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NDR 的 9 大用例

网络检测和响应 (NDR) 是一种网络安全工具,专注于网络流量中的威胁数据。利用行为分析、人工智能和机器学习等先进技术,NDR 可以超越传统的基于签名的方法来识别异常和潜在的安全漏洞。 NDR 通过提供深入的网络可见性、实时威胁检测和自动响应功能来增强传统安全措施,使其成为现代网络安全策略的重要组成部分。

要了解更多有关 NDR 是什么,请参阅我们对 NDR 的介绍。本文将涵盖恶意软件和勒索软件识别、非法命令和控制预防、数据泄露及其安全技术堆栈整合的关键 NDR 用例。

为什么组织需要网络检测和响应

NDR 解决方案在可视化和保护网络方面发挥着关键作用。在网络威胁越来越多地针对设备、服务器和应用程序的连接光纤的时代,NDR 可以超越单个应用程序日志。因此,它可以检测并响应网络异常、未经授权的入侵以及其他绕过防火墙和防病毒软件等传统安全措施的网络威胁。

NDR 的核心是利用高级分析、机器学习和威胁情报来监控网络流量。这使其能够识别可能表明违规或正在进行的攻击的可疑活动。与依赖已知威胁特征的传统安全工具不同,NDR 解决方案擅长发现新的或不断演变的威胁。这在攻击者不断修改策略以逃避检测的情况下至关重要。

NDR 解决方案的优势在于它能够提供网络活动的实时可见性。它持续分析网络流量,检测可能意味着妥协的异常情况,例如异常数据流或与已知恶意 IP 的通信。当发现威胁时,NDR系统可以自动启动响应,例如隔离受影响的系统,以防止攻击蔓延。

对于那些有兴趣探索如何在企业环境中有效部署 NDR 解决方案(特别是与 SIEM 等其他安全工具结合使用)的人来说,此资源提供了有关 NDR 在现代网络安全框架中的优势和实际应用的宝贵见解。

9 个 NDR 用例

网络检测和响应 (NDR) 是现代网络安全的一个重要方面,可为组织提供针对各种网络威胁的强大防御。通过分析网络流量,NDR 解决方案可以检测并响应表示潜在违规或攻击的异常情况,从而增强组织的安全态势。以下是 NDR 用例的最终列表:

#1.横向移动检测

横向移动是指攻击者使用的一种策略,在确保初始进入后,他们会悄悄地穿越网络。这比传统的“冲刺抓取”方法更先进,通常允许他们在逃避检测的同时定位特定资产或数据。这种策略涉及先进的方法,例如利用基础设施中的漏洞、使用窃取的凭据,有时会等待时间(可能长达数月),然后在渗透后采取果断行动。

识别攻击面是检测横向移动的关键初始步骤。 NDR 解决方案持续监控和分析网络流量,使您能够建立正常流量模式的基线。借助此基线,他们可以检测网络异常,例如异常数据流或对网络敏感区域的访问请求。这些可能是横向移动的指标,早在应用程序日志表明可疑访问之前就出现了。这种即时洞察对于限制网络内攻击的传播至关重要。一旦检测到可疑活动,NDR 系统可以自动启动响应。其范围包括从向安全人员发出警报到自动隔离受影响的网段,以帮助遏制漏洞。

如果发生泄露,NDR 工具可提供丰富的取证功能来调查事件。这包括跟踪攻击者的行动和方法,这对于改进安全措施和防止未来的违规行为至关重要。

#2.凭证遭到泄露

当凭证被泄露时,它们可能会以不寻常的方式使用——例如在奇怪的时间、从不同的位置或以异常高的频率访问数据或系统。这些异常可以与其他行为指标交叉引用,以确定风险可能性。这是通过 NDR 的行为分析实现的,该分析会根据您组织的典型用户行为模式调整其模型。通过与 SIEM(安全信息和事件管理)和 IAM(身份和访问管理)等其他安全系统集成,可以更全面地了解异常情况。

当识别出高风险凭证使用情况时,NDR 与 IAM 系统的集成可以防止攻击结束,并通过切换凭证让您的最终用户领先于攻击。

#3。勒索软件攻击缓解

在勒索软件渗透过程中,攻击者利用网络中的漏洞来访问计算机和服务器。一旦勒索软件将自身嵌入网络,时间就开始计时:在这种关键的时间敏感情况下,只有几个小时,勒索软件就会不可逆地加密您的大量数据。从历史上看,针对勒索软件的战斗的展开是可预见的:攻击者开发并发布新的恶意软件;安全团队检测到这种异常活动,并在攻击后取证中隔离受影响的文件,并创建新的防火墙策略以防止再次发生类似的攻击。有时,受影响方会迅速采取行动来减轻损失,但不会给相关工作人员带来巨大压力。 NDR 功能有助于检测勒索软件的早期迹象,使组织能够在攻击达到大规模加密阶段之前做出响应并防止有效负载部署。

#4。内部威胁识别

内部威胁通常是传统防火墙和入侵检测系统 (IDS) 规避的主要问题。打着合法用户和服务幌子的攻击者——经验丰富,可以避开基于签名的检测方法——是当今最成功的威胁行为者之一。值得庆幸的是,即使是这些威胁也不太可能绕过网络检测和响应 (NDR) 系统。这是因为NDR可以识别攻击者难以完全避免的特定网络行为。

此外,NDR 超越了简单的基于规则的检测:机器学习允许对网络内的实体行为进行连续分析和建模。这种方法使 NDR 能够根据上下文发现任何类似于已建立的攻击方法的内容。因此,即使是看似合法的进程,如果表现出不寻常的特征,也可能会受到审查并被标记。

然而,值得注意的是,并非所有机器学习系统都同样有效。利用云执行机器学习模型的速度和可扩展性的系统通常比依赖更有限的本地计算资源的系统具有显着的优势。这种差异对于检测复杂网络威胁的效率和有效性至关重要。

#5。恶意软件检测

当今的恶意软件所采用的方法多种多样,这是防御它的困难之一。例如,顶级域名的使用完美地证明了攻击者融入大量合法对手的能力。 NDR 解决方案提供了一种窥视恶意软件危险外表的方法。借助多个机器分析引擎,NDR 的多方面方法对先前建立的策略、技术和程序 (TTP) 进行建模,同时还进行深度网络数据包检查和元数据比较。

#6。网络钓鱼攻击检测

自从电子邮件广泛使用以来,网络钓鱼长期以来一直是恶意软件攻击的首选方法。对于攻击者来说,这种技术通常是渗透企业关键领域的最简单、最便宜且最直接的途径。 NDR 系统可以通过识别可疑电子邮件活动及其对网络的影响来减轻网络钓鱼攻击的影响。

#7.命令与控制 (C2) 通信检测

当受感染的系统与攻击者控制的服务器进行通信以接收进一步的指令或窃取数据时,就会发生 C2 通信。 NDR 通过出站网络镜像端口和虚拟分路器识别与已知 C2 节点的通信。通过被动捕获网络通信,NDR 可以识别数据流模式的突然变化,发现新的或意外的通信通道,并在攻击者完成利用未煮熟的设备保护工作之前捕获不规则的数据加密尝试。

此分析不仅还考虑了 C2 通信的已知特征(例如特定数据包大小、时间间隔或协议异常),而且某些 NDR 解决方案甚至可以解密和检查加密流量以查找 C2 通信的迹象。这甚至可以识别使用加密来隐藏其活动的高级攻击者。

#8。数据泄露预防

NDR 系统使用行为分析来了解网络内典型的数据移动模式。任何意外行为,例如用户访问和传输他们通常不会访问和传输的数据,都可能触发警报。由于对数据环境的这种适应性理解,NDR 系统可以检测表明数据移动不当的模式。这些模式可以是大于正常数据传输、流向外部目的地的异常数据流以及非正常时间流量的拼贴。

在检测到潜在的数据泄露后,NDR 系统可以自动启动响应以减轻威胁。这可能包括阻止传输、隔离受影响的网段或向安全人员发出警报。

#9。安全堆栈整合

NDR 解决方案旨在与防火墙、IPS 和 SIEM 系统等其他安全工具无缝集成。这种集成允许这些系统共享数据和见解,从而创建更加统一的安全态势。反过来,您的组织可以从更全面的网络安全事件视图中受益,从而无需使用多个互不相关的监控工具。

除了更简单的安全管理之外,NDR 的高级分析还可以承担原本需要单独工具的角色。它们提供对网络流量和行为的复杂分析,减少对多个不太先进的系统的依赖。在减少必要的现场工具数量的同时,NDR 解决方案具有可扩展性和适应性,这意味着它们可以与组织一起成长并根据不断变化的安全需求进行调整。这种可扩展性减少了随着企业扩展而不断向堆栈添加新安全工具的需要。

通过与其他安全工具集成和增强、提供集中控制以及自动化各种安全功能,NDR 有效地整合了企业安全堆栈,从而实现更加简化和有效的网络安全操作。

自动化驱动的网络检测和响应

Stellar 的解决方案在网络安全领域脱颖而出,提供了一组强大的 NDR 功能,旨在高速解决关键威胁。我们的平台擅长实时检测和响应,利用高级分析、人工智能和机器学习的力量来监控网络流量并识别可疑活动。其物理和虚拟传感器不仅提供深度数据包检测和人工智能驱动的入侵检测,还提供用于零日攻击分析的沙箱。这些传感器可以顺利地融入您的技术堆栈中已有的解决方案,同时加固之前的任何弱点。


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