Vai trò của nền tảng dữ liệu đồ thị trong việc ngăn chặn tấn công mạng

Cơ sở dữ liệu (CSDL) đồ thị (graph) là CSDL được thiết kế để coi các mối quan hệ giữa các dữ liệu là quan trọng như chính dữ liệu.

Chúng ta đang sống trong một thế giới được kết nối. Theo đó, không có thông tin nào tách biệt mà mọi thông tin đều được kết nối. Chỉ một CSDL bao gồm các mối quan hệ mới có thể lưu trữ, xử lý và truy vấn các kết nối một cách hiệu quả. Trong khi các CSDL khác tính toán các mối quan hệ tại thời điểm truy vấn, thì CSDL đồ thị lưu trữ các kết nối cùng với dữ liệu trong mô hình.

Đồ thị là một cách thể hiện thực tiễn dưới dạng các nút (node) và các kết nối (connection) hoặc các mối quan hệ (realationship) giữa các nút, kết nối. Tội phạm mạng đang tìm kiếm các mối quan hệ không bị phát hiện để khai thác. Chính những điểm yếu này là lỗ hổng cố hữu mà tội phạm mạng tìm cách phá vỡ để vượt qua các biện pháp an ninh mạng của tổ chức.

Tại sao cần các nền tảng dữ liệu đồ thị?

Các CSDL đồ thị vẽ ra bản đồ các luồng giữa các tài sản cần được bảo vệ và các lỗ hổng giữa chúng. Nền tảng dữ liệu đồ thị có thể nói là cách duy nhất để tiếp cận các mối quan hệ. Và nó đã đạt đến độ chín muồi khi chúng ta có thể chạy các thuật toán có sẵn trên mạng. Các thuật toán này xác định vị trí các kết nối giúp xác định chính xác các lỗ hổng trong hệ thống. Điều này cho phép thực hiện các công việc sửa chữa để củng cố các hệ thống.

Thuật toán tìm đường (pathfinding) về cơ bản là tìm đường đi ngắn nhất trong mạng. Các nhóm bảo mật có thể sử dụng thuật toán này để khám phá cách liên kết với lỗ hổng tiềm ẩn lớn nhất và đóng cửa các lỗ hổng. Thuật toán tìm đường có thể xác định vị trí hệ thống trung tâm có thể tiếp cận phần lớn các hệ thống trong cùng một mạng.

Nền tảng dữ liệu đồ thị còn có thể phát hiện và phân tích các bất thường của hệ thống trong thời gian thực, dựa trên các mẫu trong mạng như phát hiện thiết bị biên, thiết bị IoT cố gắng kết nối vào mạng.

Các bất thường này cho thấy có thể có sự can thiệp của tội phạm mạng. Các nhóm bảo mật mạng có thể thiết lập một ngưỡng dựa trên hành vi bất thường của hệ thống. Việc xâm phạm ngưỡng này sẽ phát ra cảnh báo, đòi hỏi sự can thiệp hay có thể cô lập phần nghi ngờ của hệ thống.

Một cách hữu ích để sử dụng nền tảng dữ liệu biểu đồ là đưa ra được các dự báo để ngăn chặn các vấn đề trong tương lai, cũng như có thể xác định được các mẫu trước đây có nguy cơ về bảo mật. Những mẫu tưởng chừng như vô hại này có thể từng tiềm ẩn cho các cuộc tấn công mạng.

Lấy các mẫu này và chạy chúng trong CSDL đồ thị cho phép dự báo và so sánh với các mẫu khác. Theo đó, có thể tạo các mô hình về các cuộc tấn công trước bằng cách sử dụng máy học (machine learning) để thêm dữ liệu mới vào. Các so sánh có thể được rút ra để xác định điểm yếu của hệ thống và đưa ra các giải pháp phù hợp, nhằm phòng chống các cuộc tấn công trong tương lai.

Việc áp dụng các nền tảng dữ liệu đồ thị đã cho phép các tổ chức trong một số lĩnh vực phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa mạng ở thời gian thực bằng cách hiểu rõ hơn các mối liên hệ dữ liệu phức tạp. Việc sử dụng CSDL đồ thị đảm bảo rằng nhóm phòng chống tấn công mạng có cơ hội phát hiện hay hành động ngay cả trước khi có dấu hiệu.

Làm cách nào để sử dụng nền tảng dữ liệu đồ thị

Theo Nik Vora, Phó Chủ tịch châu Á - Thái Bình Dương của công ty Neo4j, một công ty dịch vụ tài chính và ngân hàng đa quốc gia, sử dụng nền tảng dữ liệu đồ thị sẽ bảo vệ được các tài sản quan trọng của các tổ chức được an toàn trên không gian mạng. Các nhà phân tích rủi ro được phép cấp hoặc từ chối các yêu cầu và theo dõi các hành động của nhân viên để ngăn chặn xâm phạm và gian lận.

Các cơ quan chính phủ, nhà cung cấp dịch vụ chứng khoán và bảo hiểm cũng như cơ quan thực thi pháp luật trong toàn khu vực có thể tận dụng sức mạnh của nền tảng dữ liệu đồ thị, trao quyền để xác định và bắt kịp các tác nhân xấu, ngăn ngừa và giảm thiểu các rủi ro, tổn thất.

Nền tảng dữ liệu đồ thị cũng là một vũ khí lợi hại chống lại việc rửa tiền và biển thủ. Trong chống rửa tiền (AML), một phân tích tập dữ liệu hoạt động của khách hàng sử dụng máy học dựa trên đồ thị sẽ cho thấy hành vi gian lận và không gian lận.

Với CSDL đồ thị, bạn có thể sử dụng các mối quan hệ để xử lý các giao dịch tài chính và mua hàng trong thời gian gần thực (near-real time). Với các truy vấn đồ thị nhanh, bạn có thể thấy rằng, một người mua tiềm năng đang sử dụng cùng một địa chỉ email và thẻ tín dụng như trong một trường hợp gian lận đã biết. CSDL đồ thị cũng có thể giúp bạn dễ dàng phát hiện các mẫu quan hệ chẳng hạn như nhiều người được liên kết với một địa chỉ email cá nhân hoặc nhiều người chia sẻ cùng một địa chỉ IP nhưng cư trú ở các địa chỉ thực khác nhau.

Nền tảng dữ liệu đồ thị giúp đánh giá chính xác rủi ro và các mối đe dọa an ninh mạng mà tổ chức, doanh nghiệp phải đối mặt. Nền tảng này cũng giúp xác định cần bổ sung biện pháp phòng thủ ở đâu và kinh phí cần đầu tư để được bảo vệ đầy đủ. Trong cuộc chiến phòng chống tấn công mạng, các tổ chức cần biết những kẻ tấn công và chính xác cách chúng hoạt động. Khi nắm rõ điều này, các tổ chức, doanh nghiệp sẽ có lợi thế hơn những kẻ tội phạm./.