การรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานจากการโจมตี Ransomware – Thought Leaders

โดย Dr. Aviv Yehezkel, ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO, Cynamics

จากโรงพยาบาลไปจนถึงโรงเรียนและโรงงานแปรรูปเนื้อสัตว์ ไม่มีอุตสาหกรรมใดที่ไม่สำคัญสำหรับผู้โจมตี Ransomware Ransomware จะทำให้บริษัทในสหรัฐฯ เสียค่าใช้จ่าย 3.68 พันล้านดอลลาร์ในแต่ละปี เพียงอย่างเดียว ผู้ดำเนินการเครือข่ายและความปลอดภัยต้องการการครอบคลุมเครือข่ายระดับสูงเพื่อป้องกันและบรรเทาผลกระทบจากการโจมตี Ransomware ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมที่เพิ่มขึ้น ซึ่งรวมถึงส่วนประกอบบนพื้นฐาน legacy ระบบเสมือนและคลาวด์ที่ทำงานบนเครือข่าย ทำให้การได้รับการมองเห็นที่สมบูรณ์เป็นเรื่องที่ยากเกินไป สถานะปัจจุบันไม่ได้ผล การเข้าใกล้ใหม่ๆ จึงจำเป็น

โซลูชันปัจจุบันไม่สามารถตอบสนองความต้องการเครือข่าย

นอกเหนือจากการที่เครือข่ายซับซ้อนมากขึ้น เครือข่ายยังเพิ่มขึ้นในขนาด ระดับ และปริมาณข้อมูลที่จัดการอยู่ในเครือข่ายเหล่านี้ยังคงเพิ่มขึ้นในปริมาณและเกี่ยวข้องกับจุดสิ้นสุดมากกว่า ความเชื่อมต่อ (ภายในและภายนอก) และไซต์เครือข่าย (ทางกายภาพและ/หรือเชิงตรรกะ) มากขึ้น ในขณะที่เครือข่ายกำลังเติบโตในระดับและความซับซ้อนอย่างมาก โซลูชันความปลอดภัยส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาวิธีการแบบดั้งเดิม เช่น อุปกรณ์และเอเจนต์ ซึ่งไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับระดับความซับซ้อนและปริมาณข้อมูลเหล่านี้

โซลูชันการตรวจจับและตอบสนองเครือข่าย (NDR) ปัจจุบันยังคงใช้วิธีการที่ออกแบบมาสำหรับเครือข่ายในยุคก่อน ซึ่งใช้การวางอุปกรณ์ เซ็นเซอร์ และ/หรือโพรบเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่าย แต่ไม่สามารถครอบคลุมเครือข่ายทั้งหมดได้ด้วยอุปกรณ์เหล่านี้ เนื่องจากต้องวิเคราะห์ 100% ของข้อมูลเครือข่าย ซึ่งไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปได้ ซึ่งทำให้บริษัทต่างๆ ต้องประนีประนอมทุกวันโดยจำกัดการครอบคลุมและการตรวจจับไปยังส่วนเล็กๆ ของเครือข่าย ทำให้ส่วนใหญ่ของเครือข่ายกลายเป็นจุดบอดที่อ่อนแอ

นอกจากนี้ ผู้ให้บริการ NDR ส่วนใหญ่ยังคงใช้วิธีการที่อาศัยอุปกรณ์ ซึ่งต้องติดตั้งหรือส่งสัญญาณไปยังพอร์ตเพื่อวิเคราะห์การจราจรเครือข่าย ซึ่งไม่สามารถปรับขนาดได้ง่ายและเพิ่มพื้นที่โจมตีให้กับองค์กรโดยตรง ซึ่งเป็นประตูหลังที่นำไปสู่แก่นกลางของเครือข่ายลูกค้า เช่นเดียวกับที่สังเกตเห็นหลายครั้งในปีที่แล้วกับการโจมตีแบบ supply-chain ซึ่งวิธีการนี้ไม่สามารถให้ความโปร่งใสที่เพียงพอในเครือข่ายอัจฉริยะที่ซับซ้อนมากขึ้น และทำให้องค์กรต่างๆ อ่อนแอต่อจุดบอด

ปัญหาเรื่องความมองเห็นและความแปลกใหม่

การโจมตี Ransomware ส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยการเจาะเครือข่าย ซึ่งโดยทั่วไปแล้วเกิดขึ้นได้เนื่องจากช่องโหว่ในพื้นที่เครือข่าย และผู้โจมตีจะเริ่มเคลื่อนที่ผ่านเครือข่ายและพยายามเพิ่มความเสียหายให้สูงสุด โดยการกระโดดจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งจนกว่าจะติดเชื้อโฮสต์จำนวนมากพอที่จะใช้ในการโจมตี พวกเขาจะพบจุดบอดที่ไม่ได้รับการตรวจสอบ – เมื่อคุณปล่อยให้พื้นที่บางส่วนไม่มีการครอบคลุม คุณจะสร้างพื้นที่ให้กับอาชญากรไซเบอร์ในการแทรกซึม

มีปัญหาใหญ่อีกประการหนึ่งด้วย ซึ่งก็คือ โซลูชันการตรวจจับส่วนใหญ่ไม่สามารถตรวจจับเรื่องใหม่ๆ ได้ เนื่องจากพวกมันถูกฝึกให้ตรวจหาสัญญาณและกฎเกณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงซึ่งเกี่ยวข้องกับการโจมตี Ransomware ที่ทราบกันดี แต่การโจมตี Ransomware ใหม่ๆ และรูปแบบใหม่ๆ กำลังถูกพัฒนาอยู่ตลอดเวลา และแม้แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยจากสัญญาณที่เครื่องมือเหล่านี้ได้รับการฝึกให้ตรวจจับและแจ้งเตือน ก็สามารถทำให้การโจมตีไม่ได้รับการตรวจจับได้

บทบาทของ AI และ ML

นักวิเคราะห์มนุษย์ ไม่ว่าจะฉลาดและสามารถมากเพียงใด ก็ไม่สามารถตรวจสอบเครือข่ายในปัจจุบันได้ด้วยตนเอง และคุณไม่สามารถครอบคลุมเครือข่ายทั้งหมดด้วยอุปกรณ์และเอเจนต์ได้ แต่การปล่อยให้ส่วนใดส่วนหนึ่งของเครือข่ายไม่มีการครอบคลุมไม่ใช่ตัวเลือก ผู้โจมตีและอาชญากรไซเบอร์กำลังมองหาวิธีการที่จะแทรกซึมและซ่อนตัวอยู่ในเครือข่าย

คุณสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างไร เทคนิค AI และ ML สามารถมีบทบาทสำคัญในการตรวจจับและตอบสนองเครือข่าย ML สามารถใช้เพื่ออนุมานพฤติกรรมของการจราจรเครือข่าย 100% โดยอาศัยการ lấy mẫuของเศษส่วนเล็กๆ ของข้อมูลเครือข่าย และจากนั้นสามารถเรียนรู้ได้อย่างอัตโนมัติว่าพฤติกรรมเครือข่ายใดที่ถูกต้องหรือน่าสงสัย และสามารถ “เข้าใจ” แนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงในเครือข่ายได้อย่างอิสระ

สิ่งที่ทำให้ ML และ AI มีประโยชน์คือความสามารถในการตรวจจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งบ่งบอกถึงการโจมตี – เพื่อเปิดเผยสิ่งที่เกิดขึ้นจริงบนเครือข่ายในแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะกำจัดความจำเป็นที่ไม่สมจริงและ昂贵ในการครอบคลุมเครือข่ายทั้งหมด นอกจากนี้ยังช่วยแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับการพัฒนารูปแบบใหม่ๆ ของการโจมตี Ransomware ที่กล่าวถึงข้างต้น

นวัตกรรมที่จำเป็น

Ransomware ไม่หยุดยั้ง มันชัดเจนแล้วว่าโซลูชันความปลอดภัยแบบ Legacy ไม่ได้ผลหรือตามทันภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไป มันเป็นภัยคุกคามที่ทำให้องค์กรเสียค่าใช้จ่ายหลายพันล้านดอลลาร์ ดูเหมือนว่าไม่มีอะไรหยุดมันได้ แต่ก็จำเป็นต้องหยุด มันง่ายกว่าที่จะพูดเมื่อเครือข่ายส่วนใหญ่กำลังซับซ้อนมากขึ้นและรวมถึงส่วนประกอบ Legacy และใหม่ๆ

อาชญากรไซเบอร์กำลังใช้ AI เพื่อประโยชน์ของตนเอง ดังนั้นผู้ดำเนินการเครือข่ายจึงต้องทำเช่นเดียวกัน กลยุทธ์ความปลอดภัยใหม่ควรรวมถึง NDR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และใช้การ lấy mẫu โซลูชันเหล่านี้ใช้เศษส่วนเล็กๆ ของการจราจรเครือข่ายเพื่อเรียนรู้สิ่งที่ปกติสำหรับเครือข่ายทั้งหมด ทำให้สามารถมองเห็นได้อย่างไม่เคยเป็นมาก่อน มันเป็นตัวอย่างของโซลูชันนวัตกรรมที่จำเป็นในการอยู่เหนือการโจมตี Ransomware และภัยคุกคามเครือข่ายอื่นๆ ที่กำลังดำเนินอยู่ในปัจจุบัน