Druva एआई-संचालित प्रतिक्रिया क्षमताओं का लाभ उठाता है ताकि एआई-ईंधन वाले रैंसमवेयर हमलों का मुकाबला किया जा सके।
बैकअप और डेटा लचीलापन विक्रेता नोट करता है कि हमलावर अधिक घुसपैठ वैक्टर का पता लगाने, युक्तियों को तेज़ी से समायोजित करने और सामान्य व्यावसायिक गतिविधि के भीतर दुर्भावनापूर्ण कार्यों को छिपाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। चोरी किए गए क्रेडेंशियल्स और लगातार विकसित हो रहे रैंसमवेयर के साथ मिलकर, क्लासिक सुरक्षा संकेत बहुत कम विश्वसनीय हो जाते हैं। कुल मिलाकर, एआई सुरक्षा टीमों के लिए नियमित संचालन से वास्तविक सिस्टम से समझौता करना कठिन बना देता है।
इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, Druva संदिग्ध पहचान गतिविधि की जांच करने और हमले के विस्फोट त्रिज्या की कल्पना करने के लिए अपनी ग्राफ-संबंध मेटाडेटा विश्लेषण तकनीक लागू करता है। यह संभावित रैंसमवेयर गतिविधि को सत्यापित करने के लिए बैकअप डेटासेट का विश्लेषण करने वाले अपने मालिकाना एआई थ्रेट पाइपलाइन के साथ जोड़ता है। यह घटना के प्रभाव की पुष्टि करता है और स्वच्छ, भरोसेमंद सिस्टम को पुनर्स्थापित करने के लिए सटीक रोकथाम और पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं पर सुरक्षा और प्रशासनिक टीमों का मार्गदर्शन करता है।
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Druva के मुख्य सुरक्षा अधिकारी, योगेश बडवे ने कहा: "सुरक्षा टीमें जानती हैं कि वे हर हमले को नहीं रोक सकतीं। वास्तविक चुनौती यह समझना है कि खतरा सुरक्षा को भेदने के बाद वास्तव में क्या होता है, और एआई अनिश्चितता के इन जोखिमों को बढ़ाता है। पुनर्प्राप्ति से पहले, आपको संशोधनों के प्रमाण, समझौते के दायरे और कौन सा डेटा भरोसेमंद बना रहता है, इसकी आवश्यकता होती है। Druva खतरे के संकेतों को मान्य करने और उन्हें मूर्त साक्ष्य में बदलने के लिए वर्षों के बैकअप टेलीमेट्री का लाभ उठाता है, जिससे ग्राहकों को अनुमान लगाने के बजाय पुनर्प्राप्ति के लिए एक ठोस तथ्यात्मक आधार मिलता है।"
Druva के अनुसार, पारंपरिक विसंगति का पता लगाना असामान्य फ़ाइल गतिविधि को चिह्नित कर सकता है फिर भी प्रशासकों को वास्तविक दुर्भावनापूर्ण घटनाओं को अलग करने के लिए टेलीमेट्री और रिपोर्ट की मात्रा के माध्यम से छानने के लिए मजबूर करता है। रैंसमवेयर डिटेक्शन की एआई-संचालित थ्रेट पाइपलाइन बहु-चरणीय व्यवहार विश्लेषण के साथ-साथ फोरेंसिक सत्यापन के माध्यम से इसे हल करती है जो झूठे अलर्ट को फ़िल्टर करती है और पुष्ट साक्ष्य प्रदान करती है। ये अद्यतन सुविधाएँ ग्राहकों को निम्न की अनुमति देती हैं:
स्नैपशॉट्स के भीतर रैंसमवेयर पैटर्न की पहचान करें: रैंसम नोट, ज्ञात दुर्भावनापूर्ण फ़ाइल एक्सटेंशन, थोक फ़ाइल का नाम बदलना और अन्य समझौते के संकेत सहित उच्च-जोखिम वाले संकेतों के लिए बैकअप स्नैपशॉट्स को स्कैन करने के लिए उद्देश्य-निर्मित एआई और मशीन-लर्निंग मॉडल तैनात करें।
उच्च-जोखिम वाले अलर्ट को मान्य करें: संरचनात्मक जांच, एन्ट्रॉपी माप, एमआईएमई-प्रकार निरीक्षण, फ़ाइल अखंडता और डेटा विश्लेषण को कवर करने वाले मूल इन-प्लेटफ़ॉर्म फोरेंसिक के माध्यम से रैंसमवेयर उपस्थिति की पुष्टि करें और झूठे-सकारात्मक दरों को कम करें।
साक्ष्य को पुनर्प्राप्ति वर्कफ़्लो में अनुवाद करें: पुनर्प्राप्ति इनसाइट्स के भीतर व्याख्या योग्य निष्कर्ष प्रस्तुत करें, प्रभावित डेटासेट को स्वच्छ स्नैपशॉट्स से अलग करें, और पुनर्प्राप्ति संचालन से पहले पुनर्स्थापना बिंदुओं को मान्य करें।
कंपनी पुनर्प्राप्ति को तेज करने और जोखिम को कम करने के लिए हमले के रास्तों का भी पुनर्निर्माण करती है। Dru Metagraph मानव और गैर-मानव पहचान (एआई एजेंटों जैसे एनएचआई), संबंधित गतिविधियों और माइक्रोसॉफ्ट एंट्रा आईडी, एक्टिव डायरेक्टरी और ओक्टा के बीच इंटर-रिलेशनशिप का एक इंटरैक्टिव दृश्य प्रदान करता है। यह पहचान, अनुमतियों, अनुप्रयोगों, नीतियों और समय-सीमाओं में परिवर्तनों को प्रासंगिक बनाता है ताकि यह दर्शाया जा सके कि संदिग्ध गतिविधि बुनियादी ढांचे में कैसे फैलती है, जांच के समय को कई दिनों से घटाकर घंटों तक कर देती है। इस हमले के संदर्भ से लैस, सुरक्षा प्रशासक निम्न कार्य कर सकते हैं:
हमलावर के व्यवहार और विस्फोट त्रिज्या का मानचित्रण करें, प्रारंभिक पहुंच बिंदुओं, विशेषाधिकार वृद्धि, दृढ़ता तंत्र और पार्श्व आंदोलन की पहचान करें, जो प्रासंगिक MITRE ATT&CK TTPs के अनुरूप हैं।
एक विश्वसनीय पूर्व-हमले आधार रेखा स्थापित करें: उल्लंघन से पहले सिस्टम स्थिति का पुनर्निर्माण करने और आवश्यक पुनर्प्राप्ति दायरे को परिभाषित करने के लिए ऐतिहासिक परिवर्तन लॉग और स्नैपशॉट्स का लाभ उठाएं।
व्यवहारिक साक्ष्य को लक्षित रोकथाम और पुनर्प्राप्ति चरणों में परिवर्तित करें: अनुकूलित, पूर्व-मान्य पुनर्प्राप्ति योजनाएं उत्पन्न करें जो समझौता की गई वस्तुओं को सूचीबद्ध करती हैं, उपचारात्मक कार्रवाई का प्रस्ताव करती हैं, और बहाली के लिए उपयुक्त स्वच्छ स्नैपशॉट्स को इंगित करती हैं।
बूटनोट
MITRE ATT&CK एक विरोधी-व्यवहार ढांचा है जिसे एक अमेरिकी गैर-लाभकारी तकनीकी सलाहकार संगठन द्वारा बनाए रखा जाता है जो संघीय रूप से वित्त पोषित अनुसंधान-और-विकास केंद्रों का प्रबंधन करता है। ATT&CK एडवरसैरियल टैक्टिक्स, टेक्निक्स, और कॉमन नॉलेज का प्रतिनिधित्व करता है, जो वास्तविक दुनिया के हमलावर आचरण का दस्तावेजीकरण करने वाला एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ज्ञान भंडार है। TTPs टैक्टिक्स, टेक्निक्स, और प्रोसीजर के लिए खड़े हैं, जो साइबर-हमले अभियानों के दौरान व्यावहारिक खतरा अभिनेता व्यवहार का वर्णन करते हैं।
बीजिंग कियानक्सिंग जिएटोंग टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड
सैंडी यांग/ग्लोबल स्ट्रैटेजी डायरेक्टर
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