Кибератаки стали в значительной степени автоматизированными. Соответственно, автоматизация превратилась в единственный способ уменьшить количество угроз и улучшить их предотвращение. Если компании будут пытаться защититься от этих атак вручную, борьба превратится в противостояние человека и машины с крайне сомнительными для первого шансами. Для успешной защиты от автоматизированных атак важно вспомнить про то, что клин клином вышибают, т.е. внедрить в автоматизацию в мероприятия по кибербезопасности. Она расширяет возможности защиты, уменьшает количество угроз и позволяет быстрее предотвращать новые и ранее неизвестные вызовы.
Многие поставщики систем безопасности рассматривают автоматизацию как способ повышения эффективности и экономии рабочей силы или численности персонала. Всё это вполне справедливо, однако автоматизацию также следует рассматривать в качестве инструмента, который можно и нужно использовать для лучшего прогнозирования угроз и более оперативного вызова защитных мер. При грамотной реализации и использовании правильных инструментов автоматизация может помочь в предотвращении мощных кибератак. Она предполагает четыре условия:
Систематизация данных об угрозах
Многие поставщики систем безопасности собирают значительные объёмы данных об угрозах. Однако эти данные не имеют большой ценности, если они не организованы в определённую систему. Чтобы это осуществить, компаниям в первую очередь необходимо собрать данные об угрозах по всем направлениям атак и с помощью технологий безопасности в рамках их собственной инфраструктуры, а также провести глобальную аналитику угроз за её пределами.
Затем в огромных массивах данных необходимо выделить группы угроз, действующих схожим образом, и использовать эту информацию для прогнозирования следующего шага злоумышленника. При таком подходе точность результата зависит от объёма собранных данных, который снижает вероятность того, что выделенные группы выявили безобидную аномалию. Соответственно, для выявления современных угроз необходима солидная вычислительная мощность, и её невозможно осуществить вручную. Машинное обучение и автоматизация позволяют упорядочивать данные быстрее, эффективнее и точнее. Кроме того, этот подход необходимо сочетать с динамическим анализом угроз, поскольку это является единственным способом точного обнаружения сложных и невиданных доселе вызовов безопасности.
Выработка защитных мер быстрее скорости распространения атаки
Как только угроза выявлена, защитные меры должны быть выработаны и внедрены быстрее, чем атака распространяется по сетям компании, конечным точкам или облачному хранилищу. Из-за потери времени, требуемого на анализ, целесообразно купировать вновь обнаруженную атаку не прямо на старте, а лишь на прогнозируемом следующем этапе. Ручная разработка полного набора средств защиты и точек их применения для различных технологий безопасности, способных противостоять различным вариантам поведения той или иной угрозы, — это длительный процесс, который не только отнимает время, но и чрезвычайно сложен, если в вашей среде работают несколько поставщиков средств безопасности и нет необходимого контроля и достаточных ресурсов. Автоматизация способна ускорить процесс выработки защитных мер без излишней мобилизации и при этом не отстать от атак.
Применение защитных мер быстрее достижения атакой своей конечной цели
После выработки защитных мер их необходимо применить с целью предотвращения дальнейшего развития атаки и достижения ей конечной цели. Это должно быть сделано не только в точке выявления угрозы, но и на всём техническом оборудовании и программном обеспечении компании. Так будет обеспечена последовательная защита от текущих и будущих шагов злоумышленников. Применение автоматизации при распределении средств защиты — это единственный способ действовать быстрее, чем автоматизированная и хорошо продуманная атака достигнет успеха.
Благодаря автоматизированному распознаванию последовательности атак на основе анализа больших объёмов данных и автоматизированной разработке и применению средств защиты вы сможете более точно предсказывать следующий шаг неизвестной атаки и упреждать её.
Обнаружение признаков уже проникшей в вашу сеть угрозы
В момент, когда угроза проникает в сеть, начинается обратный отсчёт до момента, пока она не превратится в нарушение безопасности. Чтобы остановить атаку до того, как её окажется невозможным зафиксировать на стадии подготовки, вы должны действовать быстрее, чем она. Для выявления заражённого хоста или подозрительного поведения, вы должны иметь возможность ретроспективно и прогностически анализировать данные из своей среды в поисках характерных признаков. Как и в случае анализа неизвестных угроз, пытающихся проникнуть в сеть, ручное сопоставление и анализ данных в ней, конечных точках и облачных хранилищах сложно масштабировать. Автоматизация позволяет ускорить анализ, обнаружение угрозы и принятие соответствующих мер в случае взлома того или иного узла вашей сети.
Злоумышленники используют автоматизацию для молниеносной реализации и развёртывания угроз. Единственный способ эффективно противостоять им — это самому применять автоматизацию в рамках мероприятий по обеспечению кибербезопасности. Специализированные платформы нового поколения способны оперативно анализировать данные, распознавая угрозы и схемы их атаки и автоматически разрабатывая и применяя полный набор средств защиты с целью её остановить.
Нашли ошибку в тексте? Выделите нужный фрагмент и нажмите ctrl + enter
