Detecção de ameaças em tempo real com detecção e resposta de rede
No cenário dinâmico e cada vez mais complexo da segurança cibernética, as organizações enfrentam uma ampla gama de ameaças cibernéticas avançadas e direcionadas. As medidas de segurança tradicionais, como firewalls, software antivírus e sistemas de detecção de intrusão, são essenciais, mas muitas vezes não conseguem detectar e responder às ameaças avançadas no momento em que elas ocorrem. É nesse ponto que a detecção e resposta de rede (NDR) entra em ação, oferecendo uma abordagem dinâmica e proativa para detectar e mitigar as ameaças à segurança em tempo real.
Entendendo a NDR
A NDR é uma tecnologia de segurança cibernética que evoluiu da análise de tráfego de rede (NTA). Ela se concentra na detecção e na resposta a ameaças em tempo real na infraestrutura de rede de uma organização. Diferentemente das ferramentas de segurança tradicionais que dependem de assinaturas ou padrões predefinidos, as soluções de NDR utilizam uma combinação de técnicas analíticas avançadas e não baseadas em assinaturas, incluindo ML, IA, SIEM, detecção e resposta de endpoints e análise comportamental, para identificar anomalias no tráfego de rede e possíveis incidentes de segurança.
Alguns dos principais componentes de uma solução de NDR incluem:
1. Análise comportamental da rede
As soluções de NDR usam a análise comportamental para definir o comportamento padrão da rede. Qualquer anomalia em relação a esse padrão, como padrões atípicos de acesso a dados ou comunicações de dispositivos, aciona alertas para análise adicional.
2. Algoritmos de ML
Os algoritmos de ML permitem que as soluções de NDR aprendam e se adaptem a novas ameaças. Ao analisar dados históricos e fazer atualizações regulares em seus modelos, esses algoritmos aumentam sua capacidade de identificar e responder a ameaças emergentes sem depender de assinaturas predefinidas.
3. Análise de pacotes de rede
As soluções de NDR capturam e monitoram os pacotes de rede em tempo real, proporcionando visibilidade granular do tráfego de rede. Ao analisar os dados que estão sendo transmitidos, essas ferramentas podem detectar padrões incomuns, cargas úteis suspeitas ou comunicações maliciosas.
4. Integrações de inteligência de ameaças
As ferramentas de NDR adotam feeds de inteligência de ameaças para garantir que permaneçam atualizadas sobre as ameaças conhecidas. Isso garante que os sistemas possam reconhecer e responder a indicadores maliciosos, endereços IP e nomes de domínio conhecidos.
5. Capacidades de resposta automatizada
As capacidades de resposta automatizada costumam ser incluídas nas soluções de NDR, permitindo que elas tomem medidas imediatas para controlar ou eliminar ameaças. Essas medidas podem envolver o isolamento de dispositivos comprometidos, o bloqueio de comunicações maliciosas ou a notificação de equipes de segurança para intervenção manual.
Benefícios da detecção de ameaças em tempo real com a NDR
1. Visibilidade melhorada
Ter uma visibilidade abrangente do tráfego de rede é essencial para que as equipes de segurança tenham uma compreensão completa do contexto de um incidente. Essa visibilidade proporcionada por uma solução de NDR desempenha um papel fundamental na investigação e na resposta eficaz às ameaças.
2. Adaptabilidade a ameaças em constante evolução
As soluções de NDR têm a capacidade de se ajustar às ameaças cibernéticas emergentes usando algoritmos de ML e atualizações em tempo real de feeds de inteligência de ameaças. Isso permite que elas forneçam uma defesa proativa contra as técnicas de ataque mais recentes.
3. Redução dos tempos de detecção e resposta
A capacidade de uma solução de NDR de detectar e responder a ameaças em tempo real, ao contrário das medidas de segurança tradicionais, reduz muito o tempo necessário para identificar e solucionar incidentes de segurança, minimizando, assim, os possíveis danos.
4. Detecção de ameaças de informações privilegiadas
As soluções de NDR detectam com eficácia ameaças de informações privilegiadas por meio do monitoramento de comportamentos incomuns de usuários ou padrões de acesso não autorizado na rede. Isso ajuda as organizações a mitigar as violações de dados causadas por ações deliberadas ou acidentais de funcionários.
5. Automação da resposta a incidentes
As capacidades de resposta automatizada das soluções de NDR tornam o processo de resposta a incidentes mais eficiente. Isso não apenas acelera a contenção de ameaças, mas também diminui a carga de trabalho das equipes de segurança.
Vamos considerar um cenário familiar de uma instituição médica que implementa o NDR como um componente essencial de sua estratégia de segurança. Vamos dar uma olhada em como uma solução de NDR pode detectar e mitigar um ataque para proteger os registros de saúde confidenciais dos pacientes sem interromper as operações. Os indicadores iniciais de ataque são e-mails de phishing com cargas de ransomware que os funcionários recebem. Quando executado, o ransomware criptografa arquivos em seus computadores e se espalha pela rede, que é usada por um grande número de pessoas, incluindo funcionários de todos os níveis e visitantes.
Por meio da análise de pacotes, a solução de NDR detecta imediatamente anomalias nos padrões de tráfego. O aumento repentino das atividades relacionadas à criptografia aciona alertas imediatamente após a abertura dos anexos de e-mail. O aumento incomum no tráfego também aciona o módulo de análise de comportamento, pois este se desvia muito da linha de base do comportamento normal, e o módulo sinaliza isso como uma possível ameaça. Os algoritmos de ML da solução de NDR, que são treinados regularmente com base em dados históricos, correlacionam o comportamento com assinaturas de ransomware conhecidas e reconhecem padrões que sugerem ransomware. Com o novo padrão, os algoritmos evoluem ainda mais para identificar possíveis ataques semelhantes.
Depois que a atividade do ransomware é detectada, a solução de NDR inicia imediatamente as respostas automatizadas predefinidas, que incluem o bloqueio automático de todas as comunicações maliciosas, impedindo que o ransomware receba outras comunicações e isolando todos os dispositivos afetados da rede, evitando que o ransomware se espalhe ainda mais.
Além disso, a plataforma de NDR alerta simultaneamente a central de segurança da instituição médica com relatórios detalhados sobre o incidente. Equipada com os dados no nível do pacote, a análise comportamental e as informações de ML, a equipe de segurança usa a plataforma de NDR para investigar o ataque e obter os dados necessários para a resposta a incidentes e para identificar a origem do ataque.
Depois de mitigar o ransomware, a equipe de segurança revisita o processo de resposta a incidentes e as respostas automatizadas para auditá-las e ajustá-las. Com o ML e as atualizações regulares da plataforma de NDR, a instituição médica garante que está preparada para enfrentar quaisquer riscos de segurança emergentes. A instituição continua usando as capacidades de monitoramento da plataforma de NDR para se adaptar às possíveis ameaças em evolução. Nesse caso, uma plataforma de NDR foi fundamental para detectar, responder e mitigar o ataque desconhecido de ransomware sem afetar as operações diárias.
Desafios da implementação de NDR em uma rede
Por mais eficaz que a NDR possa ser, a adoção de uma abordagem totalmente nova para a segurança de TI e a gestão de infraestrutura vem com seu próprio conjunto de desafios.
1. Um processo de implementação complexo
A implementação da solução envolve a integração com a infraestrutura de rede existente e a tentativa de não prejudicar o funcionamento da rede. Garantir a interoperabilidade perfeita com as ferramentas e os processos existentes pode ser um desafio.
2. Intensidade de recursos
O processo de implementação da NDR pode exigir muito dos recursos da rede, e as organizações precisam avaliar a capacidade da rede para evitar problemas de desempenho.
3. Garantia da precisão dos dados
O ajuste fino dos parâmetros da solução de NDR para reduzir os falsos positivos exige um refinamento contínuo para evitar a perda de tempo com comportamentos normais sinalizados como ameaças. As organizações precisam realizar avaliações regulares de suas implementações de NDR para identificar áreas de melhoria. Isso inclui revisões periódicas para alinhar as estratégias de NDR com os requisitos de segurança em evolução e mudanças organizacionais.
4. Integração com as soluções de segurança existentes
É importante integrar perfeitamente uma plataforma de NDR com as soluções de segurança existentes, como sistemas SIEM, para criar uma arquitetura de segurança coesa.
5. Garantia de escalabilidade
As organizações precisam considerar a escalabilidade das soluções de NDR para acomodar o crescimento de suas infraestruturas de rede. A seleção da ferramenta de NDR correta desempenha um papel importante para garantir sua eficácia na rede.
6. Treinamento e custos
A incorporação de uma ferramenta complexa na rede exige pessoal qualificado e treinado para trabalhar com ela de forma eficaz. Isso exige investimentos em programas de treinamento para que as equipes de segurança maximizem as capacidades da solução de NDR e interpretem suas descobertas com precisão. As organizações também devem considerar cuidadosamente o custo total de propriedade, incluindo os custos iniciais implementação, os gastos contínuos com manutenção e as possíveis despesas com escalabilidade.
O futuro da NDR
A NDR surgiu nos anos 2000 como detecção de anomalias de comportamento de rede, depois se transformou em NTA no final dos anos 2010 e se tornou NDR em 2020. De acordo com a Business Research Insights, a NDR é uma das categorias de segurança cibernética que mais cresce, e seu tamanho de mercado, que era de US$ 2,485 bilhões em 2022, deve chegar a US$ 7,893 bilhões até 2031, com um CAGR de 13,7%.
1. Detecção e resposta estendidas
A detecção e resposta estendidas (XDR) é uma evolução da NDR que incorpora fontes de dados adicionais, como endpoints, ambientes de nuvem e-mails. Ela fornece uma abordagem mais holística para a detecção de ameaças, correlacionando informações em vários domínios de segurança.
2. Blockchain para maior segurança
A integração da tecnologia blockchain às ferramentas de NDR pode ajudar a criar logs imutáveis e melhorar a integridade dos dados de eventos de segurança, contribuindo para a confiabilidade das informações coletadas pelas soluções de NDR.
3. Desafios e soluções da computação quântica
As soluções de NDR podem precisar se adaptar a técnicas criptográficas seguras para quantum para garantir a confidencialidade e a integridade contínuas dos dados da rede e para evitar as possíveis ameaças e desafios que a computação quântica representa para os métodos tradicionais de criptografia.
4. IA e automação
Nas soluções de NDR, a evolução dos algoritmos de ML com modelos mais avançados que podem entender melhor padrões e comportamentos complexos levará a avanços que contribuirão para uma detecção mais precisa de ameaças e redução de falsos positivos. Além disso, a IA nas soluções de NDR permitirá que os analistas de segurança entendam como os modelos de ML chegam a conclusões específicas. A integração da automação ao processo de busca de ameaças nas soluções de NDR ajudará na busca contínua de sinais de atividade maliciosa, permitindo que as equipes de segurança se concentrem na análise e na resposta estratégicas.
5. Desenvolvimentos previstos na detecção e resposta a ameaças
A integração da biometria comportamental, como a dinâmica de pressionamento de teclas e os padrões de movimento do mouse, às soluções de NDR para melhorar a autenticação do usuário adicionará uma camada extra de segurança. O compartilhamento aprimorado de inteligência de ameaças entre as organizações e entre os setores fortalecerá ainda mais suas defesas coletivas. A NDR também desempenhará um papel fundamental na implementação e aplicação de políticas de Zero trust, garantindo a verificação contínua e controles de acesso rigorosos.
6. Integrações de 5G e computação de borda
A integração das tecnologias 5G e de computação de borda terá um grande impacto nas arquiteturas de rede. As soluções de NDR precisarão se adaptar à maior velocidade e à natureza distribuída do processamento de dados na borda.
Soluções a serem observadas
Ao escolher uma ferramenta de NDR, é fundamental comparar as opções, avaliar cada recurso e familiarizar-se com as diferentes funções antes de comprar. Encontrar uma ferramenta que atenda a todos os requisitos de segurança da organização pode simplificar e aprimorar a segurança da rede e a gestão de tráfego. Veja a seguir algumas das soluções dos principais fornecedores da área.
1. Secure Network Analytics (anteriormente Stealthwatch) da Cisco
A Cisco é um nome estabelecido no setor de gestão e segurança de rede. O Secure Network Analytics da Cisco monitora e analisa o comportamento do tráfego de rede para fornecer detecção e resposta a ameaças.
2. Darktrace DETECT
O Darktrace DETECT utiliza sua IA de autoaprendizagem e inspeção profunda de pacotes para analisar dados em redes corporativas. Ele trabalha com o Darktrace RESPOND para neutralizar as ameaças.
3. ExtraHop RevealX
O ExtraHop RevealX é uma solução de NDR no local que oferece visibilidade detalhada de cada ativo nas redes corporativas. Ele usa o ML para definir linhas de base e regras para detectar dispositivos não autorizados e possíveis ataques.
4. Plataforma Vectra AI
A plataforma Vectra AI é uma solução de detecção, análise e resposta a ameaças orientada por IA que mantém os ataques cibernéticos afastados em nuvens públicas, SaaS e redes de data center.
5. Cortex XDR da Palo Alto Networks
A Palo Alto Networks é um fornecedor líder no setor de segurança e sua nova solução Cortex XDR aproveita o ML e outras análises avançadas para simplificar a detecção de ameaças, a resposta a incidentes, a análise automatizada da causa raiz e as respostas rápidas.
6. NetFlow Analyzer da ManageEngine
O NetFlow Analyzer é o novo garoto do pedaço. Esse gigante da NTA evoluiu significativamente nos últimos anos para incorporar ML e IA em seus recursos de detecção de anomalias de tráfego. Ele possui alguns recursos de NDR no roadmap para 2024.
A transformação digital ocorrida na última década ampliou muito o escopo das ameaças à segurança de rede nas empresas. Ao se manterem à frente das tecnologias e tendências emergentes, as organizações podem garantir que suas estratégias de segurança de rede permaneçam adaptáveis ao cenário em constante evolução das ameaças cibernéticas, preparando-as para o futuro da detecção e resposta a ameaças em tempo real.
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