Обнаружение аномалий — это метод идентификации киберугроз, который распознает аномальное поведение или действия в системе. Этот метод направлен на выявление необычных закономерностей, которые расходятся с установленными нормами, таким образом выявляя потенциальные киберугрозы.
Возникновение и эволюция обнаружения аномалий
Концепция обнаружения аномалий впервые появилась в сфере компьютерной безопасности в конце 1980-х годов. Дороти Деннинг, исследователь-новатор в этой области, представила модель обнаружения вторжений, основанную на профилировании поведения пользователей. Модель была основана на предпосылке, что любая деятельность, значительно отклоняющаяся от стандартного поведения пользователя, потенциально может быть классифицирована как вторжение. Это стало первым значительным исследованием обнаружения аномалий.
На протяжении многих лет обнаружение аномалий развивалось вместе с развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). По мере усложнения киберугроз становились и механизмы противодействия им. Были разработаны усовершенствованные алгоритмы для распознавания закономерностей и различия между нормальными и потенциально опасными действиями.
Расширение возможностей обнаружения аномалий
Обнаружение аномалий — это метод кибербезопасности, который выявляет и смягчает угрозы путем анализа отклонений от типичного поведения системы. Это включает в себя создание базового уровня «нормального» поведения и постоянный мониторинг активности системы в соответствии с этой установленной нормой. Любое несоответствие между наблюдаемым поведением и базовым уровнем может указывать на потенциальную киберугрозу, вызывая предупреждение для дальнейшего анализа.
В отличие от обнаружения на основе сигнатур, которое требует известного шаблона угроз для выявления потенциальных атак, обнаружение на основе аномалий может выявить неизвестные атаки или атаки нулевого дня, сосредоточив внимание на аномальном поведении.
Работа системы обнаружения аномалий
Обнаружение аномалий в основном осуществляется в два этапа — обучение и обнаружение.
На этапе обучения система создает статистическую модель, представляющую нормальное поведение, используя исторические данные. Модель включает в себя различные поведенческие факторы, такие как модели сетевого трафика, загрузка системы или модели активности пользователей.
На этапе обнаружения система постоянно отслеживает и сравнивает текущее поведение с установленной моделью. Если наблюдаемое поведение значительно отклоняется от модели (превышая определенный порог), срабатывает предупреждение, указывающее на потенциальную аномалию.
Ключевые особенности обнаружения аномалий
- Проактивное обнаружение: Способен выявлять неизвестные угрозы и эксплойты нулевого дня.
- Поведенческий анализ: анализирует поведение пользователя, сети и системы для обнаружения угроз.
- Адаптивность: адаптируется к изменениям в поведении системы с течением времени, уменьшая количество ложных срабатываний.
- Целостный подход: он не фокусируется исключительно на известных сигнатурах угроз и предлагает более широкую защиту.
Типы обнаружения аномалий
В основном существует три типа методов обнаружения аномалий:
| Метод | Описание |
|---|---|
| Статистическое обнаружение аномалий | Он использует статистические модели для выявления любых значительных отклонений от ожидаемого поведения. |
| Обнаружение на основе машинного обучения | Использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления отклонений от нормы. |
| Обнаружение аномалий поведения сети (NBAD) | Особое внимание уделяется сетевому трафику для выявления необычных закономерностей или действий. |
Использование обнаружения аномалий: проблемы и решения
Хотя обнаружение аномалий представляет собой передовой подход к кибербезопасности, оно также создает проблемы, в первую очередь из-за сложности определения «нормального» поведения и обработки ложных срабатываний.
Определение нормального: определение «нормального» может со временем меняться из-за изменений в поведении пользователей, обновлений системы или изменений в сети. Чтобы преодолеть это, системы необходимо периодически переобучать, чтобы приспособиться к этим изменениям.
Обработка ложных срабатываний: Системы на основе аномалий могут вызывать ложные тревоги, если порог обнаружения аномалий слишком чувствителен. Эту проблему можно смягчить за счет точной настройки чувствительности системы и включения механизмов обратной связи для обучения на основе прошлых обнаружений.
Сравнение с похожими подходами
| Подход | Характеристики |
|---|---|
| Обнаружение на основе сигнатур | Опирается на известные сигнатуры угроз, ограничивается известными угрозами, снижает количество ложных срабатываний. |
| Обнаружение аномалий | Обнаруживает отклонения от нормы, способен обнаруживать неизвестные угрозы, более высокий уровень ложных срабатываний |
Будущее обнаружения аномалий
Будущее обнаружения аномалий заключается в использовании передовых методов искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения возможностей обнаружения, минимизации ложных срабатываний и адаптации к постоянно развивающимся киберугрозам. Такие концепции, как глубокое обучение и нейронные сети, обещают улучшить системы обнаружения аномалий.
Прокси-серверы и обнаружение аномалий
Прокси-серверы, подобные тем, которые предоставляет OneProxy, могут извлечь выгоду из реализации обнаружения аномалий. Путем мониторинга моделей и поведения трафика можно выявить такие аномалии, как необычные всплески трафика, странные шаблоны входа в систему или аномальные запросы данных, что потенциально указывает на такие угрозы, как DDoS-атаки, атаки методом перебора или утечки данных.
