Машинное обучение (ML) произвело революцию в промышленности, позволив системам учиться на данных, делать прогнозы, автоматизировать решения и открывать новые знания – и все это без необходимости явного программирования. С помощью ML системы могут:
- Обучаться на основе данных.
- Быстро анализировать данные.
- Принимать самостоятельные решения.
В области сетевой безопасности и кибербезопасности МL и другие развивающиеся технологии играют решающую роль в обнаружении вредоносных действий, таких как несанкционированный доступ, утечка данных и другие сложные угрозы безопасности.
Анализ сетевого трафика (NTA)
Анализ сетевого трафика включает в себя анализ данных сетевого трафика для выявления и анализа моделей взаимодействия в сети с целью обнаружения потенциальных рисков безопасности. Он может даже обнаружить скрытые угрозы с помощью анализа зашифрованного трафика, гарантируя обнаружение всех форм вредоносной активности.
По мере расширения и усложнения сетей традиционные инструменты NTA могут не справляться с обнаружением новых или эволюционирующих угроз. Интеграция машинного обучения в расширенный анализ сетевого трафика помогает решить эти проблемы, улучшая обнаружение и адаптируемость к растущим требованиям безопасности.
Влияние анализа сетевого трафика с использованием машинного обучения на сетевую безопасность
Машинное обучение улучшает NTA, автоматизируя обнаружение угроз, повышая точность и снижая количество ложных предупреждений об угрозах с помощью передовых методов классификации сетевого трафика. Это достигается благодаря таким ключевым функциям, как распознавание образов, обнаружение вторжений и непрерывное обучение.
Давайте рассмотрим ключевые функции машинного обучения более подробно.
Основные функции машинного обучения в анализе сетевого трафика
Типы машинного обучения, используемые в NTA
Существует два основных типа машинного обучения, используемых в анализе сетевого трафика:
Оба типа имеют явные преимущества при использовании в анализе поведения сетевого трафика.
Fidelis Network: Машинное обучение в действии
Чтобы эффективно использовать машинное обучение в анализе сетевого трафика вашей организации, важно выбрать надежный инструмент для обнаружения и реагирования на сети (NDR), интегрированный в систему ML. И Fidelis Network – это правильный выбор!
Fidelis Network – это комплексное решение для сетевого обнаружения и реагирования (NDR), которое ® обеспечивает глубокое понимание сетевого трафика для быстрого обнаружения и реагирования на угрозы безопасности с помощью спецификаций Deep Session Inspection (DSI) и Cyber Terrain Mapping, а также многое другое.
Применение машинного обучения в NTA с Fidelis Network
Fidelis Network использует как контролируемое, так и неконтролируемое машинное обучение в соответствии с требованиями, анализируя данные реального времени и исторические данные для выявления потенциальных угроз. Он использует методы машинного обучения для выявления закономерностей и необычного поведения в сетевом трафике, например странных внешних сообщений или аномальных внутренних перемещений. Этот подход помогает обнаружить такие угрозы, как кража данных, боковое перемещение и вредоносное ПО, на ранней стадии, предоставляя командам безопасности быстрые и действенные предупреждения для эффективного реагирования на потенциальные проблемы.
Fidelis решает две ключевые задачи анализа сетевого трафика с помощью ML:
- Fidelis использует ML для создания высокоточных базовых моделей типичного поведения сети, применяя глубокое обучение, чтобы отмечать отклонения как подозрительные, повышая точность управления сетью и обнаружения угроз.
- Fidelis применяет передовые методы обнаружения аномалий в различных контекстах, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний, обеспечивая эффективную обработку данных о сетевом трафике и фокусируясь на истинных угрозах, отмечая только значительные угрозы, на которых должны сосредоточиться команды безопасности.
Контексты, учитываемые Fidelis Network при анализе сетевого трафика
Компания Fidelis Network внедряет ML в свою систему NTA, используя передовые модели обнаружения аномалий в различных контекстах.
К ним относятся:
- Внешний контекст (трафик Север-Юг)
- Внутренний контекст (трафик Восток-Запад)
- Контекст протоколов приложений
- Контекст перемещения данных
- Контекст событий, обнаруженных с помощью правил и сигнатур
Давайте рассмотрим контексты более подробно:
1. Внешний контекст (трафик Север-Юг)
Во внешнем контексте ML анализирует трафик между внутренней сетью и внешними локациями (связь «север-юг»). Этот контекст нацелен на обнаружение подозрительного поведения в трафике, перемещающемся между внутренними системами и широким интернетом.
Пример обнаруженной угрозы:
ML обнаруживает аномалии, когда трафик направляется в ранее невидимые или необычные места. Это может свидетельствовать об утечке данных или другой вредоносной деятельности.
Fidelis NDR использует неконтролируемый ML для обнаружения аномальных моделей внешнего трафика и сопоставляет эти результаты с соответствующими методами в рамках MITRE ATT&CK, такими как эксфильтрация данных и тактика Drive-by Compromise.
2. Внутренний контекст (трафик Восток-Запад)
Во внутреннем контексте ML фокусируется на трафике внутри сети организации. Он отслеживает схемы взаимодействия между внутренними активами, контролирует поведение удаленного доступа и оценивает перемещение данных внутри систем.
Примером подозрительных действий, отмеченных ML, являются:
Атаки с использованием паролей – ML выявляет всплески неудачных попыток входа в систему, которые могут указывать на то, что злоумышленники пробуют различные пароли для получения несанкционированного доступа.
Такие аномальные действия обнаруживаются Fidelis с помощью контролируемых алгоритмов машинного обучения, которые анализируют шаблоны соединений, поведение при входе в систему и потоки данных. Такое раннее обнаружение помогает выявить потенциальные угрозы до того, как они разрастутся.
3. Контекст протоколов приложений
В этом контексте ML анализирует шаблоны трафика на уровне приложений, обнаруживая отклонения в использовании таких протоколов, как HTTP, DNS, FTP и других. В контексте протоколов приложений Fidelis использует оба типа машинного обучения.
Мониторинг этого уровня позволяет Fidelis выявлять аномальные схемы трафика, которые могут указывать на вредоносную деятельность, например:
- Обнаружение необычных используемых протоколов приложений или известных протоколов, доступ к которым осуществляется через необычные порты.
- Обнаружение случаев неправильного использования легитимных протоколов, например вредоносных программ, скрывающих свои соединения внутри общепринятых протоколов.
- Рекомендуемая литература: Обнаружение угроз путем моделирования поведения протоколов приложений
Этот контекст очень важен для выявления попыток скрытой утечки данных или передачи вредоносных программ, замаскированных под, казалось бы, обычное поведение сети и трафик.
4. Контекст перемещения данных
Этот контекст направлен на отслеживание перемещения данных по сети между активами, в частности на выявление любых аномалий в передаче данных или перемещении файлов. Это критический контекст для выявления утечки данных или бокового перемещения конфиденциальной информации. Супервизорное обучение используется для моделирования обычных моделей передачи данных между внутренними активами и выявления аномалий, таких как аномальные действия по сбору данных.
- Рекомендуемая литература: Комплексная защита данных: Защита данных в состоянии покоя, в движении и при использовании
5. События, обнаруженные с помощью контекста правил и сигнатур
В этом контексте используются предопределенные правила и сигнатуры для выявления известных моделей угроз. Эти методы являются основополагающими для обнаружения известных атак и вредоносных программ на основе их уникальных сигнатур или поведения. Для усовершенствования традиционных методов обнаружения на основе правил и сигнатур используется контролируемое обучение.
В целом Fidelis Network использует машинное обучение в этих пяти критических контекстах для разработки многомерного подхода к анализу сетевого трафика.
Сочетание контролируемого и неконтролируемого ML, расширенного обнаружения аномалий и контекстного анализа позволяет Fidelis выявлять даже самые сложные атаки – от эксплойтов нулевого дня до современных угроз. Благодаря этому команды безопасности получают оперативные сведения и предупреждения, что помогает им быстро и точно реагировать на потенциальные угрозы.
Заключение
Сочетание машинного обучения с анализом сетевого трафика обеспечивает надежный интеллектуальный подход к обеспечению сетевой безопасности, быстро и автоматически обнаруживая угрозы от незначительных до серьезных, прежде чем они смогут скомпрометировать сеть. Использование такого надежного инструмента NDR с интеграцией ML, как Fidelis Network, является идеальным решением для защиты вашей сети, быстрого реагирования и предотвращения будущих инцидентов.
Источник: Advanced Network Traffic Analysis: Machine Learning and Its Impact on NTA
