Rilevamento delle anomalie
Identificare attività anomale che potrebbero indicare un evento di sicurezza.
Rilevamento delle anomalie è definito dagli esiti DE.AE-02 (Potentially adverse events are analyzed to better understand associated activities); DE.AE-04 (The estimated impact and scope of adverse events are understood); DE.CM-09 (Computing hardware and software, runtime environments, and their data are monitored to find potentially adverse events) di NIST CSF 2.0. Crosswalk Mappato tramite un crosswalk pubblicato in ISO 27001, CIS v8.1, CMMC, 800-53 e NIS2. Redazione Mappato in modo editoriale in SOC 2, PCI DSS, Essential Eight e DORA. Solo debolmente correlato in HIPAA. Nessuna mappatura nei nostri dati Nessuna mappatura nei nostri dati per GDPR, CPS 234 e Cyber Essentials.
| Framework | Requisito | Titolo | Collegamento | Fonte / motivo |
|---|---|---|---|---|
| NIST CSF 2.0 | DE.AE-02DE.AE-04DE.CM-09 | Potentially adverse events are analyzed to better understand associated activities; The estimated impact and scope of adverse events are understood; Computing hardware and software, runtime environments, and their data are monitored to find potentially adverse events | Definizione dell'argomento | DE.AE-02 DE.AE-04 DE.CM-09 |
| ISO 27001 | A.8.16 | Monitoring activities | Crosswalk | A.8.16: via DE.CM-09; NIST 800-53 map: SI-4 |
| CIS v8.1 | CIS 8.11 | Conduct Audit Log Reviews | Crosswalk | CIS 8.11: via DE.AE-02 |
| SOC 2 | CC7.2 | Monitoring system components for anomalies | Redazione | CC7.2: AICPA's TSC mappings are not openly licensed; ControlMapping editorial mapping (criterion summaries are ours, not AICPA text). |
| PCI DSS | 10.4.1.1 | Automated mechanisms for log review | Redazione | 10.4.1.1: Automated mechanisms for audit log review; omitted from NIST's PCI references. |
| CMMC | SI.L2-3.14.7 | Identify Unauthorized Use | Crosswalk | SI.L2-3.14.7: via 800-171r3 03.14.06 ↔ DE.AE-02, DE.CM-09 → SI-4; 800-171r2 Appendix D → SI-4 |
| 800-53 | AU-6SI-4 | Audit Record Review, Analysis, and Reporting; System Monitoring | Crosswalk | AU-6: via DE.AE-02 SI-4: via DE.AE-02; DE.CM-09 |
| HIPAA | §164.308(a)(1)(ii)(D)§164.308(a)(5)(ii)(C)§164.308(a)(6)§164.308(a)(6)(ii)§164.308(a)(8)§164.312(b) | Non mappato su questo argomento | Questi requisiti condividono solo gli esiti CSF di questo argomento (DE.AE-02, DE.AE-04, DE.CM-09) tramite crosswalk pubblicati: da verificare, non è una mappatura. | |
| GDPR | — | Nessun requisito | Nessuna mappatura nei nostri dati | Nessun requisito di GDPR è mappato su questo argomento nei nostri dati. |
| NIS2 | 3.4 | Event assessment and classification | Crosswalk | 3.4: via DE.AE-04 |
| Essential Eight | ISM-1228 | Cyber security events are analysed in a timely manner to identify cyber security incidents | Redazione | ISM-1228: ASD assigns these ISM controls to the Essential Eight; ASD publishes no crosswalk to NIST or ISO, so linking them to topics is ControlMapping editorial. |
| DORA | Art.10(1) | Detection | Redazione | Art.10(1): Promptly detect anomalous activities, including ICT network performance issues. |
| CPS 234 | — | Nessun requisito | Nessuna mappatura nei nostri dati | Nessun requisito di CPS 234 è mappato su questo argomento nei nostri dati. |
| Cyber Essentials | — | Nessun requisito | Nessuna mappatura nei nostri dati | Nessun requisito di Cyber Essentials è mappato su questo argomento nei nostri dati. |
Definizione dell'argomento Risultati CSF 2.0 che definiscono questo tema · Crosswalk almeno una scelta supportata da una tabella di corrispondenza pubblicata · Redazione Giudizio di ControlMapping, con la motivazione · non mappato, condivide solo gli esiti CSF di questo argomento · Nessuna mappatura nei nostri dati nessuna mappatura nei nostri dati; spesso si tratta di lavoro nuovo, ma verifica le note sulla copertura. Metodologia.
ID e titoli dei requisiti sono riportati come ciascun framework li pubblica, in inglese.
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Informazioni su Rilevamento delle anomalie
Il rilevamento delle anomalie utilizza profili comportamentali di riferimento (baseline) e algoritmi di machine learning per individuare scostamenti dai modelli normali nell'attività degli utenti, nel traffico di rete e nelle operazioni di sistema, che possono indicare una compromissione o minacce interne. A differenza del rilevamento basato su firme, il rilevamento delle anomalie può identificare attacchi nuovi e exploit zero-day segnalando trasferimenti di dati insoliti, orari di accesso anomali, schemi di accesso atipici o esecuzioni di processi inattese. Un'implementazione efficace richiede di stabilire baseline accurate, calibrare le soglie di sensibilità per bilanciare il tasso di rilevamento con il volume dei falsi positivi e integrare i risultati nel flusso di triage degli incidenti.