Κρυφές Απειλές στο Δίκτυο: Πώς να τις Ανιχνεύσετε

Η νέα πρόκληση της κυβερνοασφάλειας

Στον σύγχρονο κόσμο της κυβερνοασφάλειας, οι απειλές εξελίσσονται συνεχώς, με σχεδόν το 80% των κυβερνοεπιθέσεων να μιμούνται πλέον τη συμπεριφορά νόμιμων χρηστών. Αυτό καθιστά δύσκολη την ανίχνευση των επιθέσεων από τα παραδοσιακά συστήματα ασφαλείας. Οι κορυφαίοι οργανισμοί ασφάλειας πληροφοριών (SOC) αναζητούν νέες μεθόδους για να διακρίνουν την πραγματική κίνηση από τις κακόβουλες δραστηριότητες.

Η αποτυχία των παραδοσιακών μεθόδων

Παρόλο που τα τείχη προστασίας και οι λύσεις ανίχνευσης και απόκρισης σε τελικούς σταθμούς (EDR) αποτελούν βασικά εργαλεία στην άμυνα κατά των κυβερνοεπιθέσεων, δεν είναι πλέον επαρκή. Οι επιθέσεις σε συσκευές περιφέρειας και πύλες VPN έχουν αυξηθεί από 3% σε 22%, σύμφωνα με την τελευταία έκθεση της Verizon. Οι λύσεις EDR δυσκολεύονται να εντοπίσουν επιθέσεις μηδενικής ημέρας, τεχνικές “living-off-the-land” και επιθέσεις χωρίς κακόβουλο λογισμικό.

Η ανάγκη για πολυεπίπεδη ανίχνευση

Οι οργανισμοί ασφάλειας πληροφοριών στρέφονται σε μια πολυεπίπεδη προσέγγιση ανίχνευσης που χρησιμοποιεί δεδομένα δικτύου για να αποκαλύψει δραστηριότητες που δεν μπορούν να κρυφτούν. Τεχνολογίες όπως το Network Detection and Response (NDR) παρέχουν ορατότητα που συμπληρώνει το EDR, αποκαλύπτοντας συμπεριφορές που πιθανόν να μην εντοπιστούν από λύσεις που βασίζονται σε τελικούς σταθμούς.

Η βάση της ανίχνευσης

Η πρώτη γραμμή άμυνας περιλαμβάνει ανίχνευση με βάση υπογραφές και πληροφορίες απειλών. Οι υπογραφές, όπως αυτές από το Proofpoint ET Pro, μπορούν να εντοπίσουν γρήγορα γνωστές απειλές και μοτίβα επιθέσεων. Οι πληροφορίες απειλών, που συχνά αποτελούνται από δείκτες συμβιβασμού (IOCs), αναζητούν γνωστές οντότητες δικτύου που έχουν παρατηρηθεί σε πραγματικές επιθέσεις.

Η ανίχνευση κακόβουλου λογισμικού

Η ανίχνευση κακόβουλου λογισμικού λειτουργεί ως αδιάβροχο φράγμα, προστατεύοντας από “σταγόνες” κακόβουλου λογισμικού. Κανόνες όπως οι YARA μπορούν να εντοπίσουν οικογένειες κακόβουλου λογισμικού που μοιράζονται κοινές δομές κώδικα, κρίσιμο για την ανίχνευση πολυμορφικού κακόβουλου λογισμικού.

Η προσαρμοστική ανίχνευση

Οι πιο εξελιγμένες στρώσεις χρησιμοποιούν ανίχνευση συμπεριφοράς και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να εντοπίσουν γνωστές, άγνωστες και παραπλανητικές απειλές. Η ανίχνευση συμπεριφοράς εντοπίζει επικίνδυνες δραστηριότητες όπως αλγόριθμους δημιουργίας τομέων και ασυνήθιστα μοτίβα εξαγωγής δεδομένων.

Η σημασία της ενοποίησης

Η πραγματική δύναμη της πολυεπίπεδης ανίχνευσης έγκειται στη συνεργασία των διαφορετικών στρώσεων. Οι κορυφαίοι οργανισμοί αναπτύσσουν το NDR για να παρέχουν μια ενοποιημένη εικόνα των απειλών σε όλο το δίκτυο. Το NDR συνδυάζει ανιχνεύσεις από πολλαπλές μηχανές για να προσφέρει πλήρη εικόνα των απειλών, κεντρική ορατότητα δικτύου και το πλαίσιο που ενισχύει την άμεση απόκριση σε περιστατικά.

Η πορεία προς το μέλλον

Η συνδυαστική χρήση εξελιγμένων επιθέσεων, διευρυμένων επιφανειών επίθεσης και περιορισμένων πόρων απαιτεί μια στροφή προς πολυεπίπεδες στρατηγικές ανίχνευσης. Σε ένα περιβάλλον όπου οι επιθέσεις επιτυγχάνουν σε δευτερόλεπτα, το παράθυρο για διατήρηση αποτελεσματικής κυβερνοασφάλειας χωρίς λύση NDR κλείνει γρήγορα.

Η λύση της Corelight

Η ολοκληρωμένη πλατφόρμα Open NDR της Corelight συνδυάζει όλους τους τύπους ανίχνευσης δικτύου που αναφέρθηκαν παραπάνω και βασίζεται σε λογισμικό ανοιχτού κώδικα όπως το Zeek®, επιτρέποντας την αξιοποίηση της δύναμης της ανίχνευσης που καθοδηγείται από την κοινότητα.