il movimento laterale e riduce al minimo i costi di ripristino. Con l'aumentare della sofisticazione degli attacchi e l'81% delle intrusioni che ora avviene senza malware, la capacità di cacciare sulla base dei comportamenti piuttosto che delle firme diventa essenziale per le moderne operazioni di sicurezza.
Sebbene sia la ricerca delle minacce che il rilevamento delle minacce abbiano lo scopo di identificare gli incidenti di sicurezza, essi operano attraverso meccanismi e filosofie fondamentalmente diversi. Il rilevamento delle minacce si basa su sistemi automatizzati, regole predefinite e indicatori di compromissione noti per generare avvisi quando attività sospette corrispondono a modelli prestabiliti. Questi sistemi reattivi eccellono nel rilevare minacce note, ma hanno difficoltà con attacchi innovativi, zero-day e tecniche living-off-the-land che si confondono con le normali operazioni.
La ricerca delle minacce, al contrario, è un'attività proattiva guidata dall'uomo che ricerca le minacce senza attendere gli avvisi. Hunters ipotesi sui potenziali comportamenti degli aggressori, quindi esaminano i dati per scoprire prove di compromissione. Questo approccio consente di individuare minacce sconosciute, identificare lacune nella copertura di rilevamento e rivelare modelli di attacco che i sistemi automatizzati non riescono a rilevare. Mentre il rilevamento chiede "è successo qualcosa di grave?", la ricerca chiede "cosa non sappiamo del nostro ambiente?".
La natura complementare di questi approcci rafforza la sicurezza complessiva. I sistemi di rilevamento gestiscono il volume delle minacce note, consentendo ai cacciatori di concentrarsi sugli avversari più sofisticati. Le scoperte dei cacciatori vengono reimmesse nelle regole di rilevamento, migliorando continuamente le capacità automatizzate. Insieme, creano una difesa approfondita che affronta sia le minacce note che quelle sconosciute.
Una ricerca efficace delle minacce segue una metodologia strutturata che trasforma i dati di sicurezza grezzi in informazioni utili sulle minacce. Il processo inizia con un fattore scatenante: informazioni sulle minacce relative a nuove tecniche di attacco, modelli di comportamento anomali o ipotesi basate sui rischi ambientali. Hunters intraprendono Hunters indagini sistematiche utilizzando varie fonti di dati e tecniche analitiche per dimostrare o confutare le loro teorie sui potenziali rischi.
Il ciclo di ricerca in tre fasi favorisce il miglioramento continuo della sicurezza. La fase di attivazione stabilisce l'obiettivo della ricerca, che si tratti di rispondere a nuove informazioni sulle minacce, indagare su anomalie o verificare ipotesi difensive. Durante l'indagine, i ricercatori analizzano vasti set di dati utilizzando strumenti e tecniche specializzati per identificare indicatori di compromissione o attacchi. La fase di risoluzione prevede la conferma e la risoluzione delle minacce individuate o la documentazione dei risultati negativi per perfezionare le ricerche future.
La raccolta dei dati costituisce la base per operazioni di hunting efficaci. Le organizzazioni devono aggregare i log provenienti da endpoint, reti, cloud e sistemi di identità per garantire una visibilità completa. Questi dati vengono normalizzati e arricchiti prima di essere archiviati in piattaforme centralizzate dove gli hunter possono eseguire query complesse. Il volume e la varietà dei dati richiesti spesso superano le capacità dei tradizionali sistemi SIEM, favorendo l'adozione di data lake e piattaforme di hunting specializzate.
MITRE ATT&CK fornisce una struttura fondamentale per le operazioni di hunting. Mappando i comportamenti degli avversari a tecniche e tattiche specifiche, gli hunter possono cercare sistematicamente le prove di ogni fase dell'attacco. Anziché cercare malware specifiche, i team cercano modelli comportamentali come un uso insolito di PowerShell, connessioni di rete anomale o catene di creazione di processi sospetti. Questo approccio basato su TTP rileva gli attacchi indipendentemente dagli strumenti specifici utilizzati dagli avversari.
Gli approcci basati sull'intelligence e quelli basati sulle ipotesi offrono strategie di ricerca complementari. Le ricerche basate sull'intelligence iniziano con profili specifici degli autori delle minacce o indicatori di campagne, alla ricerca di prove della presenza di avversari noti. Le ricerche basate sulle ipotesi iniziano con scenari ipotetici basati sulle vulnerabilità ambientali o sulle risorse più preziose, per poi indagare se gli aggressori sfruttano tali debolezze. Entrambe le metodologie richiedono una profonda comprensione delle normali operazioni per identificare sottili deviazioni che indicano una compromissione.
Un processo di ricerca sistematico garantisce un'indagine approfondita mantenendo al contempo l'efficienza operativa. Questo approccio strutturato è applicabile a tutti i team e consente un miglioramento continuo attraverso procedure documentate e risultati misurabili.
Questo processo iterativo sviluppa le conoscenze istituzionali e migliora le capacità di rilevamento nel tempo. Ogni ricerca, che abbia esito positivo o meno, fornisce informazioni preziose sulla visibilità dell'ambiente, sulle lacune di rilevamento e sulle tecniche degli avversari. Le organizzazioni in genere registrano un miglioramento dei tassi di rilevamento del 30-40% entro il primo anno di programmi di ricerca strutturati.
La moderna ricerca delle minacce impiega diverse tecniche per scoprire minacce nascoste in ambienti IT complessi. Queste metodologie si adattano a diversi tipi di dati, modelli di attacco e contesti organizzativi, mantenendo l'attenzione sui comportamenti degli avversari piuttosto che su indicatori statici.
L'analisi di base stabilisce modelli di comportamento normali per utenti, sistemi e applicazioni, quindi identifica le deviazioni che suggeriscono una compromissione. Hunters i tempi di accesso tipici, i volumi di trasferimento dati e le esecuzioni dei processi per individuare anomalie come accessi fuori orario o movimenti di dati insoliti. Questa tecnica eccelle nel rilevare minacce interne e credenziali compromesse in cui gli aggressori tentano di mimetizzarsi con attività legittime.
L'analisi della frequenza esamina i tassi di occorrenza di eventi specifici per identificare valori anomali e comportamenti rari spesso associati agli attacchi. Analizzando le frequenze di creazione dei processi, i modelli di connessione di rete o i tentativi di autenticazione, i cacciatori individuano attività dannose che si verificano troppo frequentemente (attacchi automatizzati) o troppo raramente (meccanismi di persistenza furtivi) rispetto alle operazioni normali.
Il conteggio degli stack comporta l'analisi delle relazioni tra i processi e delle catene di esecuzione per identificare relazioni padre-figlio sospette. I programmi legittimi seguono modelli di esecuzione prevedibili, mentre gli aggressori utilizzano spesso alberi di processi insoliti per eludere le difese. Hunters la genealogia dei processi per individuare anomalie come Microsoft Word che genera PowerShell o processi di sistema con genitori inaspettati.
Le tecniche di clustering e machine learning raggruppano comportamenti simili e identificano i valori anomali che rappresentano potenziali minacce. Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato rilevano modelli di attacco precedentemente sconosciuti identificando attività che non corrispondono ai cluster stabiliti. Queste tecniche avanzate sono scalabili su set di dati di grandi dimensioni e individuano indicatori di attacco sottili che potrebbero sfuggire agli analisti umani.
L'analisi della cronologia ricostruisce le sequenze degli eventi per comprendere la progressione e la portata dell'attacco. Correlando le attività su più sistemi e fonti di dati, gli hunter ricostruiscono la narrazione completa dell'attacco, dalla compromissione iniziale fino all'esfiltrazione dei dati. Questa tecnica rivela i modelli di movimento laterale e aiuta a determinare l'impatto e l'attribuzione dell'attacco.
Il framework PEAK (Prepare, Execute, Act, Knowledge) fornisce un'ulteriore struttura per le operazioni di ricerca. Questa metodologia pone l'accento sulla preparazione attraverso la modellizzazione delle minacce, l'esecuzione sistematica utilizzando procedure definite, l'azione immediata sui risultati e la gestione delle conoscenze per migliorare le ricerche future. Le organizzazioni che implementano PEAK segnalano una scoperta delle minacce più rapida del 45% e una qualità di ricerca più uniforme tra i membri del team.
Il panorama delle minacce moderne richiede la ricerca in diverse categorie di attacchi, ciascuna delle quali richiede tecniche specializzate e aree di interesse specifiche. Il drastico passaggio agli attacchi "living-off-the-land" cambia radicalmente le priorità della ricerca: secondo CrowdStrike, l'81% delle intrusioni è ora malware. Questa evoluzione costringe i ricercatori a concentrarsi sui modelli comportamentali piuttosto che sui tradizionali indicatori basati sui file.
Cloud presentano sfide di ricerca uniche, con un aumento del 136% cloud nel corso del 2025. Gli aggressori sfruttano bucket di archiviazione configurati in modo errato, abusano cloud legittimi per il comando e il controllo e utilizzano chiavi API per garantire la persistenza. Hunters comprendere le tecniche di attacco cloud, come il dirottamento delle risorse, l'abuso delle funzioni serverless e le fughe dai container. La natura effimera delle cloud richiede un monitoraggio continuo e tecniche specializzate adattate all'infrastruttura con scalabilità automatica.
Le minacce interne e l'uso improprio delle credenziali rappresentano rischi persistenti che richiedono approcci di ricerca comportamentale. Le minacce interne dannose sfruttano l'accesso legittimo, rendendo quasi impossibile il rilevamento con mezzi tradizionali. Hunters i modelli di comportamento degli utenti, le anomalie nell'accesso ai dati e i tentativi di escalation dei privilegi per identificare potenziali attività interne. Le credenziali compromesse consentono agli aggressori esterni di mascherarsi da utenti legittimi, richiedendo la correlazione di modelli di autenticazione, scenari di viaggio impossibili e modelli di accesso insoliti ai sistemi esposti.
Le violazioni della catena di approvvigionamento sono diventate un obiettivo critico della caccia al malware dopo una serie di attacchi di alto profilo che hanno colpito migliaia di organizzazioni. Gli aggressori prendono di mira fornitori di software, fornitori di servizi gestiti e fornitori di tecnologia per ottenere l'accesso a più vittime contemporaneamente. Hunters esaminare le connessioni di terze parti, convalidare l'integrità del software e monitorare gli indicatori di compromissione a monte. Il Trellix Intelligence Report ha documentato 540.974 rilevamenti APT tra aprile e settembre 2025, con una percentuale crescente di attacchi alla catena di approvvigionamento.
Le minacce generate dall'intelligenza artificiale introducono nuove sfide nella caccia, poiché gli aggressori utilizzano l'apprendimento automatico per la ricognizione automatizzata, phishing personalizzato e malware adattivo. Esempi come XenWare dimostrano la capacità dell'intelligenza artificiale di generare codice polimorfico che elude il rilevamento delle firme. Hunters sviluppare nuove tecniche per identificare i contenuti generati dall'intelligenza artificiale, rilevare i modelli di attacco automatizzati e riconoscere i tentativi di ingegneria sociale generati dalle macchine. La rapida evoluzione delle capacità dell'intelligenza artificiale richiede un continuo adattamento delle metodologie di caccia.
Il settore delle telecomunicazioni è sottoposto a una pressione particolare, con il 73,4% delle organizzazioni che segnalano attacchi mirati nel 2025. Le organizzazioni sanitarie devono affrontare campagne di ransomware che sfruttano le vulnerabilità dei dispositivi medici e prendono di mira i dati dei pazienti. I servizi finanziari combattono sofisticati schemi di frode che utilizzano identità sintetiche e social engineering basato sull'intelligenza artificiale. Ogni settore verticale richiede approcci di ricerca personalizzati che affrontino le minacce specifiche del settore e i requisiti di conformità.
Nonostante la prevalenza di attacchi malware, malware rimane fondamentale, poiché attori sofisticati utilizzano strumenti personalizzati per obiettivi specifici. malware moderna va oltre il rilevamento basato sulle firme, concentrandosi su indicatori comportamentali, modelli di rete e anomalie di sistema che rivelano il codice dannoso indipendentemente dalle tecniche di offuscamento.
malware senza file malware interamente nella memoria, senza lasciare tracce tradizionali rilevabili dai sistemi di rilevamento basati su firme. Hunters la memoria dei processi, le modifiche al registro e l'attività di Windows Management Instrumentation (WMI) per identificare queste minacce. La registrazione di PowerShell, il controllo della riga di comando e l'analisi dei blocchi di script rivelano gli script dannosi in esecuzione senza toccare il disco. L'analisi avanzata della memoria persistente rivela il codice iniettato, l'iniezione di DLL riflettente e le tecniche di svuotamento dei processi.
Il rilevamento dei ransomware richiede approcci di ricerca multilivello, dato l'impatto devastante degli attacchi riusciti. Hunters le attività precursori come la scansione della rete, l'enumerazione degli account e l'escalation dei privilegi che precedono gli eventi di crittografia. L'analisi del file system identifica le modifiche di massa dei file, i cambiamenti di entropia che indicano la crittografia e le cancellazioni delle copie shadow. L'analisi del traffico di rete rivela le comunicazioni di comando e controllo e lo staging dei dati. La famiglia di ransomware ALPHV/BlackCat dimostra un'evoluzione verso varianti mirate a Linux e cloud che richiedono una copertura di ricerca ampliata.
malware polimorfico e metamorfico malware i metodi di rilevamento tradizionali attraverso continue mutazioni. Hunters l'hashing fuzzy, il clustering comportamentale e l'analisi della somiglianza del codice per identificare le varianti. I modelli di machine learning addestrati sulle malware rilevano le nuove varianti sulla base dei modelli comportamentali piuttosto che delle firme statiche. Il sandboxing dei file sospetti e l'analisi delle tracce di esecuzione rivelano le reali funzionalità nascoste sotto gli strati di offuscamento.
malware basata sulla rete esamina i modelli di comunicazione alla ricerca di indicatori di comando e controllo. Segnali periodici, tunneling DNS e canali crittografati verso destinazioni sospette indicano potenziali infezioni. Hunters i dati di flusso di rete alla ricerca di trasferimenti di dati insoliti, esaminano le anomalie dei certificati e monitorano le infrastrutture dannose note. Il passaggio al traffico crittografato richiede funzionalità di ispezione SSL/TLS e analisi comportamentale dei flussi crittografati.
La tecnologia di threat hunting ha subito un'evoluzione radicale per rispondere alla sofisticazione degli attacchi moderni e ai requisiti di scala. Le organizzazioni ora implementano piattaforme integrate che combinano funzionalità endpoint e risposta endpoint (EDR), rilevamento e risposta della rete e cloud per fornire una visibilità completa sugli ambienti ibridi. La scelta dello strumento giusto influisce in modo significativo sull'efficacia della ricerca: secondo una ricerca SANS 2024, il 47% delle organizzazioni prevede di implementare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per affrontare la crescente complessità delle minacce.
Le piattaforme SIEM forniscono funzionalità fondamentali per la ricerca delle minacce attraverso l'aggregazione dei log, la correlazione e la funzionalità di ricerca. Le moderne soluzioni SIEM come Microsoft Sentinel incorporano l'apprendimento automatico per il rilevamento delle anomalie e la ricerca automatizzata delle minacce. Queste piattaforme eccellono nella visibilità cross-domain e nella reportistica di conformità, ma possono avere difficoltà con i volumi di dati e le analisi specializzate richieste per la ricerca avanzata. Le organizzazioni in genere integrano il SIEM con strumenti di ricerca specializzati per capacità di indagine più approfondite, spesso implementando strategie di ottimizzazione del SIEM per migliorare l'accuratezza del rilevamento.
Le piattaforme EDR hanno rivoluzionato la ricerca endpoint fornendo una visibilità approfondita sull'esecuzione dei processi, sulle modifiche al file system e sulle connessioni di rete a livello di host. Soluzioni come CrowdStrike Falcon e Microsoft Defender for Endpoint agli hunter di interrogare endpoint storici endpoint , indagare sui comportamenti sospetti e rispondere alle minacce da remoto. La ricerca delle minacce EDR sfrutta la telemetria dettagliata per scoprire le tecniche degli aggressori, come l'iniezione di processi, il movimento laterale e i meccanismi di persistenza. I dati granulari forniti da queste piattaforme consentono una ricostruzione precisa delle tempistiche degli attacchi.
Le piattaforme Extended Detection and Response (XDR) unificano la telemetria di sicurezza su endpoint, reti, cloud e sistemi di posta elettronica. Questo approccio olistico consente agli hunter di correlare le attività su più domini senza dover passare da uno strumento all'altro. Le soluzioni XDR automatizzano le fasi iniziali dell'indagine, individuano le attività di ricerca ad alta priorità attraverso analisi basate sull'intelligenza artificiale e forniscono capacità di risposta unificate. L'integrazione riduce la proliferazione degli strumenti e accelera le operazioni di ricerca attraverso flussi di lavoro centralizzati.
Le piattaforme di rilevamento e risposta di rete analizzano il traffico di rete per identificare le minacce che endpoint non riescono a rilevare. Esaminando il traffico est-ovest, le comunicazioni crittografate e le anomalie dei protocolli, le soluzioni NDR rilevano i movimenti laterali, l'esfiltrazione dei dati e le attività di comando e controllo. Le piattaforme NDR avanzate utilizzano l'apprendimento automatico per stabilire linee di base comportamentali e identificare le deviazioni che indicano una compromissione. La capacità di analizzare i metadati di rete su larga scala consente la ricerca in grandi aziende senza alcun impatto sulle prestazioni.
La caccia Cloud richiede strumenti specializzati adatti alle infrastrutture effimere e agli ambienti basati su API. Gli strumenti di gestione Cloud (CSPM) identificano le configurazioni errate e le violazioni della conformità che gli aggressori sfruttano. Le piattaforme di protezione Cloud (CWPP) forniscono sicurezza runtime e monitoraggio comportamentale per container e funzioni serverless. Gli strumenti nativi cloud come AWS GuardDuty e Azure Sentinel offrono un rilevamento integrato delle minacce sfruttando la telemetria cloud. La natura distribuita cloud richiede strumenti che si adattino in modo elastico e forniscano una visibilità unificata su più cloud .
La scelta delle soluzioni adeguate per la ricerca delle minacce richiede una valutazione delle capacità rispetto alle esigenze dell'organizzazione, al panorama delle minacce e alla maturità operativa. Il seguente quadro di riferimento aiuta le organizzazioni a valutare e confrontare le piattaforme di ricerca in base a dimensioni critiche.
I criteri di valutazione della piattaforma dovrebbero dare priorità alla copertura dei dati, alle capacità di query e alle opzioni di integrazione. Le soluzioni efficaci forniscono una raccolta telemetrica completa, linguaggi di query intuitivi per la verifica delle ipotesi e API robuste per l'automazione. La scalabilità diventa fondamentale con la crescita esponenziale dei volumi di dati. I benchmark delle prestazioni dovrebbero includere la velocità di query sui dati storici, le capacità di analisi in streaming in tempo reale e il supporto per utenti simultanei.
Le capacità di integrazione determinano l'efficacia della piattaforma all'interno delle architetture di sicurezza esistenti. Le integrazioni native con i feed di intelligence sulle minacce consentono una ricerca proattiva basata su indicatori emergenti. La connettività della piattaforma SOAR automatizza le azioni di risposta sulla base delle scoperte effettuate durante la ricerca. L'integrazione della gestione dei casi garantisce un passaggio di consegne fluido tra i ricercatori e i responsabili della risposta agli incidenti. La Vectra AI è un esempio di approccio integrato, che combina il rilevamento di rete, endpoint e identità con la prioritizzazione basata sull'intelligenza artificiale.
Le considerazioni relative ai costi vanno oltre le licenze e includono infrastrutture, formazione e spese generali operative. Le soluzioni open source come HELK forniscono piattaforme di ricerca efficaci, ma richiedono competenze e manutenzione significative. Le piattaforme commerciali offrono servizi gestiti e assistenza, ma a prezzi elevati. Le organizzazioni devono bilanciare le funzionalità con il costo totale di proprietà, tenendo conto sia delle esigenze immediate che dei requisiti di scalabilità a lungo termine.
Le piattaforme EDR sono diventate indispensabili per la ricerca delle minacce, fornendo una visibilità senza precedenti sulle endpoint che costituiscono la maggior parte delle superfici di attacco. Queste soluzioni acquisiscono dati telemetrici dettagliati su ogni esecuzione di processo, modifica di file, cambiamento del registro e connessione di rete, creando ricchi set di dati per le operazioni di ricerca. I dati granulari consentono ai ricercatori di rilevare tecniche sofisticate come l'iniezione di processi, l'escalation dei privilegi e gli attacchi living-off-the-land che gli antivirus tradizionali non riescono a individuare.
Le moderne funzionalità di ricerca EDR si basano su linguaggi di query flessibili che consentono indagini complesse sui dati storici. Hunters query per identificare modelli di attacco specifici, come script PowerShell che scaricano contenuti da fonti esterne o relazioni insolite tra processi padre-figlio che indicano uno sfruttamento. Le piattaforme avanzate supportano l'integrazione delle informazioni sulle minacce, ricercando automaticamente gli indicatori su tutti gli endpoint gestiti. L'analisi in streaming in tempo reale identifica i comportamenti sospetti non appena si verificano, consentendo un'indagine immediata prima che gli aggressori raggiungano i loro obiettivi.
I motori di analisi comportamentale all'interno delle piattaforme EDR stabiliscono delle linee guida per endpoint normale endpoint , quindi rilevano le deviazioni che suggeriscono una compromissione. I modelli di apprendimento automatico identificano malware sconosciuto malware alle caratteristiche di esecuzione piuttosto che alle firme. Queste funzionalità si rivelano essenziali dato che l'81% degli attacchi ora utilizza strumenti legittimi e tecniche malware. Le piattaforme EDR forniscono anche la visualizzazione della catena di attacco, mostrando la sequenza completa degli eventi dalla compromissione iniziale al movimento laterale e all'accesso ai dati.
Le capacità di risposta integrate con la ricerca EDR accelerano la mitigazione delle minacce. Una volta individuate le minacce, i ricercatori possono isolare immediatamente gli endpoint interessati, terminare i processi dannosi e rimuovere i meccanismi di persistenza. Le funzionalità di indagine remota consentono analisi forensi dettagliate senza accesso fisico agli endpoint. Alcune piattaforme offrono playbook di risposta automatizzati che eseguono azioni predefinite sulla base dei risultati della ricerca, riducendo il tempo medio di risposta da ore a minuti.
La protezione Cloud estende la ricerca EDR alle macchine virtuali, ai container e agli ambienti serverless. Queste varianti EDR specializzate affrontano cloud uniche come il drift dei container, l'autoscaling e l'infrastruttura effimera. L'integrazione con le API cloud consente la ricerca attraverso i piani cloud , identificando gli attacchi che sfruttano servizi e autorizzazioni cloud. Man mano che le organizzazioni adottano architetture ibride, la copertura EDR unificata tra cloud on-premise e cloud diventa essenziale per una ricerca completa delle minacce.
La ricerca proattiva delle minacce riduce drasticamente il ciclo di vita delle violazioni dall'attuale media di 241 giorni, secondo una ricerca IBM del 2025, a meno di 24 ore per le organizzazioni con programmi maturi. Questa accelerazione impedisce agli aggressori di raggiungere obiettivi quali l'esfiltrazione dei dati, l'implementazione di ransomware o la creazione di un accesso persistente. La chiave sta nel testare continuamente le ipotesi che presuppongono una compromissione, piuttosto che attendere indicatori evidenti.
La formulazione di ipotesi utilizzando le informazioni sulle minacce trasforma i dati astratti sulle minacce in missioni di ricerca attuabili. Hunters i profili degli autori delle minacce, gli indicatori delle campagne e le tecniche di attacco per sviluppare ipotesi specifiche sui potenziali compromessi. Ad esempio, le informazioni su un autore di minacce che prende di mira il settore delle telecomunicazioni utilizzando tecniche PowerShell specifiche guidano la ricerca di quei comportamenti specifici. Questo approccio basato sulle informazioni concentra gli sforzi di ricerca sulle minacce più probabili e di maggiore impatto che l'organizzazione deve affrontare.
L'analisi comportamentale rivoluziona il rilevamento delle minacce identificando le anomalie senza fare affidamento su firme note. Gli algoritmi di apprendimento automatico stabiliscono linee guida di riferimento per il comportamento degli utenti, le operazioni di sistema e i modelli di traffico di rete. Le deviazioni da queste linee guida, come tempi di accesso insoliti, modelli di accesso ai dati anomali o connessioni di rete atipiche, attivano un'indagine. Questo approccio rileva minacce interne, credenziali compromesse e zero-day che gli strumenti basati su firme non riescono a individuare. Le piattaforme avanzate mettono in correlazione i comportamenti su più domini per ridurre i falsi positivi e individuare le minacce ad alto livello di affidabilità.
Le funzionalità di risposta automatizzata e contenimento moltiplicano il valore delle scoperte ottenute grazie alla caccia alle minacce. Una volta confermate le minacce, i flussi di lavoro automatizzati isolano immediatamente i sistemi interessati, disabilitano gli account compromessi e bloccano le infrastrutture dannose. Questa risposta rapida impedisce il movimento laterale e limita l'impatto della violazione. L'integrazione tra piattaforme di caccia alle minacce e strumenti di orchestrazione della sicurezza consente scenari di risposta complessi come la raccolta automatizzata di prove, la notifica alle parti interessate e la verifica della correzione. Le organizzazioni segnalano una riduzione del 78% dei tempi di risposta agli incidenti grazie all'automazione attivata dalla caccia alle minacce.
I risultati della prevenzione ottenuti grazie alla caccia alle minacce vanno oltre la mitigazione immediata delle minacce. Ogni caccia migliora la sicurezza complessiva identificando le lacune nel rilevamento, convalidando i controlli di sicurezza e perfezionando le procedure di risposta. Le scoperte della caccia alimentano cicli di miglioramento continuo, con lezioni apprese che rafforzano le difese contro attacchi simili. Le organizzazioni con programmi di caccia maturi segnalano una riduzione del 60% delle violazioni riuscite e dell'85% dei costi delle violazioni rispetto agli approcci puramente reattivi.
Esempi reali dimostrano l'impatto della caccia. La violazione di Change Healthcare, che ha colpito milioni di pazienti, avrebbe potuto essere prevenuta attraverso una caccia proattiva agli indicatori iniziali di compromissione che sono rimasti inosservati per settimane. I fornitori di servizi di telecomunicazione che devono affrontare attacchi mirati da parte di attori statali utilizzano la caccia continua per identificare ed eliminare le minacce prima che le infrastrutture critiche vengano compromesse. Le istituzioni finanziarie impiegano operazioni di caccia 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per individuare schemi fraudolenti e prevenire perdite multimilionarie.
L'implementazione di una ricerca proattiva efficace richiede metodologie strutturate, personale qualificato e un continuo perfezionamento basato sui risultati. Queste best practice, derivanti da programmi di successo in diversi settori, massimizzano l'efficacia della ricerca mantenendo l'efficienza operativa.
Queste pratiche creano programmi di ricerca sostenibili che offrono un valore costante. Le organizzazioni che implementano approcci strutturati segnalano tassi di rilevamento delle minacce tre volte superiori e indagini più rapide del 50% rispetto alle attività di ricerca ad hoc.
Per sviluppare capacità efficaci di threat hunting è necessario un percorso strutturato attraverso livelli di maturità definiti, ciascuno dei quali aggiunge sofisticazione e valore. Il Threat Hunting Maturity Model (HMM), originariamente sviluppato da Sqrrl e ora gestito dalla comunità, fornisce un quadro di riferimento per valutare le capacità attuali e pianificare i progressi. Le organizzazioni in genere progrediscono attraverso cinque livelli, da HMM0 (nessuna attività di threat hunting) a HMM4 (capacità all'avanguardia).
Il livello HMM 0 (iniziale) rappresenta le organizzazioni che si affidano interamente agli avvisi automatici senza effettuare ricerche proattive. I team di sicurezza rispondono agli incidenti dopo il rilevamento, ma non cercano attivamente le minacce nascoste. Questo approccio reattivo rende le organizzazioni vulnerabili ad attacchi sofisticati che eludono il rilevamento automatico. La maggior parte delle organizzazioni inizia da qui, con operazioni di sicurezza incentrate sulla classificazione degli avvisi e sulla risposta agli incidenti.
Il livello 1 (minimo) di HMM introduce la ricerca di base utilizzando indicatori di intelligence sulle minacce. Gli analisti cercano IOC specifici dai feed sulle minacce, ma non dispongono di una raccolta dati completa. Le ricerche rimangono in gran parte reattive, innescate da informazioni di intelligence esterne piuttosto che da ipotesi interne. Le organizzazioni a questo livello ottengono in genere un miglioramento del 20-30% nel rilevamento delle minacce attraverso ricerche mirate di IOC.
Il livello 2 (procedurale) di HMM stabilisce procedure di ricerca strutturate e una raccolta dati ampliata. I team seguono playbook documentati e sfruttano piattaforme SIEM o EDR per le indagini. Inizia lo sviluppo di ipotesi, anche se le ricerche si basano ancora in gran parte su modelli di attacco noti. Questo livello rappresenta la capacità minima di ricerca praticabile, con le organizzazioni che rilevano il 40-50% in più di minacce rispetto alla sola automazione.
Il livello 3 (innovativo) di HMM prevede che cacciatori esperti creino nuove tecniche di rilevamento e analisi personalizzate. I team sviluppano ipotesi in modo proattivo sulla base della comprensione dell'ambiente e dell'analisi del panorama delle minacce. Piattaforme avanzate consentono indagini complesse su diverse fonti di dati. Le organizzazioni ottengono un miglioramento del 60-70% nel tempo medio di rilevamento, individuando minacce sofisticate prima che causino danni significativi.
Il livello 4 (Leading) di HMM rappresenta programmi di hunting di livello mondiale con operazioni continue e automazione avanzata. L'apprendimento automatico potenzia le competenze umane, consentendo l'hunting su larga scala. I team contribuiscono alle comunità di intelligence sulle minacce e sviluppano metodologie di rilevamento innovative. Queste organizzazioni raggiungono un livello di rilevamento e prevenzione delle minacce quasi in tempo reale, fungendo da modelli per il settore.
La misurazione del ROI diventa fondamentale per giustificare gli investimenti nella caccia alle minacce e dimostrarne il valore. Gli indicatori chiave di prestazione includono le minacce scoperte per ogni caccia, la riduzione del tempo di permanenza e la prevenzione di potenziali violazioni. Le metriche finanziarie calcolano la riduzione dei costi derivante dalla prevenzione degli incidenti, dalla riduzione dei tempi di indagine e dal miglioramento della sicurezza. Secondo il sondaggio SANS 2024 Threat Hunting Survey, il 64% delle organizzazioni misura ora l'efficacia della caccia alle minacce, con programmi maturi che dimostrano un ROI di 10:1 attraverso la prevenzione delle violazioni e la riduzione dei costi degli incidenti.
Il framework PEAK integra i modelli di maturità fornendo indicazioni tattiche per l'implementazione. Le organizzazioni che adottano framework strutturati segnalano una progressione più rapida verso la maturità e risultati di ricerca più coerenti. La chiave per il progresso risiede nel miglioramento incrementale, nella creazione di capacità fondamentali prima di tentare tecniche avanzate. La maggior parte delle organizzazioni richiede 18-24 mesi per passare da HMM0 a HMM2, con un progresso continuo che dipende da investimenti sostenuti e dal supporto della leadership.
Il panorama della ricerca delle minacce sta subendo una rapida trasformazione, poiché le organizzazioni adottano soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, servizi gestiti e architetture cloud per affrontare minacce in continua evoluzione su larga scala. Secondo una ricerca condotta da SANS 2024, il 47% delle organizzazioni prevede di implementare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, che vanno ad integrare le competenze umane per consentire l'individuazione continua e automatizzata delle minacce in enormi set di dati che sarebbero impossibili da analizzare manualmente.
La ricerca continua basata sull'intelligenza artificiale rappresenta il progresso più significativo nelle capacità di rilevamento delle minacce. I modelli di apprendimento automatico analizzano miliardi di eventi in tempo reale, identificando modelli sottili e anomalie che indicano una compromissione. Questi sistemi apprendono da ogni indagine, migliorando continuamente l'accuratezza del rilevamento e riducendo i falsi positivi. L'elaborazione del linguaggio naturale consente ai ricercatori di interrogare i dati utilizzando interfacce conversazionali, democratizzando le capacità di ricerca tra i team di sicurezza. L'intelligenza artificiale comportamentale stabilisce linee di base dinamiche che si adattano ai cambiamenti ambientali, mantenendo l'efficacia del rilevamento man mano che l'infrastruttura si evolve.
I servizi gestiti di ricerca delle minacce colmano il divario di competenze che molte organizzazioni devono affrontare. Fornitori come CrowdStrike OverWatch e Mandiant offrono un servizio di ricerca 24 ore su 24, 7 giorni su 7, svolto da analisti esperti che utilizzano piattaforme avanzate e informazioni globali sulle minacce. Questi servizi offrono funzionalità di ricerca di livello aziendale senza i costi aggiuntivi legati alla creazione di team interni. I servizi gestiti di rilevamento e risposta combinano la ricerca con la risposta agli incidenti, fornendo risultati di sicurezza completi. Le organizzazioni segnalano un rilevamento delle minacce più rapido del 70% e una riduzione dei costi del 50% rispetto alla creazione di funzionalità interne equivalenti.
Le piattaforme di hunting Cloud sfruttano architetture serverless e microservizi containerizzati per fornire scalabilità elastica e portata globale. Queste soluzioni si adattano automaticamente per gestire picchi di traffico e attacchi distribuiti incloud . Le architetture basate su API consentono una perfetta integrazione con i servizi cloud e gli strumenti di terze parti. Gli strumenti cloud nativi cloud come AWS GuardDuty e Azure Sentinel offrono una visibilità approfondita sui modelli di attacco cloud. Il passaggio ad architetture cloud riduce i costi di infrastruttura migliorando al contempo la copertura di hunting negli ambienti ibridi.
L'automazione e l'orchestrazione trasformano la ricerca da attività periodica a operazione continua. Il test automatico delle ipotesi esegue migliaia di ricerche contemporaneamente, individuando i risultati ad alta priorità per le indagini umane. Le piattaforme di orchestrazione coordinano i flussi di lavoro di ricerca su più strumenti, eliminando i passaggi manuali e accelerando le indagini. I modelli di apprendimento automatico convertono automaticamente le ricerche riuscite in regole di rilevamento, migliorando continuamente la copertura automatizzata. Le organizzazioni che implementano l'automazione della ricerca segnalano un aumento di 5 volte della frequenza delle ricerche e una riduzione del 60% dei tempi di indagine.
Le tendenze future indicano sistemi di caccia autonomi che combinano l'intuizione umana con l'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale generativa consentirà la creazione di caccia in linguaggio naturale e la generazione automatizzata di report. Il quantum computing promette di rivoluzionare il riconoscimento dei modelli e il rilevamento degli attacchi crittografici. Le interfacce di realtà estesa forniranno capacità immersive di visualizzazione e indagine delle minacce. Man mano che gli attacchi diventano più sofisticati, la convergenza tra competenze umane e intelligenza artificiale diventa essenziale per mantenere il vantaggio difensivo.
Vectra AI la ricerca delle minacce attraverso la lente dell'Attack Signal Intelligence™, concentrandosi sui comportamenti e sulle tecniche degli aggressori piuttosto che su firme statiche o indicatori noti. Questa metodologia riconosce che gli avversari sofisticati evolvono costantemente i loro strumenti e le loro tattiche, ma i loro comportamenti e obiettivi di fondo rimangono coerenti. Analizzando i segnali e i modelli che rivelano la presenza degli aggressori, la piattaforma consente una ricerca continua e automatizzata che si estende su ambienti ibridi.
Vectra AI utilizza l'intelligenza artificiale per individuare automaticamente le minacce 24 ore su 24, 7 giorni su 7, su rete, endpoint, identità e cloud . Anziché richiedere agli analisti di formulare e verificare manualmente le ipotesi, la piattaforma analizza continuamente tutto il traffico e le attività alla ricerca di segni di comportamenti sospetti. Questo approccio consente di individuare minacce sconosciute e zero-day che gli strumenti basati su firme non riescono a rilevare, riducendo drasticamente le competenze e il tempo necessari per un'efficace individuazione.
I modelli comportamentali addestrati su dati di attacchi reali identificano tecniche quali movimenti laterali, escalation dei privilegi e staging dei dati senza fare affidamento su regole predeterminate. La piattaforma mette in correlazione attività apparentemente innocue su più domini per rivelare campagne di attacco sofisticate. Ad esempio, combinando modelli di autenticazione insoliti con accessi anomali ai dati e comunicazioni di rete, è possibile individuare minacce interne che i singoli indicatori non sarebbero in grado di rivelare. Questo approccio olistico riduce i tempi di indagine da ore a minuti, mettendo in evidenza solo le minacce con la massima priorità.
I segnali di attacco prioritari della piattaforma consentono ai team di sicurezza di concentrarsi sulle minacce più rilevanti, eliminando l'affaticamento da allarmi e consentendo un'allocazione efficiente delle risorse. Comprendendo il contesto completo della progressione degli aggressori attraverso la catena di attacco, i team possono intervenire nei punti ottimali per prevenire i danni. Le capacità di risposta integrate consentono il contenimento e la risoluzione immediati, trasformando le scoperte della caccia in azioni decisive. Questa metodologia si è dimostrata efficace in tutti i settori, con organizzazioni che hanno raggiunto tempi di rilevamento inferiori alle 24 ore per attacchi sofisticati che in precedenza passavano inosservati per mesi.
La ricerca delle minacce si è evoluta da una funzionalità avanzata a una funzione di sicurezza essenziale, poiché le organizzazioni devono affrontare avversari sofisticati che eludono costantemente le difese automatizzate. La cruda realtà dei tempi medi di rilevamento di 181 giorni richiede approcci proattivi che presuppongano la compromissione e cerchino attivamente le minacce nascoste. Attraverso metodologie strutturate, piattaforme avanzate e soluzioni sempre più basate sull'intelligenza artificiale, le organizzazioni possono trasformare il loro approccio alla sicurezza da reattivo a proattivo, individuando gli attacchi in poche ore anziché in mesi.
Il successo nella ricerca delle minacce richiede più che semplici strumenti e tecniche: richiede l'impegno dell'organizzazione al miglioramento continuo e all'investimento in persone, processi e tecnologia. Poiché le minacce diventano sempre più sofisticate e sfruttano l'intelligenza artificiale per automatizzare gli attacchi, i difensori devono adottare soluzioni di ricerca avanzate che combinano l'esperienza umana con l'intelligenza artificiale. Le organizzazioni che padroneggiano questo equilibrio ottengono miglioramenti notevoli nel rilevamento delle minacce, nella risposta agli incidenti e nella resilienza complessiva della sicurezza.
La strada da seguire è chiara: stabilire capacità di ricerca adeguate al proprio profilo di rischio, maturare progressivamente attraverso strutture definite e adattarsi continuamente al panorama delle minacce in continua evoluzione. Che sia attraverso team interni, servizi gestiti o approcci ibridi, la ricerca proattiva delle minacce fornisce il vantaggio difensivo necessario per proteggere le risorse critiche e mantenere la continuità operativa in un'era di minacce persistenti e sofisticate.
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L'obiettivo principale della caccia alle minacce è quello di individuare ed eliminare in modo proattivo le minacce avanzate che eludono i controlli di sicurezza automatizzati prima che possano causare danni significativi. A differenza degli approcci di sicurezza reattivi che attendono gli avvisi, la caccia alle minacce ricerca attivamente i segni di compromissione, riducendo il tempo medio di rilevamento da 181 giorni a poche ore o giorni. Questo approccio proattivo previene violazioni dei dati, attacchi ransomware e altri incidenti catastrofici individuando gli aggressori nelle prime fasi dell'attacco.
La ricerca delle minacce serve anche a obiettivi secondari che rafforzano la sicurezza complessiva. I team identificano le lacune nella copertura di rilevamento, convalidano l'efficacia dei controlli di sicurezza e migliorano le procedure di risposta agli incidenti attraverso attività di ricerca. Ogni ricerca genera informazioni sull'ambiente, rivelando configurazioni errate, shadow IT e altre vulnerabilità che gli aggressori potrebbero sfruttare. Le organizzazioni con programmi di ricerca maturi segnalano un minor numero di violazioni riuscite, costi di risposta agli incidenti inferiori e migliori capacità del team di sicurezza.
L'obiettivo finale va oltre l'individuazione delle singole minacce e consiste nella creazione di operazioni di sicurezza resilienti che presuppongono la compromissione e convalidano continuamente le ipotesi difensive. Questo cambiamento di mentalità, che passa dalla sola prevenzione al rilevamento e alla risposta, riconosce che avversari determinati finiranno per penetrare le difese. Accettando questa realtà e agendo di conseguenza, le organizzazioni mantengono un vantaggio difensivo anche contro attori sofisticati.
La base della ricerca delle minacce si fonda sulla mentalità del "presupporre la violazione", ovvero accettare che gli avversari siano probabilmente già presenti nel proprio ambiente nonostante i controlli di sicurezza esistenti. Questa premessa riconosce che gli aggressori sofisticati, in particolare le minacce persistenti avanzate e gli attori statali, possiedono le capacità per aggirare le difese perimetrali ed eludere i sistemi di rilevamento automatizzati. Anziché presumere che gli strumenti di sicurezza catturino tutte le minacce, i ricercatori operano partendo dal presupposto che esistano compromissioni non rilevate e cercano attivamente prove della loro presenza.
Questo principio fondamentale guida ogni aspetto della metodologia di ricerca delle minacce. Elimina il compiacimento che deriva da dashboard di sicurezza pulite e indicatori di stato verdi. Hunters perché non hanno visto determinati tipi di attacchi piuttosto che dare per scontata la loro assenza. Indagano su attività apparentemente normali alla ricerca di segni di aggressori che imitano comportamenti legittimi. La mentalità che presuppone la violazione influenza anche le strategie di raccolta dei dati, enfatizzando la visibilità completa e i periodi di conservazione prolungati per supportare l'indagine storica delle minacce di lunga durata.
I dati statistici confermano questa premessa: IBM riporta tempi medi di rilevamento pari a 181 giorni, mentre CrowdStrike rileva intrusioni attive nel 62% degli interventi di risposta agli incidenti. Questi dati dimostrano che le violazioni non sono eventi eccezionali, ma occorrenze comuni che le organizzazioni devono affrontare attivamente. Partendo dal presupposto che le violazioni siano inevitabili, le organizzazioni passano dal sperare che gli attacchi non abbiano successo al garantire un rilevamento e una risposta rapidi quando inevitabilmente si verificano.
La ricerca delle minacce e la risposta agli incidenti rappresentano funzioni di sicurezza complementari ma distinte, con trigger, obiettivi e metodologie diversi. La ricerca delle minacce cerca in modo proattivo le minacce nascoste senza attendere avvisi o segnalazioni di incidenti, partendo dal presupposto che esistano compromissioni non rilevate. Hunters ipotesi, indagano su attività apparentemente normali e cercano prove di attacchi sofisticati che eludono il rilevamento automatico. Questo approccio proattivo consente di individuare le minacce prima che causino danni, spesso individuando gli aggressori durante le fasi di ricognizione o di compromissione iniziale.
La risposta agli incidenti si attiva dopo che sono stati confermati incidenti di sicurezza, concentrandosi sul contenimento, l'eliminazione e il ripristino da compromissioni note. I responsabili della risposta lavorano sotto pressione per ridurre al minimo i danni causati dagli attacchi attivi, seguendo procedure consolidate per preservare le prove, mantenere la continuità operativa e ripristinare il normale funzionamento. Mentre i cacciatori esplorano le possibilità e verificano le teorie, i responsabili della risposta affrontano le certezze e le minacce immediate che richiedono un'azione decisiva.
La relazione tra queste funzioni crea potenti sinergie. Le scoperte effettuate durante la ricerca spesso attivano la risposta agli incidenti, fornendo un rilevamento tempestivo che limita l'impatto della violazione. I risultati della risposta agli incidenti informano le ricerche future, rivelando le tecniche di attacco e le lacune nel rilevamento. Molte organizzazioni integrano questi team, con ricercatori e addetti alla risposta che condividono strumenti, competenze e conoscenze. Questa collaborazione garantisce una transizione fluida dal rilevamento alla risposta, creando al contempo capacità di sicurezza complete che affrontano sia le minacce sconosciute che quelle attive.
All'interno dei Security Operations Center (SOC), la ricerca delle minacce rappresenta una funzionalità avanzata che eleva il livello di rilevamento oltre gli strumenti automatizzati e il monitoraggio di routine. Mentre gli analisti SOC si occupano principalmente della classificazione degli avvisi, della convalida degli incidenti e della risposta iniziale, i ricercatori di minacce cercano in modo proattivo le minacce che non generano avvisi. Questa integrazione trasforma i SOC reattivi in organizzazioni di sicurezza proattive in grado di individuare attacchi sofisticati prima che si verifichino danni.
La ricerca delle minacce nelle operazioni SOC segue in genere un modello hub-and-spoke in cui ricercatori dedicati supportano più funzioni SOC. Hunters con analisti di primo livello per indagare su modelli sospetti che non soddisfano le soglie di allerta. Lavorano con analisti di secondo e terzo livello per approfondire incidenti complessi e identificare compromissioni correlate. Le scoperte della ricerca vengono reimmesse nelle operazioni SOC attraverso nuove regole di rilevamento, playbook aggiornati e procedure di risposta migliorate. Questo ciclo di miglioramento continuo rafforza l'efficacia complessiva del SOC.
I moderni SOC integrano sempre più spesso le funzionalità di hunting direttamente nelle operazioni quotidiane, anziché trattarle come una funzione separata. Gli analisti dedicano parte del loro tempo a indagini basate su ipotesi tra una gestione di alert e l'altra. Gli strumenti di hunting automatizzati funzionano continuamente in background, portando alla luce risultati interessanti che vengono sottoposti alla revisione umana. Questo approccio integrato garantisce che le informazioni ottenute dall'hunting vadano immediatamente a beneficio della sicurezza operativa, anziché rimanere isolate in team specializzati. Le organizzazioni segnalano un miglioramento del 40% nel rilevamento complessivo delle minacce quando l'hunting è correttamente integrato nei flussi di lavoro SOC.
Le organizzazioni con risorse limitate possono mettere in atto un'efficace ricerca delle minacce concentrandosi su approcci ad alto impatto e basso costo che consentono di sviluppare gradualmente le capacità. Iniziate con ricerche basate su ipotesi utilizzando i dati SIEM o di log esistenti, concentrandovi sulle risorse più critiche e sui vettori di attacco più probabili. Risorse gratuite come il MITRE ATT&CK forniscono metodologie strutturate e idee di rilevamento senza costi di licenza. Iniziate con una ricerca dedicata a settimana, concentrandovi su una singola tecnica o minaccia fino a quando non avrete acquisito esperienza e dimostrato il valore dell'approccio.
Sfruttate strumenti gratuiti e open source per ridurre al minimo l'investimento iniziale mentre imparate i fondamenti della caccia alle minacce. Piattaforme come HELK, Jupyter notebooks e Sigma rules forniscono ambienti di caccia alle minacce efficaci senza licenze commerciali. Utilizzate le informazioni sulle minacce provenienti da fonti aperte come feed OSINT, gruppi di condivisione del settore e avvisi governativi per definire le priorità della caccia alle minacce. Cloud offrono funzionalità native di caccia alle minacce all'interno degli abbonamenti esistenti, consentendo una caccia alle min cloud senza strumenti aggiuntivi.
Considerate i servizi gestiti di ricerca delle minacce come un ponte verso le capacità interne. Questi servizi forniscono una copertura immediata mentre il vostro team sviluppa competenze e processi. Molti fornitori offrono modelli ibridi in cui i loro ricercatori formano il vostro personale e condividono le metodologie. Iniziate con valutazioni trimestrali per identificare le minacce critiche, quindi aumentate la frequenza se il budget lo consente. Collaborate con fornitori di servizi di sicurezza gestiti che includono la ricerca di base nei loro servizi SOC, ottenendo i vantaggi della ricerca nell'ambito della spesa di sicurezza esistente.
I cacciatori di minacce efficaci combinano competenze tecniche, pensiero analitico e capacità creative di risoluzione dei problemi. Le competenze tecniche includono una profonda conoscenza dei sistemi operativi, dei protocolli di rete e delle tecniche di attacco. Hunters interpretare i log, analizzare i dump di memoria e comprendere malware . La padronanza dei linguaggi di query come KQL, SPL o SQL consente un'efficiente analisi dei dati. Le capacità di scripting in Python o PowerShell automatizzano le attività ripetitive e consentono analisi personalizzate.
Le capacità analitiche distinguono i grandi cacciatori dai semplici tecnici. Hunters formulare ipotesi logiche, progettare esperimenti per verificare le teorie e trarre conclusioni da dati incompleti. Sono in grado di riconoscere modelli ricorrenti in insiemi di dati disparati, correlare eventi apparentemente non correlati e mantenere l'obiettività quando le indagini mettono in discussione le ipotesi. Il pensiero critico previene il bias di conferma e garantisce un'indagine approfondita. Le conoscenze statistiche aiutano a distinguere le anomalie dalle variazioni normali.
Le competenze trasversali si rivelano altrettanto importanti per il successo nella caccia. La curiosità spinge i cacciatori a esplorare scoperte insolite e a mettere in discussione verità accettate. La perseveranza consente di continuare le indagini quando le ricerche iniziali non danno risultati. Le capacità comunicative assicurano che le scoperte raggiungano gli stakeholder appropriati in termini comprensibili. Le capacità di collaborazione consentono un lavoro di squadra efficace e la condivisione delle conoscenze. Una mentalità orientata all'apprendimento continuo mantiene i cacciatori al passo con le minacce e le tecniche in continua evoluzione. Le organizzazioni dovrebbero valutare queste caratteristiche insieme alle competenze tecniche quando creano squadre di caccia.
L'intelligenza artificiale rivoluziona la ricerca proattiva delle minacce automatizzando il riconoscimento dei modelli, estendendo l'analisi a enormi set di dati e individuando minacce sconosciute attraverso l'analisi comportamentale. I modelli di apprendimento automatico stabiliscono linee di base dinamiche per il comportamento normale, quindi identificano le deviazioni che indicano potenziali compromissioni. Questi sistemi elaborano milioni di eventi al secondo, individuando indicatori di attacco sottili che gli analisti umani non riuscirebbero a rilevare in un'indagine manuale. La ricerca basata sull'intelligenza artificiale opera in modo continuo, fornendo un rilevamento delle minacce 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza intervento umano.
L'elaborazione del linguaggio naturale consente la creazione intuitiva di ricerche in cui gli analisti descrivono le minacce in un linguaggio semplice anziché utilizzare una sintassi di query complessa. L'intelligenza artificiale generativa assiste nella formulazione di ipotesi analizzando le informazioni sulle minacce e suggerendo idee di ricerca pertinenti basate sui rischi ambientali. I modelli di apprendimento automatico correlano automaticamente le attività su più fonti di dati, rivelando campagne di attacco che interessano reti, endpoint e cloud . L'estrazione automatizzata delle caratteristiche identifica nuovi modelli di attacco senza regole o firme predeterminate.
L'intelligenza artificiale integra piuttosto che sostituire i cacciatori umani occupandosi delle analisi di routine e delle indagini superficiali. Questa automazione consente ai cacciatori esperti di concentrarsi sulle minacce complesse che richiedono intuizione e creatività umane. I sistemi di intelligenza artificiale imparano da ogni caccia, migliorando continuamente la precisione di rilevamento e riducendo i falsi positivi. Le organizzazioni che utilizzano la caccia basata sull'intelligenza artificiale segnalano una riduzione del 75% dei tempi di indagine e un aumento di 3 volte dei tassi di individuazione delle minacce. Con il progresso delle capacità dell'intelligenza artificiale, la combinazione di competenze umane e intelligenza artificiale diventa essenziale per difendersi da attacchi altrettanto sofisticati basati sull'intelligenza artificiale.