a.heateor_sss_amp{padding:0 4px;}div.heateor_sss_horizontal_sharing a amp-img{display:inline-block;}.heateor_sss_amp_gab img{background-color:#25CC80}.heateor_sss_amp_parler img{background-color:#892E5E}.heateor_sss_amp_gettr img{background-color:#E50000}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#624E47}.heateor_sss_amp_yummly img{background-color:#E16120}.heateor_sss_amp_youtube img{background-color:#ff0000}.heateor_sss_amp_teams img{background-color:#5059c9}.heateor_sss_amp_google_translate img{background-color:#528ff5}.heateor_sss_amp_x img{background-color:#2a2a2a}.heateor_sss_amp_rutube img{background-color:#14191f}.heateor_sss_amp_buffer img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_delicious img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_rss img{background-color:#e3702d}.heateor_sss_amp_facebook img{background-color:#0765FE}.heateor_sss_amp_digg img{background-color:#006094}.heateor_sss_amp_email img{background-color:#649A3F}.heateor_sss_amp_float_it img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_linkedin img{background-color:#0077B5}.heateor_sss_amp_pinterest img{background-color:#CC2329}.heateor_sss_amp_print img{background-color:#FD6500}.heateor_sss_amp_reddit img{background-color:#FF5700}.heateor_sss_amp_mastodon img{background-color:#6364FF}.heateor_sss_amp_stocktwits img{background-color: #40576F}.heateor_sss_amp_mewe img{background-color:#007da1}.heateor_sss_amp_mix img{background-color:#ff8226}.heateor_sss_amp_tumblr img{background-color:#29435D}.heateor_sss_amp_twitter img{background-color:#55acee}.heateor_sss_amp_vkontakte img{background-color:#0077FF}.heateor_sss_amp_yahoo img{background-color:#8F03CC}.heateor_sss_amp_xing img{background-color:#00797D}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#527FA4}.heateor_sss_amp_whatsapp img{background-color:#55EB4C}.heateor_sss_amp_aim img{background-color: #10ff00}.heateor_sss_amp_amazon_wish_list img{background-color: #ffe000}.heateor_sss_amp_aol_mail img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_app_net img{background-color: #5D5D5D}.heateor_sss_amp_balatarin img{background-color: #fff}.heateor_sss_amp_bibsonomy img{background-color: #000}.heateor_sss_amp_bitty_browser img{background-color: #EFEFEF}.heateor_sss_amp_blinklist img{background-color: #3D3C3B}.heateor_sss_amp_blogger_post img{background-color: #FDA352}.heateor_sss_amp_blogmarks img{background-color: #535353}.heateor_sss_amp_bookmarks_fr img{background-color: #E8EAD4}.heateor_sss_amp_box_net img{background-color: #1A74B0}.heateor_sss_amp_buddymarks img{background-color: #ffd400}.heateor_sss_amp_care2_news img{background-color: #6EB43F}.heateor_sss_amp_comment img{background-color: #444}.heateor_sss_amp_diary_ru img{background-color: #E8D8C6}.heateor_sss_amp_diaspora img{background-color: #2E3436}.heateor_sss_amp_dihitt img{background-color: #FF6300}.heateor_sss_amp_diigo img{background-color: #4A8BCA}.heateor_sss_amp_douban img{background-color: #497700}.heateor_sss_amp_draugiem img{background-color: #ffad66}.heateor_sss_amp_evernote img{background-color: #8BE056}.heateor_sss_amp_facebook_messenger img{background-color: #0084FF}.heateor_sss_amp_fark img{background-color: #555}.heateor_sss_amp_fintel img{background-color: #087515}.heateor_sss_amp_flipboard img{background-color: #CC0000}.heateor_sss_amp_folkd img{background-color: #0F70B2}.heateor_sss_amp_google_news img{background-color: #4285F4}.heateor_sss_amp_google_classroom img{background-color: #FFC112}.heateor_sss_amp_google_gmail img{background-color: #E5E5E5}.heateor_sss_amp_hacker_news img{background-color: #F60}.heateor_sss_amp_hatena img{background-color: #00A6DB}.heateor_sss_amp_instapaper img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_jamespot img{background-color: #FF9E2C}.heateor_sss_amp_kakao img{background-color: #FCB700}.heateor_sss_amp_kik img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_kindle_it img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_known img{background-color: #fff101}.heateor_sss_amp_line img{background-color: #00C300}.heateor_sss_amp_livejournal img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_mail_ru img{background-color: #356FAC}.heateor_sss_amp_mendeley img{background-color: #A70805}.heateor_sss_amp_meneame img{background-color: #FF7D12}.heateor_sss_amp_mixi img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_myspace img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netlog img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netvouz img{background-color: #c0ff00}.heateor_sss_amp_newsvine img{background-color: #055D00}.heateor_sss_amp_nujij img{background-color: #D40000}.heateor_sss_amp_odnoklassniki img{background-color: #F2720C}.heateor_sss_amp_oknotizie img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_outlook_com img{background-color: #0072C6}.heateor_sss_amp_papaly img{background-color: #3AC0F6}.heateor_sss_amp_pinboard img{background-color: #1341DE}.heateor_sss_amp_plurk img{background-color: #CF682F}.heateor_sss_amp_pocket img{background-color: #ee4056}.heateor_sss_amp_polyvore img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_printfriendly img{background-color: #61D1D5}.heateor_sss_amp_protopage_bookmarks img{background-color: #413FFF}.heateor_sss_amp_pusha img{background-color: #0072B8}.heateor_sss_amp_qzone img{background-color: #2B82D9}.heateor_sss_amp_refind img{background-color: #1492ef}.heateor_sss_amp_rediff_mypage img{background-color: #D20000}.heateor_sss_amp_renren img{background-color: #005EAC}.heateor_sss_amp_segnalo img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_sina_weibo img{background-color: #ff0}.heateor_sss_amp_sitejot img{background-color: #ffc800}.heateor_sss_amp_skype img{background-color: #00AFF0}.heateor_sss_amp_sms img{background-color: #6ebe45}.heateor_sss_amp_slashdot img{background-color: #004242}.heateor_sss_amp_stumpedia img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_svejo img{background-color: #fa7aa3}.heateor_sss_amp_symbaloo_feeds img{background-color: #6DA8F7}.heateor_sss_amp_telegram img{background-color: #3DA5f1}.heateor_sss_amp_trello img{background-color: #1189CE}.heateor_sss_amp_tuenti img{background-color: #0075C9}.heateor_sss_amp_twiddla img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_typepad_post img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viadeo img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viber img{background-color: #8B628F}.heateor_sss_amp_webnews img{background-color: #CC2512}.heateor_sss_amp_wordpress img{background-color: #464646}.heateor_sss_amp_wykop img{background-color: #367DA9}.heateor_sss_amp_yahoo_mail img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_yahoo_messenger img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_yoolink img{background-color: #A2C538}.heateor_sss_amp_youmob img{background-color: #3B599D}.heateor_sss_amp_gentlereader img{background-color: #46aecf}.heateor_sss_amp_threema img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_bluesky img{background-color:#0085ff}.heateor_sss_amp_threads img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_raindrop img{background-color:#0b7ed0}.heateor_sss_amp_micro_blog img{background-color:#ff8800}

Site icon Insiderblog.hu

Egyre fontosabbá válik az automatizáció, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia

A Cisco közzétette éves kiberbiztonsági jelentését, amely már 11. éve vizsgálja a kibertámadásokkal kapcsolatos trendeket. A tanulmány szerint a kiberbűnözők már a felhő alapú szolgáltatásokat is felhasználják az egyre kifinomultabbá váló támadásaik során.

Egy másik fontos trend, hogy a támadók egyre gyakrabban használnak titkosítást a védelem megkerülésére. 2017 októberében a teljes webes forgalom fele már titkosított csatornákon zajlott. A titkosítás alapvetően a védelmet hivatott erősíteni, azonban a megnövekedett titkosított adatforgalom miatt nehezebbé vált a potenciális veszélyek azonosítása, illetve kiszűrése. A Cisco vizsgálatai szerint egy év alatt több mint háromszorosára növekedett a vizsgált kártevők által alkalmazott titkosított hálózati kommunikáció.

A védelmi oldalon az egyik legfontosabb cél, hogy a támadásokat minél gyorsabban sikerüljön felfedni. Ebben jelentős előrelépést hozhatnak a mesterséges intelligencián vagy gépi tanuláson alapuló technológiák. A gépi tanulás lényege, hogy a rendszer idővel „megtanulja”, hogyan tudja automatikusan észlelni a szokatlan mintákat a titkosított webes forgalomban, a felhőben és a különféle IoT környezetekben. Az éves biztonsági jelentés részét képező Cisco 2018 Security Capabilities Benchmark Study felmérésében 3600 biztonsági szakértőt kérdeztek meg 26 különböző országból. A válaszadók harmada már ma is támaszkodik az olyan technológiákra, mint a gépi tanulás vagy a mesterséges intelligencia (Artificial Intelligence, AI), azonban zavaró számukra az eszközök által generált nagy számú hamis pozitív jelzés. A gépi tanulásnak és az AI megoldásoknak még időre van szükségük ahhoz, hogy elérjék azt a fejlettségi szintet, ahol már teljes biztonsággal meg tudják állapítani, hogy a figyelt hálózaton melyek a „normális” aktivitások.

“Az elmúlt év nagy támadási hullámai a hazai cégeket sem kímélték. Alapvetően itthon is azokat a fenyegetéseket látjuk, amikről a jelentés beszámol, hiszen a támadások jellemzően ma már nem országspecifikusak. A védelmi oldalon viszont elmozdulást tapasztalunk: a korábbi, tűzfalközpontú szemléleten túllépve a piac lényegesen nyitottabb a felhő alapú biztonsági megoldások, valamint az olyan technológiák, mint a hálózati szegmentálás és az anomália detektálás felé” – mondta Ács György, a Cisco regionális hálózatbiztonsági szakértője.

„Mivel az üzemeltetőknek egyre több területtel kell foglalkozniuk, a kiszervezés, valamint az integrált és automatizált megoldások is egyre több figyelmet kapnak. Mindeközben pedig itthon is elindultak a mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló védelmi technológiák első tesztjei, illetve az első telepítések is” – tette hozzá Csordás Szilárd, a vállalat IT biztonsági tanácsadója.

A jelentés legfontosabb megállapításai:

A kibertámadások okozta pénzügyi károk immár számszerűsíthetőek:
A válaszadók szerint a kibertámadások több mint fele okozott 500 000 dollárt meghaladó költségeket, illetve pénzügyi veszteséget, beleértve a bevételkieséseket, az ügyfelek és üzleti lehetőségeket elvesztését.

Beszállítókat célzó gyors és összetett támadások :
Ezek a kiterjedt támadások akár hónapokig vagy évekig is jelen lehetnek a hálózatban. Kivédésükhöz fontos, hogy a vállalatok csak megbízható biztonsági háttérrel bíró beszállítók szoftvereit és hardvereit alkalmazzák.
Ilyen incidensek voltak tavaly a Nyetya és CCleaner támadások, amelyek megbízhatónak vélt szoftvereket fertőztek meg.
Az ellátási lánc megfelelő védelméhez érdemes megnézni, hogy a beszállítók biztonsági technológiái hogyan szerepeltek semleges hatékonysági teszteken.

A komplex biztonsági rendszerek kockázatai
A vállalatok általában több biztonsági terméket alkalmaznak egyszerre, különböző beszállítóktól. Az egyre gyakoribb támadások közepette ez a komplexitás jelentősen csökkentheti egy vállalat védelmi képességeit.
A tanulmányban megkérdezett biztonsági szakemberek 25 százaléka nyilatkozta, hogy 11-20 különböző szolgáltató biztonsági termékeit használja. Ez az arány egy évvel korábban még csak 18 százalék volt.
A kibertámadások 32 százaléka a rendszerek legalább felére kiterjedt, az előző évi 15 százalékhoz képest.

Viselkedéselemző megoldásokkal a kiberbűnözők nyomában
A megkérdezett biztonsági szakértők 92 százaléka szerint a viselkedéselemző eszközök jól működnek. Különösen a pénzügyi szektorban és az egészségügyben számoltak be pozitív tapasztalatokról.

A felhő előnyei és kockázatai:
A felhő ugyan magasabb szintű adatvédelmet biztosít, azonban a kiberbűnözők kihasználják, hogy a biztonsági szakemberek nehezen tudják megvédeni az egyre kiterjedtebb felhő alapú környezeteket. A tapasztalatok szerint a védelem akkor a leghatékonyabb, ha a felhőt védő biztonsági platformokat kombinálják pl. a gépi tanulással.
Az idei felmérés szerint a megkérdezett szervezetek 27 százalékánál használnak külső privát felhő szolgáltatást, szemben az előző évi 20 százalékkal.
Közülük 57 százalék azért helyezte a felhőbe a hálózatát, mert azt biztonságosabbnak tartja, 48 százalékuk a skálázhatóság, 46 százalék pedig az egyszerű kezelhetőség miatt választotta a felhőt.

Gyorsabb felderítési idővel hamarabb elháríthatók a veszélyek:
A Cisco a 2017 év elején mért átlagos 14 óráról a tavalyi év végére 4,6 órára csökkentette a felderítési időt (Time To Detect – TTD). Ez újabb jelentős csökkenés a 2015 novemberben mért 39 órával szemben.
A TTD csökkentésében jelentős szerepe volt a felhőalapú biztonsági technológiának.

Hogyan tehetők biztonságosabbá a szervezetek?
A biztonság a frissítéseknél kezdődik. Az alkalmazásokat, rendszereket és eszközöket folyamatosan frissíteni kell, összhangban a vállalati szabályokkal és eljárásokkal.
A fenyegetésekkel kapcsolatos legújabb információknak folyamatosan rendelkezésre kell állni.
Javasolt a fejlettebb és mélyrehatóbb elemzési technológia alkalmazása.
Fontos a rendszeres biztonsági mentés és a helyreállítási folyamatok tesztelése.
Folyamatosan biztonsági vizsgálatnak kell alávetni a mikroszolgáltatásokat, a felhő alkalmazásokat és az adminisztratív rendszereket.

Megosztás
Exit mobile version