Phát hiện dựa trên sự bất thường là một phương pháp xác định mối đe dọa mạng nhằm nhận ra hành vi hoặc hoạt động bất thường trong hệ thống. Kỹ thuật này tập trung vào việc xác định các mô hình bất thường khác với các chuẩn mực đã được thiết lập, từ đó xác định chính xác các mối đe dọa mạng tiềm ẩn.
Sự khởi đầu và sự phát triển của phát hiện dựa trên sự bất thường
Khái niệm phát hiện dựa trên sự bất thường lần đầu tiên xuất hiện trong lĩnh vực bảo mật máy tính vào cuối những năm 1980. Dorothy Denning, nhà nghiên cứu tiên phong trong lĩnh vực này, đã giới thiệu mô hình phát hiện xâm nhập dựa trên hồ sơ hành vi người dùng. Mô hình này được thành lập dựa trên tiền đề rằng bất kỳ hoạt động nào khác biệt đáng kể so với hành vi tiêu chuẩn của người dùng đều có thể bị phân loại là hành vi xâm nhập. Điều này đánh dấu sự khám phá quan trọng đầu tiên về phát hiện dựa trên sự bất thường.
Trong những năm qua, việc phát hiện dựa trên sự bất thường đã phát triển song song với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Khi các mối đe dọa trên mạng ngày càng phức tạp hơn thì các cơ chế chống lại chúng cũng phức tạp hơn. Các thuật toán nâng cao đã được phát triển để nhận dạng các mẫu và phân biệt giữa các hoạt động bình thường và có khả năng gây hại.
Mở rộng phát hiện dựa trên sự bất thường
Phát hiện dựa trên sự bất thường là một kỹ thuật an ninh mạng nhằm xác định và giảm thiểu các mối đe dọa bằng cách phân tích những sai lệch so với hành vi điển hình của hệ thống. Nó liên quan đến việc tạo ra cơ sở cho các hành vi 'bình thường' và liên tục giám sát các hoạt động của hệ thống theo tiêu chuẩn đã được thiết lập này. Bất kỳ sự khác biệt nào giữa hành vi được quan sát và hành vi cơ sở đều có thể biểu thị một mối đe dọa mạng tiềm ẩn, đưa ra cảnh báo để phân tích sâu hơn.
Ngược lại với phát hiện dựa trên dấu hiệu—yêu cầu mẫu mối đe dọa đã biết để xác định các cuộc tấn công tiềm ẩn—phát hiện dựa trên sự bất thường có thể xác định các cuộc tấn công chưa xác định hoặc chưa có ngày bằng cách tập trung vào hành vi bất thường.
Hoạt động phát hiện dựa trên sự bất thường
Tính năng phát hiện dựa trên sự bất thường chủ yếu hoạt động theo hai giai đoạn—học tập và phát hiện.
Trong giai đoạn học, hệ thống thiết lập một mô hình thống kê thể hiện hành vi bình thường bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Mô hình này bao gồm nhiều yếu tố hành vi khác nhau, chẳng hạn như mẫu lưu lượng truy cập mạng, mức sử dụng hệ thống hoặc mẫu hoạt động của người dùng.
Trong giai đoạn phát hiện, hệ thống liên tục theo dõi và so sánh hành vi hiện tại với mô hình đã thiết lập. Nếu một hành vi được quan sát sai lệch đáng kể so với mô hình—vượt qua ngưỡng xác định—một cảnh báo sẽ được kích hoạt, cho biết một điểm bất thường tiềm ẩn.
Các tính năng chính của Phát hiện dựa trên sự bất thường
- Phát hiện chủ động: Có khả năng xác định các mối đe dọa chưa biết và khai thác lỗ hổng zero-day.
- Phân tích hành vi: Kiểm tra hành vi của người dùng, mạng và hệ thống để phát hiện các mối đe dọa.
- Khả năng thích ứng: Điều chỉnh những thay đổi trong hoạt động của hệ thống theo thời gian, giảm thiểu các kết quả dương tính giả.
- Phương pháp tiếp cận toàn diện: Nó không chỉ tập trung vào các dấu hiệu mối đe dọa đã biết mà còn cung cấp khả năng bảo vệ rộng hơn.
Các loại phát hiện dựa trên sự bất thường
Chủ yếu có ba loại phương pháp phát hiện dựa trên sự bất thường:
| Phương pháp | Sự miêu tả |
|---|---|
| Phát hiện bất thường về thống kê | Nó sử dụng các mô hình thống kê để xác định bất kỳ sai lệch đáng kể nào so với hành vi dự kiến. |
| Phát hiện dựa trên máy học | Sử dụng thuật toán AI và ML để xác định những sai lệch so với tiêu chuẩn. |
| Phát hiện bất thường về hành vi mạng (NBAD) | Tập trung cụ thể vào lưu lượng truy cập mạng để xác định các mô hình hoặc hoạt động bất thường. |
Sử dụng tính năng phát hiện dựa trên sự bất thường: Những thách thức và giải pháp
Mặc dù tính năng phát hiện dựa trên sự bất thường thể hiện một cách tiếp cận tiên tiến đối với an ninh mạng nhưng nó cũng đặt ra những thách thức, chủ yếu là do khó xác định hành vi “bình thường” và xử lý các kết quả dương tính giả.
Xác định bình thường: Định nghĩa về 'bình thường' có thể thay đổi theo thời gian do những thay đổi trong hành vi của người dùng, cập nhật hệ thống hoặc thay đổi mạng. Để khắc phục điều này, hệ thống phải được đào tạo lại định kỳ để điều chỉnh theo những thay đổi này.
Xử lý kết quả dương tính giả: Các hệ thống dựa trên sự bất thường có thể kích hoạt cảnh báo sai nếu ngưỡng phát hiện sự bất thường quá nhạy cảm. Điều này có thể được giảm thiểu bằng cách tinh chỉnh độ nhạy của hệ thống và kết hợp các cơ chế phản hồi để rút kinh nghiệm từ những lần phát hiện trước đây.
So sánh với các phương pháp tương tự
| Tiếp cận | Đặc trưng |
|---|---|
| Phát hiện dựa trên chữ ký | Dựa vào các dấu hiệu đã biết của các mối đe dọa, giới hạn ở các mối đe dọa đã biết, giảm thiểu các kết quả dương tính giả |
| Phát hiện dựa trên sự bất thường | Phát hiện những sai lệch so với bình thường, có khả năng phát hiện các mối đe dọa chưa xác định, tỷ lệ dương tính giả cao hơn |
Tương lai của việc phát hiện dựa trên sự bất thường
Tương lai của việc phát hiện dựa trên sự bất thường nằm ở việc tận dụng các kỹ thuật AI và ML tiên tiến để cải thiện khả năng phát hiện, giảm thiểu kết quả dương tính giả và thích ứng với các mối đe dọa mạng ngày càng phát triển. Các khái niệm như học sâu và mạng lưới thần kinh hứa hẹn sẽ cải tiến các hệ thống phát hiện dựa trên sự bất thường.
Máy chủ proxy và phát hiện dựa trên sự bất thường
Các máy chủ proxy, giống như các máy chủ do OneProxy cung cấp, có thể được hưởng lợi từ việc triển khai tính năng phát hiện dựa trên sự bất thường. Bằng cách giám sát các mô hình và hành vi lưu lượng truy cập, có thể xác định được các điểm bất thường như lưu lượng truy cập tăng đột biến, kiểu đăng nhập kỳ lạ hoặc yêu cầu dữ liệu bất thường, có khả năng chỉ ra các mối đe dọa như tấn công DDoS, tấn công vũ phu hoặc vi phạm dữ liệu.
