Muitas empresas não conseguem prevenir eficazmente a exfiltração e o roubo de dados. Segundo a Exeon, as causas mais comuns dessa exposição de dados confidenciais e privados são ataques cibernéticos e erros humanos. NDR e aprendizado de máquina são ferramentas poderosas contra a exfiltração de dados.
Somente a detecção oportuna de vulnerabilidades e ataques cibernéticos pode impedir que os dados sejam exfiltrados e publicados por atores mal-intencionados ou usados para obter resgates. A crescente complexidade das redes e dos ambientes de aplicativos está tornando cada vez mais difícil para as empresas evitarem a exfiltração de maneira confiável.
Muitos gateways – principalmente devido a falhas de segurança
O principal problema é que os invasores podem explorar uma variedade de vulnerabilidades para coletar e transmitir dados ilegalmente usando protocolos como DNS, HTTP(S), FTP e SMB. Por exemplo, o MITRE ATT&CK Framework descreve vários padrões de ataques de exfiltração de dados. Ainda assim, manter-se atualizado com cada mudança nos protocolos e na infraestrutura é um enorme desafio, tornando o monitoramento de segurança abrangente ainda mais complexo. Segundo a Exeon, o que é necessário é uma análise individual baseada no volume de dados, específico para dispositivos ou redes, com limites ajustados para aumentar a eficácia.
Detecção fácil apesar de ambientes complexos
As soluções de detecção e resposta de rede (NDR) podem fazer com que isso aconteça, pois permitem o monitoramento prático das comunicações de rede relevantes, agindo assim como base para o monitoramento abrangente da exfiltração de dados. Isso também inclui comunicações internas, já que alguns invasores transferem dados diretamente para o exterior, enquanto outros usam hosts de exfiltração internos especiais.
A introdução de algoritmos de aprendizado de máquina oferece diversas vantagens para detecção de exfiltração de dados
- Aquisição de conhecimentos sobre os padrões de comunicação do tráfego de dados e o comportamento de upload/download de servidores e dispositivos finais, o que constitui uma base importante para a deteção de anomalias.
- Configuração automatizada de limites apropriados para diferentes clientes, servidores e redes.
- Detecte desvios dos padrões de volume aprendidos, descobrindo transferências de dados suspeitas, quer elas ocorram internamente ou envolvam trocas entre sistemas internos e externos.
- Utilizar sistemas de pontuação para quantificar pontos de dados incomuns, fazer conexões com outros sistemas para avaliar os dados e gerar relatórios para inconsistências encontradas.
Soluções NDR baseadas em ML, como ExeonTrace, fornecem uma abordagem holística e criteriosa para detectar comportamentos incomuns de rede e picos repentinos na transmissão de dados. Usando aprendizado de máquina, essas soluções permitem a detecção rápida de anomalias ao analisar volumes de dados ou canais secretos. Com essa abordagem proativa, as notificações de falha na entrega podem identificar os primeiros indicadores de uma intrusão, muitas vezes bem antes de ocorrer a exfiltração de dados. O ExeonTrace integra-se perfeitamente à infraestrutura existente, eliminando a necessidade de hardware adicional.
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Sobre Exeon A Exeon Analytics AG é uma empresa suíça de cibertecnologia especializada na proteção de infraestruturas de TI e OT por meio de análises de segurança orientadas por IA. A plataforma ExeonTrace de detecção e resposta de rede (NDR) oferece às empresas a oportunidade de monitorar redes, detectar ameaças cibernéticas imediatamente e, assim, proteger eficazmente o cenário de TI de sua própria empresa - de forma rápida, confiável e totalmente baseada em software.