O Dlt’s não fala sobre os desafios cibernéticos de hoje – comparação de preços do bitcoin do blog dlt

É difícil para as agências governamentais inovarem, embora haja movimento nessa direção. Por exemplo, o programa Unidade de Inovação em Defesa (DIU), juntamente com os inúmeros prêmios e programas de pesquisa para o uso de livro distribuído e as tecnologias blockchain, apontam para a disposição do governo de estimular a inovação na indústria e em suas próprias operações proprietárias. A chave é entender que, se você não inovar, os maus atores o farão. A história mostra que os maus atores usam a melhor tecnologia para os piores objetivos. Assim que serviços na nuvem tornou-se prevalente, vimos adversários cibernéticos usando implantações de nuvem para realizar ataques distribuídos de negação de serviço, os meus bitcoins, e implementar ataques de aprendizado de máquina às vítimas.


Assim que a moeda digital se tornou viável, vimos os maus atores usá-la para obter pagamentos de ransomware anonimamente.

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Na nova versão do Risk Management Framework, o NIST incluiu uma nova etapa: “Preparar”. Essa etapa é muito mais do que simples senso comum ou exortação para se preparar para um grande esforço. Sua finalidade é garantir o envolvimento de gerenciamento superior em cíber segurança programas. Uma das contribuições mais importantes que a alta gerência pode fazer é priorizar e identificar as missões das agências e os dados – “ativos de alto valor”, como são chamados agora – que apóiam essas missões. Portanto, para entender os dados, você precisa entender as missões que os dados suportam – que o gerenciamento superior geralmente tem a melhor perspectiva.

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Lembre-se de que um feed de ameaça não é uma inteligência de ameaça. Uma lista de IPs ou URLs suspeitos é ótima e você pode bloqueá-los automaticamente. Esse tipo de dados – inteligência operacional – é frequentemente confundido com “inteligência de ameaças”. A inteligência operacional vem dos computadores, enquanto a inteligência estratégica vem dos humanos. Você pode derivar de dados de ameaças a inteligência de que precisa para tomar decisões sobre a resposta a incidentes ou sobre estratégias de segurança de longo prazo? Você está vendo um aumento, por exemplo, em nomes de domínio maliciosos gerados por algoritmos? Em caso afirmativo, quais produtos, tecnologias ou procedimentos você deve considerar? Isso é inteligência de ameaça versus dados de ameaça em poucas palavras.

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Existem muitos, mas o processamento de linguagem natural para identificar o phishing e o SPAM certamente está no topo da lista. Identificar beaconing, parar o comando e controlar o tráfego também é importante, sem mencionar o aprendizado de máquina para identificar URLs criadas por algoritmos geradores de domínio. Lembre-se, porém, que se você puder usá-lo, os maus atores também poderão usá-lo. Os maus atores estão frustrando as defesas de aprendizado de máquina, “treinando” esses sistemas para reconhecer o tráfego ruim como inocente.

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O aprendizado de máquina e a IA terão um papel cada vez maior. Muitos dos conceitos e abordagens para IA e ML existem há muito tempo – décadas, até mesmo – mas eram impraticáveis ​​porque precisavam de recursos maciços para implementação. Recentemente, à medida que as máquinas se tornam mais poderosas, mas especialmente porque os serviços em nuvem fornecem um enorme poder computacional, a IA ea ML ganharam terreno, não apenas em cyber segurança, mas em muitos outros campos também. Em outra frente, estamos vendo muito interesse na tecnologia blockchain e ledger distribuído, em áreas como gerenciamento da cadeia de fornecimento e, possivelmente, em garantir a integridade dos dados de votação. Há outras ideias novas sendo lançadas também, mas não tenho a liberdade de falar sobre todas elas!