നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്തൽ: നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനത്തിലേക്ക് ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

21-ാം നൂറ്റാണ്ടിലെ വിശാലവും പരസ്പരം ബന്ധിതവുമായ ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത്, പലപ്പോഴും കാണാൻ കഴിയാത്ത ഒരു യുദ്ധക്കളത്തിലാണ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഈ യുദ്ധക്കളം അവരവരുടെ നെറ്റ്‌വർക്ക് തന്നെയാണ്, പോരാളികൾ സൈനികരല്ല, ഡാറ്റ പാക്കറ്റുകളുടെ പ്രവാഹമാണ്. എല്ലാ സെക്കൻഡിലും, ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പാക്കറ്റുകൾ കോർപ്പറേറ്റ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു, സാധാരണ ഇമെയിലുകൾ മുതൽ സെൻസിറ്റീവ് ഇന്റലക്ച്വൽ പ്രോപ്പർട്ടി വരെയുള്ളവ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റാ പ്രവാഹത്തിൽ ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന ദുഷ്ടശക്തികൾ കേടുപാടുകൾ മുതലെടുക്കാനും വിവരങ്ങൾ മോഷ്ടിക്കാനും പ്രവർത്തനങ്ങൾ തടസ്സപ്പെടുത്താനും ശ്രമിക്കുന്നു. എളുപ്പത്തിൽ കാണാൻ കഴിയാത്ത ഭീഷണികളിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ സ്വയം പ്രതിരോധിക്കാൻ കഴിയും? നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്താനായി നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനത്തിന്റെ (NTA) കലയും ശാസ്ത്രവും പഠിക്കുന്നതിലൂടെ ഇതിന് ഉത്തരം കണ്ടെത്താനാകും.

ശക്തമായ ഒരു നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനത്തിന്റെ (IDS) അടിസ്ഥാനമായി NTA ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന തത്വങ്ങളിലേക്ക് ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് വെളിച്ചം വീശും. ആഗോളതലത്തിൽ എക്കാലത്തും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഭീഷണികളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ സുരക്ഷാ വിദഗ്ദ്ധർ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന രീതികൾ, നിർണായക ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ, ആധുനിക വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവ നമ്മുക്ക് പരിശോധിക്കാം.

എന്താണ് ഒരു നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം (IDS)?

ഒരു നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനം (IDS) എന്നത് ഒരു സുരക്ഷാ ഉപകരണമാണ് - ഒന്നുകിൽ ഒരു ഹാർഡ്‌വെയർ ഉപകരണമോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ആപ്ലിക്കേഷനോ- ഇത് ദുരുപയോഗപരമായ നയങ്ങൾക്കോ നയ ലംഘനങ്ങൾക്കോ വേണ്ടി നെറ്റ്‌വർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റം പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഇതിനെ നിങ്ങളുടെ നെറ്റ്‌വർക്കിനായുള്ള ഒരു ഡിജിറ്റൽ കള്ളൻ അലാമായി കണക്കാക്കുക. ഒരു ആക്രമണം തടയുക എന്നതല്ല ഇതിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം, മറിച്ച് അത് കണ്ടെത്തി സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് അന്വേഷിക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും ആവശ്യമായ നിർണായക വിവരങ്ങൾ നൽകി ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുക എന്നതാണ്.

നുഴഞ്ഞുകയറ്റം തടയൽ സംവിധാനത്തിൽ (IPS) നിന്ന് ഒരു IDS-നെ വേർതിരിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്. IDS ഒരു നിഷ്ക്രിയ നിരീക്ഷണ ഉപകരണം മാത്രമാണ് (ഇത് നിരീക്ഷിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു), IPS എന്നത് സജീവമായതും ഇൻലൈൻ ടൂളുമാണ്, ഇത് കണ്ടെത്തിയ ഭീഷണികളെ സ്വയമേവ തടയാൻ കഴിയും. ഇതിനെ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു ഉദാഹരണം പറയാം, അതായത് ഒരു സുരക്ഷാ കാമറ (IDS) എന്നും, අනধිකෘත വാഹനം കണ്ടാൽ സ്വയം അടയുന്ന സുരക്ഷാ ഗേറ്റ് (IPS) എന്നും പറയാം. രണ്ടും ഒരുപോലെ പ്രധാനമാണ്, പക്ഷേ അവയുടെ ധർമ്മങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമാണ്. ഈ പോസ്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ എന്ന വിഷയത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, ഏതൊരു ഫലപ്രദമായ പ്രതികരണത്തിനും ശക്തി പകരുന്ന അടിസ്ഥാനപരമായ ബുദ്ധിശക്തിയാണിത്.

നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനത്തിന്റെ (NTA) കേന്ദ്ര പങ്ക്

ഒരു IDS എന്നത് അലാറം സിസ്റ്റമാണെങ്കിൽ, നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനം എന്നത് അതിനെ പ്രവർത്തിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന അത്യാധുനിക സെൻസർ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്. സുരക്ഷാ ഭീഷണികൾ കണ്ടെത്താനും പ്രതികരിക്കാനും വേണ്ടി നെറ്റ്‌വർക്ക് ആശയവിനിമയ രീതികളെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും രേഖപ്പെടുത്തുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് NTA. നെറ്റ്‌വർക്കിലൂടെ ഒഴുകുന്ന ഡാറ്റ പാക്കറ്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിലൂടെ, സുരക്ഷാ വിദഗ്ദ്ധർക്ക് പുരോഗമിക്കുന്ന ഒരു ആക്രമണത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.

ഇതാണ് സൈബർ സുരക്ഷയുടെ അടിസ്ഥാന സത്യം. വ്യക്തിഗത സെർവറുകളിൽ നിന്നോ എൻഡ്‌പോയിന്റുകളിൽ നിന്നുമുള്ള ലോഗുകൾ വിലപ്പെട്ടതാണെങ്കിലും, വിദഗ്ദ്ധനായ ഒരു എതിരാളിക്ക് അവയിൽ കൃത്രിമം കാണിക്കാനോ പ്രവർത്തനരഹിതമാക്കാനോ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വ്യാജമായി ഉണ്ടാക്കാനോ ഒളിപ്പിക്കാനോ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഒരു ലക്ഷ്യവുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താനോ ഡാറ്റ പുറത്തെത്തിക്കാനോ, ഒരു അറ്റാക്കർ നെറ്റ്‌വർക്കിലൂടെ പാക്കറ്റുകൾ അയയ്ക്കേണ്ടി വരും. ഈ ട്രാഫിക് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഒരു കുറ്റവാളിയുടെ ഡയറി വായിക്കുന്നതിനുപകരം ഒരു ഡിറ്റക്ടീവ് പ്രതിയുടെ ഫോൺ ലൈൻ ചോർത്തുന്നത് പോലെ, നിങ്ങൾ അറ്റാക്കറുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നേരിട്ട് നിരീക്ഷിക്കുകയാണ്.

IDS-നുള്ള നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനത്തിന്റെ പ്രധാന രീതികൾ

നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഒരൊറ്റ മാന്ത്രിക വിദ്യയില്ല. പകരം, ആഴത്തിലുള്ള പ്രതിരോധ സമീപനം നേടുന്നതിന് ഒരു പക്വതയാർന്ന IDS ഒന്നിലധികം കോംപ്ലിമെന്ററി രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

1. സിഗ്നേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ: അറിയപ്പെടുന്ന ഭീഷണികളെ തിരിച്ചറിയൽ

ഏറ്റവും പരമ്പരാഗതവും വ്യാപകമായി മനസ്സിലാക്കാവുന്നതുമായ രീതിയാണ് സിഗ്നേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ. അറിയപ്പെടുന്ന ഭീഷണികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അതുല്യമായ പാറ്റേണുകളുടെ അല്ലെങ്കിൽ "സിഗ്നേച്ചറുകളുടെ" ഒരു വലിയ ഡാറ്റാബേസ് പരിപാലിക്കുന്നതിലൂടെ ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

• ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: IDS ഓരോ പാക്കറ്റും അല്ലെങ്കിൽ പാക്കറ്റുകളുടെ സ്ട്രീമും പരിശോധിച്ച് അതിന്റെ ഉള്ളടക്കവും ഘടനയും സിഗ്നേച്ചർ ഡാറ്റാബേസുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. ഒരു പൊരുത്തം കണ്ടെത്തിയാൽ - ഉദാഹരണത്തിന്, അറിയപ്പെടുന്ന ക്ഷുദ്രവെയറിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു SQL ഇൻജക്ഷൻ ആക്രമണത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക കമാൻഡ് - ഒരു അലേർട്ട് പ്രവർത്തനക്ഷമമാകും.
• Pros: അറിയപ്പെടുന്ന ഭീഷണികളെ വളരെ കുറഞ്ഞ തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളോടെ കൃത്യമായി കണ്ടെത്താൻ ഇതിന് കഴിയും. ഇത് എന്തെങ്കിലും ഫ്ലാഗ് ചെയ്താൽ, അത് ദോഷകരമാണെന്ന് ഉറപ്പിക്കാൻ സാധിക്കും.
• Cons: ഇതിന്റെ ഏറ്റവും വലിയ ശക്തി ദൗർബല്യം കൂടിയാണ്. നിലവിൽ സിഗ്നേച്ചർ ഇല്ലാത്ത പുതിയ സീറോ-ഡേ ആക്രമണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഇതിന് ഒട്ടും അറിവുണ്ടാവില്ല. ഫലപ്രദമായി തുടരാൻ സുരക്ഷാ വെണ്ടർമാരിൽ നിന്ന് കൃത്യ സമയത്തുള്ള അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്.
• ആഗോള ഉദാഹരണം: 2017-ൽ വാനാക്രൈ ransomware worm ആഗോളതലത്തിൽ വ്യാപിച്ചപ്പോൾ, worm നെ പ്രചരിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രത്യേക നെറ്റ്‌വർക്ക് പാക്കറ്റുകൾ കണ്ടെത്താൻ സിഗ്നേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ വേഗത്തിൽ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്തു, ഇത് അപ്-ടു-ഡേറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുള്ള സ്ഥാപനങ്ങളെ ഫലപ്രദമായി തടയാൻ അനുവദിച്ചു.

2. അനോമലി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ: അറിയാത്ത കാര്യങ്ങൾക്കായി തിരയൽ

സിഗ്നേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ അറിയപ്പെടുന്ന മോശം കാര്യങ്ങൾക്കായി തിരയുമ്പോൾ, അനോമലി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ സ്ഥാപിതമായ സാധാരണത്വത്തിൽ നിന്നുള്ള വ്യതിയാനങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പുതിയതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ആക്രമണങ്ങളെ പിടികൂടാൻ ഈ സമീപനം നിർണായകമാണ്.

• ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: സിസ്റ്റം ആദ്യം നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ സാധാരണ സ്വഭാവം പഠിക്കാൻ സമയം ചെലവഴിക്കുകയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു രൂപരേഖ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ അടിസ്ഥാനത്തിൽ സാധാരണ ട്രാഫിക് അളവുകൾ, ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ, പരസ്പരം ആശയവിനിമയം നടത്തുന്ന സെർവറുകൾ, ഈ ആശയവിനിമയങ്ങൾ നടക്കുന്ന ദിവസത്തിലെ സമയം തുടങ്ങിയ അളവുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ അടിസ്ഥാനത്തിൽ നിന്ന് കാര്യമായ വ്യതിയാനമുണ്ടാകുന്ന ഏതൊരു പ്രവർത്തനവും സാധ്യമായ അസാധാരണത്വമായി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
• Pros: ഇതിന് മുമ്പ് കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത സീറോ-ഡേ ആക്രമണങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുള്ള ശക്തമായ കഴിവുണ്ട്. ഒരു പ്രത്യേക നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ അതുല്യമായ സ്വഭാവത്തിനനുസരിച്ച് ഇത് ക്രമീകരിക്കുന്നതിനാൽ, പൊതുവായ സിഗ്നേച്ചറുകൾക്ക് നഷ്ടപ്പെടുന്ന ഭീഷണികൾ കണ്ടെത്താനാകും.
• Cons: തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. വലിയ, ഒറ്റത്തവണ ഡാറ്റ ബാക്കപ്പ് പോലുള്ള നിയമപരമായതും എന്നാൽ അസാധാരണവുമായ ഒരു പ്രവർത്തനം ഒരു അലേർട്ട് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കിയേക്കാം. കൂടാതെ, പ്രാരംഭ പഠന ഘട്ടത്തിൽ ക്ഷുദ്രകരമായ പ്രവർത്തനം നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ, അത് തെറ്റായി "സാധാരണ" എന്ന് തരംതിരിച്ചേക്കാം.
• ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു ജീവനക്കാരന്റെ അക്കൗണ്ട്, സാധാരണയായി യൂറോപ്പിലെ ഒരു ഓഫീസിൽ നിന്ന് ബിസിനസ് സമയങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പെട്ടെന്ന് മറ്റൊരു ഭൂഖണ്ഡത്തിലെ ഒരു IP വിലാസത്തിൽ നിന്ന് പുലർച്ചെ 3:00 AM-ന് സെൻസിറ്റീവ് സെർവറുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുന്നു. അനോമലി കണ്ടെത്തൽ ഇത് സ്ഥാപിക്കപ്പെട്ട അടിസ്ഥാനത്തിൽ നിന്നുള്ള ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള വ്യതിയാനമായി ഉടനടി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യും, ഇത് അക്കൗണ്ട് അപകടത്തിലായെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

3. സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ പ്രോട്ടോക്കോൾ വിശകലനം: സംഭാഷണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലം മനസ്സിലാക്കുക

ഈ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യ ഒറ്റപ്പെട്ട പാക്കറ്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനപ്പുറം പോകുന്നു. നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെ അവസ്ഥ ട്രാക്കുചെയ്‌ത് ഒരു ആശയവിനിമയ സെഷന്റെ പശ്ചാത്തലം മനസിലാക്കുന്നതിൽ ഇത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

• ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു നിശ്ചിത പ്രോട്ടോക്കോളിനായുള്ള (TCP, HTTP അല്ലെങ്കിൽ DNS പോലുള്ളവ) സ്ഥാപിത മാനദണ്ഡങ്ങൾക്ക് അനുസൃതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സിസ്റ്റം പാക്കറ്റുകളുടെ ക്രമം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു നിയമാനുസൃതമായ TCP ഹാൻഡ്‌ഷേക്ക് എങ്ങനെയുണ്ടാകുമെന്നും അല്ലെങ്കിൽ ശരിയായ DNS שאילתהയും പ്രതികരണവും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കണമെന്നും ഇതിന് അറിയാം.
• Pros: ഒരു പ്രത്യേക സിഗ്നേച്ചർ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാത്ത തരത്തിലുള്ള സൂക്ഷ്മമായ രീതിയിൽ പ്രോട്ടോക്കോൾ സ്വഭാവത്തെ ദുരുപയോഗം ചെയ്യുന്നതോ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതോ ആയ ആക്രമണങ്ങളെ കണ്ടെത്താൻ ഇതിന് കഴിയും. പോർട്ട് സ്കാനിംഗ്, ഫ്രാഗ്മെന്റഡ് പാക്കറ്റ് ആക്രമണങ്ങൾ, ചിലതരം നിഷേധിക്കൽ-ഓഫ്-സർവീസ് എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• Cons: ലളിതമായ രീതികളെ അപേക്ഷിച്ച് ഇത് കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ തീവ്രമാക്കാൻ കഴിയും, ഉയർന്ന വേഗതയുള്ള നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ നിലനിർത്താൻ കൂടുതൽ ശക്തമായ ഹാർഡ്‌വെയർ ആവശ്യമാണ്.
• ഉദാഹരണം: ഒരു അറ്റാക്കർ TCP ഹാൻഡ്‌ഷേക്ക് പൂർത്തിയാക്കാതെ ഒരു സെർവറിലേക്ക് TCP SYN പാക്കറ്റുകൾ അയച്ചെന്ന് കരുതുക (ഒരു SYN ഫ്ലഡ് ആക്രമണം). ഒരു സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ അനാലിസിസ് എഞ്ചിൻ ഇതിനെ TCP പ്രോട്ടോക്കോളിന്റെ നിയമവിരുദ്ധമായ ഉപയോഗമായി തിരിച്ചറിയുകയും ഒരു അലേർട്ട് ഉയർത്തുകയും ചെയ്യും, അതേസമയം ഒരു ലളിതമായ പാക്കറ്റ് ഇൻസ്പെക്ടർക്ക് ഇവയെ സാധുതയുള്ള പാക്കറ്റുകളായി കാണാൻ സാധിക്കും.

നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനത്തിനായുള്ള പ്രധാന ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ

ഈ വിശകലനങ്ങൾ നടത്താൻ, ഒരു IDS-ന് റോ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശനം ആവശ്യമാണ്. ഈ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും തരവും സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു. പ്രധാനമായും മൂന്ന് ഉറവിടങ്ങളാണുള്ളത്.

Full Packet Capture (PCAP)

ഇതാണ് ഏറ്റവും സമഗ്രമായ ഡാറ്റാ ഉറവിടം, ഒരു നെറ്റ്‌വർക്ക് സെഗ്‌മെന്റിലൂടെ കടന്നുപോകുന്ന ഓരോ പാക്കറ്റും പിടിച്ചെടുക്കുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള ഫോറൻസിക് അന്വേഷണങ്ങൾക്കുള്ള ആത്യന്തിക ഉറവിടമാണിത്.

• സമാനമായ ഒന്ന്: ഒരു കെട്ടിടത്തിലെ എല്ലാ സംഭാഷണങ്ങളുടെയും ഹൈ-ഡെഫനിഷൻ വീഡിയോ, ഓഡിയോ റെക്കോർഡിംഗ് ഉള്ളത് പോലെ.
• Use Case: ഒരു അലേർട്ടിന് ശേഷം, ഒരു അനലിസ്റ്റിന് മുഴുവൻ PCAP ഡാറ്റയിലേക്കും തിരികെ പോയി മുഴുവൻ ആക്രമണ പരമ്പരയും പുനർനിർമ്മിക്കാനും, ഏത് ഡാറ്റയാണ് പുറത്തെടുത്തതെന്ന് കൃത്യമായി കാണാനും, അറ്റാക്കറുടെ രീതികൾ വിശദമായി മനസിലാക്കാനും കഴിയും.
• Challenges: PCAP വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് സംഭരിക്കുന്നതിനും ദീർഘകാലം നിലനിർത്തുന്നതിനും കൂടുതൽ ചിലവേറിയതും സങ്കീർണ്ണവുമാക്കുന്നു. സെൻസിറ്റീവ് വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ എല്ലാ ഡാറ്റ ഉള്ളടക്കവും ഇത് പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനാൽ, GDPR പോലുള്ള കർശനമായ ഡാറ്റാ പരിരക്ഷണ നിയമങ്ങളുള്ള പ്രദേശങ്ങളിൽ ഇത് സുപ്രധാന സ്വകാര്യതാ ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു.

NetFlow ഉം അതിന്റെ വകഭേദങ്ങളും (IPFIX, sFlow)

IP ട്രാഫിക് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനായി Cisco വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഒരു നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രോട്ടോക്കോളാണ് NetFlow. ഇത് പാക്കറ്റുകളുടെ ഉള്ളടക്കം (payload) പിടിച്ചെടുക്കുന്നില്ല; പകരം, ആശയവിനിമയ ഒഴുക്കിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള മെറ്റാഡാറ്റ ഇത് പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.

• സമാനമായ ഒന്ന്: കോളിന്റെ റെക്കോർഡിംഗിന് പകരം ഫോൺ ബിൽ കയ്യിലുള്ളത് പോലെ. ആരാണ് വിളിച്ചത്, എപ്പോഴാണ് വിളിച്ചത്, എത്രനേരം സംസാരിച്ചു, എത്ര ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ചെയ്തു എന്നൊക്കെ അറിയാം, പക്ഷേ അവർ എന്താണ് പറഞ്ഞതെന്ന് അറിയില്ല.
• Use Case: ഒരു വലിയ നെറ്റ്‌വർക്കിലുടനീളമുള്ള അനോമലി കണ്ടെത്തലിനും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ദൃശ്യപരതയ്ക്കും മികച്ചതാണ്. പാക്കറ്റ് ഉള്ളടക്കം പരിശോധിക്കാതെ തന്നെ, ഒരു വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ അറിയപ്പെടുന്ന ക്ഷുദ്ര സെർവറുമായി പെട്ടെന്ന് ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ അസാധാരണമായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ചെയ്യുന്നത് ഒരു അനലിസ്റ്റിന് വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും.
• Challenges: പേലോഡ് ഇല്ലാത്തതിനാൽ ഫ്ലോ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മാത്രം ഒരു ഭീഷണിയുടെ പ്രത്യേക സ്വഭാവം നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങൾക്ക് പുക കാണാൻ കഴിയും (അസാധാരണമായ കണക്ഷൻ), പക്ഷേ തീ (പ്രത്യേക എക്സ്പ്ലോയിറ്റ് കോഡ്) എപ്പോഴും കാണാൻ കഴിഞ്ഞെന്ന് വരില്ല.

നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ലോഗ് ഡാറ്റ

ഫയർവാളുകൾ, പ്രോക്സികൾ, DNS സെർവറുകൾ, വെബ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഫയർവാളുകൾ തുടങ്ങിയ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ലോഗുകൾ റോ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന നിർണായകമായ കാര്യങ്ങളാണ് നൽകുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കണക്ഷൻ തടഞ്ഞുവെന്ന് ഒരു ഫയർവാൾ ലോഗ് കാണിച്ചേക്കാം, ഒരു ഉപയോക്താവ് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിച്ച പ്രത്യേക URL ഒരു പ്രോക്സി ലോഗ് കാണിച്ചേക്കാം, കൂടാതെ DNS ലോഗിന് ക്ഷുദ്ര ഡൊമെയ്‌നുകൾക്കായുള്ള שאילתות വെളിപ്പെടുത്താനാകും.

• Use Case: പ്രോക്സി ലോഗുകളുമായി നെറ്റ്‌വർക്ക് ഫ്ലോ ഡാറ്റയെ പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് അന്വേഷണത്തെ സമ്പന്നമാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ആന്തരിക സെർവറിൽ നിന്ന് ഒരു ബാഹ്യ IP-ലേക്ക് വലിയ ഡാറ്റാ കൈമാറ്റം നടക്കുന്നതായി NetFlow കാണിക്കുന്നു. ഈ കൈമാറ്റം ബിസിനസ് ഇതര, ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ഫയൽ പങ്കിടൽ വെബ്‌സൈറ്റിലേക്കാണെന്ന് പ്രോക്സി ലോഗ് വെളിപ്പെടുത്തും, ഇത് സുരക്ഷാ വിദഗ്ദ്ധന് ഉടനടി വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു.

ആധുനിക സുരക്ഷാ പ്രവർത്തന കേന്ദ്രം (SOC) ഉം NTA യും

ഒരു ആധുനിക SOC-ൽ, NTA ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട പ്രവർത്തനം മാത്രമല്ല; ഇത് ഒരു വലിയ സുരക്ഷാ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകമാണ്, ഇത് പലപ്പോഴും നെറ്റ്‌വർക്ക് കണ്ടെത്തലും പ്രതികരണവും (NDR) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു വിഭാഗത്തിൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ഉപകരണങ്ങളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും

NTA ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൽ ശക്തമായ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ടൂളുകളും അത്യാധുനിക വാണിജ്യ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു:

• ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്: Snort, Suricata പോലുള്ള ടൂളുകൾ സിഗ്നേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള IDS-നുള്ള വ്യവസായ മാനദണ്ഡങ്ങളാണ്. നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക്കിൽ നിന്ന് സമ്പന്നമായ ഇടപാട് ലോഗുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും, സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ പ്രോട്ടോക്കോൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ ചട്ടക്കൂടാണ് Zeek (മുമ്പ് Bro).
• വാണിജ്യ NDR: ഈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ വിവിധ കണ്ടെത്തൽ രീതികൾ (സിഗ്നേച്ചർ, അനോമലി, ബിഹേവിയറൽ) സംയോജിപ്പിക്കുകയും കൃത്യമായ സ്വഭാവരീതിയിലുള്ള അടിസ്ഥാനരേഖകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനും, തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും, ഒറ്റപ്പെട്ട അലേർട്ടുകളെ ഒരുമിപ്പിച്ച് ഒരു ഏകീകൃത സംഭവ ടൈംലൈൻ ആക്കുന്നതിനും പലപ്പോഴും കൃത്രിമ বুদ্ধিমત્તાയും (AI) മെഷീൻ ലേണിംഗും (ML) ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മനുഷ്യന്റെ പങ്ക്: അലേർട്ടിനപ്പുറം

ഉപകരണങ്ങൾ പകുതി മാത്രമേ ആകുന്നുള്ളു. NTA-യുടെ യഥാർത്ഥ ശക്തി തിരിച്ചറിയുന്നത് വിദഗ്ദ്ധരായ സുരക്ഷാ വിദഗ്ദ്ധർ അതിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ഭീഷണിക്കെതിരെ മുൻകൈയെടുക്കുമ്പോളാണ്. ഒരു അലേർട്ടിനായി കാത്തിരിക്കുന്നതിനുപകരം, ഭീഷണി കണ്ടെത്തൽ ഒരു സിദ്ധാന്തം രൂപീകരിക്കുന്നതും (ഉദാഹരണത്തിന്, "ഒരു അറ്റാക്കർ ഡാറ്റ പുറത്തെത്തിക്കാൻ DNS ടണലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഞാൻ സംശയിക്കുന്നു") അത് തെളിയിക്കാനോ ഖണ്ഡിക്കാനോ NTA ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് തെളിവുകൾക്കായി തിരയുന്നതിനെയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്വയമേവയുള്ള കണ്ടെത്തൽ ഒഴിവാക്കാൻ കഴിവുള്ള രഹസ്യ സ്വഭാവമുള്ള എതിരാളികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഈ മുൻകൈയെടുക്കൽ അത്യാവശ്യമാണ്.

നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനത്തിലെ വെല്ലുവിളികളും ഭാവി ട്രെൻഡുകളും

സാങ്കേതികവിദ്യയിലെയും അറ്റാക്കർ രീതികളിലെയും മാറ്റങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് NTA-യുടെ മേഖല തുടർച്ചയായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു.

എൻക്രിപ്ഷൻ വെല്ലുവിളി

ഇന്നത്തെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളി എൻക്രിപ്ഷന്റെ (TLS/SSL) വ്യാപകമായ ഉപയോഗമാണ്. സ്വകാര്യതയ്ക്ക് അത്യാവശ്യമാണെങ്കിലും, എൻക്രിപ്ഷൻ പരമ്പരാഗത പേലോഡ് പരിശോധനയെ (സിഗ്നേച്ചർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ) ഉപയോഗശൂന്യമാക്കുന്നു, കാരണം IDS-ന് പാക്കറ്റുകളുടെ ഉള്ളടക്കം കാണാൻ കഴിയില്ല. ഇതിനെ പലപ്പോഴും "going dark" പ്രശ്നം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. വ്യവസായം ഇനി പറയുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെ ഇതിനോട് പ്രതികരിക്കുന്നു:

• TLS പരിശോധന: പരിശോധനയ്ക്കായി ഒരു നെറ്റ്‌വർക്ക് ഗേറ്റ്‌വേയിൽ ട്രാഫിക് ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതും തുടർന്ന് അത് വീണ്ടും എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് ഫലപ്രദമാണ്, പക്ഷേ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചിലവേറിയതും സ്വകാര്യതയും ആർക്കിടെക്ചറൽ സങ്കീർണ്ണതകളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
• എൻക്രിപ്റ്റഡ് ട്രാഫിക് വിശകലനം (ETA): ഡീക്രിപ്ഷൻ ഇല്ലാതെ തന്നെ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ഫ്ലോയ്ക്കുള്ളിലെ മെറ്റാഡാറ്റയും പാറ്റേണുകളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ സമീപനമാണിത്. ചില ക്ഷുദ്രവെയർ കുടുംബങ്ങൾക്ക് തനതായ പാക്കറ്റ് ലെങ്തുകളുടെയും സമയങ്ങളുടെയും ക്രമം പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ക്ഷുദ്രവെയറിനെ തിരിച്ചറിയാൻ ഇതിന് കഴിയും.

ക്ലൗഡ്, ഹൈബ്രിഡ് എൻവയോൺമെന്റുകൾ

സ്ഥാപനങ്ങൾ ക്ലൗഡിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, പരമ്പരാഗത നെറ്റ്‌വർക്ക് അതിർത്തി ഇല്ലാതാകുന്നു. സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് ഇനി ഒരു ഇന്റർനെറ്റ് ഗേറ്റ്‌വേയിൽ ഒരൊറ്റ സെൻസർ സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയില്ല. ക്ലൗഡിനുള്ളിലെ കിഴക്ക്-പടിഞ്ഞാറ് (സെർവർ-ടു-സെർവർ), വടക്ക്-തെക്ക് (ഇൻ-ആൻഡ്-ഔട്ട്) ട്രാഫിക്കിലേക്ക് ദൃശ്യപരത നേടുന്നതിന് NTA ഇപ്പോൾ AWS VPC ഫ്ലോ ലോഗുകൾ, Azure നെറ്റ്‌വർക്ക് വാച്ചർ, Google-ന്റെ VPC ഫ്ലോ ലോഗുകൾ പോലുള്ള ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വെർച്വലൈസ് ചെയ്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ പ്രവർത്തിക്കണം.

IoT, BYOD എന്നിവയുടെ വ്യാപനം

ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (IoT) ഉപകരണങ്ങളുടെയും ബ്രിംഗ് യുവർ ഓൺ ഡിവൈസ് (BYOD) നയങ്ങളുടെയും വ്യാപനം നെറ്റ്‌വർക്ക് ആക്രമണ സാധ്യതകളെ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിച്ചു. ഈ ഉപകരണങ്ങളിൽ പലതിലും പരമ്പരാഗത സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഇല്ല. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുന്നതിനും, അവയുടെ സാധാരണ ആശയവിനിമയ രീതികൾ അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നതിനും, ഒരെണ്ണം അപകടത്തിലാകുമ്പോൾ പെട്ടെന്ന് കണ്ടെത്താനും, അസാധാരണമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോളും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്മാർട്ട് ക്യാമറ പെട്ടെന്ന് ഒരു സാമ്പത്തിക ഡാറ്റാബേസ് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു) NTA ഒരു നിർണായക ഉപകരണമായി മാറുകയാണ്.

ഉപസംഹാരം: ആധുനിക സൈബർ പ്രതിരോധത്തിന്റെ ഒരു தூண்

നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക് വിശകലനം എന്നത് ഒരു സുരക്ഷാ സാങ്കേതികത മാത്രമല്ല; ഏതൊരു ആധുനിക സ്ഥാപനത്തിന്റെയും ഡിജിറ്റൽ നാഡീവ്യൂഹത്തെ മനസിലാക്കുന്നതിനും പ്രതിരോധിക്കുന്നതിനുമുള്ള അടിസ്ഥാനപരമായ കാര്യമാണ്. ഒരൊറ്റ രീതിക്ക് അപ്പുറം കടന്ന് സിഗ്നേച്ചർ, അനോമലി, സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ പ്രോട്ടോക്കോൾ വിശകലനം എന്നിവയുടെ ഒരു മിശ്രിത സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് സമാനതകളില്ലാത്ത ദൃശ്യപരത നേടാനാകും.

എൻക്രിപ്ഷനും ക്ലൗഡും പോലുള്ള വെല്ലുവിളികൾക്ക് തുടർച്ചയായ നവീകരണം ആവശ്യമാണെങ്കിലും, തത്വം അതേപടി നിലനിൽക്കുന്നു: നെറ്റ്‌വർക്ക് കള്ളം പറയില്ല. അതിലൂടെ ഒഴുകുന്ന പാക്കറ്റുകൾ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്നതിന്റെ യഥാർത്ഥ ചിത്രം പറയുന്നു. ആഗോളതലത്തിലുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക്, ആ കഥ കേൾക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും അതിനനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് വളർത്തുന്നത് ഇനി ഒരു ഓപ്ഷണൽ കാര്യമല്ല - ഇന്നത്തെ സങ്കീർണ്ണമായ ഭീഷണികളുടെ സാഹചര്യത്തിൽ അതിജീവിക്കാൻ ഇത് അത്യാവശ്യമാണ്.