제한된 보안 예산과 관리되지 않는 IT 시스템에 대한 높은 의존도로 인해 중소기업은 종종 취약한 상태에 놓이게 되며 사이버 범죄자의 표적이 되는 경우가 많습니다. 대기업은 일반적으로 공격으로부터 복구할 수 있지만, 많은 중소기업은 강제로 폐쇄 몸값을 지불할 여력이 없거나 네트워크 시스템의 기능을 복원할 수 없는 경우. 이러한 랜섬웨어 공격은 수백만 달러의 피해를 초래할 수 있습니다. 그러나 공격에 직면하여 중소기업(SMB)을 최대한 피해 없이 유지하려면 내부 취약성과 조직의 사이버 보안 태세를 하향식으로 강화하는 방법을 이해하는 것이 필수적입니다.
SMB에서 랜섬웨어 공격이 증가한 이유 중 하나는 범죄자가 쉽게 방어 시스템에 침투할 수 있기 때문입니다. 위협 행위자는 침해를 지원하기 위해 비용이 많이 들고 고도로 기술적인 조직을 고용할 필요가 없습니다. 대신 인공지능과 머신러닝이 탑재된 소프트웨어를 활용해 내부 네트워크에 침투할 뿐이다. 일단 침입하면 데이터를 탈취하고, 향후 악용을 위해 백도어를 열고, 전체 IT 시스템을 동결시킬 수 있습니다.
또한 SMB는 훨씬 더 큰 그림의 일부입니다. 중소기업은 대기업 공급망의 핵심 구성원인 경우가 많으며, 대기업과의 관계에서 발생하는 수익은 이들의 행복에 필수적입니다. 이러한 대기업은 공급망의 취약성으로부터 자신을 보호하기 위해 소규모 기업의 보안 태세에 엄격한 규칙이나 정책을 적용하고 있습니다. 이러한 요구에 적응하는 속도가 느린 중소기업은 실제로 해킹을 당하든 안하든 비즈니스 손실을 입을 수 있습니다. 그리고 해킹을 당할 경우 대기업은 비즈니스 관계를 중단할 가능성이 그 어느 때보다 높습니다.
잘 생각한 설립 재해 복구 계획 정기적이고 적절한 테스트를 허용하는 것은 조직의 운영을 보호하는 데 필수적입니다. 사이버 인프라 관리에 대한 전체적인 접근 방식을 통해 조직은 효과적인 보호 기능을 적절하게 배포할 수 있습니다. 이러한 보호 기능 구현을 시작하는 세 가지 단계는 다음과 같습니다.
1. 위험 관리를 지속적으로 발전시키세요
보안 조치가 충분하지 않으면 공격 위험이 높아질 뿐만 아니라 심각한 규정 준수 위반 위험도 높아집니다. 위험은 끊임없이 진화하고 있으며, 해당 위험을 관리하는 것은 모든 사이버 보안 프로그램의 필수 부분이자 비즈니스 탄력성에 매우 중요합니다. 그러나 종종 간과되고 제대로 실행되지 않습니다. 중소기업에서는 공격자가 잘 알려진 취약점을 표적으로 삼도록 유도하는 오래된 소프트웨어를 실행하는 경우가 많습니다. 다행스럽게도 정보 공유 기능을 통해 침해 지표를 지속적으로 찾는 능력이 크게 향상되어 IT 팀이 정교한 공격자가 회사에 해를 끼치기 전에 신속하게 대응할 수 있습니다.
2. 지속적인 취약점 모니터링 구축
취약점을 인식하는 가장 효과적인 접근 방식은 신속한 해결 전략을 통해 가능한 한 빨리 공격을 탐지하는 모니터링 시스템입니다. 보안 모니터링은 일반적으로 잠재적인 보안 사고에 대해 여러 로그나 네트워크 장치(방화벽, 서버, 스위치 등)를 분석하는 프로세스를 의미합니다.
대부분의 경우 SIEM(보안 사고 및 이벤트 관리) 시스템은 해당 데이터를 집계, 통합 및 정규화하는 데 사용됩니다. 고급 행동 분석은 SIEM 경고를 강화하고 고객 환경에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 이 시스템 내에서 의심스러운 활동을 식별하고 신속하게 IT 담당자에게 전달하여 이것이 실제 위협인지 판단할 수 있습니다. SMB는 이 기능을 아웃소싱하여 그렇지 않으면 유치, 여유 또는 유지가 불가능했을 엔터프라이즈급 보안 기술 및 전문 지식에 액세스할 수 있습니다. 지속적인 모니터링은 위협이 사전에 완화될 수 있고 취약점이 XNUMX시간 내내 신속하게 패치될 수 있음을 의미합니다.
3. 적절한 보안 공급업체 선택
대부분의 중소기업에는 보안 솔루션/공급업체를 적절하게 평가할 수 있는 기술 전문 지식이 부족합니다. 귀하의 조직이 이러한 경우라면 평가 지원을 위해 타사 관리형 보안 공급자의 참여를 고려해보세요. 보안 솔루션/파트너 선택은 결과에 초점을 맞춰 신중하게 결정되어야 합니다. 공급자가 가능한 한 다양한 각도에서 귀하의 비즈니스를 보호하는지 스스로에게 물어봐야 합니다. 이 파트너는 어떤 구체적인 도구를 사용할 예정인가요? 그리고 그들은 악의적인 행위자가 귀하의 데이터에 접근하기 위해 사용하는 지속적인 발전을 어떻게 따라잡고 있습니까?
보안 공급업체는 방화벽, 엔드포인트, 가상 사설망, 흐름 데이터, DNS, DHCP, 침입 탐지 및 방지 시스템, 클라우드 로그 데이터를 비롯한 여러 소스에서 데이터를 수집할 수 있어야 합니다. 다음을 찾는 통계 모델과 같은 다양한 방법론을 사용하는 광범위한 분석이 있어야 합니다. 고급 비커닝 와 도메인 비커닝. 응용 수학은 계정 열거, 집단 이상, 데이터 손실, 패턴 일치, 분산 분석 및 통계적 차이를 식별하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습을 사용하면 확률, Arima 모델링 및 신경망을 사용하여 장기 및 단기 활동을 양방향으로 확인하여 장기 활동과 느린 활동을 찾을 수도 있습니다. 이러한 분석 프로세스는 수집하는 데이터로부터 지속적으로 학습하고 시간이 지남에 따라 더욱 강력해집니다.
보안을 최고 수준으로 유지하면 업무 중단을 강요하거나 비즈니스에 큰 혼란을 초래할 수 있는 피해를 주는 공격으로부터 방어할 수 있는 탄력성을 확보할 수 있습니다. 공격적인 위협 환경에 대한 강력한 방어를 구축함으로써 기업은 법적 및 계약 요구 사항을 준수하고 실제 위협에 대한 탄력성을 유지할 수 있습니다.
