Як LogRhythm Intelligence™ допомагає захиститися від атак нульового дня?

Атаки нульового дня є серйозною загрозою, оскільки використовують уразливості, які ще не відомі постачальникам програмного забезпечення. Exabeam надає комплексний підхід до захисту від цих атак, поєднуючи дані про загрози та поведінковий аналіз для виявлення та запобігання підозрілій активності.

Виявлення атак нульового дня за допомогою Exabeam

Атаки нульового дня – це експлойти, націлені на раніше невідомі вразливості в програмному забезпеченні. Традиційні методи захисту, засновані на сигнатурах і відомих шаблонах атак, виявляються неефективними проти таких загроз. Виявлення атак нульового дня вимагає проактивного підходу, який поєднує в собі Threat Intelligence та поведінковий аналіз.

Огляд Exabeam

Exabeam – це платформа, призначена для проактивного виявлення та реагування на кіберзагрози. Вона використовує передові технології аналізу даних, включаючи інтеграцію Threat Intelligence, поведінковий аналіз та розширену аналітику безпеки, для виявлення навіть найскладніших і раніше невідомих атак. Exabeam дозволяє організаціям захищатися від невідомих атак, мінімізувати ризики та підтримувати високий рівень кібербезпеки.

Основні компоненти Exabeam:

• Збір та обробка даних: Платформа збирає дані з різних джерел, включаючи журнали подій, мережевий трафік та дані про загрози.
• Аналіз даних: Exabeam використовує різні методи аналізу, включаючи поведінковий аналіз, кореляцію подій та машинне навчання, для виявлення підозрілої активності.
• Візуалізація та звітність: Платформа надає інтуїтивно зрозумілі інструменти візуалізації та звітності, які дозволяють користувачам швидко виявляти та аналізувати загрози.
• Автоматизація реагування: Exabeam дозволяє автоматизувати процеси реагування на інциденти, скорочуючи час, необхідний для усунення загроз.

Використання даних про загрози (Threat Intelligence)

Exabeam використовує широкий спектр джерел Threat Intelligence для виявлення та запобігання атак нульового дня. Ці джерела включають:

• Комерційні канали даних про загрози: Підписки на платні сервіси, які надають актуальну інформацію про нові загрози, уразливості та зловмисну активність.
• Відкриті джерела даних про загрози (OSINT): Збір даних з відкритих джерел, таких як блоги з безпеки, форуми та соціальні мережі.
• Обмін даними про загрози (Threat Intelligence Sharing): Участь у спільнотах обміну даними про загрози з іншими організаціями та урядовими установами.
• Внутрішні дані про загрози: Інформація про загрози, зібрана всередині організації, наприклад, дані про попередні інциденти безпеки.

Ці дані інтегруються в систему для виявлення актуальних вразливостей та нових загроз. Exabeam використовує індикатори компрометації (IoC), такі як IP-адреси, доменні імена, хеш-суми файлів і URL-адреси, для виявлення підозрілої активності. Крім того, платформа аналізує тактики, техніки та процедури (TTP), які використовуються зловмисниками, щоб виявляти атаки, які ще не були зафіксовані як IoC.

Приклади використання IoC та TTP:

• IoC: Виявлення підключення до відомого командного серверу зловмисників.
• TTP: Виявлення використання PowerShell для завантаження та виконання шкідливого коду.

Поведінковий аналіз

Поведінковий аналіз є ключовим компонентом Exabeam для виявлення атак нульового дня. Система постійно відстежує поведінку користувачів, систем та мережевих пристроїв, щоб виявити аномальну поведінку, яка може вказувати на атаку. Поведінковий аналіз заснований на створенні базових профілів нормальної поведінки для кожного користувача та системи. Потім система порівнює поточну поведінку з цими профілями та генерує сповіщення, якщо виявляються значні відхилення.

Приклади підозрілої поведінки:

• Неочікуваний доступ до критичних ресурсів.
• Незвичайна мережева активність, наприклад, передача великих обсягів даних на невідомі IP-адреси.
• Використання облікових записів, скомпрометованих зловмисниками.
• Спроби запуску невідомих або неавторизованих програм.

Exabeam використовує складні алгоритми машинного навчання для мінімізації хибних спрацювань та підвищення точності виявлення загроз. Система враховує контекст поведінки, щоб відрізняти нормальну поведінку від аномальної. Наприклад, доступ до критичних ресурсів може бути нормальним для системного адміністратора, але підозрілим для звичайного користувача.

Взаємодія даних про загрози та поведінкового аналізу

Exabeam інтегрує дані про загрози та поведінкового аналізу для більш ефективного виявлення атак нульового дня. Дані про загрози використовуються для підвищення ефективності поведінкового аналізу, надаючи контекст та інформацію про потенційні загрози. Наприклад, якщо користувач починає підключатися до IP-адреси, яка була нещодавно позначена як зловмисна в каналі даних про загрози, система може згенерувати сповіщення з більш високим пріоритетом.

У свою чергу, поведінковий аналіз допомагає виявляти атаки нульового дня, які не були виявлені на основі лише даних про загрози. Це особливо важливо, оскільки індикатори компрометації для атак нульового дня часто ще не відомі, коли атака тільки почалася. Поведінковий аналіз дозволяє виявляти підозрілу активність, навіть якщо вона не пов’язана з відомими IoC.

Exabeam надає потужні інструменти для Threat Hunting, дозволяючи аналітикам безпеки активно шукати загрози в мережі організації. Аналітики можуть використовувати дані про загрози, поведінковий аналіз та інші джерела інформації для виявлення та усунення потенційних атак до того, як вони завдадуть шкоди.

Приклади використання (Use Cases)

Розглянемо кілька гіпотетичних, але реалістичних сценаріїв атак нульового дня і те, як Exabeam може допомогти їх виявити та запобігти:

• Сценарій 1: Зловмисник виявляє раніше невідому вразливість в популярному веб-браузері та використовує її для встановлення шкідливого програмного забезпечення на комп’ютери співробітників. Exabeam може виявити цю атаку, аналізуючи мережевий трафік та виявляючи незвичайні з’єднання із зовнішніми серверами. Крім того, система може виявити запуск неавторизованих програм та сповістити адміністраторів безпеки.
• Сценарій 2: Зловмисник компрометує обліковий запис привілейованого користувача та використовує його для отримання доступу до критично важливих даних. Exabeam може виявити цю атаку, аналізуючи поведінку користувача та виявляючи незвичайний доступ до ресурсів. Система може також виявити підозрілі команди, які виконуються користувачем, та сповістити адміністраторів безпеки.
• Сценарій 3: Зловмисник використовує атаку типу Watering Hole, заражаючи популярний веб-сайт, який відвідують співробітники організації. Exabeam може виявити цю атаку, аналізуючи мережевий трафік та виявляючи підозрілі перенаправлення на шкідливі сайти. Крім того, система може виявити завантаження шкідливого коду з цього сайту та сповістити адміністраторів безпеки.

Переваги Exabeam в контексті захисту від атак нульового дня

Exabeam надає ряд ключових переваг в контексті захисту від атак нульового дня:

• Покращене виявлення раніше невідомих загроз: Exabeam використовує сучасні методи аналізу даних, щоб виявляти навіть найскладніші і раніше невідомі атаки.
• Скорочення часу реагування на інциденти: Автоматизація реагування дозволяє швидко усувати загрози та мінімізувати збитки. Компанія N скоротила час на внесення змін в політики безпеки на 70% завдяки автоматизації.
• Проактивний захист від невідомих атак: Exabeam дозволяє організаціям запобігати атакам до того, як вони завдадуть шкоди.
• Покращена видимість кіберзагроз в організації: Exabeam надає повну картину кіберзагроз, дозволяючи приймати обґрунтовані рішення в області безпеки.

Висновок

Exabeam – це потужне рішення для захисту від атак нульового дня. Завдяки поєднанню Threat Intelligence та поведінкового аналізу, Exabeam дозволяє організаціям виявляти і запобігати навіть найскладніші і раніше невідомі атаки. Платформа забезпечує захист від невідомих атак, скорочує час реагування на інциденти і забезпечує покращену видимість кіберзагроз. Дізнайтеся більше про Exabeam і як він може допомогти захистити вашу організацію. Зв’яжіться з нами, щоб отримати індивідуальну консультацію щодо впровадження Exabeam.