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端點安全

端點安全或端點防護是一種保護遠端橋接到客戶端裝置的電腦網路的方法。筆記型電腦、平板電腦、手機和其他無線裝置與企業網路的連接會為安全威脅建立攻擊途徑[1][2]。端點安全試圖確保這些裝置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體發展到更先進、更全面的防禦。這包括下一代反病毒軟體、威脅檢測（英語：Threat (computer security)）、調查和回應、裝置管理、資料洩露防護 (DLP) 以及應對不斷演變的威脅的其他注意事項。

企業網路安全

終端安全管理是一種軟體方法，它有助於辨識和管理使用者在企業網路上的電腦和資料訪問。[4] 這允許網路管理員限制特定使用者對敏感資料和某些網站的訪問，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 虛擬私人網路絡 (VPN) 客戶端、作業系統 和更新的終端代理。[5] 不符合組織策略的電腦裝置將被限制訪問 虛擬區域網路。[6] 對終端和抽取式儲存裝置上的資料進行 加密 有助於防止資料洩露。[7]

客戶端-伺服器模型

終端安全系統基於客戶端-伺服器模型執行，安全程式由一個集中式代管主機伺服器控制，該伺服器與安裝在所有網路驅動器上的客戶端程式相連接[需要解釋]。[來源請求][8] 還有另一種稱為 軟體即服務 (SaaS) 的模型，其中安全程式和主機伺服器由商家遠端維護。在 支付卡 行業中，兩種交付模型的共同點是伺服器程式會驗證使用者的登入憑據並執行裝置掃描，以在允許網路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資料備份策略。[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裝置的各種途徑。以下是一些最常用的方法：

  • 網路釣魚電子郵件：仍然是一種普遍的策略，其中欺騙性資訊誘使使用者陷入惡意陷阱，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」。如果毫無戒心的使用者與受感染的廣告互動，就會引入惡意軟體。這與社會工程中心理操縱的危險（網路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。
  • 物理裝置：USB 和其他抽取式媒體仍然是一種切實的威脅。插入受感染的裝置會迅速危害整個系統。在數字方面，對等網路等平台放大了風險，經常成為惡意軟體傳播的中心。
  • 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。即使是遠端桌面協定 (RDP) 等專用協定也並非無懈可擊，攻擊者會尋找開放的 RDP 埠進行利用。電子郵件中的附件（尤其是包含宏的附件）以及社群媒體和訊息傳遞平台上共享的內容也存在重大風險。
  • 物聯網 (IoT)：由於線上物聯網裝置數量的增加，希望訪問專用網路的駭客的切入點也越來越多。物聯網裝置通常缺乏強大的安全性，成為攻擊者不知情的閘道器。

端點保護主要要素

端點裝置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。沙盒將潛在有害軟體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體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檔案提交到此受控環境。在這裡，將監控軟體的行為，尤其是它與系統的互動以及任何網路通訊。根據分析結果做出決定：如果軟體行為正常，則允許其在主系統中執行；如果不是，則部署必要的安全措施。從本質上講，沙盒通過預先辨識威脅、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]
  • 防病毒和反惡意軟體: 防病毒和反惡意軟體程式在端點安全中仍然至關重要，不斷防禦各種惡意軟體。它們旨在檢測、阻止和消除威脅，利用基於簽章的掃描、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重新整理其資料庫以辨識新出現的惡意軟體。這種適應性，加上基於行為的分析和機器學習的整合等功能，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路內進行通訊。這種控制擴充到確定哪些應用程式可以執行和通訊。許多現代防火牆還提供虛擬私人網路絡 (VPN) 支援，提供安全的加密連接，尤其適用於遠端訪問。雲原生防火牆和整合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，形成抵禦網路威脅的強大防禦。
  • 入侵檢測和防禦 (IDP) 系統: 通過持續監控網路流量，這些系統可以辨識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資料庫、啟發式方法和複雜演算法，以區分正常活動和潛在有害活動。當檢測到可疑活動時，系統可以根據其組態採取立即措施，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路流量帶來顯著延遲的情況下發揮作用。通過高效執行，它們確保安全措施不會損害端點裝置的執行效能。
  • 資料遺失防護 (DLP): DLP 工具植根於維護資料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資料。它們利用先進的檢測技術，根據預定義的策略辨識潛在的洩漏或未經授權的資料移動。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資料傳輸等一系列措施。這種機制不僅可以阻止由於人為錯誤導致的意外洩漏，還可以阻止內部人員或惡意軟體惡意竊取資料的企圖。
  • 修補程式管理: 修補程式管理的本質在於系統地取得、測試和應用組織內所有端點的更新。如果沒有強大的修補程式管理策略，端點仍然容易受到針對已知漏洞的攻擊，從而為網路犯罪分子提供破壞系統的機會。通過確保所有裝置都配備最新的安全修補程式，組織可以加強防禦，大幅縮短暴露窗口，並增強抵禦潛在網路攻擊的能力。
  • 機器學習和人工智慧: 通過利用機器學習演算法，EDR 系統可以從海量資料中不斷學習，辨識與惡意活動相關的模式和行為。這種持續學習能夠辨識以前未見過的威脅，增強工具檢測零日漏洞和進階持續威脅的能力。除了檢測之外，人工智慧還增強了 EDR 的回應方面。由智慧型演算法提供資訊的自動化回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慧納入 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充到員工培訓。
  • 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，將終端安全與網路、雲和邊界防禦相整合。
  • 供應商協同運作：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。建立協同運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、安全意識計劃和類比網路釣魚活動可以顯著降低這種風險。
  • 擁抱技術進步：將人工智慧和機器學習功能整合到終端防護機制中，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）是一種部署在端點裝置上的解決方案，用於阻止基於檔案的惡意軟體攻擊，檢測惡意活動，並提供回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、回應和統一監控。[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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