データ パケットはどのようにしてネットワーク攻撃の DNA を暴露するのでしょうか?

＃＃＃導入＃＃＃ サイバー犯罪がますます蔓延する世界において、後知恵は非常に素晴らしいことであり、おそらく企業にとって最も強力な武器となります。サイバー攻撃インシデントを調査する場合、情報セキュリティ アナリストは多くの場合、ログ ファイル、高レベルのネットワーク トラフィック (NetFlow)、複数の異なるセキュリティ監視ツールなど、さまざまなソースからデータを収集してインシデントを再構築する必要があります。 サイバー攻撃インシデントでは、インシデントの影響を迅速かつ正確に定量化することが最も重要です。最近のいくつかの注目を集めたデータ侵害が示しているように、サイバー攻撃を迅速かつ正確に理解して伝えることができないと、顧客の信頼、ブランドロイヤルティ、そして最終的には収益に壊滅的な影響を与える可能性があります。

今日、サイバー犯罪がますます蔓延する中、後知恵は非常に素晴らしいことであり、おそらく企業にとって最も強力な武器となります。サイバー攻撃インシデントを調査する場合、情報セキュリティ アナリストは多くの場合、ログ ファイル、高レベルのネットワーク トラフィック (NetFlow)、複数の異なるセキュリティ監視ツールなど、さまざまなソースからデータを収集してインシデントを再構築する必要があります。ご想像のとおり、これは非常に時間がかかり、非効率なプロセスになる可能性があります。その結果、企業は多くの場合、未解決のイベントを大量に蓄積し、未知の脅威を形成し続けます。

攻撃への対処の成功とは、攻撃がいつどのように発生したかを迅速に理解し、攻撃者が企業のシステムに侵入した脆弱性を特定し、漏洩または破壊された可能性のあるデータとシステムを特定できることを意味します。これは会社のサイバーセキュリティを保護するために非常に重要です。

このレベルのネットワーク可視性がなければ、企業は攻撃に適切に対応したり、将来の攻撃を防止したりする機会がほとんどありません。ここで生データのロギングが登場します。しかし、生データのロギングには正確には何が含まれるのでしょうか?それはグローバル企業にどのように役立つでしょうか?

ネットワーク トラフィックを評価する

サーバー、デスクトップ システム、ラップトップ、モバイル デバイスなど、インフラストラクチャ内のさまざまなコンポーネント間の通信は、ネットワーク「パケット」のストリームとしてキャプチャされます。これらのデータには、トラフィック ソース、宛先フロー、送信された「ペイロード」、つまり実際のデータなど、さまざまな生の情報が含まれています。

データ パケットは「唯一の信頼できる情報源」に相当し、次の 2 つの利点があります。 1. サイバーセキュリティインシデント調査のためのオリジナルデータの包括的な情報ソースを入手します;

2. パフォーマンスの観点からデータを確認し、パフォーマンスに影響を与える可能性のある問題を特定して解決します。

2 つの典型的なアプリケーション シナリオは次のとおりです:

シナリオ 1: データが侵害されており、データ セキュリティが侵害されているという事実を顧客に警告する時期が来ました。 良い面としては、1 か月分の生のネットワーク データを分析できるため、単に「侵害されました。お客様は注意してください!」と言うのではなく、問題をより具体的に把握できるため、インシデントの正確な時刻を知ることができます。攻撃者のネットワークへの侵入の範囲、攻撃者が侵入前に何らかの「偵察」活動を行ったかどうか、具体的にどのようなデータが盗まれたのか、データがどこでどのように持ち出されたのかなども判断できます。 これは顧客とのコミュニケーション時に使用する強力な情報のサブセットであり、より堅牢なセキュリティの構築に役立ちます。

シナリオ 2: ネットワークで重大なパフォーマンス障害が発生し、顧客へのサービスの提供にも影響します。
ISP に問題がない場合は、ネットワークにも問題がない可能性があります。多くの場合、組織はパケットを分析することで、一般的なパフォーマンスの問題を迅速に特定して修正できます。たとえば、アプリケーションが特定のデータベースとどのように相互運用するかなどの問題です。

統合が鍵です

企業には複数のセキュリティ ソリューションがあるため、ネットワーク上の脅威とアクティビティについて統一的かつ一貫したビューを取得することが困難になることがよくあります。これは、より良い統合が必要であることを示しています。 統合プロセスは必ずしも複雑である必要はなく、また必ずしも新しいインフラストラクチャの展開と実装を伴う必要もありません。ネットワーク ロギング機能を既存のツールに統合することで、アナリストはこれらのツールのアラートから直接、基礎となるパケット レベルのネットワーク履歴を調査して、ネットワーク上でどのような特定のトランザクションが発生したかを確認できます。これにより、調査が合理化および円滑化され、アナリストが誤検知を除去し、実際の脅威をより迅速に特定、優先順位付けして対応できるようになります。

サイバー犯罪との戦いや最高のパフォーマンスで市場シェアを獲得する競争において、企業は車輪を再発明したり、ネットワーク DNA シーケンスの専門家になったりする必要はありません。今日のデータ侵害やパフォーマンスの問題の多くに対する答えを保持する生データを保有していることにより、企業は後知恵を迅速に活用し、セキュリティの脆弱性やパフォーマンスの問題をより迅速に修復できるという大きな利点を得ることができます。

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