Talaan ng nilalaman
Top 9 Use Cases para sa NDR
Upang matuto nang higit pa tungkol sa ano ang NDR, tingnan ang aming pagpapakilala sa NDR. Sasaklawin ng artikulong ito ang mga pangunahing kaso ng paggamit ng NDR sa kabuuan ng malware at ransomware identification, illicit command and control prevention, data exfiltration, at ang security tech stack consolidation nito.
Bakit Kailangan ng Mga Organisasyon ang Network Detection at Tugon
Sa kaibuturan nito, ginagamit ng NDR ang advanced na analytics, machine learning, at threat intelligence para subaybayan ang trapiko sa network. Nagbibigay-daan ito upang matukoy ang mga kahina-hinalang aktibidad na maaaring magpahiwatig ng paglabag o patuloy na pag-atake. Hindi tulad ng mga nakasanayang tool sa seguridad na umaasa sa mga kilalang pirma ng pagbabanta, ang mga solusyon sa NDR ay sanay sa pagtuklas ng mga nobela o umuusbong na pagbabanta. Mahalaga ito sa isang tanawin kung saan patuloy na binabago ng mga umaatake ang kanilang mga taktika upang maiwasan ang pagtuklas.
Ang lakas ng isang solusyon sa NDR ay nakasalalay sa kakayahang magbigay ng real-time na visibility sa mga aktibidad sa network. Patuloy nitong sinusuri ang trapiko sa network, na nagde-detect ng mga anomalya na maaaring magpahiwatig ng kompromiso, gaya ng mga hindi pangkaraniwang daloy ng data o pakikipag-ugnayan sa mga kilalang malisyosong IP. Kapag natukoy ang isang banta, ang sistema ng NDR ay maaaring awtomatikong magsimula ng isang tugon, tulad ng paghihiwalay ng mga apektadong sistema, upang maiwasan ang pagkalat ng pag-atake.
Para sa mga interesadong tuklasin kung paano epektibong mai-deploy ang isang solusyon sa NDR sa isang setting ng enterprise, partikular na kasabay ng iba pang mga tool sa seguridad tulad ng SIEM, nagbibigay ang mapagkukunang ito ng mahahalagang insight sa mga benepisyo at praktikal na aplikasyon ng NDR sa isang modernong framework ng cybersecurity.
9 Mga Kaso ng Paggamit ng NDR
#1. Pag-detect ng Lateral Movement
Ang pagkilala sa iyong attack surface ay isang kritikal na paunang hakbang sa pag-detect ng lateral movement. Patuloy na sinusubaybayan at sinusuri ng mga solusyon sa NDR ang trapiko sa network, na nagbibigay-daan sa iyong magtatag ng baseline ng mga normal na pattern ng trapiko. Salamat sa baseline na ito, maaari nilang makita ang mga anomalya sa network gaya ng mga hindi pangkaraniwang daloy ng data o mga kahilingan sa pag-access sa mga sensitibong bahagi ng network. Ang mga ito ay maaaring mga tagapagpahiwatig ng paggalaw sa gilid na lumalabas nang matagal bago magpahiwatig ang mga log ng application ng kahina-hinalang pag-access. Ang agarang insight na ito ay mahalaga para sa paglilimita sa pagkalat ng isang pag-atake sa loob ng network. Sa pagtukoy ng mga kahina-hinalang aktibidad, ang mga NDR system ay maaaring awtomatikong magpasimula ng mga tugon. Ito ay maaaring mula sa pag-aalerto sa mga tauhan ng seguridad hanggang sa awtomatikong paghihiwalay ng mga apektadong bahagi ng network, na tumutulong sa pagpigil sa paglabag.
Kung sakaling magkaroon ng paglabag, ang mga tool ng NDR ay nag-aalok ng napakaraming forensic na kakayahan upang imbestigahan ang insidente. Kabilang dito ang pagsubaybay sa mga galaw at pamamaraan ng umaatake, na mahalaga para sa pagpapabuti ng mga hakbang sa seguridad at pagpigil sa mga paglabag sa hinaharap.
#2. Mga Nakompromisong Kredensyal
Kapag natukoy ang paggamit ng kredensyal na may mataas na peligro, ang pagsasama ng NDR sa mga IAM system ay maaaring maiwasan ang pag-atake mula sa pagwawakas, at panatilihing nauuna ang iyong mga end-user sa isang pag-atake sa pamamagitan ng pagpapalit ng mga kredensyal.
#3. Pagbabawas ng Pag-atake ng Ransomware
#4. Pagkilala sa Panloob na Banta
Higit pa rito, higit pa sa simpleng pagtuklas na nakabatay sa panuntunan ang NDR: nagbibigay-daan ang machine learning para sa tuluy-tuloy na pagsusuri at pagmomodelo ng mga gawi ng entity sa loob ng network. Ang diskarte na ito ay nagbibigay-daan sa NDR na makita ayon sa konteksto ang anumang bagay na kahawig ng mga itinatag na paraan ng pag-atake. Bilang resulta, kahit na ang mga prosesong lumalabas na lehitimo ay maaaring masuri at ma-flag kung nagpapakita ang mga ito ng hindi pangkaraniwang katangian.
Gayunpaman, mahalagang tandaan na hindi lahat ng machine learning system ay pantay na epektibo. Ang mga system na gumagamit ng cloud para sa bilis at scalability nito sa pagpapatupad ng mga modelo ng machine learning sa pangkalahatan ay may malaking kalamangan sa mga system na umaasa sa mas napipigilan na lokal na mapagkukunan ng computing. Ang pagkakaibang ito ay maaaring maging kritikal sa kahusayan at pagiging epektibo ng pag-detect ng mga sopistikadong banta sa cyber.
#5. Malware Detection
#6. Pag-detect ng Pag-atake sa Phishing
#7. Command and Control (C2) Communications Detection
Hindi lamang isinasaalang-alang ng pagsusuring ito ang mga kilalang katangian ng mga komunikasyong C2 (tulad ng mga partikular na laki ng packet ng data, mga agwat ng timing, o mga anomalya ng protocol), ngunit ang ilang mga solusyon sa NDR ay maaari pang mag-decrypt at mag-inspeksyon ng naka-encrypt na trapiko para sa mga palatandaan ng mga komunikasyong C2. Nagbibigay-daan ito para sa pagkilala sa kahit na mga advanced na attacker na gumagamit ng encryption upang itago ang kanilang mga aktibidad.
#8. Pag-iwas sa Pag-exfiltration ng Data
Sa pag-detect ng potensyal na data exfiltration, ang mga NDR system ay maaaring awtomatikong magpasimula ng mga tugon upang mabawasan ang banta. Maaaring kabilang dito ang pagharang sa paglilipat, pagbubukod ng mga apektadong bahagi ng network, o pag-alerto sa mga tauhan ng seguridad.
#9. Security Stack Consolidation
Sa tabi ng mas simpleng pamamahala sa seguridad, ang advanced na analytics ng NDR ay maaaring magsagawa ng mga tungkulin na kung hindi man ay mangangailangan ng hiwalay na mga tool. Nagbibigay ang mga ito ng sopistikadong pagsusuri ng trapiko at gawi sa network, na binabawasan ang pag-asa sa marami, hindi gaanong advanced na mga sistema. Habang binabawasan ang bilang ng mga on-the-ground na tool na kinakailangan, ang mga solusyon sa NDR ay nasusukat at madaling ibagay, ibig sabihin, maaari silang lumago kasama ng organisasyon at umangkop sa pagbabago ng mga pangangailangan sa seguridad. Binabawasan ng scalability na ito ang pangangailangan para sa patuloy na pagdaragdag ng mga bagong tool sa seguridad sa stack habang lumalawak ang enterprise.
Sa pamamagitan ng pagsasama at pagpapahusay ng iba pang mga tool sa seguridad, pagbibigay ng sentralisadong kontrol, at pag-automate ng iba't ibang mga function ng seguridad, epektibong pinagsama-sama ng NDR ang mga stack ng seguridad ng enterprise, na humahantong sa mas streamlined at epektibong mga operasyon sa cybersecurity.
Automation-Driven Network Detection & Response
Namumukod-tangi ang solusyon ni Stellar sa landscape ng cybersecurity, na nag-aalok ng matatag na hanay ng mga kakayahan ng NDR na idinisenyo upang matugunan ang mga kritikal na banta sa napakabilis. Ang aming platform ay mahusay sa real-time na pagtuklas at pagtugon, ginagamit ang kapangyarihan ng advanced na analytics, AI, at machine learning para subaybayan ang trapiko sa network at tukuyin ang mga kahina-hinalang aktibidad. Ang mga pisikal at virtual na sensor nito ay nag-aalok hindi lamang ng malalim na packet inspection at AI-driven intrusion detection ngunit nagbibigay din ng sandbox para sa zero-day attack analysis. Ang mga sensor na ito ay pumapasok nang maayos sa paligid ng mga solusyon na nasa iyong tech stack, habang pinalalakas ang anumang dating mahinang lugar.
Tuklasin kung paano mapapatibay ng aming platform ang iyong mga panlaban sa network, i-streamline ang iyong mga operasyon sa seguridad, at ibigay ang kapayapaan ng isip na kasama ng top-tier na cybersecurity. Upang makasama kami sa muling pagtukoy sa seguridad ng network, at gumawa ng isang maagang hakbang patungo sa isang mas secure na hinaharap, tuklasin ang higit pa tungkol sa aming Mga kakayahan sa platform ng NDR.