Kako metode hakera postaju sve sofisticiranije, čak ni današnje napredne sigurnosne mjere možda neće biti dovoljne. Iako je kibernetički 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 novim opasnostima prije nego što uzrokuju štetu. Evo što trebate znati o tome. 

Obavještajni podaci o prijetnjama proces su prikupljanja i analiziranja informacija na mreži kako bi se predvidjeli i procijenili potencijalni rizici koje predstavljaju ljudi i skupine neprijateljski raspoložene prema organizaciji ili njezinim članovima. Stručnjaci za obavještajne podatke o prijetnjama koriste ove uvide kako bi spriječili potencijalne napade, poput kršenja podataka, phishing prijevara i napada ransomwareom. Dok kontinuirano pregledavaju online aktivnosti, timovi za obavještajne podatke o prijetnjama integriraju dokaze i kontekst kako bi dobili široki pogled na digitalne rizike organizacije.   

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

Na primjer, kako bi odvratili kibernetičke napade, timovi za obavještajne podatke o prijetnjama kontinuirano prate podzemne forume i razgovore hakera tražeći znakove nadolazećih prijetnji tvrtki. Analizirajući obrasce u raspravama, razvoj zlonamjernog softvera i procurele vjerodajnice, stručnjaci mogu identificirati potencijalne točke napada prije nego što budu iskorištene. Ako obavještajni podaci ukazuju na to da skupina za ransomware cilja organizacije u određenoj industriji, sigurnosni timovi mogu proaktivno ojačati obranu, zakrpati ranjivosti i implementirati mjere lova na prijetnje kako bi ublažili rizik prije nego što se napad dogodi. 

Kako digitalizacija mijenja industrije, kriminalne taktike se neprestano razvijaju. No, traženjem i identificiranjem potencijalnih prijetnji na mreži prije nego što se materijaliziraju, timovi za obavještajne podatke o prijetnjama pomažu tvrtkama da proaktivno ojačaju svoju obranu.  

Obavještajni podaci o prijetnjama koriste razne izvore podataka, od signala koji su javno dostupni na internetu do podataka s mjesta koja su teže dostupna i koja često koriste akteri kibernetičkih prijetnji. Stručnjaci za obavještajne podatke o prijetnjama mogu koristiti te informacije kako bi utvrdili je li prijetnja valjana i, ako jest, kako je najbolje ublažiti. 

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

Operativna obavještajna služba o prijetnjama usredotočuje se na mehaniku određenih kampanja, pružajući uvid u motivaciju i sposobnosti napadača.  

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

Tehnička obavještajna služba o prijetnjama usredotočuje se na unutarnje funkcioniranje upada, kao što su pristupne rute hakera, potpisi zlonamjernog softvera i IP adrese, kako bi predvidjela potencijalne utjecaje na sustave. 

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

Umjetna inteligencija i sustavi strojnog učenja sve se 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 strojnog učenja mogu kategorizirati podatke, prevoditi tekst na stranom jeziku i prepoznati suptilne obrasce u povijesnim informacijama kako bi predvidjeli buduće napade. Kako bi pomogli ljudskim analitičarima da odrede prioritet prijetnji, sustavi 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 sustave za primanje relevantnih upozorenja i procjenu potencijalnih prijetnji u stvarnom vremenu putem interneta i u stvarnom svijetu. 

Osim što stvaraju prioritetna i kontekstualna upozorenja za ljudske analitičare, platforme za obavještajne podatke o prijetnjama usmjeravaju obavještajne podatke prema sigurnosnim alatima poput vatrozida i sustava za otkrivanje i sprječavanje upada, poboljšavajući njihovu sposobnost blokiranja zlonamjernih aktivnosti.