Phát hiện mối đe dọa do AI thúc đẩy: Phát hiện mối đe dọa của ngày mai đòi hỏi AI
Tóm lại, phát hiện và ứng phó với mối đe dọa là an ninh mạng doanh nghiệp – đó là thuật ngữ bao hàm tất cả các quy trình và công nghệ dùng để xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn. Một loạt các cuộc tấn công và kỹ thuật cần phải ngăn chặn bao gồm phần mềm độc hại, truy cập trái phép, vi phạm dữ liệu hoặc bất kỳ hoạt động nào khác có thể làm tổn hại đến tính toàn vẹn, bảo mật hoặc tính khả dụng của hệ thống thông tin của tổ chức.
Nó không chỉ là Trách nhiệm của Trung tâm Điều hành An ninh là kiểm soát tất cả những điều trên, mục tiêu là phát hiện những mối đe dọa này càng sớm càng tốt để giảm thiểu thiệt hại. Đây là một nhiệm vụ khó khăn; đặc biệt là khi chỉ dựa vào các nhóm hoàn toàn là con người. Bài viết này sẽ chia nhỏ quá trình phát hiện và phản hồi mối đe dọa thành các thành phần của nó và xem xét nơi nào phát hiện mối đe dọa do AI điều khiển sẽ tạo ra những thay đổi lớn nhất.
Cách AI và Học máy cải thiện an ninh mạng của doanh nghiệp
Kết nối tất cả các điểm trong bối cảnh mối đe dọa phức tạp
Trải nghiệm hoạt động bảo mật được hỗ trợ bởi AI!
Khám phá AI tiên tiến của Stellar Cyber để phát hiện và ứng phó ngay lập tức với mối đe dọa. Lên lịch demo của bạn ngay hôm nay!
Tiêu chuẩn vàng: Khung an ninh mạng NIST (CSF) 2.0
NIST CSF 2.0 chia việc phát hiện và phản hồi thành năm năng lực cốt lõi. Nói chung, những điều này cho biết khả năng một nhóm có thể ngăn chặn, xác định và ứng phó với một cuộc tấn công một cách gắn kết và có thể hành động như thế nào.
Xác định
Năng lực cốt lõi đầu tiên trong năm năng lực cốt lõi, nhận dạng nằm ở đầu 'vòng tròn' NIST vì lý do chính đáng. Bước đầu tiên này đòi hỏi phải hiểu sâu sắc về tất cả các tài sản và nhà cung cấp nằm rải rác trong toàn bộ doanh nghiệp. Trong nhiều tổ chức, bản thân điều này đòi hỏi phải kiểm toán có cấu trúc, chuyên sâu. Mặc dù lý tưởng nhất là xem toàn bộ tài sản của tổ chức trong một lần, nhưng thực tế là đánh giá tài sản thủ công lại rời rạc hơn nhiều. Các nhóm sẽ xác định phạm vi và kiểm toán một đơn vị kinh doanh hoặc dự án cụ thể tại một thời điểm, tạo ra một bản kiểm kê khi họ thực hiện.
Từ đó, họ cần phải kết hợp các tài sản riêng lẻ với những rủi ro mà chúng phải đối mặt. Công cụ quét lỗ hổng bảo mật giúp tăng tốc quá trình này, nhưng cần lưu ý đến lượng công sức bỏ ra cho dự án xác định tài sản ban đầu. Và với các nhóm riêng lẻ tiến hành đánh giá, trình quét lỗ hổng thường xuyên phân tích 'ảnh chụp nhanh' của các khu vực được phong tỏa trong doanh nghiệp của bạn.
Bảo vệ
Chức năng nhận dạng đặt nền tảng cho việc bảo vệ – sau đó phải chủ động ngăn chặn những kẻ xấu lợi dụng bất kỳ khoảng trống nào bên trong hoặc xung quanh chúng. Rất nhiều công cụ an ninh mạng cổ điển phù hợp với vai trò này, cho dù đó là quản lý nhận dạng và kiểm soát truy cập để ngăn chặn việc chiếm đoạt tài khoản hay tường lửa chặn hoạt động mạng lạ.
Hình thức bảo vệ cổ điển – tức là cài đặt bản vá cho ứng dụng có mã chứa lỗ hổng – đang ngày càng trở nên nguy hiểm. Khoảng thời gian giữa việc công bố CVE rủi ro cao và việc khai thác IRL của chúng thường quá ngắn, với 25% CVE rủi ro cao bị khai thác ngay trong ngày chúng được công bố.
tìm ra
Nếu kẻ tấn công đã vượt qua được hàng phòng thủ, TTP thông thường là lảng vảng trong giới hạn môi trường của nạn nhân đủ lâu để thiết lập bước đi tốt nhất tiếp theo. Trong trường hợp phát hiện mối đe dọa nội bộ, đây là mức cơ bản của cuộc tấn công.
Các công cụ phát hiện phổ biến nhất vẫn dựa trên chữ ký. Chúng hoạt động bằng cách phân tích các gói dữ liệu đến để phát hiện bất kỳ dấu hiệu nào của mã đáng ngờ. Các phần được phân tích sau đó được so sánh với cơ sở dữ liệu cập nhật về các mẫu tấn công trước đó.
Trả lời
Khi phát hiện ra tệp độc hại hoặc mạng bị nhiễm, đã đến lúc phải phản hồi; quy trình này xác định mức độ ngăn chặn sự cố an ninh mạng tiềm ẩn. Có rất nhiều áp lực ở giai đoạn này, vì phản hồi không tốt có thể gây tổn hại đến danh tiếng của khách hàng hơn nữa. Ví dụ, trong khi việc tắt mọi quyền truy cập mạng sẽ nhanh chóng ngăn chặn mọi phần mềm độc hại lây lan, thì nó cũng sẽ khiến tổ chức rơi vào trạng thái mất trí.
Thay vào đó, phản hồi yêu cầu giao tiếp rõ ràng và phẫu thuật loại bỏ các thiết bị và tài khoản người dùng bị xâm nhập.
Trong các cuộc tấn công phức tạp, các thiết bị bị ảnh hưởng thường cần phải được xóa sạch và cài đặt lại hệ điều hành.
Phục hồi
Khả năng cuối cùng của một chiến lược an ninh mạng trưởng thành là nhận ra những sai sót đã xảy ra trong một sự kiện hoặc vi phạm trước đó và khắc phục trở lại mạnh mẽ hơn. Dữ liệu xung quanh thời gian phản hồi hỗ trợ sâu sắc cho các tổ chức có chính sách bảo mật xác định, kiểm tra thường xuyên và CISO chuyên dụng – các tổ chức bắt đầu bằng bước đi đầu này thường có thể phục hồi giá cổ phiếu trong vòng 7 ngày.
Cách GenAI tăng cường mọi liên kết của chuỗi
Mỗi tổ chức đều phải đối mặt với những thách thức riêng khi tối ưu hóa quy trình phát hiện mối đe dọa. Tuy nhiên, cho đến nay, phát hiện mối đe dọa bằng AI đã liên tục chứng minh được giá trị của nó trong việc giải quyết một số vấn đề lớn nhất - đặc biệt là trong các nhóm tinh gọn.
Tự động phát hiện tài sản
Phân tích thời gian thực
Việc sử dụng AI để phòng thủ đã đa dạng như các mối đe dọa mà nó hy vọng có thể ngăn chặn. Một số phát triển thú vị nhất bao gồm sử dụng ChatGPT để phân tích các trang web tìm dấu hiệu lừa đảo và khả năng LLM xác định các chuỗi lệnh gọi API độc hại nhờ vào các cụm từ đáng ngờ. Tính năng phát hiện mối đe dọa do AI điều khiển có thể tiếp cận sâu vào mã nguồn và dữ liệu thực thi, mang lại cho nó cái nhìn sâu sắc chi tiết hơn nhiều so với việc xem xét thủ công.
Phân tích hành vi
Sức mạnh thực sự của AI nằm ở khả năng thu thập dữ liệu trên phạm vi hoạt động vô cùng rộng lớn đang diễn ra. Khi được đào tạo trên các bộ dữ liệu rất đa dạng của các tổ chức thực, đây sẽ trở thành một công cụ quan trọng để thiết lập cơ sở hoạt động bình thường của mạng và thiết bị. Sau đó, những mô hình hoạt động này có thể được đưa vào hoạt động phát hiện bất thường liên tục. Với điều này, bất kỳ hành vi bất thường nào đều có thể bị gắn cờ là nguyên nhân gây lo ngại. Để giảm số lượng cảnh báo sai, công cụ phân tích tương tự cũng có thể thu thập thêm dữ liệu theo ngữ cảnh xung quanh một sự kiện để xác minh tính hợp pháp của nó.
Cuối cùng, tất cả những điều này có thể được gửi đến con người để xác thực; phản hồi này rất quan trọng để khép lại vòng phản hồi của AI và đảm bảo AI liên tục được cải thiện.
Mang AI đến Arsenal của bạn với Stellar Cyber
Phát hiện và phản hồi mở rộng của Stellar Cyber (XDR(Hệ thống này) đơn giản hóa quy trình phát hiện mối đe dọa 5 giai đoạn thành một tổng thể liên tục và dễ tiếp cận. Thay vì những hình ảnh chụp nhanh hỗn loạn từ các công cụ khác nhau, hệ thống của chúng tôi... XDR Cung cấp phân tích đa mạng để tìm ra các rủi ro tiềm ẩn trong các thiết bị đầu cuối, ứng dụng, email, v.v. Hãy tự mình xem bản demo chuyên sâu ngay hôm nay.
