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Top 9 Anwendungsfälle für NDR

Network Detection and Response (NDR) ist ein Cybersicherheitstool, das sich auf die Bedrohungsdaten in Ihrem Netzwerkverkehr konzentriert. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Verhaltensanalyse, KI und maschinelles Lernen kann NDR Anomalien und potenzielle Sicherheitsverletzungen erkennen, die über den herkömmlichen signaturbasierten Ansatz hinausgehen. NDR verbessert herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen durch die Bereitstellung umfassender Netzwerktransparenz, Bedrohungserkennung in Echtzeit und automatisierter Reaktionsfähigkeiten und ist damit ein wesentlicher Bestandteil moderner Cybersicherheitsstrategien.

Um darüber zu erfahren, lesen Sie unbedingt unseren Leitfaden: was NDR ist, siehe unsere Einführung zum NDR. In diesem Artikel werden wichtige NDR-Anwendungsfälle in den Bereichen Malware- und Ransomware-Identifizierung, illegale Befehls- und Kontrollprävention, Datenexfiltration und Konsolidierung des Sicherheitstechnologie-Stacks behandelt.

Warum Organisationen Netzwerkerkennung und -reaktion benötigen

NDR-Lösungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Visualisierung und Verteidigung Ihres Netzwerks. In einer Zeit, in der Cyber-Bedrohungen zunehmend auf die Verbindungsfasern von Geräten, Servern und Anwendungen abzielen, kann NDR über einzelne Anwendungsprotokolle hinausblicken. Dadurch kann es Netzwerkanomalien, unbefugte Eingriffe und andere Cyberbedrohungen erkennen und darauf reagieren, die herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen wie Firewalls und Antivirensoftware umgehen.

Im Kern nutzt NDR fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen und Bedrohungsinformationen, um den Netzwerkverkehr zu überwachen. Dies ermöglicht es, verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, die auf einen Verstoß oder einen laufenden Angriff hinweisen könnten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools, die auf bekannten Bedrohungssignaturen basieren, sind NDR-Lösungen in der Lage, neuartige oder sich entwickelnde Bedrohungen aufzudecken. Dies ist von entscheidender Bedeutung in einer Umgebung, in der Angreifer ihre Taktiken ständig ändern, um einer Entdeckung zu entgehen.

Die Stärke einer NDR-Lösung liegt in ihrer Fähigkeit, Echtzeit-Einblick in Netzwerkaktivitäten zu bieten. Es analysiert kontinuierlich den Netzwerkverkehr und erkennt Anomalien, die auf eine Kompromittierung hinweisen könnten, wie etwa ungewöhnliche Datenflüsse oder die Kommunikation mit bekanntermaßen bösartigen IPs. Wenn eine Bedrohung erkannt wird, kann das NDR-System automatisch eine Reaktion einleiten, beispielsweise die Isolierung betroffener Systeme, um die Ausbreitung des Angriffs zu verhindern.

Für diejenigen, die daran interessiert sind, herauszufinden, wie eine NDR-Lösung effektiv in einer Unternehmensumgebung eingesetzt werden kann, insbesondere in Verbindung mit anderen Sicherheitstools wie SIEM, bietet diese Ressource wertvolle Einblicke in die Vorteile und praktischen Anwendungen von NDR in einem modernen Cybersicherheits-Framework.

9 NDR-Anwendungsfälle

Network Detection and Response (NDR) ist ein wesentlicher Aspekt der modernen Cybersicherheit und bietet Unternehmen einen robusten Schutz gegen eine Vielzahl von Cyberbedrohungen. Durch die Analyse des Netzwerkverkehrs erkennen und reagieren NDR-Lösungen auf Anomalien, die auf potenzielle Verstöße oder Angriffe hinweisen, und verbessern so die Sicherheitslage eines Unternehmens. Hier ist die ultimative Liste der NDR-Anwendungsfälle:

#1. Erkennung seitlicher Bewegungen

Unter Lateral Movement versteht man eine von Angreifern angewandte Strategie, bei der sie, nachdem sie sich den ersten Zugang gesichert haben, heimlich ein Netzwerk durchqueren. Dies ist fortschrittlicher als der herkömmliche Dash-and-Grab-Ansatz und ermöglicht es ihnen oft, bestimmte Vermögenswerte oder Daten zu lokalisieren und gleichzeitig der Entdeckung zu entgehen. Diese Taktik umfasst fortschrittliche Methoden wie das Ausnutzen von Schwachstellen in der Infrastruktur, die Verwendung gestohlener Anmeldeinformationen und manchmal das Abwarten – möglicherweise über Monate –, bevor nach der Infiltration ein entscheidender Schritt unternommen wird.

Das Erkennen Ihrer Angriffsfläche ist ein entscheidender erster Schritt zur Erkennung seitlicher Bewegungen. NDR-Lösungen überwachen und analysieren kontinuierlich den Netzwerkverkehr, sodass Sie eine Basislinie normaler Verkehrsmuster erstellen können. Dank dieser Basis können sie Netzwerkanomalien wie ungewöhnliche Datenflüsse oder Zugriffsanfragen auf sensible Bereiche des Netzwerks erkennen. Dabei kann es sich um Anzeichen einer lateralen Bewegung handeln, die lange bevor Anwendungsprotokolle auf verdächtige Zugriffe hinweisen, auftreten. Diese unmittelbare Einsicht ist entscheidend, um die Ausbreitung eines Angriffs innerhalb des Netzwerks einzudämmen. Bei der Erkennung verdächtiger Aktivitäten können NDR-Systeme automatisch Maßnahmen einleiten. Dies kann von der Alarmierung des Sicherheitspersonals bis zur automatischen Isolierung betroffener Netzwerksegmente reichen und so zur Eindämmung des Verstoßes beitragen.

Im Falle eines Verstoßes bieten NDR-Tools zahlreiche forensische Funktionen zur Untersuchung des Vorfalls. Dazu gehört auch die Verfolgung der Bewegungen und Methoden des Angreifers, was für die Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen und die Verhinderung künftiger Sicherheitsverletzungen von entscheidender Bedeutung ist.

#2. Kompromittierte Anmeldeinformationen

Wenn Zugangsdaten kompromittiert werden, können sie auf ungewöhnliche Weise verwendet werden – etwa durch den Zugriff auf Daten oder Systeme zu ungewöhnlichen Zeiten, von verschiedenen Standorten aus oder mit ungewöhnlich hoher Häufigkeit. Diese Anomalien können mit anderen Verhaltensindikatoren verglichen werden, um die Risikowahrscheinlichkeit zu bestimmen. Möglich wird dies durch die Verhaltensanalyse von NDR, die ihr Modell an die typischen Benutzerverhaltensmuster Ihres Unternehmens anpasst. Durch die Integration mit anderen Sicherheitssystemen wie SIEM (Security Information and Event Management) und IAM (Identity and Access Management) kann ein noch umfassenderes Verständnis von Anomalien aufgebaut werden.

Wenn eine risikoreiche Nutzung von Anmeldeinformationen festgestellt wird, kann die Integration von NDR in IAM-Systeme verhindern, dass ein Angriff abläuft, und Ihre Endbenutzer durch den Austausch von Anmeldeinformationen vor einem Angriff schützen.

#3. Abwehr von Ransomware-Angriffen

Bei der Ransomware-Infiltration nutzen Angreifer Schwachstellen im Netzwerk aus, um Zugang zu Computern und Servern zu erhalten. Sobald sich die Ransomware im Netzwerk einnistet, beginnt die Uhr zu ticken: In dieser kritischen zeitkritischen Situation vergehen nur wenige Stunden, bis die Ransomware große Teile Ihrer Daten unwiderruflich verschlüsselt. Historisch gesehen verlief der Kampf gegen Ransomware vorhersehbar: Angreifer entwickeln und veröffentlichen neue Malware; Sicherheitsteams erkennen diese ungewöhnliche Aktivität und isolieren die betroffenen Dateien in der Forensik nach dem Angriff. Außerdem werden neue Firewall-Richtlinien erstellt, um zu verhindern, dass ein ähnlicher Angriff erneut auftritt. Manchmal handeln die Betroffenen schnell genug, um den Schaden zu begrenzen – allerdings nicht ohne erhebliche Belastungen für die beteiligten Mitarbeiter. NDR-Funktionen sind von entscheidender Bedeutung, um frühe Anzeichen von Ransomware zu erkennen und es Unternehmen zu ermöglichen, zu reagieren und die Bereitstellung von Nutzdaten zu verhindern, bevor der Angriff die Phase der Massenverschlüsselung erreicht.

#4. Identifizierung von Insider-Bedrohungen

Insider-Bedrohungen stellen bei herkömmlichen Firewalls und der Umgehung von Intrusion Detection Systemen (IDS) häufig ein großes Problem dar. Angreifer unter dem Deckmantel legitimer Benutzer und Dienste – die erfahren genug sind, um signaturbasierte Erkennungsmethoden zu meiden – gehören heute zu den erfolgreichsten Bedrohungsakteuren. Glücklicherweise ist es unwahrscheinlich, dass selbst diese Bedrohungen NDR-Systeme (Network Detection and Response) umgehen können. Dies liegt daran, dass NDR bestimmte Netzwerkverhaltensweisen identifizieren kann, die für Angreifer nur schwer vollständig zu vermeiden sind.

Darüber hinaus geht NDR über die einfache regelbasierte Erkennung hinaus: Maschinelles Lernen ermöglicht die kontinuierliche Analyse und Modellierung des Verhaltens von Entitäten innerhalb des Netzwerks. Dieser Ansatz ermöglicht es NDR, kontextbezogen alles zu erkennen, was etablierten Angriffsmethoden ähnelt. Daher könnten auch Prozesse, die legitim erscheinen, einer Prüfung unterzogen und gekennzeichnet werden, wenn sie ungewöhnliche Merkmale aufweisen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht alle maschinellen Lernsysteme gleich effektiv sind. Systeme, die die Cloud aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bei der Ausführung von Modellen für maschinelles Lernen nutzen, haben im Allgemeinen einen erheblichen Vorteil gegenüber Systemen, die auf stärker eingeschränkte lokale Rechenressourcen angewiesen sind. Dieser Unterschied kann für die Effizienz und Effektivität der Erkennung komplexer Cyber-Bedrohungen von entscheidender Bedeutung sein.

#5. Malware-Erkennung

Die Vielfalt der Ansätze heutiger Malware ist Teil der Schwierigkeit bei der Abwehr. Beispielsweise ist die Verwendung von Top-Level-Domains ein perfekter Beweis für die Fähigkeit von Angreifern, sich in ein Meer legitimer Gegenspieler zu integrieren. NDR-Lösungen bieten eine Möglichkeit, einen Blick hinter die gefährlichen Fassaden von Malware zu werfen. Mit mehreren maschinellen Analyse-Engines modelliert der vielschichtige Ansatz von NDR zuvor etablierte Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) und führt gleichzeitig eine umfassende Netzwerkpaketprüfung und Metadatenvergleiche durch.

#6. Erkennung von Phishing-Angriffen

Phishing ist seit langem die Methode der Wahl für Malware-Angriffe, seit die E-Mail weit verbreitet ist. Diese Technik ist für Angreifer häufig der einfachste, kostengünstigste und direkteste Weg, in die kritischen Bereiche Ihres Unternehmens einzudringen. NDR-Systeme können die Auswirkungen von Phishing-Angriffen abmildern, indem sie verdächtige E-Mail-Aktivitäten und deren Folgen für das Netzwerk identifizieren.

#7. Command and Control (C2) Kommunikationserkennung

C2-Kommunikation findet statt, wenn kompromittierte Systeme mit einem vom Angreifer kontrollierten Server kommunizieren, um weitere Anweisungen zu erhalten oder Daten herauszufiltern. NDR identifiziert die Kommunikation mit bekannten C2-Knoten über Out-of-Bound-Netzwerkspiegelports und virtuelle Taps. Durch die passive Erfassung der Netzwerkkommunikation kann NDR plötzliche Änderungen in Datenflussmustern erkennen, neue oder unerwartete Kommunikationskanäle erkennen und unregelmäßige Datenverschlüsselungsversuche abfangen, bevor ein Angreifer unzureichende Geräteschutzmaßnahmen ausnutzen kann.

Diese Analyse berücksichtigt nicht nur die bekannten Merkmale der C2-Kommunikation (wie z. B. bestimmte Datenpaketgrößen, Zeitintervalle oder Protokollanomalien), sondern einige NDR-Lösungen können sogar verschlüsselten Datenverkehr entschlüsseln und auf Anzeichen von C2-Kommunikation untersuchen. Dies ermöglicht die Identifizierung selbst fortgeschrittener Angreifer, die Verschlüsselung verwenden, um ihre Aktivitäten zu verbergen.

#8. Verhinderung von Datenexfiltration

NDR-Systeme nutzen Verhaltensanalysen, um typische Datenbewegungsmuster innerhalb eines Netzwerks zu verstehen. Jedes unerwartete Verhalten, etwa wenn ein Benutzer auf Daten zugreift und diese überträgt, was er normalerweise nicht tun würde, kann eine Warnung auslösen. Dank dieses adaptiven Verständnisses Ihrer Datenlandschaft können NDR-Systeme Muster erkennen, die darauf hinweisen, dass Daten unangemessen verschoben werden. Diese Muster können eine Collage aus überdurchschnittlich großen Datenübertragungen, ungewöhnlichen Datenflüssen zu externen Zielen und Verkehr zu ungeraden Stunden sein.

Wenn NDR-Systeme eine potenzielle Datenexfiltration erkennen, können sie automatisch Maßnahmen einleiten, um die Bedrohung einzudämmen. Dies kann das Blockieren der Übertragung, das Isolieren betroffener Netzwerksegmente oder die Alarmierung des Sicherheitspersonals umfassen.

#9. Konsolidierung des Sicherheitsstapels

NDR-Lösungen sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in andere Sicherheitstools wie Firewalls, IPS und SIEM-Systeme integrieren lassen. Diese Integration schafft eine einheitlichere Sicherheitslage, indem diese Systeme den Austausch von Daten und Erkenntnissen ermöglichen. Im Gegenzug profitiert Ihr Unternehmen von einem umfassenderen Überblick über Sicherheitsereignisse im gesamten Netzwerk, wodurch die Notwendigkeit mehrerer, unzusammenhängender Überwachungstools entfällt.

Neben einem einfacheren Sicherheitsmanagement können die erweiterten Analysen von NDR Aufgaben übernehmen, für die andernfalls separate Tools erforderlich wären. Sie bieten eine ausgefeilte Analyse des Netzwerkverkehrs und -verhaltens und reduzieren so die Abhängigkeit von mehreren, weniger fortschrittlichen Systemen. Während NDR-Lösungen die Anzahl der erforderlichen Tools vor Ort reduzieren, sind sie skalierbar und anpassungsfähig, sodass sie mit dem Unternehmen wachsen und sich an sich ändernde Sicherheitsanforderungen anpassen können. Diese Skalierbarkeit verringert die Notwendigkeit, dem Stack ständig neue Sicherheitstools hinzuzufügen, wenn das Unternehmen expandiert.

Durch die Integration und Verbesserung anderer Sicherheitstools, die Bereitstellung zentraler Kontrolle und die Automatisierung verschiedener Sicherheitsfunktionen konsolidiert NDR effektiv die Sicherheitsstapel des Unternehmens und führt so zu schlankeren und effektiveren Cybersicherheitsabläufen.

Automatisierungsgesteuerte Netzwerkerkennung und -reaktion

Die Lösung von Stellar sticht in der Cybersicherheitslandschaft heraus und bietet eine Reihe robuster NDR-Funktionen, die darauf ausgelegt sind, kritische Bedrohungen mit hoher Geschwindigkeit zu bekämpfen. Unsere Plattform zeichnet sich durch Echtzeiterkennung und -reaktion aus und nutzt die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Analysen, KI und maschinellem Lernen, um den Netzwerkverkehr zu überwachen und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Seine physischen und virtuellen Sensoren bieten nicht nur Deep Packet Inspection und KI-gesteuerte Intrusion Detection, sondern stellen auch eine Sandbox für die Analyse von Zero-Day-Angriffen bereit. Diese Sensoren fügen sich nahtlos in die Lösungen ein, die sich bereits in Ihrem Tech-Stack befinden, und verstärken gleichzeitig alle bisherigen Schwachstellen.


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