网络内部的隐形威胁
每天，这所大学的网络都要承载着成千上万名学生在线观看讲座、研究人员在实验室之间传输数据集、教师访问基于云的批改平台，以及行政人员处理注册和薪资记录所产生的流量。横跨多个校区的横向网络将研究实验室、学术部门和行政系统连接起来，旨在确保所有业务流程顺畅无阻地运行。
正是这种互联性，使得从内部防御网络攻击几乎成为不可能。对于那些通过网络钓鱼活动、被盗凭证或存在漏洞的学生端系统获得初始访问权限的攻击者而言，这些合法活动提供了绝佳的掩护。安全运营中心（SOC）在网络边界设有严格的控制措施，但一旦威胁行为者进入内部，他们就很难掌握内部动态。内部流量在系统之间自由流动，而对于数据流向及具体内容却几乎无法追踪。
内部网络流量几乎是不可见的
传统的监控工具主要关注进出网络边界的流量。而校园基础设施内部系统之间的通信——包括研究实验室、学术应用程序和行政数据库——则处于其监控范围之外。横向移动、指挥与控制活动以及攻击者的早期行为可能在这些网络分段之间发生，却不会触发警报。安全运营中心（SOC）缺乏相应的机制来观察这些情况。
检测依赖于下游指标
在缺乏网络级可视性的情况下，分析师只能依靠终端警报和系统异常来识别可疑活动。这些迹象通常只有在攻击者已经扩大访问权限、在系统间跳转，或已接近敏感数据时才会显现。等到安全运营中心（SOC）收到警报时，早期遏制的窗口往往已经关闭。
校园环境的复杂性使得行为分析难以实施
校园网络活动的规模和多样性使得难以利用传统工具建立基线或识别异常情况。来自研究环境、学生系统、云服务和管理基础设施的流量模式差异巨大。要区分攻击者的行为与正常活动，需要具备现有工具无法提供的分析能力。
SOC为维护校园环境所需采取的措施
该大学的安全团队需要能够监控自身网络内部的情况，针对发现的问题采取行动，并证明敏感的研究数据和学生信息得到了有效保护。具体的决策标准包括：
在内部系统中实现更早的检测
SOC 需要在威胁到达敏感的研究或行政基础设施之前，就识别出在内部系统之间移动的威胁，而不是等到终端警报已经触发之后。
在高工作量环境下对结果的信心
由于成千上万的用户和设备持续产生流量，团队需要的是值得信赖的检测结果，而不是需要手动筛选的大量警报。
更快速、更全面的调查
分析师需要在发现威胁的瞬间获得足够的背景信息，以便迅速掌握威胁的范围，而无需从多个互不关联的工具中拼凑证据。
符合教育行业的合规要求
该大学需要一套持续监控系统，以支持审计准备工作，并有助于证明其符合关于学生和研究数据的安全标准。
对校园运营的影响最小
任何解决方案都必须能够兼容该大学现有的现代系统和传统系统，且在部署过程中无需进行重大架构调整，也不会干扰教学运营。
从盲点到统一的网络可视性
该大学通过部署 MetaDefender NDR ，覆盖了整个校园环境中的战略网络分段。部署在主要网络枢纽处的传感器使SOC能够持续监控学术系统、研究网络、云服务和行政基础设施之间的流量。分析师首次能够全面掌握该大学分布式环境中东西向网络活动的统一视图。
MetaDefender NDR 利用机器学习和行为分析NDR 分析网络活动数据，以识别异常流量模式、检测系统间的横向移动，并发现指挥与控制通信。基于人工智能的异常检测模型能够揭示隐藏在正常校园流量中的细微攻击者行为迹象，从而在攻击者进一步渗透到网络环境之前将其揪出。
集成威胁情报自动增强了检测能力，为分析师提供的是具有上下文背景的警报，而非原始指标。安全运营中心（SOC）无需再对多个系统中的零散数据进行关联分析，而是能够通过单一平台，利用对攻击者活动的完整网络级可视性来调查安全事件。
对SOC可视性和校园安全产生的切实影响
部署MetaDefender NDR 后，该大学的安防中心（SOC）从被动应对——即等待终端警报和系统异常——转变为主动防御，能够在威胁仍在活动时就将其检测并进行调查。
影响范围 | 运行效益 |
网络可视性 | 对校园网络内部东西向流量进行持续、深入的监控 |
威胁检测速度 | 更早地识别侧向移动和可疑的通信模式 |
调查效率 | 利用统一的网络级遥测技术加快根本原因分析 |
研究保护 | 增强的检测能力，可保护敏感的学术研究和知识产权 |
事件响应 | 通过完整的网络上下文实现更协调的SOC响应 |
合规准备情况 | 加强了符合教育行业安全标准的持续监控 |
随着校园威胁不断演变，加强安防措施
随着持续网络可视化系统的部署，该大学现已具备将检测和响应能力扩展至更广泛的校园系统及安全工作流的条件。
在校园各区域实现更广泛的传感器覆盖
将MetaDefender NDR 扩展至其他网络分段（例如研究协作环境和边缘基础设施），以便在校园网络不断扩展和演进的过程中保持可视性。
与SOC运营的深度整合
将网络遥测数据与现有的SIEM和SOAR平台进行关联，以丰富事件时间线、加速响应工作流，并减轻安全运维团队分析师的工作负担。
对历史流量进行追溯性威胁狩猎
利用该平台的回溯分析功能，重新分析历史网络数据，发现此前未被察觉的攻击者活动，并缩短未被发现的威胁在环境中潜伏的时间。
摘自《周界安全与网络现实》
仅靠外部防护无法保障校园网络的安全。如果安全运营中心（SOC）无法监控内部网络活动，那么一旦攻击者获得初始访问权限，他们便可能在研究系统、学术应用程序和管理基础设施之间横向移动，并在系统内长期潜伏。
通过部署NDR该大学的 SOC 分析师获得了所需的可视性、检测能力和调查背景，从而能够更早地识别威胁并从容应对。最终构建了一个以网络为基础的主动防御模型，该模型能够随着现代高等教育环境的复杂性而灵活扩展。
最终要点
- 仅靠边界和终端防护工具无法检测到已在校园网络内部横向移动的威胁
- 持续的内部网络可视性对于在攻击行为波及敏感系统之前及时发现并阻止其至关重要
- 基于人工智能的行为分析能够比基于规则的工具更早地检测到混迹于校园高流量中的可疑活动
- 集成威胁情报通过在检测时提供背景信息，从而减轻分析师的工作负担
- 专为网络检测而设计的解决方案，可在不影响校园运营的情况下，显著提升安全运营中心（SOC）的效能
如果您的安全运营中心（SOC）负责保护复杂的校园环境，并且需要更全面地掌握内部网络活动情况，请咨询OPSWAT ，了解MetaDefender NDR 如何NDR 保护您的敏感数据。
