Tehdit algılama, sistemleri, verileri veya kullanıcıları riske atan davranışları bulur. Kötü niyetli eylemleri erken tespit etmek için ağ, kimlik ve bulut etkinliğini analiz eder, ardından bunları soruşturma ve müdahale için yönlendirir.
Tehdit tespiti üç bölümden oluşur. Birincisi, doğu-batı trafiği, kimlikler ve bulut kontrol düzlemleri arasında geniş görünürlük. İkincisi, rutin gürültüyü saldırganın niyetinden ayıran analitik. Üçüncüsü, bir uyarıyı minimum aktarımla bir karara dönüştüren bir soruşturma yolu.
Uygulamada, ekipler:
Tehdit tespiti "ne" ve "neden "i tanımlar. Bir sonraki adım, ortaya çıkan tehdit türlerini ve bilinen ve bilinmeyen tehditlerin yaklaşımınızı nasıl şekillendirdiğini anlamaktır.
Modern bir NDR yaklaşımının tehdit algılama kalitesini nasıl artırdığını görün.
Bilinen tehditler daha önce görülen imzalar, göstergeler veya altyapı ile eşleşir. Listeleri ve kuralları tercih ederler. İmzalar tekrarlanabilir malware aileleri, şüpheli etki alanları ve emtia araçları için iyi çalışır.
Bilinmeyen tehditler bir imzayla uyumlu değildir. Davranışa dayanırlar. Olağandışı hareketleri, nadir kimlik doğrulamalarını veya tek bir IOC yerine amaca işaret eden hizmet kullanımındaki değişiklikleri tespit edersiniz.
Neden önemli?
İkisini de işe koy:
Ekipler tespiti hem imzalar hem de davranışlarla uyumlu hale getirdiklerinde denge kazanırlar. Bu denge sağlandığında, günlük çalışmalarda tespit, avlanma ve TDIR rollerinin netleştirilmesine yardımcı olur.
Modern saldırılar veri merkezi, kampüs, uzaktan çalışma, kimlik, kamusal bulut ve SaaS'ı kapsar. Uygulamalar taşındıkça, hesaplar değiştikçe ve hizmetler ölçeklendikçe trafik modelleri de değişir. Gölge BT ve yanlış yapılandırmalar risk gibi görünen gürültüyü artırır.
Saldırganlar tek bir yerde kalmazlar. Tek bir phish, token hırsızlığına, ardından yanal harekete ve ardından veri sızıntısına dönüşebilir. Pivot hızı yüksektir. Bu arada, telemetri varsayılan olarak aynı hizada olmayan farklı araçlarda ve formatlarda yaşar.
Neyle karşı karşıya olduğunuzu:
Bu kısıtlamalar ekipleri, kaynaklar arasında ilişki kuran ve tek bir hikaye anlatan platformlara doğru itmektedir. İşte bu noktada modern bir NDR yaklaşımı sonucu değiştirir.
Tehdit tespiti ancak arkasındaki görünürlük kadar güçlüdür. Modern saldırgan davranışlarını iş başında görün.
A modern NDR platform ağ, kimlik ve bulut sinyallerini birleştirir, ardından gerçek ve acil olanı önceliklendirmek, birleştirmek ve önceliklendirmek için yapay zeka kullanır. Bu, tüm saldırı yolu boyunca kapsamı, netliği ve kontrolü geliştirir.
Modern NDR'den ne beklenir?
Operasyonel kazançlar:
Modern NDR sahneyi hazırlar, ancak ekiplerin hala net sinyal önceliklerine ihtiyacı vardır. Bir sonraki bölümde, sadece anormalliklere değil, saldırganın ilerlemesine işaret eden pratik göstergeler listelenmektedir.
Test edin: Gerçek veriler üzerinde yapay zeka destekli NDR.
Burada çeşitli tehdit tespit ve müdahale çözümlerinin karşılaştırmalı bir tablosu yer almakta ve bu çözümlerin odak alanları, birincil özellikleri ve tipik kullanım durumları vurgulanmaktadır:
Tasarım ve kapsam:
Operasyonlar ve ayarlama:
İçerik ve bulunabilirlik:
Ekipler bu kontrol listesini uyguladıklarında, reaktif triyajdan kendinden emin kontrole geçerler. Bir sonraki en iyi adım, bu uygulamaların gerçek veriler üzerinde çalıştığını görmektir.
Hayır. EDR yalnızca yönetilen cihazları korur. Kurumsal cihazların yaklaşık %50'si bir uç nokta aracısı çalıştıramaz ve saldırganlar yanlara doğru hareket etmek, kimlikleri çalmak ve bulut hizmetlerini hedef almak için bu boşluklardan yararlanır. NDR, ağ, kimlik ve bulut genelinde yapay zeka odaklı görünürlük sağlayarak EDR'nin gözden kaçırdığı tehditleri yakalar ve SOC uyarı gürültüsünü %99'a kadar azaltır.
Tehditlerin zamanında tespit edilmesi, kurumların riskleri önemli ihlallere dönüşmeden önce azaltmalarını sağlar. Erken tespit, siber saldırılarla ilişkili potansiyel hasarı ve maliyeti azaltarak hem kuruluşun verilerinin bütünlüğünü hem de itibarını korur.
SOC ekipleri, siber tehditlerin göstergesi olan kalıplar için büyük miktarda veriyi analiz etmek üzere yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanır. Bu teknolojiler tespit sürecini otomatikleştirebilir, doğruluğu artırabilir ve geleneksel tespit yöntemlerini atlatabilecek tehditleri belirleyebilir.
Etkili bir tehdit tespit sistemi kapsamlı ağ izleme, anomali tespit algoritmaları, gerçek zamanlı uyarılar, mevcut güvenlik araçlarıyla entegrasyon ve gelecekteki tespitleri iyileştirmek için geçmiş olaylardan öğrenme becerisini içerir.
Kuruluşlar gelişmiş güvenlik çözümlerine yatırım yaparak, düzenli güvenlik değerlendirmeleri yaparak, personelini en son siber tehditler konusunda eğiterek ve proaktif bir güvenlik duruşu benimseyerek tehdit algılamalarını geliştirebilirler.
Tehdit istihbaratı, SOC ekiplerine ortaya çıkan tehditler hakkında güncel bilgiler sağlayarak olası saldırıları öngörmelerine ve bunlara hazırlanmalarına yardımcı olur. Siber suçlular tarafından kullanılan taktikler, teknikler ve prosedürler (TTP'ler) hakkında bağlam ve içgörüler sunarak tespit sürecini geliştirir.
Davranış analizi, bir güvenlik tehdidine işaret edebilecek yerleşik kullanıcı veya sistem davranış modellerinden sapmaları izler. Bilinen malware imzalarıyla eşleşmeyen sofistike tehditlerin tespit edilmesine yardımcı olur.
Tehdit tespiti siber güvenliğin kritik bir bileşeni olsa da tüm siber saldırıları önleyemez. Önleme, tespit, müdahale ve kurtarma stratejilerini içeren katmanlı bir güvenlik yaklaşımının parçası olmalıdır.
Uyumluluk gereklilikleri genellikle kuruluşların uygulaması gereken belirli güvenlik önlemlerini ve tehdit algılama yeteneklerini belirler. Bu gerekliliklere bağlı kalmak, SOC ekiplerinin temel bir güvenlik seviyesini korumasını ve tehditlere etkili bir şekilde yanıt verebilmesini sağlar.
A modern Ağ Tespit ve Müdahale (NDR) platformu, veri merkezlerinden, bulut ortamlarından ve kimlik sistemlerinden gelen güvenlik sinyallerini tek bir ilişkili görünümde birleştirerek tehdit tespitini geliştirir. Bu alanlar arası görünürlük, yanal hareket, kimlik bilgilerinin kötüye kullanılması ve veri sızıntısı gibi saldırgan davranışlarının tespit edilmesini sağlar: silo araçlarının genellikle gözden kaçırdığı tehditler.
Yapay zeka odaklı analiz kullanan modern NDR platformları:
- Yanlış pozitifleri ve analist aşırı yükünü azaltmak için uyarıları otomatik olarak triyajlayın
- Tüm saldırı zincirlerini ortaya çıkarmak için ağ, bulut ve kimlik genelinde ilgili olayları ilişkilendirin
- Acil tehditleri risk, etki ve saldırganın ilerlemesine göre önceliklendirin
- SOC ekiplerinin daha hızlı ve daha doğru yanıt verebilmesi için eyleme geçirilebilir bağlam sunun