Виявлення загроз на основі штучного інтелекту: виявлення загроз майбутнього вимагає штучного інтелекту
Виявлення загроз та реагування на них – це, якщо коротко, кібербезпека підприємства. Це всеохоплюючий термін для позначення процесів і технологій, які використовуються для виявлення потенційних загроз безпеці. Широкий спектр атак і методів, які необхідно виявляти, включає шкідливе програмне забезпечення, несанкціонований доступ, витоки даних або будь-які інші дії, які можуть поставити під загрозу цілісність, конфіденційність або доступність інформаційних систем організації.
Не тільки це Обов'язок Центру операцій безпеки контролювати все вищезазначене, мета полягає у виявленні цих загроз якомога раніше, щоб мінімізувати збитки. Це складне завдання, особливо коли покладаєшся на виключно людські команди. У цій статті виявлення загроз та реагування на них буде розбито на їхні компоненти, а також буде показано, де виявлення загроз на основі штучного інтелекту може внести найбільші зміни.
Як штучний інтелект та машинне навчання покращують кібербезпеку підприємств
З'єднання всіх точок у складному ландшафті загроз
Відчуйте безпеку на базі штучного інтелекту в дії!
Відкрийте для себе передовий штучний інтелект Stellar Cyber для миттєвого виявлення загроз та реагування на них. Заплануйте свою демонстрацію вже сьогодні!
Золотий стандарт: Структура кібербезпеки NIST (CSF) 2.0
Стандарт NIST CSF 2.0 поділяє виявлення та реагування на п'ять основних компетенцій. Разом вони визначають, наскільки ймовірно, що команда запобігатиме, виявлятиме та реагуватиме на атаку злагоджено та дієво.
ідентифікувати
Перша з п'яти ключових компетенцій, ідентифікація, розташована на вершині «кола» NIST не безпідставно. Цей перший крок вимагає глибокого розуміння всіх активів та постачальників, розкиданих по всьому підприємству. У багатьох організаціях це саме по собі вимагає структурованого, поглибленого аудиту. Хоча ідеальним було б побачити всі активи організації в одному місці, реальність ручної оцінки активів набагато більш фрагментарна. Команди будуть охоплювати та проводити аудит конкретного бізнес-підрозділу або проекту за раз, створюючи інвентаризацію по ходу роботи.
Звідти їм потрібно поєднати окремі активи з ризиками, з якими вони стикаються. Інструмент сканування вразливостей допомагає пришвидшити цей процес, але варто пам’ятати про величезний обсяг зусиль, які витрачаються на початковий проект ідентифікації активів. А оскільки оцінки проводять окремі команди, сканер вразливостей занадто часто аналізує «знімки» відокремлених ділянок вашого підприємства.
Захист
Функція ідентифікації закладає основу для захисту, який потім має активно запобігати зловмисникам використовувати будь-які прогалини всередині них або навколо них. Багато класичних інструментів кібербезпеки підходять для цієї ролі, будь то управління ідентифікацією та контроль доступу, що запобігає захопленню облікового запису, або брандмауер, який блокує дивну мережеву активність.
Класична форма захисту, тобто встановлення патча для програми з кодом, що містить вразливості, стає дедалі ризикованішою. Часовий проміжок між публікацією високоризикових CVE та їх використанням у реальному житті часто є занадто коротким, причому 25% високоризикових CVE використовуються в той самий день, коли вони публікуються.
Виявлення
Якщо зловмисник вже прослизнув повз захист, поширеною стратегією є перебування в межах середовища жертви достатньо довго, щоб визначити наступний найкращий крок. У випадках виявлення внутрішньої загрози це рівень атаки на землі.
Найпоширенішими інструментами виявлення, як і раніше, є сигнатурні. Вони працюють, аналізуючи вхідні пакети даних, щоб виявити будь-які ознаки підозрілого коду. Потім проаналізовані розділи порівнюються з актуальною базою даних попередніх шаблонів атак.
Реагувати
Коли виявлено шкідливий файл або заражену мережу, настає час реагувати; цей процес визначає, наскільки добре стримується потенційний інцидент кібербезпеки. На цьому етапі існує великий тиск, оскільки невдала реакція може ще більше зашкодити репутації клієнта. Наприклад, хоча повне відключення доступу до мережі дуже швидко зупинить поширення будь-якого шкідливого програмного забезпечення, воно також введе організацію в кататонічний стан.
Натомість, реагування вимагає кришталево чіткого зв'язку та хірургічного видалення скомпрометованих пристроїв і облікових записів користувачів.
У складних атаках часто потрібно стерти дані з уражених пристроїв та перевстановити операційну систему.
Відновлювати
Остаточна здатність зрілої стратегії кібербезпеки полягає в тому, щоб визнати недоліки, які призвели до попереднього порушення або події, та повернутися сильнішими. Дані щодо часу реагування глибоко підтримують організації з чітко визначеними політиками безпеки, регулярними аудитами та спеціалізованими директорами з інформаційної безпеки – організації, які починають з цього, часто можуть відновити ціни на акції протягом 7 днів.
Як GenAI зміцнює кожну ланку ланцюга
Кожна організація стикається з власними викликами під час оптимізації процесів виявлення загроз. Однак досі виявлення загроз за допомогою штучного інтелекту постійно доводило свою цінність у вирішенні деяких найбільших проблем, особливо в командах, що працюють за принципами lean.
Автоматичне виявлення активів
Аналіз в режимі реального часу
Використання штучного інтелекту в оборонних цілях вже таке ж різноманітне, як і загрози, яким він сподівається протистояти. Деякі з найцікавіших розробок включають використання ChatGPT для аналізу вебсайтів на наявність ознак фішингу і здатність LLM виявляти шкідливі послідовності викликів API завдяки кластерам підозрілих слів. Виявлення загроз на основі штучного інтелекту здатне глибоко проникати у вихідний код і виконувані дані, надаючи їм набагато детальніше розуміння, ніж ручний огляд.
Поведінковий аналіз
Справжня сила штучного інтелекту полягає в його здатності збирати дані з неймовірно широких спектрів активності. Навчаючись на різноманітних наборах даних реальних організацій, він стає життєво важливим інструментом для створення бази нормальної поведінки мережі та пристроїв. Ці моделі активності потім можуть бути використані для постійно активного виявлення аномалій. Завдяки цьому будь-яка аномальна поведінка може бути позначена як причина для занепокоєння. Щоб зменшити кількість хибних тривог, той самий механізм аналізу може також збирати більше контекстних даних про подію, щоб встановити її легітимність.
Зрештою, все це можна надіслати людині для справжньої перевірки; цей зворотний зв'язок має вирішальне значення для закриття циклу зворотного зв'язку ШІ та забезпечення його постійного вдосконалення.
Залучіть штучний інтелект до свого арсеналу за допомогою Stellar Cyber
Розширене виявлення та реагування Stellar Cyber (XDR) спрощує 5-етапний конвеєр виявлення загроз до безперервного та доступного цілого. Замість шалених знімків різнорідних інструментів, наші XDR забезпечує крос-мережевий аналіз для виявлення потенційних ризиків у кінцевих точках, додатках, електронній пошті тощо. Переконайтеся самі за допомогою детальної демонстрації вже сьогодні.
