Die Regeln, nach denen diese Daten korreliert, angereichert und in Incidents überführt werden, sind als Code definiert und versioniert. T Detection‑Logik (Threat Detection and Response), Schwellenwerte und Playbooks liegen im Repository und werden wie Anwendungscode über Pipelines ausgerollt. Große Teile der klassischen SOC‑Arbeit lassen sich damit automatisieren: Aus Roh‑Logs werden konsistente Incidents mit Kontext, ohne dass jemand manuell Textbausteine zusammenkopieren muss. CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform ) und ähnliche Plattformen übernehmen gleichzeitig Speicherung und Archivierung der Daten, sodass der Nachweis der Überwachungstätigkeit im System mitläuft, statt in gesonderten Doku‑Schleifen erzeugt zu werden. Machine‑Learning‑ und AI‑Komponenten helfen zusätzlich, False Positives zu reduzieren, ähnliche Ereignisse zu clustern und auffällige Muster hervorzuheben – das SOC konzentriert sich auf die wenigen Vorfälle, die wirklich Aufmerksamkeit brauchen.
Auf Prozessebene bleiben Playbooks und Meldewege wichtig – aber schlank. Ein IR‑Playbook definiert Incident‑Klassen, Eskalationspfade und Kommunikationsregeln, inklusive der Kriterien, ab wann ein Vorfall als „NIS2‑signifikant“ gilt. Ein Meldeprozess regelt, wer die Informationen aus SOC und Fachbereichen konsolidiert und über die BSI‑Meldestelle einreicht.
Die eigentliche Dokumentation entsteht auch hier im Wesentlichen automatisch: Incident‑Tickets enthalten Timeline, betroffene Services, Impact, Ursache und Maßnahmen; ein Kennzeichen „NIS2‑relevant“ und ein Meldestatus verknüpfen sie mit den externen Berichten. Aus SIEM‑ und IR‑Daten lassen sich Kennzahlen wie MTTD, MTTR oder die Zeit zwischen Detection und Erstmeldung direkt berechnen – genau die Größen, an denen sich ablesen lässt, ob NIS2 gelebter Prozess ist oder nur eine neue Schublade im Dokumentenschrank.
