در سالهای اخیر فضای امنیت سایبری دچار تغییرات اساسی شده است.
مهاجمان حرفهای دیگر مانند گذشته صرفاً به دنبال بهرهبرداری مستقیم از آسیبپذیریهای شناختهشده نیستند، بلکه با استفاده از روشهای پیچیدهتر، رفتارهایی بسیار ظریف و پنهان در زیرساختهای سازمانی ایجاد میکنند.
همین موضوع باعث شده که شناسایی حملات پیچیده به یکی از چالشهای مهم برای تیمهای امنیتی تبدیل شود.
در چنین شرایطی، تشخیص تهدیدات تنها با ابزارهای سنتی امنیتی دیگر کافی نیست.
از سوی دیگر حجم عظیمی از دادههای امنیتی در شبکهها، سرورها و سامانههای سازمانی تولید میشود که اگر به درستی تحلیل شوند، میتوانند نشانههایی از فعالیتهای مخرب را آشکار کنند.
تحلیل دادههای امنیتی یا Security Data Analysis به سازمانها کمک میکند تا الگوهای غیرعادی را تشخیص داده و تهدیدات پنهان را پیش از تبدیل شدن به یک بحران امنیتی شناسایی کنند.
شناسایی حملات پیچیده (APT) و رفتارهای پنهان
حملات پیشرفته و مداوم یا APT معمولاً توسط مهاجمان حرفهای و با برنامهریزی دقیق انجام میشوند.
هدف این نوع حملات، نفوذ آهسته و ماندگار در زیرساخت سازمانی است؛ به گونهای که مهاجم بتواند برای مدت طولانی بدون جلب توجه در شبکه باقی بماند.
به همین دلیل شناسایی حملات پیچیده در این سناریوها نیازمند دیدی عمیقتر نسبت به رفتار سیستمها و کاربران است.
در بسیاری از موارد، مهاجم پس از ورود اولیه به شبکه، بهجای اجرای حملات آشکار، سعی میکند فعالیتهای خود را در قالب رفتارهای عادی سیستم پنهان کند.
این رفتارها ممکن است شامل جابهجایی تدریجی در شبکه، جمعآوری اطلاعات داخلی یا ایجاد دسترسیهای پنهان باشد.
تشخیص چنین الگوهایی تنها زمانی ممکن است که دادههای امنیتی در مقیاس وسیع جمعآوری و تحلیل شوند.
چرا روشهای سنتی امنیت دیگر کافی نیستند؟
در گذشته تمرکز اصلی ابزارهای امنیتی بر شناسایی آسیبپذیریها، امضاهای بدافزار و الگوهای شناختهشده حملات بود.
این رویکرد هنوز هم اهمیت دارد، اما در برابر مهاجمان مدرن محدودیتهای جدی دارد.
بسیاری از حملات پیشرفته از تکنیکهایی استفاده میکنند که در ظاهر کاملاً طبیعی به نظر میرسند و در پایگاههای داده تهدیدات ثبت نشدهاند.
به همین دلیل شناسایی حملات پیچیده نیازمند رویکردی مبتنی بر رفتار است.
در این رویکرد، به جای تمرکز صرف بر امضاهای حمله، رفتارهای غیرعادی در سیستمها بررسی میشود.
برای مثال تغییر ناگهانی در الگوی دسترسی کاربران، ارتباطات غیرمعمول بین سرورها یا افزایش غیرعادی حجم دادههای خروجی میتواند نشانهای از یک فعالیت مخرب باشد.
نقش Security Data Analysis در کشف تهدیدات پنهان
تحلیل دادههای امنیتی به معنای جمعآوری، پردازش و بررسی حجم گستردهای از لاگها، رویدادها و ترافیک شبکه است تا الگوهای غیرمعمول شناسایی شوند.
در واقع این فرآیند به تیمهای امنیتی کمک میکند تا تصویری جامع از وضعیت امنیتی سازمان داشته باشند و بتوانند رفتارهای مشکوک را در مراحل اولیه تشخیص دهند.
در فرآیند تحلیل دادههای امنیتی معمولاً چند نوع داده مورد بررسی قرار میگیرد:
- لاگهای سیستمها و سرورها
- ترافیک شبکه و ارتباطات داخلی
- فعالیت کاربران و دسترسیها
- رویدادهای ثبتشده توسط ابزارهای امنیتی
- دادههای مربوط به احراز هویت و دسترسیها
ترکیب این دادهها و تحلیل آنها میتواند نشانههایی از فعالیتهای مخفی مهاجمان را آشکار کند.
در واقع بسیاری از حملات زمانی شناسایی میشوند که مجموعهای از رفتارهای کوچک و ظاهراً بیاهمیت در کنار یکدیگر بررسی شوند.
نقش هوش مصنوعی در شناسایی حملات پیچیده
با افزایش حجم دادههای امنیتی، تحلیل دستی آنها تقریباً غیرممکن شده است.
در چنین شرایطی استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتمهای یادگیری ماشین میتواند به شکل قابل توجهی دقت و سرعت تحلیل را افزایش دهد.
این فناوریها قادر هستند الگوهای رفتاری شبکه را یاد بگیرند و هرگونه انحراف از رفتار عادی را شناسایی کنند.
به همین دلیل شناسایی حملات پیچیده امروزه بیش از هر زمان دیگری به فناوریهای هوشمند وابسته شده است.
سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند در میان میلیونها رویداد امنیتی، نشانههایی از یک تهدید واقعی را تشخیص دهند و به تیمهای امنیتی هشدار دهند.
در همین راستا، یوزیت با تمرکز بر امنیت زیرساختها و استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی، خدمات تخصصی در حوزه تحلیل دادههای امنیتی ارائه میدهد.
این خدمات به سازمانها کمک میکند تا دید عمیقتری نسبت به وضعیت امنیتی خود داشته باشند و بتوانند تهدیدات پیشرفته را در مراحل اولیه شناسایی و کنترل کنند.
استفاده از چنین رویکردهایی میتواند فاصله میان حمله و تشخیص را به شکل قابل توجهی کاهش دهد و از خسارات احتمالی جلوگیری کند.
منبع » آکادمی یوزیت