ניטור, זיהוי תגובה והתמודדות עם אירועים – טכניקות Threat Hunting לזיהוי איומים
סקירת טכניקות לאיתור איומים
בעולם בו האיומים הדיגיטליים נעשים מתוחכמים יותר מדי יום, נדרשות טכניקות איתור איומים מתקדמות לצורך זיהוי מוקדם של פעילויות זדוניות. תהליך הציד אחר איומים (Threat Hunting) מבוסס על גישה פרואקטיבית, המחפשת אינדיקציות לפעילות עוינת לפני שהיא הופכת לאירוע אבטחה חמור. על מנת ליישם ציד איומים אפקטיבי, נעשה שימוש בשיטות מתודולוגיות לצד כלי אוטומציה ומשאבים אנושיים מנוסים.
אחת הגישות הנפוצות ביותר היא חקירה מבוססת היפותזות (Hypothesis-Driven Hunting). בגישה זו, מומחי סייבר בונים תרחישי תקיפה אפשריים – לדוגמה, תוקף שישתמש בגישה צדדית לרשת (Lateral Movement) לאחר חדירה ראשונית – ולאחר מכן מבצעים ניתוח נתונים ממוקד על מנת לאשש או להפריך את ההשערה. גישה זו מביאה ליכולת מקיפה יותר לגלות תוקפים מתקדמים (APT) שסביר שלא יזוהו באמצעים קונבנציונליים.
שיטה חשובה נוספת היא ציד מבוסס אינדיקטורים – Indicator of Compromise Hunting. כאן מבוצע חיפוש על פי סימנים מקדים לפריצה כמו כתובות IP מוכרות של תוקפים, סקריפטים חשודים, או קבצים בעלי חתימות מוכרות מזיהומים קודמים. זו גישה ריאקטיבית יותר, אך היא מסייעת בזיהוי תשתיות המתקפה ושלביה הראשוניים.
כמו כן, קיימת גישה מבוססת אנומליות – Anomaly-Based Hunting – בה השוואת התנהגות רגילה של מערכות ומשתמשים משמשת לזיהוי סטיות שעשויות להעיד על חדירה. לדוגמה, זיהוי חשבון משתמש המתחבר בשעות לא שגרתיות או מגישה מקבצי רשת שמעולם לא צורכו בעבר, עשוי להצביע על פעולות זדוניות.
שילוב בין טכניקות אלו, בשילוב כלים מתקדמים לאיסוף וניתוח מידע, מאפשר לארגונים לעבות את מערך ההגנה שלהם ולשפר את מוכנותם לאירועי סייבר עתידיים. עדיין, הצלחת התהליך תלויה מאוד בידע, יצירתיות וניסיון הצוות האנושי המעורב.
איסוף נתונים ממקורות שונים
בכדי לבצע Threat Hunting אפקטיבי, שלב איסוף הנתונים מהווה את הבסיס המרכזי. על מנת לאתר איומים בצורה יזומה, יש צורך בגישה הוליסטית למידע ממערכות שונות ברחבי הארגון. נתונים נאספים ממגוון רחב של מקורות, לרבות יומני מערכת (log files), תעבורת רשת (network traffic), אירועי אבטחה (SIEM), מידע ממחשבים וסביבות קצה (endpoints), רכיבי ענן, שירותי אימייל, אפליקציות פנימיות ואף מקורות מודיעין חיצוניים.
מקור משמעותי לניתוח הוא לוגי Active Directory, המכילים מידע קריטי על התחברויות, שינויים בהרשאות ושימושים לא שגרתיים במשאבים רגישים. מידע זה יכול לשמש לבחינת תרחישים של גישה לא מורשית או תנועה רוחבית (lateral movement). בנוסף, יומני Firewall ו-Proxy מספקים תובנות חשובות לגבי ניסיונות תקשורת חשודים עם אתרים חיצוניים, העברת קבצים או גישה אל משאבים אסורים.
תעבורת רשת (Packet Captures או Flow Data) מהווה מקור נוסף קריטי לזיהוי פעילות לא תקינה. ניתוח של NetFlow או DNS logs יכול לחשוף דפוסים חריגים, כמו כמות גדולה של בקשות DNS למתחמים לא מוכרים, חיבורים יוצאי דופן לכתובות IP שאינן שגרתיות לארגון, או תעבורה מוצפנת עם שרתים חשודים.
באמצעות תוכנות EDR (Endpoint Detection and Response), ניתן לאסוף מידע מהתחנות עצמן, כמו הפעלת תהליכים זדוניים, שינויים בקבצים רגישים, רישום מקלדת (keylogging) או חיבור התקנים חיצוניים לא מזוהים. נתונים אלו מספקים תמונה מלאה יותר של התנהגות המשתמשים והמחשבים, וקריטיים לזיהוי מוקדם של חדירות.
מעבר לכך, שילוב Threat Intelligence חיצוני מספק יתרון משמעותי. מידע ממקורות כמו CERTs לאומיים, קבוצות מחקר פרטיות או פלטפורמות שיתוף קהילתיות מאפשר לציידי האיומים להצליב מידע על תוקפים פעילים, טכניקות נפוצות, קמפיינים עדכניים ואף כלים או נוזקות בשימוש פעיל. כך ניתן לא רק לזהות פעילות חשודה, אלא גם להבין את ההקשר הרחב שלה.
איסוף נכון דורש גם תיאום מדוקדק בין יחידות IT שונות, והגדרה ברורה של נקודות נתונים (data points) במערכות הארגון. שימוש במערכות SIEM או פלטפורמות SOAR לנהל ולרכז את המידע מאפשר ניתוח מהיר ותיאום בין אמצעים אוטומטיים וחקירה ידנית מתקדמת.
לסיכום (אך רק של הקטע) – שלב האיסוף חייב להיעשות באופן מתמשך, מבוקר ומעמיק. רק כאשר הנתונים נאספים מרובדי מערכת מרובים ובצורה מסודרת, ניתן להתחיל בתהליך אמין של זיהוי ודיגום איומים פוטנציאליים לפני שיגרמו לנזק ממשי.
זיהוי אנומליות ודפוסי פעילות חשודים
זיהוי אנומליות ודפוסי פעילות חשודים הוא אחד המרכיבים המרכזיים ביכולת לאתר איומים בצורה יזומה, ומהווה את השלב הקריטי לאחר איסוף הנתונים. המטרה כאן היא לזהות חריגות מהתנהגות נורמלית של מערכות, משתמשים או יישומים — ולבודד מהן אינדיקציות לפעילות זדונית פוטנציאלית. תהליך זה מבוסס על ניתוח דפוסים היסטוריים, הגדרה של "נורמליות" והצלבה עם מידע עדכני על איומים.
נתחיל בזיהוי אנומליות בתעבורת רשת. תהליך זה כולל ניתוח זרמי NetFlow, סשנים מוצפנים, דפוסי DNS או HTTP חריגים. לדוגמה, עלייה פתאומית בנפח תעבורה מנקודת קצה מסוימת, במיוחד בשעות לא שגרתיות, עשויה לנבוע מהעברת מידע מחוץ לארגון (Data Exfiltration). אנומליה נוספת יכולה להיות תקשורת עם כתובות IP לא מוכרות, במיוחד אם הן מופיעות ברשימות של תשתיות תוקפים מוכרות לפי Threat Intelligence.
בתחום המשתמשים, ניתוח דפוסי התחברות יכול לחשוף גישה לא רגילה — כמו התחברות ממדינה שלא ברשימת המדינות המורשות, ניסיון שימוש בכלי אדמיניסטרטיבי שלא תואם לתפקיד המשתמש, או ביצוע פעולות בקצב בלתי סביר (High Volume Operations). כל אלו עלולים להעיד על גניבת זהות או על גישה שנעשה בה שימוש לרעה לאחר פריצה.
במערכות קבצים ותשתיות, צפויה לרוב עקביות גבוהה בשימוש. לכן, כל שינוי חריג — כמו הופעת קבצים עם סיומות חיוביות לזיהוי נוזקות (כגון .exe, .dll או .ps1) במיקומים לא אופייניים, יצירה חוזרת של קבצים זמניים עם שמות אקראיים או גישת כתיבה לקבצים רגישים — יכול להוות אינדיקציה לפעולה זדונית.
גם ניתוח פעילות תהליכים במערכות הפעלה מהווה כלי חזק בזיהוי סטיות. למשל, אם תהליך אמין כמו svchost.exe מתחיל לתקשר עם אתרי אינטרנט חיצוניים, או שמבצע קריאות בלתי רגילות לקובץ registry — זהו סימן חריג שמצריך בדיקה. כך גם בהופעת תהליכים שמחקים שמות קבצים לגיטימיים לצורך התחמקות (Tactic known as 'Process Hollowing').
כלי חשוב נוסף הוא בניית בסיס התנהגות (Behavioural Baseline) ואיתור חריגות ממנו. מערכות מבוססות Machine Learning מסוגלות לנתח היסטוריית פעילות ולזהות סבירות למופעים חדשים. לדוגמה, גילוי שימוש נרחב בפעולות PowerShell אצל משתמש שבדרך כלל פועל מול מערכות ERP בלבד — מסמן התנהגות שאינה תואמת את הפרופיל ההיסטורי.
לצד זיהוי דפוסים יוצאי דופן, קיימת גם חשיבות לזיהוי "שקט חריג" — כלומר, מקומות בהם הפעילות הצפויה נעלמת. אם תחנת שירות פתאום אינה שולחת לוגים, או גישת משתמש מסוים פוסקת במשך תקופה מוזרה, ייתכן וזהו ניסיון להסוות פעילות לאחר חדירה.
שילוב בין טכניקות זיהוי אנומליות לבין מידע מודיעיני, יכול להביא לחשיפת פרטים שלא היו נראים כחשודים בבדיקות רגילות. לדוגמה, גילוי כי תוכנה מסוימת מותקנת בכל תחנות הארגון והתנהגותה מעט שונה ממקובל במוצר — בשילוב מידע מודיעיני המלמד כי קיימת גרסה זדונית שלה מחוץ לארגון — עשוי להוות אינדיקציה לפעילות עוינת סמויה.
לסיכום הקטע בלבד, זיהוי אנומליות במערכות הארגון מהווה כלי עוצמתי לגילוי איומים בשלב מוקדם, כאשר התמיכה בכלי ניתוח אנליטיים, עיבוד נתונים מתקדם והיכרות עמוקה עם תהליכים מבצעיים, מחזקים את היכולת לזהות פעילות החוצה את גבולות ההתנהגות הנורמטיבית. בכך, אנו מאפשרים לארגון לגלות ולהגיב לאיומים עוד לפני שהם גורמים לנזק אמיתי.
שימוש בכלי ניתוח מתקדם
בעידן בו כמויות המידע הולכות וגדלות והאיומים משתכללים בקצב חסר תקדים, נדרש שימוש בכלי ניתוח מתקדמים על מנת לאפשר ציד איומים אפקטיבי ומושכל. כלים אלו משמשים לא רק לזיהוי דפוסים חשודים, אלא גם לסיווג ממצאים, הערכת סיכונים בזמן אמת, והפקת תובנות ממידע גולמי מכלל שכבות המערכות הארגוניות.
כלי ניתוח מתקדמים מבוססים לרוב על טכנולוגיות של בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (Machine Learning), המאפשרות בין היתר לבנות מודלים סטטיסטיים לזיהוי חריגות, לזהות רמות ודירוגים של סיכון (Risk Scoring) ולחזות תרחישים עתידיים על סמך נתונים היסטוריים. לדוגמה, מערכת המסוגלת לזהות חריגה בפרופיל הפעילות של משתמש מסוים על פי שימוש בסקריפטים מורכבים או גישות לקבצים לא רגילים – ומסווגת את איום הפוטנציאלי בהתבסס על רמת כשל קודמים בקרב משתמשים בעלי דפוס דומה.
אחת הדוגמאות המובילות לשימוש בכלים אלו היא מערכות User and Entity Behaviour Analytics – UEBA. מערכות אלו מנתחות התנהגות משתמשים וישויות מערכת ומצליבות אותה עם פעילות רגילה. בזכות היכולת להתחשב בנתונים רבים, כמו תדירות לוגינים, מיקום גיאוגרפי, תהליכים פעילים ותגובת מערכת, ניתן לזהות השפעות של חדירה איטית ומתוחכמת שאינה מייצרת "רעש" מובהק ביומני האירועים.
אנליטיקה מתקדמת מתבצעת גם באמצעות מערכות Security Information and Event Management (SIEM), אשר מרכזות לוגים ממקורות רבים ומבצעות עליהן קורלציה אוטומטית. הפונקציות המורכבות במערכות אלו כוללות קונקטורים בזמן אמת למקורות Threat Intelligence עדכניים, חיפוש בלייב במיליוני רשומות, וכן הפעלת Playbooks מתקדמים שמתכתבים עם תרחישים ידועים של תקיפה, כמו הפעלת PowerShell דרך macro בקובץ Office או יצירת חיבור outbound לא פרוקסי לפורט לא רגיל.
בנוסף, סוגי כלים כדוגמת EDR/XDR (Endpoint/Extended Detection and Response) מספקים תמונה הוליסטית בזמן אמת – לא רק של מה קורה בתחנה עצמה, אלא גם של הקשרים הנטוורקיים ותנועות בין המערכות. מערכות אלו משתמשות באלגוריתמים מתוחכמים שמצליבים בין פקודות מריצות, תהליכי מערכת, Hashes ידועים ומקורות קוד פתוח – כדי לכלול גם מקרים בהם התוקף ניסה להיתחזות לרכיב מערכת לגיטימי.
כמו כן, הפקה וניתוח של טלאוגרמות נתונים (telemetry) ממקורות מגוונים כגון שימוש באפליקציות SaaS, דפוסי גישה לענן, חיבורים למכשירים חכמים (IoT) ותנועות רישוי, מאפשרים לחוקרים יכולת אנליטית ללכוד מידע הידוע כ”Shadow IT” —רכיבי מערכת לא מנוהלים כראוי — המהווים לעיתים קרובות פרצה לא מוכרת לארגון.
עם התקדמות התחום, שילוב בין כלים המושתתים על בינה מלאכותית לבין תהליכי SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) מאפשר יצירת תגובות אוטומטיות מיידיות, ללא צורך בהתערבות אנושית ראשונית. לדוגמה, תרחיש בו מתרחשת גישת משתמש ברמת privilege גבוהה תוך התחברות למדינה לא מאושרת – יכול לייצר תגובת חסימה חסרת זמן השהיה או ניתוק התחנה מרשת החברה עד בדיקה נוספת.
במקביל, כלים ויזואליים מתקדמים כגון Graph Analysis מאפשרים הבנה אינטואיטיבית ומהירה של הקשרים בין אירועים, משתמשים, מערכות, קבצים ותהליכים. יכולת זו מסייעת לאנליסט לזהות "אשכולות" אירועים חריגים שייתכן כי שייכים לאותו התקפה, גם אם כל מרכיב בנפרד אינו חריג.
הצלחתם של הכלים הללו תלויה כמובן גם ביכולת אנושית לפרש נכון את הנתונים המופקים מהם. מתוך הסיבה הזו, תהליך הציד האפקטיבי משלב בין תחכום טכנולוגי רם לבין מיומנות אנליטית מנוסה — תחום שהולך ומתפתח עם הצורך במלחמה בלתי פוסקת מול תוקפים שהולכים ומשתפרים.
באמצעות השימוש בכלי ניתוח כמותיים, קונטקסטואליים וחיזויים, מצליחים צוותי ה-Threat Hunting לא רק לזהות תופעות חשודות, אלא גם לנתח את המניעים, ההיסטוריה והשלכות האפשריות של כל מקרה – ולהגיב במדויק ובמהירות המתאימה לרמת הסיכון הנוכחי. כך הופך תהליך זיהוי האיומים מדפוס תגובתי לפעולה יזומה ועתירת תובנות.
מעוניינים בשירותי Threat Hunting? השאירו פרטים ונחזור אליכם!
בניית פרופילים של תוקפים
אחת הדרכים המרכזיות להבין את אופי האיום, המניעים האפשריים והטקטיקות בשימוש היא בניית פרופילים של תוקפים. תהליך זה מאפשר לארגון לגשת לזיהוי ותגובה לאירועים מתוך הקשר רחב יותר, שמעבר לנקודות נתונים בודדות – מזהה "חתימה התנהגותית" של יריב מתקדם או קבוצת תקיפה (Threat Actor). זיהוי כזה מגביר את היכולת לאתר תוקפים נוספים המשתמשים בטכניקות דומות ולעיתים אף לחזות את שלבי התקיפה הבאים.
השלב הראשון בבניית פרופיל התוקף כולל איסוף מידע על פעולות חשודות שבוצעו ברשת הארגונית, תוך ניתוח שילובי כלים וטכניקות בהם השתמש – לדוגמה, האם הופעלו סקריפטים מסוג PowerShell, אם ניכרת גישה לא מורשית לשירותי Active Directory, או אם נעשה שימוש במודולים נדירים שזוהו בעבר בקמפיינים ממוקדים. מידע זה יכול להעיד על סוג הטכנולוגיות המועדפות על התוקף, יכולותיו הטכניות ומידת שליטתו בתשתיות.
בשלב הבא נבחנות תבניות התקיפה בהקשר לזמן, מיקום גיאוגרפי, תזמון קבוע או מתוזמן מראש (כגון פעילויות לילה על פי זמן יעד) והאם חלים דפוסי תקיפה החוזרים על עצמם. ארגונים משתמשים לצורך כך במודלים קיימים המופיעים במסגרות כמו MITRE ATT&CK, המאפשרות למפות את שלבי התקיפה לפרקטיקות נפוצות של יריבים מוכרים. ממיפוי כזה ניתן לזהות האם הפרופיל מתאים לפעילות של קבוצות תקיפה מתקדמות (APT) ידועות או לתוקפים אקראיים ומזדמנים.
מקור משמעותי נוסף לפרופיל התוקף מגיע משילוב נתונים ממודיעין סייבר – כולל Hashes של קבצים, שמות דומיין, כתובות IP, ואף פרטי registry נפוצים – עם פרטים שנתפסו באירוע ההתקפה. התאמה של נתונים אלה למידע דינמי במאגרים גלובליים יכולה לתמוך בזיהוי קמפיינים מתמשכים ואפילו לחבר תוקפים מסוימים לאתרים, פורומים או חנויות קוד אפלות בהם הם פועלים—ובכך מסייעת לחשוף את המניעים, כמו רווח כספי, ריגול תעשייתי או חבלה אסטרטגית.
לא פחות חשוב הוא מאפיין "הרוע הסביר" – ההבנה כיצד התוקף בחר להיטמע במערכת בלי לעורר חשד. לדוגמה, ישנם תוקפים המשתמשים בטכניקות התחמקות פסיביות כגון שתילה בקבצי DLL אמינים, השבתת שירותי אנטי-וירוס, או רישום מתוחכם של רשומות tareas (Scheduled Tasks) שמופעלות רק לאחר זמן מה. פרטים כאלה מהווים חלק מה-DNA המבצעי של התוקף ונכנסים לפרופיל המורחב שלו.
לאחר מיפוי רכיבי התקיפה וטכניקות תנועה בתוך המערכת (כגון lateral movement, privilege escalation ועוד), נבנה מודל קוהרנטי של הפרופיל – הכולל תיאור של שיטת החדירה הספציפית, ההתנהלות בתוך הרשת, תשתיות שליטה ושליחת מידע חוצה גבולות (C2), פעולות הסוואה, והאם נצפו מאמצים לגלות מערכות הגנה פנימיות, כגון Honeypots.
כל פרופיל תוקף שנבנה מוסיף שכבה חדשה לידע המצטבר של צוות ההגנה. כך נבנית ספריית איומים – מאגר ממופה שכולל טיפוסים שונים של פרופילים: מתוקפים ממוקדים גיאוגרפית או תעשייתית, דרך האקרים לאומיים ועד קבוצות רנסום-as-a-service. מאגר זה, כאשר הוא מחובר למנועי זיהוי בזמן אמת, מסייע לזהות במהירות פתולוגיות דומות באירועים עוקבים.
יתרה מכך, במקרים מסוימים ניתן לקשר בין פרופיל תוקף לפעילות עבר שלו בארגונים אחרים, ואף להצביע על ויסות סיכונים עתידי. לדוגמה, אם התוקף נראה כמשתמש במנגנוני תקיפה מוכרים של קבוצת FIN7 – ניתן לנקוט באמצעים פרואקטיביים לניתוק שירותים פגיעים, חסימת תקשורת עם כתובות C2 ידועות, או רענון הרשאות למשתמשים רגישים – הכול עוד בטרם הופיעה התקפה חדשה בפועל.
בניית פרופילים אינה מסתיימת באירוע עצמו, אלא כרוכה בתחזוק שוטף ומעקב אחר עדכונים בשיטות הפעולה של התוקף. קבוצות תוקפים מתאימות את עצמן, מחליפות קוד, משנות תהליכים – ומכאן שפרופיל סטטי במהותו יפוג במהרה. לכן, יש חשיבות ליצור מנגנון דינמי או חצי-אוטומטי לעדכון מרכיבי הפרופיל, לעיתים בשילוב AI, כדי להישאר רלוונטיים ולהקדים את היריב.
תגובה מהירה וניהול אירועים
בשלב שבו מתקבל זיהוי או אינדיקציה לאירוע חריג במערכת, יש לנקוט תגובה מהירה ומדויקת בכדי לסכל את ההתפשטות האפשרית של התקיפה ולצמצם את הנזק. תגובה זו נשענת על מדיניות ניהול אירועים (Incident Response) סדורה וכוללת תהליכים מובנים שהוגדרו מראש לכל סוג איום אפשרי – החל מאנומליה ברשת, דרך חדירה לפלטפורמות ענן, ועד למתקפות כופרה על תחנות קצה.
המרכיב הראשון בתגובה אפקטיבית הוא תהליך זיהוי ואימות האירוע. מערכות זיהוי איומים (כגון SIEM, XDR או פתרונות UEBA), בשילוב חקירה אנושית, יוצרים את האבחנה הראשונית אם מדובר בפעילות חשודה או באירוע בעל השלכות מבצעיות. העמקה בפרטי האירוע מבוצעת בליווי אנליסטים תוך שימוש במודלים של התאמה למידע מהעבר, התחקות אחר השפעת הפעילות על מערכות אחרות וניתוח קשרים בין לזהויות, תשתיות וקבצים.
לאחר זיהוי ואימות, נדרשת קבלת החלטה מהירה האם המקום מחייב "הכלה" מיידית – כלומר ניתוק תחנה מהרשת, השעיית חשבון משתמש, חסימת כתובת IP חיצונית או הורדת הרשאות משירות פגיע. לעיתים, צעדים אלו מבוצעים מתוך כללים אוטומטיים המוגדרים מראש, במיוחד בסביבות המופעלות דרך מערכות SOAR או EDR מתקדמות.
במהלך החקירה, אוספים צוותי ההגנה מידע מדויק לצורך תיעוד מבנה האירוע. פעולה זו כוללת קובצי Log רלוונטיים, Dumps של זיכרון, תמונות-דיסק, מפת תעבורת הרשת בכלי Packet Capture – כל אלו משמשים לצרוך תחקור לאחר האירוע ולגיבוש תמונת מצב כוללת של ההשפעה. מסמכי ה-IR (Incident Report) מתעדים את כל שלבי הפעולה ומונגשים למקבלי החלטות וליחידות הרגולציה הארגונית.
במקרי תקיפות נרחבות, מופעל לעיתים צוות חירום לניהול התגובה (Cyber Response Team או CSIRT), הכולל נציגים מאבטחת מידע, תשתיות, משפט ותקשורת. מענה זה נועד לייצר אחידות בפעולה, לתאם מגעים מול ספקים רלוונטיים (כגון ספק DNS, שירותי Office 365 או ספק דוא"ל ראשי) ולהבטיח שהתגובה מנוהלת היטב גם במימדים משפטיים ובתקשורת עם לקוחות ורגולטורים.
אחד הכלים הקריטיים בשלב זה הוא "Playbook" תגובה – קובץ הנחיות מוכנות מראש לתרחישי תקיפה ספציפיים. לדוגמה, במצב בו מזוהה ניסיון תנועה רוחבית ממחשב שהופעל בו כלי PSExec, ה-Playbook עשוי להגדיר פעולות מיידיות: חסום התחנה, תחקור את יומני התחברות הצד השני, בדיקת Hash של קובצי ההפעלה וביצוע Scanning תחנות דומות לאותם דפוסים.
במהלך האירוע ולאחריו, מתבצעת תקשורת פעילה פנימית בתוך הארגון. הדבר כולל עדכון הנהלה ואנשי מפתח, דיווחים לצוותים טכניים, ולעיתים עדכון והתראה למשתמשים הסופיים אם קיים חשש לפגיעה בפרטיות או ביציבות השירותים. כאשר מדובר בהתקפות יודעות-ציבור (כגון מתקפות קבוצות כופרה מפורסמות), ייתכן תיאום עם רשויות חיצוניות כמו רגולטורים, CERT לאומי או פלטפורמות שיתוף בינלאומיות.
השלב הסופי בטיפול באירוע הוא שלב השחזור ושיקום. מטרתו להחזיר את הארגון למצב תפקוד מלא, על פי הגדרות SLA וללא סיכון לחזרה של האיום. כאן ייתכן שימוש בגיבויים מוכנים מראש, התקנת תשתיות תוכנה מחדש, או ביצוע סבב רענון להתקנים/סיסמאות בטווח נגיעה של ההתקפה. בד בבד, נבדקים מנגנוני הזיהוי והתגובה – מעודכנות הגדרות חומות אש, נבחנות הרשאות גישה ועדכונים ב-EDR על כללים חדשים לזיהוי דומה בעתיד.
אירוע שזוהה, טופל, ותוחקר מקיף – מהווה בסיס ללמידה ושיפור עבור צוותי האבטחה. לכן מומלץ לבצע אחרי כל אירוע סשן Post-Incident Review בו נבחנים התפקוד הטכנולוגי (מה זיהה? תוך כמה זמן? מה פספס?), האנושי (אופן התגובה, שיתוף הידע בתוך הצוות), והארגוני (גובה ההשפעה וההמשכיות העסקית). סשן כזה מסייע להפוך גם כשל או חוליה טכנולוגית לחשיבה יזמית ומדויקת באירועים הבאים.
שיפור מתמיד של יכולות ההגנה
שמירה על רמת אבטחה גבוהה אינה מסתיימת בזיהוי ותגובה לאיומים קיימים – אלא מצריכה תהליך של שיפור מתמיד של יכולות ההגנה הארגוניות. על מנת להקדים תוקפים מתפתחים, יש להטמיע תהליכים חוזרים של למידה, התאמה והתחדשות בכל שכבות האבטחה, תוך התבססות על מידע עדכני, תובנות ממקרי עבר והשקת פתרונות הוליסטיים מותאמים לאיומים העדכניים.
ברמה הארגונית, יש לבצע תחקור אירועים שיטתי באופן עקבי. כל אירוע אבטחה שמזוהה – גם אם נבלם ללא נזק – מהווה הזדמנות לניתוח מעמיק של נקודות התורפה האפשריות: האם הניטור פעל במלואו? האם Duration הגילוי היה סביר? מה הייתה רמת ההתמודדות האנושית? תובנות אלו משמשות לחיזוק המערך, לתיקון כללים במערכות ניטור ולהכשרת העובדים המעורבים.
נוסף לכך, נדרש עדכון תכוף של כלי הגנה המבוססים על דרכי פעולה משתנות בשוק ההתקפות. לדוגמה, טכנולוגיות EDR או מערכות SIEM מעדכנות פרופילי התראות ו-Detections בצורה דינמית, לעיתים תוך תמיכה בחוקי זיהוי חדשים (נניח, Sigma/Yara) אשר משדרגים יכולת זיהוי של TTPs חדשים (טקטיקות, טכניקות ופרוצדורות) שנחשפו לאחרונה על ידי חוקרי אבטחת מידע.
מהלך חשוב שקולט תאוצה במסגרת Threat Hunting הוא שימוש במסגרת ידע כמו MITRE ATT&CK לבחינת כיסוי טקטי כולל. כלומר, ניתוח של הארגון מול קטלוגי תקיפה מוכרים ובחינת החוזק והחולשה הפרקטית שלו בכל שלב מחזור חיי התקיפה. כשתהליך זה מבוצע מספר פעמים בשנה, הוא חושף אזורים לא מוגנים מספיק ומסייע במיקוד השקעות באבטחה.
רצוי לבצע סימולציות הדמיה של תקיפות (Tabletop Exercises / Red-Blue Teams). מדובר במשחקי תרחיש המתנהלים בתנאי אמת – בהם חוקרי אבטחת מידע, מנהלי רשת ותפקידי מפתח נוספים משתתפים בניתוח אירוע מזויף – למשל פריצה למערכת CRM – וצופים יחד במידת המוכנות הקיימת בזמן אמת. תרגילים כאלו ממחישים את הפער בין נהלים כתובים ליישום בפועל, ומובילים לשיפור בזמן אמת של תהליכי תגובה פנימית.
אחת השיטות היעילות היא בחינה מחזורית של כלל מערך ההגנה באמצעות מבדקי חדירה (Penetration Tests) או אימות ציות (Compliance Validation). באמצעות ניסיונות חדירה יזומים – לחץ הסייבר נבחן בפועל, תוך תיעוד תרחישים שבהם תוקף הצליח לעקוף מכשולים קיימים. ממצאים אלו מובילים לטיוב תצורת מערכות, חידוד שימוש בכלי הגנה או החלת הגבלות חדשות על סביבת עבודה מרוחקת, טלפונים ניידים או אפליקציות צד ג'.
רכיב מרכזי בהתחדשות הוא גם חיזוק ההון האנושי. צוותי אבטחת מידע נדרשים ללמוד כל העת – לא רק באמצעות קורסים רשמיים, אלא דרך קריאה שוטפת של דוחות מודיעיניים, השתתפות בקהילות מקצועיות, וסדנאות מבוססות Hands-On עם כלים עדכניים. ככל שלצוות יש שליטה טובה יותר בכלי ניטור וניתוח, כך גוברת יכולתו לזהות איומים חמקניים על בסיס התנהגויות ולא חתימות.
בהקשר זה, ישנה חשיבות עצומה לפיתוח תשתיות חקירה פנימיות מבוססות תיעוד. יצירת דאטא-לייק מרכזי המאגד נתוני לוגים, תעבורה, הקלטות מסכים וכלים לאנליזה – מאפשר חקירה היסטורית מהירה ובניית טקטיקות ייחודיות לארגון עצמו. כך ניתן לנהל סביבת Threat Hunting מותאמת התנהגות, ולא להסתמך רק על זיהוי כלים כלליים.
לבסוף, יש להטמיע יכולה לעדכן במהירות נהלים ותקנון אבטחה בהתאם ללמידה שוטפת. האם נדרש נוהל חדש לזיהוי כלי גישה חיצוניים ב-VPN ציבורי? האם בעת תקיפת ספק צד שלישי על הארגון לפעול שונה? כל אלו מחייבים פעילות משולבת בין צוותי אבטחה, ניהול סיכונים ומנהלים בכירים לכתיבת מדיניות שמתאימה למציאות המתפתחת.
שיפור יכולות הגנה הוא תהליך שאינו נגמר, ולא מתרכז רק בטכנולוגיה – אלא בשילוב חכם בין כלים, נהלים, מודעות אנושית ומוכנות מבצעית. תחת גישה זו, Threat Hunting הופך ממנגנון תגובתי – למנוע אקטיבי להתפתחות מתמדת של ההגנה בארגון.
שילוב Threat Hunting באסטרטגיית האבטחה הארגונית
הטמעת תהליך Threat Hunting כחלק אינטגרלי מאסטרטגיית האבטחה הארגונית מחייבת חשיבה מערכתית, חוצת תחומים, כזו הלוקחת בחשבון לא רק את הטכנולוגיה והכלים, אלא גם את התרבות הארגונית, המבנה הפנימי ויעדי הסיכון הרחבים. על מנת להפוך את תהליך הציד לאיומים מכלי ייעודי לאמצעי ליבה בהתמודדות עם איומי הסייבר, יש למקמו כחלק מתוכנית עבודת האבטחה השנתית, בדומה לבקרת גישה או ניהול הרשאות.
ראשית, חשוב להגדיר מדיניות אבטחת מידע הכוללת סעיפים מפורטים המתייחסים לציד איומים יזום. הגדרה זו צריכה להבהיר את מטרות התהליך, מתי הוא נדרש לפעולה (לדוגמה: זיהוי דפוסים מוטלים בספק, שימוש בכלים פנימיים חריגים או אינטגרציה עם דיווחי מודיעין חיצוני), מי אחראי לביצועו (צוות אבטחת מידע, כחלק צוות כחול או ייעודי ל-Threat Hunting), ומה ציפיות התוצר בכל סבב.
במהלך גיבוש ארכיטקטורת ההגנה הכוללת, יש למקם את יכולות ה-Threat Hunting כחוליה מקשרת בין זיהוי אנומליות (כאשר SIEM מייצר התראה) לבין פעולות תגובה (המתבצעות דרך SOAR או Incident Response). ההבנה היא שהציד אינו אקט חד-פעמי, אלא תהליך חוזר ונשנה, שיכול לחדד התרעות קיימות ולהוביל להזנה חוזרת של מידע למערכת.
לצורך כך, יש להקצות משאבים – ולא רק טכנולוגיים – למיסוד התהליך. מינוי תפקידים ברורים כמו Threat Hunter ראשי, הקצאת זמן שבועי לקיום סשנים מתודיים של חיפוש איומים, בניית משימות מבוססות היפותזות, וניהול רשומות היסטוריות של מה נחקר ומה התגלה. אוטומציה חלקית יכולה לסייע, אך הלב נותר בצוות האנושי והיכולת האנליטית שלו.
הצלחת שילוב Threat Hunting ברמה הארגונית קשורה באופן ישיר לנראות (Visibility) המתקבלת מהמערכות השונות. כלומר, ככל שהארגון משקיע בהרחבת מקורות נתונים – כמו EDR, לוגים ממכשירי IoT, ניטור סביבת ענן, מיילים וקונקטורים ל-Office 365 – כך קיים בסיס מידע איכותי יותר לחיפוש יזום של איומים, ולעיבוד התנהגותי.
בנוסף, Threat Hunting מהווה בסיס חזק לניהול סיכונים עסקי. כאשר הממצאים ממוקדים על תשתיות קריטיות, כגון מערכות פיננסיות, שרתי ERP או פלטפורמות לקוחות, מתאפשר ניתוח מבוסס הקשר – מהם האיומים על היעדים העסקיים העיקריים של הארגון, באילו תחומים קיימים פערים, וכיצד ניתן למנוע הפרעה לפעילות שוטפת תוך צמצום ההתמקדות על הרכיבים הקריטיים באמת.
מבחינה תקשורתית, תהליך הציד יוכל להשתלב בהצלחה רק כאשר הוא מגובה ברמת הנהלה בכירה. קיומו של Sponsor בתפקיד בכיר – כמו דירקטור טכנולוגיות או סמנכ"ל אבטחת מידע – מסייע להבטיח סביבה תומכת ומתן גיבוי בזמן שהתהליכים מביאים לתגליות שאולי דורשות משאבים לשינויים, שדרוגים או הפסקת שירותים מסוימים.
מומלץ גם ליצור לוחות בקרה ומדדים (KPIs) לתחום Threat Hunting. לדוגמה: כמה היפותזות נבדקו החודש, מה אחוז ההתאוששות של שנמצאו אינדיקציות חשודות, מהו הזמן מקבלת נתון גולמי ועד הפקת התרעה. מדדים אלה מאפשרים מדידה והצגת ROI לתהליך, כך שהנהלת הארגון תוכל להבין את ערך המאמץ היומיומי שהוא פחות מוחשי ממניעת מתקפה ממשית.
יתרה מכך, שילוב Threat Hunting במסגרת אסטרטגיית האבטחה תורם גם להשגת תאימות רגולטורית. תקנים כמו ISO 27001, NIST ו-SOC2 מדגישים את חשיבות הגישה הפרואקטיבית לזיהוי איומים ואת ניהול תשתיות האבטחה על בסיס הערכת סיכונים. Threat Hunting מספק עדות מובהקת ליישום גישה זו בפועל.
לבסוף, השגת שיתוף פעולה בין צוותי DevOps, פיתוח, IT ואבטחת מידע היא קריטית. כאשר Threat Hunting מוטמע ברמת DevSecOps – לדוגמה, על ידי סקירה ידנית של חיבורים לשירותים חיצוניים שנוספו בשבוע האחרון או בדיקת דפוסי ריצה בקונטיינרים חדשים – נוצרת מערכת בקרה רחבה יותר שאינה מתמקדת רק ברמת התחנה הקלאסית, אלא בצד הדינמי של סביבת ה-Cloud והפיתוח הארגוני.
דרך השתלבות רב-שכבתית זו, הופך Threat Hunting מכלי תגובה מתקדם למרכיב חיוני במעטפת ההגנה הכוללת של הארגון – כזה השומר על רלוונטיות מתמשכת ומייצר תמונת מצב עדכנית, יזמית ורב-ממדית מול איום הסייבר המתפתח.
Comments (5)
פוסט מעולה שמדגיש בצורה ברורה את החשיבות של Threat Hunting בעולם הסייבר המודרני. השילוב בין טכנולוגיה מתקדמת לידע מקצועי באמת מאפשר לארגונים להיות צעד אחד לפני האיומים. כל הכבוד על ההסבר המקיף והמעשיר!
פוסט מעורר השראה שמדגיש בצורה מדויקת את החשיבות של גישת Threat Hunting בעולם הסייבר המורכב של היום. השילוב בין טכנולוגיה מתקדמת לצוות מיומן הוא בדיוק מה שמאפשר לארגונים להיות צעד אחד לפני האיומים. תודה על השיתוף וההעמקה בנושא כל כך קריטי!
מאוד מעניין לראות כיצד Threat Hunting הופך לכלי חיוני בזיהוי מוקדם של איומים, במיוחד בעידן שבו מתקפות סייבר נעשות מתוחכמות יותר ויותר. השילוב בין טכנולוגיה מתקדמת לצוות מקצועי בהחלט מחזק את ההגנה ומאפשר תגובה מהירה ויעילה. המשיכו כך!
תודה על הפוסט המעמיק! הגישה היזומה של Threat Hunting היא בהחלט המפתח לשמירה על אבטחת מידע ברמה הגבוהה ביותר, והדגש על שילוב בין טכנולוגיה מתקדמת לצוות מקצועי מדגיש את החשיבות של עבודה משולבת ומותאמת למציאות המשתנה. המשיכו כך!
פוסט מעולה שמדגיש בצורה ברורה את החשיבות של Threat Hunting בעולם הסייבר המודרני. השילוב בין טכנולוגיה מתקדמת לצוות מקצועי הוא בהחלט המפתח להתמודדות יעילה עם איומים מורכבים. תודה על התובנות החשובות!