CYBER SECURITY.
CYBER SECURITY.
Pentests
Preventie
Inzicht
Cyberlab

Waarom we false positives in de cyber security mijden

“Geen tot weinig false positives”: het is een uitspraak die regelmatig te horen is in de cyber security. Maar ook buiten de cyber security wereld spreekt men steeds vaker over false positives. Bijvoorbeeld wanneer het gaat om Covid-19 zelftests.
26 juli, 2021

Maar: wat zijn die false positives precies? En waarom is het goed als er “geen tot weinig” false positives voorkomen bij bijvoorbeeld een SIEM of SOC? In dit artikel: alles over false positives, false negatives, hun gevaren en: hoe cyber security professionals met die gevaren omgaan.

 

Allereerst: wat is de definitie van “false positive”?

We gaan het niet moeilijker maken dan het is. In de cyber security is de false positive in basis een onterechte melding van een potentiële threat. Met andere woorden: u ontvangt een alert (SIEM event), terwijl er geen potentieel gevaar is. In de praktijk betekent dat onnodig tijdverlies. Want vaak komt pas na een onderzoek naar de melding naar voren dat het om een false positive ging. Niet zo handig dus.

 

Voorbeeld van een cyber security false positive

Eerst een voorbeeld buiten de cyber security: de eerder genoemde Covid-19 zelftest. De grote zorg bij deze test was dat mensen die wél corona hebben, toch de uitslag “negatief” kregen na zo’n test. Iemand die wel ziek is maar geen positieve testuitslag krijgt, heeft te maken met een false positive.

Een false positive in de cyber security kan een alert na een grote reeks mislukte inlogpogingen zijn. Mislukte inlogpogingen zijn verdacht en kunnen wijzen op o.a. een brute force attack. Maar hebben we hier te maken met een collega die zijn wachtwoord gewoon vergeten is en daarom vaak zonder succes inlogt? Dan is er onterecht een melding geweest: een false positive.

 

Het gevaar van false positives

We benoemden al dat false positives onnodig veel tijd kosten. Het is enorm frustrerend om keer op keer onderzoek te doen naar een melding die achteraf onterecht blijkt te zijn. Daar zit meteen ook het gevaar: het kan zijn dat mensen hun gedrag aan gaan passen aan deze false positives. Hoe dat zit? Een voorbeeld die velen vast herkennen:

De meeste bedrijfspanden zijn voorzien van een anti-inbraakalarm. Goede alarmen zijn vaak zo afgesteld dat ze alleen reageren op bewegingen van mensen (potentiële inbrekers). Maar er zijn ook alarmen die al af gaan bij kleinere bewegende objecten zoals een kat, een poster die van de muur valt of zelfs een vogel die voorbij vliegt.

Gaat zo’n anti-inbraakalarm te vaak onterecht af? Dan vertelt ons brein ons dat het vast weer een vogel is en we niet hoeven te gaan kijken. Maar daar zit wel het gevaar: want wat nou als het één keer wél een inbreker is? En er ook dan niemand op af gaat om te kijken? Tsja, dan zijn alle spullen weg. En zo zit het ook met false positives in de cyber security. Dan is ineens alle data versleuteld.

 

Wat is een false negative dan?

Voor we verder in gaan op hoe false positives ontstaan én hoe ze te voorkomen zijn, eerst even meer over de false negative. Die krijgt vaak wat minder aandacht. Dat komt doordat ze in de cyber security praktijk – gelukkig – wat minder vaak voorkomen dan false positives. Maar áls er spraken is van een false negative zijn de gevolgen vaak groot.

Een false negative betekent namelijk dat er geen alert is geweest terwijl die er wel had moeten zijn. Er is dus gevaar, maar het is niet gedetecteerd. De uitkomst? Een hacker die vrij spel heeft, want niemand heeft op tijd in kunnen grijpen.

 

Liever false positives dan false negatives

Niets is naarder dan een SIEM of SOC hebben, maar vervolgens toch slachtoffer zijn van een aanval omdat er geen alert is geweest. Daarom zijn cyber security oplossingen zo afgesteld, dat de kans op een false negative (binnen de scope van de oplossing) zo klein mogelijk is. Liever een melding teveel dan een melding te weinig, tenslotte.

Maar zoals we eerder al benoemden: een overschot aan false positives is óók gevaarlijk en dus onwenselijk. En helaas zijn er nog genoeg security oplossingen op de markt die stikken van de false positives. IP4Sure doet er alles aan false negatives te voorkomen én de false positives zo laag mogelijk te houden. Hoe? Dat leggen we uit.

 

Hoe gaan onze cyber security professionals hiermee om?

Betrouwbare SIEM-software ontwikkelen en instellen is volgens experts te vergelijken met een spelletje “Wie is het?”. Oké, het is niet zo simpel als het spelen van een spel, maar de principes komen overeen. Tijdens het spel stellen spelers elkaar vragen om zo stap voor stap plaatjes van gezichten die niet overeen komen met de Mystery Person van de tegenspeler te elimineren. Te algemene vragen leveren niets op, maar te specifieke vragen ook niet.

Zo werkt het bij het instellen van een SIEM ook. Stellen we te algemene regels op? Dan krijgt u een berg aan false positives voorgeschoteld. Stellen we te specifieke regels op? Dan is er een kans dat echte incidenten die nét niet helemaal overeen komen met de omschrijving alsnog gemist worden. False negatives dus. De kunst zit hem in het opstellen van regels die beide scenario’s voorkomen.

 

Het schrijven van SIEM regels

Stel, Richard is een threat. Dan is die threat te omschrijven als “Een man met donkere gezichtsbeharing”. Maar zoals u ziet, is Richard niet de enige die overeen komt met die omschrijving: Alex, Philip en Max ook. Met deze omschrijving zorgen deze drie mannen ook voor een alert, ook al is enkel Richard de threat. In totaal kent het spel 24 personen, dus 4 is een hoog percentage false positives.

Een betere regel is “Een kale man met een donkere baard”. Deze omschrijving is iets specifieker en komt enkel overeen met Richard. Deze regel levert daardoor geen false positives op. Een voorbeeld van een omschrijving die false negatives op kan leveren? Die hebben we ook:

Een kale man met een donkere baard en een oorbel”. Deze omschrijving komt vast overeen met een hele specifieke threat die een variatie is op Richard. Maar komt Richard zelf binnen? Dan levert deze regel geen alert op, terwijl hij wel een threat is. Een false negative dus.

 

SIEM regels in de cyber security praktijk

Natuurlijk is de praktijk niet zo simpel als een spelletje “Wie is het?”. Er komt veel kijken bij het ontwikkelen van SIEM-regels die effectief zijn én geen tot weinig false positives opleveren. Vaak analyseren professionals bestaande data om aan de hand daarvan passende SIEM-regels te schrijven.

 

De IP4Sure SOC

Teveel false positives is niet veilig, en teveel false negatives al helemaal niet. De IP4Sure SOC is zo opgebouwd, dat beide scenario’s niet zomaar voor komen. Ook concessies in de reikwijdte van de monitoring vanwege te lage budgetten (waardoor u dus ook belangrijke meldingen mist) zijn niet nodig.

We hebben er alles aan gedaan een SOC te bieden die toegankelijk én veilig is. Lees hier meer over de IP4Sure SOC. Vragen over onze SOC of over dit onderwerp? Neem vrijblijvend contact met ons op.

 

 

Meer kennis over cyber security?

Neem vrijblijvend contact met ons op als u vragen hebt.

Op de hoogte blijven van ontwikkelingen?

Klik hier om u in te schrijven voor onze nieuwsbrief.

Wij werken met veel plezier o.a. voor