De la primele concepte despre zero trust propuse de John Kindervag în 2009 până la atacurile moderne alimentate de inteligență artificială, e clar că discuția vizează Corelight, evoluția amenințărilor cibernetice și modul în care rețelele organizațiilor sunt apărate. Analize recente ale Google Threat Intelligence și observațiile companiei Anthropic indică faptul că atacatorii utilizează instrumente AI din ce în ce mai avansate pentru a ocoli mecanismele de protecție, a genera scripturi malițioase și a orchestra fragmente de malware pentru recunoaștere în rețea, mișcare laterală și exfiltrare de date. Nu mai este o problemă de nișă; e vorba de un salt în scară și viteză care impune răspunsuri automatizate, nu doar analize manuale.
Campanii precum cele atribuite grupului Scattered Spider arată eficacitatea tehnicilor living-off-the-land, adică exploatarea resurselor legitime ale sistemelor pentru a ascunde activitatea. Google a documentat instrumente AI capabile să treacă peste bariere de siguranță, iar Anthropic a semnalat orchestrări AI care leagă diverse componente malițioase pentru atacuri la scară. Mai mult, raportul Cloud Security Alliance din iunie 2025 enumeră peste 70 de metode prin care agenți autonomi AI pot compromite sisteme, extinzând astfel suprafața de atac dincolo de practicile clasice. Istoria furtului de credențiale nu este nouă, dar acum câteva comenzi inteligente pot genera volume uriașe de date sustrase.
Apărarea tradițională, bazată pe semnături cunoscute și analize manuale, rămâne ineficientă în fața atacurilor polimorfe și automatizate. Aici intervin soluțiile de network detection and response (NDR), care monitorizează traficul de rețea continuu și aplică analize în timp real pentru a identifica transferuri neobișnuite de date sau tipare suspecte de trafic. Un NDR poate face față volumelor mari generate de atacuri automate și poate reconstrui cronologii ale incidentelor pentru a ilustra desfășurarea unei compromiteri, în loc să lase totul pierdut în jurnale necitite.
Practic, un sistem NDR detectează campanii de recunoaștere alimentate de AI care scanează rapid puncte de intrare sau vulnerabilități, asemenea unui hoț care încearcă sute de uși până găsește una deschisă. Prin metode automatizate și machine learning, NDR identifică mișcări laterale și comportamente evasive, reduce alertele false și oferă context util anchetatorilor. De asemenea, monitorizează modificările din traficul infrastructurii, cum ar fi raportul dintre trafic criptat și necriptat sau apariția unui router care începe brusc să folosească SSH către internet, toate semnale care pot declanșa investigații.
Din perspectiva stocării și analizei, soluțiile solide păstrează modele de comportament pentru inspecții ulterioare și pot extrage fișiere individuale pentru analize detaliate, astfel încât o încărcare redenumită .jpg sau .png care este, de fapt, un executabil să poată fi detectată. Chiar dacă traficul este criptat și conținutul nu poate fi inspectat direct, vizibilitatea asupra anomaliilor de protocol sau de comportament poate opri abuzurile înainte de a se agrava. În final, NDR oferă echipelor SOC instrumente acționabile pentru a investiga rapid trafic neobișnuit, a descoperi malware ascuns și a limita impactul unei compromiteri.
Platforma NDR a Corelight este menționată ca exemplu de soluție care îmbină vizibilitate profundă cu detecții comportamentale. Esența rămâne aceeași: vizibilitatea rețelei și analiza în timp real sunt cruciale într-un mediu în care agenții AI pot automatiza atacuri și genera noi variante de malware. Tu cum ai ordona semnalele de alarmă în politica ta de securitate a rețelei?
Fii primul care comentează