Automatisering als bittere noodzaak: de toekomst van detection engineering

Jarenlang was detection engineering een ambachtelijk proces: regels schrijven, handmatig testen, afwachten wat er in productie gebeurt en ingrijpen zodra zich iets voordoet. Veel SOC-teams werken nog steeds zo. Deze aanpak functioneert, maar er is ook een keerzijde: het is traag, arbeidsintensief, kwetsbaar en sterk afhankelijk van impliciete kennis. Naarmate omgevingen groeien en complexer worden, is deze werkwijze steeds moeilijker vol te houden.

We zijn op een kantelpunt beland. Detection engineering moet dezelfde mate van automatisering en discipline krijgen als hedendaagse softwareontwikkeling waarbij kunstmatige intelligentie wordt ingezet. Die verschuiving is al zichtbaar en levert duidelijke voordelen op gebied van schaal- en betrouwbaarheid. Voorheen kostte het uren om een enkel detectie-idee in een werkende code om te zetten. Engineers herschrijven dezelfde logica voor verschillende platformen, worstelen met syntaxis-verschillen en zorgen voor compatibiliteit tussen cloudomgevingen en SIEM-oplossingen. Veel van dat werk is repetitief en remt innovatie.

Een moderne aanpak begint daarom bij intentie. In plaats van alles met de hand te coderen, beschrijft de engineer welk gedrag gedetecteerd dient te worden. De ‘pijplijn’ vertaalt die intentie automatisch naar de juiste formaten, valideert deze tegen de omgeving en signaleert onduidelijke of ontwijkbare logica. De menselijke factor bepaalt nog steeds de richting maar verliest minder tijd aan mechanisch werk. Dat schept ruimte voor echte analyse en het oplossen van problemen.

Ook het testen verandert fundamenteel. Waar het vroeger veel tijd kostte om een testomgeving op te zetten en activiteiten te simuleren, kunnen moderne pijplijnen dit automatisch uitvoeren. Ze herhalen historische logs, voeren gecontroleerde aanvalsscenario’s uit en evalueren detecties over verschillende databronnen en omstandigheden. Engineers kunnen zich daardoor richten op interpretatie en verfijning, niet op het bouwen van testopstellingen.

Een ander hardnekkig probleem is het sluipende verval van detectieregels. Kleine wijzigingen in logs of clouddiensten kunnen een regel langzaam minder betrouwbaar maken. Moderne pijplijnen monitoren continu frequentie, stabiliteit en samenhang met echte activiteiten. Afwijkingen worden vroegtijdig zichtbaar en hierdoor kunnen teams ingrijpen voordat regels tijdens een incident falen.

Automatisering helpt ook bij het verkrijgen van beter inzicht. In plaats van handmatig detecties te koppelen aan dreigingsmodellen, kunnen pijplijnen automatisch laten zien waar gaten zitten, waar afhankelijkheid van één databron te groot is en waar signalen elkaar onnodig overlappen. Dat geeft leidinggevenden een goed beeld van de detectiepositie en maakt planning op basis van feiten mogelijk.

Automatisering vervangt engineers niet, maar verlegt hun focus. Zij blijven beslissen welke detecties onderzocht dienen te worden en welke risico’s acceptabel zijn. Het verschil zit met name in het tempo: kleinere, frequentere updates in plaats van lange releasecycli.

De kernboodschap is duidelijk: de toekomst van detection engineering ligt bij teams die signalen zien als actieve onderdelen van een systeem. Met ondersteunende pijplijnen hoeven zij minder tijd te besteden aan het bijblijven en meer aan het verbeteren van hun beveiligingsstrategie.

Geschreven door Nick Mitropoulos, Certified Instructor bij SANS