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Netzwerkerkennung und -reaktion

von Sagar Joshi
Netzwerkerkennung und -reaktion (NDR) überwacht den Netzwerkverkehr und erkennt verdächtige Aktivitäten. Erfahren Sie mehr über seine Vorteile, gängige Werkzeuge und Techniken.

Was ist Network Detection and Response (NDR)?

Network Detection and Response (NDR) ist eine Cybersicherheitslösung, die den Netzwerkverkehr überwacht und verdächtige Aktivitäten erkennt. Sie hilft Unternehmen, Geräte und Technologien, die mit einem Netzwerk verbunden sind, kontinuierlich zu überwachen.

Zu diesen Geräten gehören Computer, Drucker, Internet of Things (IoT)-Geräte und andere Systeme, die in modernen IT-Infrastrukturen verwendet werden. Network Detection and Response-Systeme nutzen fortschrittliche technologische Fähigkeiten wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Bedrohungsinformationen, um Cyber-Sicherheitsrisiken zu identifizieren und zu mindern.

Moderne Unternehmen können Network Detection and Response-Software verwenden, um Sicherheitsbedrohungen zu erkennen und relevante Parteien bei Bedarf zu alarmieren. Die Software ist gut ausgestattet, um die Bedrohungsbehebung zu automatisieren.

Arten von Bedrohungen, die NDR aufdeckt

Die Bedrohungslandschaft entwickelt sich kontinuierlich weiter. Bedrohungsakteure entwickeln neue Techniken, um die Sicherheitslage eines Unternehmens auszunutzen. Organisationen müssen vorsichtig und wachsam sein, da es schwierig ist, vorherzusagen, welche Art von Bedrohung an die Tür klopfen wird. Nachfolgend sind einige häufige Bedrohungen aufgeführt, die NDR-Software erkennen soll.

  • Unbekannte Malware ist schwer zu erkennende, bösartige Software. Sie kompromittiert den Host, um die Kontrolle über das Netzwerk zu erlangen.
  • Zielgerichtete Angriffe beinhalten Social Engineering, Brute-Force-Angriffe, Distributed Denial-of-Service (DDoS)-Angriffe und andere Techniken, um Endpunkte zu schwächen.
  • Insider-Angriffe entstehen innerhalb der Organisation. Mitarbeiter oder Auftragnehmer können Dateien zugreifen, stehlen oder manipulieren, Zugriffsberechtigungen ändern oder Malware installieren.
  • Menschliches Versagen kann Organisationen unbeabsichtigt Angriffen aussetzen. Das Teilen von Benutzeranmeldeinformationen oder das versehentliche Gewähren von privilegiertem Zugriff kann Konten anfällig machen und zu einem größeren Angriff führen.

Vorteile von Network Detection and Response

Network Detection and Response-Lösungen suchen nach verdächtigem Verhalten im Verkehrsfluss. Wenn etwas außerhalb des Normalen liegt, alarmiert die Software die relevanten Stakeholder. Weitere bemerkenswerte Vorteile, die die Plattform den Nutzern bietet.

  • Kontinuierliche Netzwerktransparenz. Fachleute erhalten ununterbrochene Netzwerktransparenz, die verschiedene Gerätetypen und Standorte abdeckt, einschließlich Remote-Benutzer, IoT-Geräte und Cloud-Ressourcen.
  • KI-gestützte Bedrohungserkennung. Führende NDR-Lösungen nutzen künstliche Intelligenz (KI) und Verhaltensanalysen, um das Angreiferverhalten präzise zu modellieren. Es verbessert die Bedrohungserkennung und reduziert Fehlalarme.
  • Erhöhte SOC-Effizienz. KI-gesteuertes NDR automatisiert Sicherheitsdetektionen und unterstützt Security Operations Center (SOC)-Teams bei der Bedrohungsbewältigung trotz knapper Cybersicherheitsexpertise.
  • Echtzeit-Angriffsreaktion. NDR erkennt fortschrittliche Angriffe und reagiert in Echtzeit. Es integriert sich mit Cybersicherheitswerkzeugen wie Endpoint Detection and Response (EDR)-Software und Security Orchestration Automation and Response (SOAR)-Software für einen umfassenden Sicherheitsansatz.

Gängige Werkzeuge und Techniken für Network Detection and Response

Künstliche Intelligenz stattet NDR-Werkzeuge mit mehreren Fähigkeiten aus. Sie können Verhaltensmuster identifizieren und verstehen. Mehr über Standardtechniken und -werkzeuge, die in NDR verwendet werden, finden Sie unten.

  • Maschinelles Lernen (ML) analysiert große Datensätze, um unbekannte Bedrohungen mithilfe von Verhaltensanalysen zu erkennen. Diese Modelle können ungewöhnliche Muster im Netzwerkverkehr identifizieren und Bedrohungen erkennen.
  • Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es bereichert NDR-Fähigkeiten durch künstliche neuronale Netze und analysiert das Netzwerkverhalten.
  • Statistische Analyse verwendet vergangene Daten und Aufzeichnungen, um Abweichungen von Standard-Netzwerkverkehrsmustern zu identifizieren.
  • Heuristik erkennt verdächtige Merkmale in unbekannten Bedrohungen.
  • Bedrohungsinformations-Feeds bieten Kontext für die Anomalieerkennung. Sie konsumieren Daten aus externen und internen Quellen, um bekannte Bedrohungen zu identifizieren.
  • Signaturbasierte Erkennungsmethoden verwenden eindeutige Indikatoren bekannter Bedrohungen, um sie in Zukunft zu identifizieren.

NDR-Bedrohungspräventionsschritte

NDR-Lösungen folgen den unten aufgeführten Schritten, um Bedrohungen im Zusammenhang mit verdächtigen Netzwerkaktivitäten zu identifizieren, zu erkennen und zu verhindern.

  • Verkehrsüberwachung. NDR-Lösungen überwachen sowohl eingehenden als auch internen Netzwerkverkehr für tiefgehende Sichtbarkeit.
  • Erweiterte Bedrohungserkennung. NDR-Plattformen nutzen KI, ML und Datenanalysen, um den Verkehr kontinuierlich zu analysieren und verdächtige Muster zu identifizieren.
  • Automatisierte Untersuchung. Muster werden extrahiert, um verdächtige Verbindungen zu erkennen und die Vorfallreaktion zu automatisieren.
  • Intelligenzintegration. NDR-Tools erkennen potenzielle Bedrohungen und teilen diese Informationen mit anderen Sicherheitslösungen.
  • Alarm-Feeds. Sicherheitsalarm-Feeds werden erstellt, um SOC-Analysten über die Sicherheitslage des Netzwerks zu informieren.
  • Bedrohungsprävention. NDR blockiert bösartigen Verkehr, während er auftritt.

Best Practices für die Implementierung von NDR

Halten Sie sich an die folgenden Best Practices, um die Implementierung effektiv und effizient zu gestalten.

  • Klare Ziele definieren. Formulieren Sie die Bereitstellungsziele klar, um Strategien mit den Zielen der Bedrohungserkennung, der Verbesserung der Vorfallreaktion oder der Einhaltung von Vorschriften in Einklang zu bringen.
  • Netzwerke bewerten. Führen Sie eine umfassende Netzwerkevaluierung durch, die alle Umgebungen abdeckt, um Wissenslücken zu identifizieren.
  • Regeln anpassen. Passen Sie Erkennungsregeln an spezifische Sicherheitsbedürfnisse an.
  • Die Basislinie überwachen. Etablieren Sie eine normale Verhaltensbasislinie und überwachen Sie sie ständig. Alarmieren Sie das SOC bei Bedarf.
  • NDR integrieren. Security Information and Event Management (SIEM)-Tools und Endpunktschutz-Tools, die mit Network Detection and Response-Software integriert sind, zentralisieren die Sichtbarkeit und machen die Vorfallreaktion effektiv.
  • In Echtzeit überwachen. Stellen Sie den Echtzeitbetrieb sicher, um eine kontinuierliche Verkehrsanalyse zu ermöglichen, die eine schnelle Bedrohungserkennung und -reaktion ermöglicht.

Network Detection and Response vs. Endpoint Detection and Response vs. Extended Detection and Response

Network Detection and Response (NDR) bietet Echtzeitüberwachung und -analyse des Netzwerkverkehrs. Es verwendet fortschrittliche Technologien, um Muster und Anomalien zu erkennen und verdächtige Aktivitäten zu erfassen.

Endpoint Detection and Response (EDR) überwacht Bedrohungen und mildert sie auf individueller Endpunktebene. Es bietet Einblick in Endpunktaktivitäten, um Bedrohungen zu bekämpfen.

Extended Detection and Response (XDR) hat sich aus EDR und NDR entwickelt, um die Sicherheitsdetektion von Endpunkten und Netzwerkverkehr zu vereinheitlichen. Es verfeinert die Echtzeit-Bedrohungserkennung, -untersuchung, -reaktion und -jagd und bietet einen umfassenden Cybersicherheitsansatz.

Erfahren Sie mehr über XDR-Plattformen und wie sie Sicherheitsprobleme erkennen und beheben.

Sagar Joshi
SJ

Sagar Joshi

Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.