Warum ist die Erkennung von Datenexfiltrationen so wichtig?
Heutzutage gibt es einen beispiellosen Anstieg von Ransomware-Angriffen und Datenschutzverletzungen, die darauf abzielen, Unternehmen unter Druck zu setzen. Gleichzeitig ist die Cybersicherheitsbranche mit zahlreichen kritischen Schwachstellen in Datenbanksoftware und Unternehmenswebsites konfrontiert. Diese Entwicklungen zeichnen ein düsteres Bild der Datenexposition und der unbefugten Datenentfernung, mit denen Sicherheitsverantwortliche und ihre Teams konfrontiert sind. Dieser Artikel beleuchtet diese Herausforderung und erläutert die Vorteile, die Algorithmen des maschinellen Lernens und Network Detection & Response (NDR) -Methoden bieten.
Die Datenexfiltration markiert häufig die Schlussphase eines Cyberangriffs und stellt die letzte Chance dar, die Sicherheitslücke aufzudecken, bevor die Daten öffentlich werden oder für schändliche Zwecke wie Spionage ausgenutzt werden. Datenverluste sind jedoch nicht nur eine Folge von Cyberangriffen, sondern können auch durch menschliches Versagen verursacht werden.
Zwar ist es ideal, die Datenexfiltration durch robuste Sicherheitsmaßnahmen zu verhindern, doch die zunehmende Komplexität und weite Verbreitung von Infrastrukturen in Verbindung mit der Integration veralteter Geräte machen die Prävention zu einem schwierigen Unterfangen. In solchen Situationen fungiert die Erkennung als unser ultimativer Schutz - denn es ist besser, es spät zu erkennen als gar nicht.
Die Schwierigkeit, Datenexfiltration zu erkennen
Die Täter können mehrere Sicherheitslücken ausnutzen, um Daten zu sammeln und illegal zu übertragen, indem sie Protokolle wie DNS, HTTP(S), FTP und SMB verwenden. Das MITRE ATT&CK-Framework beschreibt zahlreiche Muster von Angriffen zur Datenexfiltration.
Dennoch ist es eine große Herausforderung, bei jeder Änderung von Protokollen und Infrastrukturen auf dem Laufenden zu bleiben, was das Streben nach einer umfassenden Sicherheitsüberwachung noch komplexer macht. Erforderlich ist eine maßgeschneiderte Analyse auf der Grundlage des Datenvolumens, spezifisch für Geräte oder Netzwerke, mit angepassten Schwellenwerten zur Steigerung der Effektivität.
An dieser Stelle kommt die Network Detection & Response (NDR)-Technologie ins Spiel. NDR basiert auf maschinellem Lernen und bietet zwei wichtige Funktionen:
- Sie ermöglicht die praktische Überwachung der gesamten relevanten Netzwerkkommunikation und bildet die Grundlage für eine umfassende Überwachung der Datenexfiltration. Dies umfasst nicht nur die Interaktionen zwischen internen und externen Systemen, sondern auch die interne Kommunikation. Einige Angreifergruppen übertragen Daten direkt nach außen, während andere spezielle interne Exfiltrationshosts verwenden.
- Algorithmen des maschinellen Lernens spielen eine zentrale Rolle bei der Anpassung und dem Erlernen kontextspezifischer Schwellenwerte für verschiedene Geräte und Netze, was in der heutigen vielfältigen Infrastrukturlandschaft von entscheidender Bedeutung ist.
Einige der wichtigsten Mitglieder des Exeon-Entwicklungsteams für maschinelles Lernen, darunter David Gugelmann, Gründer und Co-CEO, und Markus Happe, CTO.
Entschlüsselung des maschinellen Lernens zur Erkennung von Datenexfiltrationen
Vor dem Aufkommen des maschinellen Lernens bestand der Prozess in der manuellen Konfiguration von Schwellenwerten für bestimmte Netzwerke oder Clients. Folglich würde eine Warnung ausgelöst werden, wenn ein Gerät bei der Kommunikation außerhalb des Netzwerks den vordefinierten Datenschwellenwert überschreitet. Die Einführung von Algorithmen des maschinellen Lernens hat jedoch mehrere Vorteile für die Erkennung von Datenexfiltrationen mit sich gebracht:
- Erlangung von Kenntnissen über die Kommunikationsmuster des Netzwerkverkehrs und das Up-/Download-Verhalten von Clients und Servern, was eine wichtige Grundlage für die Identifizierung von Anomalien darstellt.
- Festlegung geeigneter Schwellenwerte für die verschiedenen Clients, Server und Netzwerke. Die Verwaltung und Definition dieser Schwellenwerte für jedes Netzwerk oder jede Client-Gruppe wäre sonst eine mühsame Aufgabe.
- Erkennen von Abweichungen in gelernten Volumenmustern, wodurch Ausreißer und verdächtige Datenübertragungen aufgedeckt werden, unabhängig davon, ob sie intern auftreten oder den Austausch zwischen internen und externen Systemen betreffen.
- Verwendung von Scoring-Systemen zur Quantifizierung außergewöhnlicher Datenpunkte, Herstellung von Verbindungen mit anderen Systemen zur Bewertung der Daten und Erstellung von Benachrichtigungen bei festgestellten Unregelmäßigkeiten.
Visualisierung: Wenn das Verkehrsaufkommen einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, der durch das erlernte Profil bestimmt wird, wird ein Alarm ausgelöst.
Network Detection & Response auf der Grundlage von maschinellem Lernen ist die Rettung
Network Detection & Response (NDR)-Lösungen bieten einen ganzheitlichen und aufschlussreichen Ansatz zur Erkennung von ungewöhnlichem Netzwerkverhalten und plötzlichen Spitzen bei der Datenübertragung. Durch die Nutzung der Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) schaffen diese Lösungen eine Grundlage für Netzwerk-Kommunikationsmuster und ermöglichen die schnelle Erkennung von Anomalien, wenn es sich um Volumenanalysen oder verdeckte Kanäle handelt.
Mit diesem fortschrittlichen und proaktiven Ansatz können NDRs die frühesten Anzeichen eines Eindringens erkennen, oft lange bevor es zu einer Datenexfiltration kommt.
Eine herausragende NDR-Lösung, die für ihre akribische Überwachung des Datenvolumens bekannt ist, ist Exeon.NDR.
Das in der Schweiz entwickelte NDR-System nutzt preisgekrönte Algorithmen des maschinellen Lernens, um den Netzwerkverkehr in Echtzeit passiv zu untersuchen und zu bewerten und so potenzielle Fälle von riskantem oder unautorisiertem Datentransfer zu erkennen.
Sie lässt sich nahtlos in Ihre aktuelle Infrastruktur integrieren, so dass keine zusätzlichen Hardware-Agenten erforderlich sind. Die Vorteile der Exeon-Plattform gehen über die bloße Verbesserung der Sicherheit hinaus. Sie trägt auch zu einem tieferen Verständnis normaler und ungewöhnlicher Netzwerkaktivitäten bei - ein entscheidender Aspekt bei der Stärkung und Optimierung Ihres gesamten Sicherheitsrahmens.
ML in der Netzwerkdetektion: Die wichtigsten Elemente
In der heutigen digitalen Landschaft sind die Ausdehnung des Netzwerks und die zunehmenden Schwachstellen eine ständige Herausforderung. Daher ist eine zuverlässige Erkennung von Datenexfiltrationen unerlässlich. Angesichts der Komplexität moderner Netzwerke kann die manuelle Festlegung von Schwellenwerten für die Erkennung von Ausreißern jedoch nicht nur mühsam, sondern auch nahezu unpraktisch sein.
Durch den Einsatz volumenbasierter Erkennung und die Überwachung des Verkehrsverhaltens kann man Datenexfiltration erkennen, indem man Abweichungen im Datenvolumen und in den Up-/Download-Verkehrsmustern identifiziert. Dies unterstreicht das Potenzial des maschinellen Lernens (ML) innerhalb von Network Detection & Response (NDR)-Systemen, die die Erkennung von infrastrukturspezifischen Schwellenwerten und Anomalien automatisieren.
Unter diesen NDR-Lösungen zeichnet sich die Plattform von Exeon durch eine umfassende Netzwerktransparenz, eine effiziente Erkennung von Anomalien und eine verbesserte Sicherheitslage aus. Diese Eigenschaften stellen sicher, dass die Geschäftsabläufe sicher und effizient ablaufen können. Wenn Sie wissen möchten, wie ML-gestütztes NDR die Erkennung von Datenexfiltration verbessern und irreguläres Netzwerkverhalten für Ihr Unternehmen identifizieren kann, laden wir Sie ein, eine Demonstration anzufordern.
