Шифрование данных стало краеугольным камнем защиты данных при их передаче и хранении. Оно играет ключевую роль в сохранении конфиденциальности и целостности цифровой информации – от банковских операций в Интернете до конфиденциальных корпоративных сообщений.
Хотя шифрование защищает законные данные, оно также обеспечивает идеальное укрытие для вредоносных действий. Киберпреступники заметили это “слепое пятно” во многих системах безопасности и все чаще используют зашифрованные каналы для сокрытия своих атак, вредоносных программ и попыток утечки данных.
Перед организациями встает очевидная дилемма: как сохранить преимущества шифрования и при этом эффективно отслеживать и предотвращать угрозы, которые могут скрываться в зашифрованном трафике. Традиционные меры безопасности часто оказываются недостаточными при столкновении с зашифрованными угрозами, поскольку они, как правило, не могут проверить содержимое зашифрованных пакетов без их предварительной расшифровки.
В этой статье мы рассмотрим природу угроз, скрывающихся в зашифрованном трафике, изучим методы и инструменты для выявления этих угроз и обсудим лучшие методы их предотвращения.
Понимание зашифрованного трафика
В сфере интернет-коммуникаций наиболее распространенными типами шифрования являются SSL (Secure Sockets Layer) и его преемник TLS (Transport Layer Security). Эти протоколы создают безопасный зашифрованный туннель для передачи данных, защищая все – от сеансов просмотра веб-страниц до переписки по электронной почте. Когда вы видите “https” в URL-адресе веб-сайта, это и есть SSL/TLS.
Хотя шифрование является мощным инструментом защиты данных, оно создает серьезную проблему для команд безопасности. Зашифрованный трафик становится “мертвой зоной” безопасности, поскольку традиционные инструменты безопасности не могут заглянуть внутрь зашифрованных пакетов, не расшифровав их сначала. Это все равно что пытаться осмотреть содержимое запертого сейфа без ключа. Это ограничение означает, что вредоносная деятельность – будь то вредоносное ПО, кража данных и прочее – может скрываться в зашифрованном трафике, ускользая от обнаружения обычными мерами безопасности.
Все более широкое распространение шифрования в Интернете усугубляет эту проблему. С увеличением количества зашифрованного трафика увеличивается количество потенциальных мест, где могут скрываться угрозы, что создает большую площадь атаки, которую сложно эффективно контролировать. Такая ситуация вызвала гонку между специалистами по безопасности, разрабатывающими новые способы анализа зашифрованного трафика без ущерба для его целостности, и киберпреступниками, которые находят новые методы использования этой “слепой зоны”.
Методы выявления угроз в зашифрованном трафике
Поскольку зашифрованный трафик становится обычным местом, где скрываются киберугрозы, специалисты по безопасности разработали несколько сложных методов обнаружения и предотвращения вредоносных действий, не нарушая целостности зашифрованных сообщений. Вот некоторые ключевые подходы:
Проверка SSL/TLS:
Эта техника предполагает расшифровку, проверку и повторное шифрование трафика в режиме реального времени. Это похоже на кратковременное вскрытие запечатанного конверта, проверку его содержимого и повторное запечатывание перед доставкой. Проверка SSL/TLS требует тщательной реализации для обеспечения безопасности и конфиденциальности:
SSL/TLS-прокси с функцией “человек посередине” (MITM): Перехватывает зашифрованный трафик, расшифровывает его для анализа и повторно шифрует перед пересылкой.

Требует тщательного управления ключами и может вызывать проблемы с конфиденциальностью.
Лучше всего подходит для корпоративных сред, где конечные устройства находятся под контролем организации.

Поведенческий анализ: Этот подход сосредоточен на анализе поведения сетевого трафика, а не его содержимого:

Изучаются закономерности в размерах пакетов, времени и характеристиках потока.
Можно обнаружить аномалии, указывающие на связь с вредоносным ПО или утечку данных.
Не требует расшифровки, сохраняя конфиденциальность и производительность.

Машинное обучение и обнаружение на основе искусственного интеллекта:
Использование передовых алгоритмов для выявления угроз: Обучение на обширных массивах данных для распознавания закономерностей, связанных с вредоносными действиями.

Способны адаптироваться к новым угрозам быстрее, чем системы, основанные на правилах.
Полезны для обнаружения угроз “нулевого дня” и тонких аномалий в зашифрованном трафике.

Анализ шаблонов трафика:
Фокусируется на более широких схемах сетевого взаимодействия: Анализируются связи между источником и адресатом, длительность сеансов и объемы данных.

Позволяет выявить командно-контрольные (C2) коммуникации или попытки утечки данных.
Эффективен для выявления необычных моделей трафика, которые могут указывать на взломанные системы.

Анализ метаданных:
Изучает незашифрованные части сетевого трафика: Анализирует такую информацию, как IP-адреса, доменные имена и данные сертификатов.

Позволяет выявить соединения с известными вредоносными серверами или подозрительными недавно зарегистрированными доменами.
Применяется для обнаружения попыток фишинга и распространения вредоносных программ без расшифровки трафика.

Каждый из этих методов имеет свои сильные стороны и ограничения. На практике для создания комплексной защиты от угроз в зашифрованном трафике часто используется комбинация этих подходов. Главное – найти баланс между эффективным обнаружением угроз, соблюдением конфиденциальности и требованиями производительности сети.
Инструменты и технологии для анализа зашифрованного трафика
Чтобы эффективно выявлять и предотвращать угрозы в зашифрованном трафике, организациям необходимо развернуть целый ряд сложных инструментов и технологий.
Брандмауэры нового поколения (NGFW)
NGFW вышли за рамки традиционной проверки портов/протоколов и обеспечивают более глубокий анализ сетевого трафика, включая зашифрованные сообщения:

Возможности Deep Packet Inspection (DPI) позволяют NGFW изучать содержимое зашифрованных пакетов.
Функция Application-aware помогает идентифицировать и контролировать приложения, использующие зашифрованные соединения.
Многие NGFW оснащены функциями проверки SSL/TLS, позволяющими расшифровывать, проверять и повторно шифровать трафик в режиме реального времени.
Расширенные функции защиты от угроз позволяют обнаруживать и блокировать известные и неизвестные угрозы в зашифрованном трафике.

Системы обнаружения/предотвращения вторжений (IDS/IPS)
Современные решения IDS/IPS адаптированы для решения проблем, связанных с зашифрованным трафиком:

Возможности поведенческого анализа помогают обнаруживать аномалии в шаблонах зашифрованного трафика без расшифровки.
Алгоритмы машинного обучения позволяют этим системам выявлять новые и развивающиеся угрозы в зашифрованных сообщениях.
Некоторые решения IDS/IPS могут интегрироваться с инструментами проверки SSL/TLS для более глубокого анализа трафика.
Благодаря потоку данных об угрозах в режиме реального времени эти системы всегда в курсе последних индикаторов зашифрованных угроз.

Системы управления информацией и событиями безопасности (SIEM)
Системы SIEM играют важнейшую роль в анализе и корреляции данных из различных источников для обнаружения угроз в зашифрованном трафике:

Сбор и анализ журналов различных инструментов безопасности, включая те, которые обрабатывают зашифрованный трафик.
Расширенные возможности аналитики позволяют выявлять закономерности и аномалии в больших объемах сетевых данных.
Решения SIEM с поддержкой машинного обучения могут обнаруживать тонкие индикаторы компрометации в зашифрованных сообщениях.
Предоставляют централизованную платформу для поиска угроз и реагирования на инциденты, связанные с угрозами шифрованного трафика.

Специализированные средства анализа зашифрованного трафика
Несколько поставщиков предлагают инструменты, специально разработанные для анализа зашифрованного трафика:

Средства JA3 fingerprinting позволяют выявлять клиентские приложения, устанавливающие зашифрованные соединения без расшифровки.
Решения для анализа сетевого трафика (NTA) используют передовые алгоритмы для обнаружения угроз на основе поведения трафика.
Устройства для проверки SSL/TLS предоставляют специализированное оборудование для высокопроизводительной расшифровки и анализа.
Средства анализа зашифрованного трафика (ETA) используют машинное обучение для выявления вредоносных программ в зашифрованном трафике без расшифровки.

При внедрении инструментов для анализа и управления зашифрованным трафиком важно учитывать несколько ключевых факторов.
Во-первых, необходимо удостовериться, что выбранные инструменты могут интегрироваться с существующей инфраструктурой безопасности без проблем. Это значит, что они должны работать совместимо с другими решениями, уже внедренными в сети, и не вызывать конфликты с текущими системами. Интеграция должна быть бесшовной, чтобы не снизить общую эффективность системы безопасности.
Во-вторых, стоит обратить внимание на производительность. Процессы анализа зашифрованного трафика, особенно при необходимости его расшифровки, могут потребовать значительных вычислительных ресурсов. Это может создать дополнительные нагрузки на сеть и оборудование, поэтому важно убедиться, что выбранные инструменты способны справляться с необходимым объемом трафика и не замедляют работу инфраструктуры.
Наконец, особое внимание необходимо уделить конфиденциальности данных. При внедрении инструментов для проверки SSL/TLS важно находить баланс между обеспечением безопасности и защитой конфиденциальной информации. Необходимо избегать ситуаций, когда проверка зашифрованного трафика может привести к утечкам данных.
Используя комбинацию этих инструментов и технологий, организации могут создать надежную защиту от угроз, скрывающихся в зашифрованном трафике. Главное – применять многоуровневый подход, используя несколько инструментов, которые дополняют друг друга для обеспечения комплексной защиты.
Заключение
Проблема выявления и предотвращения угроз в зашифрованном трафике является одним из важнейших аспектов современной кибербезопасности. Поскольку шифрование становится повсеместным, обеспечивая необходимую конфиденциальность и безопасность легитимных коммуникаций, оно также создает потенциальные “слепые пятна”, которыми могут воспользоваться злоумышленники. Однако, используя сочетание передовых методов, таких как поведенческий анализ, машинное обучение и анализ моделей трафика, а также такие сложные инструменты, как межсетевые экраны нового поколения, системы IDS/IPS и специализированные решения для анализа зашифрованного трафика, организации могут эффективно снизить эти риски.