snypr raccolta dati

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SNYPR è uno strumento di analisi della sicurezza in grado di trasformare i Big Data in informazioni facilmente fruibili. Come spesso sottolineiamo, le minacce informatiche si stanno evolvendo in continuazione diventando sempre più insidiose. Gli strumenti di analisi della sicurezza fanno il possibile per restare al passo. A volte diventano rapidamente obsoleti e non riescono a far fronte a tutte le nuove minacce informatiche. I SIEM tradizionali sviluppati negli ultimi decenni non possono più gestire l’enorme volume e la varietà di informazioni provenienti dalle nuove generazioni di dispositivi IT.

La potenza del motore di analisi di SNYPR, la velocità, la scalabilità e soprattutto la possibilità di archiviare i dati per un lungo termine sfruttando Hadoop, lo rendono uno strumento di sicurezza davvero efficace. Proprio di questo oggi trattiamo e cerchiamo di approfondire la sua utilità.

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Cos’è SNYPR: qualche dato in più

Come detto prima, SNYPR è uno strumento di analisi che lavora con i Big Data, traendone informazioni e rendendole più semplici da utilizzare. Grazie alla capacità di acquisire enormi quantità di informazioni, SNYPR è uno dei più sofisticati sistemi di sicurezza presenti sul mercato.  La sua forza risiede nell’elaborazione ed esame in tempo reale di analisi comportamentali riguardanti entità ed utenti.

SNYPR è in grado di combinare la gestione dei log SIEM e UEBA in un’efficace piattaforma end-to-end completamente modulare. È in grado, inoltre, di eseguire analisi di sicurezza avanzate sfruttando algoritmi di apprendimento automatico su enormi volumi di dati, tutto in tempo reale.

Come funziona

Al giorno d’oggi sempre più aziende e organizzazioni raccolgono, archiviano e memorizzano enormi volumi di informazioni e dati ma non tutti li utilizzano al fine di garantire una migliore sicurezza per l’infrastruttura e per i suoi utenti. SNYPR è stato progettato appositamente per gestire i miliardi di eventi provenienti da differenti fonti.

La piattaforma è in grado di integrarsi perfettamente con le varie fonti di informazioni aziendali riguardanti gli eventi. Oltre a sfruttare questi dati, li arricchisce ulteriormente integrando altre fonti di informazione di diversa entità. Sfruttando la potenza dei Big Data e mettendo a disposizione la sua intelligenza artificiale nelle mani degli esperti di sicurezza, SNYPR permette di far fronte alle minacce informatiche in maniera tempestiva. Questo riduce i rischi che l’azienda corre quando si tratta di gestione dei dati. Permette di bloccare anche le minacce più persistenti e sofisticate, che di solito sono più difficili da identificare.

La differenza sostanziale tra SNYPR e altre soluzioni di sicurezza è il suo uso di algoritmi di rilevamento delle minacce che scansionano costantemente i dati per rilevare anomalie sugli eventi di sicurezza e sugli accessi. Mentre molte altre piattaforme raccolgono soltanto i dati, conservandoli e fornendo reportistica, SNYPR permette di rilevare i modelli di minacce avanzate e persino sabotaggi interni.

SNYPR: caratterische principali

L’open data model di SNYPR utilizza uno standard comune di dati per tutti gli eventi di sicurezza nel Security Data Lake (SDL). Questo consente alle aziende di conservare una copia dei dati nel SDL e di renderla disponibile a qualsiasi applicazione per eseguire analisi personalizzate.

A differenza dei tradizionali strumenti di gestione dei log, i dati non sono bloccati da codice proprietario, sono invece, appunto, open. Ciò permette agli utenti di utilizzare, condividere, gestire e aver accesso ai dati senza dover dipendere da alcuna piattaforma proprietaria.

In seguito sono elencate alcune delle caratteristiche principali SNYPR.

Arricchimento dei dati

Tutte le informazioni acquisite da SNYPR sono standardizzate, riassunte e arricchite nel momento in cui vengono registrate con informazioni contestualmente rilevanti, come dati riguardanti l’utente, le informazioni di terzi e i dati di geolocalizzazione.

Analisi distribuita del comportamento

Sfruttando la natura modulare e scalabile di Hadoop, SNYPR esegue il rilevamento distribuito delle anomalie in tempo reale, indipendentemente dalla quantità di dati in entrata nella piattaforma.

Indagine storica

Con gli strumenti messi a disposizione dalla piattaforma, gli operatori possono indagare su vecchi log per capire chi stava facendo cosa, quando e perché, avendo tutte le informazioni contestuali necessarie.

Scalabilità

Architettura completamente distribuita e scalabile per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi di petabyte (1Pt = 1.000Tb = 1.000.000Gb) di informazioni, resa possibile anche grazie all’archiviazione a lungo termine di Hadoop.

Ridondanza dei dati

Tutte le informazioni acquisite, elaborate e analizzate da SNYPR sono automaticamente riprodotte su nodi di dati Hadoop con filesystem distribuito per garantire tolleranza agli errori.

snypr sicurezza interna

Cosa contraddistingue SNYPR

È possibile riassumere le caratteristiche essenziali di SNYPR che lo contraddistinguono da tutte le altre piattaforme di sicurezza in 3 punti:

SNYPR consente alle organizzazioni di identificare minacce interne, l’abuso dell’utilizzo di privilegi amministrativi, movimenti non autorizzati di dati, minacce persistenti avanzate e tutte quelle violazioni “difficili da rilevare” che coinvolgono malware sofisticati.

SNYPR è uno strumento in grado di identificare anche le minacce più persistenti, gli attacchi “low and slow”, attacchi che si estendono per un lungo periodo. Permette di ridurre fino al 95% i falsi allarmi, risparmiando risorse aziendali.

Molti leader del settore, organizzazioni governative e centinaia di altre aziende importanti fanno affidamento alla piattaforma SNYPR per proteggere le loro infrastrutture grazie alle sue funzionalità di monitoraggio e rilevamento delle minacce.

Conclusioni

Abbiamo visto cos’è SNYPR e in che modo può essere utile. Affiancato ad un SOCaaS, grazie alla sua capacità di interfacciarsi facilmente con altre applicazioni, è uno strumento davvero prezioso.

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Con l’avvento delle piattaforme di big data, le aziende che si occupano di sicurezza IT possono ora prendere decisioni guidate su come proteggere le loro risorse. Registrando il traffico di rete e i flussi di rete è possibile farsi un’idea dei canali sui quali scorrono le informazioni aziendali. Per facilitare l’integrazione di dati tra le varie applicazioni e per sviluppare nuove funzionalità analitiche, ci viene incontro l’Open Data Model di Apache.

L’Open Data Model comune per reti, endpoint e utenti ha diversi vantaggi. Per esempio, l’integrazione più semplice tra le varie applicazioni di sicurezza, ma anche le aziende sono facilitate nella condivisione delle analisi nel caso in cui vengono rilevate nuove minacce.

Hadoop offre strumenti adeguati per gestire un Security Data Lake (SDL) e l’analisi dei big data. Si possono anche rilevare eventi che di norma sono difficili da identificare, come ad esempio il lateral movment, fughe di dati, problemi interni o comportamenti furtivi in generale. Grazie alle tecnologie che ci sono dietro al SDL è possibile raccogliere i dati del SIEM per poterli sfruttare tramite SOCaaS dato che, essendo un Open Data Model libero, i log sono memorizzati in maniera tale da poter essere utilizzati da chiunque.

open data model nodi

Cos’è Hadoop Open Data Model

Apache Hadoop è un software gratuito e open source che aiuta le aziende a ottenere informazioni sui loro ambienti di rete. L’analisi dei dati raccolti porta all’individuazione di potenziali minacce di sicurezza o eventuali attacchi che avvengono tra le risorse in cloud.

Mentre i tradizionali strumenti di Cyber Threat Intelligence aiutano nell’identificazione delle minacce e degli attacchi in generale, un Open Data Model fornisce uno strumento che permettere alle aziende di rilevare connessioni sospette sfruttando l’analisi dei flussi e dei pacchetti.

Hadoop Open Data Model unisce tutti i dati relativi alla sicurezza (eventi, utenti, reti, ecc) in un’unica area visiva che può essere utilizzata per identificare le minacce in modo efficace. È possibile anche utilizzarli anche per creare nuovi modelli analitici. Infatti, un Open Data Model permette la condivisione e il riutilizzo dei modelli di rilevamento minacce.

Un Open Data Model, inoltre, fornisce una tassonomia comune per descrivere i dati telemetrici di sicurezza utilizzati per scovare le minacce. Utilizzando strutture e schemi di dati nella piattaforma Hadoop è possibile raccogliere, archiviare e analizzare i dati relativi alla sicurezza.

Open Data Model Hadoop, i vantaggi per le aziende

  • Archiviare una copia dei dati telemetrici di sicurezza
  • Sfruttare le analisi out-of-the-box per rilevare le minacce che puntano a DNS, Flow e Proxy
  • Costruire analisi personalizzate in base alle proprie esigenze
  • – Permette a terzi di interagire con l’Open Data Model
  • Condividere e riutilizzare i modelli di rilevamento delle minacce, algoritmi, visualizzazioni e analisi provenienti dalla community Apache Spot.
  • Sfruttare i dati telemetrici di sicurezza per rilevare meglio le minacce
  • Utilizzo dei registri di sicurezza
  • Ottenere dati dagli utenti, endpoint e dalle entità di rete
  • Ottenere dati di intelligence sulle minacce

Open Data Model: tipi di dati raccolti

Per fornire un quadro completo sulla sicurezza e per analizzare efficacemente i dati relativi alle minacce informatiche, è necessario raccogliere e analizzare tutti i log e gli avvisi riguardanti gli eventi di sicurezza e i dati contestuali inerenti alle entità a cui si fa riferimento in questi log. Le entità più comuni comprendono la rete, gli utenti e gli endpoint ma in realtà sono molte di più, come ad esempio i file e i certificati.

Proprio per la necessità di raccogliere e analizzare gli avvisi di sicurezza, i log e i dati contestuali, i seguenti tipi di dati sono inclusi nel Open Data Model.

Avvisi su eventi di sicurezza in Open Data Model

Questi sono i log relativi agli eventi provenienti da fonti di dati comuni utilizzati per identificare le minacce e comprendere meglio i flussi di rete. Per esempio i log del sistema operativo, i log IPS, i log firewall, i log dei proxy, web e molti altri ancora.

Dati del contesto di rete

Questi includono le informazioni sulla rete che sono accessibili a chiunque dalla directory Whois, oltre che database di risorse e altri fonti di dati simili.

Dati del contesto dell’utente

Questo tipo di dati include tutte le informazioni relative alla gestione degli utenti e della loro identità. Sono incluse anche Active Directory, Centrify e altri sistemi simili.

Dati del contesto dell’endpoint

Comprende tutte le informazioni sui sistemi endpoint (server, router, switch). Possono provenire da sistemi di gestione delle risorse, scanner delle vulnerabilità e sistemi di rilevamento.

Dati contestuali sulle minacce

Questi dati contengono informazioni contestuali su URL, domini, siti web, file e molto altro ancora, sempre inerenti alle minacce conosciute.

Dati contestuali sulle vulnerabilità

Questi dati includono informazioni sulle vulnerabilità e sui sistemi di gestione delle vulnerabilità.

Articoli della RoadMap

Questi sono dati contestuali dei file, certificati, convenzione di denominazione.

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Denominazione degli attributi

Una convenzione di denominazione è necessaria per un Open Data Model al fine di rappresentare gli attributi tra prodotti e tecnologie del fornitore. La convezione di denominazione è composta da prefissi (net, http, src, dst, etc) e da nomi di attributi comuni (ip4, usarname, etc).

È comunque opportuno utilizzare più prefissi in combinazione con un attributo.

Conclusioni

Abbiamo visto cos’è l’Open Data Model di Hadoop e come può essere impiegato grazie alla sua capacità di filtrare il traffico ed evidenziare potenziali attacchi informatici elencando i flussi sospetti, le minacce per gli utenti, i pericoli per gli endpoint e le principali minacce di rete.

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Il Database Activity Monitoring (DAM) è una tecnologia applicata alla sicurezza dei database. Il DAM può combinare più dati di monitoraggio della rete e le informazioni di audit per fornire un quadro completo di tutte le attività di un database. I dati raccolti dal DAM vengono poi utilizzati per analizzare le attività del database, supportando le indagini relative alle violazioni dei sistemi IT e scovando anomalie.

Il DAMP invece, è un’estensione del DAM che si applica per bloccare tutte le attività non autorizzate.

Il DAM è importante per proteggere i database contenenti informazioni sensibili dagli attacchi esterni da parte degli hacker. Secondo le più recenti indagini, il numero delle violazioni dei database è aumentato esponenzialmente, mettendo a rischio le informazioni personali degli utenti. Per garantire una protezione completa ad un sistema informatico, la soluzione migliore è avvalersi di un servizio SOCaaS.

Inoltre, il DAM fornisce un sistema di monitoraggio degli accessi da parte di utenti e applicazioni con privilegi. Può funzionare come un controllo aggiuntivo per i problemi legati alla separazione dei compiti degli utenti privilegiati, monitorando l’attività degli amministratori.

Questa tecnologia migliora la sicurezza del database rilevando attività insolite sia di lettura che di aggiornamento del database. L’aggregazione degli eventi del database, la correlazione e il reporting forniscono una capacità di audit del database senza la necessità di abilitare le funzioni native. Queste, infatti, diventano facilmente molto dispendiose in termini di risorse man mano che il livello di auditing aumenta.

database activity monitoring

Database Activity Monitoring: casi d’uso

Monitoraggio degli utenti privilegiati

Questo include il monitoraggio degli utenti con privilegi elevati (superuser), come gli amministratori di database (DBA), gli amministratori di sistema (sysadmin), gli sviluppatori, l’help desk e il personale. È essenziale per la protezione contro le minacce sia esterne che interne. Il monitoraggio degli utenti privilegiati include il controllo di tutte le attività e transazioni. Include anche l’identificazione di attività anomale, come ad esempio la visualizzazione di dati sensibili o la creazione di nuovi account con privilegi elevati.

Inoltre, dato che solitamente gli attacchi hacker puntano ad ottenere credenziali di utenti con privilegi di alto livello, il monitoraggio delle attività con privilegi elevati è anche un modo efficace per identificare i sistemi compromessi.

Il monitoraggio degli utenti con elevati privilegi amministrativi aiuta a garantire:

La privacy dei dati, facendo in modo che solo le applicazioni e gli utenti autorizzati possano visualizzare le informazioni sensibili.

Data governance, in modo che le strutture e i valori critici del database non vengano modificati al di fuori delle procedure di controllo aziendali.

Monitoraggio delle applicazioni: Lo scopo principale del monitoraggio dell’attività delle applicazioni è quello di fornire un livello maggiore di responsabilità dell’utente finale e rilevare le frodi (e altri abusi di accesso legittimo) che si verificano attraverso le applicazioni aziendali, piuttosto che attraverso l’accesso diretto al database.

Protezione dagli attacchi informatici: la SQL injection è un tipo di attacco usato per sfruttare pratiche di codifica sbagliate in applicazioni che utilizzano database. L’hacker utilizza l’applicazione per inviare un’istruzione SQL col fine di estrapolare le informazioni presenti nel database.

Uno dei modi in cui il DAM può aiutare nella prevenzione di attacchi di tipo SQL Injecton è monitorando le attività dell’applicazione, generando come riferimento una linea di “comportamento normale” e identificando gli attacchi scovando divergenze dalle normali strutture e istruzioni SQL.

Database Activity Monitoring: caratteristiche principali

Gli strumenti di Database Activity Monitoring utilizzano diversi meccanismi di raccolta dei dati, li dati per l’analisi e segnalano i comportamenti che violano le politiche di sicurezza o indicano la presenza di anomalie comportamentali. Con il progresso tecnologico, le funzionalità dei DAM aziendali stanno iniziando ad ampliarsi introducendo nuovi strumenti capaci di rilevare le attività dannose o gli accessi anomali o non approvati dell’amministratore del database (DBA).

Alcune delle funzionalità di Database Activity Monitoring più avanzate includono:

– La capacità di monitorare attacchi intra-database e back-door in tempo reale

– Blocco e prevenzione delle intrusioni

– Individuazione dei dati a rischio

– Miglior visibilità del traffico delle applicazioni

– La capacità di offrire il monitoraggio dell’attività del database in ambienti virtualizzati o nel cloud

Alcune imprese sono anche alla ricerca di altre funzioni. Alcune di queste sono:

Funzionalità di DLP (Data Loss Prevention) capaci di affrontare i problemi di sicurezza. Per esempio come l’identificazione dei dati e i requisiti di protezione del Payment Card Industry (PCI) ed altre normative incentrate sui dati. Un’altra funzionalità interessante sono i rapporti di attestazione dei diritti dell’utente del database, richiesti da un’ampia gamma di regolamenti. Ancora, la capacità di offrire il monitoraggio dell’attività del database in ambienti virtualizzati, o anche nel cloud, dove non esiste una topologia di rete ben definita o coerente. Infine, una miglior integrazione con i prodotti di scansione delle vulnerabilità.

Struttura di un Database Activity Monitoring

Il Database Activity Monitoring può essere classificato in base alla sua tipologia di architettura. Le tre tipologie di architetture sono:

Architettura basata sull’intercettazione

La maggior parte dei moderni sistemi di Database Activity Monitoring analizzano e raccolgono le attività del database, I sistemi DAM individuano dei punti in cui possono esaminare i flussi delle comunicazioni col fine di ottenere richieste e risposte senza dover interrogare il database.

Architettura basata sulla memoria

Alcuni sistemi DAM hanno un sensore che si collega ai database interrogandolo continuamente per raccogliere le istruzioni SQL mentre vengono eseguite.

Architettura basata sui log

Si definiscono così quelle tipologie di DAM che analizzano ed estraggono le informazioni dai log delle transazioni. Questi sistemi sfruttano il fatto che molti dei dati siano memorizzati all’interno dei registri di ripristino ed estrapolano le informazioni contenute in questi log. Sfortunatamente, non tutte le informazioni richieste si trovano nei registri di ripristino.

Questi sistemi sono un ibrido tra un vero sistema DAM (che è completamente indipendente dal DBMS) e un SIEM che si basa sui dati generati dal database.

Database activity monitoring Cover

Conclusioni

Le attività di Database Activity Monitoring offrono una protezione da tutte le minacce rivolte ai database monitorando e segnalando tutte le attività anomale del database e degli utenti con privilegi di amministrazione elevati.

La tutela delle informazioni è un aspetto che non bisogna trascurare. Utilizzare un servizio SOCaaS può aiutare a prevenire e a mitigare gli attacchi informatici, garantendo una sicurezza completa sotto ogni aspetto, salvaguardando l’integrità dei nostri dati sensibili.

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Security Data Lake Concept laptop

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Ogni giorno continuano a emergere nuove minacce alla sicurezza informatica e gli hacker sviluppano nuove tecniche d’intrusione per poter accedere a dati sensibili e violare sistemi IT. Per questo è necessario collaborare con degli esperti di alto livello che tengano traccia dei nuovi sviluppi in ambito della sicurezza IT. Con la nascita e con la continua evoluzione dei Big Data si è affermato anche il concetto di Data Lake e di Security Data Lake.

Per un’azienda, è dispendioso assumere un team che si occupi esclusivamente della sicurezza interna di un sistema per questo in molti si rivolgono a dei professionisti, avvalendosi di un Security Operations Center as a Service (SOCaaS) Questo servizio, offerto da SOD, comprende anche un SDL. Cerchiamo ora di capire cosa sia e quale sia la loro importanza e comodità.

Security Data Lake: cosa sono

Security Data Lake Concept Big Data

Un Data Lake è un archivio che include grandi quantità di dati, strutturati e non, che non sono stati ancora elaborati per uno scopo specifico. Questi dispongono di un’architettura semplice per archiviare i dati. Ad ogni elemento viene assegnato un identificatore univoco e successivamente poi, viene contrassegnato con un set di metadati.

Quando sorge una domanda aziendale, i data scientist possono interrogare il Data Lake al fine di rilevare dati che potrebbero rispondere alla domanda. Essendo i Data Lake sorgenti che andranno ad archiviare informazioni aziendali sensibili, è necessario proteggerli con delle misure di sicurezza efficaci, tuttavia l’ecosistema esterno di dati che alimenta i Data Lake è molto dinamico e potrebbero insorgere regolarmente nuovi problemi che minano la sua sicurezza.

Gli utenti abilitati ad accedere ai Data Lake, ad esempio, potrebbero esplorare e arricchire le sue risorse, aumentando conseguenzialmente anche il rischio di violazione. Se ciò dovesse verificarsi, le conseguenze potrebbero rivelarsi catastrofiche per un’azienda: violazione della privacy dei dipendenti, informazioni normative o compromissione di informazioni di rilevanza essenziale per l’azienda.

Un Security Data Lake invece è più incentrato sulla sicurezza. Offre la possibilità di acquisire dati da molti strumenti di sicurezza, analizza questi ultimi per carpire informazioni importanti, mappando i campi seguendo un pattern comune.

I dati contenuti in un SDL

Esistono innumerevoli varietà diverse di dati, in diversi formati, JSON, XML, PCAP e altro.  Un Security Data Lake supporta tutte queste tipologie di dati, garantendo un processo di analisi più accurato ed efficiente. Molte aziende sfruttano i Big Data per sviluppare sistemi di rilevamento delle minacce basati sull’apprendimento automatico.  Un esempio, per questa eventualità, è il sistema UEBA integrato con il SOCaaS offerto da SOD.

Un Security Data Lake consente di disporre facilmente dei dati, rendendoli disponibili, offrendo l’opportunità anche di un’analisi in tempo reale.

Apache Hadoop

È un’insieme di programmi Open Source che permette alle applicazioni di poter lavorare e gestire un’enorme mole di dati. Lo scopo è quello di risolvere i problemi che coinvolgono elevate quantità di informazioni e di calcolo.

Apache Hadoop include HDFS, YARN e MapReduce. Quando parliamo di Hadoop dunque, ci riferiamo a tutti quegli strumenti in grado di interfacciarsi ed integrarsi con questa tecnologia. Il ruolo di Hadoop è essenziale perché con essi è possibile archiviare ed elaborare dati ad un costo davvero contenuto rispetto ad altri strumenti. Inoltre, è possibile farlo in larga scala. Una soluzione ideale, quindi, per gestire un SDL.

Security Data Lake Concept laptop

Hadoop Distributed File System (HDFS): è uno dei componenti principali di Apache Hadoop, fornisce un accesso ai dati dell’applicazione senza doversi preoccupare di definire degli schemi in anticipo.

Yet Another Resource Negotiator (YARN): Viene utilizzato per gestire le risorse di calcolo in cluster, dando la possibilità di poterle utilizzare al fine di programmare le applicazioni utente. Si occupa di gestire l’allocazione di risorse in tutto l’ecosistema Hadoop.

MapReduce: è uno strumento grazie al quale è possibile trasferire la logica di elaborazione, aiutando così gli sviluppatori a scrivere applicazioni in grado di manipolare grandi quantità di informazioni in un unico set di dati gestibile.

Quali vantaggi offre Hadoop?

È importante utilizzare Hadoop perché con esso è possibile sfruttare i cluster di più computer per analizzare grandi quantità di informazioni anziché avvalersi di un singolo computer di grandi dimensioni. Il vantaggio, rispetto ai database relazionali ed ai data warehouse, sta nella capacità di Hadoop nel gestire i big data in maniera veloce e flessibile.

Altri vantaggi

Tolleranza di errore: I dati vengono replicati su un cluster, così da essere poi facilmente recuperati in caso di errori o malfunzionamenti del disco o del nodo.

Costi: Hadoop è una soluzione molto più economica rispetto ad altri sistemi. Fornisce calcolo e archiviazione su hardware a prezzi accessibili.

Supporto di una solida community: Hadoop attualmente è un progetto supportato da una comunità attiva di sviluppatori che introducono aggiornamenti, migliorie e idee, rendendolo un prodotto appetibile per molte aziende.

Conclusioni

In questo articolo abbiamo appreso le differenze tra un Data Lake e un Security Data Lake, facendo chiarezza sull’importanza di avvalersi di questi strumenti al fine di garantire una corretta integrità dei sistemi informatici presenti in un’azienda.

Raccogliere i dati dell’infrastruttura è solo il primo passo per l’analisi efficiente e la conseguente sicurezza offerta dal monitoring, essenziale per un SOCaaS. Chiedici come queste tecnologie possono aiutarti nella gestione della cyber security della tua azienda.

Per dubbi e chiarimenti, noi siamo sempre pronti a rispondere ad ogni tua domanda.

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