Network Detection & Response (NDR) – sztuczna inteligencja na straży bezpieczeństwa cybernetycznego 

Z tego artykułu dowiesz się: 

• Jak implementacja NDR wspiera bezpieczeństwo IT 

• Dlaczego kluczowym elementem NDR jest popularna ostatnio sztuczna inteligencja 

• Czym różni się system proaktywny (NDR) oraz reaktywnego (antywirusa czy firewalla) 

• Definicja i rola NDR w nowoczesnych organizacjach  

Cyberzagrożenia stale ewoluują, a cyberprzestępcy nie próżnują.

Przyszłość AI w walce z cyberzagrożeniami

Tradycyjne metody zabezpieczenia infrastruktury IT przed zagrożeniami cybernetycznymi, takie jak antywirusy, zdecydowanie przechodzą już do historii. Rewolucja związana z szerokim wykorzystaniem sztucznej inteligencji ułatwia nam codzienną pracę oraz życie prywatne. Otworzyła również zupełnie nową ścieżkę do przeprowadzania wyrafinowanych ataków cybernetycznych bazujących na schematach bezplikowych czy socjotechnikach. 

Aby zobrazować sytuacje możemy przytoczyć największe ataki cybernetyczne z 2024 roku. Na przykład podszywanie się pod Bank Millennium. KNF poinformował o niezwykle skutecznej kampanii w mediach społecznościowych. Jej zadaniem było przejmowanie danych osobowych oraz informacji o kartach płatniczych banku za pośrednictwem phisingu. 

Na celowniku znalazł się również operator autostrady – Autostrada Wielkopolska. W wyniku ataku DDoS (Distributed Denial of Service) na operatorów płatnych dróg w Europie przeprowadzonego przez rosyjską grupę NoName057(16) utracono dostęp do strony internetowej. Duża liczba komputerów lub innych urządzeń (zazwyczaj zainfekowanych złośliwym oprogramowaniem, tworząc tzw. botnet) jednocześnie wysłała ogromną ilość zapytań do infrastruktury IT operatora autostrady. W początkowej fazie ataku witryna działała znacznie wolniej, a następnie całkowicie przestała funkcjonować z powodu przeciążenia serwera. 

Cyberataku doświadczyła też firma Sanok Rubber Company. Konsekwencją ataku były zaburzone funkcjonowanie działów finansowo-księgowych oraz logistyki sprzedaży. Klienci firmy mieli problem ze składaniem zamówień online. Musiały być składane telefonicznie a następnie ręcznie zapisywane w systemie. Ten incydent cyberbezpieczeństwa negatywnie wpłynął na reputację Sanok Rubber Company, co przełożyło się na spadek wartości akcji firmy na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. 

Wyżej wymienione ataki na szczęście użytkowników nie spowodowały wycieku danych osobowych ani trwałego naruszenia integralności systemów IT. Wszystko dzięki zaporom sieciowym oraz antywirusom. By skutecznie wykrywać znane i nieznane zagrożenia dla infrastruktury IT, warto rozważyć implementację nowoczesnych systemów NDR wspieranych przez sztuczną inteligencję. 

Czym jest NDR 

NDR to skrót od słów Network Detection & Response – wykrywanie i reagowanie w sieci. Jest to kompleksowe rozwiązanie zaprojektowane w celu monitorowania i zabezpieczania sieci komputerowych przed zagrożeniami. Zaliczamy do nich m. in. wczesne wykrywanie i blokowanie intruzów lub aplikacji komunikujących się z zewnętrznym (nieznanym) serwerem. NDR pozwala również na dokładną analizę pobieranych plików. Co istotne, w przeciwieństwie do pozostałych rozwiązań reagujących na znane (sklasyfikowane) zagrożenia, które wystąpiły już w przeszłości, jest to system proaktywny – działający cały czas, analizujący ruch w sieci, gromadzący dane z różnych źródeł i przetwarzający je. Poprzez kompleksowe podejście, NDR stale analizuje zachowania i wzorce działalności sieci oraz użytkowników, co pozwala na identyfikację nowych zagrożeń oraz nieznanych ataków jeszcze przed ich wystąpieniem. A wszystko możliwe jest dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów z zakresu uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji. 

Dzięki NDR możesz szybko, sprawnie i efektywnie wykrywać oraz badać potencjalne zagrożenia, nietypowe zachowania oraz ryzykowną aktywność w sieci. Systemy Network Detection & Response odblokowują nowe możliwości zabezpieczenia infrastruktury IT organizacji bez dodatkowej ingerencji ze strony użytkowników. 

Jak działa NDR? 

Wykorzystanie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia pozwala na sprawne przewidywanie ryzyka, co jest niemożliwe przy wykorzystaniu tradycyjnych zabezpieczeń takich jak antywirus czy firewalle.Tym samym inwestując w rozwiązanie typu NDR masz pewność, że w czasach, w których cyberochrona staje się priorytetem, posiadasz w zasobach swojej infrastruktury IT scentralizowane rozwiązanie, które jest o krok przed cyberprzestępcami oraz klasycznymi zabezpieczeniami.  Oprócz tego otrzymujesz analizę behawioralną ruchu sieciowego, możliwość reakcji na podejrzane zdarzenia w sieci w czasie rzeczywistym, co pozwala na automatyzację działań w zakresie reagowania i przeciwdziałania zagrożeniom. 

Jak sztuczna inteligencja pomaga w wykrywaniu i reagowaniu na zagrożenia w czasie rzeczywistym  

Sztuczna inteligencja jest podstawą działania NDR. Służy ona do wykrywania i reagowania na zagrożenia w czasie rzeczywistym. 

Rozwiązania AI wykorzystywane są do analizy całego ruchu sieciowego w czasie rzeczywistym. Cały system uczy się klasycznych wzorców ruchu. Dzięki czemu NDR sam wykrywa anomalie, takie jak podejrzana aktywność sieciowa na danym komputerze w domenie, niestandardowe wzorce komunikacji lub gwałtowna zmiana zachowania danego użytkownika względem wzorców. Coraz popularniejszymi przykładami są ukryte programy instalowane na komputerach firmowych, mające na celu komunikację z zewnętrznym serewerem zarządzającym botnetem. Wykorzystuje się je w celu pobrania instrukcji lub wymiany danych. Organizacje muszą również mierzyć się z dużymi transferami danych ze swojej infrastruktury IT, mogącymi wskazywać na pobieranie poufnych danych przez pracowników planujących zmianę pracy lub sprzedaż danych konkurencji.   

Firmy muszą również zabezpieczyć się przez dużymi transferami danych użytkowników końcowych. Mogą one wskazywać na pobieranie danych frimowych przez osoby planujące zmianę pracy lub sprzedaż danych konkurencji. 

Sztuczna inteligencja z wykorzystaniem sieci neuronowych oraz rozwiązań opartych na głębokim uczeniu (deep learning) pozwala proaktywnie wykrywać ataki, które są niewidoczne dla antywirusów i firewalli. Mowa o próbach eksfiltracji danych czy manipulacji w sieci.  

Dzięki NDR nie będziesz musiał za każdym razem reagować na dany incydent. Sztuczna inteligencja automatycznie zrobi to za ciebie i rozwiąże zainstniały problem. Odpowiednia konfiguracja systemu NDR i jego zachowań pozwala podejmować działania takie jak automatyczna blokada ruchu, separacja podejrzanego urządzenia, izolacja komputera czy nawet automatyczne wprowadzenie reguł w sprzęcie sieciowym do momentu zbadania sprawy przez administratora IT i odwołania alarmu. 

W przeciwieństwie do klasycznych zabezpieczeń infrastruktury IT decydując się na NDR możesz od razu zaadresować problemy związane z najnowszymi i najbardziej groźnymi rodzajami ataków. Na przykład ataki socjotechniczne (np. coraz popularniejszy phishing wspierany GenAI), ataki ransomware czy zagrożenia bezplikowe. Dodatkowo wraz z upływem czasu NDR będzie wiedzieć kiedy rośnie ryzyko ataków cybernetycznych (za przykład mogą posłużyć firmy z sektora eCommerce w okolicach Black Friday czy Świąt Bożego Narodzenia).  

Sztuczna inteligencja zaszyta w NDR może zostać zintegrowana z systemem SIEM (Security Information and Event Management). Umożliwia to skoordynowane zarządzanie cyberbezpieczeństwem całej infrastruktury IT – do zespołów SOC korzystających ze SIEMa  zaczną spływać alerty i powiadomienia, które nie zostały uwzględnione w opracowanych wcześniej scenariuszach i politykach, a także te oznaczone przez sztuczną inteligencje jako zagrożenie. Dodatkowo, dzięki samouczącemu się AI, działanie systemu NDR będzie dokładniejsze i skuteczniejsze ze względu na dostęp do większej oraz aktualniejszej bazy danych. 

Wykorzystanie NDR w praktyce 

Porównanie NDR z tradycyjnymi systemami wykrywania zagrożeń  

Po poznaniu istoty i sposobów działania NDR oraz jego wykorzystania w praktyce, pewnie zastanawiasz się, jak NDR wypada na tle innych, tradycyjnych, systemów zabezpieczeń, które są stosowane w organizacjach na całym świecie od dziesiątek lat. 

Bezpośrednie porównanie NDR z rozwiązaniami takimi jak antywirus, firewall czy IDS ujawnia ogromne różnice w podejściu i sposobie działania, możliwościach, a także zakresie ochrony. Wynika to z faktu, że NDR jest proaktywny, a pozostałe rozwiązania reaktywne – reagują tylko na znane zagrożenia, które zostały sklasyfikowane, czyli wystąpiły już wcześniej i zostały przez kogoś opisane. Tym samym klasyczne zabezpieczenia nie wykryją skutecznie nowych rodzajów cyberataków, których stale przybywa.

Poniżej znajdziesz kluczowe różnice działania NDR i klasycznych systemów zabezpieczeń w najważniejszych obszarach: 

• Zakres monitorowania  

NDR: Monitoruje i analizuje ruch sieciowy w czasie rzeczywistym – zarówno wewnętrzny, jak i zewnętrzny. Obejmuje tym samym ruch pomiędzy urządzeniami w sieci, a także komunikację z zewnętrznymi źródłami. NDR może również monitorować wzorce komunikacji i interakcje między aplikacjami 

Klasyczne systemy zabezpieczeń: Koncentrują się na ochronie granic sieci i blokowaniu nieautoryzowanego ruchu przychodzącego i wychodzącego. Monitorując ruch wewnętrzny i zewnętrzny pod kątem znanych sygnatur zagrożeń. 

• Sposób wykrywania zagrożeń 

NDR: Używa zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do analizy wzorców ruchu, wykrywania anomalii oraz identyfikowania nowych nieznanych zagrożeń. NDR jest w stanie wykrywać subtelne anomalie i nieznane ataki na podstawie analizy danych i wzorców. 

Klasyczne systemy zabezpieczeń: Opierają się na sygnaturach i regułach, które są zdefiniowane na podstawie znanych zagrożeń. Systemy IDS i IPS (Intrusion Prevention Systems) wykorzystują sygnatury ataków i heurystyki (znane ciągi przyczynowo-skutkowe) do wykrywania zagrożeń, co może ograniczać ich skuteczność w przypadku nowych nieznanych ataków cybernetycznych. 

• Sposób reakcji na zagrożenia 

NDR: Zapewnia zaawansowane mechanizmy automatycznego reagowania na zagrożenia takie jak izolowanie zainfekowanych urządzeń, blokowanie ruchu czy wprowadzanie reguł zabezpieczeń w odpowiedzi na wykryte zagrożenia. Reakcje te mogą być zarówno automatyczne, jak i wspierane przez Ciebie lub Twój zespół. 

Klasyczne systemy zabezpieczeń: Reakcje są ograniczone do blokowania ruchu lub generowania alertów. Systemy IDS mogą informować o zagrożeniach, ale nie mają wbudowanych mechanizmów automatycznego reagowania lub integracji z innymi systemami zabezpieczeń. Tym samym wymagają reakcji z Twojej strony, co opóźnia rozwiązanie problemu. 

• Skalowalność i integracja z infrastrukturą IT 

NDR: Zaprojektowany do działania w nowoczesnych, złożonych środowiskach IT, w tym w chmurze i w sieciach rozproszonych. NDR integruje się z innymi systemami zabezpieczeń (takimi jak SIEM) co pozwala na kompleksowe zarządzanie bezpieczeństwem. 

Klasyczne systemy zabezpieczeń: Mogą mieć ograniczoną skalowalność w dynamicznych środowiskach, takich jak chmura czy sieci hybrydowe. Ich integracja z innymi systemami zabezpieczeń może być ograniczona lub wymagać dodatkowych narzędzi i konfiguracji. 

• Czas reakcji na zagrożenia  

NDR: Skoncentrowany na monitorowaniu i reagowaniu w czasie rzeczywistym. Dzięki analizie ruchu i SI (Sztucznej Inteligencji), NDR jest w stanie szybko wykrywać i reagować na zagrożenia, zanim staną się one poważnym problemem. 

Klasyczne systemy zabezpieczeń: Działają reaktywnie co skutkuje opóźnieniami w wykrywaniu i reagowaniu, szczególnie jeśli są oparte na statycznych regułach i sygnaturach. Czas reakcji takich systemów zazwyczaj będzie dłuższy niż w przypadku rozwiązań NDR 

Porównując NDR z klasycznymi systemami zabezpieczeń, NDR oferuje zaawansowane możliwości w zakresie monitorowania, wykrywania i reagowania na zagrożenia – szczególnie w dynamicznych i złożonych środowiskach IT. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów zabezpieczeń, które są często bardziej statyczne i oparte na sygnaturach, NDR korzysta z nowoczesnych technologii analitycznych i SI, co pozwala na szybsze i skuteczniejsze reagowanie na nowoczesne zagrożenia. 

Przyszłość NDR: jakie zmiany nas czekają? 

NDR jest przyszłością zabezpieczeń cybernetycznych. W niedalekiej przyszłości stanie się rynkowym standardem, który stopniowo wypchnie z obiegu klasyczne systemy takie jak firewall, antywirus czy IDS.  

Warto wiedzieć, że rozwiązania typu NDR są stale ulepszane. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, nowymi układami NPU do przetwarzania obliczeń na rzecz AI i ML, NDR z praktycznie z tygodnia na tydzień staje się się jeszcze wydajniejszy, bardziej wnikliwy i inteligentniejszy. 

Aktualnie większość rozwiązań IT otrzymuje coraz lepsze algorytmy AI, integrację z rozwiązaniami chmury obliczeniowej, rozszerzone możliwości automatyzacji i orkiestracji czy dokładną analizę zachowań behawioralnych oraz kontekstualizacji danych pracowników organizacji. 

Dzięki rozwiązaniom z zakresu NDR możesz spać spokojnie, bez obaw o bezpieczeństwo infrastruktury IT Twojej organizacji. Masz również pewność, że w przypadku Twojej niedyspozycji związanej z próbą ataku poza godzinami pracy lub w trakcie urlopu, system automatycznie oraz autonomicznie zapanuje nad bezpieczeństwem cybernetycznym Twojej organizacji. 

Pamiętaj aby działać proaktywnie i nie dać złapać się złudnym oszczędnościom na bezpieczeństwie cybernetycznym.