Migliorare la sicurezza informatica nelle reti locali

La cybersecurity sta diventando un grande problema man mano che sempre più dispositivi si connettono alle reti. Con questa crescita, aumentano anche gli attacchi. I metodi tradizionali che cercano malware conosciuto tramite firme specifiche stanno perdendo efficacia. Quando il malware entra in una rete locale (LAN), può diffondersi ad altri dispositivi e rubare informazioni preziose, causando seri problemi per aziende e individui. Questo crea la necessità di una migliore sorveglianza e sicurezza all'interno delle LAN. Questo articolo si concentra sul rilevamento di attività insolite nelle LAN studiando come i dispositivi comunicano tramite il Protocollo di Risoluzione degli Indirizzi (ARP).

#L'importanza della sorveglianza delle LAN

Con l’aumento dei dispositivi online e delle attività, cresce anche la possibilità di attacchi informatici. Questi attacchi possono passare inosservati fino a quando non è troppo tardi, con i dati che vengono rubati prima che scattino gli allarmi. Le misure di sicurezza attuali si concentrano principalmente sul monitoraggio dell'esterno delle reti, spesso trascurando ciò che accade all'interno della LAN stessa.

Utilizzando metodi avanzati per tenere d'occhio irregolarità nelle comunicazioni ARP, possiamo individuare potenziali attività dannose prima che si intensifichino. Questo monitoraggio può fornire uno strato di sicurezza che aiuta a allertare gli amministratori di sistema su azioni sospette all'interno delle loro reti.

#Sfide con le misure di sicurezza attuali

La maggior parte dei controlli di sicurezza avviene solo nei punti in cui la rete si collega a Internet. Questi metodi faticano a catturare attacchi che avvengono all'interno della LAN stessa. Ad esempio, il malware può entrare tramite dispositivi mobili non sicuri o vulnerabilità che passano inosservate. Di conseguenza, l'attività malevola agirebbe come una minaccia interna, richiedendo monitoraggi più attenti.

Molti sistemi si concentrano sulla prevenzione di attacchi basati su Internet ma trascurano i rischi interni. Pertanto, avere un sistema di monitoraggio dedicato all'interno della LAN può migliorare la sicurezza complessiva e aiutare a proteggere i dispositivi connessi.

#La necessità di nuovi approcci

Il malware spesso utilizza metodi che nascondono la sua presenza, rendendo difficile la rilevazione da parte dei sistemi convenzionali. Gli attuali sistemi di rilevamento delle intrusioni (IDS) potrebbero non riuscire a trovare segnali sottili di un attacco in corso. Alcuni di questi sistemi mancano di rilevare Anomalie che si verificano quando c'è un traffico sospetto minimo.

Quando queste minacce passano inosservate, possono compromettere informazioni sensibili. Recenti violazioni di dati ben note evidenziano la necessità di migliorare le misure di sicurezza LAN. Un approccio più proattivo nel monitorare le attività LAN potrebbe ridurre significativamente i rischi.

#Monitoraggio dell'attività interna della LAN

Per proteggere meglio le LAN, possiamo monitorare le richieste ARP perché rivelano come i dispositivi all'interno della rete comunicano. Quando un dispositivo ha bisogno di trovare l'indirizzo MAC di un altro dispositivo, invia una richiesta ARP. Monitorando queste richieste, possiamo identificare comportamenti insoliti.

Utilizzando un metodo chiamato forecasting gerarchico, possiamo analizzare il traffico nella LAN e modellare i modelli normali di comunicazione dei dispositivi. Questo ci permette di individuare le anomalie in modo più accurato. L'obiettivo è ridurre i falsi allarmi mentre identifichiamo in modo efficace le vere minacce.

#Implementazione di metodi avanzati

Sfruttando i dati storici, possiamo sviluppare modelli che prevedono il comportamento atteso dei dispositivi. Quando un dispositivo si comporta in modo diverso dal previsto, potrebbe significare che è infetto o compromesso.

Analizzare le richieste ARP aiuta a mettere in evidenza queste anomalie. Un metodo specializzato chiamato Teoria dei Valori Estremi (EVT) può migliorare questo processo di rilevazione. L'EVT si concentra sulla comprensione e identificazione di eventi rari nei dati, particolarmente utile nel traffico di rete dove picchi o cali insoliti possono indicare un problema.

#Vantaggi dell'uso del forecasting gerarchico

Il forecasting gerarchico ci aiuta a osservare il comportamento dei dispositivi da più prospettive. Invece di analizzare un dispositivo isolato, consideriamo l'intera rete e come diversi dispositivi comunicano. Così facendo, possiamo costruire un quadro più accurato del comportamento tipico, rendendo più facile rilevare attività anormali.

Questo approccio ha diversi vantaggi. Permette un miglior uso dei dati disponibili, portando a previsioni migliorate che possono indicare minacce potenziali. Le anomalie vengono identificate guardando quanto il comportamento di un dispositivo differisce da ciò che ci aspettiamo basandoci sui dati raccolti.

#Riduzione dei falsi positivi

Uno dei principali problemi con il monitoraggio della sicurezza è il numero di falsi positivi, ovvero avvisi errati su potenziali minacce. Questo è spesso causato da metodi convenzionali che non riescono a distinguere tra comportamento regolare e attacchi reali. Tuttavia, l'uso dell'EVT può migliorare drasticamente l'accuratezza e ridurre la probabilità di falsi allarmi.

Focalizzandosi su eventi rari e analizzando i dati per comportamenti caratterizzati da code pesanti, l'EVT può aiutare a garantire che vengano generati meno avvisi inutilmente. Questo consente ai team di sicurezza di concentrarsi sulle reali minacce senza essere sopraffatti da notifiche irrilevanti.

#Applicazioni nel mondo reale

I metodi discussi qui sono stati testati su un dataset di un progetto che monitorava un ambiente LAN reale. Il dataset include oltre 10 milioni di richieste ARP provenienti da più dispositivi in un anno. Queste osservazioni hanno permesso ai ricercatori di affinare i loro modelli e migliorare le metodologie di rilevazione.

I risultati hanno dimostrato come il forecasting gerarchico potesse essere utilizzato efficacemente insieme all'EVT per una migliore rilevazione delle anomalie. Utilizzando queste tecniche, i ricercatori sono stati in grado di identificare comportamenti insoliti dei dispositivi che potrebbero essere sfuggiti ai metodi standard.

#Il ruolo del machine learning

Le tecniche di machine learning possono essere incorporate in questo framework per analizzare il traffico di rete. Allenando modelli su schemi storici, possiamo migliorare le nostre previsioni e potenziare la rilevazione delle anomalie. Modelli avanzati possono gestire relazioni dati complesse e fornire intuizioni che i metodi tradizionali non possono.

In particolare, modelli come LightGBM, un potente algoritmo di machine learning, hanno dimostrato di avere potenzialità nel comprendere i modelli di richiesta ARP e identificare deviazioni dalle operazioni normali. Quando combinati con il forecasting gerarchico e l'EVT, questi strumenti possono creare una soluzione robusta per la sicurezza delle LAN.

#Migliorare la postura di sicurezza complessiva

Implementando una strategia di monitoraggio completa che comprende sia il forecasting gerarchico che il machine learning, la sicurezza delle LAN può essere notevolmente migliorata. Rilevare anomalie man mano che si verificano aiuta a prevenire potenziali violazioni e riduce l'impatto delle attività malevole.

Inoltre, affrontando le sfide degli alti falsi positivi, le organizzazioni possono garantire che le loro misure di sicurezza siano efficaci ed efficienti. Questo non solo snellisce il lavoro per i team di sicurezza, ma contribuisce anche a mantenere un ambiente di rete sicuro.

#Conclusione

Con la crescita delle reti e la crescente sofisticazione delle minacce informatiche, le organizzazioni devono adottare nuovi approcci per proteggere le loro LAN. Monitorare l'attività interna, in particolare le richieste ARP, può fornire preziose informazioni sul comportamento dei dispositivi e identificare potenziali minacce.

Utilizzare il forecasting gerarchico insieme a metodi come la teoria dei valori estremi e il machine learning crea un potente framework per il rilevamento delle anomalie. Questi approcci portano a migliori risultati di sicurezza e aiutano le organizzazioni a rimanere un passo avanti rispetto alle minacce informatiche in evoluzione, proteggendo al contempo le loro informazioni sensibili e mantenendo la loro reputazione.