Ons weet reeds dat Brasilië 'n groot teelaarde vir kubermisdaad is, en dat maatskappye toenemend onder ransomware ly. Maar wat kan organisasies doen om hierdie komplekse scenario die hoof te bied? Die algehele konteks is kommerwekkend, en dit vereis dat organisasies belê in die aanneem van 'n proaktiewe houding wat kuberveiligheid betref. Dit is in hierdie sin dat bedreigingsintelligensie gebruik kan word om potensiële aanvalle te voorkom.
Die groeiende bedreiging van losprysware-aanvalle kan nie onderskat word nie. Onlangse statistieke toon 'n eksponensiële toename in die aantal aanvalle, met kubermisdadigers wat toenemend gesofistikeerde tegnieke gebruik om kwesbaarhede te benut. Hierdie aanvalle behels die enkripsie van kritieke maatskappydata, gevolg deur 'n losprysaanvraag om toegang te herstel. Die blote herwinning van die data is egter nie die enigste probleem nie; die ontwrigting van bedrywighede, die verlies aan kliëntevertroue en potensiële regsgevolge is ewe verwoestend.
En daar is nog 'n probleem: die gebeure self, hoewel skokkend vir die slagoffer, is altyd dieselfde. As jy 'n sekuriteitsbestuurder is, is ek seker jy ken twee of drie gevalle van losprysware met daaropvolgende datakaping waar die misdadigers 'n modus operandi . Die probleem is dat die meeste misdadigers onder die aanname opereer dat IT-bestuurders steeds glo dat dit nie met hulle sal gebeur nie.
Bedreigingsintelligensie stel sekuriteitspanne in staat om inligting rakende potensiële aktiewe bedreigings vir die organisasie se sekuriteit in te samel, te monitor en te verwerk. Die inligting wat ingesamel word, sluit besonderhede in oor kuberaanvalplanne, metodes, kwaadwillige groepe wat 'n bedreiging inhou, potensiële swakpunte in die organisasie se huidige sekuriteitsinfrastruktuur, en meer. Deur inligting in te samel en data-analise uit te voer, kan Threat Intel-instrumente maatskappye help om proaktief aanvalle te identifiseer, te verstaan en daarteen te verdedig.
Kunsmatige intelligensie en masjienleer in oorlogvoering.
Intel se Threat-platforms kan ook Kunsmatige Intelligensie en masjienleer gebruik – met outomatiese korrelasieverwerking om spesifieke gevalle van kuberbreuke te identifiseer en gedragspatrone oor alle gevalle te karteer. Gedragsanalisetegnieke word gereeld gebruik om aanvallers se taktieke, tegnieke en prosedures (TTP's) te verstaan. Deur byvoorbeeld botnet-kommunikasiepatrone of spesifieke data-uitfiltrasiemetodes te analiseer, kan ontleders toekomstige aanvalle voorspel en effektiewe teenmaatreëls ontwikkel.
Die deel van bedreigingsintelligensie tussen verskillende organisasies en regeringsentiteite brei die reikwydte van Threat Intel-platforms aansienlik uit. Dit beteken dat maatskappye in soortgelyke sektore inligting oor spesifieke voorvalle, sowel as versagtingsstrategieë, kan deel.
Bedreigingsintelligensiestelsels help ook sekuriteitsontleders om die toepassing van kolle en opdaterings te prioritiseer om kwesbaarhede wat deur ransomware-aanvallers uitgebuit word, te verminder, asook om meer doeltreffende indringingsopsporing- en reaksiestelsels te konfigureer wat aanvalle in 'n vroeë stadium kan identifiseer en neutraliseer.
Strategies vir die C-vlak
Vir senior bestuur bied bedreigingsintelligensie 'n strategiese perspektief wat verder gaan as eenvoudige databeskerming. Hierdie stelsels maak voorsiening vir meer doeltreffende toewysing van sekuriteitshulpbronne, wat verseker dat beleggings gerig word op die gebiede met die grootste risiko. Verder verseker die integrasie van bedreigingsintelligensie met sakekontinuïteit en rampherstelplanne 'n gekoördineerde en effektiewe reaksie op voorvalle, wat stilstandtyd en finansiële impak tot die minimum beperk.
Die implementering van 'n bedreigingsintelligensie-oplossing is egter nie sonder uitdagings nie. Die akkuraatheid van die versamelde data is van kritieke belang, aangesien verkeerde inligting tot vals alarms of 'n vals gevoel van sekuriteit kan lei. Om organisasies aan te pas by die voortdurend veranderende bedreigingslandskap vereis ook 'n robuuste kuberveiligheidskultuur en deurlopende personeelopleiding. Verder kan die bestuur van groot hoeveelhede data en die integrasie van verskillende bronne kompleks wees en vereis dit 'n gevorderde tegnologiese infrastruktuur.
Nietemin weeg die voordele swaarder as die uitdagings. Die vermoë om ransomware-aanvalle te voorspel en te neutraliseer voordat hulle plaasvind, verseker 'n beduidende mededingende voordeel. Maatskappye wat 'n proaktiewe, bedreigingsintelligensie-gebaseerde benadering volg, beskerm nie net hul digitale bates nie, maar waarborg ook die voortgesette vertroue van kliënte en belanghebbendes. Deur bedreigingsintelligensie in die kern van hul sekuriteitstrategie te integreer, kan maatskappye nie net vinniger reageer nie, maar ook toekomstige aanvalle antisipeer en neutraliseer, wat langtermyn kontinuïteit en sukses verseker.
