В епоху цифрових інтелектуальних пристроїв із постійним підключенням і штучного інтелекту, коли витоки даних і кібератаки стають все більш частими та складними, кібербезпека стала критичною проблемою для компаній і окремих людей.
IP-дані або дані Інтернет-протоколу містять деталі, пов’язані з IP-адресами, призначеними пристроям у мережі. Ці дані є наріжним каменем для зусиль у сфері кібербезпеки, надаючи важливу інформацію про мережевий трафік і потенційні загрози безпеці. IP-дані перевершують свою основну функцію ідентифікації пристроїв у мережі. Це скарбниця інформації, яка посилює заходи кібербезпеки.
Давайте дослідимо, як IP-дані стають потужним інструментом в арсеналі фахівців з кібербезпеки.
Як IP-дані мають відношення до кібербезпеки
IP-дані стосуються інформації, пов’язаної з IP-адресами, які є цифровими мітками, призначеними пристроям, підключеним до комп’ютерної мережі, яка використовує Інтернет-протокол для зв’язку. Ці дані мають вирішальне значення для кібербезпеки, оскільки вони дають цінну інформацію про трафік, що надходить до мережі та з неї, пропонуючи підказки щодо потенційних загроз безпеці.
IP-дані – це не просто набір номерів, пов’язаних із пристроями в мережі; це золота жила інформації, яка може значно посилити зусилля з кібербезпеки.
Розуміння актуальності IP-даних для кібербезпеки вимагає глибшого занурення в типи аналітичних даних, які вони можуть надати, і того, як ці аналітичні дані застосовуються для захисту мереж і даних від зловмисних дій.
Геолокація Insights
Однією з найбільш оперативних частин інформації, яку можуть надати IP-дані, є геолокація пристрою. Йдеться не лише про те, щоб знати країну чи місто, з яких походить зв’язок; мова йде про розуміння контексту мережевого трафіку.
Наприклад, якщо мережа організації отримує спробу входу з географічного розташування, де немає співробітників або ділової активності, це може бути червоним прапорцем, який вказує на потенційну спробу несанкціонованого доступу.
Дані геолокації також можна використовувати для застосування політики геозонування, де доступ надається або забороняється на основі географічного розташування користувача.
Це особливо корисно для організацій, які повинні дотримуватися законів про резидентність даних і суверенітет, гарантуючи, що конфіденційні дані не залишать конкретну юрисдикцію.
Інформація про постачальника мережі
Інформація про провайдера мережі, отримана з IP-даних, може виявити, чи надходить трафік від місцевого провайдера, комерційного центру обробки даних чи відомого провайдера VPN. Це розрізнення має вирішальне значення для визначення потенційних загроз.
Наприклад, великий обсяг трафіку, що надходить із діапазону IP-адрес центру обробки даних, може свідчити про атаку через ботнет, оскільки легальний трафік користувачів зазвичай генерується від приватних провайдерів Інтернету або корпоративних мереж.
Розуміння постачальника мережі також може допомогти в оцінці рівня ризику трафіку. Трафік від авторитетних інтернет-провайдерів можна вважати менш ризикованим порівняно з трафіком від служб VPN, які, як відомо, використовують зловмисники для анонімізації своєї діяльності.
Тип пристрою та операційна система
IP-дані іноді можна використовувати для визначення типу пристрою та операційної системи, які підключаються до мережі, особливо в поєднанні з рядками агента користувача з веб-браузерів. Ця інформація є безцінною для виявлення аномалій у шаблонах доступу до мережі.
Наприклад, якщо обліковий запис, який зазвичай отримує доступ до мережі з ПК з ОС Windows, раптово починає отримувати до нього доступ із різних пристроїв і операційних систем протягом короткого періоду часу, це може означати, що обліковий запис було зламано.
Історичні дані та аналіз поведінки
Історичні дані, пов’язані з IP-адресою, можуть виявити минулу зловмисну діяльність, наприклад участь у відомих інцидентах безпеки або поява в чорних списках.
Фахівці з кібербезпеки можуть ідентифікувати та блокувати потенційні загрози до того, як вони досягнуть мережі, розуміючи моделі поведінки, пов’язані з певними IP-адресами або діапазонами.
Наприклад, IP-адресу, яка неодноразово залучалася до DDoS-атак або була позначена як спам, можна запобіжно заблокувати або піддати додатковій перевірці. Виходячи з історичних даних, цей проактивний підхід до безпеки допомагає значно зменшити площу атаки.
Стратегічна перевага
Стратегічну перевагу використання IP-даних у сфері кібербезпеки неможливо переоцінити. Це дозволяє організаціям переходити від реактивної позиції до проактивної в своїх операціях безпеки.
Розуміючи «хто, де і як» мережевий трафік, команди з кібербезпеки можуть запроваджувати ефективніші заходи безпеки, пристосовувати свої стратегії реагування до характеру загрози та значно скорочувати час для виявлення інцидентів безпеки та реагування на них.
5 основних способів використання IP-даних у кібербезпеці
IP-дані є наріжним каменем сучасної практики кібербезпеки, пропонуючи велику кількість інформації, яку можна використовувати для посилення безпеки. Нижче ми досліджуємо основні способи використання IP-даних у кібербезпеці, надаючи детальні пояснення, приклади та демонстрації їх застосування.
Керування поверхнею атаки
Управління поверхнею атак передбачає ідентифікацію, оцінку та захист усіх точок у мережі, які потенційно можуть бути використані зловмисниками. IP-дані відіграють вирішальну роль у цьому процесі, надаючи розуміння структури мережі, ідентифікуючи незахищені активи та висвітлюючи області вразливості.
Розглянемо сценарій, у якому група кібербезпеки у великій корпорації використовує IP-дані для відображення всіх пристроїв, підключених до її мережі.
Аналізуючи ці дані, вони виявили кілька незахищених пристроїв IoT з відомими вразливими місцями. Ці раніше непомічені пристрої значно збільшують поверхню атаки організації. Озброївшись цією інформацією, команда може вжити заходів для захисту цих пристроїв, тим самим зменшивши поверхню атаки.
Такі компанії, як Lacework і NetSPI, використовують дані IP для виконання комплексної оцінки ризиків для своїх клієнтів. За допомогою даних про IP-адресу вони можуть ідентифікувати всі активи, що підключаються до Інтернету, оцінити їх вразливі місця та визначити пріоритети на основі ризику, який вони становлять.
Цей проактивний підхід дозволяє організаціям усунути критичні вразливості до того, як ними зможуть скористатися зловмисники.
Розвідка суб’єкта загрози
Збір інформації про загрозливих суб’єктів передбачає аналіз IP-даних для виявлення моделей, поведінки та інфраструктури, яку використовують зловмисники. Цей інтелект життєво важливий для розуміння тактики, прийомів і процедур (TTP), які застосовуються супротивниками, що дозволяє організаціям передбачати й пом’якшувати потенційні атаки.
Фірма з кібербезпеки використовує IP-дані для відстеження складної фішингової кампанії, націленої на її організацію. Аналізуючи IP-адреси, з яких надходять фішингові електронні листи, фірма виявляє, що зловмисники використовують мережу скомпрометованих машин, поширених у кількох країнах.
Подальше розслідування показує, що ці IP-адреси пов’язані з відомою групою кіберзлочинців. Цей інтелект дозволяє фірмі блокувати вхідні електронні листи з цих IP-адрес і сповіщати правоохоронні органи про інфраструктуру зловмисників.
Інший приклад стосується центру безпеки операцій (SOC), який помічає незвичайну модель спроб входу з IP-адрес, розташованих у країні, де компанія не здійснює комерційної діяльності.
Перехресно посилаючись на ці IP-адреси з базами даних аналізу загроз, команда SOC виявляє, що вони, як відомо, пов’язані з бандою програм-вимагачів. Ця інформація дозволяє команді швидко впровадити додаткові заходи безпеки для захисту від потенційної атаки програм-вимагачів.
Кероване виявлення та реагування (MDR)
Сервіси MDR використовують IP-дані для збагачення журналів трафіку, покращуючи виявлення аномалій і потенційних загроз. Ці збагачені дані надають контекст для сповіщень безпеки, дозволяючи точніше виявляти загрози та швидше реагувати на інциденти.
Постачальник MDR використовує IP-дані для підвищення точності своїх алгоритмів виявлення загроз. Наприклад, коли їхня система виявляє великий обсяг трафіку з IP-адреси, яка, як відомо, є частиною ботнету, вона автоматично подає сповіщення про потенційну підготовку DDoS-атаки.
Це раннє виявлення дає змогу постраждалій організації вжити превентивних заходів, наприклад запровадити обмеження швидкості або заблокувати трафік із підозрілої IP-адреси, щоб пом’якшити наслідки атаки.
Datadog, корпоративна платформа моніторингу та аналітики, включає IP-дані у свої служби моніторингу безпеки.
Завдяки геолокації та репутації IP-адрес, які отримують доступ до систем своїх клієнтів, Datadog може ідентифікувати підозрілі дії, такі як спроби доступу з країн високого ризику або IP-адреси з історією шкідливих дій. Це дозволяє клієнтам швидко реагувати на потенційні загрози безпеці.
Запобігання шахрайству
Зусилля із запобігання шахрайству отримують значну користь від аналізу IP-даних,
який можна використовувати для виявлення та запобігання шахрайським транзакціям. Вивчаючи геолокацію, репутацію та поведінку, пов’язану з IP-адресами, організації можуть виявляти та блокувати шахрайські дії до того, як вони призведуть до фінансових втрат.
Фінансова установа використовує геолокаційні IP-дані, щоб запобігти шахрайству з кредитними картками. У разі спроби транзакції кредитної картки з IP-адреси в країні, відмінній від звичайного місцезнаходження власника картки, транзакція позначається для додаткової перевірки. Ця проста перевірка може завадити шахраям здійснювати несанкціоновані транзакції, навіть якщо вони отримали дані власника картки.
Adcash, платформа онлайн-реклами, використовує дані про репутацію IP для боротьби з рекламним шахрайством. Аналізуючи репутацію IP-адрес, з яких надходять кліки оголошень, Adcash може ідентифікувати та блокувати трафік з IP-адрес, відомих шахрайськими діями, наприклад фермами кліків. Це гарантує, що рекламодавці платять лише за законні кліки, захищаючи їхні рекламні бюджети від шахрайства.
Операційні центри безпеки (SOC)
SOC використовують IP-дані для моніторингу мережевого трафіку, виявлення зловмисних дій і реагування на інциденти безпеки. Точні й актуальні IP-дані є важливими для SOC, щоб розрізняти законний і підозрілий трафік, дозволяючи їм зосередитися на справжніх загрозах.
Команда SOC транснаціональної корпорації використовує IP-дані для моніторингу спроб входу в мережу. Знаючи геолокацію IP-адрес, які намагаються отримати доступ до мережі, команда може ідентифікувати та досліджувати спроби входу з незвичних місць. Це допомагає виявити скомпрометовані облікові записи користувачів і запобігти несанкціонованому доступу до конфіденційної інформації.
В іншому прикладі постачальник SOCaaS (Центр операцій безпеки як послуга) використовує IP-дані для покращення своїх можливостей виявлення загроз.
Інтегруючи IP-дані в свою систему керування інформацією про безпеку та подіями (SIEM), вони можуть надавати контекст для сповіщень безпеки, наприклад, визначати, чи походить сповіщення з відомої зловмисної IP-адреси чи надійного місця.
Ця контекстна інформація дозволяє постачальнику SOCaaS визначати пріоритетність сповіщень і ефективніше реагувати на потенційні загрози.
Майбутні загрози кібербезпеці та використання IP-даних
Ландшафт кібербезпеки постійно розвивається, з розвитком технологій з’являються нові загрози. Майбутнє загроз кібербезпеці, ймовірно, буде характеризуватися дедалі складнішими атаками з використанням штучного інтелекту (AI), машинного навчання (ML) та інших передових технологій.
У цьому контексті використання IP-даних стане ще більш критичним, пропонуючи унікальну інформацію, яка може допомогти пом’якшити ці передові загрози. Нижче ми досліджуємо, як IP-дані можна використовувати для боротьби з майбутніми проблемами кібербезпеки.
Атаки на основі AI та ML
Очікується, що майбутні кіберзагрози використовуватимуть AI та ML для автоматизації процесів атак, що зробить їх швидшими, ефективнішими та складнішими для виявлення.
Наприклад, штучний інтелект можна використовувати для автоматизації створення персоналізованих і переконливих фішингових електронних листів, підвищуючи ймовірність того, що користувачі стануть їх жертвами.
Коли зловмисники починають використовувати AI та ML, фахівці з кібербезпеки можуть використовувати ці технології в поєднанні з IP-даними для покращення виявлення загроз. Шаблони в IP-даних з алгоритмами ML і системами безпеки дозволяють системам AL навчитися виявляти аномалії, які можуть вказувати на кібератаку, навіть якщо методи атаки нові або невідомі.
Приклад:-
Охоронна фірма розробляє модель ML, яка аналізує історичні IP-дані, щоб виявити шаблони, пов’язані зі зловмисною діяльністю.
Модель навчається з даними, включаючи IP-адреси, які, як відомо, беруть участь у діяльності ботнету, місця, з яких часто відбуваються атаки, і час доби, коли атаки найбільш імовірні. Після розгортання модель може аналізувати вхідні IP-дані в режимі реального часу, позначаючи потенційні загрози для подальшого дослідження.
Уразливості пристроїв IoT
Поширення пристроїв Інтернету речей (IoT) створює нові вразливості в мережах. Багато з цих пристроїв не мають надійних функцій безпеки, що робить їх легкою мішенню для зловмисників, які хочуть отримати доступ до мереж або використовувати пристрої як частину ботнетів для широкомасштабних атак.
IP-дані можуть відігравати вирішальну роль у захисті пристроїв IoT. Відстежуючи IP-адреси, до яких пристрої IoT підключаються та отримують з’єднання, групи безпеки можуть виявити підозрілу активність, наприклад пристрій IoT раптово зв’язується з IP-адресою, яка, як відомо, пов’язана з розповсюдженням зловмисного програмного забезпечення.
Приклад:-
Виробник пристроїв для розумного дому впроваджує протокол безпеки, який використовує IP-дані для моніторингу мережевої активності своїх пристроїв. Якщо пристрій починає надсилати дані на IP-адресу, пов’язану з відомими загрозами безпеці, система автоматично блокує з’єднання та сповіщає користувача, запобігаючи потенційним порушенням даних.
Квантові обчислення
Поява квантових обчислень представляє потенційну загрозу кібербезпеці, особливо в шифруванні. Теоретично квантові комп’ютери можуть зламати поточні методи шифрування, відкриваючи конфіденційні дані кіберзлочинцям.
Хоча квантові обчислення становлять загрозу для шифрування, IP-дані можуть допомогти зменшити деякі ризики шляхом виявлення та моніторингу джерел квантових атак.
Відстежуючи розвиток квантових обчислювальних технологій та IP-адреси, пов’язані з цими системами, групи кібербезпеки можуть підготуватися до потенційних спроб злому шифрування та реагувати на них.
Фінансова установа співпрацює з дослідниками кібербезпеки, щоб розробити базу даних IP-адрес, пов’язаних із дослідницькими об’єктами квантового обчислення та відомими експериментами квантового обчислення.
Відстежуючи трафік із цих IP-адрес, установа може виявити ранні ознаки використання квантових обчислень для спроб зламу шифрування, дозволяючи їм вживати превентивних заходів для захисту своїх даних.
Висновок
IP-дані мають вирішальне значення для кібербезпеки, надаючи важливу інформацію, яка допомагає професіоналам підвищувати безпеку, передбачати загрози та ефективно вирішувати інциденти. Він необхідний для точного визначення мережевого трафіку та розуміння деталей цифрових взаємодій.
Роль IP-даних є життєво важливою в різних сферах, таких як керування поверхнею атак, аналіз загроз, запобігання шахрайству та підвищення ефективності центрів безпеки (SOC).
З появою штучного інтелекту, Інтернету речей і потенційно квантових обчислень кіберзагрози стають складнішими. Тим не менш, стратегічне застосування IP-даних разом із технологічним прогресом дає нам можливість випередити кіберзлочинців.
IP-дані є фундаментальним елементом арсеналу кібербезпеки, необхідним для підтримки надійного, проактивного та стійкого цифрового захисту в складному цифровому ландшафті, що розвивається.