De nombreuses entreprises sont incapables de prévenir efficacement l’exfiltration et le vol de données. Selon Exeon, les causes les plus courantes d'une telle exposition de données confidentielles et privées sont les cyberattaques et les erreurs humaines. Le NDR et l’apprentissage automatique sont des outils puissants contre l’exfiltration de données.
Seule une détection rapide des vulnérabilités et des cyberattaques peut empêcher que les données soient exfiltrées puis publiées par des acteurs malveillants ou utilisées pour obtenir des rançons. La complexité croissante des réseaux et des environnements d’application rend de plus en plus difficile pour les entreprises de prévenir de manière fiable l’exfiltration.
De nombreuses passerelles – principalement en raison de failles de sécurité
Le principal problème est que les intrus peuvent exploiter diverses vulnérabilités pour collecter et transmettre illégalement des données à l'aide de protocoles tels que DNS, HTTP(S), FTP et SMB. Par exemple, le framework MITRE ATT&CK décrit de nombreux modèles d'attaques par exfiltration de données. Rester au courant de chaque changement dans les protocoles et les infrastructures constitue néanmoins un défi de taille, ce qui rend la surveillance globale de la sécurité encore plus complexe. Selon Exeon, il faut une analyse individuelle basée sur le volume de données, spécifique aux appareils ou aux réseaux, avec des seuils ajustés pour augmenter l'efficacité.
Détection facile malgré des environnements complexes
Les solutions de détection et de réponse réseau (NDR) peuvent y parvenir car elles permettent une surveillance pratique des communications réseau pertinentes, servant ainsi de base à une surveillance complète de l'exfiltration de données. Cela inclut également les communications internes, car certains attaquants transfèrent les données directement vers l'extérieur, tandis que d'autres utilisent des hôtes d'exfiltration internes spéciaux.
L’introduction d’algorithmes d’apprentissage automatique offre plusieurs avantages pour la détection des exfiltrations de données
- Acquisition de connaissances sur les modèles de communication du trafic de données et le comportement de téléchargement/téléchargement des serveurs et des appareils finaux, ce qui constitue une base importante pour détecter les anomalies.
- Définition automatisée de seuils appropriés pour différents clients, serveurs et réseaux.
- Détectez les écarts par rapport aux modèles de volumes appris, en découvrant les transferts de données suspects, qu'ils se produisent en interne ou qu'ils impliquent des échanges entre des systèmes internes et externes.
- Utiliser des systèmes de notation pour quantifier les points de données inhabituels, établir des connexions avec d'autres systèmes pour évaluer les données et générer des rapports sur les incohérences trouvées.
Les solutions NDR basées sur le ML comme ExeonTrace offrent une approche holistique et perspicace pour détecter les comportements inhabituels du réseau et les pics soudains de transmission de données. Grâce à l'apprentissage automatique, ces solutions permettent une détection rapide des anomalies lors de l'analyse de volumes de données ou de canaux secrets. Grâce à cette approche proactive, les rapports de non-remise peuvent identifier les premiers indicateurs d'une intrusion, souvent bien avant que l'exfiltration des données ne se produise. ExeonTrace s'intègre parfaitement à l'infrastructure existante, éliminant ainsi le besoin de matériel supplémentaire.
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À propos d'Exeon Exeon Analytics AG est une société suisse de cybertechnologie spécialisée dans la protection des infrastructures IT et OT grâce à des analyses de sécurité basées sur l'IA. La plateforme Network Detection and Response (NDR) ExeonTrace offre aux entreprises la possibilité de surveiller les réseaux, de détecter immédiatement les cybermenaces et de protéger ainsi efficacement le paysage informatique de leur propre entreprise - de manière rapide, fiable et entièrement logicielle.