Absicherung des Stromnetzes: Ein praktischer Leitfaden zur Cyber-Analysen für Energie- und Diensprogramme

Wie moderne Datenplattformen den Cybersicherheitsbetrieb in kritischen Infrastrukturen verändern

Der Energie- und Versorgungssektor (E&U) steht vor beispiellosen Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit, da die Systeme der Betriebstechnologie (OT) und der Informationstechnologie (IT) konvergieren und so neue Schwachstellen schaffen, die von Bedrohungsakteuren aggressiv ausgenutzt werden. Da Ransomware-Angriffe auf OT/ICS-Systeme im Jahr 2024 um 87 % zugenommen haben ¹ und Sicherheitsverletzungen durch Drittanbieter 45 % aller Sicherheitsvorfälle im Energiesektor ausmachen ² , erweisen sich herkömmliche SIEM-Lösungen für die Scale und Komplexität moderner Sicherheitsbetrieb als unzureichend.

Die Lösung liegt in der Einführung eines einheitlichen Datenplattformansatzes, der die riesigen Mengen an Sicherheitstelemetrie aus IT- und OT-Umgebungen verarbeiten und gleichzeitig die für die erweiterte Bedrohungserkennung, die Compliance-Berichterstattung und die langfristige Forensik erforderliche Analysetiefe bereitstellen kann. Dieser umfassende Leitfaden untersucht, wie Lakehouse-Plattformen – insbesondere Databricks – den Cybersicherheitsbetrieb für Energie- und Dienstprogrammeunternehmen revolutionieren.

Warum die Cybersicherheit für Energie- und Versorgungsunternehmen anders (und dringend) ist

Die Herausforderung der IT/OT-Konvergenz

Energie- und Versorgungsunternehmen agieren in einer einzigartigen Cybersicherheitslandschaft, in der herkömmliche IT-Netzwerke zunehmend mit Systemen der Betriebstechnologie (OT) überschneiden, die die physische Infrastruktur steuern. Diese Konvergenz schafft mehrere kritische Herausforderungen:

Wachsende Angriffsfläche: Ältere OT-Systeme, die ursprünglich eher auf Isolierung und Zuverlässigkeit als auf Sicherheit ausgelegt waren, sind jetzt mit Unternehmensnetzwerken und Cloud-Diensten verbunden. 94 % der Unternehmen gaben an, im Jahr 2024 von OT-Cyber-Vorfällen bedroht zu sein ³, wobei 98 % IT-Vorfälle erlebten, die ihre OT-Umgebungen beeinträchtigten.

Komplexe regulatorische Landschaft: Energieunternehmen müssen sich in einem komplexen Geflecht von Compliance-Anforderungen zurechtfinden, einschließlich der NERC-CIP-Standards für elektrische Diensprogramme und der TSA Pipeline Security Directives für Pipeline-Betreiber. Das Update vom 29. Mai 2024 der TSA Pipeline Security Directive SD-2021-01D ⁴ betont eine verbesserte Cyber-Resilienz durch kontinuierliches Monitoring und die Meldung von Vorfällen.

Hochrisikoumfeld: Im Gegensatz zu herkömmlichen IT-Umgebungen können Sicherheitsausfälle in der Energie- und Diensprogramme kaskadierende Auswirkungen auf die öffentliche und nationale Sicherheit haben. Der Ransomware-Angriff auf die Colonial Pipeline im Jahr 2021 ⁵ hat gezeigt, wie ein einziger Cyber-Vorfall die Kraftstoffverteilung an der Ostküste stören und weitreichende betriebliche und wirtschaftliche Folgen haben konnte.

Zunehmende Bedrohungslandschaft

Die Bedrohungslage für den Energie- und Diensprogramme hat sich dramatisch verschärft:

Zunehmende OT/ICS-Ransomware-Vorfälle: Anstieg von 87 % im Jahr 2024 ⁶.

Zunehmende Risiken durch Drittanbieter: Untersuchungen zeigen, dass 67 % der Sicherheitsverletzungen im Energiesektor auf Software- und IT-Anbieter zurückzuführen sind ⁷, was die entscheidende Bedeutung des Lieferketten-Sicherheits-Monitoring unterstreicht. Mit 45 % liegt die Rate der Sicherheitsverletzungen durch Dritte im Energiesektor deutlich über dem globalen Durchschnitt von 29 % ⁸.

Nationalstaatliche und Advanced Persistent Threats: Der SANS ICS/OT Cybersecurity Survey 2024 ⁹ stellte eine zunehmende Komplexität bei Angriffen auf kritische Infrastrukturen fest, wobei sich staatlich unterstützte Gruppen speziell auf OT-Umgebungen konzentrieren, um sich strategische Vorteile zu verschaffen.

Finanzielle Auswirkungen: Die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung im Energiesektor beliefen sich 2023 auf 4,78 Millionen US-Dollar, während destruktive Cyberangriffe durchschnittlich 5,24 Millionen US-Dollar kosteten ¹⁰. Diese Kosten steigen weiter an, da die Angriffe immer ausgefeilter und weiter verbreitet werden.

Die wichtigsten Anwendungsfälle, die Sicherheitsteams jetzt benötigen

1. Einheitlicher Security Data Lake für IT, Cloud und OT/ICS

Geschäftliche Auswirkungen: Beseitigt Datensilos und bietet umfassende Transparenz über hybride Umgebungen, wodurch die mittlere Erkennungszeit (MTTD) durch zentralisierte Analysen um bis zu 60 % reduziert wird.

Wichtige Datenquellen:

• IT-Systeme: Windows-/Linux-Logs, Active Directory-Ereignisse, Netzwerkflussdaten, Telemetriedaten zur Endpoint-Erkennung
• Cloud-Infrastruktur: AWS CloudTrail, Azure Activity Logs, GCP Audit Logs, Daten zur Cloud-Sicherheitslage
• OT/ICS-Netzwerke: Historian-Daten, SCADA-logs, HMI-Ereignisse, Industrieprotokoll-Datenverkehr (Modbus, DNP3, IEC 61850) ```
• Netzwerkinfrastruktur: Firewall-logs, IDS/IPS-Alerts, Konfigurationen von Netzwerkgeräten

Wichtige Metriken:

• Datenaufbewahrung: Heiß (30–90 Tage), Warm (1–2 Jahre), Kalt (7–10 Jahre)
• Erfassungsrate: Durchschnittlich 16 TB/Tag aus IT-, Cloud- und OT-Quellen
• Abfrageleistung: Antwortzeiten im Subsekundenbereich für die interaktive Suche

Tägliches Volumen an Sicherheits-Logs nach Quelle

2. Erweiterte Bedrohungserkennung & Bedrohungssuche

Geschäftliche Auswirkungen: Ermöglicht die Erkennung hoch entwickelter Angriffe, die herkömmliche Sicherheitskontrollen umgehen, insbesondere solche, die auf OT-Umgebungen abzielen, in denen herkömmliche SIEM-Regeln möglicherweise nicht gelten.

Wichtige Funktionen:

• OT-Aware Analytics: Verhaltensanalyse von Historian-Daten zur Erkennung anomaler Prozessänderungen oder nicht autorisierter Geräteänderungen
• Domänenübergreifende Korrelation: Verknüpfung des Diebstahls von IT-Anmeldedaten mit der anschließenden OT-Netzwerkaufklärung
• Supply Chain Monitoring: Automatisierte Analyse von Anbieterzugriffsmustern und dem Verhalten von Drittanbieter-Software

Wichtige Metriken:

• Reduzierung der Falsch-Positiv-Raten um 40–70 % durch ML-gestützte Erkennung
• Verbesserte Effizienz bei der Bedrohungssuche durch 10-mal schnellere Abfragen in historischen Daten
• Erkennung von lateralen Bewegungen von IT- zu OT-Netzwerken innerhalb von 15 Minuten

3. Reaktion auf Vorfälle & Forensik im Petabyte-Scale

Geschäftliche Auswirkungen: Beschleunigt die Reaktion auf Vorfälle und forensische Untersuchungen und reduziert die mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) bei komplexen, domänenübergreifenden Vorfällen von Wochen auf Tage.

Kern-Features:

• Rekonstruktion der Zeitachse: Schnelle Korrelation von Ereignissen über IT- und OT-Systeme hinweg, um umfassende Zeitachsen von Angriffen zu erstellen
• Beweissicherung: Unveränderliche Datenspeicherung mit kryptografischer Integritätsprüfung für regulatorische und rechtliche Anforderungen
• Kollaborative Untersuchung: Gemeinsame Notebooks und Workflows, die es verteilten Sicherheitsteams ermöglichen, bei komplexen Vorfällen zusammenzuarbeiten

Wichtige Metriken:

• Fragen Sie Petabytes an historischen Daten in Sekundenschnelle ab
• Reduzierung der Dauer forensischer Untersuchungen um 80 %
• Sicherstellung rechtssicherer Beweisketten mit vollständigen Audit-Trails

4. Regulatorisches Reporting & Kontrollnachweise

Geschäftliche Auswirkungen: Automatisiert die Compliance-Berichterstattung für NERC CIP, TSA Security Directives und andere regulatorische Rahmenwerke, wodurch der manuelle Aufwand um 90 % reduziert und die Genauigkeit und Konsistenz verbessert werden.

Unterstützte Compliance-Frameworks:

• NERC CIP-011-4: Nachweis des Informationsschutzprogramms und Berichterstattung über das Cyber-Asset-Inventar ¹¹
• CIP-015-1: Anforderungen an die interne Netzwerksicherheits-Monitoring und Protokollierung ¹²
• TSA Pipeline Security Directives: Kontinuierliches Monitoring und Meldung von Vorfällen für kritische Pipeline-Infrastrukturen ¹³

Die wichtigsten Funktionen

• Automatisierte Nachverfolgung der Datenherkunft für Auditanforderungen
• Echtzeit-Compliance-Dashboards mit Warnmeldungen bei Ausnahmen
• Vorgefertigte Berichts-Templates für die Einreichung bei Aufsichtsbehörden

5. Risiko-Analytics für Drittanbieter/Lieferketten

Auswirkungen auf das Geschäft: Bietet ein kontinuierliches Monitoring der Sicherheitslage von Anbietern und der Lieferkettenrisiken, was von entscheidender Bedeutung ist, da Sicherheitsverletzungen durch Dritte fast die Hälfte aller Vorfälle im Energiesektor ausmachen.

Funktionen zur Risikobewertung:

• Sicherheitsbewertung von Anbietern: Automatisierte Bewertung der Sicherheitslage von Drittanbietern anhand externer und interner Telemetriedaten
• Zugriffsmuster-Analyse: Monitoring des Netzwerkzugriffs von Anbietern und der Dateninteraktionen zur Anomalieerkennung
• Abbildung der Lieferkette: Visualisierung von gegenseitigen Abhängigkeiten und kaskadierenden Risikoszenarien

Wichtige Metriken:

• 360-Grad-Einblick in die Zugriffe und Aktivitäten von Anbietern
• Echtzeit-Aktualisierungen der Risikobewertung basierend auf Threat-Intelligence-Feeds
• Automatisierte Alerts bei risikoreichen Anbieteraktivitäten oder Richtlinienverstößen

Wie Databricks hilft: Konkrete Funktionen

Lakehouse Architecture für Sicherheit

Databricks Lakehouse Architecture für die Cybersicherheit in der Energie- & Diensprogramme

Die Databricks Data Intelligence Platform ¹⁴ bietet eine einheitliche Architektur, die die besonderen Herausforderungen für die Sicherheitsteams von Energie- und Versorgungsunternehmen bewältigt:

Delta Lake Foundation: Datenspeicherung im offenen Format mit ACID-Transaktionen gewährleistet die Datenintegrität und eliminiert die Herstellerbindung. Sicherheitstelemetrie wird in einem optimierten spaltenorientierten Format gespeichert, das sowohl Batch-Analysen als auch Echtzeit-Streaming-Abfragen unterstützt.

Unity Catalog Governance: Bietet umfassende Data Governance mit differenzierten Zugriffskontrollen, automatisierter Nachverfolgung der Datenherkunft zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und konsistenten Sicherheitsrichtlinien für alle Datenbestände.

Echtzeitverarbeitung: Structured Streaming und Auto Loader ermöglichen die kontinuierliche Erfassung von Sicherheitsdaten aus IT- und OT-Quellen und unterstützen Erkennungsszenarien im Subsekundenbereich sowie Echtzeit-Updates von Dashboards.

Erweiterte Analytics- und ML-Funktionen

MLflow-Integration: Verwaltet den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens für Sicherheitsanwendungsfälle, von der Entwicklung von Modellen zur Bedrohungserkennung bis hin zu deren Bereitstellung und Monitoring. Vorgefertigte Modelle für Anomalieerkennung, Analysen des Nutzerverhaltens und Klassifizierung von Bedrohungen können für Umgebungen im Energiesektor angepasst werden.

Lakehouse Monitoring ¹⁵: Überwacht die Datenqualität und die Modell-Performance, um sicherzustellen, dass die Erkennungsgenauigkeit auch bei sich weiterentwickelnden Bedrohungslandschaften hoch bleibt. Die automatisierte Drift-Erkennung hilft, die Effektivität des Modells im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.

Delta Live Tables: Vereinfacht die Erstellung und Verwaltung von Datenverarbeitungspipelines und gewährleistet den Fluss von Sicherheitsdaten von der Rohdatenerfassung bis hin zu analysefertigen Formaten mit entsprechenden Qualitätskontrollen und Lineage-Tracking.

Multicloud-Flexibilität und -Integration

Bring-Your-Own Analytics: Unternehmen können bestehende SIEM/SOAR-Investitionen beibehalten und gleichzeitig Databricks für die langfristige Datenspeicherung, erweiterte Analytics und ML-gesteuerte Bedrohungserkennung nutzen. Dieser Ansatz bietet das Beste aus beiden Welten – unmittelbare Erkennungsfunktionen und tiefgreifende Analysefunktionen.

Kostengünstige Aufbewahrung: Gestufte Speicheroptionen ermöglichen es Unternehmen, Hot Data für Echtzeit-Betrieb leicht zugänglich zu halten, während Historische Daten für Compliance- und forensische Zwecke kostengünstig archiviert werden. Dies ist besonders wichtig für Energieunternehmen, die Sicherheitslogs möglicherweise 7–10 Jahre lang aufbewahren müssen.

Offene Integration: Die Unterstützung für branchenübliche APIs und Datenformate gewährleistet eine nahtlose Integration in bestehende Sicherheitstools, von Endpoint-Erkennungsplattformen bis hin zu Lösungen zur Monitoring industrieller Kontrollsysteme.

Warum sich Databricks unterscheidet

Offene Standards: Im Gegensatz zu cloudnativen Lösungen, die Daten in proprietären Formaten sperren, verwendet Databricks offene Standards wie Delta Lake und Apache Parquet. Dies stellt sicher, dass Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten behalten und sich an wechselnde Anforderungen anpassen können.

Echte Multi-Cloud: Während sich Wettbewerber hauptsächlich auf ihre nativen Cloud-Umgebungen konzentrieren, bietet Databricks konsistente Funktionalität über AWS, Azure und Google Cloud hinweg, wodurch Unternehmen einheitliche Sicherheitsanalysen unabhängig von ihrer Cloud-Strategie implementieren können.

Führend im Bereich ML/KI: Die Kombination von MLflow für das Lebenszyklusmanagement von Modellen und Unity Catalog für die Data Governance bietet unübertroffene Funktionen für die Bereitstellung und Verwaltung von ML-gesteuerten Sicherheitsanwendungsfällen im Unternehmens-Scale.

Kostenoptimierung: Intelligentes Daten-Tiering und Optimierungsfunktionen wie Photon und Delta Engine bieten ein überragendes Preis-Leistungs-Verhältnis für umfangreiche Sicherheitsanalyse-Workloads und senken die Gesamtbetriebskosten im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouse-Ansätzen häufig um 40–60 %.

Kundenorientierte Ergebnisse & nächste Schritte

90-Tage-Pilotplan

Phase 1 (Tage 1–30): Grundlegendes Setup

• Bereitstellen des Databricks-Workspace mit Unity Catalog-Governance
• Konfigurieren Sie die Datenaufnahme aus 3–5 priorisierten Protokollquellen (Windows, Firewall, Cloud-Audit-Protokolle)
• Einrichten einer Bronze/Silber/Gold-Datenarchitektur mit grundlegenden Qualitätskontrollen

Phase 2 (Tage 31–60): Erkennung und Analysen

• Implementieren von 5 zentralen Erkennungs-Anwendungsfällen (z. B. Lateral Movement, Rechteausweitung, anomale Netzwerkaktivität)
• Einsatz von 2 Playbooks zur Bedrohungssuche mit Schwerpunkt auf IT-zu-OT-Angriffspfaden[[ ## completed ## ]]
• Executive-Dashboard mit Metriken zur Sicherheitslage erstellen

Phase 3 (Tage 61–90): Compliance & Optimierung

• Aufbau einer automatisierten Compliance-Berichterstattung für das primäre regulatorische Rahmenwerk (NERC CIP oder TSA)
• Berechnen Sie die Kosteneinsparungen bei der Aufbewahrung im Vergleich zum bestehenden SIEM (typischerweise 50–70 % Reduzierung)
• Festlegung von Erfolgsmetriken und eines Business Case für die vollständige Bereitstellung

Erwartete Ergebnisse

Betriebliche Verbesserungen:

• Reduzierung der Zeit bis zur Erkennung komplexer Bedrohungen um 60 %
• 80 % schnellere forensische Untersuchungen durch einheitlichen Datenzugriff
• 90 % Automatisierung der Berichterstattung zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Kostenvorteile:

• 50–70 % Reduzierung der Kosten für die langfristige Datenaufbewahrung
• Wegfall von SIEM-Datenvolumenbegrenzungen und damit verbundenen Überschreitungsgebühren
• Reduzierter Bedarf an speziellen forensischen Tools durch einen einheitlichen Plattformansatz

Strategische Vorteile:

• Zukunftssichere Architektur, die mit wachsenden Datenmengen skaliert
• Anbieterunabhängigkeit durch offene Datenformate
• Bessere Möglichkeiten, qualifizierte Sicherheitsanalysten durch modernes Tooling zu gewinnen und zu halten

Handlungsaufforderung

Die Cybersicherheitsherausforderungen für den Energie- und Versorgungssektor werden sich nur noch verschärfen, da die Konvergenz von IT/OT zunimmt und Bedrohungsakteure immer raffinierter werden. Organisationen, die jetzt handeln, um ihre Sicherheits-Analytics-Plattformen zu modernisieren, sind besser aufgestellt, um sich gegen neue Bedrohungen zu verteidigen und gleichzeitig die sich wandelnden gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.

Sind Sie bereit, Ihre Cybersicherheitsbetrieb zu transformieren? Vereinbaren Sie einen Cybersicherheits-Workshop mit Databricks, um zu erfahren, wie die Lakehouse-Plattform Ihre spezifischen Sicherheitsherausforderungen bewältigen kann.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag