Muchas empresas no pueden prevenir eficazmente la filtración y el robo de datos. Según Exeon, las causas más comunes de dicha exposición de datos confidenciales y privados son los ciberataques y los errores humanos. NDR y aprendizaje automático son herramientas poderosas contra la filtración de datos.
Sólo la detección oportuna de vulnerabilidades y ataques cibernéticos puede evitar que actores malintencionados extraigan datos y luego los publiquen o los utilicen para obtener rescates. La creciente complejidad de las redes y los entornos de aplicaciones hace que a las empresas les resulte cada vez más difícil prevenir de forma fiable la exfiltración.
Muchas puertas de enlace, principalmente debido a lagunas de seguridad
El principal problema es que los intrusos pueden aprovechar una variedad de vulnerabilidades para recopilar y transmitir datos ilegalmente utilizando protocolos como DNS, HTTP(S), FTP y SMB. Por ejemplo, el marco MITRE ATT&CK describe numerosos patrones de ataques de exfiltración de datos. Aún así, mantenerse actualizado con cada cambio en los protocolos y la infraestructura es un gran desafío, lo que hace que el monitoreo integral de la seguridad sea aún más complejo. Según Exeon, lo que se requiere es un análisis individual basado en el volumen de datos, específico de dispositivos o redes, con umbrales ajustados para aumentar la efectividad.
Fácil detección a pesar de entornos complejos
Las soluciones de detección y respuesta de red (NDR) pueden hacer que esto suceda, ya que permiten un monitoreo práctico de las comunicaciones de red relevantes, actuando así como base para un monitoreo integral de la filtración de datos. Esto también incluye las comunicaciones internas, ya que algunos atacantes transfieren datos directamente al exterior, mientras que otros utilizan hosts de exfiltración internos especiales.
La introducción de algoritmos de aprendizaje automático ofrece varias ventajas para la detección de filtración de datos.
- Adquisición de conocimientos sobre los patrones de comunicación del tráfico de datos y el comportamiento de carga/descarga de servidores y dispositivos finales, que es una base importante para detectar anomalías.
- Configuración automatizada de umbrales apropiados para diferentes clientes, servidores y redes.
- Detecte desviaciones de los patrones de volumen aprendidos, descubriendo transferencias de datos sospechosas, ya sea que ocurran internamente o impliquen intercambios entre sistemas internos y externos.
- Usar sistemas de puntuación para cuantificar puntos de datos inusuales, establecer conexiones con otros sistemas para evaluar los datos y generar informes sobre las inconsistencias encontradas.
Las soluciones NDR basadas en ML como ExeonTrace brindan un enfoque holístico y profundo para detectar comportamientos inusuales de la red y picos repentinos en la transmisión de datos. Utilizando el aprendizaje automático, estas soluciones permiten una rápida detección de anomalías al analizar volúmenes de datos o canales encubiertos. Con este enfoque proactivo, los NDR pueden identificar los primeros indicadores de una intrusión, a menudo mucho antes de que se produzca la filtración de datos. ExeonTrace se integra perfectamente en la infraestructura existente, eliminando la necesidad de hardware adicional.
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Acerca de Exeon Exeon Analytics AG es una empresa suiza de cibertecnología que se especializa en proteger infraestructuras de TI y OT mediante análisis de seguridad basados en inteligencia artificial. La plataforma de detección y respuesta de red (NDR) ExeonTrace ofrece a las empresas la oportunidad de monitorear redes, detectar amenazas cibernéticas de inmediato y así proteger eficazmente el panorama de TI de su propia empresa, de manera rápida, confiable y completamente basada en software.