Threat Intelligence is de systematische analyse van informatie met betrekking tot cyberbedreigingen.
Het stelt organisaties in staat zich proactief voor te bereiden op, te verdedigen tegen en te reageren op cyberaanvallen. Door relevante gegevens te integreren en in context te plaatsen, versterkt Threat Intelligence de veerkracht van IT-infrastructuren bij veranderende bedreigingen.
Belangrijkste elementen van Threat Intelligence
1. Verzamelen van gegevens
Diverse bronnen :
- Netwerklogboeken Opnames van activiteiten binnen interne netwerken om verdacht gedrag op te sporen.
- Donker web toezicht op fora en ondergrondse markten waar cybercriminelen tools en informatie uitwisselen.
- Hackersforums platforms waar aanvallers technieken, exploits en informatie delen. kwetsbaarheden.
- Kwetsbaarheidsrapporten Documentatie van beveiligingslekken die zijn ontdekt in software en systemen.
- Indicatoren van compromissen (IOC) De handtekeningen zijn specifieke handtekeningen zoals kwaadaardige IP-adressen, gecompromitteerde bestands-hashes en verdachte domeinen die door aanvallers worden gebruikt.
Gebruikt gereedschap :
- SIEM (Beveiligingsinformatie- en gebeurtenissenbeheer) gecentraliseerde oplossingen voor het verzamelen en analyseren van beveiligingslogs en gebeurtenissen.
- Kwetsbaarheidsscanners Geautomatiseerde tools om zwakke plekken in systemen en applicaties te identificeren.
- Inlichtingen API interfaces voor het integreren van informatie over bedreigingen uit externe bronnen.
2. Contextuele analyse
Identificatie van dreigingsactoren :
- Hacktivisten Groepen gemotiveerd door politieke of sociale ideologieën.
- Natiestaten actoren die gesponsord worden door regeringen met geopolitieke doelstellingen.
- Cybercriminelen Individuen of groepen die financieel gewin nastreven met illegale activiteiten.
Tactieken, technieken en procedures (TTP) in kaart brengen :
- phishing techniekensocial engineering om gebruikers te misleiden en gevoelige informatie te verkrijgen.
- ransomware Ransomware: kwaadaardige software die de gegevens van slachtoffers versleutelt in ruil voor losgeld.
- exploitatie van kwetsbaarheden Kwetsbaarheden in de beveiliging: gebruik van kwetsbaarheden in de beveiliging om systemen te infiltreren of te compromitteren.
Risicobeoordeling :
- analyse van de potentiële impact van bedreigingen op de kritieke bedrijfsmiddelen van de organisatie.
- bedreigingen prioriteren op basis van hun waarschijnlijkheid en ernst.
3. Actiegerichte verspreiding
Rapporten maken :
- productie van gedetailleerde documenten of geautomatiseerde informatiestromen voor de teams in de Centrum voor beveiligingsactiviteiten (SOC).
- duidelijke, beknopte presentatie van de bedreigingen en aanbevelingen om ze aan te pakken.
Integratie in beveiligingstools :
- firewalls en IDS/IPS (Intrusion Detection/Prevention Systems) regels bijwerken om geïdentificeerde IOC's te blokkeren.
- eindpuntoplossingen bescherming van eindapparaten door specifieke malwarehandtekeningen te integreren.
| Type | Doelgroep | Doel | Voorbeeld |
|---|---|---|---|
| Strategisch | Algemeen management, IT-afdeling | Inzicht in geopolitieke trends en macrorisico's. | Verslag uitbrengen over staatscampagnes (bijv. APT29). |
| Tactiek | SOC-teams, analisten | Identificeer de specifieke TTP's van aanvallers om de verdediging te versterken. | Details van een aanval op Leven van het Land. |
| Operationeel | Incidentbestrijdingsteams | Reageer in realtime op een actieve bedreiging. | Lijst van IOC's gekoppeld aan aanhoudende ransomware. |
| Technisch | Veiligheidsingenieurs | Concrete aanvalsvectoren blokkeren (IP, kwaadaardige handtekeningen). | YARA-regels voor het detecteren van een malware. |
Praktisch gebruik van Threat Intelligence
- preventie van incidenten Proactief blokkeren van IP-adressen die in verband worden gebracht met botnets of kwaadaardige campagnes.
- reactie op incidenten snelle identificatie van de bron van een gegevenslekkage dankzij IOC's.
- proactief jagen Actief zoeken naar sporen van onopgemerkte kwaadaardige activiteiten om te anticiperen op aanvallen.
- risicobeheer Prioriteit geven aan patches en investeringen op basis van actieve bedreigingen en kritieke kwetsbaarheden.
Threat Intelligence-tools en -standaarden
Platforms :
- MISP (platform voor het delen van malware-informatie) Een open platform voor het delen van en samenwerken aan bedreigingsgegevens.
- MITRE ATT&CK Een uitgebreide kennisbank van TTP's die worden gebruikt door cybercriminelen, die dient als opslagplaats voor analyse en verdediging.
- OpenCTI open source oplossing voor gecentraliseerd beheer en analyse van informatie over bedreigingen.
Formaten :
- STIX/TAXII Internationale standaarden voor het structureren, uitwisselen en delen van bedreigingsgegevens op een consistente manier.
- YARA : regeltaal die wordt gebruikt om malware te identificeren en classificeren op basis van zijn kenmerken.
Voordelen van bedreigingsinformatie
- anticipatie Vroegtijdige detectie van aanvalscampagnes, waardoor voorbereiding en reactie mogelijk zijn voordat ze werkelijkheid worden.
- operationele efficiëntie Significante vermindering van de gemiddelde tijd tot detectie (MTTD) en de gemiddelde reactietijd (MTTR) bij incidenten.
- samenwerking het delen van vitale informatie tussen organisaties via ISAC (Information Sharing and Analysis Centers)versterking van de collectieve veiligheid.
Uitdagingen op het gebied van dreigingsinformatie
- informatieoverbelasting het beheren en sorteren van relevante gegevens uit een enorme hoeveelheid vaak lawaaierige of overbodige informatie.
- continu bijwerken IOC's up-to-date houden, omdat indicatoren snel verouderd kunnen raken als de tactieken van aanvallers veranderen.
- kosten Threat Intelligence: een noodzakelijke investering in gespecialiseerde vaardigheden, voortdurende training en geavanceerde tools voor effectief Threat Intelligence-beheer.
Bedreigingsintelligentie en kunstmatige intelligentie (AI)
Kunstmatige intelligentie, in het bijzonderdiep lerenspeelt een steeds grotere rol bij het verbeteren van Threat Intelligence in :
- analyse van grote gegevens Het gebruik van neurale netwerken om afwijkingen en ongebruikelijke patronen te detecteren in grote datasets.
- geautomatiseerde classificatie De nieuwe tool "Phishing": toepassing van natuurlijke taalverwerking (NLP) om phishing-campagnes en andere bedreigingen automatisch te identificeren en categoriseren.
- dreigingsvoorspelling Voorspellende modellen: ontwikkeling van voorspellende modellen op basis van historische gegevens om te anticiperen op toekomstige aanvallen en trends.
Voorbeelden van tools met AI :
- IBM Watson voor cyberbeveiliging AI: maakt gebruik van AI om bedreigingsgegevens te analyseren en in context te plaatsen, waardoor snelle, geïnformeerde besluitvorming mogelijk wordt.
- Darktrace De nieuwe "Anti-Threat" technologie: gebruikt machine-learning algoritmes om automatisch en in realtime bedreigingen te detecteren en erop te reageren.
