תמונה מאת ב- קרלה קוואריו Unsplash תגובה לאיומי אבטחת סייבר פירושה שחברה חייבת להקדים בחמישה צעדים את ההאקרים. מלכודות שיבוטים, חלוץ בטכנולוגיית ההונאה, הופכות את תגובת האיומים לאוטומטית על ידי הונאת הרמאים ומלחמה בבינה מלאכותית עם בינה מלאכותית. עד סוף 2024, היו (CVE): אלו רק הפגיעויות שנחשפו בפומבי, וייתכן שיהיו עוד הרבה יותר. במחצית הראשונה של 2024 זיהוי CVEs משותף חדש , שעלול להשאיר דלתות פתוחות לרווחה לניצול פושעי סייבר. הופעת טכנולוגיות הבינה המלאכותית רק מוסיפה לרשימה הזו, כאשר פושעי סייבר משתמשים בבינה מלאכותית גנרית כדי להעצים את שרשראות ההתקפה שלהם. כתוצאה מפערי אבטחה והתקפות מתקדמות, מדהים לא יזוהה. יש גם א התקפות; התקפות ידניות הן לרוב מסובכות ורב-חלקיות, מה שהופך את הזיהוי למאתגר. 240,830 נקודות תורפה וחשיפות של אבטחת סייבר בשידור חי היוו עלייה של 30%. 95% מהתקפות הבוטים עלייה של 19% בידנית/אנושית ארגונים ברחבי העולם עומדים על תהום. ההתמודדות עם רמת התקפות הסייבר המורכבת שאין שני לה הובילה לפער מודיעיני. ככזה, הצונאמי של ניצול יום אפס ומורכב דורש גישה מתוחכמת. כאן, אנו מסתכלים כיצד חלוץ בטכנולוגיית הטעיה מונעת בינה מלאכותית, מלכודות שיבוטים, יסייעו לחברות בכל הגדלים להגן ולחזק באופן מתמשך את המערכות שלהן ולהפחית את הסיכון למתקפת סייבר מוצלחת. מלכודות שיבוט, נלחמים בבינה מלאכותית עם בינה מלאכותית ילד אבטחה חדש נמצא בשטח: מלכודות שיבוטים הן עציצי דבש מהדור הבא שעומדים להפוך את השולחן לפושעי סייבר. זה פחות סוג חדש של סיר דבש, ויותר קפיצה קוונטית בטכנולוגיית ההונאה לתפוס אפילו את התוקפים המתמידים והמתחמקים ביותר. מלכודות שיבוט משולבות עמוק עם חומת אש ומספקות אינטליגנציה מונעת בינה מלאכותית להגנה על מטרות-על, נלחמות בבינה מלאכותית עם בינה מלאכותית. מלכודות שיבוט מספקות גם נתונים חיוניים לכל מערכת אבטחת הסייבר ומשפרות את חוסן הסייבר של הלקוח. אחת התכונות החזקות ביותר של מלכודת שיבוט היא השימוש הדינמי ובזמן אמת בנתונים. הדינמיות הזו מאפשרת שימוש מיידי בנתוני חומת האש, מנוע ה-AI של מלכודת המשובטים לומד מנתוני חומת האש כדי לזהות תקיפה באופן מיידי, ולהגן על חומת האש - עצירת תקיפה לפני שהיא הופכת לאירוע. פיתוחים עתידיים של מלכודות שיבוטים כוללים "מודלים" מונעי בינה מלאכותית, המשמשת ליצירת התקפות כדי לזהות חולשות בחומות אש ולאימון בינה מלאכותית הגנתית. איחוד נתונים, AI וחומת אש - הרוטב הסודי של מלכודות שיבוטים החידוש המתמשך בשיטות מתקפות סייבר מחייב גישה חדשנית דומה לאיתור ומניעה. הציר המרכזי עליו מסתובב העולם הדיגיטלי הוא נתונים. לכן, הדור הבא של טכנולוגיות ההטעיה חייב להיות מסוגל לייעל את השימוש בנתונים. זה בדיוק מה שמלכודות שיבוטים עושות. מלכודות שיבוטים הן חלק מאקוסיסטם רחב של אבטחת סייבר: המלכודות, חומות האש, הנתונים וצוות אבטחת הסייבר/SOC (מרכז מבצעי אבטחה). גישת מערכת אקולוגית זו מספקת תוצאות יוצאות דופן, שיעורי זיהוי משופרים עד פי עשרה מהממוצע בשוק. מלכודות שיבוט משמשות כשערי כניסה לנתונים יקרי ערך, יוצרות עדכונים מעודכנים של מקורות תקיפה זדונית, דפוסי URL מוזרים, חתימות בקשות תדירות חריגות, טריגרים גיאוגרפיים של לקוח ושינויים התנהגותיים במערכת. כל המידע הזה מועבר לפלטפורמת הליבה של אבטחת הסייבר, אשר מתאימה את הנתונים מ-honeypots עם הבקשות הרגילות והמודיעין מלמעלה מ-100 מקורות: נתוני קוד פתוח, מקורות קנייניים כגון מסדי נתונים של תוקפים ידועים, ואפילו ה- Darknet, שיכול לספק מודיעין תקיפה חיוני. עם כל הנתונים האלה שנאספו, מערכת הליבה מסוגלת להחליט מהי התקפה ומה לא, ואורזת את ההחלטות הללו לתוך הזנת איומים עבור חומות אש. נתונים ממאות, אפילו אלפי מלכודות משמשים ליצירת רשת מורכבת של תובנות אינטליגנטיות המשמשות לזיהוי איומים מתעוררים, אפס ימים והתקפות מורכבות מרובי חלקים. השילוב של מלכודות שיבוט עם חומת אש נועד לספק מענה אוטומטי לכל סוגי האיומים על ידי מינוף הכוח של AI ונתונים בזמן אמת. איחוד נתונים הוא הליבה להצלחת מלכודת השיבוטים בזיהוי התקפות. עם זאת, צוות האבטחה הוא עוד חלק מהותי בתמהיל ההצלחה. לאחר הגדרת הפיתוי באמצעות הנתונים המפתים ביותר והמערכת מתקשה, צוות האבטחה יכול להמתין עד שהמתקפה תתחיל. לאחר הזיהוי, פלטפורמת אבטחת הסייבר משתפת את הנתונים עם חומת האש ושאר התשתית של החברה, וחומת האש חוסמת אוטומטית את ההאקר. צוות האבטחה הפנימי או ה-SOC שלך משתמש בהתראות אלה כדי להגיב למתקפה, לסגור את המסלולים שעלולים להוביל להדבקה בתוכנת כופר, לפרצות מידע ואירועי אבטחת סייבר אחרים. בינתיים, המלכודת מאפשרת להאקר להיכנס, וחושף את כל העומקים שלה כדי שתוכל ללמוד את התנהגותו. מודיעין איומים מתמשך שנוצר על ידי מלכודות שיבוטים מספק את הנתונים הדרושים ליצירת אסטרטגיית אבטחת סייבר חזקה וכדי לעדכן ולהתאים את המדיניות בהתבסס על משוב מלכודות שיבוטים. מלכודות שיבוט לוקחות את טכניקת הפיתוי לרמות חדשות של תגובה, ומטפלות בתוצאות של ההתקפה באמצעות תיקון אוטומטי וריפוי אוטומטי. שימוש באוטומציה, זיהוי ופתרון של איומי סייבר אינו דורש התערבות אנושית ישירה, מה שמסיר טעויות אנוש ומצמצם את הזמן עד לפתרון האיומים. כמו כן, המודיעין שנוצר ממלכודות שיבוט מספק את התיעוד שמבקרים צריכים כדי להוכיח שחברה משתמשת באמצעי אבטחה חזקים. מה אם מלכודת השיבוט מתגלה בהצלחה? אף אחד לא צריך להיות מסוגל להבין את המלכודת; עם זאת, מלכודות שיבוטים חייבות להיות ניתנות לגילוי, שכן סיר דבש בלתי ניתן לזיהוי עלול להוביל להאקרים לגלות שזו מלכודת. להיפך, הם מזמינים את ההאקר פנימה. כמובן, מלכודות שיבוטים צריכות להיות קרובות למציאות ומורכבות מספיק, כך שהקונספט כולו יעבוד על ידי מתן מידע על הטכניקות של ההאקר, במקום רק להסיח את דעתם. בתרחיש שבו האקר הצליח לחדור למערכת השיבוט, צוות האבטחה הפנימי או SOC יקבלו התראה. הדוח מספק פרטים מלאים על ההתקפה, ומספק לצוות תובנות לגבי שיטת ההתקפה כדי לאפשר הנדסה לאחור של ההתקפה. המודיעין שנאסף ישמש להקשיח עוד יותר את המערכת מפני התקפות עתידיות. מלכודת השיבוט עצמו, לאחר פריצה, עשויה להישאר ללא שינוי - בהמתנה ל"קורבן" הבא - או להיות מוגנת על ידי חומת אש אם תרצה בכך. שאלה שעשויה לעלות בראש היא, "מה אם משתמש לגיטימי, כמו עובד, נופל למלכודת שיבוט?" עובדים ומשתמשים לגיטימיים כמעט אינם מסוגלים ליצור אינטראקציה עם מלכודת שיבוט. במילים אחרות, למרות שמלכודות שיבוטים מסתירות את עצמן כשירותים סטנדרטיים, המיקום הייחודי שלהן גורם לכך שלקוחות רגילים רק לעתים רחוקות יתקלו בהן ללא ידע מוקדם. האקרים, לעומת זאת, צפויים להיתקל בהם בזמן חיפוש אחר נקודות תורפה. מלכודות שיבוטים ותוצאות חיוביות שגויות התראות חיוביות כוזבות הן בעיה רצינית עבור צוות האבטחה. תוצאות כוזבות לא רק מבזבזות זמן, אלא חוסמות משתמשים רגילים ויוצרות עייפות של התראות שווא, מה שעלול לגרום לפספוס אותות תקיפה אמיתיים. ההשפעה הבאה עלולה לגרום גם להורדת מורל העובדים. מלכודות שיבוט מונעות התראות חיוביות שווא מכיוון שמשתמשים לגיטימיים אינם יכולים בדרך כלל לנווט אל המופע המשובט - התוצאה נטו היא שהאינטליגנציה הנגזרת ממלכודת השיבוט היא מתוקפים אמיתיים שעוסקים במלכודות השיבוט; לכן הנתונים הללו עשירים ב-IoCs של גורמי איומים (אינדיקטורים של פשרה). כתוצאה מכך, על ידי שילוב של אינטליגנציה של מלכודת שיבוטים עם מקורות מידע ידועים על איום, תוצאות חיוביות שגויות נמחקות למעשה. כיצד אבטחה מונעת בינה מלאכותית מחזקת את אנשי אבטחה אנושית מלכודות שיבוט מספקות לצוות האבטחה כלי רב עוצמה לאוטומציה של זיהוי ופתרון איומי סייבר. עם זאת, הם מתוגברים על ידי איש מקצוע אבטחה. מנהלי מלכודות שיבוט מספקים הנחיות לתצורה, ובכל פעם שמלכודת שיבוט מייצרת דוח תקרית, הם מפרשים את התוצאות, נכנסים למערכות, מגדירים מדיניות מחמירה יותר, משתמשים בגישות תצורה שונות ומבטיחים שסקריפטים של התצורה משקפים את האתגרים הנוכחיים. התגובה האוטומטית לאיומי סייבר על ידי מלכודות שיבוטים מאפשרת לצוותי אבטחה להשתמש בידע התעשייה שלהם כדי לעבוד על הגנת מערכת אסטרטגית. העצמת זיהוי ותגובה באמצעות מלכודות שיבוטים מלכודות שיבוטים הן תוצאה של מחקר ופיתוח מתמשכים. מדעני אבטחת סייבר משתמשים בידע העמוק שלהם על פני האיום כדי לחקות האקרים ולהבין את הטקטיקות הסטויות שלהם. מודיעין האיומים הזה אפשר לחוקרים ליצור מלכודות שיבוטים שתוכננו בצורה מושלמת כדי ללכוד את טרף ההאקרים שלהם ולחלץ את הטקטיקה שלהם. באמצעות שילוב של AI וניסיון אנושי, מלכודות שיבוטים יכולות לעצור את התקפות הסייבר המתמשכות והמורכבות ביותר ולהישאר חמישה צעדים לפני פושעי הסייבר.
