מהו זיהוי אנומליות בתעבורת רשת?
זיהוי אנומליות בתעבורת רשת הוא תהליך מתקדם שמטרתו לאתר התנהגות חריגה, בלתי צפויה או לא שגרתית בתוך תעבורת התקשורת של ארגון.
במילים פשוטות, מדובר ביכולת להבחין מתי משהו ברשת אינו מתנהג כפי שהוא אמור להתנהג.
החריגה יכולה להיות קשורה לנפח תעבורה יוצא דופן, ניסיונות התחברות לא שגרתיים, תקשורת ליעדים חשודים, העברת מידע בזמנים לא מקובלים, עלייה חדה בכמות הבקשות ממקור מסוים או שינוי בדפוסי הפעילות של משתמשים, שרתים ויישומים.
בעולם שבו ארגונים תלויים בקישוריות רציפה, במערכות ענן, בגישה מרחוק ובמערכות מידע קריטיות, לא מספיק להסתמך רק על חומות אש או מערכות הגנה מסורתיות.
איומים מודרניים פועלים לא פעם באופן שמנסה להיראות לגיטימי.
תוקף מיומן לא תמיד יפעיל מתקפה רועשת.
לעיתים הוא יפעל בשקט, ינוע בתוך הרשת, ילמד את הסביבה וינסה להוציא מידע באופן הדרגתי.
כאן נכנס לתמונה זיהוי אנומליות בתעבורת רשת, שמבוסס על הבנת קו ההתנהגות התקין של הרשת, וזיהוי של סטיות ממנו.
העיקרון המרכזי בתחום הוא יצירת בסיס להשוואה.
המערכת לומדת מהי פעילות רגילה בארגון.
היא בוחנת מי מתקשר עם מי, באילו שעות, באילו פרוטוקולים, מאילו כתובות, באיזה היקף ובאיזה קצב.
כאשר מתרחשת פעילות שאינה תואמת את הדפוסים שנלמדו, המערכת מסמנת אותה כאנומליה.
לא כל אנומליה היא בהכרח מתקפת סייבר, אך כל אנומליה משמעותית היא סימן שדורש בדיקה.
זיהוי אנומליות בתעבורת רשת חשוב לא רק לזיהוי מתקפות.
הוא מסייע גם באיתור תקלות תפעוליות, בעיות ביצועים, הגדרות שגויות, שימוש חריג במשאבי רוחב פס, מכשירים לא מורשים, תקלות באפליקציות פנים ארגוניות ואף טעויות אנוש.
במובן זה, מדובר בכלי בעל ערך כפול, גם לאבטחת מידע וגם לניהול תקין של תשתיות IT.
בעבר, מערכות אבטחה רבות נשענו בעיקר על חתימות ידועות.
הן ידעו לזהות איום רק אם כבר הכירו את הדפוס שלו מראש.
לעומת זאת, זיהוי אנומליות בתעבורת רשת נועד להתמודד גם עם איומים חדשים, מתוחכמים או כאלה שלא תועדו קודם לכן.
בזכות שילוב של אנליטיקה מתקדמת, בינה מלאכותית, למידת מכונה וחיבור למקורות מידע שונים, ניתן לנתח את התעבורה ברמה עמוקה יותר ולזהות חריגות בזמן אמת או כמעט בזמן אמת.
לארגונים רבים יש כיום סביבות עבודה מורכבות מאוד.
רשת מקומית, שירותי ענן, עובדים מרוחקים, מכשירי מובייל, מערכות ייצור, מערכות IoT, מרכזי נתונים ושירותים חיצוניים.
במצב כזה, היכולת לראות את תמונת המצב המלאה ולקבל התראות מדויקות הופכת לקריטית.
זיהוי אנומליות בתעבורת רשת מעניק את היכולת הזו, ומסייע לארגון לעבור מגישה תגובתית לגישה יוזמת ומבוססת נראות.
סוגי זיהוי אנומליות בתעבורת רשת
כדי להבין את התחום לעומק, חשוב להכיר את סוגי הזיהוי המרכזיים הקיימים בעולם של זיהוי אנומליות בתעבורת רשת.
החלוקה יכולה להתבצע לפי שיטת העבודה, סוג הנתונים הנבדקים, אופי הזיהוי ומטרת הניטור.
אחת הגישות הנפוצות היא זיהוי מבוסס התנהגות.
בגישה זו, המערכת לומדת מהו דפוס הפעילות הרגיל של הרשת, המשתמשים, השרתים והאפליקציות.
לאחר תקופת למידה, היא בודקת האם הפעילות הנוכחית חורגת מהנורמה.
לדוגמה, אם שרת קבצים פנימי מתחיל לפתע לייצר תעבורה יוצאת ליעד חיצוני במדינה זרה בשעות הלילה, ייתכן שמדובר באירוע חריג.
שיטה זו נחשבת יעילה במיוחד בזיהוי איומים שאינם מבוססי חתימה.
גישה אחרת היא זיהוי מבוסס חוקים וספים.
כאן מגדירים מראש תנאים ברורים שלפיהם תיקבע חריגה.
למשל, כמות חיבורים חריגה בפרק זמן קצר, עומס תעבורה חריג על פורט מסוים, שימוש בפרוטוקול שאינו מקובל בארגון או מספר ניסיונות התחברות כושלים מעל רף מסוים.
שיטה זו קלה יחסית ליישום, שקופה לניהול ומתאימה לארגונים שרוצים שליטה גבוהה במדדים.
עם זאת, היא עשויה להיות פחות גמישה כאשר האיומים משתנים במהירות.
קיים גם זיהוי אנומליות מבוסס למידת מכונה.
במקרה זה, האלגוריתמים מנתחים כמויות גדולות של נתונים, מזהים תבניות מורכבות ולעיתים מוצאים קשרים שקשה מאוד לבני אדם לזהות ידנית.
מערכות כאלה מסוגלות להשתפר לאורך זמן, לצמצם רעשים ולשפר את איכות ההתראות.
בארגונים גדולים עם כמויות עצומות של תעבורה, זו לעיתים הדרך היחידה לקבל תמונה מדויקת בקנה מידה רחב.
סוג נוסף הוא זיהוי מבוסס זרימות רשת.
במקום לנתח כל חבילת מידע לעומק, המערכת מתמקדת בנתוני זרימה כמו מקור, יעד, פרוטוקול, פורט, נפח וזמן.
היתרון הוא יעילות גבוהה ויכולת לנתח תעבורה רחבה מבלי להכביד על התשתית.
החיסרון הוא שהמידע פחות עמוק בהשוואה לניתוח תוכן מלא של התקשורת.
מנגד, יש זיהוי מבוסס Deep Packet Inspection, כלומר ניתוח מעמיק של תוכן החבילות עצמן.
גישה זו מאפשרת רמת פירוט גבוהה מאוד, ויכולה לסייע בגילוי דפוסים בעייתיים בתוך התקשורת עצמה.
עם זאת, מדובר לעיתים בתהליך מורכב יותר מבחינה טכנולוגית, רגולטורית ותפעולית, במיוחד כאשר יש תעבורה מוצפנת.
ניתן לחלק את סוגי הזיהוי גם לפי היעד הנבדק.
יש מערכות שממוקדות בהתנהגות משתמשים, ויש כאלה שמתרכזות בהתנהגות התקנים, שרתים, אפליקציות או נכסי רשת חכמים.
למשל, במפעל תעשייתי אפשר לעקוב אחר התנהגות חריגה של בקרי ייצור.
בארגון פיננסי אפשר להתמקד בגילוי תנועות לא שגרתיות בין מערכות קריטיות.
בארגון עם עובדים מרחוק אפשר לנתח שינויים בדפוסי גישה מהבית או מהענן.
יש גם הבחנה בין זיהוי בזמן אמת לבין זיהוי בדיעבד.
זיהוי בזמן אמת מאפשר תגובה מהירה מאוד, חסימה מיידית או פתיחת אירוע חקירה ברגע שמתגלה חריגה.
זיהוי בדיעבד משמש יותר לצורך תחקור, למידה, שיפור תהליכים ואיתור אירועים שהתפספסו במהלך הפעילות השוטפת.
בפועל, ארגונים מתקדמים משלבים בין שתי הגישות כדי ליהנות גם מהתראה מהירה וגם מיכולת חקירה עמוקה.
הבחירה בין סוגי זיהוי אנומליות בתעבורת רשת תלויה בגודל הארגון, רמת הרגישות של המידע, מורכבות התשתית, דרישות רגולציה, זמינות כוח האדם, סוגי האיומים הרלוונטיים והמטרות העסקיות.
לכן חשוב להתאים את הטכנולוגיה הנבחרת למציאות הארגונית ולא לבחור פתרון רק לפי טרנד שיווקי.
מי צריך זיהוי אנומליות בתעבורת רשת
התשובה הקצרה היא שכמעט כל ארגון שמפעיל רשת תקשורת צריך זיהוי אנומליות בתעבורת רשת.
עם זאת, יש מגזרים וסוגי ארגונים שבהם הצורך בולט במיוחד.
ארגונים פיננסיים הם דוגמה מובהקת לכך.
בנקים, חברות ביטוח, בתי השקעות וחברות פינטק מחזיקים מידע רגיש מאוד, מבצעים טרנזקציות רציפות ופועלים תחת רגולציה מחמירה.
כל חריגה בתעבורת הרשת יכולה להעיד על ניסיונות חדירה, גניבת מידע, גישה לא מורשית או כשל תפעולי שמשפיע על לקוחות ועל מוניטין.
גם ארגוני בריאות זקוקים להגנה מסוג זה.
בתי חולים, קופות חולים, מרפאות פרטיות, מעבדות וגופי מחקר רפואי מנהלים מידע אישי ורגיש ביותר.
בנוסף, הם מפעילים מכשור רפואי, מערכות תפעוליות ושירותים דיגיטליים קריטיים.
זיהוי אנומליות בתעבורת רשת יכול להתריע על פגיעה אפשרית בזמינות השירות, על תנועה חריגה בין מערכות רפואיות או על ניסיון דליפת מידע.
חברות תעשייה, מפעלים ותשתיות קריטיות הם מגזר נוסף שבו חשיבות הזיהוי גבוהה מאוד.
כאשר רשתות IT מתחברות לרשתות OT, פוטנציאל הסיכון מתרחב.
חריגה בתעבורה לא משפיעה רק על המידע אלא גם על הייצור, האוטומציה, הבטיחות וההמשכיות העסקית.
במקרים כאלה, זיהוי אנומליות בתעבורת רשת יכול להיות כלי מכריע למניעת השבתה ונזק פיזי.
ארגונים ממשלתיים ורשויות ציבוריות חייבים לשמור על רמת נראות גבוהה ברשתות שלהם.
הם יעד קבוע לתקיפות ממוקדות, לניסיונות ריגול, לשיבוש שירותים ולגניבת מידע.
גם מוסדות חינוך, אוניברסיטאות ומכוני מחקר הופכים ליעדים אטרקטיביים בגלל נפח המידע, חיבורי המשתמשים הרבים והפתיחות הטכנולוגית היחסית.
חברות הייטק וסטארטאפים נוטים לעיתים לחשוב שהן קטנות מדי כדי לעניין תוקפים, אך בפועל הן מחזיקות קוד מקור, קניין רוחני, מאגרי נתונים וגישה לסביבות פיתוח וענן.
דווקא בסביבות דינמיות כאלה, שבהן יש שינויי תצורה תכופים, עבודה היברידית ושימוש מהיר בשירותים חדשים, זיהוי אנומליות בתעבורת רשת מעניק שכבת בקרה קריטית.
גם עסקים בינוניים וקטנים יכולים להפיק תועלת רבה.
לעיתים אין להם צוות סייבר גדול, ולכן הם זקוקים לכלי שיסייע לזהות מוקדם בעיות ואיומים.
מערכת טובה יכולה לצמצם את חלון הזמן בין תחילת האירוע לגילויו, וזה לעיתים ההבדל בין אירוע קטן לאירוע שמסב נזק ממשי.
מעבר לשיקולים של גודל או מגזר, יש כמה סימנים ברורים לכך שארגון צריך להטמיע זיהוי אנומליות בתעבורת רשת.
אם הארגון פועל בסביבה מרובת אתרים.
אם עובדים מתחברים מרחוק.
אם יש שימוש אינטנסיבי בענן.
אם קיימות מערכות קריטיות שזמינותן חיונית.
אם יש דרישות רגולציה.
אם הארגון עבר או כמעט עבר אירוע סייבר.
אם קיימת תחושה שחסר מידע אמיתי על מה שקורה בתוך הרשת.
בכל אחד מהמקרים האלה, מדובר בפתרון בעל ערך גבוה.
חשוב להבין שזיהוי אנומליות בתעבורת רשת אינו מותרות לארגוני ענק בלבד.
זהו מרכיב יסודי בגישת הגנה מודרנית שמבינה כי אי אפשר למנוע כל איום מראש, ולכן חייבים גם לזהות במהירות מה חריג ולפעול בהתאם.
סטטיסטיקות מישראל בנושא זיהוי אנומליות בתעבורת רשת
בישראל, תחום הגנת הסייבר נחשב לאחד המפותחים בעולם, אך גם רמת האיומים גבוהה מאוד.
ארגונים מכל מגזר מתמודדים עם ניסיונות חדירה, מתקפות כופר, הונאות, דליפות מידע וניסיונות לשבש פעילות עסקית ותשתיתית.
לכן העניין בזיהוי אנומליות בתעבורת רשת הולך וגובר משנה לשנה.
לפי מגמות שפורסמו בשנים האחרונות על ידי גופי סייבר ישראליים, מוסדות ציבוריים, חברות אבטחת מידע ויחידות מחקר, חלה עלייה משמעותית במספר האירועים שבהם זוהתה פעילות חריגה בתוך הרשת לפני שנגרם נזק רחב.
במילים אחרות, יותר ארגונים מבינים שההתראה החשובה ביותר אינה תמיד חתימה של נוזקה מוכרת, אלא שינוי חשוד בהתנהגות התקשורת.
בישראל בולט במיוחד המעבר לעבודה היברידית ולשירותי ענן, תהליך שהרחיב את שטח התקיפה של ארגונים רבים.
כאשר עובדים מתחברים מרשתות ביתיות, כאשר מערכות עוברות לענן וכאשר המידע זורם בין סביבות שונות, קשה הרבה יותר לזהות חריגות בלי כלי ייעודי.
בארגונים רבים שנבדקו במסגרת סקרי שוק מקומיים עלה כי רמת הנראות לתוך תעבורת מזרח מערב, כלומר תקשורת פנימית בין מערכות, עדיין אינה מספקת.
דווקא שם מסתתרות פעמים רבות תנועות רוחב של תוקפים.
עוד עולה מהמגמות בישראל כי מגזרי הבריאות, הפיננסים, החינוך, התעשייה והרשויות המקומיות נמצאים תחת לחץ גובר לשפר את יכולות הגילוי המוקדם.
הסיבה לכך ברורה.
אלו מגזרים שמחזיקים מידע רגיש, מפעילים שירותים קריטיים לציבור ולעיתים נשענים על תשתיות מורכבות שחלקן ותיקות יחסית.
בסביבה כזו, זיהוי אנומליות בתעבורת רשת הופך לאמצעי חיוני ליצירת שליטה.
נתון חשוב נוסף שניכר בשוק הישראלי הוא הפער בין נפח ההתראות לבין היכולת של צוותים לנתח אותן.
ארגונים רבים סובלים מעומס התראות, שחיקה תפעולית וחוסר בכוח אדם מיומן.
לכן יש ביקוש גובר לפתרונות שיודעים לא רק לזהות חריגה, אלא גם להעניק הקשר, לתעדף סיכונים ולהפחית התרעות שווא.
זו אחת הסיבות שבגללן יותר ויותר חברות בישראל בוחנות פתרונות המבוססים על אנליטיקה מתקדמת ולמידת מכונה.
בצד הרגולטורי, ניתן לראות בישראל ציפייה הולכת וגוברת מארגונים להוכיח בקרה, ניהול סיכונים, יכולת זיהוי ותגובה.
גם כאשר רגולציה אינה מחייבת במפורש מערכת מסוימת, היא כן מחייבת רמת בגרות מסוימת בהגנת הסייבר.
בפועל, זיהוי אנומליות בתעבורת רשת מסייע לעמוד בדרישות אלה באמצעות שיפור יכולת המעקב, התיעוד והחקירה.
מגמה נוספת בישראל היא עלייה בשילוב בין שירותי SOC מנוהל לבין כלי זיהוי מתקדמים.
ארגונים מבינים שלא מספיק לרכוש טכנולוגיה.
צריך גם לדעת להפעיל אותה נכון, לכייל אותה, להבין את ההקשר העסקי של ההתראות ולהגיב בזמן.
לכן הביקוש עובר בהדרגה מפתרונות נקודתיים לגישה שירותית רחבה יותר.
למרות שלא כל הנתונים בישראל מתפרסמים באופן אחיד ובאופן ציבורי, הכיוון ברור מאוד.
ככל שהאיומים הופכים מתוחכמים יותר, וככל שסביבות העבודה נעשות מבוזרות יותר, כך עולה הערך של זיהוי אנומליות בתעבורת רשת ככלי לגילוי מוקדם, להפחתת נזק ולשיפור עמידות ארגונית.
שירותי זיהוי אנומליות בתעבורת רשת של קורל טכנולוגיות
קורל טכנולוגיות מציעה שירותי זיהוי אנומליות בתעבורת רשת המותאמים לארגונים שרוצים לעבור מרמת הגנה בסיסית לנראות עמוקה, חכמה ומבצעית יותר.
השירותים מיועדים לארגונים שמבינים כי נדרש שילוב בין טכנולוגיה מתקדמת, מתודולוגיה מקצועית וליווי שוטף כדי לזהות בזמן חריגות אמיתיות ולפעול מולן בצורה אפקטיבית.
השירות מתחיל בדרך כלל באפיון סביבת הרשת והצרכים העסקיים של הלקוח.
לא כל ארגון נראה אותו דבר, ולא כל אנומליה משמעותית באותה מידה בכל סביבה.
לכן נדרש תהליך מסודר של הבנת התשתית, מיפוי הנכסים, זיהוי מערכות קריטיות, בחינת זרימות תקשורת מרכזיות והגדרת סדרי עדיפויות תפעוליים ואבטחתיים.
לאחר שלב האפיון, קורל טכנולוגיות מסייעת בהטמעה של פתרונות ניתוח וניטור רשת, בחיבור למקורות מידע רלוונטיים, בהגדרת חוקי בקרה, בלמידת קו בסיס התנהגותי ובהתאמה של מנגנוני זיהוי חריגות לאופי הפעילות בארגון.
המטרה היא להימנע מהצפה של התראות לא רלוונטיות, ולייצר מערכת שמספקת ערך אמיתי לצוותי ה IT והסייבר.
אחד המרכיבים החשובים בשירות הוא יכולת לראות את התמונה הרחבה.
זיהוי אנומליות בתעבורת רשת אינו מסתיים בזיהוי טכני של חריגה.
צריך להבין האם מדובר באירוע לגיטימי, בשינוי עסקי, בתקלה מערכתית או בפעילות עוינת.
קורל טכנולוגיות מספקת ללקוחותיה מסגרת עבודה שמחברת בין הנתון הגולמי לבין המשמעות הארגונית שלו.
עבור ארגונים שאין להם צוות אבטחה גדול, הערך של שירות מקצועי גדול במיוחד.
במקום לנסות להתמודד לבד עם ים של מידע, ניתן להיעזר בגורם מנוסה שיודע לכייל את המערכת, להגדיר תרחישים, לנתח חריגות, ללוות חקירות ולהמליץ על צעדי מנע ושיפור.
כך הארגון נהנה מיכולות מתקדמות גם בלי להעמיס על המשאבים הפנימיים.
קורל טכנולוגיות יכולה לסייע גם בחיבור בין זיהוי אנומליות בתעבורת רשת לבין מעטפת רחבה יותר של אבטחת מידע.
לדוגמה, שילוב עם SIEM, מערכות תגובה, SOC מנוהל, בקרת גישה, ניטור נקודות קצה והקשחת תשתיות.
כאשר כל המרכיבים עובדים יחד, גדל משמעותית הסיכוי לזהות מוקדם אירועים, להבין את ההשפעה שלהם ולהגיב באופן מהיר ומדויק.
יתרון משמעותי נוסף הוא ההתאמה למגוון מגזרים.
ארגון רפואי, מפעל תעשייתי, חברת שירותים, מוסד פיננסי או רשות מקומית, לכל אחד מהם יש צרכים שונים, סיכונים שונים ותהליכים שונים.
שירות טוב יודע להתאים את מנגנון הזיהוי למציאות התפעולית ולא לכפות תבנית אחידה שאינה תואמת את השטח.
בעולם שבו תוקפים מחפשים לפעול מתחת לרדאר, שירותי זיהוי אנומליות בתעבורת רשת של קורל טכנולוגיות מעניקים לארגון יכולת להבחין מוקדם בחריגות, לשפר את זמן התגובה, לחזק את השליטה בסביבת הרשת ולצמצם את הסיכון לנזק עסקי, תפעולי ותדמיתי.
שאלות ותשובות בנושא זיהוי אנומליות בתעבורת רשת
אחת השאלות הנפוצות היא האם זיהוי אנומליות בתעבורת רשת מתאים רק לארגונים גדולים.
התשובה היא לא.
גם עסקים בינוניים וקטנים יכולים להפיק ממנו ערך רב, במיוחד אם הפעילות שלהם נשענת על מערכות דיגיטליות, עבודה מרחוק, שירותי ענן או מידע רגיש.
שאלה נוספת היא האם כל חריגה שנמצאת מעידה בהכרח על תקיפה.
גם כאן התשובה היא לא.
לעיתים מדובר בשינוי לגיטימי בפעילות, בעדכון מערכת, בגיבוי חריג או בתקלה תפעולית.
עם זאת, עצם הזיהוי של החריגה חשוב מאוד, משום שהוא מאפשר לבדוק, לאמת ולהגיב בהתאם לפני שהבעיה מחמירה.
רבים שואלים תוך כמה זמן אפשר להתחיל לראות תוצאות.
בפועל, הדבר תלוי בסוג המערכת, באיכות הנתונים, בהיקף הפריסה וברמת המורכבות של הרשת.
יש פתרונות שמספקים תובנות ראשוניות בזמן קצר יחסית, אך כדי להגיע לדיוק גבוה נדרשת בדרך כלל תקופת למידה וכיול.
שאלה נוספת היא האם זיהוי אנומליות בתעבורת רשת מחליף חומת אש או אנטי וירוס.
התשובה היא שלא.
מדובר בשכבת הגנה משלימה ולא חלופית.
החוזק שלה הוא ביכולת לחשוף חריגות שפתרונות מסורתיים עלולים להחמיץ, במיוחד כאשר מדובר בהתנהגות שנראית לכאורה תקינה אך בפועל מסתירה איום.
יש גם התעניינות רבה בנושא של תעבורה מוצפנת.
אמנם הצפנה מקשה על ניתוח תוכן התקשורת, אך עדיין ניתן לזהות לא מעט חריגות על בסיס מטא דאטה, דפוסי זרימה, יעדים, תזמון, נפח וקשרים בין רכיבים שונים.
במקרים מסוימים משלבים טכנולוגיות נוספות כדי לשפר את רמת הנראות.
שאלה חשובה במיוחד היא כיצד מצמצמים התרעות שווא.
המפתח לכך הוא שילוב בין הטמעה נכונה, למידת קו בסיס איכותית, התאמה לסביבה הארגונית וכיול שוטף.
כאשר המערכת מותקנת ללא תכנון, אכן עלול להיווצר רעש רב.
כאשר עובדים נכון, אפשר להגיע לרמת דיוק גבוהה הרבה יותר.
ארגונים רבים שואלים האם נדרש צוות מומחים פנימי כדי לתפעל את המערכת.
לא בהכרח.
אפשר בהחלט להיעזר בשירות מנוהל או בליווי מקצועי של ספק המתמחה בתחום.
זו בחירה נפוצה במיוחד אצל ארגונים שרוצים יכולות מתקדמות בלי להקים מערך גדול מאפס.
לבסוף, עולה לעיתים השאלה מהו הערך העסקי של זיהוי אנומליות בתעבורת רשת מעבר לאבטחת מידע.
התשובה רחבה מאוד.
הוא מסייע לשפר זמינות, לזהות תקלות מוקדם, להבין דפוסי שימוש, לאתר עומסים חריגים, לתמוך בעמידה בדרישות רגולציה ולחזק את אמון הלקוחות וההנהלה בתשתית הדיגיטלית של הארגון.
מחפש זיהוי אנומליות בתעבורת רשת? פנה עכשיו!
