Недавно на The Hacker News вышла статья «5 Ways Behavioral Analytics Is Transforming Cybersecurity», которая объясняет, как поведенческая аналитика меняет подход к защите систем. Особенно интересно в контексте защиты от сложных угроз и инцидентов.
🗝 Ключевые идеи:
Поведенческая аналитика позволяет детектировать необычные действия, даже если вектор обходит традиционные правила и сигнатуры. Например, сотрудник вдруг начинает скачивать большое количество данных или подключается из необычного региона.
Внутренние угрозы, будь то недобросовестный сотрудник или случайная ошибка, остаются одной из самых сложных проблем. Анализ поведения позволяет определить, кто отклоняется от своей обычной активности, и предпринять меры до того, как будет нанесен ущерб.
Современные угрозы, такие как APT, часто остаются незамеченными обычными средствами защиты. Поведенческая аналитика выявляет паттерны, которые могут указывать на скрытые атаки, например, использование редких команд или аномальные запросы в базу данных.
Традиционные системы безопасности часто генерируют большое количество ложных срабатываний. Поведенческая аналитика фокусируется на анализе контекста и снижает шум, помогая аналитикам сосредоточиться на реальных угрозах.
Интеграция аналитики с SIEM и SOAR позволяет автоматически реагировать на инциденты в зависимости от контекста. Например, система может блокировать подозрительный аккаунт или ограничивать доступ к ресурсам, если поведение пользователя становится аномальным.
💡 Наше мнение:
Поведенческая аналитика — это не просто модное слово, а реальный инструмент, который меняет правила игры, особенно если она интегрирована с ИИ. Например, решения, интегрирующие машинное обучение, могут эффективно анализировать телеметрию с конечных устройств: движение мыши, скорость набора текста, шаблоны взаимодействия с приложениями, ритм кликов и т.д. Такие параметры способны не только повысить точность идентификации пользователя, но и выявить злоумышленника, пытающегося выдать себя за сотрудника.
Поведенческая аналитика позволяет детектировать необычные действия, даже если вектор обходит традиционные правила и сигнатуры. Например, сотрудник вдруг начинает скачивать большое количество данных или подключается из необычного региона.
Внутренние угрозы, будь то недобросовестный сотрудник или случайная ошибка, остаются одной из самых сложных проблем. Анализ поведения позволяет определить, кто отклоняется от своей обычной активности, и предпринять меры до того, как будет нанесен ущерб.
Современные угрозы, такие как APT, часто остаются незамеченными обычными средствами защиты. Поведенческая аналитика выявляет паттерны, которые могут указывать на скрытые атаки, например, использование редких команд или аномальные запросы в базу данных.
Традиционные системы безопасности часто генерируют большое количество ложных срабатываний. Поведенческая аналитика фокусируется на анализе контекста и снижает шум, помогая аналитикам сосредоточиться на реальных угрозах.
Интеграция аналитики с SIEM и SOAR позволяет автоматически реагировать на инциденты в зависимости от контекста. Например, система может блокировать подозрительный аккаунт или ограничивать доступ к ресурсам, если поведение пользователя становится аномальным.
Поведенческая аналитика — это не просто модное слово, а реальный инструмент, который меняет правила игры, особенно если она интегрирована с ИИ. Например, решения, интегрирующие машинное обучение, могут эффективно анализировать телеметрию с конечных устройств: движение мыши, скорость набора текста, шаблоны взаимодействия с приложениями, ритм кликов и т.д. Такие параметры способны не только повысить точность идентификации пользователя, но и выявить злоумышленника, пытающегося выдать себя за сотрудника.