A digitális világ egyre bonyolultabbá válik, és a hálózatok biztonságának fenntartása már nem csupán egyetlen technológiai elemre vagy folyamatra korlátozódik. A hálózati biztonság fejlesztéséhez és az esetleges támadások hatékony észleléséhez többféle adatforrást kell kombinálnunk, így szélesebb körű és megbízhatóbb rálátást nyerhetünk a rendszer állapotára és potenciális gyengeségeire. Négy fő adatforrást különösen hasznosnak találtak a szakemberek a hálózati biztonsági elemzés során: a névfeloldási adatokat, a hálózati eszközök és rendszerek adatbázisait, a hálózati forgalom áramlását és a behatolásérzékelési rendszerek (IDS) jelentéseit. A következőkben részletesen bemutatjuk, hogyan alkalmazhatók ezek az adatforrások a hálózat biztonságának fokozására, és hogyan illeszthetjük be őket az elemzési folyamatba.
1. Névfeloldási adatok: A domain névhez rendelt címek nyomon követése
A névfeloldási adatokat, vagyis a DNS-adatokat, arra használjuk, hogy megtudjuk, melyik domain névhez melyik IP-cím tartozik. Ez különösen hasznos, mivel az IP-címek és domain nevek hozzárendelése alapján könnyebben azonosíthatjuk a hálózathoz csatlakozó külső forrásokat, vagy éppen olyan rejtett domain neveket, amelyek gyanús tevékenységekre utalhatnak. A DNS-adatok kétféleképpen gyűjthetők: passzív DNS gyűjtéssel, amikor a hálózaton áthaladó forgalmat figyeljük, és aktív DNS gyűjtéssel, amikor meghatározott időközönként lekérdezzük az adott domain címeket.
Ezek az információk lehetővé teszik a hálózatkezelők számára, hogy azonosítsák, mely domain-ekhez, IP-címekhez csatlakozik a hálózatuk, és hogy ezeket a lekérdezéseket mennyire szokatlan időpontokban vagy forrásokból indítják. Például egy nagy mennyiségű, véletlenszerűen generált domainhez irányuló lekérdezés gyakran a rosszindulatú szoftverek (malware) vagy botnet tevékenység jele lehet. Ezért fontos, hogy az ilyen DNS-lekérdezéseket figyelemmel kísérjük, és időben értesüljünk a szokatlan vagy gyanús viselkedésről.
2. Hálózati eszközök és rendszerek adatbázisa: Nyilvántartás a sebezhetőségek nyomon követésére
A hálózatban található eszközök és rendszerek állapotának, konfigurációinak és sebezhetőségeinek követésére különféle adatbázisokat használhatunk. Az ilyen típusú adatokat gyakran biztonsági tartalom-automatizálási protokollokkal (SCAP) gyűjtik, amelyeket eredetileg a MITRE fejlesztett ki, és amelyeket a Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST) is támogat. A SCAP segítségével egyszerűen nyomon követhetők az adott hálózati eszközök sebezhetőségei, hardver- és szoftverkonfigurációi, valamint ezek időbeli változásai.
Ez a rendszer különösen hasznos, mert nemcsak azt tudjuk követni, hogy melyik rendszert kell frissíteni, hanem azt is, hogy az adott frissítés mikor került bevezetésre, és milyen hatása volt a hálózat általános biztonsági állapotára. Egyes rendszerek idővel elavulhatnak, vagy különösen érzékenyek lehetnek bizonyos támadásokra, így fontos a rendszeres frissítés és a biztonsági állapot folyamatos figyelése.
3. Hálózati adatforgalom áramlása: Az adatcsomagok mozgásának elemzése
A hálózati forgalom áramlása (network flow) olyan összesített információkat tartalmaz, amelyek alapján követhetjük az adatcsomagok mozgását a hálózaton belül. Az áramlási adatokat általában a csomagok fejlécéből származtatják, így nem tartalmazzák a tényleges adatokat, hanem csak azokat a paramétereket, amelyek meghatározzák, hogy honnan, hová és milyen protokoll segítségével áramlanak az adatok.
Ezek az áramlási adatok alapvető fontosságúak lehetnek, ha egy nagy hálózaton a forgalom mintázatait szeretnénk nyomon követni. Így például ha a hálózaton hirtelen nagyszámú kapcsolat jelenik meg, amely egyetlen forráshoz vagy célállomáshoz kapcsolódik, az gyanús viselkedésre utalhat. Az ilyen típusú elemzés gyakran egyetlen gép teljesítménye alapján történik, amely képes gyorsan és nagy pontossággal elemezni a hálózati forgalom mintáit.
4. Behatolásérzékelési rendszerek (IDS): Biztonsági események azonosítása
A behatolásérzékelési rendszerek olyan szoftverek, amelyek célja a hálózaton zajló események valós idejű nyomon követése, és a gyanús viselkedések felismerése. Ezek az eszközök különféle adatokat gyűjtenek a hálózati forgalomból, például forrás- és célpont-információkat, alkalmazott protokollokat és egyéb forgalomjellemzőket. Az IDS-ek képesek észlelni olyan tevékenységeket, amelyek ismert támadási mintáknak felelnek meg, vagy amelyek szokatlanul nagy forgalmat generálnak egy adott hálózati erőforrás körül.
Az IDS rendszerek adatai fontos szerepet játszanak abban, hogy az IT-biztonsági szakemberek gyorsan reagálni tudjanak a támadási próbálkozásokra, valamint abban, hogy felismerjék az esetleges anomáliákat. Az IDS-ek használata különösen akkor hatékony, ha össze tudjuk kapcsolni más forrásokkal, például a DNS-adatokkal vagy a hálózati áramlási adatokkal, így teljesebb képet kapunk arról, hogy egy gyanús esemény valóban támadást jelent-e.
Az elemzés folyamata: Öt lépés a hatékony elemzéshez
A fent említett adatforrások alkalmazása akkor a leghatékonyabb, ha egy struktúrált elemzési folyamatba illesztjük őket. A következő öt lépést alkalmazva hatékonyan tudjuk az adatokat információvá alakítani:
- Felderítés – Az elemzés kezdetén az igényeket és a probléma jellegét kell feltárnunk. Mit szeretnénk észlelni? Mely adatforrások segíthetnek?
- Modellezés – A felismert probléma alapján egy modellt hozunk létre, amely leírja az elemzési folyamatot. Itt megtervezzük a méréseket és az elemzési paramétereket.
- Tesztelés – A modellt a valós adatokon próbáljuk ki, és szükség esetén módosítjuk a pontosabb eredmények érdekében.
- Elemzés – Az elemzés során részletesen megvizsgáljuk a teszteredményeket, és megpróbáljuk azonosítani az esetleges hibákat, például a hamis pozitív és negatív riasztásokat.
- Finomítás – Az elemzési folyamat végén finomítjuk a modellt a tapasztalatok alapján, és optimalizáljuk a rendszert.
Konklúzió: A hatékony hálózati biztonság alapjai
A hálózati biztonság területén a hatékony adatforrás-kezelés, az adatforrások kombinálása és a megfelelő elemzési módszerek alkalmazása kulcsfontosságúak a hálózat biztonságának fenntartásában. Bár egyetlen adatforrás önmagában nem biztosít teljes védelmet, a különféle források kombinálásával olyan rendszereket hozhatunk létre, amelyek képesek felismerni a rejtett fenyegetéseket, és valós időben jelezni a potenciális veszélyeket.