Stellar Cyber ​​Open XDR - logo
paghahanap
Isara ang box para sa paghahanap na ito.
Stellar Cyber ​​Open XDR - logo
Stellar Cyber ​​Open XDR - logo

Talaan ng nilalaman

Top 9 Use Cases para sa NDR

Ang Network Detection and Response (NDR) ay isang tool sa cybersecurity na nakatuon sa data ng pagbabanta sa loob ng trapiko ng iyong network. Gamit ang mga advanced na diskarte tulad ng behavioral analytics, AI, at machine learning, matutukoy ng NDR ang mga anomalya at potensyal na paglabag sa seguridad na lampas sa tradisyonal na diskarteng nakabatay sa lagda. Pinapahusay ng NDR ang mga tradisyunal na hakbang sa seguridad sa pamamagitan ng pagbibigay ng malalim na kakayahang makita sa network, real-time na pagtuklas ng banta, at mga kakayahan sa awtomatikong pagtugon, na ginagawa itong mahalagang bahagi ng mga modernong diskarte sa cybersecurity.

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

Ang mga solusyon sa NDR ay may mahalagang papel sa paggunita at pagtatanggol sa iyong network. Sa isang panahon kung saan ang mga banta sa cyber ay lalong nagta-target sa mga connecting fibers ng mga device, server, at application, makikita ng NDR ang higit pa sa mga indibidwal na log ng application. Dahil dito, maaari itong makakita at tumugon sa mga anomalya sa network, hindi awtorisadong panghihimasok, at iba pang banta sa cyber na lumalampas sa mga tradisyunal na hakbang sa seguridad tulad ng mga firewall at antivirus software.

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

Ang Network Detection and Response (NDR) ay isang mahalagang aspeto ng modernong cybersecurity, na nag-aalok sa mga organisasyon ng matatag na depensa laban sa malawak na hanay ng mga banta sa cyber. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa trapiko sa network, ang mga solusyon sa NDR ay nakakatuklas at tumutugon sa mga anomalya na nagpapahiwatig ng mga potensyal na paglabag o pag-atake, kaya pinapahusay ang postura ng seguridad ng isang organisasyon. Narito ang pinakahuling listahan ng mga kaso ng paggamit ng NDR:

#1. Pag-detect ng Lateral Movement

Ang lateral na paggalaw ay tumutukoy sa isang diskarte na ginagamit ng mga umaatake kung saan, pagkatapos ma-secure ang paunang pagpasok, palihim silang tumawid sa isang network. Mas advanced ito kaysa sa tradisyunal na diskarte sa dash-and-grab at kadalasang nagbibigay-daan sa kanila na mahanap ang mga partikular na asset o data habang umiiwas sa pagtuklas. Ang taktika na ito ay nagsasangkot ng mga advanced na pamamaraan tulad ng pagsasamantala sa mga kahinaan sa imprastraktura, paggamit ng mga ninakaw na kredensyal, at kung minsan ay oras ng pagbi-bid – posibleng ilang buwan – bago gumawa ng mapagpasyang hakbang pagkatapos ng paglusot.

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 nakompromiso ang mga kredensyal, maaaring gamitin ang mga ito sa mga hindi pangkaraniwang paraan - gaya ng pag-access ng data o mga system sa mga kakaibang oras, mula sa iba't ibang lokasyon, o sa hindi karaniwang mataas na dalas. Ang mga anomalyang ito ay maaaring i-cross-reference laban sa iba pang mga tagapagpahiwatig ng pag-uugali upang matukoy ang posibilidad ng panganib. Ito ay ginawang posible sa pamamagitan ng behavioral analytics ng NDR, na umaangkop sa modelo nito sa mga karaniwang pattern ng pag-uugali ng user ng iyong organisasyon. Sa pamamagitan ng pagsasama sa iba pang mga sistema ng seguridad tulad ng SIEM (Impormasyon sa Seguridad at Pamamahala ng Kaganapan) at IAM (Pamamahala ng Pagkakakilanlan at Pag-access), maaaring makabuo ng mas komprehensibong pag-unawa sa mga anomalya.

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

Ang proseso ng ransomware infiltration ay nakikita ng mga umaatake na sinasamantala ang mga kahinaan sa network upang makakuha ng access sa mga computer at server. Kapag na-embed na ng ransomware ang sarili nito sa loob ng network, ang orasan ay magsisimulang mag-tick: sa kritikal na sitwasyong ito na sensitibo sa oras, may ilang oras na lang hanggang sa hindi na mababawi na i-encrypt ng ransomware ang malalaking bahagi ng iyong data. Sa kasaysayan, ang labanan laban sa ransomware ay mahuhulaan: ang mga umaatake ay bumuo at naglalabas ng bagong malware; nakita ng mga security team ang hindi pangkaraniwang aktibidad na ito at ibinukod ang mga apektadong file sa post-attack forensics, at ang mga bagong patakaran sa firewall ay nilikha upang maiwasan ang isang katulad na pag-atake na mangyari muli. Kung minsan, ang mga apektadong partido ay kumikilos nang mabilis upang mabawasan ang pinsala - ngunit hindi nang walang paglalagay ng malaking stress sa mga tauhan na nasasangkot. Ang mga kakayahan ng NDR ay mahalaga sa pagtukoy ng mga maagang palatandaan ng ransomware, na nagbibigay-daan sa mga organisasyon na tumugon at maiwasan ang pag-deploy ng payload bago umabot ang pag-atake sa mass encryption phase.

#4. Pagkilala sa Panloob na Banta

Ang mga banta ng tagaloob ay karaniwang isang pangunahing alalahanin para sa mga tradisyonal na firewall at pag-iwas sa Intrusion Detection System (IDS). Ang mga umaatake sa ilalim ng pagkukunwari ng mga lehitimong user at serbisyo – sapat na karanasan upang makaiwas sa mga pamamaraan ng pagtuklas na nakabatay sa lagda – ay ilan sa pinakamatagumpay na mga aktor ng pagbabanta ngayon. Sa kabutihang palad, kahit na ang mga banta na ito ay malamang na hindi ma-bypass ang Network Detection and Response (NDR) system. Ito ay dahil matukoy ng NDR ang mga partikular na gawi sa network na mahirap iwasan ng mga umaatake.

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

Ang iba't ibang diskarte na ginagawa ng malware ngayon ay bahagi ng kahirapan sa pagtatanggol laban dito. Halimbawa, ang paggamit ng mga top-level na domain ay isang perpektong pagpapakita ng kakayahan ng mga umaatake na maghalo sa dagat ng mga lehitimong katapat. Ang mga solusyon sa NDR ay nag-aalok ng paraan upang sumilip sa likod ng mga mapanganib na harapan ng malware. Sa maraming makina ng pagsusuri ng makina, ang mga modelo ng multi-faceted na diskarte ng NDR ay dating itinatag ang mga taktika, pamamaraan, at pamamaraan (TTP), habang nagsasagawa rin ng malalim na inspeksyon ng packet ng network at paghahambing ng metadata.

#6. Pag-detect ng Pag-atake sa Phishing

Matagal nang naging paraan ng pagpili ang phishing para sa mga pag-atake ng malware, mula pa noong malawakang paggamit ng email. Ang diskarteng ito ay kadalasang pinakasimple, pinakamura, at pinakadirektang ruta para sa mga umaatake na makapasok sa mga kritikal na bahagi ng iyong negosyo. Maaaring pagaanin ng mga NDR system ang epekto ng mga pag-atake ng phishing sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga kahina-hinalang aktibidad sa email at ang mga kahihinatnan ng mga ito sa network.

#7. Command and Control (C2) Communications Detection

Nagaganap ang mga komunikasyon sa C2 kapag nakikipag-ugnayan ang mga nakompromisong system sa isang server na kinokontrol ng attacker para makatanggap ng karagdagang mga tagubilin o mag-exfiltrate ng data. Kinikilala ng NDR ang mga pakikipag-ugnayan sa mga kilalang C2 node sa pamamagitan ng mga out-of-bound na network mirror port at virtual taps. Sa pamamagitan ng passive na pagkuha ng mga komunikasyon sa network, matutukoy ng NDR ang mga biglaang pagbabago sa mga pattern ng daloy ng data, makakita ng bago o hindi inaasahang mga channel ng komunikasyon, at makahuli ng mga hindi regular na pagtatangka sa pag-encrypt ng data, bago matapos ang isang attacker na samantalahin ang mga undercooked na pagsisikap sa proteksyon ng device.

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

Gumagamit ang mga NDR system ng behavioral analytics upang maunawaan ang mga tipikal na pattern ng paggalaw ng data sa loob ng isang network. Anumang hindi inaasahang pag-uugali, tulad ng isang user na nag-a-access at naglilipat ng data na karaniwan nilang hindi ginagawa, ay maaaring magpalitaw ng alerto. Salamat sa adaptive na pag-unawa na ito sa iyong data landscape, ang mga NDR system ay maaaring makakita ng mga pattern na nagpapahiwatig na ang data ay inililipat nang hindi naaangkop. Ang mga pattern na ito ay maaaring isang collage ng mas malaki kaysa sa normal na paglilipat ng data, hindi pangkaraniwang daloy ng data sa mga panlabas na destinasyon, at kakaibang oras na trapiko.

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

Ang mga solusyon sa NDR ay idinisenyo upang isama ang walang putol sa iba pang mga tool sa seguridad tulad ng mga firewall, IPS, at SIEM system. Lumilikha ang pagsasamang ito ng mas pinag-isang postura ng seguridad sa pamamagitan ng pagpayag sa mga system na ito na magbahagi ng data at mga insight. Kaugnay nito, ang iyong organisasyon ay nakikinabang mula sa isang mas komprehensibong pagtingin sa mga kaganapan sa seguridad sa buong network, na inaalis ang pangangailangan para sa maramihang, magkahiwalay na mga tool sa pagsubaybay.

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.

Mag-scroll sa Tuktok