Warum ist die Erkennung von „ Datenexfiltration “ so wichtig?
In der heutigen Ausgabe von „ Umgebung“ wird über einen beispiellosen Anstieg von„ransomware “-Angriffenund Datenlecks berichtet, die darauf abzielen, Unternehmen unter Druck zu setzen. Gleichzeitig sieht sich die Cybersicherheitsbranche mit zahlreichen kritischen Schwachstellen in Datenbanksoftware und Unternehmenswebsites konfrontiert. Diese Entwicklungen zeichnen ein düsteres Bild von Datenoffenlegungen und unbefugten Datenentnahmen, mit denen Sicherheitsverantwortliche und ihre Teams zu kämpfen haben. Dieser Artikel beleuchtet diese Herausforderung und geht näher auf die Vorteile ein, die Algorithmen zur „ maschinelles Lernen “ sowie Methoden der „Network Detection & Response “ (NDR) bieten.
Datenexfiltration markiert häufig die abschließende Phase eines Cyberangriff und stellt die letzte Chance dar, die Sicherheitslücke zu erkennen, bevor die Daten öffentlich werden oder für böswillige Zwecke wie Spionage missbraucht werden. Dennoch ist Datenabfluss nicht ausschließlich eine Folge von Cyberangriffen; sie kann auch durch menschliches Versagen verursacht werden.
Zwar ist es ideal, „ Datenexfiltration “ durch robuste Sicherheitsmaßnahmen zu verhindern, doch die zunehmende Komplexität und die weitreichende Verteilung der Infrastrukturen in Verbindung mit der Einbindung veralteter Geräte machen die Prävention zu einer schwierigen Aufgabe. In solchen Situationen dient die Erkennung als unser letztes Sicherheitsnetz – schließlich ist es besser, einen Angriff spät zu erkennen als gar nicht.
Die Herausforderung der Erkennung angehen Datenexfiltration
Angreifer können mehrere Sicherheitslücken ausnutzen, um Daten zu sammeln und unrechtmäßig zu übertragen, wobei sie Protokolle wie DNS, HTTP(S), FTP und SMB nutzen. Der MITRE ATT&CK framework beschreibt zahlreiche Muster von Datenexfiltration -Angriffen.
Dennoch stellt es eine gewaltige Herausforderung dar, bei jeder Änderung von Protokollen und der Infrastruktur auf dem neuesten Stand zu bleiben, was die Umsetzung eines umfassenden „ Sicherheitsmonitoring “ zusätzlich erschwert. Erforderlich ist eine maßgeschneiderte Analyse, die auf dem Datenvolumen basiert, geräte- oder netzwerkspezifisch ist und über angepasste Schwellenwerte verfügt, um die Wirksamkeit zu steigern.
Hier kommt die Technologie „Network Detection & Response “ (NDR) ins Spiel. NDR auf Basis von maschinelles Lernen bietet zwei wesentliche Funktionen:
- Es ermöglicht die praktische Überwachung der gesamten relevanten Netzwerkkommunikation und bildet damit die Grundlage für eine umfassende Überwachung der „ Datenexfiltration “. Dazu gehören nicht nur Interaktionen zwischen internen und externen Systemen, sondern auch die interne Kommunikation. Einige Angreifergruppen leiten Daten direkt nach außen weiter, während andere spezielle interne Exfiltrationshosts nutzen.
- maschinelles Lernen Algorithmen spielen eine zentrale Rolle bei der Anpassung und dem Erlernen kontextspezifischer Schwellenwerte für verschiedene Geräte und Netzwerke, was angesichts der heutigen vielfältigen Infrastruktur von entscheidender Bedeutung ist Umgebung.
Einige der wichtigsten Mitglieder des Entwicklungsteams von Exeon für „ maschinelles Lernen “, darunterDavid Gugelmann, Gründer und Co-CEO, sowieMarkus Happe, CTO.
maschinelles Lernen s zur Erkennung von „ Datenexfiltration “ entschlüsseln
Vor der Einführung von „ maschinelles Lernen “ mussten die Schwellenwerte für bestimmte Netzwerke oder Clients manuell konfiguriert werden. Folglich wurde ein „ Warnmeldung “ ausgelöst, wenn ein „ Gerät “ bei der Kommunikation außerhalb des Netzwerks die vordefinierte Daten Schwellenwert überschritt. Die Einführung von „ maschinelles Lernen “-Algorithmen hat jedoch zahlreiche Vorteile für die Erkennung von „ Datenexfiltration “ mit sich gebracht:
- Das Erlangen von Kenntnissen über die Kommunikationsmuster im Netzwerkverkehr sowie über die Upload-/Download- Verhalten en von Clients und Servern bildet eine entscheidende Grundlage für die Erkennung von Anomalien.
- 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 Schwellenwert überschreitet, der anhand des erlernten Profils festgelegt wurde, wird ein Alarm Warnmeldung ausgelöst.
maschinelles Lernen-Der motorisierte „ Network Detection & Response “ eilt zur Hilfe
Network Detection & Response (NDR-)Lösungen bieten einen ganzheitlichen und aufschlussreichen Ansatz zur Erkennung ungewöhnlicher Netzwerkaktivitäten und plötzlicher Spitzen bei der Datenübertragung. Durch die Nutzung der Funktionen von „ maschinelles Lernen “ (ML) schaffen diese Lösungen eine Grundlage für Netzwerkkommunikationsmuster und ermöglichen so die schnelle Erkennung von Anomalien, sei es im Zusammenhang mit der Volumenanalyse oder der „ Verdeckte Kommunikationskanäle “.
Mit diesem fortschrittlichen und proaktiven Ansatz können NDRs die frühesten Anzeichen eines Eindringens erkennen, oft schon lange bevor es zu einem „ Datenexfiltration “-Ereignis kommt.
Eine herausragende NDR-Lösung, die für ihre akribische Überwachung des Datenvolumens bekannt ist, ist Exeon.NDR.
Dieses in der Schweiz entwickelte NDR-System nutzt preisgekrönte Algorithmen von „ maschinelles Lernen “, um den Netzwerkverkehr unter Echtzeit passiv zu überwachen und zu bewerten und so potenzielle Fälle riskanter oder unbefugter Datenübertragungen aufzudecken.
Insbesondere lässt es sich nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur integrieren, sodass keine zusätzlichen Agenten von „ hardware “ erforderlich sind. Die Vorteile des Exeon-Produkts gehen über die reine Verbesserung der Sicherheit hinaus; es trägt auch zu einem tieferen Verständnis normaler und ungewöhnlicher Netzwerkaktivitäten bei – ein entscheidender Aspekt bei der Stärkung und Optimierung Ihres gesamten Sicherheits framework.
ML In „Netzwerkerkennung: Wesentliche Elemente“
In der heutigen digitalen Umgebung stellen Netzwerkerweiterungen und erhöhte Sicherheitsrisiken ständige Herausforderungen dar. Daher ist eine zuverlässige Datenexfiltration Erkennung unerlässlich. Angesichts der Komplexität moderner Netzwerke kann die manuelle Festlegung von Schwellenwerten für die Erkennung von Ausreißern jedoch nicht nur aufwändig, sondern auch nahezu undurchführbar sein.
Durch den Einsatz volumenbasierter Erkennung und die Überwachung des Datenverkehrsverhaltens lassen sich „ Datenexfiltration “ aufspüren, indem Abweichungen im Datenvolumen sowie in den Upload- und Download-Mustern identifiziert werden.Dies unterstreicht die Leistungsfähigkeit von „ maschinelles Lernen “ (ML) innerhalb von „ Network Detection & Response “-Systemen (NDR), die die Erkennung infrastrukturspezifischer Schwellenwerte und Anomalien automatisieren.
Unter diesen NDR-Lösungen zeichnet sich das Produkt von Exeon durch umfassende Netzwerktransparenz, eine effiziente Erkennung von „ Anomalie “ sowie eine verbesserte Sicherheitslage aus. Diese Eigenschaften gewährleisten, dass der Geschäftsbetrieb sicher und effizient weiterlaufen kann. Um zu erfahren, wie ein auf „ ML “ basierendes NDR-System die Erkennung von „ Datenexfiltration “ verbessern und ungewöhnliche Netzwerkverhaltensmuster in Ihrem Unternehmen identifizieren kann, laden wir Sie ein, eine Vorführung anzufordern.
