Unsichtbare Gefahren im Netzwerk
Jeden Tag wickelte das Netzwerk dieser Universität den Datenverkehr von Tausenden von Studierenden ab, die Vorlesungen streamten, von Forschern, die Datensätze zwischen Laboren austauschten, von Dozenten, die auf cloudbasierte Benotungsplattformen zugreifen, sowie von Verwaltungsmitarbeitern, die Immatrikulations- und Gehaltsabrechnungsdaten bearbeiteten. Über mehrere Campusse hinweg wurde das horizontale Netzwerk, das Forschungslabore, akademische Fachbereiche und Verwaltungssysteme miteinander verbindet, aufgebaut, um all dies reibungslos am Laufen zu halten.
Genau diese Vernetzung machte es nahezu unmöglich, das Netzwerk von innen heraus zu schützen. Für einen Angreifer, der sich über eine Phishing-Kampagne, gestohlene Zugangsdaten oder ein anfälliges, für Studierende zugängliches System zunächst Zugang verschafft hatte, bot diese legitime Aktivität eine ideale Tarnung. Das SOC verfügte zwar über strenge Sicherheitskontrollen am Netzwerkrand, doch sobald sich ein Angreifer im Netzwerk befand, waren die Möglichkeiten, die Vorgänge zu überblicken, begrenzt. Der interne Datenverkehr floss ungehindert zwischen den Systemen hin und her, wobei nur begrenzt ersichtlich war, welche Daten wohin übertragen wurden.
Der interne Netzwerkverkehr war praktisch nicht nachweisbar
Herkömmliche Überwachungstools konzentrierten sich auf den Datenverkehr, der in den Netzwerkperimeter hinein- und aus ihm herausfloss. Die Kommunikation zwischen internen Systemen innerhalb der Campus-Infrastruktur – darunter Forschungslabore, akademische Anwendungen und Verwaltungsdatenbanken – blieb dabei außerhalb ihres Blickfelds. Seitliche Bewegungen, Command-and-Control-Aktivitäten und das Verhalten von Angreifern in der Anfangsphase konnten in diesen Segmenten stattfinden, ohne dass Warnmeldungen ausgelöst wurden. Das SOC verfügte über keinen Mechanismus, um dies zu beobachten.
Die Erkennung hing von nachgelagerten Indikatoren ab
Ohne Transparenz auf Netzwerkebene waren Analysten auf Warnmeldungen von Endgeräten und Systemanomalien angewiesen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Diese Anzeichen traten in der Regel erst auf, nachdem ein Angreifer bereits seinen Zugriff ausgeweitet, sich zwischen Systemen bewegt oder sich in der Nähe sensibler Daten positioniert hatte. Bis das SOC alarmiert wurde, war das Zeitfenster für eine frühzeitige Eindämmung oft bereits geschlossen.
Die Komplexität des Campus machte eine Verhaltensanalyse undurchführbar
Angesichts des Umfangs und der Vielfalt der Netzwerkaktivitäten auf dem Campus war es schwierig, mit herkömmlichen Tools Referenzwerte festzulegen oder Anomalien zu erkennen. Die Datenverkehrsmuster aus Forschungsumgebungen, studentischen Systemen, Cloud-Diensten und der Verwaltungsinfrastruktur wiesen große Unterschiede auf. Um das Verhalten von Angreifern von legitimen Aktivitäten zu unterscheiden, waren Analysefähigkeiten erforderlich, die die vorhandenen Tools nicht bieten konnten.
Was das SOC zur Sicherung des Campus benötigte
Das Sicherheitsteam der Universität musste in der Lage sein, Einblick in das eigene Netzwerk zu gewinnen, auf festgestellte Probleme zu reagieren und nachzuweisen, dass sensible Forschungsdaten und studentische Informationen geschützt waren. Zu den konkreten Entscheidungskriterien gehörten:
Frühere Erkennung über alle internen Systeme hinweg
Das SOC musste Bedrohungen, die sich zwischen internen Systemen bewegten, erkennen, bevor sie sensible Forschungs- oder Verwaltungsinfrastrukturen erreichen konnten – und nicht erst, nachdem bereits Warnmeldungen von Endgeräten ausgelöst worden waren.
Vertrauen in die Ergebnisse in einem Umfeld mit hohem Datenaufkommen
Angesichts Tausender Nutzer und Geräte, die ständig Datenverkehr generieren, benötigte das Team zuverlässige Erkennungsergebnisse statt einer Flut von Warnmeldungen, die manuell gesichtet werden mussten.
Schnellere und umfassendere Untersuchungen
Analysten benötigten zum Zeitpunkt der Erkennung genügend Kontextinformationen, um das Ausmaß einer Bedrohung schnell einschätzen zu können, ohne Beweise aus verschiedenen, voneinander getrennten Tools zusammenfügen zu müssen.
Anpassung an die Compliance-Anforderungen des Bildungssektors
Die Universität benötigte eine kontinuierliche Überwachung, die die Prüfungsbereitschaft sicherstellte und dazu beitrug, die Einhaltung der Sicherheitsstandards für Studenten- und Forschungsdaten nachzuweisen.
Minimale Beeinträchtigung des Campusbetriebs
Jede Lösung musste mit der Mischung aus modernen und Altsystemen der Universität kompatibel sein, ohne dass dafür wesentliche architektonische Änderungen erforderlich waren oder der akademische Betrieb während der Implementierung beeinträchtigt wurde.
Vom blinden Fleck zur durchgängigen Netzwerktransparenz
Die Universität hat ihre interne Transparenzlücke durch den Einsatz von MetaDefender NDR in strategischen Netzwerksegmenten im gesamten Campus-Umfeld. Sensoren an wichtigen Netzwerkknotenpunkten ermöglichten dem SOC einen kontinuierlichen Einblick in den Datenverkehr zwischen akademischen Systemen, Forschungsnetzwerken, Cloud-Diensten und der Verwaltungsinfrastruktur. Zum ersten Mal hatten die Analysten einen einheitlichen Überblick über die Ost-West-Netzwerkaktivitäten in der verteilten Umgebung der Universität.
MetaDefender NDR analysiertNDR Netzwerkaktivitätsdaten mithilfe von maschinellem Lernen und Verhaltensanalysen, um ungewöhnliche Datenverkehrsmuster zu identifizieren, seitliche Bewegungen zwischen Systemen zu erkennen und Command-and-Control-Kommunikation aufzudecken. KI-gestützte Modelle zur Erkennung von Anomalien decken subtile Anzeichen für das Verhalten von Angreifern auf, die sich in den normalen Datenverkehr des Campus einfügen, noch bevor die Angreifer weiter in die Umgebung vordringen können.
Die integrierten Bedrohungsinformationen bereicherten die Erkennungsergebnisse automatisch und lieferten den Analysten kontextbezogene Warnmeldungen anstelle von bloßen Indikatoren. Anstatt fragmentierte Daten aus verschiedenen Systemen miteinander abzugleichen, konnte das SOC Vorfälle untersuchen, indem es von einer einzigen Plattform aus einen vollständigen Überblick über die Aktivitäten der Angreifer auf Netzwerkebene erhielt.
Messbare Auswirkungen auf die Transparenz des SOC und die Sicherheit auf dem Campus
Nach der Einführung von MetaDefender NDR stellte das SOC der Universität von einer reaktiven Vorgehensweise, bei der man auf Endpunktwarnungen und Systemanomalien wartete, auf eine proaktive Vorgehensweise um, die es ermöglichte, Bedrohungen bereits während ihres Ablaufs zu erkennen und zu untersuchen.
Wirkungsbereiche | Operative Vorteile |
Netzwerktransparenz | Kontinuierlicher, umfassender Einblick in den internen Ost-West-Datenverkehr in Campus-Netzwerken |
Geschwindigkeit der Bedrohungserkennung | Frühzeitige Erkennung von seitlichen Bewegungen und verdächtigen Kommunikationsmustern |
Effizienz der Ermittlungen | Schnellere Ursachenanalyse durch einheitliche Telemetrie auf Netzwerkebene |
Forschungsschutz | Verbesserte Erkennungsfähigkeit zum Schutz sensibler akademischer Forschungsergebnisse und geistigen Eigentums |
Reaktion auf Vorfälle | Besser koordinierte SOC-Reaktion mit vollständigem Netzwerkkontext |
Compliance-Bereitschaft | Verstärkte kontinuierliche Überwachung im Einklang mit den Sicherheitsstandards des Bildungssektors |
Anpassung der Sicherheitsmaßnahmen an die sich wandelnden Bedrohungen auf dem Campus
Da nun eine durchgängige Netzwerktransparenz gewährleistet ist, ist die Universität in der Lage, ihre Erkennungs- und Reaktionsfähigkeiten auf einen größeren Teil der Campus-Systeme und Sicherheitsabläufe auszuweiten.
Eine umfassendere Sensorabdeckung in allen Bereichen des Campus
AusweitungNDR auf weitere Netzwerksegmente, wie beispielsweise Umgebungen für die Forschungszusammenarbeit und Edge-Infrastruktur, um die Transparenz auch bei Wachstum und Weiterentwicklung des Campus-Netzwerks aufrechtzuerhalten.
Engere Verzahnung mit dem SOC-Betrieb
Die Verknüpfung von Netzwerktelemetriedaten mit bestehenden SIEM- und SOAR-Plattformen, um die Zeitachsen von Vorfällen zu ergänzen, Reaktionsabläufe zu beschleunigen und die Arbeitsbelastung der Analysten im gesamten Security Operations Team zu verringern.
Rückwirkende Bedrohungssuche im historischen Datenverkehr
Nutzung der Retrohunting-Funktion der Plattform, um historische Netzwerkdaten erneut zu analysieren, bisher übersehene Angreiferaktivitäten aufzudecken und festzustellen, wie lange unentdeckte Bedrohungen bereits in der Umgebung vorhanden waren.
Von der Perimetersicherheit zur Netzwerkrealität
Campus-Netzwerke lassen sich nicht allein durch Maßnahmen von außen schützen. Angreifer, denen ein erster Zugriff gelingt, können sich über längere Zeiträume hinweg quer durch Forschungssysteme, akademische Anwendungen und die Verwaltungsinfrastruktur bewegen, wenn das SOC keine Möglichkeit hat, die Aktivitäten im internen Netzwerk zu überwachen.
Durch den Einsatz von MetaDefender NDR erhielten die SOC-Analysten dieser Universität die erforderliche Transparenz, Erkennungsfähigkeit und den notwendigen Untersuchungskontext, um Bedrohungen früher zu erkennen und sicher darauf zu reagieren. Das Ergebnis ist ein proaktives, netzwerkbasiertes Verteidigungsmodell, das sich an die Komplexität moderner Hochschulumgebungen anpassen lässt.
Zusammenfassung
- Perimeter- und Endpunkt-Tools allein können keine Bedrohungen erkennen, die sich bereits innerhalb eines Campus-Netzwerks seitlich ausbreiten
- Eine kontinuierliche Transparenz im internen Netzwerk ist unerlässlich, um das Verhalten von Angreifern zu erkennen, bevor es sensible Systeme erreicht
- KI-gestützte Verhaltensanalysen erkennen verdächtige Aktivitäten, die sich im hohen Datenaufkommen auf dem Campus verbergen, früher als regelbasierte Tools
- Integrierte Bedrohungsinformationen entlasten die Analysten, indem sie bereits zum Zeitpunkt der Erkennung Kontextinformationen liefern
- Eine speziell entwickelte Netzwerkerkennung sorgt für messbare Verbesserungen im SOC, ohne den Campusbetrieb zu beeinträchtigen
Wenn Ihr SOC eine komplexe Campusumgebung schützt und einen besseren Überblick über die Aktivitäten im internen Netzwerk benötigt, wenden Sie sich an einen OPSWAT , um zu erfahren, wie MetaDefender NDR zum Schutz Ihrer sensiblen Daten beitragenNDR .
