Дані є основою будь-якого бізнесу, оскільки все переміщається в онлайн. Ефективний аналіз даних допомагає компаніям пророкувати майбутні тенденції, виявляти будь-які прогалини та розуміти поведінку клієнтів, що у результаті дозволяє їм випереджати конкурентів. Крім того, що дані незамінні, вони також є вразливим активом, оскільки, потрапивши не в ті руки, можуть призвести до катастрофічних наслідків для будь-якої організації.
Що таке ексфільтрація даних?
Ексфільтрація даних – це несанкціоноване видалення даних з комп’ютера або сервера для зловмисних цілей. Основними мотивами цього можуть бути фінансовий зиск за рахунок продажу викрадених даних, отримання конкурентної переваги за рахунок крадіжки інтелектуальної власності, комерційних секретів або конфіденційних бізнес-планів, а також здирництво та спроби саботажу діяльності підприємства з метою заподіяння шкоди його репутації.
Незважаючи на те, що компанії щодня стикаються з численними спробами витоку даних, їм вдається захистити свої цифрові активи за допомогою надійних заходів кібербезпеки. Докладніше про ексфільтрацію даних можна дізнатися тут.
Як виявити витік даних
Виявлення витоку даних на ранніх стадіях має вирішальне значення і вимагає негайного оповіщення ІТ-команд для припинення будь-яких несанкціонованих дій. Існує кілька ознак підозрілої активності, таких як несподіваний сплеск трафіку, більш тривалий час доступу, ніж зазвичай, передача великої кількості файлів у незнайомі місця або несанкціоноване використання зовнішніх пристроїв.
До найбільш поширених, але практично безпомилкових методів виявлення витоку даних належать:
- Використання SIEM
- Моніторинг усіх мережевих протоколів
- Моніторинг з’єднань з іноземними IP-адресами
- Відстеження шаблонів вихідного трафіку
1.Використання SIEM
SIEM розшифровується як Security Information and Event Management. Це передовий інструмент кібербезпеки, який використовується для моніторингу трафіку в режимі реального часу. Цей інструмент збирає та аналізує дані в мережі організації та у разі будь-яких відхилень від звичайного трафіку попереджає команду безпеки про можливе вторгнення. SIEM збирає дані з усіх джерел, таких як активність шкідливих програм, вхідний та вихідний трафік, журнали брандмауера та IoT-пристроїв, не залишаючи поза увагою навіть найменші моменти.
2.Моніторинг усіх мережевих протоколів
Моніторинг всіх мережевих протоколів – ще один важливий спосіб виявлення витоку даних. Зловмисники часто намагаються приховати свою діяльність за допомогою надійних протоколів, таких як HTTP, FTP або DNS. Всебічний моніторинг допомагає виявити приховану чи сумнівну передачу даних, що призводить до раннього виявлення загроз.
3.Моніторинг підключень до іноземних IP-адрес
Ще один корисний прийом для виявлення витоку даних – спеціально шукати будь-які підключення до іноземних IP-адрес. Хакери зазвичай використовують іноземні IP-адреси та сервери для злому систем та крадіжки даних, оскільки це ускладнює роботу місцевих правоохоронних органів.
Організаціям слід особливо уважно стежити за IP-адресами з країн, які пов’язані з великими кіберзлочинами, щоб виявити потенційне вторгнення.
4.Моніторинг шаблонів вихідного трафіку
Моніторинг шаблонів вихідного трафіку дуже важливий для забезпечення безпеки даних. Необхідно постійно відстежувати будь-які відхилення від норми для виявлення загроз. Будь-яка затримка у реагуванні на підозрілу активність може призвести до кібератак та витоку даних. Існують автоматизовані інструменти, які допомагають відзначати будь-які аномалії та попереджати систему про можливі порушення.
Анатомія атаки з метою крадіжки даних
У більшості випадків, як зазначають експерти, витік даних відбувається за певною структурою, що складається з трьох етапів.
1.Експлуатація вразливості
Перша фаза витоку даних – це пошук мережевої вразливості та її використання проти організації. Кіберзлочинці отримують доступ до систем, використовуючи мережеві вразливості – це можуть бути спроби фішингу, атаки шкідливого програмного забезпечення, незахищені точки мережі або слабке шифрування.
2.Доступ до даних
Проникнувши всередину, вони виявляють місцезнаходження конфіденційних даних, які можуть включати фінансову інформацію організації, комерційні таємниці або дані клієнтів. Вони намагаються посилити вторгнення, отримавши доступ до зазначених даних і знайшовши спосіб експортувати їх в іншу систему.
3.Експорт даних
Після ідентифікації даних зловмисники планують процес ексфільтрації. Вони можуть використовувати будь-яку техніку для експорту даних, наприклад шифрування вмісту, щоб приховати витік, тунелювання за надійним протоколом або використання зовнішнього пристрою зберігання.
Атаки ексфільтрації зазвичай відбуваються невеликими циклами через різні проміжки часу, що ускладнює виявлення вторгнення.
Індикатори атаки з метою крадіжки даних
Для того, щоб вловити будь-яку аномальну активність, яка може бути індикатором атаки з метою крадіжки даних, потрібна надійна система розпізнавання образів.
- Незвичайний трафік: Значне відхилення від звичайного трафіку, особливо незвичайний сплеск, є способом маскування порушення безпеки.
- Несанкціонований доступ: Доступ до даних для тих, кому вони не потрібні – ще одна тонка ознака витоку даних.
- Аномальна поведінка користувача: Користувач, який отримує доступ до даних у нетрадиційний час або з віддаленого місця, вказує на компрометацію облікових даних.
- Незрозуміла передача даних: Передача даних на якесь чуже місце дивними методами може бути крадіжкою даних зловмисником.
- Іноземні IP-адреси: Перевіряйте IP-адреси, особливо із зарубіжних країн, відомих своєю злочинною кібердіяльністю.
Всі ці ознаки – великий тривожний сигнал для команди ІТ-безпеки, оскільки будь-яка з них може свідчити про вторгнення в дані або їх витік. Зволікання щодо вживання заходів може коштувати організації фінансових втрат, збитків репутації і навіть великих штрафів та судових позовів.
Рекомендації щодо виявлення витоку даних
Згідно з дослідженням IBM у 2023 році на виявлення витоку даних йшло 204 дні, а на її локалізацію – ще 73 дні. Насамперед давайте зупинимося на кращих методах виявлення спроб витоку даних:
Безперервний моніторинг: Регулярний та безперервний моніторинг трафіку, поведінки користувачів та потоків даних призводить до розпізнавання закономірностей. Як тільки команда ІТ-розвідки дізнається про типові та звичайні шаблони, виявлення та розуміння незвичайних шаблонів призводить до раннього виявлення витоку даних.
Аналіз журналів та поведінки: Поряд з розумінням шаблонів організації повинні регулярно аналізувати журнали з серверів, пристроїв і різних мереж, а також аналізувати поведінку користувачів. Про будь-які відхилення від норми слід повідомляти команду без зволікання.
Регулярні аудити: Часті аудити систем, процесів та відповідності ІТ-політикам допомагають знайти будь-які недоліки, якими може скористатися зловмисник, та допомагають захистити конфіденційні дані.
Тестування на проникнення: Тестування на проникнення полягає у тому, що етичних хакерів наймають для стимулювання спроб злому. Це допомагає їм знайти будь-які вразливості в мережі і служить одним з найкращих інструментів запобігання втраті даних.
Fidelis Data Loss Prevention Security (DLP)
Згідно зі звітом IBM, 93% компаній, які стикаються з тривалою втратою даних, руйнуються.
Доки будь-яка компанія не зіткнеться з кібератакою, запобігання втраті даних не є для її керівництва пріоритетом. Озираючись назад, вони розуміють важливість рішень для запобігання витоку даних. Окрім вжиття заходів безпеки та найму пильної команди кібербезпеки, організаціям також слід інвестувати у надійні засоби захисту даних. Одне з таких рішень – Fidelis Network Data Loss Prevention. Воно створює захисний бар’єр між організацією та зловмисниками.
Fidelis DLP оснащений запатентованою технологією Deep Session Inspection®, яка досліджує будь-яку потенційну загрозу та запобігає сеансу, що порушує політику організації щодо даних.
Як це працює?
Моніторинг трафіку: DLP-інструменти відстежують потік активності, трафіку та даних у режимі реального часу, щоб виявити витік конфіденційних даних.
Розслідування незвичайних шаблонів: DLP-інструменти оснащені передовою аналітичною технологією, яка виявляє та досліджує нетипову активність, яка може бути ознакою вторгнення та порушення.
Неправильна конфігурація: Fidelis DLP здатний виявляти та запобігати несанкціонованому доступу до хмари, забезпечуючи безпеку та захист усіх даних.
Автоматичні оповіщення: Ще одна функція, яка робить DLP найкращою у світі, – це автоматичне оповіщення ІТ-команди про підозрілу активність. Таким чином, заходи можуть бути вжиті до того, як дані будуть скомпрометовані.
Рекомендації щодо запобігання витоку даних
Більшості кіберзлочинів можна запобігти за допомогою проактивного захисту. Організаціям необхідно ефективно застосовувати стратегії безпеки даних, щоб зміцнити свій кіберзахист. При правильному поєднанні технологій, політик та навчання співробітників запобігти витоку даних цілком можливо. Ось кілька найкращих методів для запобігання витоку даних:
Контроль доступу
Основним і недооціненим методом запобігання крадіжці даних є контроль доступу. Компанії повинні впроваджувати рольовий контроль доступу та дотримуватися принципу найменшого привілейованого доступу. Це означає, що користувач зможе отримати доступ тільки до даних, які абсолютно необхідні для виконання його роботи.
Користувачів також слід заохочувати та вимагати від них використовувати багатофакторну автентифікацію (MFA), що дозволить запобігти злому з використанням скомпрометованих облікових даних. Організації також повинні проводити регулярні аудити щодо несанкціонованої або аномальної активності.
Використання захисту кінцевих точок
Використовуйте технології захисту кінцевих точок будь-якої мережі, щоб унеможливити експорт даних. Впровадьте такі інструменти, як Fidelis Data Loss Prevention Solutions, які призначені для моніторингу, аналізу та виявлення порушень кібербезпеки.
Надійне шифрування також працює на користь організацій, оскільки воно захищає дані у стані спокою або під час транспортування. Навіть якщо дані перехоплюються, шифрування робить їх нечитаними та непридатними для зловмисників.
Регулярно оновлюйте системи
Розробники регулярно випускають оновлення та патчі. Ці оновлення є результатом всебічного тестування та відгуків клієнтів. Організаціям слід постійно оновлювати свої системи та програмне забезпечення, оскільки застаріле ПЗ вразливе для атак.
Використовуйте IoT-пристрої, програмне забезпечення та прошивку яких можна легко оновити, оскільки IoT-пристрої – це найпростіша точка входу і, отже, вони найбільше схильні до атак хакерів.
Плани реагування на інциденти
Щоб не відстати від кількості кіберзлочинів, що росте, компаніям слід підготувати надійний план реагування на інциденти. Це дозволить знизити ризик крадіжки даних навіть у разі кіберзлому.
Команда кібербезпеки має продумати всі можливі сценарії та розробити покроковий план припинення протиправних дій.
Висновок
Розуміння вразливостей мережі – перший крок у запобіганні витоку даних, після чого створюється стратегічна основа для захисту критично важливих даних компанії.
Виявлення та запобігання витоку даних – це робота не для однієї людини і не одноразова, оскільки вона вимагає постійної пильності від організації, команди кібербезпеки та кожного співробітника. Але за допомогою описаних інструментів та методів організації можуть створити надійний захист навколо даних, утримуючи зловмисників на відстані.
Часті питання
Які технології використовуються для запобігання витоку даних?
Організації можуть використовувати кілька інструментів для запобігання витоку даних, ось деякі з них:
1. Запобігання втраті даних: DLP захищає від незаконної передачі даних шляхом моніторингу притоку та відтоку трафіку.
2. Шифрування: Шифрування перетворює дані в формат, що не читається, і захищає їх на кінцевих точках і при переміщенні.
3. Захист кінцевих точок: Засоби виявлення та реагування на кінцевих точках (EDR) стежать за незалежними пристроями та захищають їх від несанкціонованого доступу.
4. Управління інформацією та подіями безпеки: Рішення SIEM аналізують журнали та події у мережі в режимі реального часу.
5. Брандмауер та система виявлення/запобігання вторгненням: Брандмауери, IDS та IPS є першим бар’єром, що відстежує та блокує будь-які підозрілі дії.
Джерело: Detecting Data Exfiltration: How to Spot It and Stop It
