Зачем беспокоиться о кибербезопасности? Пусть всю работу делают журналы событий, сказали в Google

Используя ‎журналы событий‏ ‎Windows ‎и ‎интегрируясь ‎с ‎передовыми‏ ‎системами ‎обнаружения,‏ ‎организации‏ ‎могут ‎лучше ‎защитить‏ ‎себя ‎от‏ ‎растущей ‎угрозы ‎кражи ‎данных‏ ‎из‏ ‎браузера.

Технические ‎характеристики

📌Журналы‏ ‎событий ‎Windows:‏ ‎Метод ‎использует ‎журналы ‎событий ‎Windows‏ ‎для‏ ‎обнаружения ‎подозрительных‏ ‎действий, ‎которые‏ ‎могут ‎указывать ‎на ‎кражу ‎данных‏ ‎из‏ ‎браузера.‏ ‎Это ‎включает‏ ‎в ‎себя‏ ‎мониторинг ‎определенных‏ ‎идентификаторов‏ ‎событий ‎и‏ ‎шаблонов, ‎которые ‎указывают ‎на ‎вредоносное‏ ‎поведение.

📌Идентификаторы ‎событий:‏ ‎Ключевые‏ ‎идентификаторы ‎событий ‎для‏ ‎мониторинга ‎включают‏ ‎идентификатор ‎события 4688 для ‎отслеживания ‎создания‏ ‎процесса,‏ ‎который ‎может‏ ‎помочь ‎определить,‏ ‎когда ‎запущен ‎браузер ‎или ‎связанный‏ ‎с‏ ‎ним ‎процесс;‏ ‎Идентификатор ‎события 5145 для‏ ‎мониторинга ‎доступа ‎к ‎файлам, ‎который‏ ‎может‏ ‎быть‏ ‎использован ‎для‏ ‎обнаружения ‎несанкционированного‏ ‎доступа ‎к‏ ‎файлам‏ ‎данных ‎браузера;‏ ‎и ‎идентификатор ‎события 4663 для ‎отслеживания ‎доступа‏ ‎к ‎объектам.,‏ ‎полезный‏ ‎для ‎выявления ‎попыток‏ ‎чтения ‎или‏ ‎изменения ‎файлов ‎данных ‎браузера.

📌Поведенческий‏ ‎анализ: Подход‏ ‎предполагает ‎анализ‏ ‎поведения ‎процессов‏ ‎и ‎их ‎взаимодействия ‎с ‎файлами‏ ‎данных‏ ‎браузера. ‎Это‏ ‎включает ‎в‏ ‎себя ‎поиск ‎необычных ‎закономерностей, ‎таких‏ ‎как‏ ‎процессы,‏ ‎которые ‎обычно‏ ‎не ‎обращаются‏ ‎к ‎файлам‏ ‎данных‏ ‎браузера, ‎которые‏ ‎внезапно ‎начинают ‎это ‎делать, ‎высокая‏ ‎частота ‎доступа‏ ‎к‏ ‎файлам ‎данных ‎браузера‏ ‎процессами, ‎не‏ ‎являющимися ‎браузерами.

📌Интеграция ‎с ‎SIEM: Метод‏ ‎может‏ ‎быть ‎интегрирован‏ ‎с ‎системами‏ ‎управления ‎информацией ‎о ‎безопасности ‎и‏ ‎событиями‏ ‎(SIEM) ‎для‏ ‎автоматизации ‎процесса‏ ‎обнаружения ‎и ‎оповещения. ‎Это ‎позволяет‏ ‎осуществлять‏ ‎мониторинг‏ ‎в ‎режиме‏ ‎реального ‎времени‏ ‎и ‎быстрее‏ ‎реагировать‏ ‎на ‎потенциальные‏ ‎инциденты ‎с ‎кражей ‎данных.

📌Машинное ‎обучение: использование‏ ‎моделей ‎машинного‏ ‎обучения‏ ‎для ‎расширения ‎возможностей‏ ‎обнаружения ‎за‏ ‎счет ‎выявления ‎аномалий ‎и‏ ‎закономерностей,‏ ‎которые ‎нелегко‏ ‎обнаружить ‎только‏ ‎с ‎помощью ‎систем, ‎основанных ‎на‏ ‎правилах.

Влияние‏ ‎на ‎отрасли‏ ‎промышленности

📌Повышение ‎уровня‏ ‎безопасности: Внедряя ‎этот ‎метод ‎обнаружения, ‎организации‏ ‎могут‏ ‎значительно‏ ‎повысить ‎уровень‏ ‎защиты ‎от‏ ‎кражи ‎данных‏ ‎из‏ ‎браузера. ‎Это‏ ‎особенно ‎важно ‎для ‎отраслей, ‎работающих‏ ‎с ‎конфиденциальной‏ ‎информацией,‏ ‎таких ‎как ‎финансы,‏ ‎здравоохранение ‎и‏ ‎юридический ‎сектор.

📌Соблюдение ‎нормативных ‎требований: Во‏ ‎многих‏ ‎отраслях ‎промышленности‏ ‎действуют ‎строгие‏ ‎требования ‎по ‎соблюдению ‎нормативных ‎требований‏ ‎в‏ ‎отношении ‎защиты‏ ‎данных. ‎Этот‏ ‎метод ‎помогает ‎организациям ‎соответствовать ‎этим‏ ‎требованиям,‏ ‎предоставляя‏ ‎надежный ‎механизм‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎и ‎предотвращения‏ ‎утечек‏ ‎данных.

📌Реагирование ‎на‏ ‎инциденты: Возможность ‎обнаруживать ‎кражу ‎данных ‎из‏ ‎браузера ‎в‏ ‎режиме‏ ‎реального ‎времени ‎позволяет‏ ‎быстрее ‎реагировать‏ ‎на ‎инциденты, ‎сводя ‎к‏ ‎минимуму‏ ‎потенциальный ‎ущерб‏ ‎и ‎сокращая‏ ‎время, ‎в ‎течение ‎которого ‎злоумышленники‏ ‎получают‏ ‎доступ ‎к‏ ‎конфиденциальным ‎данным.

📌 Экономия‏ ‎средств: Раннее ‎обнаружение ‎и ‎предотвращение ‎кражи‏ ‎данных‏ ‎может‏ ‎привести ‎к‏ ‎значительной ‎экономии‏ ‎средств ‎за‏ ‎счет‏ ‎предотвращения ‎финансового‏ ‎ущерба ‎и ‎ущерба ‎репутации, ‎связанных‏ ‎с ‎утечкой‏ ‎данных.

📌Доверие‏ ‎и ‎репутация: ‎В‏ ‎отраслях, ‎которые‏ ‎в ‎значительной ‎степени ‎зависят‏ ‎от‏ ‎доверия ‎клиентов,‏ ‎таких ‎как‏ ‎электронная ‎коммерция ‎и ‎онлайн-сервисы, ‎демонстрация‏ ‎твердой‏ ‎приверженности ‎безопасности‏ ‎данных ‎может‏ ‎повысить ‎репутацию ‎и ‎доверие ‎клиентов.