Καθώς οι μέθοδοι των χάκερ γίνονται ολοένα και πιο εξελιγμένες, ακόμη και τα σημερινά προηγμένα μέτρα ασφαλείας μπορεί να μην είναι αρκετά. Παρόλο που το κυβερνοέγκλημα είναι τόσο παλιό όσο και το διαδίκτυο, η άνθηση του ηλεκτρονικού εμπορίου μετά την πανδημία ενίσχυσε την ανάπτυξή του και η αυξανόμενη προσβασιμότητα των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης έχει διευκολύνει την αυτοματοποίηση μαζικών επιθέσεων.  

Ευτυχώς, ένας σχετικά νέος κλάδος της κυβερνοασφάλειας, που ονομάζεται «ευφυής πληροφόρηση για απειλές», εξελίσσεται για να αντιμετωπίζει τους αναδυόμενους κινδύνους προτού προκαλέσουν ζημιά. Να τι πρέπει να ξέρετε γι' αυτό. 

Η συλλογή πληροφοριών για απειλές είναι η διαδικασία συλλογής και ανάλυσης πληροφοριών στο διαδίκτυο για την πρόβλεψη και αξιολόγηση πιθανών κινδύνων που θέτουν άτομα και ομάδες εχθρικές προς έναν οργανισμό ή τα μέλη του. Οι επαγγελματίες στον τομέα της πληροφόρησης για απειλές χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για να βοηθήσουν στην πρόληψη πιθανών επιθέσεων, όπως παραβιάσεις δεδομένων, απάτες ηλεκτρονικού "ψαρέματος" (phishing) και επιθέσεις ransomware. Καθώς εξετάζουν συνεχώς την διαδικτυακή δραστηριότητα, οι ομάδες πληροφοριών για απειλές ενσωματώνουν στοιχεία και πλαίσιο για μια ευρεία εικόνα των ψηφιακών κινδύνων ενός οργανισμού.   

Αυτή η διαδικασία βοηθά τους οργανισμούς να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την ενίσχυση της ασφάλειάς τους.

Για παράδειγμα, για την αποτροπή κυβερνοεπιθέσεων, οι ομάδες πληροφοριών για απειλές παρακολουθούν συνεχώς τα υπόγεια φόρουμ και τις συνομιλίες των χάκερ για σημάδια επικείμενων απειλών κατά μιας επιχείρησης. Αναλύοντας μοτίβα σε συζητήσεις, εξελίξεις κακόβουλου λογισμικού και διαρροές διαπιστευτηρίων, οι ειδικοί μπορούν να εντοπίσουν πιθανά σημεία επίθεσης προτού αυτά γίνουν αντικείμενο εκμετάλλευσης. Εάν οι πληροφορίες υποδεικνύουν ότι μια ομάδα ransomware στοχεύει οργανισμούς σε έναν συγκεκριμένο κλάδο, οι ομάδες ασφαλείας μπορούν να ενισχύσουν προληπτικά την άμυνα, να διορθώσουν τα τρωτά σημεία και να εφαρμόσουν μέτρα ανίχνευσης απειλών για τον μετριασμό του κινδύνου πριν από την πραγματοποίηση μιας επίθεσης. 

Καθώς η ψηφιοποίηση αναδιαμορφώνει τις βιομηχανίες, οι εγκληματικές τακτικές εξελίσσονται συνεχώς. Αλλά αναζητώντας και εντοπίζοντας πιθανές απειλές στο διαδίκτυο προτού υλοποιηθούν, οι ομάδες πληροφοριών για απειλές βοηθούν τις επιχειρήσεις να ενισχύσουν προληπτικά την άμυνά τους.  

Η συλλογή πληροφοριών σχετικά με απειλές χρησιμοποιεί μια ποικιλία πηγών δεδομένων, που κυμαίνονται από σήματα που είναι δημόσια διαθέσιμα στο διαδίκτυο έως δεδομένα από μέρη που είναι πιο δύσκολο να προσεγγιστούν και χρησιμοποιούνται συχνά από φορείς κυβερνοαπειλών. Οι ειδικοί σε θέματα πληροφοριών απειλών μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να προσδιορίσουν εάν μια απειλή είναι έγκυρη και, εάν ναι, στη συνέχεια να βρουν τον καλύτερο τρόπο για να την μετριάσουν. 

Οι τέσσερις κύριοι τύποι πληροφοριών για απειλές είναι η στρατηγική, η τακτική, η τεχνική και η επιχειρησιακή. Κάθε ένα εξυπηρετεί έναν ξεχωριστό σκοπό και καλύπτει διαφορετικά επίπεδα λήψης αποφάσεων εντός ενός οργανισμού. 

Η επιχειρησιακή πληροφόρηση για απειλές εστιάζει στους μηχανισμούς συγκεκριμένων εκστρατειών, παρέχοντας πληροφορίες για τα κίνητρα και τις δυνατότητες ενός εισβολέα.  

Οι ομάδες στρατηγικής πληροφόρησης για απειλές έχουν μια ευρύτερη άποψη, προσφέροντας μια ολιστική κατανόηση του ευρύτερου τοπίου μέσω μακροπρόθεσμης ανάλυσης τάσεων και συνεχούς παρατήρησης της δυναμικής σε μακροοικονομικό επίπεδο, συμπεριλαμβανομένων των γεωπολιτικών συνθηκών και των αλλαγών στον κλάδο, που θα μπορούσαν να συμβάλουν σε μελλοντικά χτυπήματα.  

Η τεχνική πληροφόρηση για απειλές εστιάζει στις εσωτερικές λειτουργίες μιας εισβολής, όπως οι διαδρομές πρόσβασης των χάκερ, οι υπογραφές κακόβουλου λογισμικού και οι διευθύνσεις IP, για να προβλέψει τις πιθανές επιπτώσεις στα συστήματα. 

Και οι ομάδες τακτικής πληροφόρησης για απειλές παρακολουθούν τις μεταβαλλόμενες τεχνικές και διαδικασίες των εγκληματιών, βοηθώντας τους οργανισμούς να παραμένουν ένα βήμα μπροστά.  

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο στην ευφυΐα απειλών για την αυτοματοποίηση της συλλογής και ανάλυσης τεράστιου όγκου πληροφοριών στο διαδίκτυο, επιταχύνοντας τους χρόνους απόκρισης και μειώνοντας το κόστος. 

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να κατηγοριοποιήσουν δεδομένα, να μεταφράσουν κείμενο σε ξένη γλώσσα και να διακρίνουν ανεπαίσθητα μοτίβα σε ιστορικές πληροφορίες για την πρόβλεψη μελλοντικών επιθέσεων. Για να βοηθήσουν τους ανθρώπινους αναλυτές να ιεραρχήσουν τις απειλές, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αναλύουν τα εισερχόμενα στοιχεία, μειώνοντας τον χρόνο που αφιερώνουν οι αναλυτές σε ψευδώς θετικά αποτελέσματα.  

Οι πλατφόρμες πληροφοριών για απειλές φιλοξενούν την ανάλυση, την έρευνα τάσεων και τα ευρήματα που αναπτύχθηκαν μετά την αναθεώρηση και ανάλυση πληροφοριών από αυτήν την ποικιλία διαδικτυακών πηγών δεδομένων. Στη συνέχεια, οι πελάτες χρησιμοποιούν αυτά τα συστήματα λογισμικού για να λαμβάνουν σχετικές ειδοποιήσεις και να αξιολογούν πιθανές απειλές σε πραγματικό χρόνο σε όλο το διαδίκτυο και στον πραγματικό κόσμο. 

Εκτός από τη δημιουργία ιεραρχημένων και συμφραζόμενων ειδοποιήσεων για ανθρώπινους αναλυτές, οι πλατφόρμες πληροφοριών για απειλές διοχετεύουν πληροφορίες σε εργαλεία ασφαλείας, όπως τείχη προστασίας και συστήματα ανίχνευσης και πρόληψης εισβολών, ενισχύοντας την ικανότητά τους να μπλοκάρουν κακόβουλη δραστηριότητα.