Kompleksowe zabezpieczenie sieci

Aby chronić się przed stale rosnącą liczbą wyrafinowanych zagrożeń unikowych, systemy ochrony przed włamaniami powinny wdrażać uczenie głębokie (inline deep learning), które znacznie zwiększa wykrywalność i precyzyjnie identyfikuje złośliwy ruch, który nie był wcześniej widziany, bez opierania się na znanych podatnościach i sygnaturach ataków. Podobnie do sposobu działania sieci neuronowych, czyli tak jak wykorzystuje to ludzki mózg, modele głębokiego uczenia przechodzą przez kilka warstw analizy i przetwarzają miliony punktów danych w ciągu milisekund. Każda decyzja musi być wykonana w naprawdę szybki sposób, aby nie zagrozić wydajności i efektywności sieci. Te wyrafinowane systemy rozpoznawania wzorców analizują aktywność ruchu sieciowego z nieporównywalną dokładnością, identyfikując nowy złośliwy ruch, który nigdy wcześniej nie został zidentyfikowany, zgodnie z wyjątkowo niskim wskaźnikiem fałszywych wyników.

Ta dodatkowa warstwa inteligentnej ochrony, którą może zastosować narzędzie IPS, zapewnia dalszą ochronę wrażliwych informacji przedsiębiorstwa oraz zapobiega wyrafinowanym atakom i podatnościom, które mogą spowodować duże szkody w sieci, a w konsekwencji w organizacji lub firmie.

Jednym z głównych problemów dotyczących nie tylko systemów IDS, ale także wśród narzędzi IPS, jest związany z odsetkiem fałszywych pozytywów, które mogą być przez nie generowane. Każdy alarm wymaga uwagi administratora lub zespołu informatycznego, co powoduje, że jest czasochłonny i wymaga głębokiej analizy, aby upewnić się, że alarm był prawdziwie pozytywny. Takiego samego wysiłku wymagają alarmy fałszywie pozytywne, które jeśli nie są prawdziwe, mają negatywny wpływ na zespół i powodują stratę czasu i pracy.

Podobnie jak w przypadku systemu IDS, również w IPS ważne jest zrozumienie potrzeb bezpieczeństwa sieci i organizacji, zaplanowanie wdrożenia z wyprzedzeniem i upewnienie się, że wszystkie polityki bezpieczeństwa są przestrzegane. Ponadto, w przypadku IPS istnieją różne sposoby wdrożenia, z których najbardziej powszechnym i solidnym jest instalacja pomiędzy sieciami prywatnymi i publicznymi. Dobra planifikacja IPS powinna uwzględniać takie czynniki jak kompleksowa ochrona w czasie rzeczywistym przed lukami sieciowymi i złośliwym oprogramowaniem, a także nieznanymi poleceniami i kontrolami. Ponadto, rozwiązanie musi być spójne, uproszczone i pozwalać na odpowiednie zarządzanie polityką w całym obwodzie korporacyjnym, centrum danych, chmurach publicznych i prywatnych, między innymi. Ponadto, może być zaprojektowane tak, aby zawierało narzędzia inteligentne, takie jak uczenie maszynowe, aby skutecznie zapobiegać atakom, a jednocześnie pozwalało na utrzymanie wysokiej przepustowości i niskiej latencji w celu wyzerowania krytycznych zagrożeń, dzięki czemu administratorzy mogą skupić się na tym, co najważniejsze i nie tracić czasu na fałszywe pozytywne alerty.

W przypadku infrastruktury krytycznej narzędzia IPS są jeszcze mało wydajne, a ich nieprawidłowe wdrożenie może bardziej uszkodzić sieć niż ją chronić. Systemy krytyczne, pracujące 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, wymagają stałej komunikacji i przepływu ruchu sieciowego, gdzie zwykła przerwa, choćby najkrótsza, może zagrozić nie tylko systemowi, ale i zdrowiu ludzi, w zależności od rodzaju systemu krytycznego.

Z natury IPS jest w stanie zablokować i upuścić komunikację, co nie jest odpowiednie do zastosowania w krytycznym systemie, gdzie komunikacja nigdy nie może zostać przerwana. Tutaj, planowanie i projektowanie musi być jeszcze bardziej precyzyjne i ostrożne, w porównaniu do zwykłej sieci komputerowej. Systemy krytyczne są jednak również celem ataków i podatności na zagrożenia, a ich ochrona jest również koniecznością.

Podobnie jak w przypadku systemów IDS, powszechne jest również występowanie serwerów IPS zainstalowanych w sieci oraz stosowanie różnych serwerów w ramach różnych podsieci i sieci LAN.