A kiberbiztonságban a legkisebb sebezhetőség is komoly sérülésekhez vezethet. A szervezeteknek gyorsan kell lépniük, hogy lépést tartsanak a fejlődő technológiai és társadalmi trendekkel, ami fejlett, adaptív és intelligens megoldásokat igényel.
Az egyik ilyen megoldás a MetaDefender Sandbox™, amelyet most a mesterséges intelligencia (AI) erejével erősítettek meg.
A MetaDefender Sandbox™ a kiberkockázatok elemzésére, előrejelzésére és mérséklésére való képességével paradigmaváltást hoz a digitális biztonságról való gondolkodásban, és soha nem látott szinten védi a kritikus eszközöket.
Miért van szükség a Sandbox rendszereknek mesterséges intelligenciára?
A hagyományos sandboxing kulcsfontosságú volt a rosszindulatú programok felderítése szempontjából, de ez már nem elég, mivel a támadók egyre finomítják a technikáikat, egyre nehezebbé és egyre veszélyesebbé válnak.
A korai sandboxok dinamikus elemzésre támaszkodtak, a fájlok futtatásával figyelték a viselkedésüket. Idővel a kitérő rosszindulatú programok kijátszották ezt a módszert. Ahhoz, hogy lépést tudjanak tartani, a homokozórendszereknek fejlődniük kell, és az AI kritikus szerepet játszik ebben a fejlődésben.
A modern sandboxok - amelyek a mesterséges intelligenciát statikus és dinamikus elemzéssel, emulációval és fenyegetés-intelligenciával integrálják - képesek felismerni az olyan erősen homályos fenyegetéseket, mint a zsarolóprogramok és a nulladik napi exploitok.
A mesterséges intelligencia proaktív, előrejelző védelmet tesz lehetővé, tanulva a múltbeli fenyegetésekből, hogy még azelőtt észrevegye az újakat, mielőtt azok kárt okoznának.
Elfogadtuk ezt a fejlődést, és a pontosság és a hatékonyság javítása érdekében a mesterséges intelligenciát fejlett elemzési technikákkal kombináljuk.
Megoldásunk túlmutat a dinamikus elemzésen, és a mesterséges intelligencia által vezérelt meglátásokat alkalmazva hatékonyabban észleli és mérsékli az összetett fenyegetéseket.
Olvassa el ezt a cikket, amelyben mélyebb betekintést nyerhet a sandboxing fejlődésébe és abba, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a fenyegetések elemzését.
A mesterséges intelligenciával működő megoldások tájképe a MetaDefender Sandbox™-ban
Hasonlósági keresés fenyegetésvadászathoz
Ahogy a kiberbűnözők finomítják módszereiket, a hagyományos aláírás-alapú rendszerek egyre kevésbé hatékonyak - különösen a kisebb módosításokkal újracsomagolt rosszindulatú programok ellen.
A Similarity Search eszköz lehetővé teszi a fenyegetésvadászok számára, hogy aktívan keressenek az ismert rosszindulatú fájlokhoz hasonló fájlokat.
A biztonsági csapatok döntő előnyre tesznek szert a kifinomult támadások azonosításában és semlegesítésében azáltal, hogy aktívan keresik a rosszindulatú fájlok hasonlóságait, ami segít a felmerülő fenyegetések korai felismerésében.
Az újonnan létrehozott vagy módosított rosszindulatú programtörzsek megjelölése erősíti az általános biztonságot és felgyorsítja a reakcióidőt.
A Sandbox különböző jellemzőket von ki a fájlokból, és fejlett távolságszámítások segítségével összehasonlítja azokat az ismert fájlok hatalmas adatbázisával.
Még a struktúra vagy a metaadatok apró eltéréseit is észleli, felfedve ezzel a potenciális fenyegetéseket, és eszközöket biztosítva a fenyegetésvadászok számára a fejlődő fenyegetések észleléséhez és képességeik fejlesztéséhez.
- Fejlett észlelés
Az aláírás-alapú rendszerekkel ellentétben, amelyek a pontos egyezésekre támaszkodnak, a Similarity Search még a fájlok közötti apró különbségeket is képes észlelni. - Valós alkalmazások
Ez lehetővé teszi a korábban ismeretlen fenyegetések azonosítását, és a hivatalosan még nem dokumentált minták és anomáliák felismerésével lehetővé teszi a nulladik napi felderítést.
A piacról hiányzott egy olyan fenyegetésvadász eszköz, amely képes volt hasonló fájlokat javasolni azok sajátosságai alapján.
A rendelkezésre álló biztonsági eszközökben mutatkozó rés azt jelentette, hogy a kis eltérésekkel rendelkező fenyegetések könnyen átcsúszhattak a résen.
A Similarity Search bevezetésével a fenyegetésvadászok mostantól aktívan kereshetnek potenciális újonnan megjelenő fenyegetéseket azáltal, hogy a fájlokat összehasonlítják az ismert rosszindulatú fájlokkal.
A finom, fejlődő fenyegetések észlelése, mielőtt azok kárt okoznának, javítja mind a felderítési, mind a reagálási időt. Ez teszi a Similarity Search-et a modern kiberbiztonsági védelem nélkülözhetetlen eszközévé.
Az első kiadás óta többször frissítettük a Hasonlósági keresést.
Kezdetben csak a PE fájlokat támogattuk, bizonyos korlátozásokkal.
Azóta több funkciót adtunk hozzá, támogatva a .NET fájlok közötti jobb összehasonlítást, és javítottuk a logikánkat a jobb eredmények érdekében.
2025 első negyedévére már nem csak a PE fájlokat, hanem mindenféle fájltípust támogatni fogunk - további információkat itt találsz.
- Nyissa meg a Sandbox oldalt, és szkenneljen be egy fájlt.
- Kattintson a "Hasonlósági keresés" gombra a lap eléréséhez.
- A keresés finomításához állítsa be a szűrőket, például a keresési küszöbértékeket és az ítéleteket.
- Keresési eredmények megtekintése.
- További részletekért bontsa ki a fájl hash-okat: kattintson egy hash-ra a hasonlóságokra vonatkozó részletes információk megtekintéséhez.
Vezetői összefoglalók a ChatGPT integráción keresztül
Egy (SOC) biztonsági műveleti központban két kulcsfontosságú mérőszám közvetlenül befolyásolja a vállalat fenyegetésekre való reagálási képességét: (MTTD) Mean Time to Detect és (MTTR) Mean Time to Remediate.
A gyorsabb észlelés és helyreállítás csökkenti a kiberincidensekből eredő potenciális károkat, segítve a jogsértések és az adatvesztés megelőzését.
A SOC-csapatok azonban gyakran szembesülnek a riasztási fáradtsággal és az erőforrás-korlátozással, ami lelassíthatja a válaszidőt.
Ez az a pont, ahol a ChatGPT integrációnk különbséget tesz. A ChatGPT természetes nyelvi feldolgozást (NLP) használ, hogy az összetett és technikai kártevő jelentéseket könnyen érthető összefoglalókká egyszerűsítse.
Az áttekinthetőbb összefoglalók segítségével a SOC-csapatok hatékonyabban rangsorolhatják a fenyegetéseket, időt takaríthatnak meg, és végső soron javíthatják mind az MTTD-t, mind az MTTR-t.
Emellett az egyszerűsített jelentéselemzés segít a csapatoknak gyorsabban reagálni, csökkenti a kiégést, és jobban védi eszközeiket.
A ChatGPT egy olyan innováció volt, amely lehetőséget jelentett számunkra a fenyegetések elemzésének egyszerűsítésére és a SOC hatékonyságának javítására a kiberbiztonsági incidensekre adott gyorsabb és pontosabb válaszok érdekében.
A zsarolóvírus-támadás 20 oldalas technikai elemzését egy bekezdéses összefoglalóba sűríti, kiemelve a támadás vektorát, az érintett rendszereket és a javasolt intézkedéseket.
A döntéshozók jobban és gyorsabban értékelhetik a fenyegetettségi szinteket anélkül, hogy mélyen el kellene merülniük a technikai részletekben. Ez a gyorsaság gyorsabb és megalapozottabb válaszlépéseket is jelent.
- Nyissa meg az áttekintő oldalt
- Kattintson az "Összefoglaló lekérdezése" gombra a ChatGPT összefoglalójának létrehozásához.
- A ChatGPT összegyűjti a fájlra vonatkozó releváns információkat, és összefoglalót ad a potenciális rosszindulatú szoftverek képességeiről.
Részletesebb beállításokért nézze meg ezt az erőforrást.
Offline URL-modell a gyanús URL-ek felderítéséhez
Feltettük magunknak a kérdést: létrehozhatunk-e egy offline modellt, amely elemez egy URL-t, és megállapítja, hogy gyanús-e?
Az URL-modellünket egy 1,6 millió URL-címből álló kiterjedt adathalmazon képeztük ki, az URL-címsorokból a jellemzők széles skáláját kinyerve.
A rendszer egy 0-tól 1-ig terjedő skálán jelzi előre egy URL gyanús voltát, így a biztonsági csapatoknak lehetőségük nyílik arra, hogy elkerüljék az URL-ekből eredő kockázatokat, mielőtt azok eszkalálódni tudnának.
A modell hihetetlenül gyors, és több mint 93%-os pontosságot ért el a 0,5-es küszöbértéknél.
A helyzettől függően módosíthatja a küszöbértéket, és az észlelés tovább finomodik a hamis negatív eredmények csökkentése érdekében.
A modell számos jellemzőt von ki az URL-címsorból, majd egy 0 és 1 közötti értéket használ az URL gyanús voltának előrejelzésére.
A modell levegővel ellátott rendszereken működik, és hihetetlenül gyors.
Ez az adathalászat vagy a rosszindulatú URL-ek felismerésének alapvető fontosságú első rétegét biztosítja. A témával kapcsolatban további információkat itt talál.
Az Offline URL-modell alapértelmezés szerint minden egyes beküldéskor meghívásra kerül annak értékelésére, hogy egy URL gyanús-e vagy sem.
Ezt a funkciót a Nyílt forrású hírszerzési keresések szakaszban találja.
A szolgáltatás betekintést nyújt az URL-hez kapcsolódó hírnévbe, megmutatva, hogy az ítélet a fájl melyik összetevőjére vonatkozik.
Adathalászat észlelése logók és domainelemzés segítségével
Az URL-modell nagyszerű megközelítés, de az URL elemzése önmagában nem elegendő annak megállapításához, hogy egy weboldal adathalász vagy rosszindulatú-e.
Mivel az adathalászat továbbra is a kibertámadások egyik legelterjedtebb formája, az adathalászat-felismerő modellünk a logó-összehasonlítást a domain-érvényesítéssel kombinálja, így egy kétoldalú védelmi rendszert hoz létre.
A modell fejlett számítógépes látási algoritmusok segítségével érzékeli a valódi és a hamisított logók közötti finom különbségeket.
Gyanúsnak minősülnek például az enyhe pixeltorzulások vagy az arányok olyan változásai, amelyek elkerülhetik az ember figyelmét.
A modell kereszthivatkozásokat állít fel az URL-címek és az ismert törvényes domainek adatbázisának között. Ha eltérést vagy szabálytalanságot észlel, a rendszer riasztást ad ki.
Képzeljünk el egy adathalász e-mailt, amely azt állítja, hogy egy jó hírű bankból érkezik, egy valósághű logóval.
A felhasználót megtéveszthetik, hogy rákattint, és azt hiszi, hogy az e-mail valódi.
Modellünk azonnal képes ellenőrizni a logó hitelességét, miközben validálja az e-mail tartományát, így a támadás megállítható.
Az adathalászat a leggyakoribb kiberfenyegetés, amely gyakran adatszivárgáshoz, pénzügyi veszteségekhez és a vállalat hírnevének súlyos károsodásához vezet.
Aggasztó, hogy a hagyományos URL-alapú adathalász-felderítési módszerek gyakran elégtelenek, mivel a támadók gyakran törvényesnek tűnő URL-címeket és logókat használnak a felhasználók megtévesztésére.
Ennek megoldása érdekében az URL-modellünkbe beépítettük a logó-összehasonlítást és a domain-érvényesítést, így javítva annak képességét az olyan adathalászkísérletek kiszűrésére, amelyek normál esetben megkerülnék a hagyományos védelmet.
Ez a továbbfejlesztett URL-modell erősebb, többrétegű védelmet eredményez az adathalászat ellen, segít a biztonsági csapatoknak gyorsabban és pontosabban reagálni, és végső soron megakadályozza, hogy a támadások kárt okozzanak.
- Vizsgáljon át egy adathalász webhelyet.
- Az eredmények megtekintéséhez nyissa meg az URL részletek lapot.
- Az URL részletek lapon láthatja a megjelenített oldalt és az észlelt logót.
- Részletesebb beállításokat itt talál.
A MetaDefender páratlan előnye az adattudományi környezetben
- Evolved: Egy lépéssel a rosszindulatú trendek előtt járva, olyan integrációkat biztosítva, amelyek éppoly robusztusak, mint amilyen megbízhatóak.
- Diverzifikált: a sokféle problémával szembesülő problémák lefedése érdekében sokféle mesterséges intelligencia eszköztárat kell biztosítanunk a különböző felhasználási esetekhez.
- Hasznos: Koncentráljunk arra, ami valóban számít, és olyan eszközöket építsünk, amelyeket a piac nem csak akar, hanem amelyekre valóban szüksége is van.
- Pontos: Biztosítsa az integrációk pontosságát, mivel a nem megfelelő eszközök aláássák az értéküket.
A világ kritikus infrastruktúrájának mesterséges intelligencia által vezérelt kiberbiztonsága
A mesterséges intelligencia integrálása a kiberbiztonságba túlmutat a teljesítménynövelésen, és teljesen újradefiniálja a kiberbiztonságot.
Az olyan megoldásokkal, mint a MetaDefender Sandbox™, máris elkezdtük átalakítani a szervezetek védelmét a könyörtelen kiberfenyegetésekkel szemben.
Nem csak a fenyegetésekkel akartunk lépést tartani - az volt a célunk, hogy teljesen megváltoztassuk a játékot. Az olyan újgenerációs technológiák integrálásával, mint az AI-alapú fenyegetésérzékelés és a prediktív elemzés, a MetaDefender Sandbox™ segítségével elértük ezt a célt.
A jövő gazdag lehetőségekben, és a MetaDefender Sandbox™ az élvonalban helyezkedik el, olyan eszközöket kínálva, mint a Similarity Search, a ChatGPT-alapú vezetői összefoglalók és a fejlett adathalászat-felismerő modellek, amelyek újradefiniálják a digitális biztonságot.
Küldetésünk egyszerű: a biztonsági csapatok számára a legfejlettebb eszközöket biztosítani, hogy megvédjék szervezetüket az egyre kifinomultabb támadásoktól.
Az út még messze nem ért véget, és készen állunk arra, hogy egy biztonságosabb, biztonságosabb digitális világ felé vezessük az utat.
Maradjon velünk - a kiberbiztonság jövője még csak most kezdődik, és mi ezt a jövőt mozgatjuk.
