De oväntade resultaten av att justera dina toleransinställningar i säkerhetsautomation

Låt oss ta reda på det tillsammans.

Din superkraft: Att hantera tolerans i SOAR-systemen

När jag först började arbeta med säkerhetsautomation insåg jag snabbt att den verkliga magin inte bara ligger i att få saker att hända automatiskt, utan i att få dem att hända rätt. Det är precis här toleransinställningarna kommer in och agerar som din superkraft. Tänk på det som nervsystemet i ditt säkerhetssystem; det avgör hur det reagerar på olika stimuli. Att ha för höga toleransnivåer kan leda till att potentiella hot smyger sig förbi obemärkta, lite som att ha en brandvarnare som bara larmar när taket redan har rasat in. Å andra sidan, om toleransen är för låg kan ditt SOAR-system bli som ett överkänsligt larm som går av varje gång en katt går förbi fönstret. Det leder bara till “larmtrötthet” och att teamet slutar ta varningarna på allvar. Min egen erfarenhet har lärt mig att den gyllene medelvägen är oerhört viktig, eftersom den direkt påverkar både säkerheten och den dagliga driften. Det handlar om att förstå att varje miljö är unik, och det som fungerar perfekt för ett företag kanske är katastrofalt för ett annat. Därför är det ingen “set-it-and-forget-it”-uppgift, utan en ständig process av finjustering och anpassning baserad på din organisations specifika riskprofil och operativa behov. Jag har själv sett hur en liten justering här kan göra en enorm skillnad i att minska antalet falsklarm och samtidigt stärka det faktiska skyddet, vilket ger en lugnare arbetsmiljö för alla inblandade.

Balansen mellan säkerhet och operativ effektivitet

Att hitta den perfekta balansen är en konstant utmaning. Personligen tycker jag att det är som att gå på lina – det kräver koncentration och kontinuerlig justering. Om vi sätter toleransen för lågt, alltså att systemet är extremt känsligt, kommer vi garanterat att få en mängd falsklarm. Dessa “falska positiva” tar inte bara tid och resurser från ditt säkerhetsteam som måste undersöka dem, utan de kan också leda till att legitima processer stoppas av misstag, vilket i sin tur påverkar verksamhetens produktivitet och i värsta fall skadar intäkterna. Å andra sidan, om vi sätter toleransen för högt, riskerar vi att missa verkliga hot som kan orsaka enorm skada, både ekonomiskt och ryktesmässigt. Jag minns ett fall där en för hög tolerans ledde till att en misstänkt IP-adress ansågs “ofarlig” för länge, och det visade sig senare vara en viktig del av en mer komplex attack. Det är den sortens erfarenheter som verkligen understryker vikten av att ständigt granska och justera. Det handlar inte bara om teknik, utan också om att förstå företagets affärsverksamhet och vilka konsekvenser olika beslut kan få.

Förstå din unika hotbild

Innan du ens börjar justera några inställningar måste du verkligen förstå din egen unika hotbild. Alla organisationer är olika, och det som är kritiskt för ett e-handelsföretag är kanske inte samma som för en offentlig myndighet. Jag har sett många göra misstaget att bara kopiera standardkonfigurationer, och det slutar nästan alltid med frustration. Börja med att analysera vad ni skyddar – vilka är era mest värdefulla tillgångar? Vilka är de mest sannolika angreppssätten? Och vilka är de potentiella angriparna? Genom att göra en grundlig riskanalys kan ni identifiera vilka typer av händelser som kräver snabb och aggressiv respons, och vilka som kan hanteras med en mer återhållsam strategi. Till exempel, en extern inloggning från ett okänt land till en administratörskonto bör förmodligen ha en mycket låg tolerans, medan en enskild, misslyckad inloggning till en vanlig användares e-post kanske kan hanteras med högre tolerans, men med ett varningstecken. Den här förståelsen lägger grunden för alla dina toleransbeslut och är avgörande för att bygga ett effektivt och skräddarsytt försvar.

Kartlägga “det normala”: Din baslinje för SOAR

För att kunna identifiera vad som är avvikande och potentiellt farligt, måste vi först veta vad som är “normalt” i vår IT-miljö. Det låter självklart, men i praktiken är det ofta en av de mest förbisedda stegen när man implementerar SOAR. Jag har gång på gång upptäckt att många system konfigureras utan en ordentlig baslinje, vilket gör det nästintill omöjligt att skilja vete från agnar. Utan en tydlig förståelse för det normala beteendet i ditt nätverk, på dina servrar och hos dina användare, är det som att leta efter en nål i en höstack, men utan att veta hur en nål ser ut. Det är här vi lägger grunden för att kunna sätta meningsfulla toleransnivåer. Jag brukar alltid börja med att samla in data över en längre period – veckor eller till och med månader – för att få en solid bild av vad som är typiskt. Det inkluderar allt från nätverkstrafikmönster och användarnas inloggningsbeteende till filåtkomster och systemprocesser. Det är en tidskrävande process, ja, men den är helt ovärderlig. Utan den risken att du antingen missar verkliga hot eller dränks i falsklarm ökar markant. Tänk dig att din SOAR-lösning ska agera som en erfaren säkerhetsvakt; den vakten måste först lära sig att känna igen alla i byggnaden och deras dagliga rutiner för att kunna upptäcka en objuden gäst.

Sätta upp tydliga baslinjer för nätverkstrafik och beteende

En viktig del av att definiera det normala är att etablera tydliga baslinjer för nätverkstrafik och användarbeteende. För nätverkstrafiken handlar det om att förstå vilka protokoll som är vanliga, vilka portar som används frekvent och vilka volymer av data som flödar mellan olika segment av ditt nätverk. Jag har själv implementerat system där vi loggade trafikmönster under låg- och högtrafiktimmar för att förstå variationen. Detsamma gäller för användarbeteende: när loggar användare in, från vilka platser, och vilka resurser använder de vanligtvis? Att kartlägga detta gör att avvikelser, som en inloggning från ett ovanligt land mitt i natten, sticker ut mycket tydligare. Vi kan då sätta en låg tolerans för den typen av händelser. Jag minns en gång när vi såg en plötslig ökning av utgående trafik till en obskyr IP-adress – med baslinjedata kunde SOAR-systemet direkt flagga detta som misstänkt. Utan baslinje hade det kanske bara varit “en del av dagens trafik”. Det är den typen av insikter som gör att toleransinställningarna blir riktigt effektiva.

Användning av historisk data för att forma din strategi

Historisk data är din bästa vän när du ska forma toleransstrategin. Genom att analysera tidigare incidenter, falsklarm och även helt vanliga driftsloggar kan du identifiera mönster och trender. Var kom de flesta falsklarmen ifrån? Vilka typer av larm har faktiskt lett till verkliga incidenter? Genom att granska detta med mitt team har jag ofta upptäckt att vissa typer av varningar konsekvent har varit falska positiva och att vi därmed kan justera toleransen uppåt för dessa utan att kompromissa med säkerheten. Omvänt kan vi se att vissa typer av varningar, även om de är sällsynta, nästan alltid indikerar ett allvarligt problem och då ska toleransen vara mycket låg. Denna data-drivna strategi är avgörande för att undvika att gissa sig fram. Det är som att studera en väderkarta innan du ger dig ut på sjön; du vill ha så mycket information som möjligt för att fatta de bästa besluten. Jag brukar rekommendera att man samlar in och analyserar historisk data kontinuerligt, så att strategin kan utvecklas i takt med att hotbilden och den egna miljön förändras.

Intelligenta toleransinställningar med hotintelligens

Att enbart förlita sig på interna data är som att bara titta på sin egen trädgård för att förstå världen. För att verkligen kunna skydda oss effektivt behöver vi lyfta blicken och integrera extern hotintelligens (Threat Intelligence, TI) i våra SOAR-system. Jag har personligen sett hur en väl implementerad hotintelligens-feed kan transformera hur vi ställer in tolerans. Tänk dig att du får information i realtid om nya attackvektorer, kända skadliga IP-adresser eller domäner som precis har använts i en global nätfiskekampanj. Denna information är guld värd! Om ditt SOAR-system kan korsreferera intern data med denna externa intelligens kan du proaktivt justera toleransnivåerna för specifika hotbilder. En inloggning från en IP-adress som ditt system normalt sett skulle betrakta som “ovanlig”, men som hotintelligens identifierar som en del av en aktiv botnet-infrastruktur, ska givetvis trigga en mycket lägre tolerans och en omedelbar reaktion. Utan denna externa kontext skulle risken vara att vi missar ett kritiskt ögonblick att agera. Det handlar om att ge ditt SOAR-system ögon och öron utanför din egen organisation, vilket gör det mycket smartare och mer prediktivt i sina beslut. Jag tycker att det är en av de mest kraftfulla kombinationerna inom modern cybersäkerhet.

Koppla extern hotdata till interna händelser

Nyckeln till framgång ligger i att effektivt koppla den externa hotintelligensen till de interna säkerhetshändelserna. Detta kräver att ditt SOAR-system kan konsumera hotdata från olika källor och sedan matcha den mot de loggar och varningar som genereras internt. Jag har arbetat med lösningar som använder STIX/TAXII-standarder för att importera feeds från både kommersiella leverantörer och öppna källor. När en intern händelse, som en misslyckad inloggning eller en ovanlig nätverksanslutning, matchar en post i din hotintelligensdatabas, kan SOAR-systemet automatiskt justera toleransen för den specifika händelsen. Till exempel, om en inloggning kommer från ett land som finns på en svartlista för cyberkriminella aktiviteter, kan SOAR direkt eskalera detta ärende, även om andra parametrar kanske inte skulle ha trigger en omedelbar åtgärd. Detta minskar behovet av manuell intervention och påskyndar svarstiderna avsevärt. Jag har själv upplevt hur detta direkt förbättrar förmågan att upptäcka och blockera attacker i ett tidigt skede, innan de hinner göra större skada.

Prioritering baserat på hotets allvarlighetsgrad

Inte all hotintelligens är lika viktig, och därför måste vi prioritera baserat på hotets allvarlighetsgrad. En del feeds varnar för mindre allvarliga hot, medan andra pekar på kritiska, riktade attacker. Ditt SOAR-system måste kunna förstå och tolka denna allvarlighetsgrad för att kunna ställa in toleranserna korrekt. Ett generiskt botnet-IP kanske förtjänar en viss nivå av automatiskt block, men en IP-adress associerad med en statsstödd APT-grupp (Advanced Persistent Threat) bör omedelbart trigga en aggressivare respons, kanske med omedelbar isolering och manuell granskning. Jag brukar implementera en klassificeringsmodell där olika hotkategorier får olika viktningar. Denna viktning styr sedan SOAR-systemets automationsbeslut. Genom att finjustera dessa viktningar utifrån din organisations risktolerans och de specifika hot ni möter mest, kan ni se till att era resurser läggs där de gör mest nytta. Det är en levande process som kräver regelbunden översyn och anpassning, speciellt när nya, allvarliga sårbarheter som Zero-day-attacker dyker upp på radarn. Det ger mig en känsla av trygghet att veta att de mest allvarliga hoten får den snabbaste och mest kraftfulla reaktionen.

En ständig resa: Feedback-loopar för finjustering

När du väl har satt upp dina initiala toleransinställningar, är det lätt att tro att arbetet är klart. Men jag har lärt mig den hårda vägen att säkerhet är en ständig resa, inte ett mål. För att ditt SOAR-system ska förbli effektivt måste det finnas en robust feedback-loop på plats. Utan den kommer dina toleransinställningar snabbt att bli föråldrade och ineffektiva i en värld där hotlandskapet förändras i realtid. Tänk på det som att köra bil: du justerar inte bara ratten en gång och förväntar dig att bilen ska hålla kursen automatiskt. Du gör ständigt små korrigeringar baserat på väglag, trafik och bilens hastighet. På samma sätt måste dina toleransinställningar kontinuerligt granskas och justeras baserat på systemets prestanda, antalet falsklarm, missade hot och nya insikter. Jag har infört veckovisa möten med mitt säkerhetsteam där vi går igenom SOAR-loggar och analyserar utfallet av automatiserade åtgärder. Det är under dessa möten vi upptäcker mönster, identifierar områden för förbättring och fattar välgrundade beslut om justeringar. Denna process är avgörande för att bygga ett agilt och responsivt säkerhetssystem som kan anpassa sig till nya utmaningar. Att vara proaktiv snarare än reaktiv är en grundläggande princip jag alltid följer.

Regelbunden granskning av incidenter och falsklarm

Kärnan i en effektiv feedback-loop är regelbunden granskning av både verkliga incidenter och falsklarm. Varje gång SOAR-systemet triggar en varning eller vidtar en automatiserad åtgärd bör detta loggas och analyseras. För mig är detta nästan som att studera fallstudier – varje händelse är en möjlighet att lära sig. Om vi upptäcker att ett visst mönster konsekvent leder till falsklarm, är det en stark indikation på att toleransinställningen för just den typen av händelse är för aggressiv och behöver justeras uppåt. Omvänt, om ett verkligt hot smög sig förbi SOAR utan att trigga någon varning, då vet vi att toleransen var för hög och behöver sänkas. Denna retrospektiva analys är inte bara viktig för att justera SOAR, utan också för att förbättra våra egna förståelse av hotlandskapet. Jag har också märkt att en öppen dialog inom teamet om dessa granskningar bidrar till att bygga upp en gemensam kompetens och att alla känner ett större ägandeskap i SOAR-systemets framgång. Här är en tabell som sammanfattar några vanliga scenarier för toleransjusteringar:

Scenario	Initial Bedömning	SOAR-åtgärd	Följd	Rekommenderad toleransjustering
Hög volym av falsklarm för specifik varning	Systemet reagerar på “normalt” beteende	Blockering/isolering	Avbrott i verksamheten	Höj toleransnivån för denna typ av händelse
Verkligt hot passerar obemärkt	Systemet ignorerar misstänkt beteende	Ingen åtgärd	Säkerhetsincident	Sänk toleransnivån för denna typ av händelse
Automatiska åtgärder är för långsamma	Dröjsmål i respons	Automatiserad blockering	Potentiell spridning	Optimera automatiseringens hastighet och trösklar
Varningar med låg allvarlighetsgrad binder resurser	För många “låga” varningar att hantera	Manuell granskning	Analytikerutbrändhet	Överväg att automatisera svar på låga hot eller höja toleransen

Anpassning till förändringar i hotbild och infrastruktur

Cyberrymden står aldrig stilla, och inte heller din IT-infrastruktur. Nya applikationer implementeras, molntjänster tas i bruk, och hotaktörerna utvecklar ständigt sina metoder. Detta innebär att dina toleransinställningar måste vara dynamiska och anpassas till dessa förändringar. Jag har sett organisationer som glömmer bort detta, och plötsligt blir deras SOAR-lösning irrelevant eller till och med kontraproduktiv. Varje gång en större förändring i infrastrukturen sker, eller när en ny stor hotkampanj upptäcks globalt, bör det vara en trigger för att granska och eventuellt justera toleransnivåerna. Det kan handla om att sänka toleransen för specifika typer av nätverkstrafik när en ny sårbarhet i en populär mjukvara upptäcks, eller att justera upp den när en ny intern tjänst tas i bruk som genererar en stor mängd “normal” men tidigare okänd trafik. Denna flexibilitet är en grundpelare för ett motståndskraftigt cybersäkerhetsförsvar. Att hålla sig uppdaterad med de senaste säkerhetsnyheterna och att ha en god förståelse för globala hotbilder är därför inte bara en rekommendation, utan en absolut nödvändighet för alla som arbetar med SOAR.

Människans avgörande roll i den automatiserade världen

Trots all fantastisk teknik och automatisering vi har tillgång till idag, är det något jag alltid återkommer till: människans unika förmåga att tolka, analysera och fatta komplexa beslut är fortfarande oersättlig. När vi pratar om att optimera toleransinställningarna för SOAR, är det lätt att glömma att dessa system är verktyg som ska stödja mänskliga experter, inte ersätta dem helt. Jag har själv sett hur de mest avancerade AI-drivna lösningarna kan missa de mest uppenbara hoten om de saknar den mänskliga kontexten eller intuitionen. Därför är en av de viktigaste aspekterna av framgångsrik SOAR-implementering att säkerställa att det finns en tydlig och effektiv samverkan mellan automatiseringen och säkerhetsteamet. Människans roll blir då inte att hantera varje litet larm, utan att hantera de mest komplexa och osäkra fallen där automatiseringen når sina gränser. Det är här, i gränslandet mellan vad maskinen kan göra och vad människan måste besluta, som den sanna kraften i ett optimerat SOAR-system manifesteras. Min upplevelse är att ett SOAR-system fungerar som bäst när det agerar som en intelligent assistent som avlastar och förstärker analytikerns förmåga, snarare än att försöka vara en “allsmäktig” beslutsfattare.

Samarbete mellan maskin och människa för optimala resultat

För att uppnå optimala resultat måste vi designa våra SOAR-system för att underlätta ett smidigt samarbete mellan maskin och människa. Detta innebär att SOAR-systemet ska presentera information på ett klart och överskådligt sätt när det behöver mänsklig inblandning, och att det ska ge analytikern möjlighet att enkelt åsidosätta eller justera automatiska beslut. Jag har arbetat med system där analytiker enkelt kan lägga till sina egna regler, justera toleransnivåer “on the fly” eller ge systemet feedback som sedan används för att träna upp AI/maskininlärningsmodellerna. Detta bidrar till en ständig förbättringsprocess där både maskinen och människan blir smartare över tid. Dessutom är det viktigt att säkerställa att säkerhetsteamet har rätt kompetens och utbildning för att effektivt interagera med SOAR-systemet. Det handlar inte bara om att förstå tekniken, utan också om att utveckla en “känsla” för hotbilder och att kunna tänka kritiskt när automatiserade svar inte är helt tydliga. Det ger en enorm trygghet att veta att jag kan lita på systemet för de repetitiva uppgifterna, men att jag också har möjlighet att kliva in och fatta de verkligt kritiska besluten när det behövs.

Utbildning och kompetensutveckling för säkerhetsteamet

En avgörande faktor för att lyckas med SOAR och dess toleransinställningar är att investera i säkerhetsteamets utbildning och kompetensutveckling. Ett SOAR-system, oavsett hur välkonfigurerat det är, är bara så bra som de människor som använder det och de som ansvarar för dess konfiguration. Jag har sett hur team som saknar rätt utbildning har svårt att förstå varför systemet agerar som det gör, vilket leder till misstro och i värsta fall att man ignorerar varningar. Därför är det viktigt att utbildningen inte bara fokuserar på hur man använder systemet, utan också på de underliggande säkerhetsprinciperna, hotintelligens och riskanalys. Att förstå varför en viss toleransnivå har valts och vilka konsekvenser en ändring kan få, är grundläggande. Kontinuerlig fortbildning om de senaste hotbilderna och SOAR-teknikerna är också nödvändigt för att hålla teamet relevant och effektivt. Jag brukar anordna workshops och interna träningspass där vi simulerar incidenter och diskuterar hur SOAR kan optimeras. Det skapar inte bara en kompetent arbetsstyrka, utan också ett engagerat team som känner sig trygga i att hantera den ständigt föränderliga hotbilden. Det är en investering som betalar sig mångfaldigt i längden.

Mäta framgång och justera kursen

Att implementera SOAR och optimera dess toleransinställningar är som att sjösätta ett nytt fartyg; du behöver ständigt övervaka dess kurs och prestanda för att säkerställa att det når sin destination säkert och effektivt. För att veta om vi lyckats måste vi ha tydliga mätvärden och en metod för att mäta framgång. Min erfarenhet har visat att det inte räcker med att bara titta på antalet blockerade hot – vi måste också beakta den operativa effekten, hur många falsklarm som genereras och hur snabbt vi kan svara på verkliga incidenter. Att inte mäta leder till att vi famlar i mörker och att det blir omöjligt att veta om våra justeringar faktiskt förbättrar situationen eller om de bara skapar nya problem. Därför är det viktigt att definiera Key Performance Indicators (KPI:er) redan från början och att regelbundet granska dessa. Det ger oss en datadriven grund för att fatta beslut och att kommunicera SOAR-systemets värde till resten av organisationen. Jag minns en gång när vi, genom noggrann mätning, kunde visa att vi hade minskat antalet falsklarm med 70% samtidigt som svarstiden för kritiska incidenter sjunkit med 50%. Det är den sortens konkreta resultat som verkligen visar värdet av en väl optimerad SOAR-lösning och som gör mig stolt över det arbete vi gör.

Nyckeltal för att utvärdera toleransinställningarna

Vilka nyckeltal (KPI:er) ska vi då titta på för att utvärdera våra toleransinställningar? Jag har identifierat några som jag tycker är särskilt användbara. För det första, antalet falsklarm per dag/vecka är en direkt indikator på om toleransen är för låg. Ett högt antal tyder på att systemet är överkänsligt. För det andra, tiden för att lösa en incident (Mean Time To Respond, MTTR) kan visa om automatiseringen är effektiv eller om för många manuella steg hindrar snabb respons, vilket kan vara kopplat till felaktiga toleranser. För det tredje, andelen automatiserade åtgärder som är korrekta ger insikt i kvaliteten på systemets beslut. Om många automatiserade blockeringar måste ångras, är toleransen för aggressiv. Slutligen, kostnaden per incident (inklusive mänsklig tid och eventuella avbrott) kan ge en ekonomisk bild av effektiviteten. Att spåra dessa mått över tid ger en tydlig trendlinje som hjälper dig att se effekten av dina justeringar. Jag har personligen sett hur en dedikerad fokus på dessa KPI:er har lett till betydande förbättringar och mer effektiva säkerhetsoperationer, vilket i slutändan gynnar hela företaget.

Iteration och kontinuerlig förbättring

Att mäta framgång är ingen engångsföreteelse; det är en del av en kontinuerlig cykel av iteration och förbättring. När du har analyserat dina nyckeltal och identifierat områden för förbättring, är nästa steg att justera toleransinställningarna och sedan upprepa processen. Jag ser det som en agil metodik för säkerhet – vi experimenterar, vi mäter, vi lär oss och vi justerar. Det är viktigt att inte vara rädd för att göra små ändringar och att testa deras effekt innan du implementerar större förändringar. Ibland handlar det om att bara höja en tröskel med några procent, eller att lägga till ett extra villkor i en automatiserad regel. Genom att anta detta tankesätt säkerställer du att ditt SOAR-system alltid utvecklas och anpassar sig till både din organisations behov och det föränderliga hotlandskapet. Min erfarenhet säger mig att det är just denna kontinuerliga strävan efter förbättring som skiljer de mest framgångsrika säkerhetsteam från de som kämpar. Det är en dynamisk process som aldrig tar slut, men som i gengäld ger oss ett robust och pålitligt försvar mot de ständigt lurande hoten i cyberrymden.

Avslutning

Som jag hoppas ni märker, är att optimera toleransinställningarna i era SOAR-system inte bara en teknisk uppgift – det är en konstform som kräver både expertis och en mänsklig touch. Det är en spännande, men också krävande, resa att ständigt finjustera och anpassa sig till en hotbild som aldrig sover. Jag har själv känt den där känslan av seger när en justering leder till färre falsklarm och snabbare respons på riktiga hot. Det handlar om att skapa en smartare, mer effektiv och tryggare digital miljö för oss alla, där vi kan känna oss lugnare i vetskapen om att våra system arbetar för oss, på rätt sätt. Att hitta den där perfekta balansen är en pågående process, men med rätt inställning och verktyg är det absolut möjligt.

Användbara tips att ha med sig

När vi nu har nördat ner oss i vikten av toleransinställningar för SOAR, vill jag dela med mig av några praktiska insikter och tankar som jag själv har burit med mig under åren. Dessa är inte bara “bra att veta”, utan snarare små kompasser som kan vägleda er i den snåriga terrängen av cybersäkerhet och automatisering. Att navigera i denna komplexa värld kräver mer än bara teknisk kunskap; det kräver ett sinne för detaljer, en vilja att ständigt lära sig och framför allt, en förståelse för att varje system och varje organisation har sina egna unika utmaningar och förutsättningar. Jag har personligen sett hur en liten förändring i perspektiv eller en oväntad strategi kan göra en enorm skillnad i att både stärka säkerheten och effektivisera arbetet för hela teamet. Här är några punkter som jag tycker är särskilt viktiga att reflektera över, baserat på mina egna erfarenheter och otaliga timmar med att skruva på dessa

1. Börja alltid med att etablera en gedigen baslinje för vad som är “normalt” i er miljö. Utan denna referenspunkt blir det nästintill omöjligt att korrekt avgöra vad som är en avvikelse och hur aggressivt SOAR-systemet bör agera.

2. Integrera extern hotintelligens proaktivt. Att förstå den globala hotbilden och korsreferera den med er interna data är avgörande för att snabbt kunna anpassa toleransnivåerna och bemöta nya, riktade attacker effektivt.

3. Involvera era säkerhetsanalytiker i processen. Deras erfarenheter från incidenthantering och daglig övervakning är ovärderlig för att finjustera toleranserna och se till att automationen fungerar som ett stöd, inte en flaskhals.

4. Sätt upp tydliga KPI:er och granska dem regelbundet. Mät inte bara antalet blockerade hot, utan även falsklarm, svarstider och den totala effekten på verksamheten. Detta är avgörande för att kunna fatta datadrivna beslut om justeringar.

5. Se SOAR-optimering som en kontinuerlig resa av lärande och anpassning. Hotbilden utvecklas ständigt, och ert SOAR-system måste också göra det. Var inte rädd för att experimentera, justera och upprepa processen för att alltid ligga steget före. Jag har själv märkt att de mest framgångsrika teamen är de som omfamnar denna ständiga utveckling.

Viktiga punkter att komma ihåg

För att sammanfatta det viktigaste från vår diskussion: optimering av SOAR-toleransinställningarna är en kritisk komponent för ett robust och effektivt cybersäkerhetsförsvar. Det handlar om att hitta den rätta balansen mellan att proaktivt blockera hot och att undvika verksamhetsstörande falsklarm. En grundlig förståelse för er unika hotbild och en väldefinierad baslinje för normalt beteende är avgörande. Integrera hotintelligens för att berika era beslut och etablera en stark feedback-loop med regelbunden granskning av incidenter och falsklarm. Kom ihåg att människans expertis och intuition är oersättlig och att kontinuerlig utbildning av säkerhetsteamet är nyckeln till framgång. Genom att mäta er framgång med relevanta KPI:er och omfamna en iterativ förbättringsprocess säkerställer ni att ert SOAR-system inte bara skyddar er idag, utan också är rustat för framtidens hot.