회사 소식 드루바는 인공지능 랜섬웨어 공격에 인공지능 응답으로 반응합니다.

Druva는 AI 기반 랜섬웨어 공격에 대응하기 위해 AI 기반 응답 기능을 활용합니다.

백업 및 데이터 복원력 공급업체는 공격자가 AI를 사용하여 더 많은 침입 벡터를 탐색하고, 전술을 신속하게 조정하며, 정상적인 비즈니스 활동 내에서 악의적인 활동을 숨긴다고 지적합니다. 도난당한 자격 증명과 지속적으로 진화하는 랜섬웨어와 결합하면 기존 보안 신호의 신뢰성이 훨씬 떨어집니다. 전반적으로 AI는 보안 팀이 실제 시스템 침해와 일반적인 운영을 구별하기 어렵게 만듭니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 Druva는 그래프 관계 메타데이터 분석 기술을 적용하여 의심스러운 ID 활동을 검사하고 공격 확산 범위를 시각화합니다. 또한 백업 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 랜섬웨어 활동을 확인하는 독점 AI 위협 파이프라인과 결합합니다. 이를 통해 사고 영향을 확인하고 보안 및 관리 팀에 정확한 격리 및 복구 절차를 안내하여 깨끗하고 신뢰할 수 있는 시스템을 복원합니다.

Druva의 최고 보안 책임자인 Yogesh Badwe는 다음과 같이 말했습니다. "보안 팀은 모든 공격을 차단할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 실제 과제는 위협이 방어를 침투한 후 정확히 무슨 일이 발생하는지 이해하는 것이며, AI는 이러한 불확실성의 위험을 증폭시킵니다. 복구 전에 수정 사항, 침해 범위 및 어떤 데이터가 신뢰할 수 있는지에 대한 증거가 필요합니다. Druva는 수년간의 백업 원격 측정 데이터를 활용하여 위협 신호를 검증하고 이를 실질적인 증거로 전환하여 추측이 아닌 복구를 위한 견고한 사실적 기반을 고객에게 제공합니다."

Druva에 따르면 기존의 이상 감지 기능은 비정상적인 파일 활동을 플래그 지정할 수 있지만 관리자는 실제 악의적인 이벤트를 격리하기 위해 방대한 원격 측정 및 보고서를 검토해야 합니다. 랜섬웨어 탐지의 AI 기반 위협 파이프라인은 다단계 동작 분석과 거짓 경고를 필터링하고 확인된 증거를 제공하는 포렌식 검증을 통해 이를 해결합니다. 이러한 업데이트된 기능을 통해 고객은 다음을 수행할 수 있습니다.
● 스냅샷 내에서 랜섬웨어 패턴 식별: 목적별로 구축된 AI 및 머신 러닝 모델을 배포하여 랜섬 노트, 알려진 악성 파일 확장자, 대량 파일 이름 변경 및 기타 침해 지표를 포함한 고위험 신호를 백업 스냅샷에서 검색합니다.
● 고위험 경고 검증: 구조 검사, 엔트로피 측정, MIME 유형 검사, 파일 무결성 및 데이터 분석을 포함하는 기본 플랫폼 내 포렌식을 통해 랜섬웨어 존재를 확인하고 오탐률을 낮춥니다.
● 증거를 복구 워크플로로 변환: 복구 인사이트 내에서 해석 가능한 결과를 제시하고, 영향을 받은 데이터 세트를 깨끗한 스냅샷과 분리하며, 복구 작업 전에 복원 지점을 검증합니다.

이 회사는 또한 공격 경로를 재구성하여 복구를 가속화하고 위험을 줄입니다. Druva Metagraph는 Microsoft Entra ID, Active Directory 및 Okta 전반의 인간 및 비인간 ID(AI 에이전트와 같은 NHI), 관련 활동 및 상호 관계에 대한 대화형 보기를 제공합니다. ID, 권한, 애플리케이션, 정책 및 타임라인 전반의 변경 사항을 맥락화하여 의심스러운 활동이 인프라 전반에 어떻게 확산되는지 보여줌으로써 조사 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축합니다. 이 공격 컨텍스트를 통해 보안 관리자는 다음을 수행할 수 있습니다.
● 공격자 행동 및 확산 범위 매핑, 초기 액세스 지점, 권한 상승, 지속 메커니즘 및 측면 이동을 식별하고 관련 MITRE ATT&CK TTP와 일치시킵니다.
● 신뢰할 수 있는 공격 전 기준선 설정: 과거 변경 로그 및 스냅샷을 활용하여 침해 전 시스템 상태를 재구성하고 필요한 복구 범위를 정의합니다.
● 동작 증거를 대상 격리 및 복구 단계로 변환: 침해된 개체 목록, 수정 조치 제안 및 복원을 위한 적절한 깨끗한 스냅샷을 지정하는 사용자 지정, 사전 검증된 복구 계획을 생성합니다.

각주
MITRE ATT&CK는 연방 자금 지원 연구 개발 센터를 관리하는 미국 비영리 기술 자문 조직에서 유지 관리하는 적대적 행동 프레임워크입니다. ATT&CK는 Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge의 약자로, 실제 공격자 행동을 문서화하는 공개적으로 사용 가능한 지식 저장소입니다. TTP는 Tactics, Techniques, and Procedures의 약자로, 사이버 공격 캠페인 중 실제 위협 행위자의 행동을 설명합니다.

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