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西門子6ES7321-1BH50-0AA0
產品時間：2023-12-26
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計算機網(wǎng)絡模式識別
越來越善于欺騙哪怕較精密的防護措施。事實上，許多攻擊暗中進行數(shù)月而不被發(fā)現(xiàn)。西門子投資的Cyberflow Analytics公司是一家初創(chuàng)企業(yè)，其技術可實現(xiàn)快速檢測出IT網(wǎng)絡內部的入侵者。
哪怕較精密的防火墻和病毒掃描程序，也難以抵擋有著明確目標且技術*的攻擊。IT專家稱之為“高級持續(xù)性威脅（APT）”。這種惡意軟件可以在網(wǎng)絡內四處活動很長時間而不被發(fā)現(xiàn)。德國聯(lián)邦信息安全局（BSI）新發(fā)布的狀態(tài)報告，列舉了曾長達數(shù)月甚或數(shù)年時間未被發(fā)現(xiàn)的APT。BSI指出，高科技企業(yè)、重點行業(yè)、政府部門和研究機構等的網(wǎng)絡，面臨的風險最大。
美國初創(chuàng)企業(yè)Cyberflow Analytics公司開發(fā)的技術，能夠快速檢測出IT網(wǎng)絡內部的入侵者，其總裁暨聯(lián)合創(chuàng)始人Tom Caldwell表示，“真正老練的編寫出過去從未用于攻擊的惡意軟件，因此，傳統(tǒng)防護措施招架不住它們的攻擊。但我們可以根據(jù)其不同于正常業(yè)務流程的異常行為，檢測出這些惡意軟件。”Caldwell認為，快速高效地檢測出惡意軟件的關鍵，是對入侵者在網(wǎng)絡內的行為進行分析——更確切地說，是對偏離網(wǎng)絡通訊正常模式的、入侵者產生的數(shù)據(jù)傳輸進行分析。
業(yè)務流程都多多少少遵循相同的模式。辦公室計算機收發(fā)電子郵件、訪問互聯(lián)網(wǎng)及特定數(shù)據(jù)服務器和應用程序。工廠內，機械臂移動，將機器傳出的信息轉發(fā)至控制中心，并接收控制中心或授權計算機發(fā)出的指令。但是，譬如，當一臺計算機開始與一臺從未與之通訊的機器進行通訊時，其行為肯定是不同尋常的。通過學會識別網(wǎng)絡內的正常流程，并監(jiān)測數(shù)據(jù)流以發(fā)現(xiàn)異常的軟件，可以立即覺察出這一點。這便是Cyberflow Analytics公司提供的解決方案的優(yōu)勢所在。
能夠檢測出與網(wǎng)絡襲擊有關的高風險反常行為的安全分析軟件的截屏。圖中所示為軟件檢測出一位員工將被病毒感染的臺式機接入公司網(wǎng)絡時的情形。
實時檢測異常
來自西門子金融服務集團的Mike Majors說，“工業(yè)網(wǎng)絡往往具有很高的可預測性。機器每天都執(zhí)行著或多或少相同的操作。因此，在工廠進行異常檢測特別有效。”Majors是西門子未來工業(yè)基金的負責人，這個基金專門投資于那些開發(fā)開拓性技術的初創(chuàng)企業(yè)。Majors最近的一項投資便是Cyberflow Analytics公司。
Cyberflow Analytics所采用技術的特別之處在于，它記錄的只是數(shù)據(jù)流而不是所發(fā)送的實際信息。原則上，其軟件記錄誰在什么時候與誰分享多少數(shù)據(jù)?？梢詫崟r檢測出數(shù)據(jù)流中的異常，哪怕是檢測數(shù)據(jù)量很大的、IT行業(yè)所謂的大數(shù)據(jù)流。相比之下，如果想要分析數(shù)據(jù)包內容，那么，取決于數(shù)據(jù)量，必須花費數(shù)小時、數(shù)天甚或數(shù)月時間來進行分析。在此期間，可能會發(fā)生其他問題。
奏效的模型
Mike Majors指出，Cyberflow Analytics技術的另一個優(yōu)點，是它評估元數(shù)據(jù)。他說：“我們發(fā)現(xiàn)，許多進行異常檢測的企業(yè)都不得不搞清楚每臺機器的每個通訊協(xié)議，才能讓他們的算法起作用。工廠環(huán)境各式各樣，充滿各種類型、各種型號的設備，它們的通訊協(xié)議各不相同。如果解決方案著眼于通訊協(xié)議的含義和所傳輸?shù)闹噶睿敲?，必須為幾乎每一座工廠量身定制解決方案。”他補充道，重要的是不能從元數(shù)據(jù)抽取公司特定信息。
為了找出網(wǎng)絡中的異常，Cyberflow Analytics使用其內部研發(fā)的、各種網(wǎng)絡組件的行為模型，如服務器、應用程序和通訊協(xié)議。每個模型都基于自學習軟件。模型和軟件共同記錄網(wǎng)絡內的通訊流，并創(chuàng)建出表明某些典型特定網(wǎng)絡行為的集群。新近記錄的處理信息被分配給適當集群里。如果某個處理信息不在這個框架范圍內，那么，它不屬于任何一個群集。在這樣情況下，Cyberflow Analytics會提前訓練其模型，識別諸如服務器的典型特定行為，使模型從一開始就得到有效利用。