Veri Sızdırma Tespiti Neden Önemlidir?
Dünya, şirketleri gasp etmek için kullanılan fidye yazılımlarında ve veri hırsızlığında katlanarak artan bir artışa tanık oluyor. Aynı zamanda sektör, veri tabanı yazılımlarında ve şirket web sitelerinde çok sayıda kritik güvenlik açığıyla karşı karşıyadır. Bu evrim, her güvenlik liderinin ve ekibinin boğuştuğu veri ifşası ve hırsızlığının korkunç bir resmini çiziyor. Bu makale, bu zorluğu vurguluyor ve Makine Öğrenimi algoritmaları ile Ağ Algılama ve Yanıt (NDR) yaklaşımlarının masaya getirdiği faydaları açıklıyor.
Veri hırsızlığı genellikle bir siber saldırının son eylemi olarak hizmet eder ve bu da onu, veriler kamuya açıklanmadan veya casusluk gibi diğer uğursuz faaliyetler için kullanılmadan önce ihlali tespit etmek için son fırsat penceresi haline getirir. Ancak veri sızıntısı yalnızca siber saldırıların bir sonucu değil, aynı zamanda insan hatasının da bir sonucu olabilir. Güvenlik denetimleri yoluyla veri hırsızlığının önlenmesi ideal olsa da, eski cihazların entegrasyonuyla birlikte altyapıların artan karmaşıklığı ve dağılımı, önlemeyi yorucu bir görev haline getiriyor. Bu tür senaryolarda tespit, nihai güvenlik ağımız olarak hizmet eder – aslında geç olması hiç olmamasından iyidir.
Veri Sızmasını Tespit Etme Zorluğunu Ele Alma
Saldırganlar, DNS, HTTP(S), FTP ve SMB gibi protokolleri kullanarak verileri toplamak ve sızdırmak için çok sayıda güvenlik açığından yararlanabilir. bu MITRE ATT&CK çerçevesi bu tür birçok hırsızlık saldırı modelini açıklar. Ancak, her protokol ve altyapı değişikliğine ayak uydurmak göz korkutucu bir iştir ve bütünsel güvenlik izlemeye yönelik entegrasyonu karmaşık hale getirir. İhtiyaç duyulan şey, ilgili eşiklerin cihaza veya ağa özgü hacme dayalı analizidir.
Ağ Algılama ve Yanıt (NDR) teknolojisinin devreye girdiği yer burasıdır. Makine öğrenimi odaklı NDR, iki önemli özellik sağlayarak temel ağ izlemeye olanak tanır:
Kapsamlı veri hırsızlığı izlemenin temeli olan ilgili tüm ağ iletişimlerinin uygun şekilde izlenmesini sağlarlar. Bu sadece iç-dış sistem etkileşimlerini değil, aynı zamanda iç iletişimleri de kapsar. Bazı saldırı grupları verileri doğrudan dışarıya sızdırırken, diğerleri özel dahili sızdırma ana bilgisayarları kullanır.
Makine öğrenimi algoritmaları, çeşitli cihazlar ve ağlar için çeşitli eşiklerin bağlama özel olarak öğrenilmesine yardımcı olur ve bu, mevcut çeşitli altyapı ortamında çok önemlidir.
Veri Sızdırma Tespiti için Makine Öğreniminin Kodunu Çözme
Machine Learning’den önce, belirli ağlar veya istemciler için eşikler manuel olarak ayarlanıyordu. Sonuç olarak, bir cihaz ağ dışına belirli eşikten daha fazla veri gönderdiğinde bir uyarı tetiklendi. Ancak Makine Öğrenimi algoritmaları, veri hırsızlığı tespiti için çeşitli avantajlar sağladı:
İstemcilerin ve sunucuların ağ trafiği iletişimini ve yükleme/indirme davranışını öğrenmek, anormallik tespiti için temel temeli sağlamak.
Farklı istemciler, sunucular ve ağlar için uygun eşiklerin oluşturulması. Her bir ağ veya müşteri grubu için bu eşikleri tanımlamak ve sürdürmek, aksi takdirde sıkıcı bir iş olacaktır.
Öğrenilen hacim profillerindeki değişiklikleri tanıma ve dahili veya dahili ve harici sistemler arasında aykırı değerleri ve şüpheli veri alışverişlerini tespit etme.
Aykırı değerleri ölçmek, verileri diğer sistemlerle ilişkilendirmek ve belirlenen anormallikler için uyarılar oluşturmak için puanlama mekanizmaları kullanmak.
 |
| Görselleştirme: Trafik hacmi, öğrenilen profil tarafından belirlenen belirli bir eşiği aştığında bir uyarı tetiklenir. |
Makine Öğrenimine Yönelik Ağ Tespiti ve Kurtarmaya Müdahale
Ağ Tespiti ve Yanıtı (NDR) çözümler, anormal ağ etkinliklerini ve veri iletimindeki beklenmeyen dalgalanmaları tespit etmek için kapsamlı ve anlayışlı bir yöntem sağlar. Makine Öğreniminden (ML) yararlanan bu çözümler, aykırı değerlerin hızlı bir şekilde tanımlanmasını kolaylaştıran bir ağ iletişim temeli oluşturur. Bu, hem hacim analizi hem de gizli kanallar için geçerlidir. Bu gelişmiş, proaktif duruş sayesinde, NDR’ler izinsiz girişin ilk belirtilerini, genellikle veri hırsızlığı gerçekleşmeden çok önce algılayabilir.
Kesin veri hacmi izleme özelliğiyle öne çıkan bir NDR çözümü, ExeonTrace. Ödüllü makine öğrenimi algoritmalarıyla desteklenen bu İsviçre NDR sistemi, ağ trafiğini gerçek zamanlı olarak pasif olarak denetler ve analiz ederek potansiyel olarak riskli veya yetkisiz veri hareketini belirler. Ayrıca ExeonTrace, mevcut altyapıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur ve böylece ek donanım aracılarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır. ExeonTrace’in avantajları, yalnızca güvenliğin ötesine geçerek, sağlam ve verimli bir güvenlik duruşu oluşturmada kritik bir faktör olan düzenli ve anormal ağ davranışının anlaşılmasına yardımcı olur.
 |
| ExeonTrace Platformu: Veri Hacmi Aykırı Değer Tespiti |
Temel Çıkarımlar
Günümüzün dijital ortamında, ağlar sürekli olarak genişliyor ve güvenlik açıkları artıyor. Sonuç olarak, etkili veri hırsızlığı tespiti vazgeçilmez hale gelir. Bununla birlikte, modern ağların karmaşıklığı nedeniyle, aykırı değer tespiti için manuel eşikler ayarlamak hem külfetli hem de neredeyse imkansız olabilir. Hacim tabanlı algılamalar ve trafik davranışı izleme yoluyla, veri hırsızlığı belirlenebilir, veri hacmindeki anormal değişiklikler ve karşıya yükleme/indirme trafik kalıpları belirlenebilir. Ağ Algılama ve Yanıt (NDR) sistemlerinde Makine Öğreniminin (ML) gücü burada yatar: altyapıya özgü eşikleri ve aykırı değerleri otomatik olarak tanımlar.
Bu NDR çözümleri arasında, kapsamlı ağ görünürlüğü, etkili anormallik tespiti ve güçlendirilmiş bir güvenlik duruşu sunan ExeonTrace öne çıkıyor. Bu özellikler, iş operasyonlarının güvenlik ve verimlilikle ilerlemesini sağlar. demo talep et kuruluşunuz için veri hırsızlığını ve anormal ağ davranışlarını tespit etmek üzere makine öğrenimi güdümlü NDR’den nasıl yararlanacağınızı öğrenmek için.
