Wat zijn indicatoren van aanvallen (IOA) in cyberbeveiliging?

Ontdek hoe indicatoren van aanvallen (IOA) in cyberbeveiliging helpen bij het detecteren van kwaadaardig gedrag voordat er inbreuken plaatsvinden, waardoor organisaties snel kunnen handelen, schade kunnen voorkomen en de voortdurend veranderende bedreigingen voor kunnen blijven.

In deze wereld die steeds digitaler wordt, vooral vandaag de dag, is cyberbeveiliging een steeds belangrijkere prioriteit geworden voor zowel organisaties als individuen. Er ontstaan steeds meer bedreigingen die complexer zijn dan ooit en vaker voorkomen dan ooit. Daarom is het meer dan ooit nodig om systemen en gegevens snel te beschermen. De meeste traditionele vormen van detectie van aanvallen zijn gebaseerd op IOC's, die vaak te laat zijn of pas nadat de schade al is aangericht. Cybersecurity-experts richten zich de laatste tijd op het identificeren en begrijpen van Indicators of Attack (IOA) om bedreigingen nog beter voor te blijven.

De toenemende complexiteit en frequentie van cyberaanvallen maken IOA's steeds belangrijker. De verliezen bedroegen in 2023 meer dan 12,5 miljard dollar, een stijging van 22% ten opzichte van 2022 en een nieuw record. Dit cijfer, gerapporteerd door de FBI, weerspiegelt de stijgende tol van cybercriminaliteit. Beleggingsfraude bijvoorbeeld steeg van 3,31 miljard dollar in 2022 tot 4,57 miljard dollar in 2023, een stijging van 38%. Deze duizelingwekkende cijfers benadrukken de noodzaak van proactieve maatregelen zoals IOA, aangezien traditionele reactieve benaderingen die vertrouwen op IOC's bedreigingen vaak te laat identificeren, nadat er al aanzienlijke schade is aangericht. Door zich te richten op vroege detectie en inzicht in aanvalsgedrag, helpen IOA's organisaties om cybercriminelen voor te blijven in een snel veranderend dreigingslandschap.

In dit artikel wordt het belang van IOA's in moderne cyberbeveiligingsoperaties onderzocht. We gaan dieper in op wat IOA's zijn, hoe ze verschillen van traditionele IOC's, de soorten IOA's die vaak worden waargenomen en hun rol bij het verbeteren van proactieve cyberbeveiliging. We bespreken ook de belangrijkste uitdagingen bij het detecteren van en reageren op IOA's en geven best practices voor het effectief monitoren ervan. Ten slotte belichten we praktijkvoorbeelden die illustreren hoe IOA's helpen cyberdreigingen te voorkomen voordat ze escaleren.

Wat zijn Indicators of Attack (IOA)?

Indications of Attack (IOA) zijn patronen in gedrag of acties die erop kunnen wijzen dat er een aanval plaatsvindt of op het punt staat plaats te vinden. In tegenstelling tot IOC's, die zoeken naar tekenen van een inbreuk, zoals malware-signaturen, richten IOA's zich op het gedrag van aanvallers: verdachte acties, afwijkingen in normale verkeerspatronen of alles wat zou kunnen wijzen op een afwijking van de baseline van een organisatie.

Als een account van een werknemer bijvoorbeeld buiten werktijd toegang krijgt tot enorme hoeveelheden gevoelige informatie, kan dit worden beschouwd als een IOA die wijst op mogelijke bedreigingen van binnenuit of een account dat is gehackt. Evenzo kan het detecteren van ongebruikelijk C2-verkeer door een netwerkelement duiden op de vroege stadia van een aanval. De beveiligingsteams kunnen ingrijpen voordat de aanvaller zijn doel heeft bereikt, zoals het stelen van informatie, het inzetten van ransomware of het veroorzaken van verstoringen via IOA's.

Waarom zijn IOA's belangrijk voor cyberbeveiliging?

De waarde van IOA's op het gebied van cyberbeveiliging is dat ze aanvallen in een zo vroeg mogelijk stadium detecteren en neutraliseren. Traditionele detectiesystemen op basis van IOC's reageren op schade die al is aangericht, terwijl IOA's organisaties in staat stellen proactief dergelijk afwijkend gedrag te detecteren, waardoor ze de kans krijgen om de aanval te neutraliseren voordat deze echte schade aanricht.

De aanvallers proberen hun geluk met veel onbekende kwetsbaarheden of nieuwe technieken waarvoor nog geen overeenkomstige IOC's bestaan. Door zich te concentreren op wat aanvallers proberen te bereiken, kunnen beveiligingsprofessionals bedreigingen anticiperen en stoppen, zelfs wanneer traditionele, op handtekeningen gebaseerde detectiemethoden falen.

Indicatoren van aanvallen (IOA) versus indicatoren van compromittering (IOC)

Hoe sneller bedreigingen in de cyberwereld worden gedetecteerd en hoe sneller erop wordt gereageerd, hoe minder schade er wordt aangericht en hoe beter de integriteit van het systeem wordt gewaarborgd. Een deel van die wens kwam tot uiting in de vorm van twee concepten van detectiefuncties: Indicators of Attack (IOA) en Indicators of Compromise (IOC). Deze twee concepten verschillen blijkbaar sterk in hun focus en toepassing.

Het verschil tussen IOA en IOC stelt beveiligingsteams in staat om op het juiste moment, dat wil zeggen tijdens een aanval of nadat deze heeft plaatsgevonden, passende maatregelen te nemen.

• Indicatoren van aanvallen (IOA): Indicatoren van aanvallen (IOA) richten zich op het identificeren van de tactieken, technieken en procedures (TTP's) die door aanvallers in de vroege fasen van een aanval worden uitgevoerd. IOA's leggen de nadruk op realtime detectie en observatie van verdacht gedrag dat erop wijst dat er een aanval gaande is. In plaats van te wachten op bewijs van compromittering, zenden IOA's actieve signalen uit die wijzen op kwaadwillige bedoelingen, zoals afwijkende toegangspatronen, pogingen om privileges te escaleren of misbruik van legitieme tools. Door deze nadruk op aanvalsgedrag kunnen beveiligingsteams bedreigingen gemakkelijker identificeren en erop reageren voordat ze daadwerkelijk kunnen binnendringen of aanzienlijke schade kunnen aanrichten. Dit zou het belangrijkst zijn bij het voorkomen van aanvallen die al aan de gang zijn, omdat ze vroegtijdige detectie mogelijk maken, waardoor de aanvalsketen wordt doorbroken voordat aanvallers hun doelstellingen hebben bereikt.
• Indicators of Compromise (IOC): Indicatoren van compromittering (IOC) geven aan dat er al een aanval heeft plaatsgevonden of dat een systeem is gecompromitteerd. IOC's worden meestal gevonden tijdens het onderzoek na een incident of nadat er al een inbreuk heeft plaatsgevonden. Er is specifiek bewijs van incidenten, waaronder ongebruikelijke bestandshashes, kwaadaardige IP-adressen, ongeoorloofde wijzigingen in systeembestanden en zelfs abnormaal netwerkverkeer, dat bevestigt of er inderdaad een inbraak heeft plaatsgevonden. IOC's zijn van cruciaal belang voor forensisch onderzoek, omdat ze onderzoekers informeren over de omvang en inhoud van een inbreuk, hoe de aanvaller toegang heeft gekregen en wat het doelwit van de aanvaller was. Op deze manier helpt het analyseren van IOC's organisaties om de omvang van een bepaalde aanval te begrijpen en de schade te beperken, zodat ze hun verdediging kunnen verbeteren om soortgelijke incidenten in de toekomst te voorkomen. Niettemin zijn retrospectieve IOC's meer gericht op het beschermen tegen reeds aangerichte schade dan op het voorkomen van toekomstige bedreigingen.

Soorten indicatoren van aanvallen (IOA's)

Indicatoren van aanvallen (IOA's) kunnen vele verschillende vormen aannemen en staan voor de verschillende tactieken waarmee aanvallers systemen overnemen of misbruiken. Veelvoorkomende soorten zijn:

• Ongeautoriseerde privilege-escalatie: Dit is wanneer een gebruikersaccount dat normaal gesproken voor reguliere doeleinden wordt gebruikt, plotseling verhoogde privileges krijgt of zonder toestemming toegang probeert te krijgen tot de gevoelige delen van het netwerk. Aanvallers maken meestal misbruik van kwetsbaarheden die hen in staat stellen hun toegang tot systemen te verhogen om kritieke systemen te manipuleren of beveiligingsmaatregelen uit te schakelen. Als een account dat normaal gesproken op een niet-bevoorrecht niveau draait, bijvoorbeeld toegang krijgt tot het systeem met beheerdersrechten, kan dit wijzen op een aanval. Dergelijke wijzigingen in privileges zonder legitieme bron moeten worden gedetecteerd, omdat ze erop wijzen dat de aanvaller verhoogde privileges en controle over de omgeving heeft verkregen.
• Laterale beweging: Laterale beweging verwijst naar de pogingen van een aanvaller om zich via het netwerk van het ene gecompromitteerde systeem naar het andere te verplaatsen om waardevolle gegevens of hogere privileges te vinden. Deze beweging vindt heimelijk plaats, aangezien aanvallers stil blijven terwijl ze hun positie versterken. IOA's omvatten vreemde verbindingen tussen interne systemen of pogingen om toegang te krijgen tot onbekende machines. Detectie van laterale beweging is erg belangrijk, omdat dit betekent dat de aanvaller zijn aanwezigheid binnen het netwerk uitbreidt.
• Pogingen tot exfiltratie: Dit betreft de ongeoorloofde overdracht van gegevens uit het systeem. Aanvallers kunnen proberen gevoelige informatie, zoals intellectueel eigendom of persoonlijk identificeerbare informatie, naar externe bestemmingen te verzenden. Aanwijzingen voor dit type aanval kunnen zijn: grote, onverwachte overdrachten van gegevens naar onbekende servers of abnormale communicatiepatronen die uit het systeem stromen. Het vroegtijdig detecteren en blokkeren van pogingen tot exfiltratie is van cruciaal belang om een datalek te voorkomen.
• Abnormale aanmeldingen: Ongebruikelijke aanmeldingspogingen, vooral vanaf onbekende of ongebruikelijke locaties, apparaten of op vreemde tijdstippen, kunnen een aanwijzing zijn voor gecompromitteerde inloggegevens of brute force-aanvallen. Neem bijvoorbeeld het geval van een gebruiker die gewend was om in te loggen vanaf één geografische locatie, maar plotseling inlogt vanuit andere delen van de wereld. Ongebruikelijke inlogpatronen helpen bij het proactief verhinderen van ongeoorloofde toegang.
• Commando-uitvoering: Dit verwijst naar het uitvoeren van onbekende of ongeautoriseerde commando's, scripts of processen die geen verband houden met normale gebruikersactiviteiten. Doorgaans gebruiken aanvallers aangepaste scripts bij het inzetten van malware of het bijwerken van configuratie-instellingen. Wanneer een gebruikersaccount beheerderscommando's begint uit te voeren die het anders niet zou uitvoeren, kan dit duiden op een actieve aanval. Detectie van ongeautoriseerde commando-uitvoeringen kan worden gebruikt in de preventieve fase, voordat malware of configuratie-instellingen worden gewijzigd.

IOA's implementeren in cyberbeveiligingsactiviteiten

Organisaties moeten geavanceerde tools en strategieën omarmen die zich richten op het in realtime identificeren van abnormaal gedrag en potentiële bedreigingen. Hier volgt hoe u IOA's effectief kunt implementeren:

• Gebruik geavanceerde monitoringtools: Organisaties moeten complexe monitoringtools ontwikkelen die continu het netwerkverkeer, het gedrag van gebruikers en de systeemactiviteit testen om ongebruikelijke patronen te identificeren. Deze zijn van cruciaal belang voor de vroege identificatie van IOA's, aangezien de tools beveiligingsteams onmiddellijk waarschuwen voor mogelijke aanvallen. Idealiter zouden ze niet alleen bekende bedreigingen moeten kunnen detecteren, maar ook opkomende en evoluerende aanvallen zonder bijbehorende handtekeningen.

• Maak gebruik van machine learning en AI: Machine learning en kunstmatige intelligentie zijn beide zeer krachtig in het detecteren van afwijkingen in grote datasets en daarom essentiële hulpmiddelen voor IOA-detectie. Op AI gebaseerde tools kunnen enorme hoeveelheden gegevens analyseren, patronen van normaal gedrag leren en afwijkingen markeren als potentiële bedreigingen. Dit werkt goed bij het detecteren van nog geavanceerdere aanvalsstrategieën, zoals laterale bewegingen of privilege-escalatie, die anders te lang zouden duren om alarm te slaan in traditionele beveiligingssystemen.

• Integratie met SIEM-systemen: Door IOA's te integreren met bestaande beveiligingsinformatie- en gebeurtenissenbeheersystemen (SIEM) kunnen detectie- en responscycli worden verkort. SIEM-tools verzamelen gegevens uit verschillende bronnen en bieden een gecentraliseerd overzicht van alle beveiligingsgebeurtenissen. Na integratie kunnen beveiligingsteams de indicatoren van aanvallen uit IOA's correleren met andere beveiligingsgegevens om het hele detectieproces te verbeteren en sneller en intelligenter op bedreigingen te reageren.

• Gedragsanalyse: Het is de weg vooruit om IOA's te detecteren door middel van gedragsanalyse, waarbij op basis van een vastgestelde baseline van normale gebruikers- en systeemactiviteiten de organisatie eenvoudig kan bepalen welke afwijkingen wijzen op kwaadwillige bedoelingen. Gedragsanalyse kan eenvoudig acties volgen, zoals ongebruikelijke bestandstoegang, abnormale inlogpogingen of verdachte gegevensoverdrachten, waardoor realtime dreigingsbeperking mogelijk wordt.

Belangrijkste uitdagingen bij het detecteren van en reageren op IOA's

Hoewel Indicators of Attack (IOA's) aanzienlijke voordelen bieden bij het vroegtijdig detecteren van bedreigingen, zijn er verschillende uitdagingen waarmee organisaties worden geconfronteerd bij het effectief gebruik ervan. Deze omvatten:

• Vals-positieve resultaten: Hoewel op afwijkingen gebaseerde detectiesystemen effectief kunnen zijn voor het detecteren van afwijkingen, kunnen ze soms een aantal valse positieven genereren. In dergelijke gevallen kunnen valse positieven soms onnodige waarschuwingen genereren die geen echte aanvallen vertegenwoordigen wanneer legitieme activiteiten afwijken van vastgestelde basislijnen. Een voorbeeld hiervan is een afwijking van een reizende werknemer die probeert in te loggen. Valse positieven leiden tot waarschuwingsmoeheid. Wanneer er te veel valse positieven zijn, hebben beveiligingsteams de neiging om deze te negeren, waardoor mogelijke bedreigingen worden gemist. Organisaties moeten hun detectiesystemen nauwkeurig afstemmen om valse positieven tot een minimum te beperken en een hoge nauwkeurigheid te behouden.
• Ervaren aanvallers: Ervaren aanvallers hebben aanvallen ontworpen die zich camoufleren met typisch netwerkverkeer, zodat de meeste beveiligingstools geen onderscheid kunnen maken tussen goede en slechte activiteiten. De geavanceerde aanvallers kunnen zijn ontworpen om normaal gebruikersgedrag na te bootsen of zelfs versleuteling te gebruiken om hun activiteiten te verbergen, waardoor de effectiviteit van IOA afneemt. De aanvallers werken vaak langzaam en heimelijk om specifiek gedrag te vermijden dat hen duidelijk verdacht zou maken. Dergelijke geavanceerde aanvallers zijn moeilijk te detecteren en vereisen vindingrijke tools en zeer getrainde analisten die de nuances in indicatoren en patronen begrijpen.
• Resource-intensiteit: Het continu monitoren van het hele netwerk op IOA's vereist een hoge rekenkracht. Gedragsanalyse is zeer data-intensief en vereist de verwerking van honderdduizenden gebeurtenissen. Dit kan de systemen belasten, waardoor het genereren van waarschuwingen vertraging oploopt. Bovendien vereist de interpretatie van IOA-waarschuwingen ervaren cybersecurity-medewerkers die deze waarschuwingen in hun context kunnen plaatsen en kunnen bepalen of het gedrag inderdaad kwaadaardig is. Dit is vrij duur en vormt een uitdaging, vooral voor kleinere organisaties, die over minder middelen beschikken.

Best practices voor het monitoren van IOA's

Om de effectiviteit van IOA-monitoring te maximaliseren en veelvoorkomende uitdagingen te overwinnen, moeten organisaties deze best practices volgen:

• Automatiseer dreigingsdetectie: Kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen de detectie van afwijkend gedrag automatiseren, waardoor de werklast van beveiligingsteams wordt verminderd. Deze tools kunnen terabytes aan gegevens in realtime scannen, patronen opmerken die kunnen wijzen op potentiële bedreigingen, zodat er voldoende tijd is om deze te detecteren en erop te reageren, en zo menselijke fouten bij het opsporen van bedreigingen te verminderen. AI leert ook van eerdere incidenten hoe normale afwijkingen kunnen worden onderscheiden van daadwerkelijke aanvalspogingen.
• Baselines regelmatig bijwerken: Aanvallers ontwikkelen hun tactieken voortdurend, terwijl het gebruikspatroon van een netwerk in de loop van de tijd verandert. Daarom is het van cruciaal belang om de baselines van het normale gedrag van gebruikers, systemen en netwerken voortdurend bij te werken. Actuele baselines zorgen ervoor dat het systeem nauwkeuriger afwijkingen kan detecteren die wijzen op een aanval. Een nieuw aangestelde medewerker die af en toe vertrouwelijke informatie bekijkt, zou bijvoorbeeld in de baseline worden opgenomen om onnodige alarmen te activeren. Baselines moeten periodiek worden herzien en bijgewerkt, waardoor het systeem zich beter kan aanpassen aan nieuwe omstandigheden en het aantal valse positieven afneemt.
• Waarschuwingen in context plaatsen: Voordat het systeem besluit een beveiligingsanalist te waarschuwen voor een gebeurtenis, moet het voldoende context bieden om de ernst en relevantie ervan aan te geven. Contextinformatie helpt analisten om snel en weloverwogen beslissingen te nemen over de vraag of een waarschuwing overeenkomt met een daadwerkelijke aanval of een onschuldige afwijking is. Dit vermindert ook de tijd die nodig is voor onderzoek en verbetert de responstijden op daadwerkelijke bedreigingen.
• Integratie met SIEM-systemen: Monitor en verzamel alle IOA door de IOA-monitoringtools te integreren met de SIEM-systemen. De ultieme best practice zou de integratie zijn van loggegevens die uit verschillende bronnen zijn verzameld door middel van de SIEM-systemen. SIEM-systemen verzamelen logs uit verschillende bronnen en sturen een gecentraliseerd overzicht van de netwerkactiviteit. Hierdoor kan een organisatie met behulp van geïntegreerde IOA-detectie gegevens uit verschillende systemen met elkaar in verband brengen. Beveiligingsteams krijgen dan een volledig overzicht van de potentiële aanvalsvectoren, waardoor ze hun waarschuwingen kunnen prioriteren en effectiever op de bedreigingen kunnen reageren.
• IOA-detectie afstemmen op specifieke bedreigingen: Organisaties verschillen doorgaans in branche, omvang en blootstelling. De bedreiging die voor de ene organisatie geldt, hoeft niet voor een andere organisatie te gelden. Daarom is het erg belangrijk om IOA-detectie af te stemmen op het specifieke dreigingslandschap van de organisatie, om de relevantie van de waarschuwingen te verbeteren en het aantal valse positieven te verminderen. Een bank wil bijvoorbeeld ongeautoriseerde of niet-goedgekeurde transacties/pogingen om privileges te escaleren detecteren. Voor een zorgorganisatie is een niet-kwaadaardige maar schadelijke IOA waarschijnlijk ongeoorloofde toegang tot de dossiers van patiënten. Door IOA-detectie te koppelen aan het specifieke risicoprofiel en de bedreigingsmodellen van een organisatie, kunnen beveiligingsteams zich concentreren op de meest relevante en gevaarlijke bedreigingen.

Voorbeelden van indicatoren van aanvallen in cyberbeveiliging

Voorbeelden uit de praktijk laten zien hoe indicatoren van aanvallen (IOA's) een cruciale rol hebben gespeeld bij het voorkomen van ernstige cyberdreigingen.

Hieronder volgen enkele belangrijke voorbeelden waarbij IOA's een belangrijke rol hebben gespeeld bij het stoppen van aanvallen voordat deze aanzienlijke schade konden aanrichten:

• Geavanceerde persistente bedreigingen (APT's): In één voorbeeld ontdekte een organisatie ongeoorloofde laterale bewegingen in haar netwerk. Dit duidde op de aanwezigheid van een potentiële APT die probeerde dieper in het systeem door te dringen. APT's zijn langdurige, heimelijke aanvallen waarbij tegenstanders ongeoorloofde toegang verkrijgen en zich langzaam verplaatsen om geen argwaan te wekken. Door deze zeldzame interne communicatiestromen en pogingen om speciaal beperkte servers te bereiken te identificeren, konden de beveiligingsteams de aanval omzeilen voordat de APT zijn doelstellingen om gevoelige gegevens te exfiltreren kon voltooien, waardoor deze organisatie werd behoed voor een potentieel verwoestende datalek.
• Preventie van ransomware: Bestanden die worden versleuteld voor kwaadaardige activiteiten kunnen eerder worden gedetecteerd om de verspreiding van ransomware-aanvallen te voorkomen. In één geval werd vastgesteld dat een organisatie zeer snel toenemende bestandsversleutelingsprocessen had die buiten het normale verwachte gedrag vielen. Hierdoor realiseerde het beveiligingsteam zich dat het om een IOA voor ransomware ging en kon het de getroffen systemen isoleren, zodat de ransomware zich niet verder kon verspreiden. Door tijdig op deze indicator te reageren, voorkwam de organisatie massaal gegevensverlies en kostbare hersteloperaties als gevolg van ransomware-aanvallen.
• Detectie van bedreigingen van binnenuit: Een ander voorbeeld is wanneer een gebruikersaccount van een werknemer op ongebruikelijke tijdstippen vanaf een onbekende machine toegang kreeg tot gevoelige gegevens. Dit wordt beschouwd als een IOA, maar kan zowel een interne bedreiging zijn als een account dat door een buitenstaander is gehackt. Het beveiligingsteam van de organisatie reageerde snel op de activiteit en ontdekte dat het om een gekaapt account ging. Door deze afwijking in een vroeg stadium te identificeren, werd de ongeoorloofde overdracht van gevoelige gegevens voorkomen en werd een bedreiging geneutraliseerd voordat deze uit de hand liep.
• Detectie van phishingaanvallen: Phishingaanvallen zijn een andere veelgebruikte methode waarmee aanvallers voet aan de grond krijgen in bedrijfsnetwerken. Op een gegeven moment sloeg een beveiligingssysteem alarm omdat er een groot aantal e-mails met verdachte bijlagen werd verzonden naar medewerkers verspreid over de hele organisatie. Het beveiligingsteam identificeerde dit als een phishingcampagne om inloggegevens te stelen. Teams ontdekten dat deze e-mails links bevatten naar kwaadaardige sites die waren ontworpen om inloggegevens te stelen. Omdat de phishingpogingen op tijd worden gedetecteerd, kan de organisatie de werknemers informeren en ook de toegang tot de sites blokkeren, zodat niemand zijn authenticatiegegevens kwijtraakt.
• Beperking van Distributed Denial of Service (DDoS)-aanvallen: Een organisatie heeft een plotselinge toename ontdekt in het netwerkverkeer dat gericht is op haar servers via een vermoedelijke Distributed Denial of Service (DDoS)-aanval. De IOA waarschuwde het beveiligingsteam voor de ongebruikelijke toename in verkeer, zodat zij het verkeer konden omleiden en mechanismen voor het filteren van verkeer konden activeren om de aanval te beperken. De downtime van de dienstverlening werd daardoor tot een minimum beperkt en kritieke diensten bleven continu beschikbaar, waardoor financiële verliezen en het vertrouwen van klanten werden bespaard.

Hoe Indicators of Attack (IOA) proactieve cyberbeveiliging verbeteren

Indicators of Attack (IOA) stellen organisaties in staat om op het gebied van cyberbeveiliging proactief in plaats van reactief te reageren en bieden veel voordelen bij het voorkomen van aanvallen voordat deze plaatsvinden:

• Focus op het gedrag van aanvallers: IOA's richten de aandacht op het begrijpen van wat de aanvaller probeert te bereiken, in plaats van alleen op het bewijs dat er een of andere vorm van aanval plaatsvindt. Op deze manier kunnen beveiligingsteams aanvallers op heterdaad betrappen, of ze nu privileges escaleren, zich lateraal binnen het netwerk verplaatsen of gegevens exfiltreren, voordat ze hun kwaadaardige doelstellingen bereiken. Wat hier van belang is, is het zeer vroegtijdig detecteren van gedrag, waardoor een aanval kan worden gestopt voordat deze aanzienlijke schade veroorzaakt.
• Snelle detectie en reactie: Met IOA kunnen organisaties hun bedreigingsomgeving detecteren en erop reageren op een manier die de tijd tussen de eerste acties van de aanval en de interventie van een beveiligingsteam drastisch verkort. Dit is vooral nuttig bij meerfasige aanvallen, zoals APT's en ransomware, om de schade tot een minimum te beperken.
• Verdediging tegen evoluerende bedreigingen: De aard van cyberdreigingen evolueert voortdurend, aangezien aanvallers steeds nieuwe technieken en strategieën toepassen die mogelijk niet worden herkend door traditionele indicatoren van compromittering. Daar komen IOA's van pas, door het gedrag en de tactieken van aanvallers te observeren, met of zonder bekende malware en innovatieve aanvalsmethoden. Hierdoor is de organisatie beter in staat om flexibele en innovatieve dreigingen het hoofd te bieden.
• Beperking van meerfasige aanvallen: De overgrote meerderheid van de huidige geavanceerde cyberaanvallen bestaat uit meerdere fasen. Deze kunnen beginnen met een eerste compromittering, zich lateraal verspreiden en eindigen in gegevensdiefstal. Met IOA's kunnen beveiligingsteams aanvallers in verschillende stadia van de aanvalsketen detecteren en stoppen. Door ze vroeg te betrappen, voordat ze hun doelstellingen hebben bereikt, verminderen IOA's het algehele risico voor de organisatie en beperken ze de potentiële schade van complexe, meerfasige bedreigingen.
• De verblijftijd van aanvallen verkorten: “Verblijftijd” verwijst naar de tijd dat een aanvaller verborgen blijft in een bepaald netwerk. Hoe langer de verblijftijd, hoe groter de kans dat gegevens worden gestolen en systemen worden gemanipuleerd. IOA's verkorten de verblijftijd omdat beveiligingsteams nu vroegtijdig inzicht krijgen in deze atypische activiteiten, in plaats van pas naar gebeurtenissen te kijken nadat een aanval heeft plaatsgevonden. Kortere verblijftijden betekenen dat aanvallers minder tijd hebben om informatie uit een netwerk te misbruiken, te compromitteren of te exfiltreren, waardoor de impact zo klein mogelijk blijft.
• Verbetering van de efficiëntie van incidentrespons: De waarschuwingen die de IOA's geven, zijn duidelijk en bruikbaar; ze kunnen helpen bij het vergemakkelijken van incidentrespons. Daarom besteden beveiligingsteams hun tijd aan waarschuwingen met hoge prioriteit die echte bedreigingen aangeven, in plaats van zich te laten afleiden door valse positieven. Contextuele gegevens die bij de waarschuwingen van de IOA's worden geleverd, waaronder het betrokken apparaat, de geografische locatie en het specifieke gemarkeerde gedrag, stellen analisten in staat om snel beslissingen te nemen. Dit alles draagt bij aan een verbetering van de algemene efficiëntie waarmee op het proces wordt gereageerd, waardoor bedreigingen sneller kunnen worden ingeperkt en opgelost.

Hoe kan SentinelOne helpen?

Het platform van SentinelOne’s is gebaseerd op geavanceerde gedragsanalyse. Het monitort endpoint-activiteit en zoekt naar IOA's. Met realtime analyse van procesuitvoeringen, netwerkcommunicatie en systeeminteracties kan SentinelOne afwijkend gedrag opsporen dat wijst op inkomende of lopende aanvallen. Het kan helpen bij het detecteren van zowel bekende als onbekende bedreigingen.

SentinelOne kan IOA's identificeren met zijn geavanceerde AI-engine. Het kan patronen en afwijkingen vinden die verband houden met aanvalsgedrag. Dit varieert van een living-off-the-land-aanval tot pogingen tot fileless malware of het misbruik van een zero-day-kwetsbaarheid in systemen. SentinelOne AI blijft werken om kleine symptomen van een aanval te detecteren terwijl deze zich ontwikkelt. Het waarschuwt beveiligingsteams met grafische weergaven van aanvalspaden.

SentinelOne biedt autonome incidentresponsmogelijkheden. Het maakt het mogelijk om getroffen eindpunten onmiddellijk in te dammen en bedreigingen in quarantaine te plaatsen. SentinelOne stopt de voortgang van aanvallen zonder menselijke tussenkomst. Het vermindert de gemiddelde responstijd (MTTR) aanzienlijk.

Het platform van SentinelOne identificeert IOA's door rijke datasets te leveren voor het opsporen van bedreigingen en forensische analyse. Beveiligingsteams kunnen gedetecteerde bedreigingen onderzoeken en waardevolle inzichten verkrijgen in de TTP's van aanvallers. De IOA-bedreigingsinformatie van SentinelOne stemt beveiligingsstrategieën nauwkeurig af om de verdediging te verbeteren en het aanvalsoppervlak van organisaties te verkleinen.

Door de IOA-inzichten van SentinelOne in hun bredere beveiligingsbeleid op te nemen, kunnen teams hun beleid bijwerken, de detectielogica verbeteren en ervoor zorgen dat ze succesvol omgaan met veranderende bedreigingen. Boek een gratis live demo voor meer informatie.

Conclusie

Indicators of Attack (IOA) is een van de verschuivende paradigma's in cyberbeveiliging, waarbij een op aanvallen gebaseerde verdediging organisaties kan helpen bedreigingen te identificeren en tegen te gaan voordat ze uitgroeien tot ernstige incidenten. In dit opzicht kunnen organisaties die zich richten op het gedrag en de tactieken van aanvallers, potentiële bedreigingen snel herkennen en zo zowel het risico als de uiteindelijke impact van succesvolle cyberaanvallen verminderen.

IOA's in combinatie met traditionele IOC's versterken het totale cybersecurity-raamwerk van een organisatietotale cyberbeveiligingsraamwerk van een organisatie. Deze integrale aanpak helpt bij het vergroten van de detectiemogelijkheden van geavanceerde bedreigingen zoals APT's en aanvallen van binnenuit, die door veel huidige detectiemethoden over het hoofd kunnen worden gezien.

Aangezien cyberdreigingen zich blijven ontwikkelen, biedt het gebruik van IOA's organisaties een essentieel hulpmiddel om hun tegenstanders voor te blijven en de kans op datalekken en de daarmee gepaard gaande financiële en reputatieschade te minimaliseren. Uiteindelijk is het proactieve karakter van IOA's essentieel voor het handhaven van een sterke beveiligingspositie in het dynamische dreigingslandschap van vandaag.

FAQs

Wat zijn de meest voorkomende voorbeelden van indicatoren van aanvallen?

De meeste IOA's vertonen afwijkingen zoals voortijdig kopiëren van bestanden, illegale toegang tot gegevens of escalatie van privileges in een omgeving. Dergelijke activiteiten kunnen worden opgevat als bedreigingen, aangezien ze geen bekende aanvalsmodellen vertegenwoordigen, zodat er maatregelen voor preventieve verdediging kunnen worden bedacht.

Waarom zijn IOA's belangrijk voor moderne cyberbeveiliging?

IOA's maken het mogelijk om geavanceerde aanvallen te identificeren waarbij TTP's worden gebruikt. TTP's zijn definities van de middelen die aanvallers gebruiken om hun kwaadaardige activiteiten uit te voeren. Het zorgt voor vroege detectie van bedreigingen.

Het stopt de aanval voordat er schade kan worden aangericht; een dergelijk voordeel is van cruciaal belang in de geavanceerde bedreigingsomgeving.

Wat is het verschil tussen Indicators of Attack (IOA's) en Indicators of Compromise (IOC's)?

Terwijl Indicators of Compromise zoeken naar bewijs van een inbreuk in het verleden, zoals malware-signaturen, zoeken IOA's naar gedragspatronen die de tactieken van een aanvaller onthullen. Door deze focus op gedrag kan sneller worden gereageerd op potentiële bedreigingen, zelfs als deze nieuw zijn en geen identificeerbare signaturen hebben.

Wat is een aanvalindicator?

Een aanvalindicator of indicator van een aanval is een signaal dat het realtime gedrag of de intentie van een aanvaller onthult. Het helpt bij het identificeren van een actieve of potentiële dreiging die schade kan veroorzaken.

Hoe identificeer je aanwijzingen voor een aanval?

Het monitoren van onverklaarbaar gedrag bij het openen van bestanden, mislukte inlogpogingen of gegevensoverdracht kan wijzen op de identificatie van IOA's. Voor het detecteren van bedreigingen vóór aanvallen worden SIEM-systemen en EDR-oplossingen gebruikt op basis van deze IOA's.

Welke maatregelen kunt u nemen nadat u indicatoren van aanvallen (IOA's) hebt geïdentificeerd?

Wanneer IOA's worden geïdentificeerd, omvatten de maatregelen om hiermee om te gaan het isoleren van gecompromitteerde systemen, het traceren van de dreiging naar de bron, het instellen van beveiligingsconfiguraties waarmee de risico's kunnen worden beheerd en zelfs beëindigd, en het onderzoeken en bijwerken van de verdediging.

Wat is een IOC-lijst?

De IOC-lijst is een verzameling artefacten van eerdere aanvallen, kwaadaardige IP-adressen, bestandshashes en domeinen. Deze lijst wordt gebruikt om bekende bedreigingen te identificeren en mogelijke beveiligingsinbreuken te traceren nadat ze hebben plaatsgevonden.