Le soluzioni NDR (Network Detection and Response) offrono visibilità e funzionalità di rilevamento delle minacce per il traffico di rete. Questa guida esplora le caratteristiche e i vantaggi dell'NDR, tra cui il rilevamento delle anomalie e la risposta agli incidenti.
Scoprite l'importanza dell'NDR in una strategia di sicurezza completa e le migliori pratiche per la sua implementazione. Comprendere l'NDR è essenziale per le organizzazioni che desiderano proteggere le proprie reti dalle minacce informatiche.
L'evoluzione del rilevamento e della risposta di rete (NDR)
Inizialmente, il traffico di rete veniva acquisito dalle aziende come metodo per testare i livelli di prestazione dei propri ambienti di rete. Quando i volumi di dati hanno iniziato a crescere in tutti i settori e le reti globali, questa capacità si è evoluta fino a diventare una risorsa per la difesa informatica.
Prima di essere conosciuta come rilevamento e risposta di rete, la tecnologia per il monitoraggio del traffico di rete era inizialmente denominata analisi del traffico di rete (NTA). Sebbene l'NTA sia ancora una parte considerevole delle attuali pratiche di sicurezza della rete e dei centri operativi di sicurezza (SOC), si è notevolmente ampliata fino a coprire tutti gli aspetti del rilevamento e della sicurezza della rete.
Oggi, le soluzioni NDR come SentinelOne’s Singularity™ Endpoint sono una combinazione di sofisticate analisi comportamentali, intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) e tecnologie cloud. Tutte queste parti in movimento contribuiscono alla moderna soluzione NDR, che è una scelta popolare per le organizzazioni che cercano di migliorare le loro capacità di rilevamento, identificare i livelli di rischio per le minacce in arrivo e automatizzare le attività relative all'analisi investigativa e alla telemetria, in modo che i professionisti della sicurezza possano concentrarsi sui processi di triage e sulla risposta alle minacce.
Come funziona il rilevamento e la risposta di rete (NDR)?
Le soluzioni di rilevamento e risposta di rete funzionano acquisendo e correlando continuamente il traffico e l'attività di rete grezzi attraverso le reti di un'organizzazione. I dati vengono raccolti dal perimetro della rete per catturare il traffico nord-sud, nonché dai sensori all'interno della rete per catturare il traffico est-ovest.
Un NDR robusto sfrutta algoritmi di IA e ML per sviluppare una comprensione di base del traffico di rete normale o tipico per l'organizzazione, che viene utilizzata per individuare attività dannose fuori dall'ordinario. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico vengono utilizzati anche per modellare le tattiche, le tecniche e le procedure (TTP) degli avversari, mappate in relazione al MITRE ATT&CK al fine di rilevare con precisione i comportamenti degli autori delle minacce.
I team di sicurezza utilizzano inoltre gli NDR per l'analisi forense end-to-end delle tempistiche degli attacchi, mostrando la violazione dei dati iniziale, movimenti laterali e altre attività dannose, prima di attivare azioni e flussi di lavoro automatici di prevenzione e mitigazione. Poiché le soluzioni NDR producono dati ad alta fedeltà e sono in grado di correlare il contesto, riducono drasticamente il tempo e lo sforzo complessivi dedicati alle indagini. Le soluzioni NDR ruotano solitamente attorno alle seguenti tecniche chiave:
Deep & Machine Learning
Le soluzioni NDR sfruttano sia il machine learning (ML) per produrre previsioni accurate, che possono portare al rilevamento di minacce sconosciute all'interno di una rete. Spesso, il ML funziona in combinazione con capacità di analisi comportamentale per supportare i team di sicurezza nell'identificazione di indicatori di compromissione prima che possano diventare veri e propri incidenti informatici. L'apprendimento automatico nelle soluzioni NDR consente anche un triage più rapido e azioni di mitigazione, poiché valuta continuamente le potenziali minacce in arrivo sulla base di scenari reali.
Il deep learning è un altro componente delle tipiche soluzioni NDR. Si tratta di una forma di ML che utilizza reti neurali artificiali per aumentare le capacità dell'NDR. I modelli di deep learning aiutano gli analisti della sicurezza a interpretare i dati in modo da poter scoprire le minacce sconosciute che si nascondono all'interno di un sistema.
Analisi statistica
Utilizzando tecniche statistiche ed euristiche, le soluzioni NDR possono tracciare i modelli di traffico di rete e i dati rispetto a "norme" di sistema predeterminate al fine di individuare segni di violazioni e compromissioni. L'analisi statistica funziona misurando l'utilizzo tipico/normale del traffico come base di riferimento e confrontando poi il traffico in entrata con esso. Il traffico sospetto che non rientra nei range e nelle soglie normali viene quindi identificato per essere sottoposto a triage.
Feed di intelligence sulle minacce
Gli NDR possono essere addestrati a lavorare su flussi di dati di intelligence sulle minacce che contengono informazioni sulle minacce informatiche esistenti e identificate. Questi feed di dati aumentano la capacità della soluzione NDR di avvisare rapidamente delle minacce note, fornire un'ulteriore contestualizzazione e aiutare a stabilire le priorità dei livelli di rischio delle anomalie rilevate. I feed di intelligence sulle minacce devono però essere curati e gestiti con attenzione, in modo che i dati siano aggiornati e pertinenti.
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Come le aziende utilizzano il Network Detection & Response (NDR)
Con la continua crescita delle reti distribuite, gli strumenti di sicurezza basati su firme come i SIEM legacy, gli antivirus (AV), i sistemi di rilevamento delle intrusioni (IDS) e i sistemi di prevenzione delle intrusioni (IPS) non sono più sufficienti per stare al passo con i moderni criminali informatici. La maggior parte delle minacce odierne non ha una firma precedente, il che significa che i team di sicurezza hanno bisogno di strumenti più avanzati per essere in grado di rilevare e contrastare gli attacchi informatici. Sfruttando tecnologie all'avanguardia come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'analisi comportamentale, le soluzioni NDR avanzate possono fornire alle organizzazioni una protezione migliore nei loro ambienti cloud e on-premise.
Ecco i principali motivi commerciali per cui le organizzazioni moderne stanno passando all'utilizzo di soluzioni NDR nelle loro strategie di sicurezza a lungo termine:
Visibilità continua delle minacce
Con una soluzione NDR, i team di sicurezza sono in grado di vedere le minacce provenienti da tutta la rete prima che possano spostarsi lateralmente e causare gravi danni. La visibilità è inoltre continua su tutti gli utenti, i dispositivi e le tecnologie connessi alla rete, offrendo ai team di sicurezza una visione d'insieme delle reti protette.
Visualizzazione degli attacchi
Gli NDR forniscono ai team di sicurezza modelli di intrusione, consentendo loro di visualizzare una cronologia dettagliata delle minacce su tutta la rete per individuare rapidamente l'attacco e stabilire le priorità delle azioni e delle risorse. Poiché gli NDR filtrano gli avvisi di bassa fedeltà e non importanti, sono in grado di rilevare con maggiore precisione le varie fasi del ciclo di vita degli attacchi, tra cui persistenza, escalation dei privilegi, accesso alle credenziali, movimento laterale, esfiltrazione dei dati e controllo e comando (C2).
Rilevamento delle intrusioni in tempo reale
Grazie all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico, le soluzioni NDR possono operare in tempo reale, rilevando e bloccando le minacce informatiche alla velocità delle macchine. Queste soluzioni sono in grado di fornire risposte automatiche agli indicatori di compromissione attraverso controlli nativi, bloccando l'attacco prima che possa diffondersi.
Gestione degli avvisi
Le soluzioni di sicurezza legacy tendono a produrre grandi quantità di avvisi e notifiche, causando il sovraccarico degli analisti di sicurezza e la mancata rilevazione di minacce. Una soluzione NDR può aiutare a ridurre il numero di falsi positivi e di "rumore", consentendo agli analisti di dedicare il loro tempo a bloccare le intrusioni e ad applicare strategie proattive.
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Get a DemoConclusione
I tradizionali strumenti di rilevamento delle minacce che si basano su metodi basati su firme e indicatori di compromissione noti non sono più sufficienti per fermare i moderni cyber-attaccanti. Strumenti come gli antivirus tradizionali, i sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni (IDPS) e alcuni firewall hanno un'efficacia limitata, dato che la maggior parte delle minacce sono nuove, emergenti e prive di firme preidentificate. Minacce come il ransomware, minacce persistenti avanzate (APT), business email compromise (BEC) e altre minacce sono in grado di aggirare queste soluzioni tradizionali.
Man mano che le organizzazioni passano a soluzioni di rilevamento e risposta di rete che utilizzano intelligenza artificiale, apprendimento automatico e analisi comportamentale, possono stare un passo avanti rispetto agli autori di minacce sofisticate e adottare un approccio più proattivo a lungo termine con una soluzione completa come Singularity™ Endpoint platform. Gli NDR sono progettati per rilevare le minacce confrontando enormi quantità di traffico di rete e dati grezzi con il comportamento normale attraverso un'analisi continua. Poiché aiutano i team di sicurezza a facilitare risposte più rapide e accurate, supportando al contempo un'efficace ricerca delle minacce, gli NDR sono diventati una soluzione ampiamente affidabile per le organizzazioni odierne.
"Domande frequenti sul rilevamento e la risposta di rete
Il rilevamento e la risposta di rete è una soluzione di sicurezza che monitora il traffico di rete alla ricerca di modelli insoliti, anomalie o comportamenti di attacco noti. Esamina pacchetti, registrazioni di flusso e metadati in ambienti locali, cloud e ibridi.
Quando individua una minaccia, come un movimento laterale o l'esfiltrazione di dati, genera un avviso e fornisce il contesto per aiutarti a indagare e contenere rapidamente gli incidenti.
Uno strumento NDR attinge a tap di rete, porte span o broker di pacchetti per raccogliere dati grezzi sul traffico e sul flusso. Applica analisi comportamentali, intelligence sulle minacce e, talvolta, machine learning per individuare deviazioni: protocolli non approvati, scansioni anomale o chiamate di comando e controllo.
Una volta segnalato un evento sospetto, i playbook guidano il triage, la ricerca delle minacce e le azioni di contenimento automatizzate o manuali.
Le reti moderne sono complesse: cloud microsegmentati, utenti remoti e flussi crittografati possono nascondere le minacce agli strumenti endpoint. L'NDR colma le lacune tracciando il traffico tra segmenti e protocolli.
Ciò significa che è possibile individuare intrusi furtivi che si muovono lateralmente, download di malware crittografati o dispositivi non autorizzati, senza dover fare affidamento esclusivamente sui log o sui sensori degli endpoint per scoprire ogni minaccia.
Con NDR, ottieni: una visibilità più approfondita del traffico interno, un rilevamento rapido degli attacchi furtivi e un contesto più ricco per le indagini. Potrai vedere i movimenti laterali e le minacce crittografate che eludono l'EDR. Gli avvisi automatici e i playbook di risposta accelerano il contenimento.
Inoltre, il monitoraggio continuo ti aiuta a convalidare la segmentazione della rete e la conformità, riducendo il tempo di permanenza e limitando l'impatto delle violazioni.
L'EDR si concentra sui comportamenti degli endpoint: processi, file e modifiche del registro sugli host. SIEM acquisisce log ed eventi da tutto lo stack per la correlazione e la reportistica. XDR unifica la telemetria proveniente da endpoint, rete, cloud e identità in un'unica console.
NDR si concentra sul traffico di rete stesso, colmando i punti ciechi nei segmenti crittografati o non gestiti. Insieme, forniscono rilevamento e risposta a più livelli.
Gli strumenti NDR rilevano movimenti laterali, tentativi di accesso con forza bruta o non autorizzati, tunneling DNS, callback di comando e controllo, esfiltrazione di dati, spoofing ARP e uso anomalo dei protocolli. Rilevano inoltre volumi di traffico insoliti, beaconing nascosti e violazioni delle politiche, come servizi IT ombra non protetti, consentendo di scoprire sia gli attacchi automatizzati che le intrusioni manuali che sfuggono ai firewall.
Quando NDR segnala un traffico sospetto, fornisce acquisizioni di pacchetti, dettagli della sessione e contesto della minaccia: indirizzi IP, nomi dei processi o account utente coinvolti. I playbook automatizzati possono bloccare gli IP dannosi, mettere in quarantena i segmenti infetti o limitare i flussi sospetti. Gli analisti utilizzano grafici di flusso in tempo reale e cronologie forensi per tracciare i percorsi degli attacchi, rendendo più veloce il contenimento, la risoluzione e il ripristino del traffico normale.
Scegliete un NDR con acquisizione dei pacchetti ad alta fedeltà, analisi del traffico crittografato e supporto per reti cloud e container. Cerca analisi comportamentali che apprendano le tue linee di base, feed di intelligence sulle minacce integrati e integrazione perfetta con il tuo SOAR o SIEM.
I flussi di lavoro di risposta automatizzati, i rilevamenti personalizzabili e i dashboard forensi dettagliati aiutano il tuo team a individuare le minacce e ad agire rapidamente.
L'NDR di SentinelOne è in grado di isolare e mettere in quarantena automaticamente le minacce al traffico di rete analizzando i comportamenti del traffico est-ovest e nord-sud utilizzando l'intelligenza artificiale. Utilizza i dati telemetrici globali sulle minacce per individuare le anomalie. Quando rileva un incidente, Singularity XDR può intervenire, correggere le vulnerabilità e avviare rollback dove necessario.
È inoltre possibile arricchire le indagini sulle minacce utilizzando i servizi SOAR di SentinelOne con il supporto NDR.