能源供应商借助OPSWAT消除警报泛滥并提升零日漏洞检测能力

对于该组织而言，威胁狩猎产生了过多的警报噪音，因为自动化工作流缺乏区分真实威胁与正常活动所需的行为背景。因此，分析师不得不花费大量时间手动审查和验证警报，这不仅拖慢了调查进度，还加剧了整个安全运营中心（SOC）的警报疲劳。

随着环境规模扩大和威胁数量激增，从背景噪声中筛选出有价值的信号变得越来越困难。威胁狩猎非但未能加快检测速度，反而常常延迟响应，并削弱了人们对自动化结果的信任。这给负责保护关键能源基础设施的安全部门带来了运营压力。

威胁狩猎工作难以跟上节奏，因为查询性能低下以及基于使用量的许可模式限制了调查的执行速度和覆盖范围。在必须快速评估未知和变种恶意软件的环境中，这种延迟削弱了安全运营中心（SOC）果断且迅速采取行动的能力。

可扩展性问题进一步加剧了这一困境。基于使用量的许可模式限制了威胁狩猎在各团队和工作流中的应用范围，导致提升自动化水平或扩大覆盖范围的成本居高不下。随着警报数量和运营需求的增长，威胁狩猎能力未能跟上步伐，导致安全运营中心（SOC）的工作负载与可用的检测吞吐量之间存在日益扩大的差距。

为应对这些挑战，该组织用MetaDefender 取代了现有的自动化威胁狩猎工作流，采用了一种专为识别零日威胁和规避型威胁而设计的检测驱动型方法。该安全运营中心（SOC）不再仅依赖外部指标，而是部署了一个统一平台，将行为分析、威胁情报和自动化优先级排序整合到单一的检测管道中。

这一转变使该组织得以超越警报增强的范畴，建立起一种威胁狩猎模型，该模型能够提供明确的判定结果、更快的响应速度以及可扩展的性能，从而满足大型分布式能源环境的需求。

MetaDefender 已集成到该组织的 SOC 工作流程中，用于自动、大规模地分析可疑文件及相关安全证据。该平台不仅通过外部上下文信息来丰富警报，还利用指令级仿真技术执行文件，从而揭示了静态分析和基于指标的情报无法检测到的恶意行为。

每次分析都会得出一个明确的结果，分析师可以据此立即采取行动，这消除了调查中的模糊性，并加快了响应速度。

实施的关键要素

• 基于模拟技术的自适应沙箱，可在数秒内安全执行文件并揭示其规避检测或休眠行为
• 内置威胁情报，可将行为分析结果与全球及内部遥测数据进行关联分析
• 通过威胁评分和优先级排序，帮助分析师优先关注风险最高的活动
• 利用机器学习驱动的相似度搜索来识别相关的恶意软件变种，并揭露更广泛的攻击活动

由于MetaDefender 采用基于使用量的许可模式，而非按用户或按查询次数计费，因此安全运营中心（SOC）得以在不担心成本激增的情况下，扩大自动化程度和覆盖范围。这使该组织能够在保持一致性能和可预测的运营成本的同时，将威胁狩猎工作扩展到各个团队和站点。

除了在即时检测方面取得的成效外，该组织还建立了一套威胁狩猎能力，并随着时间的推移不断得到提升。每份经过分析的文件都提供了新的行为数据，从而强化了平台内置的威胁情报，并提升了安全运营中心（SOC）识别相关威胁或此前未见威胁的能力。

借助基于机器学习的相似性搜索功能，MetaDefender 通过关联不同分析中的行为模式，发现了恶意软件变种、共享基础设施以及新兴的攻击活动。这使安全运营中心（SOC）得以从被动调查转向主动狩猎，从而识别出那些原本可能隐藏在历史数据中的威胁。

部署MetaDefender 后，该组织不仅提升了威胁检测能力，还使团队的日常安全运维工作更加可持续。这一成效在安全运营中心（SOC）的检测结果和决策质量方面均有显著体现。

• 降低运营风险并避免因事故产生的费用
• 通过降低噪音，更好地利用安全投资
• 减少对外部网络安全服务的依赖

对团队的影响

• 通过更清晰的调查结果和更高效的团队协作，实现更快速、更自信的调查
• 一种可扩展的威胁狩猎模型，能够将安全成果与业务优先级相协调

运营优势

• 关键资产得到了更加一致且可预测的保护
• 安全运营能够在大规模环境下持续运行
• SOC团队以更快的速度、更清晰的思路和更大的信心开展工作

该组织成功将网络安全绩效与业务重点及人力资源相协调，从而实现了对关键能源基础设施的长期保护。这一成效在各项运营、各团队以及领导层中都得到了充分体现。