I sikkerhedskopier ser vi en gradvis genkendelse af så kraftfulde funktioner som at bruge Extended Detection and Response (XDR) til at identificere andre typer trusler, AI-algoritmer til at identificere malware, proaktiv søgning efter trusler og sikkerhedskopiering af data som et væsentligt element i moderne cybersikkerhedsløsninger, der hjælpe med at forhindre meget farlige cybertrusler og gendanne vigtige data så hurtigt og sikkert som muligt.
AI-aktiveret malware
Brugen af kunstige intelligente neurale netværk i malware-detektion er brugen af forbedrede kunstig intelligens-teknikker til at opdage og håndtere en ny æra af malware-trusler såsom nuldagstrusler og andre nye variantformer af malware. I modsætning til de fleste virale scannere, der var baseret på brugen af programsignaturer, analyserer denne teknologi, hvordan en fil fungerer, hvordan den bruger netværket og dens faktiske fysiske struktur i drift for mere autoritative resultater.
Nøglefunktioner i AI-drevet malwaredetektion inkluderer:
- Adfærdsanalyse: I sammenligning med tidligere definerede indikationer kunne mistænkelige aktiviteter observeres under overvågningen af programaktiviteter i forhold til sådanne indikatorer; Det ser ud til, at aktiviteterne fandt sted i fjerntliggende egne.
- Proaktiv trusselsjagt: Meddelelser ved de første tegn på, at noget er off base, eller der er nogen form for ulovlig handling.
- Polymorf malware-detektion: For at opdage de mindre ændringer af malware-koden, der kan være usynlige for de traditionelle signatur-baserede detektioner.
- Kontinuerlig læring: At tackle nye trusler og gøre fremtidig detektering mere præcis, end den er i øjeblikket
Inkorporering af AI til malware-detektion forbedrer cybersikkerheden og forhindrer nye, truende mønstre, hvilket reducerer sandsynligheden for et vellykket angreb.
Adoptive trusselsjagtstrategier
Endelig betyder forventning eller trusselsjagt bevidst og systematisk at opsøge trusler i en organisations netværksmiljø, som endnu ikke har gjort skade. Disse involverer normalt formulerede hypoteser, indikatorsøgninger samt analyser.
Der er værktøjer, som trusselsjægerne tyr til, herunder SIEM-systemer, trusselsintelligensplatforme og adfærdsanalyser.
De vigtigste proaktive trusselsjagtteknikker omfatter:
- Analyse: Forfatterregler for at filtrere datakilder og logfiler for forskellige tegn på mærkværdighed
- Søgning: Indstilling af specifikke parametre til at søge efter trusler i data
- Gruppering: Jeg tegner mønstre på tværs af flere forskellige singulariteter.
- Stabling: Auditering af indholdet af værdierne og kontrol af statistisk unormale observationer.
- Avanceret analyse og maskinlæring: Hvordan man bruger kunstig intelligens til at identificere de anomalier, der kan indikere forseelser
Alle disse er opnåelige ved at anvende disse teknikker for at opdage trusler på et tidligere tidspunkt, forbedre reaktionen på hændelser og dermed forbedre organisationens sikkerhed.
Isolation til analyse
Sandboxing med det formål at forstå er en af de mest afgørende strategier til at overveje cybersikkerhed, som giver en atmosfære, hvor farlig kode eller fil kan testes uden at påvirke det virkelige system.
Denne tilgang er især nyttig mod forskellige mærker af new-age-trusler, såsom zero-day og avanceret malware.
Nøgleaspekter af sandboxing inkluderer:
- Isolering: Ondsindet kode køres i en sandkasse, uafhængig af værtssystemet
- Adfærdsanalyse: Sikkerhedsteams kan observere og analysere handlinger fra upålidelig software for bedre sikkerhed og i realtid.
- Tilpasning: Sandbox-analyser kan være mere realistiske med hensyn til OS eller konfiguration af de kørende processer
- Trusselsintelligens: Data indsamlet fra sandkasseanalyse øger indsatsen for at opdage og reagere på nye sikkerhedstrusler
Når det anvendes godt, er det muligt at bruge sandboxing-teknikker til at imødegå trusler, før de opstår, og forbedre en organisations sikkerhedsstatus og samtidig tilføje forskellige andre tilgange til avanceret trusselsdetektion.
Real Life XDR Realisationer
XDR er faktisk troværdigt i digitale sikkerhedsmiljøer, da det er i stand til at evaluere perspektiver og forstå de mest komplekse farer i forskellige omgivelser. Her er nogle bemærkelsesværdige eksempler på XDR i aktion:
Forebyggelse af ransomware-angreb: Modstanderen er en storstilet virksomhed, der blev forsynet med oplysninger om igangværende mistænkelig aktivitet, hvilket tyder på handlingen af et ransomware-angreb i dens indledende fase af XDR. Systemet registrerede mistænkelige filkrypteringstyper og genkendte afvigelser fra normal netværkstrafik. Dette skyldes XDRs evne til at integrere sine kernepolitikker, der forhindrer ransomware i at sprede sig gennem netværket ved at isolere de endepunkter, der var inficeret, og blokere de ondsindede IP-adresser.
Detektion af kryptominedrift: XDR viste sig således at være nyttig til at opdage og forhindre kryptominedrift, der startede med en adgangskodespray enangribe. Systemet, der er forbundet med disse hændelser, dækker cloud-arbejdsbelastninger, identiteter og slutpunkter for at skabe en hændelsestidslinje. Det stoppede kryptomineværktøjerne og den mulige abonnementsoverførsel til en anden ondsindet lejer ved at bruge den kaprede brugerkonto som XDRs automatiske svar
Advanced Persistent Threat (APT) Discovery: Muligheden for at analysere data på flere niveauer af en organisations infrastruktur gjorde det muligt at identificere en APT-gruppe under arbejdet med XDR. Ved hjælp af XDR blev angriberens handlinger fra forskellige e-mail-gateways og endpoint-enheder, samt forsøg på at sprede sig yderligere og udføre datalæk, forbundet. Dette perspektiv gav sikkerhedspersonalet mulighed for hurtigt at afbøde denne trussel og forhindre lækage af data.
Insider-trusselbegrænsning: Insidertrussel I en situation i det virkelige liv beviste XDR sit værd ved at inkorporere funktioner som avanceret analyse og adfærdsanalyse for at identificere og afbøde en insidertrusselssituation i en organisation. Systemet genkendte brugerens adfærd, der lignede afvigelsen fra normal arbejdstid eller forsøg på at overføre store filer. I tilfældet med XDR betød den aggressive strategi, at der kunne foretages indgreb i god tid, før der skete et omfang af skade.
Cloud Security Incident: XDR anvendte sin værdifulde løsning på hybrid- og multi-skyen og identificerede nogle usædvanlige aktiviteter vedrørende udnyttelsen af cloud-ressourcen. For eksempel opdagede XDR, at der var forkert brug af et sæt administrative værktøjer og forkert mønsteradgang til skytjenesterne. Den iboende implementering af disse komponenter muliggjorde tidlig opdagelse af mulige trusler ledsaget af automatiserede reaktionshandlinger for at begrænse dem, herunder beskyttelse mod datalæk og uautoriseret brug af ressourcer.
Phishing-kampagneforsvar: Vurderingen af XDR-løsningen demonstrerede effektiviteten af løsningen, når den skulle håndtere en kompleks phishing-trussel, der blev brugt i angrebet. Systemet sammenkædede information genereret fra e-mailsikkerhedsapplikationer, slutpunkter og trafik for at opdage og forhindre vellykkede phishing-angreb, der undgik de indledende e-mailfiltre. Takket være XDR-muligheden for at se på angrebskæden, kan sikkerhedsteams hurtigt ændre beskyttelsen, og brugerne vil blive informeret om den særlige trussel. Disse realistiske use cases demonstrerer, hvordan XDR øger synlighed, forkorter tid til registrering og optimerer respons på trusler på tværs af mangefacetterede infrastrukturer. Ved hjælp af AI-integreret analyse og automatisering hjælper XDR organisationer med at holde sig ajour med nye og kommende trusler og reducere den samlede effekt af mulige sikkerhedsbrud.
Sikkerhedskopiering i realtid
Integration med backup-applikationer i realtid muliggør trusselsidentifikation, der komplementerer de avancerede trusselsbeskyttelsesprotokoller, der sigter mod at forbedre sikkerhedskopieringsdatasikkerheden. Denne tilgang er altid at se og analysere backup-processer for at holde øje med trusler, når de opstår konstant. En kritisk komponent i trusselsdetektion i realtid i sikkerhedskopier er brugen af trusselsintelligens-feeds. Ved at bruge opdateret viden om nye trusler er backup-systemer i stand til at ændre strategier for at forsvare sig mod nye former for angreb. Det vil være nyttigt på grund af dets dynamiske tilgang, som kan hjælpe organisationer med at undgå at blive prisgivet voksende cybertrusler mod deres backupdata. Trusselsdetektion i realtid for backup-processen kan ikke overbetones, hvad angår adfærdsanalyse. Sofistikerede processer observerer bruger- og systemaktiviteter under hele sikkerhedskopieringen og advarer administratorer om sandsynligheden for ondsindede hændelser. For eksempel, når der er uregelmæssig adgang til filer eller fleksibilitet i sikkerhedskopieringsfrekvensen, udløses alarmer. Deep learning-strategier er vedtaget til at udføre trusselsidentifikation i realtid i sikkerhedskopier med høj nøjagtighed og hastighed. Når de implementeres i skyen, netværket eller identitetslaget i en organisations infrastruktur, kan disse AI-baserede systemer gennemsøge en enorm mængde data og lokalisere mønstre, der kan gå ubemærket hen af generiske trusselsdetektionsprogrammer og -teknikker. Det viser sig, at denne evne er af stor nytte, når man leder efter mere avancerede angreb, der kan målrette backup-dataene. De fem nøgleelementer i trusselsdetektion i realtid inkluderer en sikkerhedskopieringsproces, en sekundær kopi, et lagringsbevidst operativsystem, forudsigende analyser og kontinuerlig databeskyttelse. CDP-systemer fører en log over hver ændring, der er foretaget af dataene i realtid, og kan også øjeblikkeligt opdage eventuelle uønskede aktiviteter, samtidig med at det giver systemet mulighed for at vende tilbage til den tidligere tilstand af dataene, når de først er opdaget. Dette resulterer i at udelukke adskillige muligheder for tab af data og giver bedre beskyttelse mod ransomware og andre trusler. Trusselsdetektion i realtid på backup-processer kræver også brug af skrivning