Mithilfe des Datensatzes für maschinelles Lernen von ExtraHop lassen sich Malware und Botnet-Operationen schneller erkennen und abwehren. Der Datensatz mit 16 Millionen Zeilen soll demnächst als Open Source zur Verfügung stehen.
ExtraHop, ein führender Anbieter von Cloud-nativer Network Detection and Response, NDR, gab heute bekannt, dass es seinen umfangreichen Datensatz mit 16 Millionen Zeilen – einen der robustesten auf dem Markt – als Open Source zur Verfügung stellt, um die Abwehr von durch Algorithmen generierten Domains (DGAs) zu unterstützen. Auf diese Weise sollen die Wettbewerbsbedingungen für Verteidiger verbessert und Unternehmen jeder Größe in die Lage versetzt werden, ihre Organisationen besser abzusichern, indem die Abwehr von Malware und Botnets gestärkt wird.
Täglich tauchen neue Herausforderungen auf
Angesichts der zunehmenden Qualifikationslücke im Bereich der Cybersicherheit (Anstieg um 26 % im letzten Jahr) und der schwindenden Ressourcen entwickelt sich die Cyberlandschaft rasch weiter. Angesichts des raschen Auftauchens neuer Bedrohungen sind Open-Source-Forschung und -Datensätze eine Lösung, um die Herausforderungen zu bewältigen, mit denen Sicherheitsteams täglich konfrontiert sind.
“Die Herausforderungen, denen wir uns im Sicherheitsbereich stellen müssen, sind gewaltig und dynamisch, und mit dieser Initiative demokratisieren wir die Tools, die für die Erkennung von Bedrohungen für Sicherheitsteams aller Größen, Hintergründe und Branchen benötigt werden”, sagte Raja Mukerji, Chief Scientist und Mitbegründer von ExtraHop. “Die Zusammenarbeit in der Cybersecurity-Community ist von unschätzbarem Wert – nur wenn wir uns zusammenschließen, um unsere beste Arbeit zu teilen, können wir in der Offensive bleiben und Angreifern einen Nachteil verschaffen. Unsere Forschung wird die Community verändern und wir ermutigen andere Teams, ihre eigenen Erkenntnisse zu veröffentlichen, von denen die gesamte Branche profitieren wird.”
Ziel: Zusammenarbeit im Bereich Cybersicherheit erweitern
In dem Bestreben, die Zusammenarbeit mit der Industrie zu fördern, veröffentlicht ExtraHop seinen DGA-Detektor-Datensatz, der aus mehr als 16 Millionen Datenzeilen besteht, auf GitHub, um Sicherheitsteams dabei zu helfen, bösartige Aktivitäten in ihren Umgebungen zu erkennen, bevor sie zu einem Geschäftsproblem werden.
DGAs werden von Bedrohungsakteuren verwendet, um die Kontrolle über die Umgebung eines Unternehmens zu behalten, sobald sie in ein Netzwerk eingedrungen sind, was es schwierig macht, Angriffe zu erkennen und zu stoppen. Ursprünglich wurde diese Forschung für die preisgekrönte NDR-Plattform von ExtraHop, Reveal(x), entwickelt und kann nun von jedem Sicherheitsforscher genutzt werden, um sein eigenes Klassifizierungsmodell für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, mit dem DGAs schneller identifiziert und Angriffe schneller und präziser abgewehrt werden können. Seit seiner Implementierung in Reveal(x) hat das ExtraHop-DGA-Modell eine Genauigkeit von mehr als 98 % erreicht.
Zugang für alle
“Da Bedrohungsakteure die Möglichkeit haben, unentdeckt zu operieren, und diese Art von Angriffen zunimmt, werden DGAs heute zunehmend als eine große Bedrohung für Unternehmen angesehen”, sagt Todd Kemmerling, Director of Data Science bei ExtraHop. “Als wir mit der Entwicklung eines Modells zur Erkennung von DGAs begannen, wurde deutlich, dass es an öffentlichen Datensätzen mangelt, die für Sicherheitsteams mit einem breiten Spektrum an Ressourcen zugänglich sind. Mit diesem Datensatz schließen wir diese Lücke und geben jedem Sicherheitsteam Zugang zu den entscheidenden Daten, die es braucht, um DGAs schnell zu erkennen.”
Mehr bei ExtraHop.com
Über ExtraHop ExtraHop hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen mit Sicherheit zu helfen, die nicht untergraben, überlistet oder kompromittiert werden kann. Die dynamische Cyber-Defense-Plattform Reveal(x) 360 hilft Unternehmen, komplexe Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren – bevor sie das Unternehmen gefährden. Wir wenden KI im Cloud-Maßstab auf Petabytes an Datenverkehr pro Tag an und führen eine Entschlüsselung der Leitungsrate und Verhaltensanalysen für alle Infrastrukturen, Workloads und Daten on the fly durch. Mit der vollständigen Transparenz von ExtraHop können Unternehmen schnell bösartiges Verhalten erkennen, fortschrittliche Bedrohungen jagen und jeden Vorfall zuverlässig forensisch untersuchen.