9 найкращих варіантів використання звітів про недоставку
Виявлення та реагування на загрози в мережі (NDR) – це інструмент кібербезпеки, який зосереджується на даних про загрози у вашому мережевому трафіку. Використовуючи передові методи, такі як поведінкова аналітика, штучний інтелект та машинне навчання, NDR може виявляти аномалії та потенційні порушення безпеки поза традиційним підходом на основі сигнатур. NDR покращує традиційні заходи безпеки, забезпечуючи глибоку видимість мережі, виявлення загроз у режимі реального часу та можливості автоматизованого реагування, що робить його важливим компонентом сучасних стратегій кібербезпеки.
Щоб дізнатися більше про що таке НДР, див. наш вступ до NDR. У цій статті розглядаються ключові випадки використання NDR для виявлення шкідливих програм та програм-вимагачів, запобігання незаконному командуванню та контролю, витоку даних та консолідації стеку технологій безпеки.
Gartner XDR Путівник по ринку
XDR це технологія, що постійно розвивається, яка може запропонувати уніфіковані можливості запобігання, виявлення та реагування на загрози...
Відчуйте безпеку на базі штучного інтелекту в дії!
Відкрийте для себе передовий штучний інтелект Stellar Cyber для миттєвого виявлення загроз...
Чому організаціям потрібне виявлення та реагування на мережу
Рішення NDR відіграють ключову роль у візуалізації та захисті вашої мережі. В епоху, коли кіберзагрози все частіше спрямовані на з'єднувальні волокна пристроїв, серверів і програм, NDR може бачити далі журналів окремих програм. Завдяки цьому він може виявляти та реагувати на мережеві аномалії, несанкціоновані вторгнення та інші кіберзагрози, які обходять традиційні заходи безпеки, такі як брандмауери та антивірусне програмне забезпечення.
По суті, NDR використовує розширену аналітику, машинне навчання та розвідку загроз для моніторингу мережевого трафіку. Це дозволяє виявляти підозрілу активність, яка може свідчити про порушення або поточну атаку. На відміну від традиційних інструментів безпеки, які покладаються на відомі сигнатури загроз, рішення NDR вміло виявляють нові або загрози, що розвиваються. Це надзвичайно важливо в умовах, коли зловмисники постійно змінюють свою тактику, щоб уникнути виявлення.
Перевага рішення NDR полягає в його здатності забезпечувати видимість мережевої активності в режимі реального часу. Воно постійно аналізує мережевий трафік, виявляючи аномалії, які можуть свідчити про компрометацію, такі як незвичайні потоки даних або зв'язок з відомими шкідливими IP-адресами. Коли загрозу виявлено, система NDR може автоматично ініціювати реагування, наприклад, ізолювати уражені системи, щоб запобігти поширенню атаки.
Для тих, хто зацікавлений у дослідженні того, як рішення NDR можна ефективно розгорнути в корпоративному середовищі, особливо в поєднанні з іншими інструментами безпеки, такими як SIEM, цей ресурс надає цінну інформацію про переваги та практичне застосування NDR у сучасних рамках кібербезпеки.
9 варіантів використання NDR
Виявлення та реагування на мережеві атаки (NDR) є важливим аспектом сучасної кібербезпеки, що пропонує організаціям надійний захист від широкого спектру кіберзагроз. Аналізуючи мережевий трафік, рішення NDR виявляють та реагують на аномалії, що свідчать про потенційні порушення або атаки, тим самим покращуючи безпеку організації.
Ось остаточний список випадків використання NDR:
#1. Виявлення бічного руху
Латеральне переміщення — це стратегія, яку використовують зловмисники, за якої після забезпечення початкового доступу вони непомітно переміщуються мережею. Це більш просунутий підхід, ніж традиційний підхід «біг та хапай», і часто дозволяє їм знаходити певні активи чи дані, уникаючи виявлення. Ця тактика включає в себе передові методи, такі як використання вразливостей в інфраструктурі, використання викрадених облікових даних, а іноді й вичікування — можливо, місяцями — перед тим, як зробити рішучий крок після проникнення.
Розпізнавання поверхні атаки є критично важливим початковим кроком у виявленні горизонтального руху. Рішення NDR постійно контролюють та аналізують мережевий трафік, що дозволяє встановити базову лінію нормальних моделей трафіку. Завдяки цій базовій лінії вони можуть виявляти аномалії мережі, такі як незвичайні потоки даних або запити на доступ до чутливих областей мережі. Це можуть бути показники горизонтального руху, які з'являються задовго до того, як журнали програм вказують на підозрілий доступ. Це негайне розуміння є вирішальним для обмеження поширення атаки в мережі. Виявивши підозрілу активність, системи NDR можуть автоматично ініціювати реагування. Це може варіюватися від сповіщення персоналу служби безпеки до автоматичної ізоляції уражених сегментів мережі, допомагаючи стримувати порушення.
У разі порушення безпеки інструменти NDR пропонують широкий спектр можливостей для розслідування інциденту. Це включає відстеження переміщень та методів зловмисника, що є життєво важливим для покращення заходів безпеки та запобігання майбутнім порушенням.
#2. Скомпрометовані облікові дані
Коли облікові дані скомпрометовано, їх можуть використовувати незвичним чином, наприклад, для доступу до даних або систем у незвичний час, з різних місць або з надзвичайно високою частотою. Ці аномалії можна порівняти з іншими поведінковими показниками, щоб визначити ймовірність ризику. Це стало можливим завдяки поведінковій аналітиці NDR, яка адаптує свою модель до типових моделей поведінки користувачів вашої організації. Завдяки інтеграції з іншими системами безпеки, такими як SIEM (Управління інформацією та подіями безпеки) та IAM (Управління ідентифікацією та доступом) можна отримати ще повніше розуміння аномалій.
Коли виявляється використання облікових даних з високим рівнем ризику, інтеграція NDR із системами IAM може запобігти атаці та попередити ваших кінцевих користувачів про її використання, замінивши облікові дані.
#3. Пом'якшення атак програм-вимагачів
У процесі проникнення програм-вимагачів зловмисники використовують вразливості в мережі, щоб отримати доступ до комп'ютерів і серверів. Після того, як програма-вимагач вбудовується в мережу, починає спливати час. У цій критичній ситуації залишається лише кілька годин, перш ніж програма-вимагач безповоротно зашифрує великі обсяги ваших даних. Історично боротьба з програмами-вимагачами розгорталася передбачувано. Зловмисники розробляють і випускають нове шкідливе програмне забезпечення, команди безпеки виявляють цю незвичайну активність та ізолюють уражені файли в рамках післяатакової експертизи, а також створюються нові політики брандмауера, щоб запобігти повторенню подібної атаки. Іноді постраждалі сторони діють достатньо швидко, щоб зменшити шкоду, але не без значного навантаження на задіяний персонал. Можливості NDR відіграють важливу роль у виявленні ранніх ознак програм-вимагачів, дозволяючи організаціям реагувати та запобігати розгортанню корисного навантаження, перш ніж атака досягне фази масового шифрування.
#4. Виявлення внутрішньої загрози
Внутрішні загрози зазвичай були основною проблемою для традиційних брандмауерів та систем виявлення вторгнень (IDS). Зловмисники, що працюють під виглядом легітимних користувачів та сервісів – достатньо досвідчених, щоб уникати методів виявлення на основі сигнатур – є одними з найуспішніших зловмисників сьогодні. На щастя, навіть ці загрози навряд чи зможуть обійти системи виявлення та реагування на мережу (NDR). Це пояснюється тим, що NDR може ідентифікувати певну поведінку мережі, якої зловмисникам важко повністю уникнути.
Крім того, NDR виходить за рамки простого виявлення на основі правил. Машинне навчання дозволяє безперервно аналізувати та моделювати поведінку об'єктів у мережі. Такий підхід дозволяє NDR контекстуально виявляти все, що нагадує усталені методи атаки. Як результат, навіть процеси, які здаються легітимними, можуть бути піддані перевірці та позначені, якщо вони демонструють незвичайні характеристики.
Однак важливо зазначити, що не всі системи машинного навчання однаково ефективні. Системи, які використовують хмару завдяки її швидкості та масштабованості для виконання моделей машинного навчання, зазвичай мають значну перевагу над системами, що залежать від більш обмежених локальних обчислювальних ресурсів. Ця різниця може бути критично важливою для ефективності та результативності виявлення складних кіберзагроз.
#5. Виявлення шкідливого програмного забезпечення
Різноманітність підходів, які використовують сучасні шкідливі програми, є частиною складності захисту від них. Наприклад, використання доменів верхнього рівня є чудовою демонстрацією здатності зловмисників розчинятися в морі легітимних аналогів. Рішення NDR пропонують спосіб зазирнути за небезпечні фасади шкідливих програм. Завдяки кільком механізмам машинного аналізу, багатогранний підхід NDR моделює раніше встановлені тактики, методи та процедури (TTP), а також проводить глибоку перевірку мережевих пакетів та порівняння метаданих.
#6. Виявлення фішингових атак
#7. Виявлення зв'язку системи командування та управління (C2)
Зв'язок C2 відбувається, коли скомпрометовані системи зв'язуються із сервером, контрольованим зловмисником, для отримання подальших інструкцій або вилучення даних. NDR ідентифікує зв'язок з відомими вузлами C2 через зовнішні порти дзеркала мережі та віртуальні крани. Пасивно захоплюючи мережевий зв'язок, NDR може виявляти раптові зміни в моделях потоку даних, виявляти нові або неочікувані канали зв'язку та перехоплювати нестандартні спроби шифрування даних, перш ніж зловмисник зможе скористатися недостатньо надійними зусиллями захисту пристрою.
Цей аналіз не лише враховує відомі характеристики комунікацій C2 (такі як розміри пакетів даних, часові інтервали або аномалії протоколу), але деякі рішення NDR можуть навіть розшифровувати та перевіряти зашифрований трафік на наявність ознак комунікацій C2. Це дозволяє ідентифікувати навіть досвідчених зловмисників, які використовують шифрування для приховування своєї діяльності.
#8. Запобігання викраденню даних
Системи NDR використовують поведінкову аналітику для розуміння типових моделей переміщення даних у мережі. Будь-яка неочікувана поведінка, наприклад, користувач отримує доступ до даних та передає їх, чого зазвичай не робить, може викликати сповіщення. Завдяки такому адаптивному розумінню вашого ландшафту даних, системи NDR можуть виявляти моделі, які вказують на неналежне переміщення даних. Ці моделі можуть бути колажем із передачі більшого, ніж зазвичай, обсягу даних, незвичайних потоків даних до зовнішніх пунктів призначення та трафіку в незвичайний час.
Виявивши потенційне витікання даних, системи NDR можуть автоматично ініціювати реагування для зменшення загрози. Це може включати блокування передачі, ізоляцію уражених сегментів мережі або сповіщення персоналу безпеки.
#9. Консолідація стеку безпеки
Рішення NDR розроблені для безперешкодної інтеграції з іншими інструментами безпеки, такими як брандмауери, системи захисту даних (IPS) та SIEM системи. Ця інтеграція створює більш уніфіковану систему безпеки, дозволяючи цим системам обмінюватися даними та аналітикою. У свою чергу, ваша організація отримує переваги від більш повного огляду подій безпеки в мережі, що усуває потребу в кількох розрізнених інструментах моніторингу.
Поряд зі спрощеним управлінням безпекою, розширена аналітика NDR може виконувати ролі, які в іншому випадку вимагали б окремих інструментів. Вона забезпечує складний аналіз мережевого трафіку та поведінки, зменшуючи залежність від кількох менш просунутих систем. Хоча зменшення кількості наземних інструментів є необхідним, рішення NDR є масштабованими та адаптивними, тобто вони можуть зростати разом з організацією та адаптуватися до змінних потреб безпеки. Така масштабованість зменшує потребу в постійному додаванні нових інструментів безпеки до стеку в міру розширення підприємства.
Інтегруючись з іншими інструментами безпеки та вдосконалюючи їх, забезпечуючи централізований контроль та автоматизуючи різні функції безпеки, NDR ефективно консолідує стеки безпеки підприємства, що призводить до більш оптимізованих та ефективних операцій з кібербезпеки.
Автоматизоване виявлення та реагування в мережі
Рішення Stellar Cyber виділяється в ландшафті кібербезпеки, пропонуючи потужний набір можливостей NDR, розроблених для швидкого реагування на критичні загрози. Наша платформа відмінно демонструє виявлення та реагування в режимі реального часу, використовуючи можливості передової аналітики, штучного інтелекту та машинного навчання для моніторингу мережевого трафіку та виявлення підозрілої активності. Її фізичні та віртуальні датчики пропонують не лише глибоку перевірку пакетів та виявлення вторгнень на основі штучного інтелекту, але й забезпечують «пісочницю» для аналізу атак «нульового дня». Ці датчики плавно інтегруються з рішеннями, які вже є у вашому технологічному стеку, одночасно зміцнюючи будь-які попередні слабкі місця.
Дізнайтеся, як наша платформа може зміцнити захист вашої мережі, оптимізувати ваші операції з безпеки та забезпечити душевний спокій, який забезпечує кібербезпека найвищого рівня. Щоб приєднатися до нас у переосмисленні мережевої безпеки та зробити проактивний крок до безпечнішого майбутнього, дізнайтеся більше про нашу Можливості платформи NDR.
