Ngày 22 tháng 6 năm 2023Tin tức về hacker An ninh mạng / Máy học
Tại sao phát hiện đánh cắp dữ liệu là tối quan trọng?
Việc đánh cắp dữ liệu thường đóng vai trò là hành động cuối cùng của một cuộc tấn công mạng, khiến nó trở thành cơ hội cuối cùng để phát hiện hành vi vi phạm trước khi dữ liệu được công khai hoặc được sử dụng cho các hoạt động thâm độc khác, chẳng hạn như gián điệp. Tuy nhiên, rò rỉ dữ liệu không chỉ là hậu quả của các cuộc tấn công mạng, nó còn có thể là hậu quả của lỗi của con người. Mặc dù việc ngăn chặn đánh cắp dữ liệu thông qua các biện pháp kiểm soát bảo mật là lý tưởng, nhưng sự phức tạp ngày càng tăng và sự phân tán của cơ sở hạ tầng, cùng với việc tích hợp các thiết bị cũ, khiến việc ngăn chặn trở thành một nhiệm vụ khó khăn. Trong những tình huống như vậy, tính năng phát hiện đóng vai trò là mạng lưới an toàn cuối cùng của chúng tôi – thật vậy, muộn còn hơn không.
Giải quyết thách thức phát hiện đánh cắp dữ liệu
Đây là lúc công nghệ Phát hiện & Phản hồi Mạng (NDR) phát huy tác dụng. NDR dựa trên ML cho phép giám sát mạng thiết yếu bằng cách cung cấp hai thuộc tính quan trọng:
Chúng cho phép giám sát khả thi tất cả các giao tiếp mạng có liên quan – nền tảng của giám sát đánh cắp dữ liệu toàn diện. Điều này không chỉ bao gồm các tương tác bên trong-bên ngoài hệ thống mà còn cả các giao tiếp nội bộ. Trong khi một số nhóm tấn công trích xuất dữ liệu trực tiếp ra bên ngoài, những nhóm khác sử dụng các máy chủ trích xuất nội bộ chuyên dụng. Các thuật toán máy học hỗ trợ học theo ngữ cảnh cụ thể về các ngưỡng khác nhau cho các thiết bị và mạng khác nhau, rất quan trọng trong bối cảnh cơ sở hạ tầng đa dạng hiện nay.
Giải mã máy học để phát hiện đánh cắp dữ liệu
Trước khi có Machine Learning, ngưỡng cho các mạng hoặc máy khách cụ thể được đặt thủ công. Do đó, một cảnh báo đã được kích hoạt khi một thiết bị gửi nhiều hơn ngưỡng dữ liệu cụ thể bên ngoài mạng. Tuy nhiên, các thuật toán Machine Learning mang lại một số lợi thế cho việc phát hiện đánh cắp dữ liệu:
Tìm hiểu thông tin liên lạc về lưu lượng mạng và hành vi tải lên/tải xuống của máy khách và máy chủ, cung cấp cơ sở cần thiết để phát hiện sự bất thường. Thiết lập các ngưỡng phù hợp cho các máy khách, máy chủ và mạng khác nhau. Nếu không, việc xác định và duy trì các ngưỡng này cho từng mạng hoặc nhóm khách hàng sẽ là một nhiệm vụ tẻ nhạt. Nhận biết các thay đổi trong cấu hình khối lượng đã học và phát hiện các ngoại lệ và trao đổi dữ liệu đáng ngờ, nội bộ hoặc giữa các hệ thống nội bộ và bên ngoài. Sử dụng các cơ chế tính điểm để định lượng các giá trị ngoại lệ, tương quan dữ liệu với các hệ thống khác và tạo cảnh báo cho các điểm bất thường đã xác định.
Trực quan hóa: Khi lưu lượng truy cập vượt quá một ngưỡng nhất định, như được xác định bởi cấu hình đã học, một cảnh báo sẽ được kích hoạt.
Phát hiện và phản hồi mạng dựa trên ML để giải cứu
Các giải pháp Phát hiện & Phản hồi Mạng (NDR) cung cấp một phương pháp toàn diện và chuyên sâu để phát hiện các hoạt động mạng bất thường và sự gia tăng bất ngờ trong quá trình truyền dữ liệu. Tận dụng Học máy (ML), các giải pháp này thiết lập đường cơ sở giao tiếp mạng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định nhanh chóng các giá trị ngoại lệ. Điều này áp dụng cho phân tích khối lượng và các kênh bí mật như nhau. Thông qua lập trường tiên tiến, chủ động này, NDR có thể phát hiện các dấu hiệu xâm nhập ban đầu, thường là trước khi quá trình đánh cắp dữ liệu diễn ra.
Một giải pháp NDR, được phân biệt bởi khả năng giám sát khối lượng dữ liệu chính xác, là ExeonTrace. Hệ thống NDR của Thụy Sĩ này, được điều khiển bởi các thuật toán ML từng đoạt giải thưởng, kiểm tra và phân tích lưu lượng mạng một cách thụ động trong thời gian thực, xác định chuyển động dữ liệu tiềm ẩn rủi ro hoặc trái phép. Hơn nữa, ExeonTrace tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có, do đó loại bỏ sự cần thiết của các tác nhân phần cứng bổ sung. Các ưu điểm của ExeonTrace vượt ra ngoài phạm vi bảo mật đơn thuần, hỗ trợ hiểu được hành vi mạng thông thường và bất thường – một yếu tố quan trọng trong việc thiết lập một tư thế bảo mật mạnh mẽ và hiệu quả.
Nền tảng ExeonTrace: Phát hiện ngoại lệ khối lượng dữ liệu
Chìa khóa rút ra
Trong bối cảnh kỹ thuật số ngày nay, các mạng liên tục mở rộng và các lỗ hổng đang leo thang. Do đó, việc phát hiện đánh cắp dữ liệu hiệu quả trở nên không thể thiếu. Tuy nhiên, với sự phức tạp của các mạng hiện đại, việc đặt ngưỡng thủ công để phát hiện ngoại lệ không chỉ cồng kềnh mà còn hầu như không thể. Thông qua phát hiện dựa trên khối lượng và giám sát hành vi lưu lượng truy cập, người ta có thể xác định hành vi đánh cắp dữ liệu, xác định chính xác những thay đổi bất thường về khối lượng dữ liệu và các mẫu lưu lượng tải lên/tải xuống. Đây là sức mạnh của Machine Learning (ML) trong các hệ thống Phát hiện & Phản hồi Mạng (NDR): nó tự động xác định các ngưỡng và ngoại lệ dành riêng cho cơ sở hạ tầng.
Trong số các giải pháp NDR này, ExeonTrace nổi bật, cung cấp khả năng hiển thị mạng toàn diện, phát hiện sự bất thường hiệu quả và lập trường bảo mật được củng cố. Các tính năng này đảm bảo rằng các hoạt động kinh doanh diễn ra với tính bảo mật và hiệu quả. Yêu cầu bản trình diễn để tìm hiểu cách tận dụng NDR dựa trên máy học để phát hiện hành vi mạng bất thường và đánh cắp dữ liệu cho tổ chức của bạn.
