Виявлення на основі аномалій – це метод ідентифікації кіберзагроз, який розпізнає ненормальну поведінку або дії в системі. Ця техніка зосереджена на виявленні незвичайних моделей, які відрізняються від усталених норм, таким чином точно визначаючи потенційні кіберзагрози.
Початок і еволюція виявлення аномалій
Концепція виявлення аномалій вперше з’явилася в сфері комп’ютерної безпеки наприкінці 1980-х років. Дороті Деннінг, дослідник-новатор у цій галузі, представила модель виявлення вторгнень на основі профілювання поведінки користувачів. Модель базується на передумові, що будь-яка діяльність, яка значно відхиляється від стандартної поведінки користувача, потенційно може бути класифікована як вторгнення. Це стало першим значним дослідженням виявлення аномалій.
Протягом багатьох років виявлення аномалій розвивалося разом із розвитком штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). У міру ускладнення кіберзагроз ускладнювалися й механізми протидії їм. Було розроблено вдосконалені алгоритми для розпізнавання закономірностей і розрізнення звичайних і потенційно шкідливих дій.
Розширення виявлення аномалій
Виявлення на основі аномалій – це техніка кібербезпеки, яка визначає та пом’якшує загрози шляхом аналізу відхилень від типової поведінки системи. Це передбачає створення базової лінії «нормальної» поведінки та безперервний моніторинг дій системи відповідно до встановленої норми. Будь-яка розбіжність між спостережуваною поведінкою та базовим рівнем може означати потенційну кіберзагрозу, викликаючи сповіщення для подальшого аналізу.
На відміну від виявлення на основі сигнатур, яке потребує відомого шаблону загрози для виявлення потенційних атак, виявлення на основі аномалій може ідентифікувати невідомі атаки або атаки нульового дня, зосереджуючись на аномальній поведінці.
Робота виявлення на основі аномалій
Виявлення аномалій здебільшого складається з двох етапів — навчання та виявлення.
На етапі навчання система створює статистичну модель, що представляє нормальну поведінку, використовуючи історичні дані. Модель включає різні поведінкові фактори, такі як моделі мережевого трафіку, використання системи або моделі активності користувачів.
На етапі виявлення система постійно відстежує та порівнює поточну поведінку з встановленою моделлю. Якщо спостережувана поведінка суттєво відхиляється від моделі (перевищуючи визначений поріг), спрацьовує попередження, що вказує на потенційну аномалію.
Ключові особливості виявлення аномалій
- Проактивне виявлення: здатність ідентифікувати невідомі загрози та експлойти нульового дня.
- Поведінковий аналіз: перевіряє поведінку користувача, мережі та системи для виявлення загроз.
- Адаптивність: пристосовується до змін у поведінці системи з часом, зменшуючи помилкові спрацьовування.
- Цілісний підхід: він не зосереджується лише на відомих сигнатурах загроз, пропонуючи ширший захист.
Типи виявлення аномалій
Існує три типи методів виявлення аномалій:
| метод | опис |
|---|---|
| Статистичне виявлення аномалій | Він використовує статистичні моделі для виявлення будь-яких значних відхилень від очікуваної поведінки. |
| Виявлення на основі машинного навчання | Використовує алгоритми AI та ML для виявлення відхилень від норми. |
| Виявлення аномалій поведінки мережі (NBAD) | Зосереджено на мережевому трафіку для виявлення незвичайних моделей або дій. |
Використання виявлення аномалій: проблеми та рішення
Хоча виявлення аномалій є передовим підходом до кібербезпеки, воно також створює проблеми, насамперед через складність визначення «нормальної» поведінки та обробки хибних спрацьовувань.
Визначення нормального: Визначення «нормального» може змінюватися з часом через зміни в поведінці користувачів, оновлення системи або зміни мережі. Щоб подолати це, системи повинні періодично перенавчатися, щоб адаптуватися до цих змін.
Обробка помилкових спрацьовувань: Системи на основі аномалій можуть викликати помилкові тривоги, якщо поріг для виявлення аномалій надто чутливий. Це можна пом’якшити, налаштувавши чутливість системи та включивши механізми зворотного зв’язку для навчання на основі минулих виявлень.
Порівняння з подібними підходами
| Підхід | характеристики |
|---|---|
| Виявлення на основі сигнатур | Покладається на відомі сигнатури загроз, обмежується відомими загрозами, менше помилкових спрацьовувань |
| Виявлення на основі аномалій | Виявляє відхилення від норми, здатність виявляти невідомі загрози, більше помилкових спрацьовувань |
Майбутнє виявлення аномалій
Майбутнє виявлення аномалій полягає у використанні передових методів штучного інтелекту та машинного навчання для покращення можливостей виявлення, мінімізації помилкових спрацьовувань і адаптації до кіберзагроз, що постійно розвиваються. Такі концепції, як глибоке навчання та нейронні мережі, обіцяють удосконалити системи виявлення аномалій.
Проксі-сервери та виявлення аномалій
Проксі-сервери, як і ті, що надаються OneProxy, можуть отримати вигоду від впровадження виявлення аномалій. За допомогою моніторингу шаблонів і поведінки трафіку можна виявити такі аномалії, як незвичайні стрибки трафіку, дивні шаблони входу або нестандартні запити даних, що потенційно вказує на такі загрози, як DDoS-атаки, атаки грубої сили або витоки даних.
