攻防实战下攻击手段全面升级,如何有效应对加密流量攻击?

文章来源:网络整理编辑:采集侠2022-06-30 09:49

导读:

[攻防实战下攻击手段全面升级,如何有效应对加密流量攻击?

如今,网络攻击技术和手段持续升级,漏洞利用攻击、无文件攻击等各类高级攻击手段出现,其攻击手法隐蔽、破坏性强,给单位网络安全带来了极大挑战。

其中,加密流量攻击是攻防实战中最常见的手法之一,攻击者为了窃取数据、控制目标系统,往往采取更加隐蔽的加密通信技术,通过对内容进行协议加密,消除攻击的明显特征,使检测难度呈指数上升。

据深信服千里目安全技术中心2021年的实战分析,近50%的安全事件由加密流量攻击引发。如渗透阶段采用TLS加密扫描,攻击阶段采用RDP、SSH等加密的暴力破解,再通过webshell获取权限,最后通过加密隧道外发数据等。

一、AI技术在实战中被广泛应用

检测加密流量而不损害其加密完整性的智能手法逐步被认可,AI技术可以基于大数据统计分析,挖掘数据规律及目标特征,更快地检测出加密流量威胁,减少所需时间和资源,提高网络分析的效率及准确性,在实战中被广泛使用。

然而,AI技术如没有得到有效运用,也无法在实战中检测到加密的威胁行为。例如无监督学习可以定位未知威胁,但精准度待提升;有监督学习精确度高,却无法覆盖未知威胁。

二、如何在实战中精准识别加密流量攻击?

深信服安全团队经过7000+用户实践发现,只有将无监督学习和有监督学习智能化结合,才能最大限度提升加密流量攻击的识别率。

攻防实战下攻击手段全面升级,如何有效应对加密流量攻击?

 

▲深信服NDR在实战中识别高级威胁行为示例

1. 有监督学习精准识别已知加密流量

有监督机器学习通过将已知、带标签的行为数据输入系统,学习分析数据行为,并根据数据标签来检测、识别特定的高级威胁。

深信服NDR(全流量高级威胁检测系统)应用AI模型,基于有监督机器学习抓取所有上下行流量,提取1000+维度特征,同时增加了模型训练算法LightGBM学习特征的权重,对已知高级威胁的检测更为精准。传统的检测方式基于一个模型检测多个场景,不同场景的特征不尽相同,因此误报率很高。深信服NDR基于AI模型有监督学习进行场景化建模,一个模型对应一个场景,根据场景特征进行针对性检测,模型检测精准率能够达到98%。

2. 无监督学习提前发现未知加密流量

无监督的机器学习覆盖了聚类、神经网络等方法,不依赖任何标签值,通过自主学习,挖掘数据内在特征,实现自动化全面检测,更合理地利用资源,提升效率。

深信服NDR基于AI模型无监督学习方法,通过聚类学习、特征映射等智能分析技术建立设备加密流量动态行为基线,筛选出异常的、可疑的行为,同时结合行为聚合与关联分析,检测出未知威胁的早期迹象,最大程度地实现自动化检测,可以快速检测出如下异常,帮助网络安全团队主动预防威胁:

异常的网络设备JA3

异常的访问时间和访问频率

异常的上下行数据包比率

异常的证书签发机构

……

以常见的“服务器权限获取手法webshell加密通信”为例,攻击者通过渗透系统或网络安装webshell ,在应用服务器上执行敏感命令、窃取数据、植入病毒,危害极大。‍webshell具有很强的隐蔽性,传统的、基于单向数据流的流量检测方案,无法实时更新数据,难以有效检测webshell。

深信服NDR基于AI模型无监督学习的孤立森林异常点检测算法,可以构建特征向量,精准检测“孤立离群”的webshell访问行为,具有更高检出率,更低误报率。除了webshell加密通信场景外,深信服NDR同样支持隧道检测、CS漏洞、加密挖矿、加密反弹shell等威胁检测,覆盖多种加密威胁场景。

攻防实战下攻击手段全面升级,如何有效应对加密流量攻击?

 

攻防实战下攻击手段全面升级,如何有效应对加密流量攻击?

 

▲ NDR发现攻击者发起暴力破解,并上传免杀的webshell文件,最终实现远程控制

目前,超7000+用户依托深信服NDR产品,在常态化攻防实战中筑牢安全堡垒。除了全面精准的高级威胁检测,深信服NDR还可以深度联动EDR、SaaS XDR等,对流量侧、端侧数据聚合分析,实现分析、检测、溯源、响应的一站式防护闭环,全力提升企业级用户的纵深防御能力。

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