Машинне навчання (ML) стало революцією у промисловості, дозволивши системам вчитися на даних, робити прогнози, автоматизувати рішення та відкривати нові знання – і це без необхідності явного програмування. За допомогою ML системи можуть:
- Вчитися на основі даних.
- Швидко аналізувати дані.
- Приймати самостійні рішення.
В галузі мережевої безпеки та кібербезпеки МL та інші технології, що розвиваються, відіграють вирішальну роль у виявленні шкідливих дій, таких як несанкціонований доступ, витік даних та інші складні загрози безпеці.
Аналіз мережевого трафіку (NTA)
Аналіз мережевого трафіку включає аналіз даних мережевого трафіку для виявлення та аналізу моделей взаємодії в мережі з метою виявлення потенційних ризиків безпеки. Він може навіть виявити приховані загрози за допомогою аналізу шифрованого трафіку, гарантуючи виявлення всіх форм шкідливої активності.
У міру розширення та ускладнення мереж традиційні інструменти NTA можуть не справлятися з виявленням нових або еволюціонуючих загроз. Інтеграція машинного навчання у розширений аналіз мережевого трафіку допомагає вирішити ці проблеми, покращуючи виявлення та адаптованість до зростаючих вимог безпеки.
Вплив аналізу мережевого трафіку з використанням машинного навчання на безпеку мережі
Машинне навчання покращує NTA, автоматизуючи виявлення загроз, підвищуючи точність та знижуючи кількість хибних попереджень про загрози за допомогою передових методів класифікації мережевого трафіку. Це досягається завдяки таким ключовим функціям, як розпізнавання образів, Виявлення вторгнень і безперервне навчання.
Давайте розглянемо ключові функції машинного навчання докладніше.
Основні функції машинного навчання в аналізі мережевого трафіку
Типи машинного навчання, що використовуються в NTA
Існує два основних типи машинного навчання, що використовуються в аналізі мережевого трафіку:
Обидва типи мають явні переваги під час використання в аналізі поведінки мережевого трафіку.
Fidelis Network: Машинне навчання у дії
Щоб ефективно використовувати машинне навчання в аналізі мережевого трафіку вашої організації, важливо вибрати надійний інструмент для виявлення та реагування на мережі (NDR), інтегрований у систему ML. І Fidelis Network– це правильний вибір!
Fidelis Network – це комплексне рішення для мережевого виявлення та реагування (NDR), яке забезпечує глибоке розуміння мережевого трафіку для швидкого виявлення та реагування на загрози безпеці за допомогою специфікацій Deep Session Inspection (DSI) та Cyber Terrain Mapping, а також багато іншого.
Застосування машинного навчання в NTA з Fidelis Network
Fidelis Network використовує як контрольоване, так і неконтрольоване машинне навчання відповідно до вимог, аналізуючи дані реального часу та історичні дані для виявлення потенційних загроз. Він використовує методи машинного навчання для виявлення закономірностей і незвичайної поведінки у мережевому трафіку, наприклад дивних зовнішніх повідомлень чи аномальних внутрішніх переміщень. Цей підхід допомагає виявити такі загрози, як крадіжка даних, бічне переміщення та шкідливе ПЗ на ранній стадії, надаючи командам безпеки швидкі та дієві попередження для ефективного реагування на потенційні проблеми.
Fidelis вирішує дві ключові задачі аналізу мережевого трафіку за допомогою ML:
- Fidelis використовує ML для створення високоточних базових моделей типової поведінки мережі, застосовуючи глибоке навчання, щоб відзначати відхилення як підозрілі, підвищуючи точність керування мережею та виявлення загроз.
- Fidelis застосовує передові методи виявлення аномалій у різних контекстах, щоб зменшити кількість помилкових спрацьовувань, забезпечуючи ефективну обробку даних про мережевий трафік і фокусуючись на справжніх загрозах, відзначаючи лише значні загрози, на яких повинні зосередитися команди безпеки.
Контексти, що враховуються Fidelis Network під час аналізу мережевого трафіку
Компанія Fidelis Network впроваджує ML у свою систему NTA, використовуючи передові моделі виявлення аномалій у різних контекстах. ®
До них відносяться:
- Зовнішній контекст (трафік Північ-Південь)
- Внутрішній контекст (трафік Схід-Захід)
- Контекст протоколів додатків
- Контекст переміщення даних
- Контекст подій, виявлених за допомогою правил та сигнатур
Давайте розглянемо контексти докладніше:
1. Зовнішній контекст (трафік Північ-Південь)
У зовнішньому контексті ML аналізує трафік між внутрішньою мережею та зовнішніми локаціями (зв’язок «північ-південь»). Цей контекст націлений на виявлення підозрілої поведінки у трафіку, що переміщається між внутрішніми системами та широким інтернетом.
Приклад виявленої загрози:
ML виявляє аномалії, коли трафік спрямовується в раніше невидимі або незвичайні місця. Це може свідчити про витік даних або іншу шкідливу діяльність.
Fidelis NDR використовує неконтрольований ML для виявлення аномальних моделей зовнішнього трафіку і зіставляє ці результати з відповідними методами в рамках MITRE ATT&CK, такими як ексфільтрація даних та тактика Drive-by Compromise.
2. Внутрішній контекст (трафік Схід-Захід)
У внутрішньому контексті ML фокусується на трафіку всередині мережі організації. Він відстежує схеми взаємодії між внутрішніми активами, контролює поведінку віддаленого доступу та оцінює переміщення даних всередині систем.
Прикладом підозрілих дій, зазначених ML, є:
Атаки з використанням паролів – ML виявляє сплески невдалих спроб входу в систему, які можуть вказувати на те, що зловмисники пробують різні паролі для отримання несанкціонованого доступу.
Такі аномальні дії виявляються Fidelis за допомогою контрольованих алгоритмів машинного навчання, які аналізують шаблони з’єднань, поведінку при вході в систему та потоки даних. Таке раннє виявлення допомагає виявити потенційні загрози перед тим, як вони розростуться.
3. Контекст протоколів додатків
У цьому контексті ML аналізує шаблони трафіку на рівні додатків, виявляючи відхилення у використанні таких протоколів як HTTP, DNS, FTP та інших. У контексті протоколів додатків Fidelis використовує обидва типи машинного навчання.
Моніторинг цього рівня дозволяє Fidelis виявляти аномальні схеми трафіку, які можуть вказувати на шкідливу діяльність, наприклад:
- Виявлення незвичайних протоколів додатків або відомих протоколів, доступ до яких здійснюється через незвичайні порти.
- Виявлення випадків неправильного використання легітимних протоколів, наприклад, шкідливих програм, що приховують свої з’єднання всередині загальноприйнятих протоколів.
- Рекомендована література: Виявлення загроз шляхом моделювання поведінки протоколів додатків
Цей контекст дуже важливий для виявлення спроб прихованого витоку даних або передачі шкідливих програм, замаскованих під, здавалося б, звичайну поведінку мережі та трафік.
4. Контекст переміщення даних
Цей контекст спрямований на відстеження переміщення даних по мережі між активами, зокрема виявлення будь-яких аномалій в передачі даних або переміщенні файлів. Це критичний контекст для виявлення витоку даних чи бічного переміщення конфіденційної інформації. Супервізорне навчання використовується для моделювання звичайних моделей передачі між внутрішніми активами і виявлення аномалій, таких як аномальні дії зі збору даних.
- Рекомендована література: Комплексний захист даних: Захист даних у стані спокою, у русі та при використанні
5. Події, виявлені за допомогою контексту правил та сигнатур
У цьому контексті використовуються визначені правила та сигнатури для виявлення відомих моделей загроз. Ці методи є основними для виявлення відомих атак та шкідливих програм на основі їх унікальних сигнатур або поведінки. Для вдосконалення традиційних методів виявлення на основі правил та сигнатур використовується контрольоване навчання.
Загалом Fidelis Network використовує машинне навчання у цих п’яти критичних контекстах розробки багатовимірного підходу до аналізу мережного трафіку.
Поєднання контрольованого та неконтрольованого ML, розширеного виявлення аномалій та контекстного аналізу дозволяє Fidelis виявляти навіть найскладніші атаки – від експлойтів нульового дня до сучасних загроз. Завдяки цьому команди безпеки отримують оперативні відомості та попередження, що допомагає їм швидко та точно реагувати на потенційні загрози.
Висновок
Поєднання машинного навчання з аналізом мережевого трафіку забезпечує надійний інтелектуальний підхід до забезпечення мережевої безпеки, швидко та автоматично виявляючи загрози від незначних до серйозних, перш ніж вони зможуть скомпрометувати мережу. Використання такого надійного інструменту NDR з інтеграцією ML, як Fidelis Network, є ідеальним рішенням для захисту вашої мережі, швидкого реагування та запобігання майбутнім інцидентам.
Джерело: Advanced Network Traffic Analysis: Machine Learning and Its Impact on NTA
