Внутренний нарушитель: невидимый враг

В мире кибербезопасности существует угроза, которая таится в тени и зачастую более опасна, чем любой внешний злоумышленник — внутренний нарушитель. Это люди, которые имеют законный доступ к вашим системам, но решают использовать его во вред, намеренно или по неосторожности. Чтобы противостоять этому, нам нужна надёжная система, способная обнаруживать и предотвращать подобные угрозы. Здесь на помощь приходит поведенческая аналитика — мощный инструмент в борьбе с внутренними угрозами.

Что такое поведенческая аналитика?

Поведенческая аналитика — это подраздел машинного обучения, который фокусируется на выявлении того, как пользователи или устройства обычно ведут себя в организации. Устанавливая базовый уровень нормального поведения, она может обнаруживать отклонения, которые могут указывать на злонамеренные или небрежные действия.

Настройка поведенческой аналитики

Чтобы создать эффективную систему обнаружения внутренних угроз с помощью поведенческой аналитики, выполните следующие шаги:

  1. Определите цели и ожидания.

Прежде чем приступать к реализации, крайне важно определить, чего вы хотите достичь с помощью решения по поведенческой аналитике. Определите конкретные проблемы, которые вы будете решать, такие как обнаружение необычных схем входа в систему, аномалий доступа к файлам или повышения привилегий. Этот шаг гарантирует, что ваша система оптимизирована для конкретных угроз, которые вас беспокоят.

  1. Создайте профили пользователей и устройств.

Используйте алгоритмы машинного обучения для создания подробных профилей поведения пользователей и устройств. Это включает отслеживание различных действий, таких как время входа в систему, схемы доступа к файлам, привычки общения и взаимодействие с сетью. Эти профили служат отправной точкой, с которой будет сравниваться будущее поведение.

Поведенческая аналитика в действии

Вот как работает поведенческая аналитика на практике:

graph TD A("Активность пользователя") -->|Зафиксировано|B(Сбор данных) B -->|Обработано|C(Машинное обучение) C -->|Проанализировано|D(Базовая линия поведения) D -->|Сравнение|E(Обнаружение аномалий) E -->|Отмечено|F(Предупреждение системы безопасности) F -->|Проверено| B("Аналитик по безопасности")

Основные функции поведенческой аналитики

  • Мониторинг в реальном времени.

Системы поведенческой аналитики отслеживают поведение пользователей и сущностей в режиме реального времени, обеспечивая обнаружение угроз сразу после их возникновения. Такая немедленная реакция имеет решающее значение для предотвращения утечки данных и других злонамеренных действий.

  • Оценка рисков.

Присваивайте пользователям и объектам оценки риска на основе серьёзности и частоты обнаруженных аномалий. Эта динамическая система оценок позволяет группам безопасности более эффективно расставлять приоритеты и передавать подозрительные случаи на рассмотрение.

  • Контекстный анализ.

Контекстный анализ оценивает, оправдывают ли недавние изменения ролей, смена местоположения или другие факторы необычную активность. Это уменьшает количество ложных срабатываний и гарантирует выявление только действительно подозрительного поведения.

  • Обнаружение аномалий.

Передовые алгоритмы выявляют отклонения от установленных базовых показателей поведения. Например, если сотрудник, который обычно обращается к базам данных клиентов, внезапно начнёт запрашивать финансовые отчёты, это действие будет помечено как необычное.

Инструменты и технологии

  • Поведенческая аналитика пользователей и объектов (UEBA).

Системы UEBA предназначены для сопоставления множества факторов, таких как время входа в систему, шаблоны доступа к файлам и каналы связи, чтобы сформировать целостное представление о поведении пользователей и сущностей. Вот более детальное представление о том, как работает UEBA:

graph TD A("Вход пользователя") -->|Зарегистрировано|B(Система UEBA) B -->|Сопоставлено с доступом к файлу|C(Профиль поведения) C -->|Соотнесено с сетевой активностью|D(Обнаружение аномалий) D -->|Назначен балл риска|E(Предупреждение безопасности) E -->|Проверено аналитиком| B("Реагирование на инциденты")

Снижение рисков, связанных с поведенческой аналитикой

Хотя поведенческая аналитика является мощным инструментом, она также сопряжена с определёнными рисками, особенно если данные и аналитика используются злонамеренными внутренними нарушителями.

  • Осведомлённые злонамеренные внутренние нарушители.

Злонамеренные внутренние сотрудники, имеющие доступ к данным поведенческой аналитики, могут адаптировать свои действия, чтобы избежать обнаружения. Чтобы снизить этот риск, внедрите строгие средства управления доступом и регулярно проверяйте доступ к этим конфиденциальным данным и инструментам аналитики.

  • Расширенный мониторинг.

Внедрите системы мониторинга, специально предназначенные для обнаружения аномалий в поведении внутренних сотрудников, особенно тех, кто имеет доступ к конфиденциальным данным или инструментам аналитики. Это включает использование передовых инструментов обнаружения и реагирования на конечных точках (EDR) в сочетании с UEBA.

  • Шифрование данных и маскировка.

Защитите данные поведенческой аналитики с помощью надёжного шифрования и рассмотрите возможность использования методов маскировки данных, чтобы ограничить раскрытие конфиденциальной информации. Это гарантирует, что даже если данные будут доступны неавторизованным сторонам, они останутся защищёнными.

  • Архитектура нулевого доверия.

Применяйте модель нулевого доверия, которая постоянно проверяет доверие на каждом этапе, гарантируя, что даже внутренние сотрудники подвергаются тщательному анализу. Такой подход предполагает, что ни один пользователь или устройство не заслуживают доверия по своей сути, и проверяет каждое взаимодействие.

  • Обучение осведомлённости о безопасности.

Регулярно обучайте сотрудников важности обеспечения безопасности, уделяя особое внимание опасностям внутренних угроз и той важной роли, которую поведенческая аналитика играет в кибербезопасности. Образованные сотрудники с меньшей вероятностью станут жертвами тактики социальной инженерии или будут проявлять небрежное отношение.

Практические шаги для внедрения поведенческой аналитики

Вот несколько практических шагов для эффективного внедрения поведенческой аналитики:

  • Объедините UEBA с обнаружением конечных точек.

Совместите аналитику поведения пользователей и сущностей (UEBA) с передовыми инструментами обнаружения и реагирования на конечных точках (EDR). UEBA выявляет аномалии в поведении пользователей, а EDR обнаруживает индикаторы, специфичные для конечных точек, предоставляя полное представление об активности пользователей и безопасности устройств.

  • Установите оценку рисков.

Внедрите модель оценки рисков, которая присваивает баллы за необычное поведение, такое как повышение привилегий, боковое перемещение или утечка данных. Эта модель должна динамически корректироваться на основе типичной активности каждого пользователя, позволяя вам быстрее выявлять подозрительные случаи.

  • Отслеживайте боковое перемещение.

Используйте анализ сетевого трафика вместе с UEBA для обнаружения бокового перемещения, когда внутренний сотрудник или скомпрометированная учётная запись переключаются между компьютерами или IP-адресами. Часто это оставляет едва заметные следы, которые могут быть упущены базовыми средствами мониторинга.

  • Используйте фиктивные учётные записи.

Создайте фиктивные учётные записи с высокими привилегиями, но без реального доступа к конфиденциальным данным. Эти учётные записи могут служить приманкой для злонамеренных внутренних сотрудников или скомпрометированных учётных записей, предупреждая группы безопасности о попытках их использования.

  • Сопоставьте физическое и цифровое поведение.

Отслеживайте физический доступ, например события регистрации с использованием бейджа, и сопоставляйте их с цифровыми действиями. Например, вход внутреннего сотрудника в критически важные системы из необычных мест или в нерабочее время может указывать на угрозу.

Поведенческие признаки внутренних угроз

Вот некоторые ключевые поведенческие признаки, которые могут свидетельствовать о деятельности внутренних нарушителей:

  • Аномальное повышение привилегий: создание новых учётных записей с правами администратора для использования уязвимостей приложений или получения доступа к сети или приложению.
  • Связь с командным центром: любой трафик или связь с известным командно-контрольным доменом или IP-адресом, что является весьма подозрительным и редко бывает законным.
  • Утечка данных: копирование конфиденциальной информации на съёмные устройства, прикрепление к электронным письмам или отправка в облачное хранилище. Частая печать документов со стандартными именами, такими как «document1.doc», также может быть индикатором.
  • Быстрое шифрование данных: быстрое сканирование и последующее массовое шифрование и удаление файлов, что может указывать на атаку программы-вымогателя или злонамеренную деятельность внутреннего сотрудника.
  • Боковое перемещение: переключение между учётными записями пользователей, компьютерами или IP-адресами в поисках более ценных активов, поведение, часто совершаемое во время атак внутренних сотрудников.

Заключение

Создание системы обнаружения внутренних угроз с использованием поведенческой аналитики — сложная, но важная задача в современном ландшафте кибербезопасности. Понимая, как работает поведенческая аналитика, внедряя правильные инструменты и технологии и снижая связанные с этим риски, организации могут значительно повысить свою безопасность.

Помните, ключ к успеху заключается в постоянной оптимизации и многоаспектном подходе, включающем строгие средства контроля доступа, расширенный мониторинг, шифрование данных, архитектуру нулевого доверия и регулярное обучение осведомлённости о безопасности.

В конце концов, речь идёт не только об обнаружении угроз, но и о создании культуры безопасности, где каждый сотрудник является хранителем цифровых активов вашей организации. Итак, вооружите свою группу безопасности возможностями поведенческой аналитики — ваши данные скажут вам спасибо.