9 najlepszych przypadków użycia NDR
Network Detection and Response (NDR) to narzędzie cyberbezpieczeństwa, które koncentruje się na danych o zagrożeniach w ruchu sieciowym. Wykorzystując zaawansowane techniki, takie jak analityka behawioralna, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, NDR może identyfikować anomalie i potencjalne naruszenia bezpieczeństwa poza tradycyjnym podejściem opartym na sygnaturach. NDR usprawnia tradycyjne środki bezpieczeństwa, zapewniając dogłębną widoczność sieci, wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym i możliwości automatycznego reagowania, co czyni go niezbędnym elementem nowoczesnych strategii cyberbezpieczeństwa.
Aby dowiedzieć się więcej na temat czym jest NDR, zobacz nasze wprowadzenie do NDR. W tym artykule omówiono kluczowe przypadki użycia NDR w zakresie identyfikacji malware i ransomware, zapobiegania nielegalnym poleceniom i kontroli, eksfiltracji danych i konsolidacji stosu technologii bezpieczeństwa.
Gartner XDR Przewodnik po rynku
XDR jest rozwijającą się technologią, która może zapewnić ujednolicone możliwości zapobiegania zagrożeniom, ich wykrywania i reagowania...
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber umożliwiającą natychmiastowe wykrywanie zagrożeń...
Dlaczego organizacje potrzebują wykrywania sieci i reagowania na nie
Rozwiązania NDR odgrywają kluczową rolę w wizualizacji i obronie sieci. W erze, w której cyberzagrożenia coraz częściej atakują włókna łączące urządzenia, serwery i aplikacje, NDR może patrzeć dalej niż na pojedyncze logi aplikacji. Dzięki temu może wykrywać i reagować na anomalie sieciowe, nieautoryzowane włamania i inne cyberzagrożenia, które omijają tradycyjne środki bezpieczeństwa, takie jak zapory sieciowe i oprogramowanie antywirusowe.
U podstaw NDR wykorzystuje zaawansowaną analitykę, uczenie maszynowe i analizę zagrożeń do monitorowania ruchu sieciowego. Umożliwia to identyfikację podejrzanych działań, które mogą wskazywać na naruszenie lub trwający atak. W przeciwieństwie do konwencjonalnych narzędzi bezpieczeństwa, które opierają się na znanych sygnaturach zagrożeń, rozwiązania NDR doskonale wykrywają nowe lub ewoluujące zagrożenia. Ma to kluczowe znaczenie w środowisku, w którym napastnicy stale modyfikują swoją taktykę, aby uniknąć wykrycia.
Siła rozwiązania NDR leży w jego zdolności do zapewniania wglądu w działania sieciowe w czasie rzeczywistym. Stale analizuje ruch sieciowy, wykrywając anomalie mogące oznaczać naruszenie bezpieczeństwa, takie jak nietypowy przepływ danych lub komunikacja ze znanymi złośliwymi adresami IP. Po zidentyfikowaniu zagrożenia system NDR może automatycznie zainicjować reakcję, np. izolowanie dotkniętych systemów, aby zapobiec rozprzestrzenianiu się ataku.
Dla osób zainteresowanych poznaniem sposobów efektywnego wdrożenia rozwiązania NDR w przedsiębiorstwie, szczególnie w połączeniu z innymi narzędziami bezpieczeństwa, takimi jak: SIEM, to źródło informacji dostarcza cennych informacji na temat korzyści i praktycznych zastosowań NDR w nowoczesnych ramach cyberbezpieczeństwa.
9 przypadków użycia NDR
Network Detection and Response (NDR) to istotny aspekt nowoczesnego cyberbezpieczeństwa, oferujący organizacjom solidną obronę przed szeroką gamą cyberzagrożeń. Analizując ruch sieciowy, rozwiązania NDR wykrywają i reagują na anomalie, które oznaczają potencjalne naruszenia lub ataki, zwiększając w ten sposób postawę bezpieczeństwa organizacji.
Oto ostateczna lista przypadków użycia NDR:
#1. Wykrywanie ruchu bocznego
Ruch boczny odnosi się do strategii stosowanej przez atakujących, zgodnie z którą po zabezpieczeniu pierwszego wejścia, potajemnie przemierzają sieć. Jest to bardziej zaawansowane podejście niż tradycyjne podejście „przeciągnij i chwyć” i często pozwala zlokalizować określone zasoby lub dane, unikając wykrycia. Taktyka ta obejmuje zaawansowane metody, takie jak wykorzystywanie luk w zabezpieczeniach infrastruktury, wykorzystywanie skradzionych danych uwierzytelniających, a czasem oczekiwanie – czasami nawet miesiącami – przed podjęciem zdecydowanego ruchu po infiltracji.
Rozpoznanie powierzchni ataku jest kluczowym początkowym krokiem w wykrywaniu ruchu bocznego. Rozwiązania NDR stale monitorują i analizują ruch sieciowy, umożliwiając ustalenie linii bazowej normalnych wzorców ruchu. Dzięki tej linii bazowej mogą wykrywać anomalie sieciowe, takie jak nietypowe przepływy danych lub żądania dostępu do wrażliwych obszarów sieci. Mogą to być wskaźniki ruchu bocznego, które pojawiają się na długo przed tym, zanim dzienniki aplikacji wskażą podejrzany dostęp. Ten natychmiastowy wgląd ma kluczowe znaczenie dla ograniczenia rozprzestrzeniania się ataku w sieci. Po wykryciu podejrzanych działań systemy NDR mogą automatycznie inicjować reakcję. Może to obejmować alarmowanie personelu odpowiedzialnego za bezpieczeństwo lub automatyczne izolowanie dotkniętych segmentów sieci, pomagając w powstrzymaniu naruszenia.
W przypadku naruszenia narzędzia NDR oferują bogactwo możliwości kryminalistycznych umożliwiających zbadanie incydentu. Obejmuje to śledzenie ruchów i metod atakującego, co jest niezbędne do poprawy środków bezpieczeństwa i zapobiegania przyszłym naruszeniom.
#2. Skompromitowane dane uwierzytelniające
W przypadku naruszenia danych uwierzytelniających, mogą one zostać wykorzystane w nietypowy sposób – na przykład poprzez dostęp do danych lub systemów o nietypowych porach, z różnych lokalizacji lub z nietypowo wysoką częstotliwością. Te anomalie można porównać z innymi wskaźnikami behawioralnymi w celu określenia prawdopodobieństwa wystąpienia ryzyka. Jest to możliwe dzięki analityce behawioralnej NDR, która dostosowuje swój model do typowych wzorców zachowań użytkowników w organizacji. Dzięki integracji z innymi systemami bezpieczeństwa, takimi jak… SIEM (Security Information and Event Management) oraz IAM (Identity and Access Management) możliwe jest uzyskanie jeszcze bardziej wszechstronnego zrozumienia anomalii.
W przypadku wykrycia użycia poświadczeń wysokiego ryzyka integracja NDR z systemami IAM może zapobiec zakończeniu ataku i uchronić użytkowników końcowych przed atakiem poprzez wymianę poświadczeń.
#3. Ograniczanie ataków ransomware
Proces infiltracji ransomware polega na tym, że atakujący wykorzystują luki w sieci, aby uzyskać dostęp do komputerów i serwerów. Po osadzeniu się ransomware w sieci, zegar zaczyna tykać. W tej krytycznej sytuacji, w której czas jest ograniczony, pozostaje tylko kilka godzin, zanim ransomware nieodwracalnie zaszyfruje duże obszary Twoich danych. Historycznie rzecz biorąc, walka z ransomware przebiegała przewidywalnie. Atakujący opracowują i udostępniają nowe złośliwe oprogramowanie, zespoły ds. bezpieczeństwa wykrywają tę nietypową aktywność i izolują dotknięte pliki w analizie kryminalistycznej po ataku, a nowe zasady zapory są tworzone, aby zapobiec ponownemu wystąpieniu podobnego ataku. Czasami dotknięte strony działają wystarczająco szybko, aby złagodzić szkody – ale nie bez znacznego obciążenia zaangażowanego personelu. Możliwości NDR są kluczowe dla wykrywania wczesnych oznak ransomware, umożliwiając organizacjom reagowanie i zapobieganie wdrażaniu ładunku, zanim atak osiągnie fazę masowego szyfrowania.
#4. Identyfikacja zagrożeń wewnętrznych
Zagrożenia wewnętrzne są powszechnie głównym zmartwieniem tradycyjnych zapór sieciowych i unikania Intrusion Detection System (IDS). Atakujący podszywający się pod legalnych użytkowników i usługi – wystarczająco doświadczeni, aby unikać metod wykrywania opartych na sygnaturach – są jednymi z najbardziej skutecznych aktorów zagrożeń dzisiaj. Na szczęście nawet te zagrożenia prawdopodobnie nie ominą systemów Network Detection and Response (NDR). Dzieje się tak, ponieważ NDR może identyfikować określone zachowania sieciowe, których atakujący nie są w stanie całkowicie uniknąć.
Co więcej, NDR wykracza poza proste wykrywanie oparte na regułach. Uczenie maszynowe umożliwia ciągłą analizę i modelowanie zachowań jednostek w sieci. To podejście pozwala NDR na kontekstowe wykrywanie wszystkiego, co przypomina ustalone metody ataków. W rezultacie nawet procesy, które wydają się legalne, mogą zostać poddane kontroli i oznaczone, jeśli wykazują nietypowe cechy.
Należy jednak zauważyć, że nie wszystkie systemy uczenia maszynowego są równie skuteczne. Systemy wykorzystujące chmurę ze względu na jej szybkość i skalowalność w wykonywaniu modeli uczenia maszynowego mają zazwyczaj znaczną przewagę nad systemami zależnymi od bardziej ograniczonych lokalnych zasobów obliczeniowych. Ta różnica może mieć kluczowe znaczenie dla wydajności i skuteczności wykrywania zaawansowanych cyberzagrożeń.
#5. Wykrywanie złośliwego oprogramowania
Różnorodność podejść stosowanych we współczesnym złośliwym oprogramowaniu stanowi część trudności w obronie przed nim. Na przykład użycie domen najwyższego poziomu jest doskonałą demonstracją zdolności atakujących do wtopienia się w morze legalnych odpowiedników. Rozwiązania NDR pozwalają zajrzeć za niebezpieczne fasady szkodliwego oprogramowania. Dzięki wielu silnikom analizy maszynowej wieloaspektowe podejście NDR modeluje ustalone wcześniej taktyki, techniki i procedury (TTP), jednocześnie przeprowadzając głęboką inspekcję pakietów sieciowych i porównanie metadanych.
#6. Wykrywanie ataków phishingowych
#7. Dowodzenie i kontrola (C2) Wykrywanie komunikacji
Komunikacja C2 ma miejsce, gdy zaatakowane systemy komunikują się z serwerem kontrolowanym przez osobę atakującą w celu otrzymania dalszych instrukcji lub eksfiltracji danych. NDR identyfikuje komunikację ze znanymi węzłami C2 za pośrednictwem zewnętrznych portów lustrzanych sieci i wirtualnych kranów. Dzięki pasywnemu przechwytywaniu komunikacji sieciowej technologia NDR może identyfikować nagłe zmiany we wzorcach przepływu danych, wykrywać nowe lub nieoczekiwane kanały komunikacji i wychwytywać nieregularne próby szyfrowania danych, zanim osoba atakująca będzie mogła zakończyć korzystanie z niedopracowanych środków ochrony urządzenia.
Analiza ta uwzględnia nie tylko znane cechy komunikacji C2 (takie jak określone rozmiary pakietów danych, odstępy czasowe lub anomalie protokołu), ale niektóre rozwiązania NDR mogą nawet odszyfrować i sprawdzać zaszyfrowany ruch pod kątem oznak komunikacji C2. Pozwala to na identyfikację nawet zaawansowanych atakujących, którzy wykorzystują szyfrowanie do ukrywania swoich działań.
#8. Zapobieganie eksfiltracji danych
Systemy NDR wykorzystują analizę behawioralną do zrozumienia typowych wzorców przepływu danych w sieci. Każde nieoczekiwane zachowanie, np. dostęp użytkownika do danych i przesyłanie ich, których normalnie by nie zrobił, może wywołać alert. Dzięki adaptacyjnemu zrozumieniu krajobrazu danych systemy NDR mogą wykrywać wzorce wskazujące, że dane są przenoszone w niewłaściwy sposób. Wzorce te mogą być kolażem większych niż zwykle transferów danych, nietypowych przepływów danych do miejsc docelowych zewnętrznych i ruchu w godzinach nieparzystych.
Po wykryciu potencjalnej eksfiltracji danych systemy NDR mogą automatycznie inicjować reakcje w celu złagodzenia zagrożenia. Może to obejmować blokowanie transferu, izolowanie dotkniętych segmentów sieci lub powiadamianie pracowników ochrony.
#9. Konsolidacja stosu zabezpieczeń
Rozwiązania NDR są zaprojektowane tak, aby bezproblemowo integrować się z innymi narzędziami bezpieczeństwa, takimi jak zapory sieciowe, systemy IPS i SIEM Systemy. Ta integracja zapewnia bardziej ujednoliconą postawę bezpieczeństwa, umożliwiając tym systemom współdzielenie danych i analiz. W rezultacie Twoja organizacja korzysta z bardziej kompleksowego widoku zdarzeń bezpieczeństwa w całej sieci, eliminując potrzebę stosowania wielu rozproszonych narzędzi do monitorowania.
Oprócz prostszego zarządzania bezpieczeństwem, zaawansowana analityka NDR może przyjąć role, które w przeciwnym razie wymagałyby oddzielnych narzędzi. Zapewniają one zaawansowaną analizę ruchu sieciowego i zachowań, zmniejszając zależność od wielu, mniej zaawansowanych systemów. Podczas gdy redukcja liczby narzędzi terenowych jest konieczna, rozwiązania NDR są skalowalne i adaptowalne, co oznacza, że mogą rosnąć wraz z organizacją i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb bezpieczeństwa. Ta skalowalność zmniejsza potrzebę ciągłego dodawania nowych narzędzi bezpieczeństwa do stosu w miarę rozwoju przedsiębiorstwa.
Integrując się z innymi narzędziami bezpieczeństwa i ulepszając je, zapewniając scentralizowaną kontrolę i automatyzując różne funkcje bezpieczeństwa, NDR skutecznie konsoliduje stosy zabezpieczeń przedsiębiorstwa, co prowadzi do usprawnionych i skutecznych operacji związanych z cyberbezpieczeństwem.
Wykrywanie i reagowanie sieci oparte na automatyzacji
Rozwiązanie Stellar Cyber wyróżnia się w krajobrazie cyberbezpieczeństwa, oferując solidny zestaw możliwości NDR zaprojektowanych w celu szybkiego reagowania na krytyczne zagrożenia. Nasza platforma wyróżnia się w wykrywaniu i reagowaniu w czasie rzeczywistym, wykorzystując moc zaawansowanej analityki, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do monitorowania ruchu sieciowego i identyfikowania podejrzanych działań. Jej fizyczne i wirtualne czujniki oferują nie tylko głęboką inspekcję pakietów i wykrywanie włamań oparte na sztucznej inteligencji, ale także zapewniają piaskownicę do analizy ataków typu zero-day. Te czujniki płynnie wpasowują się w rozwiązania już znajdujące się w Twoim stosie technologicznym, jednocześnie wzmacniając wszelkie poprzednie słabe punkty.
Odkryj, jak nasza platforma może wzmocnić zabezpieczenia Twojej sieci, usprawnić operacje związane z bezpieczeństwem i zapewnić spokój ducha dzięki najwyższemu poziomowi cyberbezpieczeństwa. Aby dołączyć do nas w procesie redefiniowania bezpieczeństwa sieci i podjąć aktywny krok w stronę bezpieczniejszej przyszłości, dowiedz się więcej o naszej firmie Możliwości platformy NDR.
