कई कंपनियां डेटा घुसपैठ और डेटा चोरी को प्रभावी ढंग से रोकने में असमर्थ हैं। एक्सॉन के अनुसार, गोपनीय और निजी डेटा के इस तरह के प्रदर्शन का सबसे आम कारण साइबर हमले और मानवीय त्रुटि हैं। एनडीआर और मशीन लर्निंग डेटा घुसपैठ के खिलाफ शक्तिशाली उपकरण हैं।
केवल कमजोरियों और साइबर हमलों का समय पर पता लगाने से डेटा को घुसपैठ और फिर दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं द्वारा प्रकाशित होने या फिरौती प्राप्त करने के लिए उपयोग होने से रोका जा सकता है। नेटवर्क और एप्लिकेशन वातावरण की बढ़ती जटिलता कंपनियों के लिए घुसपैठ को विश्वसनीय रूप से रोकना कठिन बना रही है।
कई प्रवेश द्वार - अधिकतर सुरक्षा खामियों के कारण
मुख्य समस्या यह है कि घुसपैठिए DNS, HTTP(S), FTP और SMB जैसे प्रोटोकॉल का उपयोग करके डेटा एकत्र करने और अवैध रूप से प्रसारित करने के लिए विभिन्न प्रकार की कमजोरियों का फायदा उठा सकते हैं। उदाहरण के लिए, MITER ATT&CK फ्रेमवर्क डेटा घुसपैठ हमलों के कई पैटर्न का वर्णन करता है। फिर भी, प्रोटोकॉल और बुनियादी ढांचे में हर बदलाव के साथ अपडेट रहना एक बड़ी चुनौती है, जिससे व्यापक सुरक्षा निगरानी और भी जटिल हो जाती है। एक्सॉन के अनुसार, प्रभावशीलता बढ़ाने के लिए समायोजित सीमा के साथ उपकरणों या नेटवर्क के लिए विशिष्ट डेटा वॉल्यूम के आधार पर एक व्यक्तिगत विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
जटिल वातावरण के बावजूद आसान पता लगाना
नेटवर्क डिटेक्शन एंड रिस्पांस (एनडीआर) समाधान ऐसा कर सकते हैं क्योंकि वे प्रासंगिक नेटवर्क संचार की व्यावहारिक निगरानी को सक्षम करते हैं, जिससे व्यापक डेटा घुसपैठ निगरानी के लिए आधार के रूप में कार्य किया जाता है। इसमें आंतरिक संचार भी शामिल है, क्योंकि कुछ हमलावर डेटा को सीधे बाहरी रूप से स्थानांतरित करते हैं, जबकि अन्य विशेष आंतरिक घुसपैठ होस्ट का उपयोग करते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की शुरूआत डेटा घुसपैठ का पता लगाने के लिए कई फायदे प्रदान करती है
- डेटा ट्रैफ़िक के संचार पैटर्न और सर्वर और अंतिम उपकरणों के अपलोड/डाउनलोड व्यवहार के बारे में ज्ञान का अधिग्रहण, जो विसंगतियों का पता लगाने के लिए एक महत्वपूर्ण आधार है।
- विभिन्न क्लाइंट, सर्वर और नेटवर्क के लिए उपयुक्त सीमा की स्वचालित सेटिंग।
- सीखे गए वॉल्यूम पैटर्न से विचलन का पता लगाएं, संदिग्ध डेटा ट्रांसफर को उजागर करें, चाहे वे आंतरिक रूप से हों या आंतरिक और बाहरी सिस्टम के बीच आदान-प्रदान शामिल हों।
- असामान्य डेटा बिंदुओं को मापने के लिए स्कोरिंग सिस्टम का उपयोग करना, डेटा का मूल्यांकन करने के लिए अन्य प्रणालियों के साथ संबंध बनाना और पाई गई विसंगतियों के लिए रिपोर्ट तैयार करना।
एक्सॉनट्रेस जैसे एमएल-आधारित एनडीआर समाधान असामान्य नेटवर्क व्यवहार और डेटा ट्रांसमिशन में अचानक शिखर का पता लगाने के लिए एक समग्र और व्यावहारिक दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, ऐसे समाधान डेटा वॉल्यूम या गुप्त चैनलों का विश्लेषण करते समय तेजी से विसंगति का पता लगाने में सक्षम बनाते हैं। इस सक्रिय दृष्टिकोण के साथ, एनडीआर घुसपैठ के शुरुआती संकेतकों की पहचान कर सकते हैं, अक्सर डेटा घुसपैठ होने से काफी पहले। ExeonTrace अतिरिक्त हार्डवेयर की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, मौजूदा बुनियादी ढांचे में निर्बाध रूप से एकीकृत होता है।
Exeon.com पर अधिक
Exeon के बारे में एक्सॉन एनालिटिक्स एजी एक स्विस साइबरटेक कंपनी है जो एआई-संचालित सुरक्षा एनालिटिक्स के माध्यम से आईटी और ओटी बुनियादी ढांचे की सुरक्षा करने में माहिर है। नेटवर्क डिटेक्शन एंड रिस्पॉन्स (एनडीआर) प्लेटफॉर्म एक्सॉनट्रेस कंपनियों को नेटवर्क की निगरानी करने, साइबर खतरों का तुरंत पता लगाने और इस प्रकार अपनी कंपनी के आईटी परिदृश्य को प्रभावी ढंग से सुरक्षित करने का अवसर प्रदान करता है - जल्दी, विश्वसनीय और पूरी तरह से सॉफ्टवेयर-आधारित।