Kako metode hakera postaju sve sofisticiranije, čak ni današnje napredne sigurnosne mjere možda neće biti dovoljne. Iako je sajber kriminal star koliko i internet, procvat e-trgovine nakon pandemije dodatno je ubrzao njegov razvoj, a rastuća dostupnost alata umjetne inteligencije olakšala je automatizaciju masovnih napada.  

Srećom, relativno nova grana kibernetičke sigurnosti, nazvana obavještajni podaci o prijetnjama, razvija se kako bi se suprotstavila novonastalim opasnostima prije nego što uzrokuju štetu. Evo šta trebate znati o tome. 

Obavještajni podaci o prijetnjama su proces prikupljanja i analiziranja informacija na mreži kako bi se predvidjeli i procijenili potencijalni rizici koje predstavljaju ljudi i grupe neprijateljski raspoložene prema organizaciji ili njenim članovima. Stručnjaci za obavještajne podatke o prijetnjama koriste ove uvide kako bi spriječili potencijalne napade, kao što su kršenje podataka, phishing prevare i napadi ransomwareom. Dok kontinuirano pregledavaju online aktivnosti, timovi za obavještajne podatke o prijetnjama integriraju dokaze i kontekst kako bi dobili širok pogled na digitalne rizike organizacije.   

Ovaj proces pomaže organizacijama da donose informirane odluke o jačanju svoje sigurnosti.

Na primjer, kako bi odvratili sajber napade, timovi za obavještajne podatke o prijetnjama kontinuirano prate podzemne forume i razgovore hakera tražeći znakove nadolazećih prijetnji protiv preduzeća. Analizirajući obrasce u diskusijama, razvoj zlonamjernog softvera i procurele podatke o identitetu, stručnjaci mogu identificirati potencijalne tačke napada prije nego što budu iskorištene. Ako obavještajni podaci ukazuju na to da grupa koja koristi ransomware cilja organizacije u određenoj industriji, sigurnosni timovi mogu proaktivno ojačati odbranu, zakrpiti ranjivosti i implementirati mjere za lov na prijetnje kako bi ublažili rizik prije nego što dođe do napada. 

Kako digitalizacija mijenja industrije, kriminalne taktike se stalno razvijaju. Ali traženjem i identifikovanjem potencijalnih prijetnji na internetu prije nego što se materijalizuju, timovi za obavještajne podatke o prijetnjama pomažu preduzećima da proaktivno ojačaju svoju odbranu.  

Obavještajni podaci o prijetnjama koriste različite izvore podataka, od signala koji su javno dostupni na internetu do podataka s mjesta koja su teže dostupna i koja često koriste akteri u sajber prijetnjama. Stručnjaci za obavještajne podatke o prijetnjama mogu koristiti te informacije kako bi utvrdili da li je prijetnja valjana i, ako jeste, da pronađu najbolji način za njeno ublažavanje. 

Četiri osnovne vrste obavještajnih podataka o prijetnjama su strateške, taktičke, tehničke i operativne. Svaki služi različitoj svrsi i prilagođen je različitim nivoima donošenja odluka unutar organizacije. 

Operativne obavještajne informacije o prijetnjama fokusiraju se na mehaniku specifičnih kampanja, pružajući uvid u motivaciju i sposobnosti napadača.  

Timovi za strateško obavještajno istraživanje prijetnji zauzimaju širu perspektivu, nudeći holističko razumijevanje šireg pejzaža kroz dugoročnu analizu trendova i kontinuirano posmatranje dinamike na makro nivou, uključujući geopolitičke uslove i promjene u industriji, koje bi mogle doprinijeti budućim napadima.  

Tehnička obavještajna služba o prijetnjama fokusira se na unutrašnje funkcionisanje upada, kao što su pristupne rute hakera, potpisi zlonamjernog softvera i IP adrese, kako bi predvidjela potencijalne uticaje na sisteme. 

A taktički timovi za obavještajne podatke o prijetnjama prate promjene tehnika i procedura kriminalaca, pomažući organizacijama da budu korak ispred.  

Vještačka inteligencija i sistemi mašinskog učenja se sve više koriste u obavještajnim podacima o prijetnjama kako bi se automatiziralo prikupljanje i analiza ogromnih količina informacija na mreži, ubrzalo vrijeme odziva i smanjili troškovi. 

Modeli mašinskog učenja mogu kategorizirati podatke, prevoditi tekst na stranim jezicima i prepoznati suptilne obrasce u historijskim informacijama kako bi predvidjeli buduće napade. Kako bi pomogli ljudskim analitičarima da odrede prioritet prijetnji, sistemi umjetne inteligencije analiziraju dolazne dokaze, smanjujući vrijeme koje analitičari provode na lažno pozitivnim rezultatima.  

Platforme za obavještajne podatke o prijetnjama sadrže analize, istraživanja trendova i nalaze koji su razvijeni nakon pregleda i analize informacija iz različitih online izvora podataka. Korisnici zatim koriste ove softverske sisteme za primanje relevantnih upozorenja i procjenu potencijalnih prijetnji u realnom vremenu putem interneta i u stvarnom svijetu. 

Pored kreiranja prioritetnih i kontekstualnih upozorenja za ljudske analitičare, platforme za obavještajne podatke o prijetnjama usmjeravaju obavještajne podatke prema sigurnosnim alatima kao što su zaštitni zidovi i sistemi za otkrivanje i sprječavanje upada, poboljšavajući njihovu sposobnost blokiranja zlonamjernih aktivnosti.