چگونه متخصصان امنیت سایبری از داده های IP استفاده می کنند؟

در عصر دستگاه‌های هوشمند دیجیتال و همیشه متصل و هوش مصنوعی، که در آن نقض داده‌ها و حملات سایبری بیشتر و پیچیده‌تر می‌شوند، امنیت سایبری به عنوان یک نگرانی حیاتی برای مشاغل و افراد ظاهر شده است.

داده‌های IP یا داده‌های پروتکل اینترنت، شامل جزئیات مرتبط با آدرس‌های IP تخصیص داده‌شده به دستگاه‌های موجود در شبکه است. این داده ها سنگ بنای تلاش های امنیت سایبری است که بینش های مهمی را در مورد ترافیک شبکه و تهدیدات امنیتی بالقوه ارائه می دهد. داده های IP از عملکرد اصلی خود یعنی شناسایی دستگاه ها در شبکه فراتر می رود. این گنجینه ای از اطلاعات است که اقدامات امنیت سایبری را افزایش می دهد.

چگونه داده های IP با امنیت سایبری مرتبط است

داده‌های IP به اطلاعات مرتبط با آدرس‌های IP اشاره دارد، که برچسب‌های عددی هستند که به دستگاه‌های متصل به یک شبکه رایانه‌ای که از پروتکل اینترنت برای ارتباط استفاده می‌کنند، اختصاص داده می‌شوند. این داده‌ها برای امنیت سایبری بسیار مهم هستند، زیرا بینش‌های ارزشمندی در مورد ترافیک ورودی و خروجی از یک شبکه ارائه می‌دهند و سرنخ‌هایی درباره تهدیدات امنیتی بالقوه ارائه می‌دهند.

داده های IP فقط مجموعه ای از اعداد مرتبط با دستگاه های موجود در شبکه نیستند. این معدن طلایی از اطلاعات است که می تواند به طور قابل توجهی تلاش های امنیت سایبری را تقویت کند.

درک ارتباط داده‌های IP با امنیت سایبری مستلزم بررسی عمیق‌تر انواع بینش‌هایی است که می‌تواند ارائه کند و اینکه چگونه این بینش‌ها برای محافظت از شبکه‌ها و داده‌ها در برابر فعالیت‌های مخرب اعمال می‌شوند.

بینش موقعیت جغرافیایی

یکی از فوری ترین اطلاعاتی که داده های IP می توانند ارائه دهند، موقعیت جغرافیایی یک دستگاه است. این فقط در مورد دانستن کشور یا شهری نیست که یک ارتباط از آن سرچشمه می گیرد. این در مورد درک زمینه ترافیک شبکه است.

به عنوان مثال، اگر شبکه یک سازمان تلاشی برای ورود به سیستم از یک مکان جغرافیایی بدون کارمند یا فعالیت تجاری دریافت کند، این می تواند یک پرچم قرمز باشد که نشان دهنده تلاش بالقوه دسترسی غیرمجاز است.

داده‌های موقعیت جغرافیایی همچنین می‌توانند برای اجرای سیاست‌های geofencing استفاده شوند، در مواردی که دسترسی بر اساس موقعیت جغرافیایی کاربر اعطا یا رد می‌شود.

این امر به ویژه برای سازمان‌هایی مفید است که باید قوانین مربوط به اقامت و حاکمیت داده‌ها را رعایت کنند و اطمینان حاصل کنند که داده‌های حساس حوزه قضایی خاصی را ترک نمی‌کنند.

اطلاعات ارائه دهنده شبکه

اطلاعات ارائه‌دهنده شبکه جمع‌آوری‌شده از داده‌های IP می‌تواند نشان دهد که آیا ترافیک از یک ISP مسکونی، یک مرکز داده تجاری یا یک ارائه‌دهنده VPN شناخته شده می‌آید. این تمایز برای شناسایی تهدیدهای بالقوه بسیار مهم است.

به عنوان مثال، حجم زیادی از ترافیک از محدوده IP مرکز داده می تواند نشان دهنده یک حمله بات نت باشد، زیرا ترافیک کاربر قانونی معمولاً از ISP های مسکونی یا شبکه های شرکتی ایجاد می شود.

درک ارائه‌دهنده شبکه همچنین می‌تواند به ارزیابی سطح ریسک ترافیک کمک کند. ترافیک ISPهای معتبر ممکن است در مقایسه با ترافیک سرویس‌های VPN که توسط عوامل تهدید برای ناشناس کردن فعالیت‌هایشان استفاده می‌شود، کمتر در نظر گرفته شود.

نوع دستگاه و سیستم عامل

گاهی اوقات می‌توان از داده‌های IP برای پی بردن به نوع دستگاه و سیستم عامل متصل به شبکه استفاده کرد، به‌ویژه زمانی که با رشته‌های عامل کاربر از مرورگرهای وب ترکیب شود. این اطلاعات برای تشخیص ناهنجاری ها در الگوهای دسترسی به شبکه بسیار ارزشمند است.

به عنوان مثال، اگر حسابی که معمولاً از یک رایانه شخصی ویندوزی به شبکه دسترسی دارد، ناگهان شروع به دسترسی به آن از طیف وسیعی از دستگاه‌ها و سیستم‌عامل‌های مختلف در مدت کوتاهی کند، این می‌تواند نشان دهنده این باشد که حساب در معرض خطر قرار گرفته است.

داده های تاریخی و تحلیل رفتار

داده‌های تاریخی مرتبط با یک آدرس IP می‌توانند فعالیت‌های مخرب گذشته را نشان دهند، مانند دخالت در حوادث امنیتی شناخته شده یا ظاهر شدن در لیست‌های سیاه.

متخصصان امنیت سایبری می توانند با درک الگوهای رفتاری مرتبط با آدرس های IP خاص یا محدوده، تهدیدات بالقوه را قبل از رسیدن به شبکه شناسایی و مسدود کنند.

به عنوان مثال، یک آدرس IP که مکرراً در حملات DDoS درگیر بوده یا برای فعالیت‌های ارسال هرزنامه پرچم‌گذاری شده است، می‌تواند پیشگیرانه مسدود شود یا تحت بررسی‌های اضافی قرار گیرد. بر اساس داده های تاریخی، این رویکرد پیشگیرانه برای امنیت به کاهش قابل توجه سطح حمله کمک می کند.

مزیت استراتژیک

مزیت استراتژیک استفاده از داده‌های IP در امنیت سایبری قابل اغراق نیست. این سازمان ها را قادر می سازد تا از یک موضع واکنشی به یک موضع پیشگیرانه در عملیات امنیتی خود حرکت کنند.

با درک «چه کسی، کجا و چگونه» ترافیک شبکه، تیم‌های امنیت سایبری می‌توانند اقدامات امنیتی مؤثرتری را اجرا کنند، استراتژی‌های واکنش خود را با ماهیت تهدید تنظیم کنند و زمان شناسایی و پاسخ به حوادث امنیتی را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.

5 کاربرد کلیدی داده های IP در امنیت سایبری

داده های IP سنگ بنای شیوه های مدرن امنیت سایبری است که اطلاعات زیادی را ارائه می دهد که می تواند برای تقویت موقعیت های امنیتی مورد استفاده قرار گیرد. در زیر، کاربردهای کلیدی داده‌های IP در امنیت سایبری را بررسی می‌کنیم و توضیحات مفصل، مثال‌ها و نمایش‌هایی از کاربرد آن ارائه می‌کنیم.

مدیریت سطح حمله

مدیریت سطح حمله شامل شناسایی، ارزیابی و ایمن سازی تمام نقاط یک شبکه است که به طور بالقوه می توانند توسط مهاجمان مورد سوء استفاده قرار گیرند. داده های IP با ارائه بینش هایی در مورد ساختار شبکه، شناسایی دارایی های در معرض دید و برجسته کردن مناطق آسیب پذیر، نقش مهمی در این فرآیند ایفا می کند.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن یک تیم امنیت سایبری در یک شرکت بزرگ از داده های IP برای نقشه برداری از تمام دستگاه های متصل به شبکه خود استفاده می کند.

با تجزیه و تحلیل این داده ها، آنها چندین دستگاه اینترنت اشیا ناامن با آسیب پذیری های شناخته شده را کشف کردند. این دستگاه هایی که قبلاً مورد توجه قرار نگرفته بودند، سطح حمله سازمان را به میزان قابل توجهی افزایش می دهند. با استفاده از این اطلاعات، تیم می تواند اقداماتی را برای ایمن سازی این دستگاه ها انجام دهد و در نتیجه سطح حمله را کاهش دهد.

شرکت هایی مانند Lacework و NetSPI از داده های IP برای انجام ارزیابی ریسک جامع برای مشتریان خود استفاده می کنند. با داده‌های آدرس IP، آن‌ها می‌توانند تمام دارایی‌های اینترنت را شناسایی کنند، آسیب‌پذیری‌های آن‌ها را ارزیابی کنند و بر اساس ریسکی که دارند، اولویت‌بندی کنند.

این رویکرد فعالانه به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا آسیب‌پذیری‌های حیاتی را قبل از اینکه توسط مهاجمان مورد سوء استفاده قرار گیرند، برطرف کنند.

هوش بازیگر تهدید

جمع آوری اطلاعات در مورد عوامل تهدید شامل تجزیه و تحلیل داده های IP برای کشف الگوها، رفتارها و زیرساخت مورد استفاده مهاجمان است. این اطلاعات برای درک تاکتیک‌ها، تکنیک‌ها و رویه‌ها (TTP) که توسط دشمنان استفاده می‌شود، حیاتی است و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا حملات احتمالی را پیش‌بینی و کاهش دهند.

یک شرکت امنیت سایبری از داده های IP برای ردیابی یک کمپین پیچیده فیشینگ که سازمان آنها را هدف قرار می دهد استفاده می کند. با تجزیه و تحلیل آدرس‌های IP که ایمیل‌های فیشینگ از آن‌ها منشا می‌گیرند، این شرکت متوجه می‌شود که مهاجمان از شبکه‌ای از ماشین‌های آسیب‌دیده استفاده می‌کنند که در چندین کشور پخش شده است.

تحقیقات بیشتر نشان می دهد که این آدرس های IP با یک گروه مجرم سایبری شناخته شده مرتبط هستند. این اطلاعات به شرکت اجازه می‌دهد تا ایمیل‌های دریافتی از این آدرس‌های IP را مسدود کند و به سازمان‌های مجری قانون درباره زیرساخت مهاجمان هشدار دهد.

مثال دیگر شامل یک مرکز عملیات امنیتی (SOC) است که متوجه یک الگوی غیرعادی از تلاش‌های ورود به سیستم از آدرس‌های IP واقع در کشوری می‌شود که شرکت هیچ عملیات تجاری ندارد.

با ارجاع متقابل این آدرس‌های IP با پایگاه‌های اطلاعاتی اطلاعات تهدید، تیم SOC متوجه می‌شود که آنها با یک باج‌افزار مرتبط هستند. این اطلاعات تیم را قادر می سازد تا به سرعت اقدامات امنیتی بیشتری را برای محافظت در برابر حمله باج افزار بالقوه اجرا کند.

تشخیص و پاسخ مدیریت شده (MDR)

سرویس‌های MDR از داده‌های IP برای غنی‌سازی گزارش‌های ترافیک استفاده می‌کنند و تشخیص ناهنجاری‌ها و تهدیدات بالقوه را افزایش می‌دهند. این داده های غنی شده زمینه ای را برای هشدارهای امنیتی فراهم می کند و امکان تشخیص دقیق تر تهدید و پاسخ سریع تر به حوادث را فراهم می کند.

یک ارائه دهنده MDR از داده های IP برای بهبود دقت الگوریتم های تشخیص تهدید خود استفاده می کند. به عنوان مثال، هنگامی که سیستم آنها حجم زیادی از ترافیک را از یک آدرس IP که بخشی از یک بات نت شناخته می شود شناسایی می کند، به طور خودکار هشداری را برای آماده سازی حمله DDoS بالقوه ارائه می دهد.

این تشخیص زودهنگام سازمان آسیب‌دیده را قادر می‌سازد تا اقدامات پیشگیرانه، مانند اجرای محدود کردن نرخ یا مسدود کردن ترافیک از آدرس IP مشکوک، برای کاهش تأثیر حمله انجام دهد.

Datadog، یک پلت فرم نظارت و تجزیه و تحلیل سازمانی، داده های IP را در خدمات نظارت بر امنیت خود گنجانده است.

با موقعیت جغرافیایی و شهرت آدرس‌های IP که به سیستم‌های مشتریان خود دسترسی دارند، Datadog می‌تواند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کند، مانند تلاش‌های دسترسی از کشورهای پرخطر یا آدرس‌های IP با سابقه فعالیت‌های مخرب. این به مشتریان اجازه می دهد تا به تهدیدات امنیتی احتمالی به سرعت پاسخ دهند.

جلوگیری از کلاه برداری

تلاش های پیشگیری از تقلب از تجزیه و تحلیل داده های IP سود زیادی می برد،

که می تواند برای شناسایی و جلوگیری از معاملات متقلبانه استفاده شود. با بررسی موقعیت جغرافیایی، شهرت و رفتار مرتبط با آدرس‌های IP، سازمان‌ها می‌توانند فعالیت‌های متقلبانه را قبل از اینکه منجر به زیان مالی شوند شناسایی و مسدود کنند.

یک موسسه مالی از داده های موقعیت جغرافیایی IP برای جلوگیری از کلاهبرداری کارت اعتباری استفاده می کند. هنگامی که تراکنش کارت اعتباری از یک آدرس IP در کشوری متفاوت از مکان معمول دارنده کارت انجام می شود، تراکنش برای تأیید بیشتر علامت گذاری می شود. این بررسی ساده می‌تواند از انجام تراکنش‌های غیرمجاز توسط کلاهبرداران حتی اگر اطلاعات دارنده کارت را به دست آورده باشد، جلوگیری می‌کند.

Adcash، یک پلت فرم تبلیغات آنلاین، از داده های شهرت IP برای مبارزه با تقلب در تبلیغات استفاده می کند. Adcash با تجزیه و تحلیل شهرت آدرس‌های IP که از آن‌ها بر روی تبلیغات کلیک می‌شود، می‌تواند ترافیک آدرس‌های IP شناخته شده برای فعالیت‌های جعلی، مانند مزارع کلیک را شناسایی و مسدود کند. این تضمین می کند که تبلیغ کنندگان فقط برای کلیک های قانونی پرداخت می کنند و از بودجه تبلیغاتی آنها در برابر تقلب محافظت می کند.

مراکز عملیات امنیتی (SOC)

SOCها از داده های IP برای نظارت بر ترافیک شبکه، شناسایی فعالیت های مخرب و پاسخ به حوادث امنیتی استفاده می کنند. داده‌های IP دقیق و به‌روز برای SOCها برای تمایز بین ترافیک قانونی و مشکوک ضروری است و به آنها امکان می‌دهد روی تهدیدات واقعی تمرکز کنند.

تیم SOC یک شرکت چند ملیتی از داده های IP برای نظارت بر تلاش های ورود به شبکه خود استفاده می کند. با دانستن موقعیت جغرافیایی آدرس‌های IP که تلاش می‌کنند به شبکه دسترسی پیدا کنند، تیم می‌تواند تلاش‌های ورود به سیستم را از مکان‌های غیرمعمول شناسایی و بررسی کند. این به شناسایی حساب های کاربری در معرض خطر و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به اطلاعات حساس کمک می کند.

در مثالی دیگر، ارائه‌دهنده SOCaaS (مرکز عملیات امنیتی به عنوان یک سرویس) از داده‌های IP برای افزایش قابلیت‌های تشخیص تهدید خود استفاده می‌کند.

با ادغام داده‌های IP در اطلاعات امنیتی و سیستم مدیریت رویداد (SIEM)، آنها می‌توانند زمینه هشدارهای امنیتی را فراهم کنند، مانند شناسایی اینکه آیا یک هشدار از یک آدرس IP مخرب شناخته شده یا یک مکان قابل اعتماد منشأ می‌گیرد.

این اطلاعات متنی به ارائه‌دهنده SOCaaS اجازه می‌دهد تا هشدارها را اولویت‌بندی کند و به تهدیدهای بالقوه به طور مؤثرتری پاسخ دهد.

تهدیدات آینده امنیت سایبری و استفاده از داده های IP

چشم انداز امنیت سایبری به طور مداوم در حال تحول است و تهدیدات جدیدی با پیشرفت فناوری ظهور می کند. آینده تهدیدات امنیت سایبری احتمالاً با حملات پیچیده‌تر با اعمال نفوذ هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و سایر فناوری‌های پیشرفته مشخص می‌شود.

در این زمینه، استفاده از داده های IP حتی حیاتی تر می شود و بینش های منحصر به فردی را ارائه می دهد که می تواند به کاهش این تهدیدات پیشرفته کمک کند. در زیر، نحوه استفاده از داده های IP را برای مبارزه با چالش های آینده امنیت سایبری بررسی می کنیم.

حملات AI و ML-Powered

انتظار می رود تهدیدهای سایبری آینده از هوش مصنوعی و ML برای خودکارسازی فرآیندهای حمله استفاده کنند و شناسایی آنها را سریع تر، کارآمدتر و سخت تر کنند.

به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای ایجاد خودکار ایمیل های فیشینگ بسیار شخصی سازی شده و قانع کننده استفاده شود و احتمال قربانی شدن کاربران را افزایش دهد.

همانطور که مهاجمان شروع به استفاده از هوش مصنوعی و ML می کنند، متخصصان امنیت سایبری می توانند از این فناوری ها، همراه با داده های IP، برای افزایش تشخیص تهدید استفاده کنند. الگوهای موجود در داده‌های IP با الگوریتم‌های ML و سیستم‌های امنیتی به سیستم‌های AL اجازه می‌دهند تا تشخیص ناهنجاری‌هایی را که ممکن است نشان‌دهنده یک حمله سایبری باشد، بیاموزند، حتی اگر روش‌های حمله جدید یا ناشناخته باشند.

مثال:-

یک شرکت امنیتی یک مدل ML ایجاد می کند که داده های IP تاریخی را برای شناسایی الگوهای مرتبط با فعالیت های مخرب تجزیه و تحلیل می کند.

این مدل با داده‌ها، از جمله آدرس‌های IP که در فعالیت‌های بات‌نت دخیل هستند، مکان‌هایی که اغلب منشا حملات هستند و زمان‌هایی از روز که احتمال وقوع حملات بیشتر است، آموزش داده می‌شود. پس از استقرار، این مدل می‌تواند داده‌های IP ورودی را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند و تهدیدات بالقوه را برای بررسی بیشتر علامت‌گذاری کند.

آسیب پذیری های دستگاه اینترنت اشیا

گسترش دستگاه های اینترنت اشیا (IoT) آسیب پذیری های جدیدی را در شبکه ها معرفی می کند. بسیاری از این دستگاه‌ها فاقد ویژگی‌های امنیتی قوی هستند، و آنها را به اهداف آسانی برای مهاجمانی تبدیل می‌کند که به دنبال دسترسی به شبکه‌ها یا استفاده از دستگاه‌ها به عنوان بخشی از بات‌نت‌ها برای حملات در مقیاس بزرگ هستند.

داده های IP می توانند نقش مهمی در ایمن سازی دستگاه های اینترنت اشیا ایفا کنند. با نظارت بر آدرس‌های IP که دستگاه‌های اینترنت اشیا به آن‌ها متصل می‌شوند و اتصالات را از آن دریافت می‌کنند، تیم‌های امنیتی می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کنند، مانند ارتباط ناگهانی یک دستگاه اینترنت اشیا با یک آدرس IP شناخته شده مرتبط با توزیع بدافزار.

مثال:-

یک سازنده دستگاه خانه هوشمند پروتکل امنیتی را پیاده سازی می کند که از داده های IP برای نظارت بر فعالیت شبکه دستگاه های خود استفاده می کند. اگر دستگاهی شروع به ارسال داده به یک آدرس IP مرتبط با تهدیدات امنیتی شناخته شده کند، سیستم به طور خودکار اتصال را مسدود می کند و به کاربر هشدار می دهد و از نقض احتمالی داده ها جلوگیری می کند.

محاسبات کوانتومی

ظهور محاسبات کوانتومی یک تهدید بالقوه برای امنیت سایبری، به ویژه در رمزگذاری است. رایانه‌های کوانتومی از نظر تئوری می‌توانند روش‌های رمزگذاری فعلی را بشکنند و داده‌های حساس را در معرض مجرمان سایبری قرار دهند.

در حالی که محاسبات کوانتومی تهدیدی برای رمزگذاری است، داده های IP می توانند با شناسایی و نظارت بر منابع حملات کوانتومی فعال، به کاهش برخی از خطرات کمک کنند.

با نظارت بر توسعه فناوری‌های محاسباتی کوانتومی و آدرس‌های IP مرتبط با این سیستم‌ها، تیم‌های امنیت سایبری می‌توانند برای تلاش‌های بالقوه برای شکستن رمزنگاری آماده شوند و به آنها پاسخ دهند.

یک موسسه مالی با محققان امنیت سایبری همکاری می کند تا پایگاه داده ای از آدرس های IP مرتبط با امکانات تحقیقاتی محاسبات کوانتومی و آزمایش های محاسبات کوانتومی شناخته شده را ایجاد کند.

با نظارت بر ترافیک از این آدرس‌های IP، مؤسسه می‌تواند نشانه‌های اولیه محاسبات کوانتومی را که برای تلاش برای شکستن رمزگذاری استفاده می‌شود، شناسایی کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه برای محافظت از داده‌های خود انجام دهند.

نتیجه

داده‌های IP در امنیت سایبری بسیار مهم است و اطلاعات ضروری را ارائه می‌کند که به متخصصان کمک می‌کند امنیت را افزایش دهند، تهدیدات را پیش‌بینی کنند و حوادث را به طور موثر رسیدگی کنند. برای تعیین دقیق ترافیک شبکه و درک جزئیات تعاملات دیجیتالی ضروری است.

نقش داده های IP در زمینه های مختلفی مانند مدیریت سطح حمله، اطلاعات تهدید، جلوگیری از تقلب و افزایش کارایی مراکز عملیات امنیتی (SOC) حیاتی است.

با ظهور AI، IoT و تهدیدهای محاسباتی کوانتومی بالقوه، تهدیدات سایبری پیچیده تر می شوند. با این وجود، کاربرد استراتژیک داده های IP، در کنار پیشرفت های تکنولوژیکی، ما را مجهز می کند تا از مجرمان سایبری پیشی بگیریم.

داده های IP یک عنصر اساسی از زرادخانه امنیت سایبری است که برای حفظ دفاع های دیجیتالی قوی، فعال و انعطاف پذیر در یک چشم انداز دیجیتال پیچیده و در حال تحول ضروری است.