네트워크 트래픽은 악의적인 활동을 식별하고 사이버 보안을 유지하기위한 필수적입니다. 트래픽 패턴 분석에 의해 조직은 보안 위협을 나타내는 anomalies를 감지 할 수 있습니다. 이 문서는 악의적인 행동을 위해 네트워크 트래픽을 분석하는 데 사용되는 일반적인 기술을 탐구합니다.

Network 트래픽 패턴 이해

네트워크 트래픽은 네트워크 전체에 전송되는 데이터 패킷으로 구성됩니다. 일반 패턴은 장치간에 일관된 데이터 흐름, 예측 가능한 통신, 일반적인 사용 시간 등이 포함됩니다. 이러한 패턴을 인식하면 일반 활동에 대한 기본 설정에 도움이됩니다.

맛있는 활동을 감지하는 기술

여러 기술은 악의적인 활동의 징후를 위한 네트워크 트래픽을 분석하는 데 사용됩니다. 이들은 시그널 기반 탐지, 무독성 탐지 및 행동 분석이 포함됩니다. 이러한 방법을 결합하면 위협을 정확하게 식별 할 수 있습니다.

서명 기반 탐지

이 방법은 악성 행위의 알려진 패턴에 대한 네트워크 트래픽을 비교합니다. 그것은 악성 코드 서명 및 공격 서명과 같은 알려진 위협을 감지하는 데 효과적입니다.

Anomaly 탐지

Anomaly detection는 정상적인 트래픽 패턴을 설정하여 편차를 식별합니다. 비정상적인 스파이크, 예상치 못한 데이터 전송, 또는 불규칙한 액세스 시간은 잠재적 인 보안 위반을 나타냅니다.

Behavioral 분석

이 기술은 장치와 사용자의 행동을 동시에 모니터링합니다. 반복 된 오류 로그인 시도 또는 데이터 여과와 같은 경향적 인 활동은 더 조사를 위해 끌어 들입니다.

  • 정기적인 교통 감시
  • 침입 검출 시스템 구축
  • 교통 로그 분석
  • 기계 학습 알고리즘 사용