Integratie binnen de kwetsbaarheid voor digitale aanvallen.
Het aantal, de diversiteit en de subtiliteit van cyberaanvallen nemen elke dag toe. Ransomware-, DDoS- en beveiligingsaanvallen zijn slechts enkele voorbeelden van de soorten bedreigingen waarmee gebruikers en organisaties dagelijks worden geconfronteerd. Tegen de meeste bekende bedreigingen kunnen we ons verdedigen met traditionele beveiligingstechnologieën. Maar hoe zit het met onze bescherming tegen onbekende aanvallen?
Om onze financiële, intellectuele en persoonlijke gegevens te beveiligen, is een geïntegreerde, intelligente beveiligingsconstructie nodig die volledig bescherming biedt op alle lagen van de organisatie. Een holistische beveiligingsstrategie - een samenwerking tussen mensen, processen en geavanceerde technologie - zal de blootstelling aan actuele en toekomstige aanvallen dramatisch verminderen.
Nomios heeft vele organisaties geholpen zich te beschermen tegen geavanceerde bedreigingen, in het bijzonder met betrekking tot DDoS, gedragsanalyse en sandboxing.
Sandboxing
Geavanceerde cyberaanvallen gebruiken dikwijls onbekende malware om traditionele gateway- en endpoint-bescherming te ontwijken. Deze geavanceerde permanente bedreigingen (APT's) zijn op maat gemaakt en bevatten ontwijkingscodeertechnieken. Ze zijn ontwikkeld om zo lang mogelijk onopgemerkt te blijven.
Sandboxing is een voorbeeld van een next-generation oplossing om APT's te bestrijden. Een sandbox is een beveiligingsmechanisme dat wordt gebruikt om onbekende of verdachte programma's en toepassingen te isoleren in een veilige omgeving. Wanneer een dubieus programma eenmaal in een sandbox staat, kan het worden uitgevoerd om het doel ervan te onderzoeken zonder dat het schade kan aanrichten in het netwerk.
Een sandbox is dus een speciale omgeving voor het analyseren, ontleden en aanpakken van bedreigingen die de conventionele beveiligingsmaatregelen hebben weten te omzeilen. Ze zouden deel moeten uitmaken van het IT-beveiligingsarsenaal van elke organisatie.
User and Entity Behaviour Analytics (UEBA)
User and Entity Behaviour Analytics (UEBA) gebruikt machine learning en gedragsanalyse om gedragsveranderingen te ontdekken die kunnen wijzen op een aanval van binnenuit die de omliggende verdediging heeft weten te ontwijken. Als deze AI-gebaseerde technieken samen kunnen interacties tussen gebruikers, systemen en gegevens onderling met elkaar in verband brengen om bedreigingen, cyberbedreigingen, fraude en non-compliance van binnenuit te detecteren.
Gebeurtenissen die in isolatie onschuldig lijken te zijn, blijken nadat ze een tijdlang in context zijn geanalyseerd, vaak verband te houden met zeer riskante bedreigingen. De meest geavanceerde UEBA-oplossingen correleren en analyseren gebeurtenissen van meerdere bronnen, zoals gebruikers, apparaten, assets, toepassingen en netwerksegmenten, om slow-and-low aanvallen te voorspellen, te detecteren en te isoleren die onzichtbaar zijn voor oudere oplossingen.
Gepatenteerde machine learning en statische algoritmen profileren (al dan niet onder supervisie) normale activiteit en detecteren afwijkende situaties. Enkele technieken zonder handtekeningsleutel zijn mix-max clustering, peer-analyse, analyse van afwijkende gebeurtenissen, voorspellend leren, fuzzy correlatie, detectie van robotpatronen, DGA-detectie en volgordelijk leren.
Onze experts staan voor je klaar
Ons team is beschikbaar voor een gesprek of videovergadering. Neem contact op om jouw beveiligingsuitdagingen te bespreken, aanbieders te vergelijken, of om van gedachten te wisselen over jouw komende IT-projecten. Dit kan de eerste stap zijn van een mooie samenwerking.