Proaktive Cyber-Sicherheit – Proactive cybersecurity

Die steigende Bedrohung: Nicht mehr „ob“, sondern „wann“

Die Frage ist nicht mehr, ob ein Unternehmen einem Cyberangriff ausgesetzt sein wird, sondern wann und wie oft. Cyberkriminelle verfeinern ständig ihre Taktiken, nutzen neue Software-Schwachstellen in alarmierender Geschwindigkeit aus und setzen künstliche Intelligenz ein, um ihre Angriffe zu beschleunigen. Ihre Vorgehensweise ist gut etabliert: Sie verschaffen sich zunächst über eine Schwachstelle Zugang und dringen dann manuell ein, um Ransomware-Code zu installieren. In dieser Phase analysieren sie sorgfältig die kompromittierten Netzwerke, erweitern ihre Berechtigungen und schleusen bösartigen Code in die Dateninfrastruktur eines Unternehmens ein.

Besonders alarmierend ist die immer kürzere Zeitspanne dieser Angriffe. Dauerte es früher meistens Wochen oder Monate, bis ein Angreifer ein System vollständig kompromittieren konnte, geschieht dies heute oft innerhalb weniger Tage oder sogar Stunden. Und Cyberkriminelle wenden ausgeklügelte Methoden an, um einer Entdeckung zu entgehen, bevor sie ihren vollständigen Angriff starten. Manchmal kann ihre Malware/Ransomware eine Zeit lang „schlummern“, bevor sie aktiviert wird, oder die Kriminellen arbeiten besonders langsam und verschlüsseln im Laufe der Zeit nur kleine Teile der Dateien. Diese Methode beschädigt Daten auf subtile Weise und umgeht oft schwellenwertbasierte Überwachungstools.

Einige Ransomware-Varianten bewahren die ursprünglichen Metadaten der Dateien nach deren Verschlüsselung auf, was es für einfache Überprüfungen, die sich auf Änderungen von Dateinamen, -größen oder -erweiterungen stützen, schwierig macht, Beschädigungen zu erkennen. Fortgeschrittene Angriffe können Datenbankseiten beschädigen, ohne dass dies sofort erkannt wird, sodass der Betrieb scheinbar normal weiterläuft, bis die routinemäßige Wartung das Problem aufdeckt. Zu diesem Zeitpunkt kann es jedoch bereits zu erheblichen Datenverlusten gekommen sein. Zu guter Letzt gibt es noch eine Technik namens „Schattenverschlüsselung“: Diese Technik verschlüsselt Dateien im Speicher oder verwendet mehrere Verschlüsselungsalgorithmen, wodurch herkömmliche Erkennungsmethoden nahezu wirkungslos werden.

Angesichts dieser immer raffinierteren und schnelleren Angriffsmethoden ist eine frühzeitige Erkennung für die Eindämmung der Auswirkungen von entscheidender Bedeutung. Proaktive Sicherheitsmaßnahmen sind nicht mehr optional, sondern unverzichtbar.

Die Notwendigkeit proaktiver Erkennung

Effektiver Datenschutz erfordert einen Wechsel von reaktiven zu proaktiven Strategien. Eine einfache Benachrichtigung, wenn ein Angriff stattfindet, kommt oft zu spät. Eine wirklich proaktive Erkennung erfordert die Identifizierung bösartiger Aktivitäten zu einem viel früheren Zeitpunkt im Angriffszyklus, um entscheidende Zeit für die Reaktion und Eindämmung der Bedrohung zu gewinnen.

Dies erfordert ausgefeilte Analysefähigkeiten, die über eine oberflächliche Überwachung hinausgehen. Fortschrittliche Systeme nutzen künstliche Intelligenz und tiefgehende Inhaltsanalysen, um den gesamten Inhalt von Dateien und Datenbanken auf subtile Veränderungen im Laufe der Zeit zu untersuchen. Mit einem solchen Ansatz lassen sich selbst die unscheinbarsten Anzeichen von Ransomware-Aktivitäten erkennen.

Diese fortschrittlichen Analysemodelle werden kontinuierlich anhand umfangreicher Datensätze trainiert, darunter Millionen von Beispielen aus der Praxis, um das tatsächliche Verhalten von Ransomware und deren Auswirkungen auf Daten zu verstehen. Dazu gehört das Erkennen von Mustern der Beschädigung, Verschlüsselung/Entschlüsselung und Massenlöschung. Mehrere Machine-Learning-Engines arbeiten zusammen und vergleichen ihre Ergebnisse, um hochpräzise Vorhersagen über potenzielle Ransomware-Angriffe zu erstellen. Dieses Training ist ein fortlaufender Prozess, bei dem täglich neue Ransomware-Varianten analysiert und die Modelle kontinuierlich verfeinert werden, um eine beispiellose Genauigkeit zu gewährleisten.

Forensische Analysen und Berichterstattung

Über die proaktive Erkennung hinaus ermöglicht die tiefgehende Inhaltsanalyse auch eine umfassende forensische Analyse und Berichterstattung zu Cyberangriffen. Nach der Erkennung können anhand der detaillierten Erkenntnisse aus der Inhaltsanalyse umfassende forensische Berichte erstellt werden. Diese Berichte liefern umsetzbare Informationen, darunter die Darstellung des Ausmaßes und des Verlaufs des Angriffs, die Identifizierung spezifischer Ransomware-Varianten und ihres Verhaltens, die Bereitstellung umfassender Prüfpfade und die Identifizierung der aktuellsten nicht kompromittierten Versionen der betroffenen Daten für eine schnelle Wiederherstellung.

Die Grenzen der Anomalieerkennung

Ironischerweise stützen sich viele Datenschutzlösungen trotz der entscheidenden Bedeutung der Früherkennung nach wie vor in erster Linie auf Technologien zur „Anomalieerkennung“. Die Anomalieerkennung identifiziert Abweichungen vom normalen Verhalten, z. B. ungewöhnliche E/A-Muster, signifikante Änderungen der Entropie oder Datenverschlüsselung oder große Verschiebungen in der Dateianzahl. Dieser Ansatz liefert jedoch oft erst dann eine Benachrichtigung, wenn ein Angriff bereits gestartet wurde und Daten in den Speicher geschrieben wurden, möglicherweise sogar in Snapshots. Dies kann dazu führen, dass Unternehmen kompromittierte Daten sichern, bevor ein Alarm ausgelöst wird, was eine zeitaufwändige und kostspielige Suche nach sauberen Wiederherstellungspunkten erforderlich macht.

Entscheidend ist, dass die Anomalieerkennung, die in erster Linie Metadaten oder allgemeine Trends analysiert, keine Beschädigungen innerhalb des Inhalts von Dateien erkennen kann. Dazu gehören subtile Datenänderungen, teilweise Verschlüsselung oder Beschädigungen auf Datenbankseitenebene. Sie kann Angriffe durch Ransomware übersehen, die die ursprünglichen Metadaten beibehält, Verschlüsselungsalgorithmen verwendet, die die Entropie nicht wesentlich verändern, oder teilweise oder intermittierende Verschlüsselung einsetzt, um der Erkennung zu entgehen.

Wenn der Inhalt von Dateien und Datenbanken nicht gescannt wird, bleibt der tatsächliche Status der Daten unbekannt. Sich auf Glück oder nachträgliche Warnungen zu verlassen, ist keine gute Option, die Datensicherheit zu gewährleisten.

Ein cyber-resilientes Fundament

Eine proaktive Erkennung auf Basis KI-gestützter Deep Analytics in Kombination mit umfassenden forensischen Berichten ist unerlässlich, um bekannte gute Kopien von Daten für eine schnelle Wiederherstellung genau zu bestimmen. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil einer ganzheitlichen cyber-resilienten Lösung.

Eine wirklich robuste cyber-resiliente Umgebung umfasst mehrere grundlegende Säulen:

• Unveränderliche Snapshots: Eine einfache Datensicherung reicht nicht aus. Unternehmen benötigen sichere, unveränderliche Kopien ihrer Daten, die zu bestimmten Zeitpunkten erstellt werden. Diese unveränderlichen Snapshots sind der Grundstein für die Ausfallsicherheit von Cyberspeichern und stellen sicher, dass Daten nach ihrer Erstellung nicht mehr verändert werden können.
• Logisches/remotes Air-Gapping: Eine einfache Methode zur logischen Isolierung dieser unveränderlichen Snapshots vom Netzwerkzugriff ist von entscheidender Bedeutung. Dieses Air-Gapping kann lokal, remote oder in einer Kombination aus beiden implementiert werden und bietet eine zusätzliche Schutzebene.
• Automatisierte Cybersicherheit und Reaktion: Die schnelle Erkennung und Echtzeit-Reaktion auf potenzielle Angriffe sind von größter Bedeutung. Manuelle Überwachung ist zu langsam. Automatisierte Cybersicherheitsfunktionen, die nahtlos in Security Operations Center (SOC), Security Information and Event Management (SIEM), Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) oder einfache Syslog-Funktionen integriert sind, sind unerlässlich. Diese Systeme sollten bei der Erkennung eines Sicherheitsvorfalls sofort unveränderliche Snapshots auslösen, um Daten zu schützen und eine Cyber-Wiederherstellung zu ermöglichen. Diese automatisierten Prozesse sind unerlässlich, um das Bedrohungsfenster zu schließen, also die Zeit zwischen der Erkennung einer Infektion und ihrer Behebung. Es reicht nicht aus, nur regelmäßig, beispielsweise alle paar Stunden, unveränderliche Snapshots zu erstellen, wie es in den meisten Unternehmen Standard ist.
• Abgeschirmte forensische Umgebung: Im Idealfall wird für die forensische Analyse ein vollständig privates und isoliertes Netzwerk verwendet. Diese „abgeschirmte“ Umgebung ermöglicht das Testen, Validieren und Überprüfen der Datenintegrität und gewährleistet so eine erfolgreiche Wiederherstellung.
• Nahezu sofortige Wiederherstellung: Nach einem Cyberangriff ist es entscheidend, innerhalb weniger Minuten eine verifizierte, saubere Kopie der Daten wiederherstellen zu können, unabhängig von deren Größe.

Ein entscheidender Faktor für die Wiederherstellungszeit ist die Vorbereitungs- und Reaktionsfähigkeit eines Unternehmens. Unternehmen mit klar definierten und regelmäßig getesteten Reaktionsplänen können sich deutlich schneller von einem Angriff erholen. Umgekehrt haben Unternehmen ohne solche Pläne oder mit unzureichend getesteten Strategien oft Schwierigkeiten, den Betrieb wieder aufzunehmen.

Durch den Einsatz fortschrittlicher, proaktiver Cyber-Erkennung und einer umfassenden Cyber-Resilienz-Plattform können Unternehmen das Risiko von Ausfallzeiten erheblich reduzieren und sicherstellen, dass ihre wertvollen Daten auch angesichts immer raffinierterer Cyber-Bedrohungen geschützt und wiederherstellbar bleiben.

The growing threat: No longer “if,” but “when”

The question is no longer whether a company will be exposed to a cyberattack, but when and how often. Cybercriminals are constantly refining their tactics, exploiting new software vulnerabilities at an alarming rate, and using artificial intelligence to accelerate their attacks. Their approach is well established: they first gain access via a vulnerability and then manually intrude to install ransomware code. During this phase, they carefully analyze the compromised networks, expand their permissions, and inject malicious code into a company’s data infrastructure.

Particularly alarming is the ever-shortening time frame of these attacks. Whereas it used to take weeks or months for an attacker to completely compromise a system, today it often happens within a matter of days or even hours. And cybercriminals use sophisticated methods to avoid detection before launching their full attack. Sometimes their malware/ransomware can “slumber” for a while before being activated, or the criminals work particularly slowly, encrypting only small parts of the files over time. This method damages data in a subtle way and often bypasses threshold-based monitoring tools.

Some ransomware variants preserve the original metadata of files after encryption, making it difficult for simple checks based on changes in file names, sizes, or extensions to detect corruption. Advanced attacks can corrupt database pages without immediate detection, allowing operations to continue as normal until routine maintenance uncovers the problem. By that time, however, significant data loss may have already occurred. Finally, there is a technique called “shadow encryption”: This technique encrypts files in memory or uses multiple encryption algorithms, rendering traditional detection methods virtually ineffective.

Given these increasingly sophisticated and rapid attack methods, early detection is critical to mitigating the impact. Proactive security measures are no longer optional, but essential.

The need for proactive detection

Effective data protection requires a shift from reactive to proactive strategies. Simply being notified when an attack is taking place is often too late. Truly proactive detection requires identifying malicious activity much earlier in the attack cycle to gain critical time to respond and contain the threat.

This requires sophisticated analytical capabilities that go beyond superficial monitoring. Advanced systems use artificial intelligence and deep content analysis to examine the entire contents of files and databases for subtle changes over time. With such an approach, even the most subtle signs of ransomware activity can be detected.

These advanced analytical models are continuously trained using extensive data sets, including millions of real-world examples, to understand the actual behavior of ransomware and its impact on data. This includes recognizing patterns of corruption, encryption/decryption, and mass deletion. Multiple machine learning engines work together and compare their results to make highly accurate predictions about potential ransomware attacks. This training is an ongoing process, with new ransomware variants analyzed daily and models continuously refined to ensure unparalleled accuracy.

Forensic analysis and reporting

Beyond proactive detection, in-depth content analysis also enables comprehensive forensic analysis and reporting on cyberattacks. After detection, detailed insights from content analysis can be used to generate comprehensive forensic reports. These reports provide actionable information, including the scope and progression of the attack, identification of specific ransomware variants and their behavior, provision of comprehensive audit trails, and identification of the most recent uncompromised versions of affected data for rapid recovery.

The limitations of anomaly detection

Ironically, despite the critical importance of early detection, many data protection solutions still rely primarily on “anomaly detection” technologies. Anomaly detection identifies deviations from normal behavior, such as unusual I/O patterns, significant changes in entropy or data encryption, or large shifts in file counts. However, this approach often only provides notification once an attack has already been launched and data has been written to storage, possibly even to snapshots. This can result in organizations backing up compromised data before an alarm is triggered, requiring a time-consuming and costly search for clean recovery points.

Crucially, anomaly detection, which primarily analyzes metadata or general trends, cannot detect corruption within the content of files. This includes subtle data changes, partial encryption, or corruption at the database page level. It can overlook attacks by ransomware that retains the original metadata, uses encryption algorithms that do not significantly alter entropy, or employs partial or intermittent encryption to evade detection. If the contents of files and databases are not scanned, the actual status of the data remains unknown. Relying on luck or post-hoc alerts is not a good option for ensuring data security.

A cyber-resilient foundation

Proactive detection based on AI-powered deep analytics combined with comprehensive forensic reports is essential for accurately identifying known good copies of data for rapid recovery. This is an essential part of a holistic cyber-resilient solution.

A truly robust cyber-resilient environment encompasses several fundamental pillars:

• Immutable snapshots: Simple data backup is not enough. Organizations need secure, immutable copies of their data created at specific points in time. These immutable snapshots are the cornerstone of cyber storage resilience, ensuring that data cannot be altered after it is created.
• Logical/remote air gapping: A simple method for logically isolating these immutable snapshots from network access is critical. This air gapping can be implemented locally, remotely, or in a combination of both, providing an additional layer of protection.
• Automated cybersecurity and response: Rapid detection and real-time response to potential attacks are of utmost importance. Manual monitoring is too slow. Automated cybersecurity capabilities that integrate seamlessly with Security Operations Center (SOC), Security Information and Event Management (SIEM), Security Orchestration, Automation and Response (SOAR), or simple syslog capabilities are essential. These systems should immediately trigger immutable snapshots upon detection of a security incident to protect data and enable cyber recovery. These automated processes are essential for closing the threat window, i.e., the time between detecting an infection and remediating it. It is not enough to simply take immutable snapshots regularly, for example every few hours, as is standard practice in most companies.
• Shielded forensic environment: Ideally, a completely private and isolated network is used for forensic analysis. This “shielded” environment allows data integrity to be tested, validated, and verified, ensuring successful recovery.
• Near-instant recovery: After a cyberattack, it is critical to be able to restore a verified, clean copy of the data within minutes, regardless of its size.

A key factor in recovery time is a company’s preparedness and responsiveness. Companies with clearly defined and regularly tested response plans can recover from an attack much more quickly. Conversely, companies without such plans or with insufficiently tested strategies often struggle to resume operations.

By leveraging advanced, proactive cyber detection and a comprehensive cyber resilience platform, companies can significantly reduce the risk of downtime and ensure that their valuable data remains protected and recoverable in the face of increasingly sophisticated cyber threats.