एनडीआर समाधान चुनते समय विचार करने योग्य मुख्य विशेषताएं

आपके संगठन के नेटवर्क में क्या हो रहा है, यह जानना उपयोगकर्ताओं, उपकरणों और सर्वर की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। यह आलेख कवर करेगा कि एआई-आधारित नेटवर्क डिटेक्शन एंड रिस्पॉन्स (एनडीआर) तकनीक खुद को नेटवर्क सुरक्षा के भविष्य के रूप में कैसे मजबूत कर रही है - और कौन सी विशिष्ट विशेषताएं मूल्य टैग के लिए सबसे उपयुक्त साबित हो रही हैं।
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आपको एनडीआर समाधान की आवश्यकता क्यों है?

नेटवर्क सुरक्षा हमेशा से ही सबसे कठिन सीमाओं में से एक रही है, जिस पर नियंत्रण रखना मुश्किल है। अपेक्षाकृत जटिल नेटवर्क लेआउट को भी एक साधारण फ़ायरवॉल से सुरक्षित करना आसान होता, अगर यह तथ्य न होता कि आज बहुत सी सेवाएँ विकेंद्रीकृत हैं। पारंपरिक परिधि के बाहर इतने सारे उपकरणों के साथ, कमजोरियों की संभावना पहले से कहीं ज़्यादा है। और यह सिर्फ़ ऐसी सेवाएँ नहीं हैं जो आपकी अपनी सुरक्षा से अलग हैं: कर्मचारी हमेशा वायरलेस नेटवर्क पर निर्भर रहते हैं जो छिपकर सुनने और अनधिकृत पहुँच के लिए अधिक संवेदनशील होते हैं। वायरलेस संचार की अंतर्निहित प्रकृति का मतलब है कि इन नेटवर्क को सुरक्षित रखने के लिए निरंतर सतर्कता और उन्नत सुरक्षा प्रोटोकॉल की आवश्यकता होती है।

बदलते नेटवर्क परिदृश्य के साथ-साथ, मुनाफ़ाखोर साइबर अपराधियों से भी लगातार खतरा बढ़ रहा है। परिष्कृत तकनीकें तेजी से जंगली इलाकों में देखी जा रही हैं, जबकि राज्य प्रायोजित हमले आज के भू-राजनीतिक तनावों के तहत फल-फूल रहे हैं। ये खतरे अक्सर वैध नेटवर्क टूल और कॉन्फ़िगरेशन का फायदा उठाते हैं जो वास्तविक कर्मचारियों को जोड़े रखते हैं, जिससे उनका पता लगाना और उनसे बचाव करना मुश्किल हो जाता है।

इसलिए, संगठनों को अपने तकनीकी सिस्टम पर चल रहे ट्रैफ़िक पर नज़र रखना ज़रूरी है। यहीं पर NDR समाधान काम आता है: ये उपकरण AI की मदद से नेटवर्क की गतिविधियों पर लगातार नज़र रखते हैं, जिससे आप किसी भी चिंताजनक घटना का पता लगाकर उस पर तुरंत प्रतिक्रिया दे सकते हैं। NDR के बारे में जानें ।

एनडीआर की प्रमुख विशेषताएं क्या हैं?

उपकरणों के बीच संचार को सुरक्षित रखने में एनडीआर के महत्वपूर्ण महत्व को देखते हुए, यह महत्वपूर्ण है कि आपकी पसंद के टूल में सुविधाओं का एक सूट हो जो आपके नेटवर्क के दुर्गम कोनों में भी प्रकाश डालता है। हालाँकि, यह जानना कि कौन से महत्वपूर्ण हैं, इस बात की गहरी समझ की आवश्यकता है कि एनडीआर आपकी सुरक्षा को कैसे बनाए रखता है।

गहरी पैकेट निरीक्षण

नेटवर्क गतिविधि कई रूप लेती है, लेकिन अनुप्रयोग स्तर पर, पैकेट राजा होते हैं। जब डेटा किसी नेटवर्क के माध्यम से भेजा जाता है, तो यह अधिक प्रबंधनीय भागों में टूट जाता है, जिन्हें पैकेट कहा जाता है। एक पत्र की तरह, प्रत्येक पैकेट में वह पता होता है जिस पर उसे भेजा जा रहा है, साथ ही वास्तविक संदेश - या डेटा - प्रसारित किया जा रहा है। पारंपरिक पैकेट निरीक्षण ने इस डेटा के केवल हेडर भाग की जांच की - जिसमें केवल गंतव्य और प्रेषक की जानकारी शामिल थी। दुर्भाग्य से, यहां तक ​​कि साधारण प्रमाणपत्र स्पूफिंग भी हमलावरों को इस बचाव के आसपास अपने तरीके से काम करने की अनुमति देता है - जिसका अर्थ है कि आधुनिक समय में, डीप पैकेट निरीक्षण सुरक्षित एनडीआर सुविधाओं के लिए एक न्यूनतम मानक है।

डीप पैकेट निरीक्षण एक केंद्रीय कनेक्शन बिंदु और एक नेटवर्क टैप पर निर्भर करता है: यह पैकेट जानकारी तक पूर्ण पहुंच प्रदान करता है। न केवल पैकेट हेडर, बल्कि इसके साथ आने वाली सामग्री और प्रोटोकॉल को देखने में सक्षम होने से, आपके नेटवर्क पर जो भी भेजा जा रहा है, उसमें दृश्यता की एक गहरी डिग्री मिलती है। यह जानना कि कौन सा एप्लिकेशन, उपयोगकर्ता और डिवाइस डेटा के कौन से पैकेट स्थानांतरित कर रहा है, नेटवर्क समझ और अनुकूलन को तेज़ करने का एक तरीका प्रदान करता है।

हालाँकि, DPI कुछ प्रमुख कमियों के साथ आता है। हमलावरों को इनके बारे में पहले से ही जानकारी होती है. उदाहरण के लिए, डीपीआई बहुत अधिक प्रसंस्करण शक्ति की मांग करता है, क्योंकि यह प्रत्येक पैकेट के डेटा सेगमेंट का गहन निरीक्षण करता है। इसलिए, विडंबना यह है कि डीपीआई वास्तव में उच्च-बैंडविड्थ नेटवर्क में कम उपयोगी है, क्योंकि यह सभी नेटवर्क पैकेटों का निरीक्षण नहीं कर सकता है।

संगठन अपने नेटवर्क संचार और डिजिटल इंटरैक्शन को सुरक्षित करने के साधन के रूप में एन्क्रिप्शन की ओर तेजी से रुख कर रहे हैं। दुर्भाग्य से, हमलावर भी ऐसे ही हैं। डीपीआई एन्क्रिप्टेड नेटवर्क डेटा से अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए संघर्ष करता है, जिसका अर्थ है कि वे रैंसमवेयर ट्रोजन और इसके सी2 सर्वर के बीच एन्क्रिप्टेड कॉम को पकड़ने में सक्षम नहीं होंगे।

इससे निपटने के लिए, आपके एनडीआर टूल को टूलकिट में डीपीआई से कहीं अधिक होना चाहिए।

मेटाडेटा विश्लेषण

मेटाडेटा विश्लेषण (MA) डीपीआई के अति-विशिष्ट पैकेट-दर-पैकेट दृष्टिकोण से हटकर, नेटवर्क संचार, अनुप्रयोगों और अभिकर्ताओं के बारे में सभी विशेषताओं को कैप्चर करता है - प्रत्येक पैकेट के संपूर्ण पेलोड में गहराई से जाने के बिना। इसी तरह एनडीआर अपने अधिकांश सर्वोत्तम उपयोग मामलों को प्राप्त कर सकता है।

नेटवर्क पर चलने वाले प्रत्येक सत्र के लिए, व्यापक मेटाडेटा रिकॉर्ड किया जाता है; यह मेटाडेटा विभिन्न महत्वपूर्ण विशेषताओं को पकड़ने के लिए विस्तारित है जो समय रहते साइबर हमले की पहचान कर सकता है। अपने सबसे बुनियादी स्तर पर, इसमें होस्ट और सर्वर आईपी पते, पोर्ट नंबर और हर कनेक्शन का भू-स्थान विवरण शामिल है। लेकिन मेटाडेटा इससे कहीं अधिक जानकारी प्रदान करता है: डीएनएस और डीएचसीपी लॉग उपकरणों को आईपी पते पर मैप करने में मदद करते हैं, जबकि वेब पेज एक्सेस के अधिक विवरण गति ले रहे कनेक्शन की एक स्पष्ट तस्वीर बना सकते हैं। डोमेन नियंत्रक लॉग उपयोगकर्ता को उन सिस्टम से लिंक करने में मदद करते हैं जिन तक उनकी पहुंच हो सकती है। एन्क्रिप्टेड वेब पेजों पर भी मेटाडेटा की उपस्थिति के कारण एन्क्रिप्शन का डीपीआई मुद्दा विफल हो गया है: एन्क्रिप्शन, सिफर, हैश के प्रकार से; क्लाइंट और सर्वर के पूर्णतः योग्य डोमेन नाम; और जावास्क्रिप्ट और छवियों जैसी विभिन्न वस्तुओं के हैश, इस सभी नेटवर्क डेटा को आधुनिक एनडीआर में फ़नल किया जा सकता है।

मेटाडेटा विश्लेषण पूरे नेटवर्क में दृश्यता प्रदान करता है, जिससे डीपीआई द्वारा असुरक्षित नेटवर्क के लिए एमए इष्टतम हो जाता है। अर्थात्, उच्च-बैंडविड्थ नेटवर्क जो अधिक वितरित हैं। साथ ही, ध्यान दें कि एमए एन्क्रिप्शन से अप्रभावित है: यह उसे ट्रैफ़िक एन्क्रिप्शन प्रक्रियाओं के पीछे छिपे उन्नत साइबर हमलों का पता लगाने और रोकने की अनुमति देता है। बहु-स्रोत नेटवर्क जानकारी पर ध्यान केंद्रित करना आज के क्रॉस-फ़ंक्शनल और कसकर एकीकृत सुरक्षा स्टैक के लिए कहीं बेहतर अनुकूल है।

व्यवहार विश्लेषण

हमने यह तो बता दिया कि कौन सा डेटा एकत्र किया जाना चाहिए और क्यों – लेकिन यह नहीं बताया कि इसका उपयोग आपके नेटवर्क को बेहतर ढंग से सुरक्षित करने के लिए कैसे किया जाता है। पहले, नेटवर्क सुरक्षा के प्रयास पैकेट की जानकारी को ज्ञात मैलवेयर हमलों में मौजूद संकेतों से मिलाने पर केंद्रित थे। हालांकि यह कुछ न करने से बेहतर था, लेकिन इस दृष्टिकोण से आपके नेटवर्क नए हमलों के लिए असुरक्षित रह जाते थे। आज के हमलों में गलती की कोई गुंजाइश नहीं है – जैसा कि हाल ही में चेंज हेल्थकेयर पर हुए 22 मिलियन डॉलर के रैंसमवेयर हमले से साबित हुआ है, और भविष्य में ऐसे और हमले होने की संभावना है

व्यवहार विश्लेषण आज के तेजी से बढ़ते नवीन और वितरित हमलों के लिए उद्योग का उत्तर है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इस सभी मेटाडेटा और पैकेट जानकारी को व्यवहार के व्यापक पैटर्न में समूहीकृत करने की अनुमति देता है। इसे दो अलग-अलग तरीकों से हासिल किया जाता है: पर्यवेक्षित और बिना पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक। पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग विभिन्न खतरों के प्रकारों के लिए सामान्य बुनियादी व्यवहारों को इंगित करता है (जैसे कि तथ्य यह है कि नव-तैनात मैलवेयर आमतौर पर C2 सर्वर तक पहुंच जाएगा), जो विभिन्न परिदृश्यों में लगातार पता लगाने की अनुमति देता है। दूसरी ओर, बिना पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बहुत बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज़ डेटा को छानते हैं, देखे गए डेटा से अरबों संभाव्यता-आधारित गणनाएँ करते हैं। ये एल्गोरिदम पिछले खतरे के ज्ञान पर भरोसा नहीं करते हैं बल्कि स्वतंत्र रूप से डेटा को वर्गीकृत करते हैं और महत्वपूर्ण पैटर्न की पहचान करते हैं।

संक्षेप में, अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम एनडीआर टूल्स को आपके नेटवर्क के लिए सामान्य स्थिति का आधार स्थापित करने की अनुमति देते हैं। फिर वे आपके नेटवर्क को सामान्य स्थिति में लाने में मदद करते हैं। SOC टीम को अचानक सामने आने वाले किसी भी असामान्य कनेक्शन पर नज़र रखनी चाहिए: यदि ये अचानक किसी एक स्रोत से उत्पन्न होते हैं, तो ये आपूर्ति श्रृंखला पर हमले के संकेत हो सकते हैं; या, यदि औसत से अधिक डेटा किसी बाहरी डिवाइस पर भेजा जा रहा है, तो यह किसी दुर्भावनापूर्ण या असुरक्षित उपयोगकर्ता का प्रमाण हो सकता है। पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित दोनों प्रकार के शिक्षण मॉडल महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि ये सामूहिक रूप से आपके नेटवर्क के लिए आवश्यक व्यवहार विश्लेषण की पूरी श्रृंखला को कवर करते हैं।

धमकी खुफिया

खतरे की खुफिया फ़ीड के साथ एकीकरण एनडीआर प्रणाली को ज्ञात खतरों, दुर्भावनापूर्ण आईपी पते और समझौते के संकेतक (आईओसी) के खिलाफ नेटवर्क गतिविधि को क्रॉस-रेफरेंस करने की अनुमति देता है। यह एनडीआर समाधान को उन खतरों की पहचान करने और उनका पता लगाने में मदद करता है जिन्हें व्यापक सुरक्षा समुदाय द्वारा देखा और प्रलेखित किया गया है। जब एनडीआर समाधानों के साथ जोड़ा जाता है, तो खतरे की खुफिया जानकारी तीव्र और सटीक संदर्भ प्रदाताओं के रूप में कार्य करती है। यह पुराने के बुनियादी मैलवेयर हस्ताक्षरों से कहीं आगे निकल जाता है, जिसमें बाज़ार-अग्रणी ख़तरनाक इंटेल फ़ीड्स के साथ-साथ सबसे हालिया हमलों की रणनीति, तकनीक और प्रक्रियाओं के साथ-साथ उनके प्रभाव भी शामिल हैं।

यह प्रासंगिक जानकारी एनडीआर समाधान को प्रत्येक ज्ञात विसंगति की प्रकृति को बेहतर ढंग से समझने और उचित प्रतिक्रिया के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करती है। आपके विश्लेषकों के लिए यह समर्थन MITER ATT&CK ढांचे के साथ और अधिक एकीकरण द्वारा और गहरा किया जा सकता है, साथ ही आपके संगठन के बाकी हिस्सों को पहले से ही सुरक्षित रखने वाले टूल से कुछ अतिरिक्त सहायता भी मिल सकती है।

सुरक्षा तकनीक स्टैक एकीकरण

आप किसी सुरक्षा विश्लेषक को केवल एक प्लेटफ़ॉर्म तक सीमित नहीं रखेंगे – जिस प्रकार तृतीय-पक्ष खुफिया जानकारी मौजूदा खतरों के बारे में संदर्भ प्रदान करती है, उसी प्रकार आपका व्यापक तकनीकी स्टैक आपके अपने परिदृश्य का एक विशिष्ट दृश्य प्रदान कर सकता है। जब एनडीआर एंडपॉइंट डिटेक्शन एंड रिस्पांस (ईडीआर) और सिक्योरिटी इंफॉर्मेशन एंड इवेंट मैनेजमेंट (ईडीआर) के साथ एकीकृत होता है, तोSIEMआपके पास पहले से मौजूद उपकरणों का उपयोग करके, आपकी टीमें हमलावरों के समान बहुआयामी स्तर पर प्रदर्शन करने में सक्षम हैं।

MITER ATT&CK ढांचे को लें: जबकि स्पष्ट रूप से रणनीति, तकनीक और प्रक्रियाओं (TTPs) की पहचान करने के लिए विकसित किया गया है, MITER ATT&CK समापन बिंदु रणनीति के प्रति एक महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह रखता है। इसके लिए धन्यवाद, ईडीआर ने उद्योगों में महत्वपूर्ण निवेश का एक चरण देखा है। यह पूरी तरह से समझने योग्य है: अपने टूलींग को उद्योग-अग्रणी ढांचों से मिलाना सही दिशा में एक कदम है। इसके बावजूद, भेद्यता शोषण की वास्तविकता पर नज़र रखना महत्वपूर्ण है। जब कोई हमला अभियान समाप्त हो रहा होता है, तो नेटवर्क परिप्रेक्ष्य से कई महत्वपूर्ण तकनीकों का पता लगाना वास्तव में आसान होता है। अंतिम चरण के हमले की इसी समय-सीमा में, मिनट अविश्वसनीय गति से फिसल रहे हैं - नेटवर्क गतिविधियों के महत्व को कम करके, कुछ संगठन वास्तव में उस समय अपनी सुरक्षा प्रतिक्रिया क्षमता को ख़राब कर रहे हैं जब यह सबसे महत्वपूर्ण है। एंडपॉइंट और नेटवर्क स्रोतों दोनों से डेटा का विश्लेषण और सहसंबंध विश्लेषकों को दृश्यता के पूर्ण स्पेक्ट्रम की अनुमति देता है।

स्टेलर साइबर के साथ स्वचालित नेटवर्क डिटेक्शन एवं रिस्पांस

जब एनडीआर नेटवर्क के भीतर संदिग्ध या दुर्भावनापूर्ण गतिविधि का पता लगाता है, तो इस डेटा को आपकी सुरक्षा टीम को अधिकतम स्पष्टता और दक्षता के साथ फ़नल करने की आवश्यकता होती है। महत्वपूर्ण सुरक्षा घटनाओं में, हर सेकंड मायने रखता है। परंपरागत रूप से, नेटवर्क-आधारित अलर्ट अन्य सभी चीज़ों की तरह समान अलर्ट सूचियों में भेजे जाते हैं, जिससे मीलों लंबे बैकलॉग होते हैं जो आपके सुरक्षा विश्लेषकों के सीमित घंटों में से अधिक से अधिक कीमती समय लेते हैं। आधुनिक एनडीआर मानते हैं कि अंतहीन अलर्ट स्ट्रीम अपने तरीके से संगठनात्मक सुरक्षा को नुकसान पहुंचाती हैं: इसके बजाय, उनका लक्ष्य व्यक्तिगत मुद्दों को व्यापक, प्रासंगिक अलर्ट में समेटना है।

आपके रक्षा उपकरणों के व्यापक समूह से जुड़कर, एक स्वचालित एनडीआर समाधान कुछ व्यस्त काम संभाल सकता है जो आज आपकी सुरक्षा टीमों को धीमा कर रहा है। स्वचालित मैनुअल ट्राइएजिंग अभी भी आश्चर्यजनक रूप से रैखिक और धीमी है। इसलिए जबकि एक बहुआयामी प्रतिक्रिया खतरे का पता लगाने को नई ऊंचाइयों तक ले जाने में सक्षम है, कमजोर कड़ी अभी भी यह तथ्य बनी हुई है कि विश्लेषक किसी एक समय में केवल इतनी ही जानकारी संसाधित कर सकते हैं। दर्ज करें, एल्गोरिदम।

सुरक्षा के प्रति यह तेजी से बढ़ता समग्र दृष्टिकोण विस्तारित जांच और प्रतिक्रिया की नींव है। अधिक से अधिक टूलिंग, डैशबोर्ड और अलर्ट के साथ विश्लेषकों को लोड करने के बजाय, साइबर सुरक्षा के नए चरण का उद्देश्य स्वचालन के माध्यम से पहले से ही आपकी उंगलियों पर मौजूद जानकारी के व्यापक स्तर का उपयोग करना है।

स्टेलर साइबर का Open XDR यह प्लेटफ़ॉर्म आइसोलेटेड एनडीआर की क्षमताओं को ईडीआर और ऑटोमेशन एल्गोरिदम के साथ जोड़ता है। इस तरह, आपकी सुरक्षा आपके तकनीकी स्टैक के प्रत्येक अलग-अलग क्षेत्र के सतही विश्लेषण से कहीं अधिक व्यापक हो जाती है: इसके बजाय, एक डिवाइस से प्राप्त अलर्ट की तुलना उससे जुड़ी नेटवर्क गतिविधि से की जा सकती है। अधिक जानकारी न केवल सुरक्षा विश्लेषक को पता चले खतरे की प्रकृति और संभावित प्रभाव को व्यापक रूप से समझने में मदद करती है, बल्कि उन्नत एनालिटिक्स पर निर्भरता अलर्ट की गंभीरता के स्तर को प्रभावित करने वाले हर पहलू को सक्षम बनाती है।

स्टेलर साइबर द्वारा किसी अलर्ट को उसकी गंभीरता के साथ पहले से तैयार करके, XDR यह टूलिंग संभावित प्रभाव और शोषण की संभावना को जल्दी और आसानी से देख सकती है। यह स्वचालन न केवल भारी मात्रा में नेटवर्क डेटा को संभालने के लिए महत्वपूर्ण है, बल्कि उन विसंगतियों और चिंताओं की पहचान करने के लिए भी महत्वपूर्ण है जिन्हें वास्तव में ठीक करने की आवश्यकता है। आज ही नेटवर्क अलर्ट के साथ अपने संगठन के संबंध का पुनर्मूल्यांकन करें और देखें कि कैसे स्टेलर सुरक्षा टीमों को पहले से कहीं अधिक तेज़ समाधान समय के लिए मार्गदर्शन करता है.

सुनने में बहुत अच्छा लग रहा है
क्या यह सच है?
आप ही देख लीजिए!

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