Ngày 21 tháng 2 năm 2023Tin tức về tin tặc An ninh mạng / Học máy
Khi thời đại kỹ thuật số phát triển và tiếp tục định hình bối cảnh kinh doanh, các mạng công ty ngày càng trở nên phức tạp và phân tán. Lượng dữ liệu mà một công ty thu thập để phát hiện hành vi nguy hiểm không ngừng tăng lên, khiến việc phát hiện các kiểu tấn công lừa đảo và không xác định cũng như cái gọi là “mò kim đáy bể” trở nên khó khăn. Với số lượng ngày càng tăng của các mối đe dọa an ninh mạng, chẳng hạn như vi phạm dữ liệu, tấn công ransomware và nội gián độc hại, các tổ chức đang phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc giám sát và bảo mật thành công mạng của họ. Hơn nữa, sự thiếu hụt nhân tài trong lĩnh vực an ninh mạng khiến việc tìm kiếm mối đe dọa thủ công và tương quan nhật ký trở thành một nhiệm vụ khó khăn và phức tạp. Để giải quyết những thách thức này, các tổ chức đang chuyển sang sử dụng các giải pháp bảo mật mạng dựa trên phân tích dự đoán và Máy học (ML) như những công cụ thiết yếu để bảo vệ mạng của họ trước các mối đe dọa trên mạng và những tác nhân xấu chưa biết.
Vai trò của các giải pháp bảo mật mạng dựa trên ML
Các giải pháp bảo mật mạng dựa trên ML trong an ninh mạng đề cập đến việc sử dụng các thuật toán tự học và các công nghệ dự đoán khác (thống kê, phân tích thời gian, mối tương quan, v.v.) để tự động hóa các khía cạnh phát hiện mối đe dọa khác nhau. Việc sử dụng các thuật toán ML ngày càng trở nên phổ biến đối với các công nghệ có thể mở rộng do những hạn chế hiện có trong các giải pháp bảo mật dựa trên quy tắc truyền thống. Điều này dẫn đến việc xử lý dữ liệu thông qua các thuật toán nâng cao có thể xác định các mẫu, điểm bất thường và các chỉ báo tinh vi khác về hoạt động độc hại, bao gồm các mối đe dọa mới và đang phát triển có thể chưa biết các chỉ báo xấu hoặc dấu hiệu hiện có.
Việc phát hiện các chỉ báo về mối đe dọa đã biết và chặn các kiểu tấn công đã thiết lập vẫn là một phần quan trọng trong quá trình vệ sinh mạng tổng thể. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống sử dụng nguồn cấp dữ liệu đe dọa và quy tắc tĩnh có thể trở nên tốn thời gian khi phải duy trì và bao gồm tất cả các nguồn nhật ký khác nhau. Ngoài ra, các Chỉ báo Tấn công (IoA) hoặc Chỉ báo Thỏa hiệp (IoC) có thể không có sẵn tại thời điểm tấn công hoặc đã nhanh chóng lỗi thời. Do đó, các công ty yêu cầu các phương pháp khác để lấp đầy khoảng trống này trong tình hình an ninh mạng của họ.
Tóm lại, những nhược điểm được đề cập của các giải pháp bảo mật dựa trên quy tắc làm nổi bật tầm quan trọng của việc áp dụng một cách tiếp cận toàn diện hơn đối với an ninh mạng, ngày nay nên bao gồm các giải pháp Phát hiện và phản hồi mạng (NDR) do ML cung cấp để bổ sung cho các khả năng phát hiện truyền thống và các biện pháp bảo mật phòng ngừa.
Lợi ích của ML đối với an ninh mạng
Vậy, Machine Learning (ML) đang định hình tương lai của an ninh mạng như thế nào? Sự thật là các giải pháp bảo mật do ML cung cấp đang mang lại một sự chuyển đổi đáng kể trong lĩnh vực bảo mật mạng bằng cách cung cấp cho các nhóm bảo mật nhiều lợi ích và nâng cao khả năng phát hiện mối đe dọa tổng thể của các tổ chức:
phân tích dữ liệu lớn: Với lượng dữ liệu ngày càng tăng và các nguồn nhật ký khác nhau, các tổ chức phải có khả năng xử lý lượng thông tin khổng lồ trong thời gian thực, bao gồm nhật ký lưu lượng truy cập mạng, điểm cuối và các nguồn thông tin khác liên quan đến các mối đe dọa trên mạng. Về vấn đề này, các thuật toán ML có thể hỗ trợ phát hiện các mối đe dọa bảo mật bằng cách xác định các mẫu và điểm bất thường có thể không được chú ý. Do đó, khả năng và tính linh hoạt của một giải pháp để kết hợp các nguồn nhật ký khác nhau phải là yêu cầu chính đối với khả năng phát hiện mối đe dọa.
Tự động phân tích hành vi bất thường: AI cho phép theo dõi sức khỏe rất cần thiết của hoạt động mạng bằng cách sử dụng phân tích lưu lượng mạng bình thường làm cơ sở. Với sự trợ giúp của tương quan và phân cụm tự động, các hành vi bất thường và ngoại lệ có thể được phát hiện, giảm nhu cầu về kỹ thuật phát hiện thủ công và tìm kiếm mối đe dọa. Các câu hỏi chính cần được trả lời bao gồm “hoạt động của các máy khách khác trong mạng là gì?” và “hành vi của khách hàng có phù hợp với các hoạt động trước đây của chính họ không?” Những cách tiếp cận này cho phép phát hiện các hành vi bất thường như miền thuật toán tạo miền (DGA), sự bất thường dựa trên khối lượng trong kết nối mạng và các kiểu giao tiếp bất thường (ví dụ: chuyển động ngang) trong mạng. Do đó, việc so sánh hành vi hiện tại của khách hàng với hành vi của các đồng nghiệp của họ đóng vai trò là cơ sở phù hợp để xác định các điểm bất thường tinh vi.
Phát hiện các cuộc tấn công chưa biết trong thời gian thực: Mặc dù tương đối dễ dàng để phát hiện trực tiếp các chỉ báo xấu đã biết (địa chỉ IP cụ thể, tên miền, v.v.), nhưng nhiều cuộc tấn công có thể không bị phát hiện khi không có các chỉ báo này. Nếu đúng như vậy, các phát hiện dựa trên số liệu thống kê, thời gian và mối tương quan có giá trị to lớn để phát hiện các mẫu tấn công chưa biết theo cách tự động. Bằng cách kết hợp các phương pháp thuật toán, các giải pháp bảo mật truyền thống dựa trên chữ ký và chỉ số thỏa hiệp (IoC) có thể được tăng cường để trở nên tự túc hơn và ít phụ thuộc hơn vào các chỉ số phần mềm độc hại đã biết.
Khả năng phát hiện tự học: Các giải pháp dựa trên ML học hỏi từ các sự kiện trong quá khứ để liên tục cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa, chấm điểm mối đe dọa, phân cụm và trực quan hóa mạng. Điều này có thể liên quan đến việc tự đào tạo các thuật toán hoặc điều chỉnh cách trình bày thông tin dựa trên phản hồi từ các nhà phân tích.
Tăng cường ứng phó sự cố:Bằng cách học hỏi từ các hoạt động ứng phó sự cố trước đây của nhà phân tích, ML có thể tự động hóa các khía cạnh nhất định của quy trình ứng phó sự cố, giảm thiểu thời gian và tài nguyên cần thiết để giải quyết vi phạm bảo mật. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để phân tích văn bản và bằng chứng, xác định nguyên nhân gốc rễ và các kiểu tấn công.
Ví dụ về Giải pháp bảo mật mạng dựa trên ML
Khi nói đến các giải pháp Phát hiện & Phản hồi Mạng (NDR) dựa trên ML kết hợp các lợi ích đã nêu, ExeonTrace nổi bật như một giải pháp bảo mật mạng hàng đầu ở Châu Âu. Dựa trên các thuật toán ML từng đoạt giải thưởng, kết hợp một thập kỷ nghiên cứu học thuật, ExeonTrace cung cấp cho các tổ chức khả năng phát hiện mối đe dọa ML nâng cao, khả năng hiển thị mạng hoàn chỉnh, tích hợp nguồn nhật ký linh hoạt và phân tích dữ liệu lớn. Ngoài ra, các thuật toán dựa trên phân tích siêu dữ liệu thay vì tải trọng thực tế khiến chúng không bị ảnh hưởng bởi mã hóa, hoàn toàn không cần phần cứng và tương thích với hầu hết các cơ sở hạ tầng an ninh mạng. Do đó, ExeonTrace có thể xử lý dữ liệu nhật ký thô thành cơ sở dữ liệu đồ thị mạnh mẽ, sau đó được phân tích bằng các mô hình ML được giám sát và không được giám sát. Thông qua mối tương quan và kết hợp sự kiện, các thuật toán có thể xác định chính xác các điểm bất thường có độ chính xác cao và các dấu hiệu tinh vi của hành vi nguy hiểm, ngay cả khi xử lý các mối đe dọa mạng mới hoặc mới nổi có thể thiếu chữ ký đã thiết lập hoặc các chỉ số độc hại đã biết.
Đường ống phân tích bảo mật: Phát hiện sự bất thường của mạng thông qua ML
Phần kết luận
Khi mối đe dọa tấn công mạng ngày càng trở nên phức tạp, các tổ chức phải vượt ra ngoài các biện pháp bảo mật truyền thống để bảo vệ mạng của họ. Do đó, nhiều công ty hiện đang chuyển sang Machine Learning (ML) và phân tích dự đoán để tăng cường khả năng phòng thủ an ninh của họ. Về vấn đề này, các giải pháp Phát hiện & Phản hồi Mạng (NDR) dựa trên ML, chẳng hạn như ExeonTrace, được thiết kế để giúp các tổ chức vượt qua bối cảnh mối đe dọa ngày càng phát triển. Bằng cách sử dụng các thuật toán ML nâng cao để phân tích lưu lượng mạng và nhật ký ứng dụng, ExeonTrace cung cấp cho các tổ chức khả năng phát hiện và phản hồi nhanh chóng đối với cả những cuộc tấn công mạng tinh vi nhất.
Nền tảng ExeonTrace: Khả năng hiển thị mạng
Đặt bản dùng thử miễn phí để khám phá cách ExeonTrace tận dụng các thuật toán ML để giúp tổ chức của bạn trở nên linh hoạt hơn trên mạng – nhanh chóng, đáng tin cậy và hoàn toàn không cần phần cứng.
