Автоматизація управління інцидентами безпеки в хмарі на основі SOAR-підходу

Сучасні організації дедалі частіше інтегрують публічні хмарні платформи, такі як AWS, Azure та Google Cloud Platform, у свою інфраструктуру з метою підвищення гнучкості та масштабованості. Однак мультихмарні середовища породжують нові виклики для кібербезпеки. Людський фактор і недбале поводження з параметрами доступу до хмарних ресурсів можуть призвести до серйозних загроз. Зокрема, якщо зловмисник отримує доступ до ключів авторизації, він може не лише контролювати наявні ресурси, але й створювати нові у власних цілях для проведення атак, розповсюдження шкідливого програмного забезпечення або майнінгу криптовалют. Такі інциденти можуть швидко спричинити фінансові втрати, підірвати довіру користувачів і вплинути на стабільність критичних сервісів.
У цьому дослідженні розглянуто використання Splunk SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) як інструменту для автоматичного виявлення, аналізу та реагування на загрози у публічних хмарних середовищах. Основна увага зосереджена на інтеграції Splunk SOAR із API хмарних провайдерів для динамічного блокування скомпрометованих ресурсів та реалізації детальних сценаріїв реагування (playbook), що дають змогу ізолювати загрози на рівні окремих компонентів (віртуальні машини, мережеві політики, облікові записи користувачів).
Також проаналізовано інтеграцію Splunk для виявлення аномалій через Palo Alto Prisma як комплексний сканер відхилень, використання HashiCorp Vault для захисту облікових даних, впровадження режиму карантину для ізоляції скомпрометованих ресурсів та вдосконалення процесів реагування на інциденти.
Результати дослідження показують, що автоматизація процесів безпеки за допомогою Splunk SOAR суттєво скорочує час реагування, мінімізує вплив людського фактора та знижує ризик компрометації хмарної інфраструктури. Запропонований підхід підвищує стійкість організації до загроз у мультихмарному середовищі, забезпечуючи оптимальний баланс між безпекою, доступністю та ефективністю роботи.