Тъй като методите на хакерите стават все по-усъвършенствани, дори съвременните усъвършенствани мерки за сигурност може да се окажат недостатъчни. Въпреки че киберпрестъпността е стара колкото интернет, бумът на електронната търговия след пандемията ускори нейното развитие, а нарастващата достъпност на инструментите на изкуствения интелект улесни автоматизирането на масовите атаки.  

За щастие, сравнително нов клон на киберсигурността, наречен разузнаване на заплахите, се развива, за да се противодейства на нововъзникващите опасности, преди те да причинят щети. Ето какво трябва да знаете за него. 

Разузнаването на заплахите е процес на събиране и анализиране на информация онлайн, за да се предвидят и оценят потенциалните рискове, породени от хора и групи, които са враждебно настроени към дадена организация или нейните членове. Специалистите в областта на разузнаването на заплахите използват тези данни, за да предотвратят потенциални атаки, като нарушаване на сигурността на данните, фишинг измами и атаки с цел получаване на откуп. При непрекъснат преглед на онлайн активността екипите за разузнаване на заплахите интегрират доказателства и контекст, за да получат широкообхватен поглед върху цифровите рискове на организацията.   

Този процес помага на организациите да вземат информирани решения за укрепване на своята сигурност.

Например, за да предотвратят кибератаки, екипите за разузнаване на заплахите непрекъснато следят подземните форуми и хакерските разговори за признаци на предстоящи заплахи срещу бизнеса. Анализирайки моделите в дискусиите, разработките на зловреден софтуер и изтеклите удостоверения, експертите могат да идентифицират потенциални точки на атака, преди те да бъдат използвани. Ако разузнавателните данни показват, че група за откупване е насочена към организации в конкретен отрасъл, екипите по сигурността могат проактивно да подсилят защитите, да коригират уязвимостите и да прилагат мерки за лов на заплахи, за да намалят риска, преди да е извършена атака. 

Тъй като цифровизацията променя индустриите, тактиките на престъпниците винаги се развиват. Но като търсят и идентифицират потенциални заплахи онлайн, преди те да са се материализирали, екипите за разузнаване на заплахи помагат на бизнеса да укрепи проактивно защитата си.  

Разузнаването на заплахите използва различни източници на данни - от публично достъпни сигнали в интернет до данни от по-трудно достъпни места, които често се използват от участниците в киберзаплахите. Експертите по разузнаване на заплахите могат да използват тази информация, за да определят дали дадена заплаха е валидна, и ако е валидна, да намерят най-добрия начин да я намалят. 

Четирите основни вида разузнавателна информация за заплахите са стратегическа, тактическа, техническа и оперативна. Всеки от тях има различна цел и е предназначен за различни нива на вземане на решения в организацията. 

Оперативното разузнаване на заплахите се фокусира върху механиката на конкретни кампании, като предоставя информация за мотивацията и възможностите на нападателя.  

Екипите за стратегическо разузнаване на заплахите имат по-широк поглед, като предлагат цялостно разбиране на цялостния пейзаж чрез дългосрочен анализ на тенденциите и постоянно наблюдение на динамиката на макроравнище, включително геополитическите условия и промените в индустрията, които биха могли да допринесат за бъдещи удари.  

Техническото разузнаване на заплахите е насочено към вътрешните механизми на проникването, като например маршрутите за достъп на хакерите, сигнатурите на зловредния софтуер и IP адресите, за да се прогнозира потенциалното въздействие върху системите. 

А екипите за тактическо разузнаване на заплахите следят за променящите се техники и процедури на престъпниците, като помагат на организациите да останат една крачка напред.  

Изкуственият интелект и системите за машинно обучение все по-често се използват в областта на разузнаването на заплахи, за да се автоматизира събирането и анализът на огромни обеми информация онлайн, като се ускорява времето за реакция и се намаляват разходите. 

Моделите за машинно обучение могат да категоризират данни, да превеждат чуждоезичен текст и да разпознават фини модели в историческа информация, за да предвиждат бъдещи атаки. За да помогнат на анализаторите да определят приоритетите на заплахите, системите с изкуствен интелект анализират входящите доказателства, като намаляват времето, което анализаторите отделят за фалшиви положителни резултати.  

Платформите за разузнаване на заплахите съхраняват анализите, проучванията на тенденциите и констатациите, които са разработени след преглед и анализ на информация от различни онлайн източници на данни. След това клиентите използват тези софтуерни системи, за да получават съответните сигнали и да оценяват потенциалните заплахи в реално време в интернет и в реалния свят. 

Освен че създават приоритетни и контекстуални предупреждения за анализаторите, платформите за разузнаване на заплахите предоставят информация на инструментите за сигурност, като защитни стени и системи за откриване и предотвратяване на проникване, като подобряват способността им да блокират злонамерена дейност.