Gedragsanalyse voor cyberbeveiliging

Behavioural analysis in cybersecurity omvat het observeren en analyseren van handelingen en gedragingen van gebruikers, systemen en netwerken om verdachte of kwaadaardige activiteiten te detecteren.

In tegenstelling tot traditionele methoden die zijn gebaseerd op handtekeningen van bekende bedreigingen, identificeert gedragsanalyse anomalieën in realtime, waardoor bescherming wordt geboden tegen onbekende bedreigingen.

Stel je een werknemer voor die normaal gesproken om 9.00 uur inlogt vanuit Parijs en toegang heeft tot bepaalde bestanden. Plotseling wordt er om 3 uur 's nachts vanuit Azië een verbinding gedetecteerd die toegang geeft tot gevoelige bestanden die niet gebruikelijk zijn. Gedragsanalyse zou deze afwijkende activiteit detecteren en een waarschuwing activeren voor verder onderzoek.

Statistieken tonen aan dat 60% van de kleine bedrijven binnen zes maanden na een cyberaanval sluit. Dit onderstreept het cruciale belang van vroegtijdige detectie en een snelle reactie op basis van gedragsanalyse. Met deze proactieve aanpak kunnen bedreigingen worden geneutraliseerd voordat ze grote schade aanrichten, waardoor gevoelige gegevens en de reputatie van een bedrijf worden beschermd.

Uit een onderzoek van het Ponemon Institute blijkt bovendien dat de gemiddelde kosten van een datalek voor een MKB-bedrijf 3,86 miljoen dollar bedragen. Investeren in een oplossing voor gedragsanalyse kan niet alleen deze exorbitante kosten voorkomen, maar ook de bedrijfscontinuïteit waarborgen door bedreigingen effectief en efficiënt op te sporen en te beperken.

Het belang van het up-to-date houden van systemen en toepassingen kan niet worden onderschat als het gaat om cyberbeveiliging voor SME's. Cybercriminelen maken vaak misbruik van beveiligingslekken in softwareBehavioural analysis vertrouwt op verschillende detectiemethoden om cyberbedreigingen te identificeren en te neutraliseren.

Gemeenschappelijke benaderingen zijn op handtekening gebaseerde detectie, anomaliegebaseerde detectie en gedragsgebaseerde detectie.

1. Op handtekeningen gebaseerde detectie

Op handtekeningen gebaseerde detectie richt zich op het identificeren van bekende bedreigingen uit een database met handtekeningen van malware. Deze methode is beperkt tot bedreigingen die al zijn gecatalogiseerd.

2. Anomaliedetectie

Anomaliedetectie controleert afwijkingen van eerder vastgesteld "normaal" gedrag. Dit is met name effectief voor het identificeren van nieuwe of geavanceerde bedreigingen.

3. Gedragsgebaseerde detectie

Gedragsgebaseerde detectie onderscheidt zich door het analyseren van activiteitspatronen op het netwerk om kwaadaardige acties te identificeren.

Deze aanpak is niet beperkt tot bekende malware, maar is eerder gericht op het opsporen van afwijkend gedrag dat kan duiden op een bedreiging in de maak.

Behavioural analytics identificeert en voorkomt bedreigingen in realtime door continue monitoring en analyse van netwerkactiviteit en gebruikersgedrag. Technologieën voor gedragsanalyse maken gebruik van kunstmatige intelligentie (IA) en machine learning om patronen van normaal gedrag vast te stellen. Als er een afwijking wordt gedetecteerd, wordt er een waarschuwing gegenereerd voor onmiddellijk onderzoek.

Een bedrijf kan bijvoorbeeld ontdekken dat werknemers financiële bestanden alleen tijdens kantooruren openen. Als er buiten deze uren een massale downloadactiviteit van deze bestanden wordt gedetecteerd, kan gedragsanalyse deze activiteit als verdacht markeren. Het beveiligingsteam zou dan snel kunnen ingrijpen om te verifiëren of het om legitieme activiteiten gaat of om een poging om gegevens te stelen.

Volgens een onderzoek van Verizon wordt 94% van de malware afgeleverd via e-mail, en gedragsanalyse kan phishingpogingen detecteren door ongewoon gedrag in e-mailuitwisselingen te detecteren. In 2019 onthulde de IBM X-Force Threat Intelligence Index dat AI en gedragsanalyse de detectietijd voor bedreigingen met 27% verkortten, wat de effectiviteit van deze technologie voor proactieve beveiliging illustreert.

Dit vermogen om bedreigingen in realtime te detecteren is van cruciaal belang voor kleine en middelgrote ondernemingen (MKB) die vaak niet over de middelen beschikken om een speciaal cyberbeveiligingsteam te onderhouden.

Door bedreigingen te identificeren voordat ze schade aanrichten, beschermt gedragsanalyse gevoelige gegevens en wordt de bedrijfscontinuïteit gehandhaafd.

Om gedragsanalyse te integreren in de cyberbeveiligingsstrategie van uw bedrijf, is het essentieel om een gestructureerde aanpak te volgen:

1. Start met het beoordelen van uw specifieke beveiligingsbehoeften en de beschikbare middelen. Identificeer de kritieke bedrijfsmiddelen van uw bedrijf, zoals gevoelige gegevens en missiekritieke systemen, die een betere bescherming vereisen.
    
2. Kies een oplossing voor gedragsanalyse die is afgestemd op de omvang en vereisten van uw bedrijf. Technologieën zoals SentinelOne, die AI en machine learning combineren, zijn bijzonder effectief voor het MKB. Deze oplossingen zijn in staat om netwerkactiviteiten, gebruikersverbindingen en gegevenstoegang in realtime te monitoren en eventuele afwijkingen onmiddellijk te detecteren.
    
3. Integreer de gekozen oplossing met je bestaande systemen. Zorg ervoor dat de software is geconfigureerd om alle mogelijke toegangspunten te bewaken, waaronder endpoints, servers en netwerken. Leer uw medewerkers ook over goede cyberbeveiligingspraktijken, want waakzaam gedrag van hun kant vormt een aanvulling op geautomatiseerde bewaking.
    
4. Verzorg dat uw oplossing up-to-date blijft en pas uw gedragsmodellen voortdurend aan om veranderingen in werkgewoonten en nieuwe bedreigingen weer te geven.

Statistieken tonen aan dat 70% van de datalekken wordt ontdekt door derden, vaak lang nadat de schade al is aangericht. Door gebruik te maken van gedragsanalyse kan uw bedrijf zelfstandig en proactief bedreigingen detecteren. Uit een onderzoek van het SANS Institute blijkt dat organisaties die gebruik maken van gedragsanalyse de tijd die nodig is om incidenten op te sporen en in te dammen met 50% verkorten.

SentinelOne, een pionier op het gebied van gedragsanalyse sinds de lancering in 2013, is een toonaangevende oplossing voor Endpoint Detection and Response (EDR), ideaal voor VSE's en het MKB dankzij de mogelijkheid om robuuste en toegankelijke bescherming te bieden. Een van de sterke punten van SentinelOne is het geavanceerde gebruik van kunstmatige intelligentie en gedragsanalyse om bedreigingen in realtime te identificeren en te neutraliseren. SentinelOne maakt gebruik van een heuristisch model dat is geïmplementeerd in zijn gepatenteerde gedrags-AI.

SentinelOne en gedragsdetectie

SentinelOne onderscheidt zich op het gebied van gedragsanalyse door het gebruik van een uniform platform, Singularity™ XDR, dat bedreigingsdetectie combineert met snelle responsmogelijkheden. Dankzij de statische en gedragsmatige kunstmatige intelligentie controleert SentinelOne de activiteit op endpoints in realtime om eventuele afwijkingen onmiddellijk te detecteren. Met de gepatenteerde "Storylines"-technologie kunnen aanvalsscenario's worden gemaakt en geanalyseerd op basis van waargenomen gedragspatronen. Als gevolg hiervan identificeert SentinelOne niet alleen bedreigingen in realtime, maar neutraliseert het ook aanvallen voordat ze aanzienlijke schade kunnen aanrichten.

Het platform bevat geavanceerde geautomatiseerde herstel- en roll-backmogelijkheden om aangetaste systemen te herstellen, waardoor een continue en uitgebreide bescherming tegen alle soorten bedreigingen wordt gegarandeerd, zelfs in offline modus. SentinelOne biedt dus een proactieve benadering van cyberbeveiliging, ideaal voor KMO's die hun verdediging willen versterken met een kant-en-klare, eenvoudig te implementeren oplossing.

In tegenstelling tot traditionele oplossingen die op handtekeningen zijn gebaseerd, controleert SentinelOne continu de activiteit op endpoints en detecteert verdacht gedrag en anomalieën. Als malware probeert bestanden op een endpoint te versleutelen, zal SentinelOne dit onmiddellijk detecteren en actie ondernemen om het te blokkeren voordat het schade veroorzaakt.

Volgens een onderzoek van Gartner hebben bedrijven die EDR-oplossingen zoals SentinelOne gebruiken de responstijd bij incidenten met 80% verkort. Deze efficiëntie is cruciaal voor kleine bedrijven die vaak niet over de middelen beschikken om langdurige beveiligingsincidenten te beheren. SentinelOne biedt geautomatiseerde bescherming, wat betekent dat zelfs bedrijven zonder een speciaal IT-team kunnen profiteren van beveiliging op hoog niveau.

Kosten zijn ook een belangrijke factor voor het mkb. SentinelOne biedt betaalbare oplossingen, met concurrerende prijzen voor krappe budgetten. Door in SentinelOne te investeren, profiteren kmo's van proactieve bescherming tegen cyberbedreigingen, waardoor de risico's van financieel verlies en operationele onderbreking worden geminimaliseerd.

SentinelOne is daarom:

• 3 detectiemethoden: handtekeningen, anomalieën, gedrag;
• Een gedragsmatige aanpak via analyse van activiteitspatronen om schadelijke acties te identificeren;
• Real-time bescherming, geautomatiseerde herstelmaatregelen en roll-back.

SentinelOne onderscheidt zich door zijn innovatieve technologie en AI-gedreven aanpak en biedt VSE's en KMO's een kant-en-klare oplossing om hun cybersecurity te versterken.

Voor bedrijven die 24/7 bescherming zoeken, is de managed solution Cyber By Scutum een aantrekkelijke optie.

Vanaf €69,90/maand omvat dit pakket een kosteneffectieve, kant-en-klare managed EDR die gebruikmaakt van SentinelOne-technologie om zelfs de meest complexe aanvallen in realtime te blokkeren, zodat kleine en middelgrote bedrijven verzekerd zijn van optimale beveiliging en gemoedsrust.