Обнаружение угроз на основе ИИ: обнаружение угроз будущего требует ИИ
Обнаружение угроз и реагирование на них — это в двух словах корпоративная кибербезопасность — это всеобъемлющий термин для процессов и технологий, которые используются для выявления потенциальных угроз безопасности. Широкий спектр атак и методов, которые необходимо обнаружить, включает вредоносное ПО, несанкционированный доступ, утечку данных или любые другие действия, которые могут поставить под угрозу целостность, конфиденциальность или доступность информационных систем организации.
Это не только Обязанность Центра управления безопасностью держать все вышеперечисленное под контролем, цель состоит в том, чтобы обнаружить эти угрозы как можно раньше, чтобы минимизировать ущерб. Это сложная задача; особенно если полагаться на чисто человеческие команды. В этой статье мы разберем обнаружение угроз и реагирование на них на компоненты и рассмотрим, где обнаружение угроз на основе ИИ готово внести самые большие изменения.
Как искусственный интеллект и машинное обучение повышают кибербезопасность предприятия
Соединение всех точек в сложном ландшафте угроз
Испытайте безопасность на основе искусственного интеллекта в действии!
Откройте для себя передовой искусственный интеллект Stellar Cyber для мгновенного обнаружения угроз и реагирования на них. Запланируйте демонстрацию сегодня!
Золотой стандарт: Структура кибербезопасности NIST (CSF) 2.0.
NIST CSF 2.0 разделяет обнаружение и реагирование на пять основных компетенций. В совокупности они определяют, насколько вероятно, что команда сможет предотвратить, идентифицировать атаку и отреагировать на нее сплоченным и действенным образом.
Идентифицировать
Первая из пяти основных компетенций, идентификация, расположена на вершине «круга» NIST недаром. Этот первый шаг требует глубокого понимания всех активов и поставщиков, разбросанных по всему предприятию. Во многих организациях это само по себе требует структурированного, глубокого аудита. Хотя было бы идеально видеть все активы организации в одном, реальность ручной оценки активов гораздо более фрагментарна. Команды будут охватывать и проверять определенное бизнес-подразделение или проект за раз, создавая инвентаризацию по ходу дела.
После этого им необходимо соединить отдельные активы с рисками, с которыми они сталкиваются. Инструмент сканирования уязвимостей помогает ускорить этот процесс, но стоит учитывать огромные усилия, затрачиваемые на первоначальный проект идентификации активов. А когда оценку проводят отдельные группы, сканер уязвимостей слишком часто анализирует «снимки» оцепленных участков вашего предприятия.
Защитите
Функция идентификации закладывает основу для защиты, которая затем должна активно препятствовать злоумышленникам использовать любые пробелы внутри или вокруг них. Множество классических инструментов кибербезопасности подходят для этой роли, будь то управление идентификацией и контроль доступа, которые предотвращают захват учетных записей, или брандмауэр, который блокирует странную сетевую активность.
Классическая форма защиты – то есть установка патча для приложения с уязвимым кодом – становится все более рискованной. Временной интервал между публикацией CVE высокого риска и их эксплуатацией в реальной жизни часто просто слишком короток, при этом 25% CVE высокого риска эксплуатируются в тот же день, когда они публикуются.
детектировать
Если злоумышленник уже проскользнул через защиту, обычное TTP заключается в том, чтобы слоняться в пределах среды жертвы достаточно долго, чтобы определить следующий лучший ход. В случае обнаружения внутренней угрозы это нижний уровень атаки.
Наиболее распространенные инструменты обнаружения по-прежнему основаны на сигнатурах. Они работают, анализируя входящие пакеты данных, чтобы обнаружить любые признаки подозрительного кода. Затем проанализированные разделы сравниваются с актуальной базой данных предыдущих шаблонов атак.
Откликнуться
Когда вредоносный файл или зараженная сеть идентифицированы, наступает время реагировать; этот процесс определяет, насколько хорошо сдерживается потенциальный инцидент кибербезопасности. На этом этапе существует большое давление, поскольку неверный ответ может еще больше навредить репутации клиента. Например, хотя отключение всего сетевого доступа очень быстро остановит распространение вредоносного ПО, это также введет организацию в кататоническое состояние.
Вместо этого ответ требует кристально чистой связи и хирургического удаления скомпрометированных устройств и учетных записей пользователей.
При сложных атаках часто требуется очистить пораженные устройства и переустановить операционную систему.
Recover
Последней способностью зрелой стратегии кибербезопасности является признание недостатков, возникших в результате предыдущего нарушения или события, и возвращение более сильных результатов. Данные о времени отклика глубоко поддерживают организации с четко определенными политиками безопасности, регулярными аудитами и специальными директорами по информационной безопасности — организации, которые начинают с этого фронта, часто могут восстановить цены на акции в течение 7 дней.
Как GenAI укрепляет каждое звено цепи
Каждая организация сталкивается со своими собственными проблемами при оптимизации процессов обнаружения угроз. Однако до сих пор обнаружение угроз с помощью ИИ постоянно доказывало свою ценность в решении некоторых из самых больших проблем, особенно в бережливых командах.
Автоматическое обнаружение активов
Анализ в реальном времени
Оборонительное использование ИИ уже столь же разнообразно, как и угрозы, которые он надеется предотвратить. Некоторые из наиболее интересных разработок включают использование ChatGPT для анализа веб-сайтов на предмет признаков фишинга и способность LLM выявлять вредоносные последовательности вызовов API благодаря кластерам подозрительных слов. Обнаружение угроз на основе искусственного интеллекта позволяет глубоко проникнуть в исходный код и исполняемые данные, предоставляя гораздо более детальную информацию, чем ручная проверка.
Поведенческий анализ
Истинная сила ИИ заключается в его способности собирать данные о невероятно широких масштабах происходящей деятельности. При обучении на самых разнообразных наборах данных реальных организаций это становится жизненно важным инструментом для создания основы нормального поведения сети и устройств. Эти модели активности затем могут использоваться для постоянного обнаружения аномалий. При этом любое ненормальное поведение может быть помечено как причина для беспокойства. Чтобы уменьшить количество ложных тревог, тот же механизм анализа может также собрать больше контекстуальных данных о событии, чтобы установить его легитимность.
Наконец, все это можно отправить человеку для подлинной проверки; эта обратная связь имеет решающее значение для замыкания цикла обратной связи ИИ и обеспечения его постоянного совершенствования.
Добавьте ИИ в свой арсенал с помощью Stellar Cyber
Расширенная система обнаружения и реагирования Stellar Cyber (XDR) упрощает пятиэтапный процесс обнаружения угроз, превращая его в единое и доступное целое. Вместо разрозненных снимков разрозненных инструментов, наш XDR Предоставляет возможность проведения межсетевого анализа для выявления потенциальных рисков в конечных устройствах, приложениях, электронной почте и многом другом. Убедитесь сами, просмотрев подробную демонстрацию сегодня..
