เทคโนโลยีที่ให้การป้องกันระดับสำคัญต่อการโจมตีที่ไม่รู้จัก

มีเทคโนโลยี 3 อย่างที่รองรับระดับการป้องกันที่สำคัญต่อการโจมตีที่ไม่รู้จัก ได้แก่ การแยกข้อผิดพลาดซอฟต์แวร์ (Software Fault Isolation) การตรวจจับการบุกครั่นผ่านการวิเคราะห์โปรแกรม (Intrusion Detection through Program Analysis) และการควบคุมการเข้าถึงที่บังคับใช้ละเอียด (Fine-grained Mandated Access Controls)

เทคโนโลยีเหล่านี้แจกจ่ายคุณสมบัติสำคัญ: พวกเขาไม่ขึ้นอยู่กับการทำงานที่มีประสิทธิภาพของโปรแกรม แต่ให้ชั้นที่สองของการป้องกัน หากโปรแกรมถูกบุกครั่นและทำลาย สามารถใช้ได้ว่าระบบเหล่านี้อาจมีข้อบกพร่องด้วย แต่เพื่อให้การโจมตีสำเร็จ ทั้งแอปพลิเคชันและการป้องกันชั้นที่สองต้องถูกทำลายพร้อมกัน เนื่องจากข้อผิดพลาดจะยังคงได้รับการแก้ไข จึงไม่น่าจะเป็นไปได้มากที่ข้อผิดพลาดทับซ้อน 2 อย่างจะมีอยู่และเป็นที่รู้จักพร้อมกัน มากกว่าข้อผิดพลาดเดี่ยวที่จะเป็นที่รู้จัก

1. การแยกข้อผิดพลาดซอฟต์แวร์ (Software Fault Isolation - SFI)

SFI เป็นวิธีการสร้าง Sandbox แบบ Java สำหรับโปรแกรมที่โหลดแบบไดนามิกอย่างอิสระจากภาษา (Language-neutral) เป้าหมายของ SFI คือเพื่อให้โปรแกรมโฮสต์สามารถดำเนินการโครงสร้างที่อาจเป็นอันตรายใน Address Space ของตัวเองได้อย่างปลอดภัย

แนวทาง SFI มี 2 ส่วนหลัก ส่วนแรกคือการเขียนใหม่โมดูลที่ไม่น่าเชื่อถือ เพื่อป้องกันไม่ให้เข้าถึงหน่วยความจำบางส่วนนอก Sandbox ส่วนที่สองคือการตรวจสอบโค้ดโปรแกรมของโมดูล ก่อนโหลดเข้าหน่วยความจำ ขั้นตอนนี้ตรวจสอบว่าการเขียนใหม่ที่เสร็จสิ้นในส่วนก่อนหน้ายังคงอยู่และมีเหตุผลในโค้ด

2. การตรวจจับการบุกครั่นโดยการวิเคราะห์โปรแกรม (Intrusion Detection by Program Analysis)

ระบบตรวจจับการบุกครั่น (IDS) เล่นบทบาทสำคัญในการค้นพบภัยคุกคามและการละเมิดความปลอดภัยที่เป็นไปได้ บริการหลักคือการตรวจสอบระบบคอมพิวเตอร์และเครือข่ายอย่างต่อเนื่องเพื่อหาสัญญาณของกิจกรรมบุกครั่น และเป็นองค์ประกอบสำคัญของ парадиกม์ความปลอดภัยแบบ Defense-in-depth

โดยทั่วไป ระบบตรวจจับการบุกครั่นถูกจัดประเภทขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล วิธีการตรวจจับ โครงสร้างการปรับใช้ ซอฟต์แวร์การปรับใช้ ประเภทความผิดปกติ และโครงสร้างการป้องกัน ระบบตรวจจับความผิดปกติเครือข่าย (Network Anomaly Detection System - NADS) เป็นประเภทของ IDS แบบ Anomaly-based ที่ใช้ Machine Learning (ML) และ Artificial Intelligence (AI) บนトラフィคเครือข่าย เพื่อเรียนรู้วิธีแยกแยะระหว่างトラフィคที่ผิดปกติและปกติ

3. การควบคุมการเข้าถึงระดับละเอียด (Fine-grained Access Controls)

การควบคุมการเข้าถึงระดับละเอียด (Fine-grained Access Control) คือความสามารถในการให้สิทธิ์หรือปฏิเสธการเข้าถึงทรัพยากรสำคัญ รวมถึงทรัพยากรและข้อมูล ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขหลายอย่างและสิทธิ์หลายอย่างสำหรับทรัพยากรข้อมูลเดียว

การควบคุมการเข้าถึงระดับละเอียดช่วยให้องค์กรควบคุมว่าผู้ใช้ ทีม หรือบทบาทไหนมีสิทธิ์เข้าถึงองค์ประกอบเฉพาะของข้อมูล รวมถึงคอลัมน์หรือแถวของข้อมูล การควบคุมระดับละเอียดช่วยรักษาความลับ ความละเอียดอ่อน และความจำเป็นของข้อมูลเฉพาะโดยไม่ทำให้ผู้ใช้ที่ต้องการการเข้าถึงเพื่อทำงานลำบาก ด้วยการทำให้อัตโนมัติและกำหนดนโยบายและปรับแต่งให้เหมาะสม องค์กรสามารถมุ่งเน้นทรัพยากรในการสร้างคุณค่าทางธุรกิจ