09 | 01 | 2016

Hamis pozitív, hamis negatív, igaz pozitív és igaz negatív

Úgy gondoljuk, hogy a hamis negatív a legrosszabb eset ...

Bevezetés

A hálózati tűzfal olyan biztonsági rendszer, amely előre meghatározott biztonsági szabályok és szabályzatok alapján figyeli és vezérli a bejövő és kimenő hálózati forgalmat. A tűzfal célja a magánhálózathoz való jogosulatlan hozzáférés megakadályozása. A tűzfalak megvalósíthatók hardverként, szoftverként vagy a kettő kombinációjaként. Általában az internethez kapcsolódó hálózatok és a szervezeten belül több eszközt összekötő belső hálózatok védelmére használják.

A tűzfalak riasztásokat generálnak, hogy figyelmeztessék a rendszergazdákat a hálózaton történő gyanús vagy rosszindulatú tevékenységekre. Ezek a riasztások számos eseményre válaszul generálhatók, például egy hálózati erőforráshoz való jogosulatlan hozzáférési kísérlet, egy biztonsági szabályzat megsértése vagy észlelt behatolás. A riasztások konfigurálhatók úgy, hogy különböző válaszokat váltsanak ki, például blokkolják a jogsértő forgalmat, riasztást küldenek a hálózati rendszergazdának, vagy naplózzák az incidenst későbbi elemzés céljából.

Ez a téma egyesek számára felfrissítés, mások számára pedig újdonság, de jó lenne megismerni e kifejezések valódi jelentését a Kiberbiztonság – Malware-észlelés definíciójában.

Fő történet

A hálózati tűzfalak számos módszert alkalmaznak a tűzfalon áthaladó események kategorizálására. Az egyik elterjedt módszer olyan szabályok és házirendek használata, amelyek meghatározzák, hogy milyen típusú forgalom haladhat át a tűzfalon, és milyen típusok vannak blokkolva. Ezek a szabályok különféle kritériumokon alapulhatnak, például a forrás és a cél IP-címein, portokon és protokollokon.

Egy másik módszer, amelyet a tűzfal használ, a hálózati forgalom tényleges tartalmának ellenőrzése, és olyan konkrét mintákat vagy jellemzőket keres, amelyek rosszindulatú tevékenységre utalnak. Például egy tűzfal mély csomagellenőrzést (DPI) alkalmazhat egy csomag hasznos terhelésének vizsgálatára, ismert rosszindulatú programokat vagy más rosszindulatú kódokat keresve.

Ha egy tűzfal olyan eseményt észlel, amely megsérti valamelyik szabályát vagy szabályzatát, riasztást generál, hogy értesítse a hálózati rendszergazdát. A riasztás konfigurálható úgy, hogy különböző válaszokat indítson el, például blokkolja a jogsértő forgalmat, riasztást küldjön a hálózati rendszergazdának, vagy naplózza az incidenst későbbi elemzés céljából.

Ezenkívül a tűzfal más biztonsági eszközökkel is integrálható, például behatolásészlelő és -megelőzési rendszerekkel (IDPS), amelyek a hálózaton történő gyanús tevékenységek figyelésére és észlelésére szolgálnak. Ezek a rendszerek úgy konfigurálhatók, hogy riasztást küldjenek bizonyos típusú támadásokra, például szolgáltatásmegtagadási (DoS) támadásokra, és lépéseket tegyenek a támadások enyhítésére.

Összefoglalva, a hálózati tűzfal kategorizálja a tűzfalon áthaladó eseményeket a szabályok és szabályzatok, valamint a kiváltott támadások mélyreható vizsgálata és riasztások és riasztások generálásával a hálózati rendszergazdának való használatával.

Igazi pozitív: Jogos támadás, amely riasztást vált ki. Van egy brute force riasztásod, és ez kivált. Megvizsgálja a riasztást, és megtudja, hogy valaki valóban próbált betörni az egyik rendszerébe brutális erő módszerrel.

Álpozitív: Esemény jelzése riasztás kiváltására, ha nem történt támadás. Megvizsgálja a brutális erő riasztásainak egy másik részét, és megtudja, hogy csak néhány felhasználó hibásan írta be jelszavát, nem valódi támadásként.

Hamis negatív: Ha nem adnak riasztást támadás esetén. Valaki megpróbált betörni a rendszerébe, de ezt a nyers erő támadási logikájának küszöbe alatt tette. Például úgy állította be a szabályt, hogy egy perc alatt tíz sikertelen bejelentkezést keressen, a támadó pedig csak 9-et. A támadás megtörtént, de az Ön vezérlője nem tudta észlelni.

Igazi negatív: Olyan esemény, amikor nem történt támadás, és nem történik észlelés. Nem történt támadás, és a szabályod nem gyújtott tüzet.

Néhány érdekes tény és statisztika a kiberbiztonságról és a rosszindulatú támadásokról

A Cybersecurity Ventures 2020-as jelentése szerint a kiberbűnözés okozta károk 6-re évi 2021 billió dollárba fognak kerülni a világnak, szemben a 3-ös 2015 billió dollárral.
A SANS Institute 2019-es felmérése szerint a válaszadók 94%-a azt mondta, hogy szervezete sikeres kibertámadáson esett át az elmúlt 12 hónapban.
A Fortinet kiberbiztonsági cég egy másik, 2019-es felmérése szerint a válaszadók 79%-a azt mondta, hogy szervezetük sikeres kibertámadáson esett át az elmúlt 12 hónapban.
A Ponemon Institute 2018-as jelentése szerint egy vállalat átlagosan 3.86 millió dollár volt az adatszivárgás költsége.
A Cybersecurity Ventures 2017-es jelentése szerint egy kibertámadás 39 másodpercenként történik, és az előrejelzések szerint 14-re a gyakoriság 2021 másodpercre nő.
A Check Point kiberbiztonsági cég 2017-es felmérése szerint a vállalatok 55%-a tapasztalt olyan kibertámadást, amely megkerülte a tűzfalát.
Egy 2016-os Center for Strategic and International Studies (CSIS) és a McAfee tanulmánya megállapította, hogy a kiberbűnözés becsült éves költsége a világgazdaság számára 400 milliárd dollár.

Kérjük, vegye figyelembe, hogy ezek a statisztikák idővel változhatnak, és előfordulhat, hogy az említett számok nem pontosak, mire ezt elolvassa.

Mesterséges intelligencia és a jog: A modern ügyvédi iroda értékajánlata

Igaz pozitív vs igaz negatív vs hamis pozitív vs hamis negatív

A videót Messer professzor készítette

Készen áll a kezdésre?

Tűzfal | Kiberbiztonság | Rosszindulatú forgalom | Észlelés | Következő generációs tűzfalak | Hálózati biztonság | Behatolás megelőzés | Malware Protection | Biztonsági szabályzatok | Tűzfalkezelés | Forgalomszűrés | Fejlett fenyegetésvédelem | Hálózati szegmentáció | Alkalmazásvezérlés | Webes alkalmazások tűzfala | Internet Protocol Security | Secure Socket Layer Inspection | Virtuális magán hálózat

Forduljon hozzánk további információért, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás bevezetéséért, és megtudja, hogyan tehetik eszközeink pontosabbá adatait. Minden kérdésére választ tudunk adni.

Kérjük, tekintse meg nyitóoldalunkat a B2B modell szolgáltatásainak teljes skálájához – testvérportálunkhoz – AIdot.Cloud | Az intelligens keresés megoldja az üzleti problémákat

Intelligens kognitív keresés – Működő mesterséges intelligencia termék, amely a mesterséges intelligencia és az NLP segítségével olvassa el és értelmezze a legösszetettebb jogi, pénzügyi és orvosi dokumentumokat, hogy éles információkat találjon. A végfelhasználó kérdéseket tesz fel, hogy válaszokat találjon – például a ChatGPT csak az Ön belső adatszervezete esetében.

Dokumentumok összehasonlítása (adatellenőrzés) – Működő mesterséges intelligencia termék. Lehetővé teszi a jogi szakemberek számára, hogy szerződések és jogi dokumentumok ezreit tekintsék át azáltal, hogy összehasonlítják őket egy eredeti példánysal, és válaszolnak az ügyvédek kérdéseire. Az AI és az NLP megérti a kérdéseket, és a válaszok egyetlen jelentésben jelennek meg. Dokumentum-összehasonlításunk kiküszöböli az időigényes feladatokat.

Találkozó ütemezése | Mesterséges intelligencia | Virtuális kávé