Багато компаній не в змозі ефективно запобігти викраденню та крадіжці даних. За даними Exeon, найпоширенішими причинами такого розкриття конфіденційних і особистих даних є кібератаки та людські помилки. NDR і машинне навчання є потужними інструментами проти викрадання даних.
Лише своєчасне виявлення вразливостей і кібератак може запобігти викраденню даних, а потім їх публікації зловмисниками або використанню для отримання викупу. Зростаюча складність мереж і середовищ додатків ускладнює для компаній надійне запобігання викраденню.
Багато шлюзів – переважно через прогалини в безпеці
Основна проблема полягає в тому, що зловмисники можуть використовувати різноманітні вразливості для збору та незаконної передачі даних за допомогою таких протоколів, як DNS, HTTP(S), FTP і SMB. Наприклад, MITER ATT&CK Framework описує численні шаблони атак з викраденням даних. Тим не менш, бути в курсі кожної зміни в протоколах та інфраструктурі є величезною проблемою, що робить комплексний моніторинг безпеки ще більш складним. За словами Exeon, потрібен індивідуальний аналіз на основі обсягу даних, специфічних для пристроїв або мереж, зі скоригованими пороговими значеннями для підвищення ефективності.
Легке виявлення, незважаючи на складне середовище
Рішення для виявлення та реагування мережі (NDR) можуть це зробити, оскільки вони дозволяють здійснювати практичний моніторинг відповідних мережевих комунікацій, тим самим виступаючи основою для всебічного моніторингу крадіжки даних. Це також включає в себе внутрішні комунікації, оскільки деякі зловмисники передають дані безпосередньо назовні, а інші використовують спеціальні внутрішні хости для вилучення.
Запровадження алгоритмів машинного навчання пропонує кілька переваг для виявлення викрадених даних
- Отримання знань про моделі зв’язку трафіку даних і поведінку завантаження/завантаження серверів і кінцевих пристроїв, що є важливою основою для виявлення аномалій.
- Автоматичне встановлення відповідних порогів для різних клієнтів, серверів і мереж.
- Виявляйте відхилення від вивчених шаблонів гучності, виявляючи підозрілі передачі даних, незалежно від того, чи відбуваються вони всередині системи чи передбачають обмін між внутрішньою та зовнішньою системами.
- Використання систем оцінки для кількісної оцінки незвичайних точок даних, встановлення зв’язків з іншими системами для оцінки даних і створення звітів про виявлені невідповідності.
Рішення NDR на основі ML, такі як ExeonTrace, забезпечують цілісний і глибокий підхід до виявлення незвичайної поведінки мережі та раптових піків передачі даних. Використовуючи машинне навчання, такі рішення дозволяють швидко виявляти аномалії під час аналізу обсягів даних або прихованих каналів. Завдяки такому проактивному підходу NDR можуть виявити найперші ознаки вторгнення, часто задовго до того, як відбудеться викрадання даних. ExeonTrace легко інтегрується в існуючу інфраструктуру, усуваючи потребу в додатковому обладнанні.
Більше на Exeon.com
Про Exeon Exeon Analytics AG – це швейцарська кібертехнологічна компанія, яка спеціалізується на захисті ІТ- та ОТ-інфраструктур за допомогою аналітики безпеки на основі ШІ. Платформа мережевого виявлення та реагування (NDR) ExeonTrace пропонує компаніям можливість контролювати мережі, негайно виявляти кіберзагрози та таким чином ефективно захищати ІТ-ландшафт своєї компанії – швидко, надійно та повністю на основі програмного забезпечення.