Unternehmensnachrichten über Druva reagiert auf KI-Ransomware-Angriffe mit KI-Antworten

Druva nutzt KI-gestützte Reaktionsfähigkeiten, um KI-gestützten Ransomware-Angriffen entgegenzuwirken.

Der Anbieter von Backup- und Datenresilienz stellt fest, dass Angreifer KI einsetzen, um mehr Einfallstore zu erkunden, Taktiken schnell anzupassen und bösartige Aktionen innerhalb normaler Geschäftsaktivitäten zu verbergen. In Kombination mit gestohlenen Anmeldeinformationen und sich ständig weiterentwickelnder Ransomware werden klassische Sicherheitssignale weitaus weniger zuverlässig. Insgesamt erschwert KI es Sicherheitsteams, echte Systemkompromittierungen von regulären Vorgängen zu unterscheiden.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wendet Druva seine Graph-Relationship-Metadaten-Analysetechnologie an, um verdächtige Identitätsaktivitäten zu untersuchen und den Angriffsradius zu visualisieren. Dies wird mit seiner proprietären KI-Threat-Pipeline kombiniert, die Backup-Datensätze analysiert, um potenzielle Ransomware-Aktivitäten zu verifizieren. Dies bestätigt die Auswirkungen von Vorfällen und leitet Sicherheits- und Administrationsteams bei genauen Eindämmungs- und Wiederherstellungsverfahren an, um saubere, vertrauenswürdige Systeme wiederherzustellen.

Yogesh Badwe, Chief Security Officer von Druva, erklärte: „Sicherheitsteams wissen, dass sie nicht jeden Angriff blockieren können. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, genau zu verstehen, was passiert, sobald eine Bedrohung die Abwehrmaßnahmen durchbrochen hat, und KI verstärkt diese Risiken der Unsicherheit. Vor der Wiederherstellung benötigen Sie Nachweise über Änderungen, den Umfang der Kompromittierung und welche Daten vertrauenswürdig bleiben. Druva greift auf jahrelange Backup-Telemetrie zurück, um Bedrohungssignale zu validieren und sie in greifbare Beweise umzuwandeln, wodurch Kunden eine solide faktische Grundlage für die Wiederherstellung anstelle von Rätselraten erhalten.“

Laut Druva kann die herkömmliche Anomalieerkennung zwar ungewöhnliche Dateiaktivitäten kennzeichnen, zwingt Administratoren jedoch dazu, große Mengen an Telemetrie und Berichten zu durchforsten, um echte bösartige Ereignisse zu isolieren. Die KI-gestützte Threat-Pipeline von Ransomware Detection löst dies durch mehrstufige Verhaltensanalysen plus forensische Validierung, die Fehlalarme filtert und bestätigte Beweise liefert. Diese aktualisierten Funktionen ermöglichen es Kunden:
● Ransomware-Muster in Snapshots identifizieren: Setzen Sie speziell entwickelte KI- und Machine-Learning-Modelle ein, um Backup-Snapshots auf risikoreiche Signale zu scannen, darunter Lösegeldforderungen, bekannte bösartige Dateierweiterungen, Massenumbenennung von Dateien und andere Kompromittierungsindikatoren.
● Risikoreiche Alarme validieren: Bestätigen Sie die Anwesenheit von Ransomware und senken Sie die Raten von Fehlalarmen durch native plattforminterne Forensik, die strukturelle Prüfungen, Entropiemessung, MIME-Typ-Inspektion, Dateiintegrität und Datenanalyse umfasst.
● Beweise in Wiederherstellungs-Workflows übersetzen: Präsentieren Sie interpretierbare Ergebnisse in Recovery Insights, trennen Sie betroffene Datensätze von sauberen Snapshots und validieren Sie Wiederherstellungspunkte vor Wiederherstellungsoperationen.

Das Unternehmen rekonstruiert auch Angriffspfade, um die Wiederherstellung zu beschleunigen und zu entrisikieren. Dru Metagraph liefert eine interaktive Ansicht von menschlichen und nicht-menschlichen Identitäten (NHIs wie KI-Agenten), zugehörigen Aktivitäten und Beziehungen über Microsoft Entra ID, Active Directory und Okta hinweg. Es kontextualisiert Änderungen an Identitäten, Berechtigungen, Anwendungen, Richtlinien und Zeitplänen, um zu veranschaulichen, wie sich verdächtige Aktivitäten in der Infrastruktur ausbreiten, und reduziert die Untersuchungszeit von mehreren Tagen auf Stunden. Mit diesem Angriffskontext können Sicherheitadministratoren:
● Angreiferverhalten und Angriffsradius abbilden, anfängliche Zugriffspunkte, Rechteausweitung, Persistenzmechanismen und laterale Bewegung identifizieren, abgestimmt auf relevante MITRE ATT&CK TTPs.
● Eine vertrauenswürdige Baseline vor dem Angriff etablieren: Nutzen Sie historische Änderungslogs und Snapshots, um den Systemzustand vor dem Einbruch zu rekonstruieren und den erforderlichen Wiederherstellungsumfang zu definieren.
● Verhaltensbasierte Beweise in gezielte Eindämmungs- und Wiederherstellungsschritte umwandeln: Generieren Sie angepasste, vorab validierte Wiederherstellungspläne, die kompromittierte Objekte auflisten, Abhilfemaßnahmen vorschlagen und geeignete saubere Snapshots für die Wiederherstellung identifizieren.

Fußnote
MITRE ATT&CK ist ein Framework für Angreiferverhalten, das von einer gemeinnützigen technischen Beratungsorganisation in den USA unterhalten wird, die staatlich finanzierte Forschungs- und Entwicklungszentren verwaltet. ATT&CK steht für Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge, ein öffentlich zugängliches Wissensrepository, das reale Angreiferverhalten dokumentiert. TTPs stehen für Taktiken, Techniken und Prozeduren, die praktische Verhaltensweisen von Bedrohungsakteuren während Cyberangriffskampagnen beschreiben.

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