Cyber Resilienz ist ein zentrales Schlagwort im Bereich der IT-Sicherheit. Detection Engineering ist ein wesentlicher Bestandteil davon. Doch was verbirgt sich dahinter? Welche Rolle spielt ein Detection Engineer und warum ist diese Arbeit so entscheidend für den Schutz von IT-Infrastrukturen? Darüber hinaus stellen moderne Sicherheitslösungen wie Endpoint Detection and Response (EDR) und Extended Detection and Response (XDR) neue Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf die Transparenz und Effektivität von Erkennungsregeln.

Was ist Detection Engineering?

Detection Engineering umfasst die Entwicklung und Optimierung von Erkennungsregeln (Detection Rules), um potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu erkennen. Diese Regeln werden in Security Information and Event Management (SIEM) Systemen oder Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) Plattformen implementiert. Ziel ist es, aus der Flut von Log-Daten sicherheitskritische Ereignisse herauszufiltern und automatisch darauf zu reagieren.

Die Bedeutung von Detection Rules

Unternehmen sind heute einer Vielzahl von Cyber-Bedrohungen ausgesetzt. Angreifer nutzen immer raffiniertere Methoden, um unbemerkt in Netzwerke einzudringen. Standardisierte Sicherheitslösungen reichen oft nicht aus, um spezifische Bedrohungen in einer individuellen IT-Umgebung zu erkennen. Detection Engineering ermöglicht die Erstellung maßgeschneiderter Erkennungsregeln, die genau auf die jeweilige Infrastruktur und deren Bedrohungslage abgestimmt sind.

Detection Engineer vs. SOC-Analyst – Was ist der Unterschied?

Ein Security Operations Center (SOC) Analyst arbeitet mit Alarmeingängen, die durch Detection Rules generiert werden. Er analysiert sicherheitsrelevante Ereignisse und entscheidet über Gegenmaßnahmen. Ein Detection Engineer hingegen entwickelt diese Regeln und stellt sicher, dass sie präzise Bedrohungen erkennen, ohne zu viele Fehlalarme (False Positives) zu erzeugen. Während der SOC-Analyst also die Erkennung konsumiert, schafft und optimiert der Detection Engineer die Grundlage dafür.

Herausforderungen bei EDR- und XDR-Detection Rules

Moderne Sicherheitslösungen setzen zunehmend auf EDR und XDR, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen. Eine der größten Herausforderungen dabei ist jedoch die mangelnde Transparenz der standardisierten Erkennungsregeln. Viele Sicherheitsteams wissen nicht genau, welche Kriterien zu einem Alarm führen, da vorkonfigurierte Regeln oft intransparente Black-Box-Modelle sind. In SIEM- und SOAR-Umgebungen gibt es mehr Flexibilität, aber jede Plattform verwendet ihre eigene Syntax, was eine ständige Einarbeitung erfordert.

Der Alltag eines Detection Engineers: Zwischen Forschung und Optimierung

Ein Großteil der Arbeit im Detection Engineering besteht in der kontinuierlichen Recherche und Anpassung bestehender Regeln. Eine Erkennungsregel sollte nicht nur Angriffe zuverlässig erkennen, sondern auch typische Unternehmensprozesse berücksichtigen, um unnötige Alarme zu vermeiden. Ein Beispiel ist die Erkennung von Autostartprogrammen: Eine zu allgemeine Regel kann zu einer Flut von Fehlalarmen führen. Daher ist es wichtig, für jedes Unternehmen eine Baseline zu definieren, die das normale Verhalten von Anwendungen und Skripten berücksichtigt.

Komplexität von Detection Rules

Je nach Angriffsszenario können Erkennungsregeln von einfachen Signaturprüfungen bis hin zu komplexen, mehrstufigen Verhaltenserkennungen reichen. Eine einfache Regel könnte beispielsweise auf das Auftreten eines bekannten Angriffswerkzeugs wie Mimikatz reagieren. Angreifer nutzen jedoch häufig Verschleierungstechniken, um solche Erkennungen zu umgehen. Hier kommen sogenannte Multi-Event-Detection-Regeln ins Spiel, die verschiedene Stufen eines Angriffs erkennen - von der ersten Anmeldung bis zur Manipulation kritischer Systeme.

Der Einfluss von KI auf das Detection Engineering

Mit der zunehmenden Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) stellt sich die Frage, ob und inwieweit KI in Zukunft die Arbeit von Detection Engineers übernehmen kann. KI-Modelle sind bereits heute in der Lage, Code zu generieren und könnten in Zukunft bei der Erstellung und Anpassung von Detektionsregeln unterstützen. Bei der direkten Erstellung von Regeln sind der KI jedoch enge Grenzen gesetzt: Die Regeln müssen genau auf die jeweilige Umgebung zugeschnitten sein - ein generischer Ansatz führt oft zu ungenauen oder falschen Ergebnissen. Zudem spielt der Datenschutz eine Rolle: Sensible Unternehmensdaten sollten nicht unkontrolliert in externe KI-Systeme eingespeist werden.

Fazit: Braucht jedes Unternehmen einen Detection Engineer?

Nicht jedes Unternehmen verfügt über ein eigenes Detection Engineering Team. In vielen Fällen reichen Standard Detection Rules aus, um grundlegende Sicherheitsrisiken abzudecken. Ein dedizierter Detection Engineer kann jedoch die Sicherheitsstrategie deutlich verbessern, indem er spezifische Bedrohungen identifiziert und individuelle Schutzmechanismen entwickelt. Unternehmen mit sensiblen Daten oder komplexen IT-Strukturen sollten prüfen, ob sie von einem maßgeschneiderten Detection Engineering profitieren können.

Letztlich ist Detection Engineering ein unverzichtbarer Bestandteil moderner Cyber-Sicherheitsstrategien. Die Kombination aus menschlicher Expertise, technologischer Automatisierung und transparenter Optimierung der Erkennungsregeln sorgt dafür, dass Unternehmen gegen immer raffiniertere Bedrohungen gewappnet sind.