Birçok şirket veri sızmasını ve veri hırsızlığını etkili bir şekilde önleyemiyor. Exeon'a göre gizli ve özel verilerin bu şekilde açığa çıkmasının en yaygın nedenleri siber saldırılar ve insan hatasıdır. NDR ve makine öğrenimi, veri hırsızlığına karşı güçlü araçlardır.
Yalnızca güvenlik açıklarının ve siber saldırıların zamanında tespiti, verilerin dışarı sızmasını ve ardından kötü niyetli aktörler tarafından yayınlanmasını veya fidye almak için kullanılmasını önleyebilir. Ağların ve uygulama ortamlarının artan karmaşıklığı, şirketlerin sızmayı güvenilir bir şekilde önlemesini giderek zorlaştırıyor.
Çoğunlukla güvenlik açıklarından dolayı birçok ağ geçidi
Asıl sorun, davetsiz misafirlerin DNS, HTTP(S), FTP ve SMB gibi protokolleri kullanarak veri toplamak ve yasadışı olarak iletmek için çeşitli güvenlik açıklarından yararlanabilmesidir. Örneğin, MITRE ATT&CK Çerçevesi çok sayıda veri hırsızlığı saldırısı modelini açıklamaktadır. Yine de protokoller ve altyapıdaki her değişiklikte güncel kalmak büyük bir zorluktur ve kapsamlı güvenlik izlemeyi daha da karmaşık hale getirir. Exeon'a göre gerekli olan, veri hacmine dayalı, cihazlara veya ağlara özel, etkinliği artırmak için ayarlanmış eşiklere sahip bireysel bir analizdir.
Karmaşık ortamlara rağmen kolay algılama
Ağ Algılama ve Yanıt (NDR) çözümleri, ilgili ağ iletişimlerinin pratik olarak izlenmesini sağlayarak, kapsamlı veri sızdırma izlemesi için temel teşkil ederek bunu gerçekleştirebilir. Bu aynı zamanda dahili iletişimi de içerir; bazı saldırganlar verileri doğrudan dışarıya aktarırken diğerleri özel dahili sızma ana bilgisayarları kullanır.
Makine öğrenimi algoritmalarının kullanıma sunulması, veri sızıntısının tespiti için çeşitli avantajlar sunar
- Veri trafiğinin iletişim kalıpları ve sunucuların ve uç cihazların yükleme/indirme davranışları hakkında bilgi edinilmesi; bu, anormalliklerin tespit edilmesinde önemli bir temel oluşturur.
- Farklı istemciler, sunucular ve ağlar için uygun eşiklerin otomatik olarak ayarlanması.
- Öğrenilen hacim düzenlerinden sapmaları tespit edin, ister dahili olarak gerçekleşsin, ister dahili ve harici sistemler arasında alışverişi içersin, şüpheli veri aktarımlarını ortaya çıkarın.
- Olağandışı veri noktalarını ölçmek için puanlama sistemlerini kullanmak, verileri değerlendirmek için diğer sistemlerle bağlantı kurmak ve bulunan tutarsızlıklar için raporlar oluşturmak.
ExeonTrace gibi makine öğrenimi tabanlı NDR çözümleri, sıra dışı ağ davranışlarını ve veri aktarımındaki ani zirveleri tespit etmek için bütünsel ve anlayışlı bir yaklaşım sağlar. Makine öğrenimini kullanan bu tür çözümler, veri hacimlerini veya gizli kanalları analiz ederken anormalliklerin hızlı tespitini sağlar. Bu proaktif yaklaşımla NDR'ler, genellikle veri sızıntısı meydana gelmeden çok önce, bir izinsiz girişin en erken göstergelerini belirleyebilir. ExeonTrace, ek donanım ihtiyacını ortadan kaldırarak mevcut altyapıya sorunsuz bir şekilde entegre olur.
Exeon.com'da daha fazlası
Exeon Hakkında Exeon Analytics AG, yapay zeka odaklı güvenlik analitiği aracılığıyla BT ve OT altyapılarını koruma konusunda uzmanlaşmış bir İsviçre siber teknoloji şirketidir. Ağ Tespit ve Yanıt (NDR) platformu ExeonTrace, şirketlere ağları izleme, siber tehditleri anında tespit etme ve böylece kendi şirketlerinin BT ortamını hızlı, güvenilir ve tamamen yazılım tabanlı olarak etkili bir şekilde koruma fırsatı sunuyor.