ಅತಿಕ್ರಮಣ ಪತ್ತೆ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ

21ನೇ ಶತಮಾನದ ಈ ವಿಶಾಲ, ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮಗೆ ಕಾಣದ ಯುದ್ಧಭೂಮಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಯುದ್ಧಭೂಮಿಯೇ ಅವರ ಸ್ವಂತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್, ಮತ್ತು ಹೋರಾಟಗಾರರು ಸೈನಿಕರಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಡೇಟಾ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳ ಪ್ರವಾಹ. ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ, ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಇಮೇಲ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿಯವರೆಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹೊತ್ತೊಯ್ಯುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, ಈ ಡೇಟಾದ ಪ್ರವಾಹದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕದಿಯಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಲು ಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾಣದ ಬೆದರಿಕೆಗಳಿಂದ ತಮ್ಮನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು? ಉತ್ತರವು ಅತಿಕ್ರಮಣ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (NTA) ಕಲೆ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಲ್ಲಿದೆ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಒಂದು ದೃಢವಾದ ಅತಿಕ್ರಮಣ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ (IDS) ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ NTA ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳು, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಭದ್ರತಾ ವೃತ್ತಿಪರರು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಆಧುನಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಅತಿಕ್ರಮಣ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (IDS) ಎಂದರೇನು?

ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಅತಿಕ್ರಮಣ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (IDS) ಒಂದು ಭದ್ರತಾ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ - ಇದು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿರಬಹುದು - ಇದು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ನೀತಿ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಗಾಗಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಳ್ಳತನದ ಅಲಾರಂ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ಇದರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರ್ಯವು ದಾಳಿಯನ್ನು ತಡೆಯುವುದಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವುದು, ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಭದ್ರತಾ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.

IDS ಅನ್ನು ಅದರ ಹೆಚ್ಚು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಹವರ್ತಿಯಾದ ಅತಿಕ್ರಮಣ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ (IPS) ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. IDS ಒಂದು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೆ (ಇದು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ), IPS ಒಂದು ಸಕ್ರಿಯ, ಇನ್‌ಲೈನ್ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು, ಪತ್ತೆಯಾದ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಲ್ಲದು. ಸುಲಭವಾದ ಸಾದೃಶ್ಯವೆಂದರೆ ಭದ್ರತಾ ಕ್ಯಾಮೆರಾ (IDS) ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ವಾಹನವನ್ನು ಕಂಡಾಗ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮುಚ್ಚುವ ಭದ್ರತಾ ಗೇಟ್ (IPS). ಎರಡೂ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಪಾತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಭೂತ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ (NTA) ಕೇಂದ್ರ ಪಾತ್ರ

ಒಂದು ವೇಳೆ IDS ಅಲಾರಂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂವೇದಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. NTA ಎನ್ನುವುದು ಭದ್ರತಾ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಡೆಹಿಡಿಯುವುದು, ದಾಖಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಹರಿಯುವ ಡೇಟಾ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಭದ್ರತಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿರುವ ದಾಳಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಇದು ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೂಲ ಸತ್ಯ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಬರುವ ಲಾಗ್‌ಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳನ್ನು ನುರಿತ ಆಕ್ರಮಣಕಾರರಿಂದ ತಿರುಚಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಚುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ. ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ಆಕ್ರಮಣಕಾರನು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲೇಬೇಕು. ಈ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಆಕ್ರಮಣಕಾರನ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಗಮನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಇದು ಒಬ್ಬ ಪತ್ತೇದಾರನು ಶಂಕಿತನ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಡೈರಿಯನ್ನು ಓದುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅವರ ಫೋನ್ ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಕೇಳುವಂತಿದೆ.

IDS ಗಾಗಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳು

ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಒಂದೇ ಮಾಂತ್ರಿಕ ದಾರಿಯಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಪ್ರೌಢ IDS ಒಂದು ರಕ್ಷಣಾ-ಆಳದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಹು ಪೂರಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

1. ಸಿಗ್ನೇಚರ್-ಆಧಾರಿತ ಪತ್ತೆ: ತಿಳಿದಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು

ಸಿಗ್ನೇಚರ್-ಆಧಾರಿತ ಪತ್ತೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ತಿಳಿದಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಥವಾ "ಸಿಗ್ನೇಚರ್‌ಗಳ" ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: IDS ಪ್ರತಿ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಸಿಗ್ನೇಚರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಕಂಡುಬಂದಲ್ಲಿ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾಲ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋಡ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅಥವಾ SQL ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ದಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಮಾಂಡ್ - ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಇದು ತಿಳಿದಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ. ಇದು ಏನನ್ನಾದರೂ ಗುರುತಿಸಿದಾಗ, ಅದು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಹೆಚ್ಚಿನ ಖಚಿತತೆ ಇರುತ್ತದೆ.
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಇದರ ದೊಡ್ಡ ಶಕ್ತಿಯೇ ಇದರ ದೊಡ್ಡ ದೌರ್ಬಲ್ಯ. ಯಾವುದೇ ಸಿಗ್ನೇಚರ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಹೊಸ, ಶೂನ್ಯ-ದಿನದ (zero-day) ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕುರುಡಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಲು ಭದ್ರತಾ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ನಿರಂತರ, ಸಕಾಲಿಕ ನವೀಕರಣಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
• ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: 2017 ರಲ್ಲಿ WannaCry ransomware ವರ್ಮ್ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಹರಡಿದಾಗ, ಸಿಗ್ನೇಚರ್-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವರ್ಮ್ ಹರಡಲು ಬಳಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಯಿತು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನವೀಕೃತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.

2. ಅಸಂಗತತೆ-ಆಧಾರಿತ ಪತ್ತೆ: ಅಜ್ಞಾತ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ಬೇಟೆ

ಸಿಗ್ನೇಚರ್-ಆಧಾರಿತ ಪತ್ತೆಯು ತಿಳಿದಿರುವ ಕೆಟ್ಟದ್ದನ್ನು ಹುಡುಕಿದರೆ, ಅಸಂಗತತೆ-ಆಧಾರಿತ ಪತ್ತೆಯು ಸ್ಥಾಪಿತ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯಿಂದ ವಿಚಲನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮೊದಲು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಆಧಾರರೇಖೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಧಾರರೇಖೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರಮಾಣ, ಯಾವ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಂವಹನಗಳು ದಿನದ ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಆಧಾರರೇಖೆಯಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಯಾವುದೇ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಸಂಗತತೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಇದು ಹಿಂದೆಂದೂ ನೋಡಿರದ, ಶೂನ್ಯ-ದಿನದ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಪ್ರಬಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ವಿಶಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಿಗ್ನೇಚರ್‌ಗಳು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಇದು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲದು.
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ದರದ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ, ಒಂದು-ಬಾರಿಯ ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಕಪ್‌ನಂತಹ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆದರೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಆರಂಭಿಕ ಕಲಿಕೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಚಟುವಟಿಕೆ ಇದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ "ಸಾಮಾನ್ಯ" ಎಂದು ಆಧಾರರೇಖೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
• ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯುರೋಪ್‌ನ ಒಂದೇ ಕಚೇರಿಯಿಂದ ವ್ಯವಹಾರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಉದ್ಯೋಗಿಯ ಖಾತೆಯು, ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಬೇರೆ ಖಂಡದ IP ವಿಳಾಸದಿಂದ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ 3:00 ಗಂಟೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯು ಇದನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿತ ಆಧಾರರೇಖೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಪಾಯದ ವಿಚಲನೆ ಎಂದು ತಕ್ಷಣವೇ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಖಾತೆ ಹ್ಯಾಕ್ ಆಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಸ್ಟೇಟ್‌ಫುಲ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಈ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿದೆ. ಇದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ಅಧಿವೇಶನದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

• ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗೆ (TCP, HTTP, ಅಥವಾ DNS ನಂತಹ) ಸ್ಥಾಪಿತ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ TCP ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಶೇಕ್ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಸರಿಯಾದ DNS ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಿಗ್ನೇಚರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಲ್ಲದು. ಇದು ಪೋರ್ಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್, ಫ್ರಾಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ದಾಳಿಗಳು, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ನಿರಾಕರಣೆ-ಸೇವೆಯ (denial-of-service) ದಾಳಿಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಇದು ಸರಳ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವೇಗವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
• ಉದಾಹರಣೆ: ಆಕ್ರಮಣಕಾರನು ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಶೇಕ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸದೆಯೇ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ TCP SYN ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಬಹುದು (SYN ಫ್ಲಡ್ ದಾಳಿ). ಸ್ಟೇಟ್‌ಫುಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಎಂಜಿನ್ ಇದನ್ನು TCP ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ನ ಕಾನೂನುಬಾಹಿರ ಬಳಕೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸರಳ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಇನ್ಸ್‌ಪೆಕ್ಟರ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ, ಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳೆಂದು ನೋಡಬಹುದು.

ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು

ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, IDS ಗೆ ಕಚ್ಚಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಮೂರು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲಗಳಿವೆ.

ಪೂರ್ಣ ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ (PCAP)

ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಮಗ್ರವಾದ ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿದೆ, ಇದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಭಾಗದ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಫೊರೆನ್ಸಿಕ್ ತನಿಖೆಗಳಿಗೆ ಇದು ಸತ್ಯದ ಅಂತಿಮ ಮೂಲವಾಗಿದೆ.

• ಸಾದೃಶ್ಯ: ಇದು ಕಟ್ಟಡದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಹೈ-ಡೆಫಿನಿಷನ್ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದುವಂತಿದೆ.
• ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ: ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಂತರ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಂಪೂರ್ಣ ದಾಳಿಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು, ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತು ದಾಳಿಕೋರನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿವರಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪೂರ್ಣ PCAP ಡೇಟಾಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಬಹುದು.
• ಸವಾಲುಗಳು: ಪೂರ್ಣ PCAP ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಧಾರಣವು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು GDPR ನಂತಹ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನುಗಳಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.

NetFlow ಮತ್ತು ಅದರ ರೂಪಾಂತರಗಳು (IPFIX, sFlow)

NetFlow ಎಂಬುದು IP ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು Cisco ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು (ಪೇಲೋಡ್) ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ಸಂವಹನ ಪ್ರವಾಹಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.

• ಸಾದೃಶ್ಯ: ಇದು ಕರೆಯ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಬದಲಿಗೆ ಫೋನ್ ಬಿಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದುವಂತಿದೆ. ಯಾರು ಯಾರಿಗೆ ಕರೆ ಮಾಡಿದರು, ಯಾವಾಗ ಕರೆ ಮಾಡಿದರು, ಎಷ್ಟು ಹೊತ್ತು ಮಾತನಾಡಿದರು, ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಂಡರು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ ಅವರು ಏನು ಮಾತನಾಡಿದರು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ.
• ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ: ದೊಡ್ಡ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಗೋಚರತೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ, ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ತಿಳಿದಿರುವ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಸರ್ವರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತಿರುವ ವರ್ಕ್‌ಸ್ಟೇಷನ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
• ಸವಾಲುಗಳು: ಪೇಲೋಡ್‌ನ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ನೀವು ಫ್ಲೋ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಬೆದರಿಕೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ಹೊಗೆಯನ್ನು (ಅಸಂಗತ ಸಂಪರ್ಕ) ನೋಡಬಹುದು, ಆದರೆ ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಬೆಂಕಿಯನ್ನು (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೋಷಣೆ ಕೋಡ್) ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಲಾಗ್ ಡೇಟಾ

ಫೈರ್‌ವಾಲ್‌ಗಳು, ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗಳು, DNS ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಫೈರ್‌ವಾಲ್‌ಗಳಂತಹ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಬರುವ ಲಾಗ್‌ಗಳು ಕಚ್ಚಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫೈರ್‌ವಾಲ್ ಲಾಗ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಬಹುದು, ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಲಾಗ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ URL ಅನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು DNS ಲಾಗ್ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.

• ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಫ್ಲೋ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಲಾಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸುವುದು ತನಿಖೆಯನ್ನು ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, NetFlow ಆಂತರಿಕ ಸರ್ವರ್‌ನಿಂದ ಬಾಹ್ಯ IP ಗೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಲಾಗ್ ನಂತರ ಈ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ವ್ಯವಹಾರೇತರ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಪಾಯದ ಫೈಲ್-ಹಂಚಿಕೆ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗೆ ಆಗಿರುವುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು, ಭದ್ರತಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ತಕ್ಷಣದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಧುನಿಕ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಕೇಂದ್ರ (SOC) ಮತ್ತು NTA

ಆಧುನಿಕ SOC ನಲ್ಲಿ, NTA ಕೇವಲ ಒಂದು ಸ್ವತಂತ್ರ ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲ; ಇದು ವಿಶಾಲವಾದ ಭದ್ರತಾ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ (NDR) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಉಪಕರಣಗಳ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳು

NTA ಭೂದೃಶ್ಯವು ಶಕ್ತಿಯುತ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಾಣಿಜ್ಯ ವೇದಿಕೆಗಳ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

• ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್: Snort ಮತ್ತು Suricata ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಿಗ್ನೇಚರ್-ಆಧಾರಿತ IDS ಗಾಗಿ ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿವೆ. Zeek (ಹಿಂದೆ Bro) ಸ್ಟೇಟ್‌ಫುಲ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ನಿಂದ ಸಮೃದ್ಧ ವಹಿವಾಟು ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ.
• ವಾಣಿಜ್ಯ NDR: ಈ ವೇದಿಕೆಗಳು ವಿವಿಧ ಪತ್ತೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಸಿಗ್ನೇಚರ್, ಅಸಂಗತತೆ, ನಡವಳಿಕೆ) ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಧಾರರೇಖೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಒಂದೇ, ಸುಸಂಬದ್ಧ ಘಟನೆಯ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ಮಾನವ ಅಂಶ: ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಆಚೆಗೆ

ಉಪಕರಣಗಳು ಸಮೀಕರಣದ ಅರ್ಧ ಭಾಗ ಮಾತ್ರ. NTA ಯ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನುರಿತ ಭದ್ರತಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬೆದರಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಬೇಟೆಯಾಡಲು ಬಳಸಿದಾಗ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಾಗಿ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಕಾಯುವ ಬದಲು, ಬೆದರಿಕೆ ಬೇಟೆ ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಆಕ್ರಮಣಕಾರನು DNS ಟನೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರಬಹುದು ಎಂದು ನಾನು ಶಂಕಿಸುತ್ತೇನೆ") ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸಲು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು NTA ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿಪುಣರಾದ ರಹಸ್ಯ ವಿರೋಧಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಈ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ನಿಲುವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಆಕ್ರಮಣಕಾರರ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ NTA ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ.

ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಸವಾಲು

ಇಂದು ಬಹುಶಃ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (TLS/SSL) ನ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪೇಲೋಡ್ ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು (ಸಿಗ್ನೇಚರ್-ಆಧಾರಿತ ಪತ್ತೆ) ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ IDS ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಕತ್ತಲೆಗೆ ಹೋಗುವ" ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ಯಮವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಿದೆ:

• TLS ತಪಾಸಣೆ: ಇದು ತಪಾಸಣೆಗಾಗಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಗೇಟ್‌ವೇಯಲ್ಲಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಡಿಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮರು-ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
• ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ETA): ಡಿಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಇಲ್ಲದೆ - ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿನ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನ. ಇದು ಪ್ಯಾಕೆಟ್ ಉದ್ದಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯಗಳ ಅನುಕ್ರಮದಂತಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕೆಲವು ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಕುಟುಂಬಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಕ್ಲೌಡ್ ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪರಿಸರಗಳು

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಲೌಡ್‌ಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಗೊಂಡಂತೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪರಿಧಿಯು ಕರಗುತ್ತದೆ. ಭದ್ರತಾ ತಂಡಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಗೇಟ್‌ವೇಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಂವೇದಕವನ್ನು ಇರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. NTA ಈಗ ವರ್ಚುವಲೈಸ್ಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು, AWS VPC ಫ್ಲೋ ಲಾಗ್‌ಗಳು, Azure ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಾಚರ್, ಮತ್ತು Google ನ VPC ಫ್ಲೋ ಲಾಗ್‌ಗಳಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕ್ಲೌಡ್‌ನೊಳಗೆ ಪೂರ್ವ-ಪಶ್ಚಿಮ (ಸರ್ವರ್-ಟು-ಸರ್ವರ್) ಮತ್ತು ಉತ್ತರ-ದಕ್ಷಿಣ (ಒಳ-ಹೊರ) ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ನ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು.

IoT ಮತ್ತು BYOD ಸ್ಫೋಟ

ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಾಧನವನ್ನು ತನ್ನಿ (BYOD) ನೀತಿಗಳ ಪ್ರಸರಣವು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ದಾಳಿಯ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ. ಈ ಅನೇಕ ಸಾಧನಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಭದ್ರತಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. NTA ಈ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು, ಅವುಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧಾರರೇಖೆ ಮಾಡಲು, ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಾಧನವು ಹ್ಯಾಕ್ ಆದಾಗ ಮತ್ತು ಅಸಹಜವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ) ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಧನವಾಗುತ್ತಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ: ಆಧುನಿಕ ಸೈಬರ್ ರಕ್ಷಣೆಯ ಸ್ತಂಭ

ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೇವಲ ಒಂದು ಭದ್ರತಾ ತಂತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ; ಇದು ಯಾವುದೇ ಆಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಿಸಲು ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಶಿಸ್ತು. ಒಂದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೀರಿ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನೇಚರ್, ಅಸಂಗತತೆ, ಮತ್ತು ಸ್ಟೇಟ್‌ಫುಲ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮಿಶ್ರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಭದ್ರತಾ ತಂಡಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಂತಹ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ನಿರಂತರ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೂ, ತತ್ವವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸುಳ್ಳು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. ಅದರಾದ್ಯಂತ ಹರಿಯುವ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳು ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ನೈಜ ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತವೆ. ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಆ ಕಥೆಯನ್ನು ಕೇಳಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ - ಇದು ಇಂದಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಬೆದರಿಕೆ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ.