מהו זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע?
זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע הוא תהליך שבו מערכות טכנולוגיות, אנליסטים וצוותי אבטחה מזהים התנהגות חריגה ביחס לדפוס הפעילות הרגיל של משתמשים, תחנות קצה, שרתים, יישומים, רשתות וחשבונות מערכת.
במקום להסתמך רק על חתימות ידועות של איומים או על רשימות קבועות מראש של מתקפות מוכרות, זיהוי אנומליות בוחן מהו קו הבסיס של ההתנהגות השגרתית בארגון ואז מתריע כאשר מופיעה סטייה משמעותית.
המשמעות המעשית היא שאפשר לזהות גם איומים שלא נראו קודם לכן.
כך ניתן לאתר גניבת זהויות, גישה לא רגילה למאגרי מידע, תנועה חשודה בין שרתים פנימיים, הורדה מאסיבית של קבצים, ניסיונות התמדה של תוקפים, הפעלת קוד חריג בתחנות קצה או פעילות חריגה בענן.
בעולם אבטחת המידע המודרני, ארגונים מייצרים כמויות עצומות של לוגים, אירועים, נתוני תקשורת ומידע תפעולי.
ללא מערכות חכמות לניתוח חריגות, קשה מאוד להבין איזה אירוע באמת דורש טיפול מיידי ואיזה אירוע הוא חלק מפעילות עסקית תקינה.
לכן זיהוי אנומליות נחשב כיום לאחד התחומים המרכזיים ב SOC, ב SIEM, ב XDR, ב NDR, ב UEBA ובפתרונות הגנה מתקדמים.
הרעיון המרכזי פשוט להבנה אך מורכב ליישום.
צריך להכיר היטב את הסביבה הארגונית, להבין מי המשתמשים, מה שעות הפעילות הרגילות, אילו מערכות נגישות לכל תפקיד, מה נפח התעבורה התקין, ואילו פעולות נחשבות סבירות בתוך הארגון.
כאשר מערכת מזהה חריגה, היא לא בהכרח קובעת שמדובר בתקיפה.
לעיתים מדובר בשינוי עסקי, בשדרוג מערכת, בעדכון תוכנה או בפעילות לגיטימית של עובד.
לכן זיהוי אנומליות איכותי משלב בין אלגוריתמים, חוקים, הקשר עסקי וניסיון אנושי.
בפועל, זיהוי אנומליות מסייע לארגונים לקצר את זמן הגילוי של אירועים, להפחית נזק, לשפר את הנראות הארגונית ולזהות מתקפות מתקדמות שלא תמיד משאירות חתימה ברורה.
כאשר הוא מיושם נכון, הוא הופך לכלי אסטרטגי שמחבר בין סייבר, תפעול, ניהול סיכונים והמשכיות עסקית.
סוגי זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע
קיימים כמה סוגים מרכזיים של זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע, וכל אחד מהם עונה על זווית אחרת של הסיכון.
הסוג הראשון הוא זיהוי אנומליות מבוסס רשת.
בגישה זו המערכת בוחנת תעבורת רשת פנימית וחיצונית ומחפשת דפוסים חריגים כמו תקשורת ליעדים לא מוכרים, תנועה חריגה בין סגמנטים פנימיים, שימוש בפרוטוקולים לא שגרתיים, נפחי תעבורה חריגים או חיבורים שמתרחשים בשעות יוצאות דופן.
גישה זו מתאימה במיוחד לזיהוי תנועה רוחבית, הדלפת מידע, תקשורת עם שרתי שליטה ובקרה או ניסיונות סריקה.
הסוג השני הוא זיהוי אנומליות מבוסס משתמשים וזהויות.
כאן המטרה היא להבין כיצד משתמשים מתנהגים בדרך כלל ואז לזהות שינויים כמו כניסה ממיקום גאוגרפי חריג, התחברות בשעה לא רגילה, גישה למשאבים שהמשתמש לא נוהג לפתוח, הורדות מאסיביות, ניסיון לעקוף בקרות הרשאה או שימוש חריג בהרשאות מנהל.
במקרים רבים זהו המרכיב שמסייע לזהות השתלטות על חשבון, שימוש זדוני מבפנים או פגיעה בחשבון פריבילגי.
הסוג השלישי הוא זיהוי אנומליות בתחנות קצה ושרתים.
במקרה זה בוחנים תהליכים, שירותים, הפעלות קבצים, שינויים ברישום, יצירת משימות מתוזמנות, ניסיונות עקשנות של נוזקות, פתיחת פורטים חריגה או שימוש לא רגיל במשאבי מערכת.
זוהי שכבה חשובה במיוחד משום שתוקפים רבים פועלים בתוך תחנות הקצה אחרי החדירה הראשונית.
הסוג הרביעי הוא זיהוי אנומליות בסביבות ענן.
מאחר שארגונים רבים בישראל עובדים עם Microsoft 365, Azure, AWS ו Google Cloud, יש חשיבות גבוהה לאיתור חריגות כמו יצירת משתמשים חדשים ללא אישור, הקצאת הרשאות חריגה, גישה לנתונים בכמויות לא אופייניות, הקמת משאבים לא צפויים או שינויים בהגדרות אבטחה.
בסביבת ענן, קצב השינויים מהיר מאוד ולכן אנומליה עשויה להעיד על תקיפה פעילה או על טעות תפעולית מסוכנת.
הסוג החמישי הוא זיהוי אנומליות יישומי ועסקי.
כאן לא מסתכלים רק על תשתית טכנית אלא גם על לוגיקה עסקית.
למשל, אם מערכת מזהה מספר חריג של בקשות API, שינוי תבנית הזמנות, ניסיונות גישה חריגים לפונקציות רגישות או פעילות שנוגדת את התנהגות הלקוחות הרגילה, ייתכן שמדובר בהונאה, ניצול חולשה או תקיפה אוטומטית.
יש גם הבחנה חשובה בין זיהוי מבוסס חוקים לבין זיהוי מבוסס למידת מכונה.
מערכות מבוססות חוקים יעילות מאוד לתרחישים מוגדרים וידועים.
מערכות מבוססות למידת מכונה מסוגלות לזהות דפוסים מורכבים יותר ולהתאים את עצמן לשינויים בסביבה.
הפתרון האפקטיבי ביותר ברוב הארגונים משלב בין שתי הגישות.
בנוסף, אפשר לחלק את התחום לזיהוי בזמן אמת מול זיהוי רטרואקטיבי.
זיהוי בזמן אמת נועד לעצור או לצמצם תקיפה תוך כדי התרחשותה.
זיהוי רטרואקטיבי מתבצע לאחר צבירת נתונים ומאפשר לחשוף פעילות מתמשכת שהתחבאה לאורך זמן.
בארגונים בוגרים משלבים בין שני המצבים כדי לקבל תמונה רחבה ומהירה יותר.
האתגר הגדול בכל סוגי הזיהוי הוא הפחתת התראות שווא.
מערכת שמציפה את צוותי הסייבר באלפי חריגות לא רלוונטיות פוגעת ביעילות.
לכן התכנון, הכוונון, ההטמעה והבקרה השוטפת הם חלק בלתי נפרד מהצלחת הפתרון.
מי צריך זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע
התשובה הקצרה היא שכמעט כל ארגון שמחזיק מידע, מערכות מחשוב, משתמשים מרחוק או שירותים דיגיטליים צריך זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע.
התשובה המלאה רחבה הרבה יותר.
ארגוני אנטרפרייז עם סניפים רבים, שרתים מקומיים, שירותי ענן ומאות או אלפי עובדים זקוקים לזיהוי אנומליות כדי להבין מה באמת קורה ברשת הארגונית שלהם.
כאשר יש היקף פעילות גדול, קשה מאוד להסתמך רק על בקרה ידנית.
גם חברות בינוניות צריכות פתרונות כאלה, במיוחד אם הן פועלות בתחומים רגישים כמו פיננסים, בריאות, מסחר מקוון, לוגיסטיקה, תעשייה, חינוך, משפט וטכנולוגיה.
בארגונים אלה גם אירוע סייבר אחד עלול לגרום לנזק תפעולי, פגיעה במוניטין, אובדן לקוחות והפרות רגולציה.
גופים ציבוריים ורשויות מקומיות זקוקים במיוחד לזיהוי אנומליות, משום שהם מחזיקים מאגרי מידע גדולים, מעניקים שירות לציבור ולעיתים סובלים ממורכבות טכנולוגית ומערכות ותיקות.
הם מהווים יעד לתוקפים ממניעים כלכליים, פוליטיים ותודעתיים.
חברות עם כוח עבודה היברידי זקוקות אף הן לפתרונות אלו.
כאשר עובדים מתחברים מרחוק, משתמשים בענן, עובדים מהבית, מטלפונים ניידים וממחשבים ניידים, שטח התקיפה מתרחב בצורה דרמטית.
זיהוי אנומליות מסייע להבין אם התחברות מסוימת היא לגיטימית או אם מדובר בהשתלטות על חשבון.
ארגונים שמפעילים מערכות ייצור, מערכות OT, בקרים תעשייתיים או תשתיות קריטיות צריכים יכולת זיהוי מותאמת לעולם התפעולי.
בסביבות כאלה חריגה קטנה בתקשורת או בהתנהגות ציוד יכולה להיות סימן מוקדם לאירוע סייבר מסוכן או לתקלה תפעולית משמעותית.
גם עסקים קטנים לא מחוץ לתמונה.
אמנם לא תמיד נדרש אצלם פתרון מורכב כמו בארגון ענק, אך עדיין יש צורך בניטור פעילות חריגה בדואר האלקטרוני, בתחנות הקצה, בגישה למידע ובמערכות הענן.
רבים מהעסקים הקטנים בישראל משתמשים במערכות דיגיטליות באופן מלא וללא יכולת פנימית מתקדמת, ולכן פתרון מנוהל יכול להיות עבורם קריטי.
בנוסף, כל ארגון שמחויב לעמידה ברגולציה או בתקני אבטחה נהנה משמעותית מזיהוי אנומליות.
היכולת להציג נראות, תיעוד, בקרה ואיתור אירועים חשודה תומכת בעמידה בדרישות אבטחה וממשל תאגידי.
מנהלי אבטחת מידע, מנהלי IT, מנמ”רים, הנהלות בכירות ודירקטוריונים כבר מבינים כי זיהוי אנומליות אינו רק רכיב טכנולוגי.
הוא כלי עסקי שמסייע להפחית סיכונים, להגן על רציפות הפעילות ולתמוך בקבלת החלטות בזמן אירוע.
סטטיסטיקות מישראל בנושא זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע
ישראל היא אחת המדינות הפעילות והמתקדמות בעולם בתחום הסייבר, אך במקביל היא גם יעד מרכזי למתקפות.
המשמעות היא שזיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע הפך כאן מצורך טכנולוגי לנושא אסטרטגי ברמת ארגון ולעיתים גם ברמת משק.
על פי פרסומים פומביים של מערכים ממשלתיים, גופי מחקר וחברות אבטחה הפועלות בישראל, יש עלייה מתמשכת בכמות ניסיונות התקיפה, בהיקף החשיפות בענן, במספר ניסיונות הפישינג ובהיקף הפגיעה בארגונים מכל הגדלים.
בישראל פועלים אלפי ארגונים עם מעבר מואץ לשירותי ענן, עבודה מרחוק, אוטומציה עסקית ופתיחת שירותים דיגיטליים ללקוחות ולספקים.
שינויים אלה הגדילו את משטח התקיפה ואת נפח הנתונים שיש לנטר.
בהרבה מקרים, ארגונים ישראליים מדווחים כי אחד האתגרים המרכזיים הוא לא עצם איסוף הנתונים אלא היכולת לזהות מתוכם פעילות חריגה בזמן.
לפי מגמות שמוצגות בשוק המקומי, חלק משמעותי מאירועי הסייבר מתגלה באיחור, לעיתים אחרי שהנזק כבר החל.
זו בדיוק הנקודה שבה פתרונות זיהוי אנומליות מספקים ערך רב.
הם מסייעים לצמצם את זמן הגילוי, לקשר בין אירועים נפרדים ולזהות תבניות שלא עולות מהתראה בודדת.
בישראל יש עניין גובר בפתרונות UEBA לזיהוי חריגות משתמשים, ב NDR לניטור רשת, ב XDR לקורלציה בין שכבות שונות ובשירותי MDR ו SOC מנוהלים שמספקים יכולת תגובה גם לארגונים ללא צוות פנימי גדול.
ארגונים מקומיים מבינים כי לא מספיק להחזיק אנטי וירוס, חומת אש או מערכת לוגים.
נדרש מנגנון שמבין התנהגות חריגה באופן דינמי.
גם ענפי המשק בישראל משפיעים על הביקוש.
מגזר הבריאות מתמודד עם מידע רגיש במיוחד.
המגזר הפיננסי פועל תחת דרישות רגולטוריות הדוקות.
רשויות מקומיות וגופים ציבוריים מהווים יעד לתקיפות כופרה.
חברות הייטק וסטארטאפים מתמודדים עם גניבת קניין רוחני ועם סביבות ענן דינמיות.
בכל אחד מהמקרים האלה, זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע הופך לרכיב מהותי באסטרטגיית ההגנה.
ברמה התקציבית ניתן לראות בשוק הישראלי מעבר מהשקעה נקודתית במוצר בודד להשקעה בפלטפורמות ובשירותים מנוהלים.
הסיבה לכך היא ההבנה שלא די לרכוש כלי, אלא יש צורך באנשי מקצוע שיודעים לכייל אותו, לנתח את ההתראות ולתרגם חריגות למענה אפקטיבי.
במילים אחרות, בישראל של היום היכולת לזהות חריגה במהירות היא לעיתים ההבדל בין אירוע שנבלם בזמן לבין משבר תפעולי רחב.
חשוב לציין שסטטיסטיקות בתחום זה משתנות באופן תדיר ותלויות בענף, בגודל הארגון ובמקורות המדידה.
עם זאת, הכיוון ברור מאוד.
יש גידול בעומס האירועים, עלייה בתחכום התוקפים ובמקביל האצה באימוץ טכנולוגיות זיהוי חכמות בקרב ארגונים ישראליים.
שירותי זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע של קורל טכנולוגיות
שירותי זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע של קורל טכנולוגיות מיועדים לארגונים שמבקשים לקבל שליטה טובה יותר על הנראות האבטחתית שלהם, לזהות חריגות במהירות ולחזק את קווי ההגנה מול איומים מתקדמים.
הערך המרכזי בשירות כזה אינו רק הטכנולוגיה עצמה אלא השילוב בין הבנה עסקית, מומחיות סייבר, התאמה לסביבה הקיימת ויכולת תפעול שוטפת.
קורל טכנולוגיות מתאימה את פתרון הזיהוי לאופי הארגון, למבנה התשתיות, להיקף המשתמשים, לסוגי המערכות ולרמת הסיכון.
במקום גישה אחידה לכולם, נבנית מעטפת שמבוססת על מיפוי נכסים, הבנת תהליכים עסקיים, זיהוי נקודות תורפה והגדרת קו בסיס מדויק ככל האפשר.
תהליך העבודה מתחיל בדרך כלל באפיון מעמיק.
בשלב זה בוחנים אילו מקורות מידע קיימים בארגון, כגון לוגים משרתים, תחנות קצה, ציוד תקשורת, מערכות אבטחה, שירותי ענן, דואר אלקטרוני, זהויות והרשאות.
לאחר מכן מחברים את מקורות המידע הרלוונטיים ומגדירים מנגנוני ניתוח שיאפשרו לזהות חריגות אמיתיות ולא לייצר עומס התראות מיותר.
אחד היתרונות המשמעותיים בשירות מקצועי הוא היכולת לבצע כוונון מתמשך.
זיהוי אנומליות אינו מוצר שמתקינים ושוכחים.
סביבות ארגוניות משתנות כל הזמן.
עובדים חדשים מצטרפים, מערכות מוחלפות, שירותים עוברים לענן, תהליכים עסקיים משתנים והיקף הפעילות עולה.
לכן יש צורך בהקשבה שוטפת לסביבה ובהתאמת המודלים והחוקים.
קורל טכנולוגיות מספקת מעטפת שיכולה לכלול הקמה, אינטגרציה, ניתוח אירועים, כוונון, תגובה והמלצות לשיפור אבטחתי.
כאשר מזוהה חריגה, החשיבות היא לא רק להתריע אלא גם להבין מה המשמעות שלה, מה רמת הסיכון, אילו מערכות הושפעו ומה הפעולה הנדרשת.
גישה זו מסייעת להנהלה ולצוותי ה IT לעבוד בצורה ממוקדת יותר.
בארגונים שאין בהם SOC פנימי מלא, שירות מנוהל מעניק יתרון משמעותי.
הוא מאפשר ליהנות מיכולות מתקדמות גם בלי להחזיק צוות גדול מסביב לשעון.
בארגונים גדולים, השירות יכול להשתלב עם הצוות הקיים ולחזק את יכולות הניטור והתגובה.
מעבר לכך, קורל טכנולוגיות מסייעת ללקוחות לתרגם את תוצאות הזיהוי להקשחת מערכות, לשיפור הרשאות, לסגירת פערי בקרה ולבניית תהליך תגובה יעיל יותר.
כך זיהוי האנומליות אינו נשאר ברמת ההתראה בלבד אלא הופך לחלק ממערך שיפור אבטחתי רחב יותר.
עבור ארגונים בישראל שפועלים בסביבה מאוימת, דינמית ומרובת מערכות, שירות מקצועי בתחום זה יכול לקצר משמעותית את זמן הגילוי, להפחית סיכון עסקי ולתרום לשקט ניהולי ותפעולי.
שאלות ותשובות בנושא זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע
אחת השאלות הנפוצות היא האם זיהוי אנומליות מתאים רק לארגונים גדולים.
התשובה היא לא.
גם עסקים קטנים ובינוניים חשופים לאיומים, ולעיתים דווקא להם יש פחות משאבים להתמודדות עם אירוע.
ההבדל הוא ברמת המורכבות של הפתרון ובהיקף הכיסוי הנדרש.
שאלה נוספת היא האם זיהוי אנומליות מחליף מערכות אבטחה אחרות.
גם כאן התשובה היא לא.
זהו רכיב משלים שמוסיף שכבת ניתוח חכמה על גבי מערכות כמו חומת אש, EDR, SIEM, הגנת דואר ופתרונות ענן.
הוא לא בא במקום בקרות בסיסיות אלא מחזק אותן.
הרבה מנהלים שואלים האם כל חריגה היא בהכרח תקיפה.
ממש לא.
חריגה יכולה לנבוע גם משינוי תפעולי, פעילות עסקית חדשה או טעות אנוש.
לכן יש חשיבות רבה לניתוח ההקשר, לאימות ממצאים ולבקרה מקצועית.
שואלים גם תוך כמה זמן אפשר לראות ערך.
במקרים רבים אפשר להתחיל לזהות תובנות ראשונות כבר בשלבים מוקדמים לאחר חיבור מקורות המידע והגדרת קו בסיס.
עם זאת, הערך עולה ככל שהמערכת לומדת את הסביבה וככל שהכוונון משתפר.
שאלה נפוצה נוספת היא האם הפתרון מתאים גם לסביבות ענן.
בהחלט כן.
למעשה, בסביבות ענן זיהוי אנומליות חשוב במיוחד בגלל הדינמיות, ריבוי ההרשאות והאפשרות לשינויים מהירים.
האם זיהוי אנומליות יכול לסייע נגד מתקפות כופרה.
כן.
הוא עשוי לזהות התנהגויות מוקדמות כמו תנועה רוחבית, גישה חריגה לקבצים, הפעלות לא רגילות של תהליכים או ניסיונות שימוש בהרשאות גבוהות.
זיהוי מוקדם כזה עשוי לצמצם משמעותית את היקף הפגיעה.
יש גם מי ששואלים האם נדרש צוות פנימי מיומן כדי להפעיל מערכת כזו.
לא תמיד.
ארגונים רבים בוחרים בשירות מנוהל שמספק להם מומחיות, תפעול, ניטור ותגובה גם ללא צוות סייבר רחב בבית.
שאלה חשובה אחרת היא כיצד מצמצמים התראות שווא.
הדרך היא שילוב של אפיון נכון, הגדרת מדיניות, חיבור מקורות מידע איכותיים, כוונון שוטף ושילוב בין אוטומציה לאנליזה אנושית.
מערכת טובה אינה נמדדת רק בכמות החריגות שהיא מזהה אלא ביכולת שלה להדגיש את האירועים שבאמת חשובים.
האם זיהוי אנומליות תורם גם לעמידה ברגולציה.
במקרים רבים כן.
הוא משפר נראות, מסייע בתיעוד, תומך בניהול אירועים ומחזק בקרות אבטחה.
לבסוף, ארגונים שואלים מה הצעד הראשון הנכון.
הצעד הראשון הוא מיפוי הסביבה והבנת היעדים.
צריך לדעת אילו מערכות קריטיות, אילו נתונים רגישים, מה מקורות הלוגים הזמינים ואילו תרחישים מסוכנים במיוחד עבור הארגון.
רק לאחר מכן נכון לבחור את הפתרון והשירות המתאים.
מחפש זיהוי אנומליות במערכות סייבר ואבטחת מידע? פנה עכשיו!
