Logo Zephyrnet

Trí thông minh dữ liệu tạo

An ninh mạng

Sự thay đổi mang tính chuyển đổi của an ninh mạng

Được xuất bản lại bởi Plato
Được xuất bản lại bởi Plato

Ngày:

Lượt xem: 146

COMMENTARY

An ninh mạng, từng là pháo đài được xây dựng trên các giao thức cứng nhắc và các biện pháp phản ứng, đang trải qua một sự thay đổi mang tính chuyển đổi. Khi bối cảnh kỹ thuật số trở nên phức tạp hơn và dựa trên dữ liệu, nhu cầu về một cách tiếp cận đa sắc thái để bảo vệ tài sản kỹ thuật số trở nên rõ ràng hơn bao giờ hết. Sự phát triển này đánh dấu sự khởi đầu từ việc phát hiện mối đe dọa thông thường, hướng tới một chiến lược nhấn mạnh vào bối cảnh và ngăn chặn hành vi của người dùng để phát hiện các mô hình bất thường.

Đây không chỉ là việc dựng lên các rào cản chống lại các mối đe dọa đã biết; đó là việc tìm hiểu sâu hơn về cách dữ liệu được truy cập, chia sẻ và sử dụng. Đó là lập trường chủ động, tập trung vào việc phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn thông qua lăng kính tương tác của người dùng và chuyển động dữ liệu, thay vì chỉ đơn giản là “bảo vệ pháo đài”. Đối với nhiều nhà phân tích, điều này báo trước một sự thay đổi đáng kể trong cách các tổ chức nhận thức và giải quyết an ninh mạng, chuyển trọng tâm từ săn lùng và phát hiện mối đe dọa cơ bản sang hiểu biết toàn diện hơn về hệ sinh thái kỹ thuật số.

Săn lùng mối đe dọa một mình không còn đủ nữa

Mô hình an ninh mạng thông thường từ lâu đã tập trung vào phản ứng phát hiện mối đe dọa. Cách tiếp cận này, dựa trên việc phát hiện các mối đe dọa đã biết, vẫn quan trọng và cực kỳ hiệu quả trong bối cảnh kỹ thuật số, nơi các mối đe dọa dễ dự đoán hơn và ít phức tạp hơn. Nó dựa trên các giao thức bảo mật đã được thiết lập và cơ sở dữ liệu về mối đe dọa được xác định trước, tập trung vào việc xác định và giảm thiểu các mối đe dọa sau khi chúng xâm phạm hệ thống. Phương pháp này đóng vai trò là nền tảng của nhiều khuôn khổ an ninh mạng, hoạt động với giả định rằng các mối đe dọa đã biết có thể được quản lý hiệu quả bằng các công cụ và kiến ​​thức hiện có.

Tuy nhiên, sự mở rộng nhanh chóng của thế giới kỹ thuật số sang đám mây, kết hợp với sự phát triển mạnh mẽ của các khả năng dựa trên AI mới, đã mang lại một kỷ nguyên mới của các mối đe dọa mạng, được đặc trưng bởi sự phức tạp và tinh tế của chúng. Những hạn chế của mô hình truyền thống ngày càng trở nên rõ ràng khi những kẻ tấn công mạng liên tục phát triển các phương pháp mới để phá vỡ các biện pháp bảo mật tiêu chuẩn. Những mối đe dọa mới nổi này thường khai thác các lỗ hổng theo những cách không ngờ tới, khiến bản chất phản ứng của việc phát hiện mối đe dọa trở nên lỗi thời. Nhận thức này đã tạo ra một sự thay đổi quan trọng trong an ninh mạng, tạo ra các chiến lược không chỉ phản ứng mà còn chủ động, tận dụng hành vi của người dùng và luồng dữ liệu để đánh giá rủi ro và ngăn chặn các mối đe dọa tiềm ẩn.

Sự trỗi dậy của phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA)

Phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA) không hẳn là mới, nhưng giờ đây nó đã trở thành tiêu chuẩn. UEBA độc đáo ở chỗ nó chuyển trọng tâm từ việc đơn giản ứng phó với các mối đe dọa đã biết sang phân tích các mẫu hành vi của người dùng và thực thể nhằm xác định những điểm bất thường có thể chỉ ra các rủi ro bảo mật tiềm ẩn. Phương pháp này tận dụng các phân tích nâng cao, học máy và “dữ liệu lớn” để xây dựng cơ sở toàn diện về hành vi thông thường của người dùng, giúp dễ dàng phát hiện những sai lệch có thể báo hiệu hành vi vi phạm hoặc hoạt động độc hại. Bằng cách tập trung vào các mẫu hành vi, UEBA cung cấp cách tiếp cận bảo mật thích ứng, phù hợp với ngữ cảnh, có khả năng xác định các mối đe dọa mà các công cụ truyền thống có thể bỏ qua.

Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện các mối đe dọa nội bộ, tài khoản bị xâm nhập và thậm chí cả các hình thức lấy cắp dữ liệu tinh vi. Ví dụ: UEBA có thể gắn cờ các hoạt động như thời gian đăng nhập bất thường, các lần truy cập không thành công nhiều lần hoặc số lượt tải xuống dữ liệu tăng đột biến bất ngờ. Những hoạt động này, mặc dù vốn không độc hại nhưng có thể đóng vai trò là dấu hiệu cảnh báo sớm về các vấn đề bảo mật tiềm ẩn. Vấn đề không phải là phát hiện ra “hành vi xấu” mà là xác định hành vi “không tốt” và đánh dấu nó là mối lo ngại tiềm ẩn. Bằng cách tích hợp UEBA vào chiến lược an ninh mạng của mình, các tổ chức có thể có được lập trường chủ động và sắc thái hơn trong cơ chế phòng thủ của mình, cho phép họ ứng phó với các mối đe dọa trước khi chúng leo thang thành các vi phạm nghiêm trọng.

Tầm quan trọng ngày càng tăng của luồng dữ liệu

Luồng dữ liệu liên quan đến việc đi sâu vào những vấn đề phức tạp về cách xử lý, truy cập và truyền dữ liệu trong một tổ chức. Khái niệm này vượt ra ngoài phạm vi phòng thủ truyền thống, đi sâu vào các khía cạnh chi tiết của các kiểu di chuyển và truy cập dữ liệu. Bằng cách hiểu cơ chế của dữ liệu - cách dữ liệu lưu chuyển, ai truy cập dữ liệu và khi nào - các chiến lược an ninh mạng có thể được tinh chỉnh để phát hiện những bất thường tinh vi có thể chỉ ra rủi ro bảo mật. Nó giống như hiểu được hoạt động bên trong của một cỗ máy phức tạp; bằng cách tìm hiểu vai trò và hoạt động bình thường của từng bộ phận, việc xác định khi nào một bộ phận nào đó không hoạt động như dự kiến ​​sẽ trở nên dễ dàng hơn. Mức độ hiểu biết sâu sắc này rất quan trọng trong bối cảnh mà các mối đe dọa không phải lúc nào cũng được công khai hoặc có thể nhận ra ngay lập tức. Bằng cách kết hợp luồng dữ liệu vào khuôn khổ an ninh mạng của mình, bao gồm các phương pháp bảo mật API tốt, các tổ chức có thể áp dụng lập trường chủ động hơn, xác định và giải quyết các lỗ hổng tiềm ẩn trước họ bị bóc lột.

Song song với việc chuyển sang các chiến lược an ninh mạng có nhiều sắc thái hơn, quyền riêng tư dữ liệu cũng như việc áp dụng các đám mây có chủ quyền và bản địa hóa dữ liệu cũng ngày càng được chú trọng. Xu hướng này phản ánh nhận thức ngày càng tăng về nhu cầu bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt, đặc biệt là trong bối cảnh toàn cầu, nơi các quy định về dữ liệu có sự khác biệt đáng kể giữa các khu vực. Các đám mây có chủ quyền cung cấp giải pháp bằng cách điều chỉnh việc lưu trữ và xử lý dữ liệu theo các quy định của địa phương, đảm bảo tuân thủ và nâng cao chủ quyền dữ liệu. Cách tiếp cận chủ động đối với quyền riêng tư này không chỉ là tuân thủ các luật như GDPR; đó là việc nhận ra tầm quan trọng của các sắc thái khu vực trong việc quản lý dữ liệu và đưa ra phản hồi phù hợp. Bằng cách tích hợp những cân nhắc này vào khuôn khổ an ninh mạng của mình, các tổ chức đảm bảo rằng hoạt động quản lý dữ liệu của họ không chỉ an toàn mà còn tuân thủ các yêu cầu pháp lý đa dạng mà họ phải đối mặt, củng cố lập trường của họ về cả an ninh mạng và quyền riêng tư dữ liệu.

Tích hợp UEBA vào các chiến lược an ninh mạng hiện đại

Các giải pháp an ninh mạng hiện đại hỗ trợ UEBA thường bao gồm các tính năng hỗ trợ truy cập dữ liệu từ xa một cách an toàn, chia sẻ và cộng tác có kiểm soát, đồng thời duy trì sự giám sát thận trọng về bảo mật dữ liệu. Những tính năng này đảm bảo rằng trong khi nhân viên và đối tác có thể truy cập và làm việc với dữ liệu một cách liền mạch thì mọi hoạt động bất thường đều được xác định và giải quyết kịp thời. Sự cân bằng giữa bảo mật và khả năng sử dụng này rất quan trọng trong môi trường kinh doanh dựa trên dữ liệu, nhịp độ nhanh ngày nay, nơi mà tính linh hoạt của hoạt động phải đi đôi với các biện pháp bảo mật kiên quyết. Bằng cách kết hợp UEBA và luồng dữ liệu vào các sáng kiến ​​bảo mật của mình, các tổ chức có thể đạt được sự cân bằng này, tạo ra một khuôn khổ bảo mật mạnh mẽ hỗ trợ chứ không cản trở các mục tiêu hoạt động của họ.

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img

Bản quyền @ 2024 Plato Technologies Inc.