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端點安全

端點安全或端點防護是一種保護遠程橋接到客戶端設備的計算機網絡的方法。筆記本電腦、平板電腦、手機和其他無線設備與企業網絡的連接會為安全威脅創建攻擊途徑[1][2]。端點安全試圖確保這些設備遵循一定程度的標準。[3]

在 2010 年代，端點安全領域已經從有限的反病毒軟件發展到更先進、更全面的防禦。這包括下一代反病毒軟件、威脅檢測（英語：Threat (computer security)）、調查和響應、設備管理、數據泄露防護 (DLP) 以及應對不斷演變的威脅的其他注意事項。

企業網絡安全

終端安全管理是一種軟件方法，它有助於識別和管理用戶在企業網絡上的計算機和數據訪問。[4] 這允許網絡管理員限制特定用戶對敏感數據和某些網站的訪問，以維護和遵守組織的政策和標準。用於協調終端安全管理系統的組件包括 虛擬專用網絡 (VPN) 客戶端、操作系統 和更新的終端代理。[5] 不符合組織策略的計算機設備將被限制訪問 虛擬局域網。[6] 對終端和可移動存儲設備上的數據進行 加密 有助於防止數據泄露。[7]

客戶端-服務器模型

終端安全系統基於客戶端-服務器模型運行，安全程序由一個集中式託管主機服務器控制，該服務器與安裝在所有網絡驅動器上的客戶端程序相連接[需要解釋]。[來源請求][8] 還有另一種稱為 軟件即服務 (SaaS) 的模型，其中安全程序和主機服務器由商家遠程維護。在 支付卡 行業中，兩種交付模型的共同點是服務器程序會驗證用戶的登錄憑據並執行設備掃描，以在允許網絡訪問之前檢查其是否符合指定的企業安全標準。[9]

除了保護組織的終端免受潛在威脅外，終端安全還允許 IT 管理員監控操作功能和數據備份策略。[10]

攻擊向量

終端安全是一個不斷發展的領域，主要是因為攻擊者從未停止創新他們的策略。加強防禦的根本步驟是掌握攻擊者用來入侵終端設備的各種途徑。以下是一些最常用的方法：

  • 網絡釣魚電子郵件：仍然是一種普遍的策略，其中欺騙性信息誘使用戶陷入惡意陷阱，通常藉助複雜的社會工程技術。這些策略使欺詐性電子郵件與合法電子郵件難以區分，從而提高了其效率。[11]
  • 數字廣告：合法廣告可能會被篡改，從而導致「惡意廣告」。如果毫無戒心的用戶與受感染的廣告互動，就會引入惡意軟件。這與社會工程中心理操縱的危險（網絡犯罪分子利用人類行為引入威脅）一起，突出了終端漏洞的多方面性。
  • 物理設備：USB 和其他可移動媒體仍然是一種切實的威脅。插入受感染的設備會迅速危害整個系統。在數字方面，點對點網絡等平台放大了風險，經常成為惡意軟件傳播的中心。
  • 密碼漏洞：無論是可預測性、重複使用憑據還是暴力破解嘗試，密碼通常都會成為最薄弱的環節。即使是遠程桌面協議 (RDP) 等專用協議也並非無懈可擊，攻擊者會尋找開放的 RDP 端口進行利用。電子郵件中的附件（尤其是包含宏的附件）以及社交媒體和消息傳遞平台上共享的內容也存在重大風險。
  • 物聯網 (IoT)：由於在線物聯網設備數量的增加，希望訪問專用網絡的黑客的切入點也越來越多。物聯網設備通常缺乏強大的安全性，成為攻擊者不知情的網關。

端點保護主要要素

端點設備的保護比以往任何時候都更加重要。了解構成端點保護的不同組成部分對於制定強大的防禦策略至關重要。以下是保護端點安全的主要要素：

  • 沙盒: 在端點保護領域，沙盒的概念已成為一種關鍵的安全機制。沙盒將潛在有害軟件隔離在指定的受控環境中，保護更廣泛的系統免受可能的威脅。這種隔離可以防止軟件在惡意的情況下可能產生的任何負面影響。沙盒過程通常涉及將來自端點的任何可疑或未經驗證的文件提交到此受控環境。在這裡，將監控軟件的行為，尤其是它與系統的交互以及任何網絡通信。根據分析結果做出決定：如果軟件行為正常，則允許其在主系統中運行；如果不是，則部署必要的安全措施。從本質上講，沙盒通過預先識別威脅、在安全環境中對其進行分析以及防止潛在危害來加強端點保護，從而確保對多種威脅的全面防禦。[12]
  • 防病毒和反惡意軟件: 防病毒和反惡意軟件程序在端點安全中仍然至關重要，不斷防禦各種惡意軟件。它們旨在檢測、阻止和消除威脅，利用基於簽名的掃描、啟發式分析和行為評估等技術。保持更新至關重要。大多數防病毒工具會自動刷新其數據庫以識別新出現的惡意軟件。這種適應性，加上基於行為的分析和機器學習的集成等功能，增強了它們應對新型和不斷發展的威脅的能力。
  • 防火牆: 它們的主要作用是控制訪問，確保只有授權實體才能在網絡內進行通信。這種控制擴展到確定哪些應用程序可以運行和通信。許多現代防火牆還提供虛擬專用網絡 (VPN) 支持，提供安全的加密連接，尤其適用於遠程訪問。雲原生防火牆和集成威脅情報等創新展示了它們不斷發展的趨勢。從本質上講，防火牆仍然是端點保護中至關重要的主動組件，與其他工具協同工作，形成抵禦網絡威脅的強大防禦。
  • 入侵檢測和防禦 (IDP) 系統: 通過持續監控網絡流量，這些系統可以識別表明安全威脅的可疑模式，從而成為端點保護多方面方法中的重要組成部分。IDPS 的核心依賴於廣泛的已知威脅特徵數據庫、啟發式方法和複雜算法，以區分正常活動和潛在有害活動。當檢測到可疑活動時，系統可以根據其配置採取立即措施，通過向管理員發出警報甚至阻止流量來源。入侵檢測和防禦系統的另一個關鍵方面是它們能夠在不給網絡流量帶來顯著延遲的情況下發揮作用。通過高效運行，它們確保安全措施不會損害端點設備的運行性能。
  • 數據丟失防護 (DLP): DLP 工具植根於維護數據完整性和機密性的原則，可以掃描和監控傳輸中、靜態和處理過程中的數據。它們利用先進的檢測技術，根據預定義的策略識別潛在的泄漏或未經授權的數據移動。如果檢測到潛在的違反策略行為，DLP 可以採取從向管理員發出警報到徹底阻止數據傳輸等一系列措施。這種機制不僅可以阻止由於人為錯誤導致的意外泄漏，還可以阻止內部人員或惡意軟件惡意竊取數據的企圖。
  • 補丁管理: 補丁管理的本質在於系統地獲取、測試和應用組織內所有端點的更新。如果沒有強大的補丁管理策略，端點仍然容易受到針對已知漏洞的攻擊，從而為網絡犯罪分子提供破壞系統的機會。通過確保所有設備都配備最新的安全補丁，組織可以加強防禦，大幅縮短暴露窗口，並增強抵禦潛在網絡攻擊的能力。
  • 機器學習和人工智能: 通過利用機器學習算法，EDR 系統可以從海量數據中不斷學習，識別與惡意活動相關的模式和行為。這種持續學習能夠識別以前未見過的威脅，增強工具檢測零日漏洞和高級持續威脅的能力。除了檢測之外，人工智能還增強了 EDR 的響應方面。由智能算法提供信息的自動化響應機制可以迅速遏制和緩解威脅，減少漏洞窗口和潛在損害。將機器學習和人工智能納入 EDR 不僅增強了檢測能力，還簡化了安全操作。自動化分析減少了誤報，預測分析可以根據觀察到的模式預測未來潛在的威脅。[13]

方法

  • 持續適應：面對快速演變的威脅，組織必須定期審查和調整其終端防護策略。這種適應性應從技術採用擴展到員工培訓。
  • 整體方法：務必認識到終端防護不是一個獨立的解決方案。組織應採用多層次防禦方法，將終端安全與網絡、雲和邊界防禦相集成。
  • 供應商協作：與解決方案供應商的定期互動可以提供對新興威脅和最新防禦技術的洞察力。建立協作關係可確保安全始終保持最新狀態。
  • 教育和培訓：安全中最薄弱的環節之一仍然是人為錯誤。定期的培訓課程、安全意識計劃和模擬網絡釣魚活動可以顯著降低這種風險。
  • 擁抱技術進步：將人工智能和機器學習功能集成到終端防護機制中，確保組織能夠檢測和應對零日威脅和複雜的攻擊向量。

端點保護平台

端點保護平台（EPP）是一種部署在端點設備上的解決方案，用於阻止基於文件的惡意軟體攻擊，檢測惡意活動，並提供響應動態安全事件和警報所需的調查和修復功能。[14] 一些供應商生產的系統將 EPP 系統與端點偵測與回應（EDR）平台融合在一起——EDR平台專注於威脅檢測、響應和統一監控。[15]

參見

參考資料

  1. ^ Endpoint security management overview. [2015-07-22]. （原始內容存檔於2021-03-22）. 
  2. ^ What is endpoint security and how does it work. [2015-08-21]. （原始內容存檔於2016-12-02）. 
  3. ^ What is endpoint security?. [2015-07-22]. （原始內容存檔於2014-03-16）. 
  4. ^ What Is Endpoint Security and Why Is It Important?. Palo Alto Networks. [14 January 2024]. （原始內容存檔於2024-09-23）. 
  5. ^ USG Information Technology Handbook - Section 5.8 (PDF). University System of Georgia: 68–72. 30 January 2023 [14 January 2024]. （原始內容存檔 (PDF)於2024-07-05）. 
  6. ^ Endpoint security and compliance management design guide. Redbooks. 2015-10-07. ISBN 978-0-321-43695-5. 
  7. ^ What is Endpoint Security?. Forcepoint. 2018-08-09 [2019-08-14]. （原始內容存檔於2024-01-18） （英語）. 
  8. ^ Client-server security. Exforsys. 20 July 2007 [14 January 2024]. （原始內容存檔於2024-05-14）. 
  9. ^ PCI and Data Security Standard (PDF). 2015-10-07. 
  10. ^ 12 essential features of advanced endpoint security tools. SearchSecurity. [2019-08-14]. （原始內容存檔於2021-09-28） （英語）. 
  11. ^ Feroz, Mohammed Nazim; Mengel, Susan. Phishing URL Detection Using URL Ranking. IEEE Xplore. 2015: 635–638 [2024-01-08]. ISBN 978-1-4673-7278-7. doi:10.1109/BigDataCongress.2015.97. （原始內容存檔於2024-04-16）. 
  12. ^ International Conference on Nascent Technologies in Engineering (ICNTE). Vashi, India: 1–6. 2017 [2024-01-08]. doi:10.1109/ICNTE.2017.7947885. （原始內容存檔於2024-07-09）. 
  13. ^ Majumdar, Partha; Tripathi, Shayava; Annamalai, Balaji; Jagadeesan, Senthil; Khedar, Ranveer. Detecting Malware Using Machine Learning. Taylor & Francis. 2023: 37–104 [2024-01-08]. ISBN 9781003426134. doi:10.1201/9781003426134-5. （原始內容存檔於2024-07-10）. 
  14. ^ Definition of Endpoint Protection Platform. Gartner. [2021-09-02]. （原始內容存檔於2024-07-25） （英語）. 
  15. ^ Gartner. Magic Quadrant for Endpoint Protection Platforms. 20 August 2019 [22 November 2019]. （原始內容存檔於2024-07-20）. 
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