什麼是行為監控？方法與策略

網路攻擊對企業和組織而言，這已不再是「是否會發生」的情境。若未搭配強大的防護措施，公司可能會在造成敏感資料外洩並中斷關鍵營運的毀滅性攻擊中成為受害者。為了避免此類事件，行為監控已成為因應這些挑戰的主動式解決方案。這使組織能夠持續監控網路上的活動，在威脅演變成嚴重安全風險之前加以偵測並阻止。

本文探討行為監控在網路安全中的角色，包括關鍵功能，以及如何實作策略並將其與其他安全控制整合。本文也將引導您選擇適當的工具，並探討行為監控在強化組織防禦方面的未來發展。

什麼是行為監控？

行為監控是一種資安技術，用於追蹤與分析整個 IT 環境中的使用者、應用程式與裝置行為。它會尋找任何偏離正常活動基準規則的情況，而這些情況可能是安全威脅的指標。這使組織能夠在造成過多損害之前偵測並回應威脅。因此，行為監控系統可以使用進階分析與機器學習來追蹤即使是最輕微、也可能很容易被忽略的行為變化。

行為監控的關鍵功能

1. 即時分析 – 行為監控中的即時分析至關重要，因為它能立即偵測異常。透過持續分析來自所有端點、網路和應用程式的資料，組織將能更有效地及時識別並回應潛在威脅。偵測模式與異常的能力可作為安全性遭入侵的指標，從而降低對人工監控的依賴。
2. 端點監控 – 端點監控以特定使用者與裝置的活動為核心。這包括分析使用者活動，例如登入時間、檔案存取和應用程式使用情況，行為監控系統可據此運作以識別可疑行為，而這些行為可能指出潛在的安全風險。此外，裝置完整性檢查可確保受監控網路中任何已連線的裝置未因未經授權的變更或惡意軟體而遭到入侵。這包括識別異常的軟體安裝、系統設定變更，或與外部伺服器的非預期通訊。
3. 網路安全 – 行為監控對於 網路安全 至關重要。它會分析流量中的異常模式，例如非預期的資料傳輸、與未知 IP 位址的通訊，或流量異常激增。將行為監控與傳統入侵偵測系統整合，可提升偵測與回應潛在威脅的能力。這使組織能夠分析整個網路中的行為以搜尋惡意活動，並在敏感資料遭到入侵前加以識別與封鎖。
4. 惡意軟體防護 – 傳統的惡意軟體防護仰賴基於特徵碼的偵測，只能識別已知威脅。相較之下，行為監控可透過檔案與應用程式活動，即時偵測新的未知 惡意軟體。一旦偵測到任何可疑行為傾向，行為監控系統便可自動隔離或封鎖受影響的檔案或程序，以防惡意軟體已感染它們並在網路中自行擴散。

為什麼行為監控在網路安全中很重要？

行為監控在網路安全中之所以重要，原因有很多。此解決方案有助於採取主動式威脅偵測策略，讓組織能在潛在威脅造成重大損害之前加以識別並處理。在網路攻擊持續變得更加複雜，且更難以透過傳統安全措施偵測的威脅環境中，這一點變得至關重要。

行為監控也使組織能夠符合某些法規要求。由於許多產業對資料安全有嚴格規範，行為監控可透過提供持續性的監控與報告來協助達成合規。最後，行為監控可透過整合端點防護、網路安全、入侵偵測系統等其他安全措施，提升整體安全態勢。這提供了一種全方位的網路安全方法，因此讓組織能夠保護其敏感資料並維持業務持續運作。

行為監控的優勢

1. 主動式威脅偵測

透過持續監控使用者與網路行為，機構可以在任何潛在威脅尚未有能力造成進一步破壞之前，輕鬆將其遏止於系統中。這種主動方式使其在識別內部威脅與零時差攻擊方面非常有效。

2. 縮短回應時間

行為監控系統一旦偵測到任何可疑行為，便會觸發警示並啟動自動化回應。這可縮短回應安全事件所需的時間，並降低其對組織的影響。

3. 強化事件回應

行為監控可補強其他安全措施，例如端點防護、網路安全與入侵偵測系統。這可確保整體性的網路安全、保護敏感資訊，並維持業務持續運作。

4. 改善法規遵循

不同法規要求持續監控 IT 環境中的資料保護狀況。行為監控為相關組織提供持續監控所需的必要工具，因此可避免相關的高額罰款與處罰。

實作行為監控

若要實作行為監控，組織或企業需要經歷多個步驟。這包括識別監控目標以及選擇合適的工具。以下各節將說明如何在網路安全策略規劃中實作基於行為的入侵偵測。

1. 使用者行為分析 (UBA)

UBA 是一種專注於分析個別使用者行為的方法。透過監控登入模式、檔案存取及其他使用者活動，UBA 可以識別可能表示安全威脅的異常行為。UBA 系統透過機器學習演算法建立正常使用者行為的基準，然後偵測偏離情況。這可非常早期地偵測潛在的內部威脅或遭入侵的帳戶。

2. 網路行為分析 (NBA) 

NBA 或網路行為分析專注於監控網路流量中的異常模式。透過分析資料流、與外部伺服器的通訊及其他網路活動，NBA 可以識別潛在的安全威脅。NBA 可與傳統入侵偵測系統整合，以提升其偵測與回應網路型威脅的能力。

3. 應用程式行為監控

這會監控 IT 環境中的應用程式行為。此類行為監控系統可透過觀察應用程式使用情況，識別可能表示安全威脅的異常活動。監控應用程式行為有助於偵測並防止應用程式層級攻擊，例如 SQL 注入與跨網站指令碼攻擊。

網路安全中的行為監控策略

行為監控方法對於即時偵測與回應新興威脅非常重要。了解使用者與網路行為，對於建立主動式安全態勢以及在風險升高前加以緩解至關重要。

說明如何制定行為監控策略，首先要識別所有正在使用的關鍵資產。這些包括敏感資料、關鍵應用程式與網路基礎架構。在識別關鍵資產後，接著要建立其正常行為基準。這些基準將作為偵測異常的依據。

選擇合適的工具

組織應了解如何選擇適當的行為監控工具，以強化組織架構內的網路安全。從提供威脅偵測、回應自動化或即時分析等功能與能力的工具，到下表透過比較呈現當今市場上的主要可用工具：

1. SentinelOne

SentinelOne Singularity XDR是一種廣泛使用的行為監控解決方案，可與端點防護、網路安全和入侵偵測系統良好整合，以提供即時分析。此工具旨在提供即時分析與自動化威脅偵測，讓組織能夠快速回應。此軟體可為企業提供細緻的威脅情報，在風險演變成全面性災難之前加以識別並緩解。SentinelOne 的工具憑藉其易於使用的介面與完整的威脅偵測能力，成為組織的最佳選擇之一。

Singularity™ Platform

Elevate your security posture with real-time detection, machine-speed response, and total visibility of your entire digital environment.

Get a Demo

2. Splunk

Splunk 是一款功能強大的工具，具備高度進階的資料分析與機器學習能力。它也能提供對使用者與網路行為的即時洞察；因此，其中的行為監控被視為相當重要。同時，Splunk 提供高度客製化能力，使企業能夠依據其特定需求調整此工具。然而，其設定與管理可能會變得複雜，並需要額外的專業知識。尋求高度可客製化且具備強大分析能力的組織，應考慮採用 Splunk——前提是其核心要求為具備足以處理其複雜性的資源。

3. Darktrace

Darktrace 仰賴 Artificial Intelligence以追蹤組織資訊科技環境中的不同行為。它通常非常擅長在潛在威脅造成過多損害之前將其偵測出來。在其 AI 驅動的異常偵測與自動化回應方面，Darktrace 在行為監控領域確實獨樹一幟。透過這項投資，企業將能運用頂尖技術為其服務，儘管這可能會是一項高強度的投資。對於重視在網路安全創新方面保持領先的任何組織而言，這項工具都是必要的。

4. IBM QRadar

IBM QRadar 提供一個安全情報平台，涵蓋行為監控、威脅偵測，以及 事件回應。它具備開箱即用的擴充能力，因此適合大型企業以及有擴展計畫的較小型實體。它與 IBM 其他安全產品的整合可提升整體效能。然而，對某些較小型組織而言，其價格可能偏高。當您尋找可擴充且深度整合的安全解決方案時，若企業已在使用其他 IBM 產品，IBM QRadar 將是極具競爭力的選擇。

5. Palo Alto Networks Cortex XDR

將行為監控與端點防護相互關聯，Palo Alto Networks Cortex XDR 採用統一的方法來實現網路安全。它可即時偵測威脅，並具備精細的自動化回應能力。此程式旨在保護 IT 環境免受未授權存在的侵害。使用此系統的企業將致力於完整的安全網路架構；然而，操作此工具所需的管理專業知識可能非常高。此類基礎架構或裝置更適合對其安全架構有複雜需求的大型組織。

將行為監控與其他安全措施整合

行為監控應與 端點防護、網路安全、入侵偵測系統及其他緩解控制措施結合，以提供全方位的網路安全方法。這將確保在任何威脅出現時，與事件回應計畫的整合可確保及時偵測與緩解。

實作最佳實務 定期更新監控工具

定期更新行為監控工具非常重要，以確保其維持最新狀態，從而能夠偵測較新的威脅。這將包括軟體修補程式、更新威脅情報資料庫，以及在必要時進行硬體升級。

1. 定期執行安全稽核 – 定期 安全稽核 可讓企業評估行為監控的有效性，以及哪些領域需要改進。這表示要檢視與監控相關的日誌、分析事件報告，或測試系統偵測與回應威脅的能力。
2. 針對網路安全最佳實務培訓員工 – 要確保行為監控有效，員工必須具備適當的網路安全意識。此類學習應涵蓋網路安全相關事項、網路釣魚、安全管理政策，以及在處理可疑情況時應遵循的正確程序。此方法有助於提升組織的整體安全態勢，因為它讓組織中的所有人都成為整體安全流程的利害關係人。
3. 監控第三方存取 – 監控第三方供應商與承包商的行為至關重要，因為他們大多可存取敏感資料與系統。實施嚴格的存取控制並搭配活動監控，有助於防範可能的安全事件。

實作行為監控的挑戰

1. 資料隱私疑慮

執行行為監控的一項關鍵挑戰，是在安全防護需求與資料隱私這兩項重要考量之間維持微妙平衡。組織應確保其已實施的監控完全符合資料保護法規，例如 GDPR，同時也能充分偵測並回應相關威脅。

2. 資源密集

建置行為監控可能非常耗費資源，需要在技術、人力與培訓方面投入大量支出。這要求組織非常審慎地評估行為監控的成本效益比，並確保所有必要資源均已到位。

3. 誤判

行為監控系統有時會產生誤判，將某些真實交易標示為可疑。這可能導致不必要的調查，並耗用安全資源。組織必須調校其監控系統，以將誤判降至最低，並確保其專注於真實威脅。

行為監控的未來面向：技術進展

1. AI 與機器學習整合

進階威脅偵測：整合至行為監控系統中的 AI 與機器學習可強化威脅偵測與回應措施。AI 額外具備即時分析大量資料的能力，將可識別可能指向安全威脅的細微模式。

2. 雲端式行為監控

雲端行為監控解決方案具備高度可擴充性與靈活性，讓組織能夠跨多種環境監控行為，例如地端、雲端及混合環境。

3. 行為監控即服務 (BMaaS)

BMaaS 是一項未來趨勢，組織可將需監控的行為外包給專業服務供應商。對於缺乏足夠資源來維持內部行為監控計畫的組織而言，這是較符合預算的選項。

結論

行為監控對於有效的資安策略至關重要，因為它提供了一種主動式的威脅偵測與回應方法。它會持續監控使用者與網路行為，以偵測可能已經存在或即將發生的潛在威脅，從而能在其造成重大損害之前採取緩解措施。然而，行為監控的實作也伴隨著資料隱私疑慮與資源需求等問題。但其效益遠遠大於風險。

隨著技術演進，行為監控的應用對組織的資安變得更加重要。AI 與 機器學習 的應用日益增加，雲端運算持續擴展，而行為監控即服務的需求也正在上升。透過採用如 SentinelOne 的 Singularity XDR 等行為監控解決方案，任何組織都能在資安方面取得更佳定位，保護其寶貴資產，並確保業務持續營運。