Ağın İçindeki Görünmeyen Tehditler
Herhangi bir günde, bu üniversitenin ağı, dersleri izleyen binlerce öğrencinin trafiğini, laboratuvarlar arasında veri setleri aktaran araştırmacıları, bulut tabanlı not verme platformlarına erişen öğretim üyelerini ve kayıt ile maaş bordro kayıtlarını işleyen idari personeli barındırıyordu. Birden fazla kampüse yayılan, araştırma laboratuvarlarını, akademik bölümleri ve idari sistemleri birbirine bağlayan yatay ağ, tüm bu süreçlerin sorunsuz bir şekilde devam etmesini sağlamak üzere kurulmuştu.
Aynı bağlantı özelliği, ağın içeriden korunmasını neredeyse imkansız hale getirdi. Bir oltalama kampanyası, ele geçirilmiş kimlik bilgileri veya güvenlik açığı bulunan öğrenci sistemlerinden ilk erişimi elde etmiş bir saldırgan için, bu meşru faaliyetler ideal bir kamuflaj sağlıyordu. Güvenlik Operasyon Merkezi (SOC), ağ sınırında güçlü denetimlere sahipti; ancak bir tehdit aktörü içeri girdikten sonra, neler olup bittiğini görme imkânları sınırlıydı. Sistemler arasında iç trafik serbestçe akıyordu ve neyin nereye gittiğine dair görünürlük sınırlıydı.
Dahili ağ trafiği fiilen görünmez durumdaydı
Geleneksel izleme araçları, ağ sınırına giren ve çıkan trafiğe odaklanıyordu. Araştırma laboratuvarları, akademik uygulamalar ve idari veritabanları dahil olmak üzere kampüs altyapısı genelindeki iç sistemler arasındaki iletişim, bu araçların izleme alanının dışında kalıyordu. Yanal hareketler, komuta ve kontrol faaliyetleri ile saldırganların erken aşamadaki davranışları, bu segmentler arasında herhangi bir uyarı oluşturmadan gerçekleşebiliyordu. Güvenlik Operasyon Merkezi’nin (SOC) bunları gözlemleyecek bir mekanizması yoktu.
Tespit, sonraki aşamadaki göstergelere bağlıydı
Ağ düzeyinde görünürlük olmadan, analistler şüpheli faaliyetleri tespit etmek için uç nokta uyarılarına ve sistem anormalliklerine güvenmek zorunda kalıyordu. Bu göstergeler genellikle saldırgan erişimini genişletmiş, sistemler arasında geçiş yapmış veya hassas verilerin yakınına yerleşmiş olduktan sonra ortaya çıkıyordu. Güvenlik Operasyon Merkezi (SOC) uyarıldığında, erken müdahale için uygun zaman genellikle çoktan kaçmış oluyordu.
Kampüsün karmaşıklığı, davranış analizini uygulanamaz hale getirdi
Kampüs ağındaki faaliyetlerin kapsamı ve çeşitliliği, geleneksel araçlarla referans değerler belirlemeyi veya anormallikleri tespit etmeyi zorlaştırıyordu. Araştırma ortamları, öğrenci sistemleri, bulut hizmetleri ve idari altyapıdan gelen trafik modelleri büyük farklılıklar gösteriyordu. Saldırgan davranışlarını meşru faaliyetlerden ayırt etmek, mevcut araç setinin sağlayamadığı düzeyde bir analitik yetkinlik gerektiriyordu.
SOC’nin Kampüs Ortamını Korumak İçin İhtiyacı Olan Şey
Üniversitenin güvenlik ekibi, kendi ağının içini görebilme, tespit ettikleri durumlara göre harekete geçebilme ve hassas araştırma verilerinin ile öğrenci bilgilerinin korunduğunu kanıtlayabilme yeteneğine ihtiyaç duyuyordu. Belirli karar kriterleri şunlardı:
İç sistemlerde daha erken tespit
SOC, uç nokta uyarıları tetiklendikten sonra değil, hassas araştırma veya idari altyapıya ulaşmadan önce iç sistemler arasında dolaşan tehditleri tespit etmek zorundaydı.
Yüksek hacimli bir ortamda elde edilen bulgulara duyulan güven
Binlerce kullanıcı ve cihazın sürekli trafik oluşturduğu bir ortamda, ekip, manuel olarak gözden geçirmek zorunda kalacakları çok sayıda uyarı yerine, güvenebilecekleri bir algılama sistemine ihtiyaç duyuyordu.
Daha hızlı ve daha kapsamlı soruşturmalar
Analistler, birbirinden bağımsız birçok araçtan elde edilen kanıtları bir araya getirmek zorunda kalmadan, bir tehdidin boyutunu hızlı bir şekilde anlayabilmek için tespit anında yeterli bağlam bilgisine ihtiyaç duyuyordu.
Eğitim sektörünün uyum gerekliliklerine uygunluk
Üniversite, denetimlere hazır olma durumunu destekleyen ve öğrenci ve araştırma verilerini düzenleyen güvenlik standartlarına uyumu kanıtlamaya yardımcı olan sürekli bir izleme sistemine ihtiyaç duyuyordu.
Kampüs faaliyetlerinde en az düzeyde aksama
Herhangi bir çözüm, üniversitenin modern ve eski sistemlerinden oluşan yapısında sorunsuz bir şekilde çalışmalı, bunun için önemli mimari değişiklikler gerektirmemeli ve devreye alınma sürecinde akademik faaliyetleri aksatmamalıydı.
Kör Noktadan Birleşik Ağ Görünürlüğüne
Üniversite, MetaDefender'ı devreye alarak kurum içi görünürlük açığını ortadan kaldırdı MetaDefender NDR 'ı kampüs ortamındaki stratejik ağ segmentlerine dağıtarak iç görünürlük açığını ortadan kaldırdı. Önemli ağ merkezlerine yerleştirilen sensörler, SOC'ye akademik sistemler, araştırma ağları, bulut hizmetleri ve idari altyapı arasında akan trafiğe sürekli erişim sağladı. Analistler, ilk kez üniversitenin dağıtık ortamındaki doğu-batı ağ faaliyetlerine ilişkin birleşik bir görünüme sahip oldu.
MetaDefender NDR , makine öğrenimi ve davranışsal analitik yöntemlerini kullanarak ağ etkinliği verileriniNDR analiz eder; böylece olağandışı trafik kalıplarını tespit eder, sistemler arası yatay hareketleri saptar ve komuta-kontrol iletişimlerini ortaya çıkarır. Yapay zeka destekli anomali tespit modelleri, saldırganlar ortama daha fazla sızamadan önce, normal kampüs trafiğine karışan saldırgan davranışlarının ince ipuçlarını ortaya çıkarır.
Entegre tehdit istihbaratı, tespitleri otomatik olarak zenginleştirerek analistlere ham göstergeler yerine bağlam bilgisi içeren uyarılar sağladı. SOC, farklı sistemlerdeki dağınık verileri birbiriyle ilişkilendirmek yerine, tek bir platformdan saldırganların faaliyetlerine ilişkin eksiksiz ağ düzeyinde görünürlük sayesinde olayları inceleyebildi.
SOC Görünürlüğü ve Kampüs Güvenliği Üzerinde Ölçülebilir Etki
MetaDefender NDR devreye aldıktan sonra, üniversitenin SOC ekibi, uç nokta uyarılarını ve sistem anormalliklerini beklemekle yetinen reaktif bir yaklaşımdan, tehditleri henüz hareket halindeyken tespit edip inceleyebilen proaktif bir yaklaşıma geçti.
Etki Alanları | Operasyonel Faydalar |
Ağ görünürlüğü | Kampüs ağları genelinde iç doğu-batı trafiğine ilişkin sürekli ve kapsamlı görünürlük |
Tehdit algılama hızı | Yanal hareketlerin ve şüpheli iletişim kalıplarının daha erken tespit edilmesi |
Soruşturma verimliliği | Birleştirilmiş ağ düzeyinde telemetri sayesinde daha hızlı kök neden analizi |
Araştırma güvenliği | Hassas akademik araştırmaları ve fikri mülkiyet haklarını koruyan gelişmiş tespit yeteneği |
Olay müdahalesi | Ağ bağlamının tam olarak dikkate alındığı, daha iyi koordine edilmiş SOC müdahalesi |
Uyum hazırlığı | Eğitim sektörünün güvenlik standartlarına uygun olarak güçlendirilmiş sürekli izleme |
Kampüs Tehditleri Değiştikçe Güvenlik Önlemlerinin Genişletilmesi
Artık kesintisiz ağ görünürlüğü sağlandığından, üniversite tespit ve müdahale kapasitesini daha geniş bir kampüs sistemleri ve güvenlik iş akışları yelpazesine yayabilecek duruma gelmiştir.
Kampüs bölümleri genelinde daha geniş sensör kapsama alanı
Kampüs ağının büyümesi ve gelişmesiyle birlikte görünürlüğü korumak amacıyla MetaDefender NDR araştırma işbirliği ortamları ve uç altyapısı gibi ek ağ segmentlerine genişletmek.
SOC operasyonlarıyla daha derin entegrasyon
Ağ telemetrisini mevcut SIEM ve SOAR platformlarıyla entegre ederek, güvenlik operasyonları ekibi genelinde olay zaman çizelgelerini zenginleştirmek, müdahale iş akışlarını hızlandırmak ve analistlerin iş yükünü azaltmak.
Geçmiş trafikte geriye dönük tehdit avcılığı
Platformun geriye dönük izleme özelliğini kullanarak geçmiş ağ verilerini yeniden analiz etmek, daha önce gözden kaçan saldırgan faaliyetlerini ortaya çıkarmak ve tespit edilmeden ortamda ne kadar süredir var olan tehditlerin süresini sınırlamak.
Çevre Güvenliği ve Ağ Gerçekliği
Kampüs ağlarının güvenliği yalnızca dışarıdan sağlanamaz. SOC’nin iç ağ faaliyetlerini izleme imkânı yoksa, ilk erişimi ele geçiren saldırganlar araştırma sistemleri, akademik uygulamalar ve idari altyapı içinde uzun süreler boyunca yatay olarak hareket edebilirler.
MetaDefender NDR devreye alarak, bu üniversitenin SOC analistleri, tehditleri daha erken tespit etmek ve güvenle müdahale etmek için gerekli görünürlük, algılama yeteneği ve soruşturma bağlamını elde etti. Sonuç olarak, modern yükseköğretim ortamlarının karmaşıklığına uyum sağlayacak şekilde tasarlanmış, proaktif ve ağ temelli bir savunma modeli ortaya çıktı.
Sonuçlar
- Sadece ağ çevresi ve uç nokta araçları, kampüs ağı içinde yatay olarak yayılmış tehditleri tespit edemez
- Saldırganların davranışlarını hassas sistemlere ulaşmadan önce tespit edebilmek için sürekli iç ağ görünürlüğü hayati önem taşır
- Yapay zeka destekli davranış analitiği, yüksek hacimli kampüs trafiğine karışan şüpheli faaliyetleri kural tabanlı araçlardan daha erken tespit eder
- Entegre tehdit istihbaratı, tespit anında bağlam bilgisi sunarak analistlerin iş yükünü azaltır
- Özel olarak tasarlanmış ağ algılama sistemi, kampüs faaliyetlerini aksatmadan SOC performansında somut bir iyileşme sağlar
SOC'niz karmaşık bir kampüs ortamını koruyor ve iç ağ faaliyetleri üzerinde daha kapsamlı bir görünürlük gerekiyorsa, MetaDefender NDR hassas verilerinizi korumaya nasıl yardımcıNDR öğrenmek için bir OPSWAT görüşün.
