Wykrywanie zagrożeń oparte na sztucznej inteligencji: Wykrywanie zagrożeń przyszłości wymaga sztucznej inteligencji
Wykrywanie i reagowanie na zagrożenia to w skrócie cyberbezpieczeństwo przedsiębiorstwa – to wszechstronne określenie procesów i technologii, które służą do identyfikacji potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa. Szeroka gama ataków i technik, które należy wychwycić, obejmuje złośliwe oprogramowanie, nieautoryzowany dostęp, naruszenia bezpieczeństwa danych i wszelkie inne działania, które mogą zagrozić integralności, poufności lub dostępności systemów informatycznych organizacji.
Nie tylko Centrum operacji bezpieczeństwa ma obowiązek kontrolować wszystkie powyższe, celem jest wykrycie tych zagrożeń tak wcześnie, jak to możliwe, aby zminimalizować szkody. To trudne zadanie; szczególnie gdy polegamy wyłącznie na zespołach ludzkich. W tym artykule rozbijemy wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie na ich składniki i zobaczymy, gdzie wykrywanie zagrożeń oparte na sztucznej inteligencji jest gotowe na wprowadzenie największych zmian.
Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe poprawiają cyberbezpieczeństwo przedsiębiorstwa
Łączenie wszystkich kropek w złożonym krajobrazie zagrożeń
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber do natychmiastowego wykrywania zagrożeń i reagowania. Zaplanuj demo już dziś!
Złoty standard: Ramy cyberbezpieczeństwa NIST (CSF) 2.0
NIST CSF 2.0 dzieli wykrywanie i reagowanie na pięć kluczowych kompetencji. Łącznie określają one prawdopodobieństwo, że zespół zapobiegnie atakowi, zidentyfikuje go i zareaguje na niego w sposób spójny i możliwy do podjęcia.
Zidentyfikować
Pierwsza z pięciu podstawowych kompetencji, identyfikacja, znajduje się na szczycie „koła” NIST z dobrego powodu. Ten pierwszy krok wymaga dogłębnego zrozumienia wszystkich aktywów i dostawców rozproszonych w całym przedsiębiorstwie. W wielu organizacjach samo to wymaga ustrukturyzowanego, dogłębnego audytu. Podczas gdy idealnie byłoby zobaczyć wszystkie aktywa organizacji w jednym miejscu, rzeczywistość ręcznej oceny aktywów jest o wiele bardziej fragmentaryczna. Zespoły będą określać zakres i audytować konkretną jednostkę biznesową lub projekt na raz, tworząc inwentaryzację w trakcie.
Następnie muszą połączyć poszczególne aktywa z ryzykiem, przed którym stoją. Narzędzie do skanowania podatności pomaga przyspieszyć ten proces, ale warto mieć na uwadze ogromny wysiłek włożony w początkowy projekt identyfikacji zasobów. A gdy oceny dokonują poszczególne zespoły, skaner podatności zbyt często analizuje „migawki” odgrodzonych sekcji w przedsiębiorstwie.
Chronić
Funkcja tożsamości stanowi podstawę ochrony – która następnie musi aktywnie zapobiegać wykorzystywaniu przez złośliwych aktorów luk w ich obrębie lub wokół nich. Wiele klasycznych narzędzi cyberbezpieczeństwa pasuje do tej roli, czy to zarządzanie tożsamością i kontrola dostępu, które zapobiegają przejęciu konta, czy zapora sieciowa, która blokuje dziwną aktywność sieciową.
Klasyczna forma ochrony – tj. instalowanie poprawki dla aplikacji z kodem podatnym na ataki – staje się coraz bardziej ryzykowna. Okno czasowe między publikacją CVE wysokiego ryzyka a jego wykorzystaniem w prawdziwym życiu jest często po prostu zbyt krótkie, a 25% CVE wysokiego ryzyka jest wykorzystywanych tego samego dnia, w którym zostały opublikowane.
Wykryć
Jeśli atakujący prześliznął się już przez obronę, typowym TTP jest pozostanie w otoczeniu ofiary na tyle długo, aby ustalić następny najlepszy ruch. W przypadku wykrycia zagrożenia wewnętrznego jest to poziom podstawowy ataku.
Najbardziej rozpowszechnione narzędzia wykrywania nadal bazują na sygnaturach. Działają one poprzez analizę przychodzących pakietów danych w celu ujawnienia wszelkich oznak podejrzanego kodu. Następnie analizowane sekcje są porównywane z aktualną bazą danych poprzednich wzorców ataków.
Odpowiadać
Gdy zostanie zidentyfikowany złośliwy plik lub zainfekowana sieć, nadszedł czas na reakcję; ten proces definiuje, jak dobrze potencjalny incydent cyberbezpieczeństwa jest powstrzymany. Na tym etapie występuje ogromna presja, ponieważ nieudana reakcja może jeszcze bardziej zaszkodzić reputacji klienta. Na przykład, podczas gdy zamknięcie całego dostępu do sieci bardzo szybko zatrzymałoby rozprzestrzenianie się złośliwego oprogramowania, wprawiłoby również organizację w stan katatoniczny.
Zamiast tego reakcja wymaga krystalicznie czystej komunikacji i chirurgicznego usunięcia zainfekowanych urządzeń i kont użytkowników.
W przypadku złożonych ataków często trzeba wyczyścić urządzenia, których dotyczy problem, i ponownie zainstalować system operacyjny.
Recover
Ostatnią umiejętnością dojrzałej strategii cyberbezpieczeństwa jest rozpoznanie błędów, które wynikały z wcześniejszego naruszenia lub zdarzenia, i powrót silniejszy. Dane dotyczące czasów reakcji głęboko wspierają organizacje posiadające zdefiniowane zasady bezpieczeństwa, regularne audyty i dedykowanych CISO – organizacje, które zaczynają od tego frontu, często mogą odzyskać ceny akcji w ciągu 7 dni.
Jak GenAI wzmacnia każde ogniwo łańcucha
Każda organizacja staje przed własnymi wyzwaniami podczas optymalizacji procesów wykrywania zagrożeń. Jak dotąd jednak wykrywanie zagrożeń przez AI stale udowadnia swoją wartość w rozwiązywaniu niektórych z największych problemów – szczególnie w zespołach lean.
Automatyczne wykrywanie zasobów
Analiza w czasie rzeczywistym
Obronne wykorzystanie AI jest już tak różnorodne, jak zagrożenia, którym ma nadzieję zapobiec. Niektóre z najciekawszych osiągnięć obejmują wykorzystanie ChatGPT do analizy witryn internetowych pod kątem oznak phishingu oraz zdolność LLM do identyfikowania złośliwych sekwencji wywołań API dzięki klastrom podejrzanych słów. Wykrywanie zagrożeń w oparciu o sztuczną inteligencję jest w stanie dotrzeć głęboko do kodu źródłowego i danych wykonywalnych, zapewniając znacznie bardziej szczegółowy wgląd niż w przypadku ręcznego przeglądu.
Analiza behawioralna
Prawdziwa siła sztucznej inteligencji polega na jej zdolności do gromadzenia danych dotyczących niezwykle szerokich zakresów występujących działań. Po przeszkoleniu na bardzo zróżnicowanych zbiorach danych rzeczywistych organizacji staje się niezbędnym narzędziem do ustalenia podstaw normalnego zachowania sieci i urządzeń. Te wzorce aktywności mogą następnie zostać wykorzystane do ciągłego wykrywania anomalii. Dzięki temu każde nietypowe zachowanie może zostać oznaczone jako powód do niepokoju. Aby zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów, ten sam silnik analityczny może również gromadzić więcej danych kontekstowych dotyczących zdarzenia w celu ustalenia jego zasadności.
Na koniec, wszystkie te informacje można przesłać do człowieka w celu przeprowadzenia rzetelnej weryfikacji. Tego rodzaju informacja zwrotna jest kluczowa dla zamknięcia pętli sprzężenia zwrotnego sztucznej inteligencji i zapewnienia jej ciągłego doskonalenia.
Wprowadź sztuczną inteligencję do swojego arsenału dzięki Stellar Cyber
Rozszerzone wykrywanie i reagowanie Stellar Cyber (XDR) upraszcza 5-etapowy proces wykrywania zagrożeń, tworząc ciągłą i przystępną całość. Zamiast gorączkowych migawek z różnych narzędzi, nasze XDR zapewnia analizę międzysieciową w celu wykrywania potencjalnych zagrożeń w punktach końcowych, aplikacjach, poczcie e-mail i innych obiektach. Przekonaj się już dziś dzięki szczegółowej wersji demonstracyjnej.
