Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens: Ein umfassender Leitfaden zur Erkennung moderner Cyberbedrohungen

Wichtige Erkenntnisse

Die Erkennung von Verhaltensbedrohungen korreliert das Verhalten von Entitäten über einen bestimmten Zeitraum hinweg, anstatt sich auf Signaturen oder isolierte Warnmeldungen zu stützen.
Die Dringlichkeit einer Bedrohung wird dadurch bestimmt, wie sich die Aktivitäten des Angreifers über die verschiedenen Phasen des Eindringens hinweg entwickeln und beschleunigen.
Durch die Korrelation verwandter Verhaltensweisen können Teams Eindringversuche einschätzen und Maßnahmen anhand des Fortschreitens statt anhand der Anzahl der Warnmeldungen priorisieren.

Die verhaltensbasierte Bedrohungserkennung ist ein Ansatz im Bereich der Cybersicherheit, bei dem böswillige Aktivitäten durch die Analyse des Verhaltens von Benutzern, Geräten, Anwendungen, Identitäten und Workloads im Zeitverlauf identifiziert werden, anstatt sich ausschließlich auf bekannte Angriffssignaturen oder Indikatoren für Kompromittierung (IOCs) zu stützen. Durch die Erkennung abnormaler Verhaltensweisen und deren Korrelation über Netzwerke, cloud , Endgeräte und Identitäten hinweg hilft die verhaltensbasierte Bedrohungserkennung Sicherheitsteams dabei, Angriffe früher zu erkennen, sie effizienter zu untersuchen und zu reagieren, bevor erheblicher Schaden entsteht.

Was bedeutet die Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens in der Praxis?

In der Praxis werden böswillige Aktivitäten anhand von Mustern und nicht anhand einzelner Ereignisse identifiziert. Einzelne Aktionen mögen für sich genommen harmlos erscheinen, aber wenn sie über einen längeren Zeitraum hinweg miteinander in Verbindung gebracht werden, können sie ein klares Angriffsmuster erkennen lassen.

Dieser Kontext hilft Teams dabei, normale Aktivitäten von einem aktiv stattfindenden Eindringen zu unterscheiden, das untersucht oder bekämpft werden muss. Um diese Entscheidung zu treffen, achten Analysten auf wiederkehrende Verhaltensmuster, die häufig bei mehrstufigen Angriffen auftreten, darunter:

Befehls- und Kontrollaktivitäten die den Zugriff von Angreifern herstellt oder aufrechterhält
Erkundungsverhalten zum Aufspüren von Systemen, Diensten oder Berechtigungen
Seitliche Bewegung zwischen internen Systemen nach dem ersten Zugriff
Datenabflussaktivität , die auf versuchten oder aktiven Datendiebstahl hindeuten

Warum ist die Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens so wichtig?

Moderne Angreifer umgehen zunehmend herkömmliche Indikatoren für Kompromittierungen, indem sie legitime Anmeldedaten, verschlüsselte Kommunikation, vertrauenswürdige Administrationstools sowie „Low-and-Slow“-Angriffstechniken einsetzen, die sich nahtlos in den normalen Betrieb einfügen. Infolgedessen erzeugen viele Angriffe bis in die späteren Phasen eines Eindringens nur wenige oder gar keine statischen Signaturen.

Die Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens hilft Sicherheitsteams dabei, böswillige Aktivitäten zu identifizieren, indem analysiert wird, wie sich Benutzer, Geräte, Identitäten, Anwendungen und Workloads im Laufe der Zeit verhalten. Durch die Korrelation des Verhaltens von Angreifern über mehrere Phasen eines Angriffs hinweg können Unternehmen Bedrohungen früher erkennen, die Alarmflut reduzieren und Untersuchungen anhand des Verlaufs und der Auswirkungen verdächtiger Aktivitäten priorisieren, anstatt sich allein auf einzelne Ereignisse zu stützen.

Wie funktioniert die Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens?

Die verhaltensbasierte Bedrohungserkennung analysiert kontinuierlich die Aktivitäten in Netzwerken, Identitäten, Endgeräten, cloud und Anwendungen, um eine Basislinie für normales Verhalten zu erstellen. Anstatt nur nach bekannten Angriffssignaturen oder Indikatoren für Kompromittierung (IOCs) zu suchen, identifiziert sie verdächtige Muster, die den Taktiken, Techniken und Vorgehensweisen (TTPs) von Angreifern ähneln.

Ein typischer Arbeitsablauf zur Erkennung von Verhaltensbedrohungen umfasst:

Erfassung von Telemetriedaten aus dem Netzwerkverkehr, Identitätssystemen, Endgeräten, cloud und Anwendungen.
Festlegung von Verhaltens-Baselines für Benutzer, Geräte, Workloads und Dienste auf der Grundlage der normalen Aktivität.
Analyse von Verhaltensmustern zur Erkennung von Abweichungen im Zusammenhang mit Erkundungsaktivitäten, dem Missbrauch von Zugangsdaten, lateraler Bewegung, Command-and-Control-Aktivitäten oder Datenexfiltration.
Zusammenhang zwischen Aktivitäten über mehrere Einheiten und Angriffsphasen hinweg ermitteln, um festzustellen, ob einzelne Vorfälle Teil eines größeren Angriffs sind.
Priorisierung von Untersuchungen auf der Grundlage des Verlaufs des Angriffs, des Verhaltenskontexts und des Geschäftsrisikos, wodurch Sicherheitsteams effektiver reagieren können.

Durch die kontinuierliche Korrelation von Verhaltensmustern anstelle einzelner Warnmeldungen hilft die verhaltensbasierte Bedrohungserkennung Unternehmen dabei, Angriffe früher zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und die Effizienz bei der Untersuchung in komplexen Unternehmensumgebungen zu verbessern.

Wie die Bedrohungsgröße und die Angriffsgeschwindigkeit bewertet werden

Bedrohungen werden anhand der Entwicklung von Verhaltensweisen in einer Umgebung im Laufe der Zeit bewertet. Anstatt sich auf einzelne Warnmeldungen zu konzentrieren, wird untersucht, wie sich Verhaltensweisen gruppieren, beschleunigen und über mehrere Phasen eines Angriffs erstrecken.

Diese Bewertung berücksichtigt mehrere Dimensionen, die die Dringlichkeit und das organisatorische Risiko bestimmen. Zusammen erklären diese Dimensionen nicht nur, was geschieht, sondern auch, wie schnell und wie umfassend sich die Entwicklung vollzieht:

Angriffsgeschwindigkeit: Wie schnell Verhaltensweisen in verschiedenen Phasen auftreten, z. B. Aufklärung, Befehls- und Kontrollfunktionen, laterale Bewegung und Exfiltration
Erkennungsabstand: Wie dicht aufeinanderfolgende Erkennungen innerhalb des beobachteten Zeitraums auftreten
Bedrohungsgrad: Eine Gesamtbewertung, die sich aus der Progressionsgeschwindigkeit und der zeitlichen Häufung ergibt.

Warum übersieht die ereignisbasierte Erkennung den Fortschritt eines Angriffs?

Herkömmliche Erkennungsansätze gehen davon aus, dass böswillige Aktivitäten als bekannter Indikator oder offensichtliche Abweichung vom normalen Verhalten auftreten. Diese Annahme trifft nicht mehr zu, wenn Angreifer ihre Aktivitäten verteilen, in geringem Umfang agieren oder sich bewusst in den erwarteten Datenverkehr einfügen.

Aus diesem Grund gibt es die verhaltensbasierte Analyse: um Aktivitäten über verschiedene Entitäten und Zeiträume hinweg zu korrelieren. Ohne diese Korrelation können Kompromittierungen im Frühstadium übersehen werden, während die Aufmerksamkeit auf isolierte Anomalien gerichtet ist. Zu den häufigsten Fehlerquellen gehören:

Subtile Befehls- und Kontrollaktivitäten, die nicht mit bekannten Indikatoren übereinstimmen
Mehrstufige Eindringversuche, bei denen der ursprüngliche Zugangspunkt unklar ist
Bedrohungsaktivitäten, die über mehrere Protokolle verteilt sind, die isoliert betrachtet harmlos erscheinen
Späte Erkennung von Exfiltration, da frühere Phasen nicht miteinander verknüpft waren

Visualisieren Sie cloud Angriffsdiagrammen, die das Verhalten über Zeiträume und Entitäten hinweg korrelieren, wie sich Angreifer über Netzwerke, Identitäten und cloud bewegen – damit Analysten die Herkunft zurückverfolgen, die Auswirkungen verstehen und schneller und sicherer handeln können.

Sehen Sie, wie Angriffsdiagramme das Verhalten von Angreifern in einer einzigen Untersuchungsansicht zusammenfassen →

Wichtige Verhaltensphasen im Verlauf eines Angriffs

Verhalten wird handlungsrelevant, wenn Analysten beobachtete Aktivitäten in einen Zeitstrahl einordnen können. Dadurch wird klar, wie sich ein Angriff entwickelt hat und ob er noch andauert.

SOC-Teams bewerten das Verhalten in der Regel anhand mehrerer grober Phasen, die den Fortschritt des Angreifers widerspiegeln. Diese Phasen sind keine Checkliste, sondern ein Referenzmodell zur Interpretation von Aktivitäten im Kontext:

Frühe Erkundung zur Kartierung von Systemen, Diensten oder Identitäten
Anhaltende externe Kommunikation, die Kontrolle herstellt oder aufrechterhält
Seitliche Bewegung, die den Zugriff auf zusätzliche Systeme oder Konten erweitert
Exfiltrationsaktivitäten, die auf Datendiebstahl oder die Auswirkungen einer Sicherheitsverletzung hindeuten

Operative Auswirkungen im SOC

Der Verhaltenskontext reduziert Unsicherheiten während der Untersuchung und Reaktion, indem er zeigt, wie sich Aktivitäten im Laufe der Zeit entwickeln. Anstatt lange Aktivitätsfenster manuell zusammenzufügen, können Teams ihre Arbeit klarer priorisieren und mit größerer Sicherheit handeln.

In der Praxis nutzen Teams diesen Kontext, um wichtige Entscheidungen während der Bearbeitung von Vorfällen zu unterstützen:

Priorisierung von Untersuchungen nach Dringlichkeit und Fortschreiten statt nach Alarmvolumen
Überprüfen, ob die Aktivität isoliert ist oder Teil eines umfassenderen Eindringens
Bestätigung des Umfangs, des Zeitplans und der betroffenen Einheiten vor Ergreifen von Maßnahmen
Reduzierung der kognitiven Belastung bei der Überprüfung längerer Telemetriezeiträume

Grenzen und Fehlvorstellungen, die zu blinden Flecken führen

Eine bessere Sichtbarkeit der Vorgehensweise von Angreifern ersetzt weder Ermittlungen noch das Urteilsvermögen von Analysten. Sich auf Verhaltensausgaben als endgültige Antwort zu verlassen, kann neue blinde Flecken mit sich bringen.

Teams müssen diese häufigen Missverständnisse aktiv vermeiden:

Angenommen, die Verhaltenserkennung bestätigt einen Verstoß, anstatt verdächtige Muster anzuzeigen.
Behandlung von Dringlichkeits- oder Ausmaßbewertungen als Antwortentscheidungen statt als Entscheidungshilfe
Die Annahme, dass das Fehlen von Befunden in einem Datenstrom das Fehlen einer Kompromittierung impliziert
Übersehen von Ausweichkommunikationswegen oder weiteren betroffenen Einheiten

Wie die Vectra AI das Verhalten von Angreifern über Zeiträume und Entitäten hinweg korreliert

Eine der zentralen Herausforderungen bei der Verhaltensanalyse besteht darin, zu verstehen, wie sich Bedrohungen im Laufe der Zeit entwickeln, und nicht nur einzelne Ereignisse isoliert zu bewerten. Wenn Aktivitäten über Protokolle, Tools oder Dienste verteilt sind – und oft durch harmlos erscheinendes Verhalten maskiert werden –, ist eine Korrelation unerlässlich, um Dringlichkeit und Umfang genau zu interpretieren.

Die Vectra AI begegnet dieser Herausforderung, indem sie das korrelierte Verhalten von Angreifern und deren Vorgehensweise über verschiedene Entitäten hinweg in den Vordergrund stellt. Der Schwerpunkt liegt auf der Erstellung eines Angriffsprofils, das widerspiegelt, wie sich Bedrohungen entwickeln, welche Entitäten beteiligt sind und wo Reaktionsentscheidungen gerechtfertigt sind.

Dieser Ansatz hilft Teams, in mehreren Bereichen Klarheit zu gewinnen:

Welche Teams können klarer sehen?

Wie Aufklärung, Befehls- und Kontrollfunktionen, seitliche Bewegungen und Exfiltration zu einem einzigen Angriffsszenario zusammenwirken Welche Einheiten weisen die dringendsten Fortschrittsmuster auf?
Ob die Aktivität isoliert ist oder sich über mehrere Systeme und Kanäle erstreckt

Was wird leichter zu entscheiden?

Wo sollten die Ermittlungsbemühungen auf der Grundlage des Verhaltensverlaufs konzentriert werden?
Wenn Reaktionsmaßnahmen durch korrelierende Beweise gerechtfertigt sind
Wie man betroffene Unternehmen ermittelt und genaue Zeitpläne aufstellt

Welche Risiken werden reduziert?

Verpasster Kompromiss aufgrund der Abhängigkeit von einer einzigen Datenquelle
Verzögerte Eindämmung aufgrund einer Fehleinschätzung der Dringlichkeit
Unvollständige Abgrenzung, wodurch weitere betroffene Unternehmen unentdeckt bleiben

Legen Sie den gesamten Ablauf des Angriffs offen, von der Erkundung bis zur Reaktion, damit die Teams sicher und schnell handeln können. ‍

Erfahren Sie, wie Vectra das Verhalten von Angreifern analysiert →

FAQ

Ersetzt die Erkennung von Verhaltensbedrohungen die signaturbasierte Erkennung?

Nein. Die Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens ersetzt nicht die signaturbasierte Erkennung. Signaturbasierte Methoden identifizieren bekannte Bedrohungen anhand vordefinierter Indikatoren, während verhaltensbasierte Ansätze sich darauf konzentrieren, Verhaltensmuster von Angreifern zu identifizieren, die möglicherweise nicht mit bekannten Signaturen übereinstimmen. Diese Methoden schließen unterschiedliche Lücken in der Erkennung und ergänzen sich in der Regel, sind jedoch nicht austauschbar.

Wie unterscheidet sich die Erkennung von Verhaltensbedrohungen von der Erkennung von Anomalien?

Der Fokus liegt darauf, ob die Aktivität mit bekannten Angreiferverhalten und -abläufen übereinstimmt, und nicht nur darauf, ob sie von einer Basislinie abweicht. Die Anomalieerkennung hebt ungewöhnliche Aktivitäten hervor, während die Verhaltenserkennung interpretiert, ob eine Aktivität im Laufe der Zeit eine böswillige Absicht darstellt, selbst wenn das Verhalten statistisch gesehen normal erscheint.

Welche Arten von Angriffen profitieren am meisten von der Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens?

Mehrstufige Angriffe, die Aufklärung, Befehls- und Kontrollfunktionen, laterale Bewegungen und Exfiltration umfassen, profitieren am meisten von der Erkennung von Bedrohungen anhand des Verhaltens. Diese Angriffe nutzen häufig Aktivitäten mit geringem Volumen oder solche, die legitim erscheinen, wodurch herkömmliche Warnmeldungen vermieden werden. Sie werden jedoch sichtbar, wenn das Verhalten über Zeiträume und Entitäten hinweg korreliert wird.

Bestätigt die Erkennung von Verhaltensbedrohungen automatisch einen Verstoß?

Nein. Die Erkennung von Verhaltensbedrohungen hebt verdächtige Muster und Entwicklungen hervor, bestätigt jedoch nicht automatisch einen Verstoß. Analysten müssen die Ergebnisse weiterhin validieren, den Umfang bewerten und anhand zusätzlicher Kontextinformationen und Untersuchungen geeignete Maßnahmen festlegen.

Welche Signale deuten darauf hin, dass die Erkennung von Verhaltensbedrohungen einen aktiven Angriff identifiziert?

Zu den Anzeichen gehören anhaltende externe Kommunikation, korrelierte Aktivitäten über mehrere Angriffsphasen hinweg, ungewöhnliche ausgehende Datenbewegungen und ein rascher Fortschritt zwischen den Phasen. Der Zeitpunkt und die Kombination dieser Verhaltensweisen unterscheiden aktive Eindringversuche von isolierten Ereignissen.