当我们“防患于未然”，到底能省多少事儿
【慧聪通信网】我们所处的时代充斥着无情的网络威胁。为了保护宝贵的数据资产，企业不断探索强大、智能的解决方案，以应对不断演化的复杂形势。专注数据领域近30年，Commvault为现代世界打造数据保护，以单个统一平台确保数据的安全、防御和恢复。Commvault不断对该平台进行创新，提升自身保护能力以适应外部环境。在最近的更新中，Commvault推出了Threat Scan功能，采用AI和机器学习方法帮助企业发现恶意软件和被感染的数据，协助企业应对勒索软件事件。
早期可疑活动检测：利用AI进行主动防御
高效网络安全的实现需要企业及时发现潜在的勒索软件漏洞。越早发现勒索软件漏洞的迹象，就有越多时间做好应对准备。
勒索软件攻击者通常以数据保护平台为目标，试图破坏访问密钥或删除重要的备份副本，从而阻碍未来的恢复工作。Commvault采用先进的AI和机器学习技术来应对这一挑战，其系统一丝不苟地监控备份环境中的事件，并利用AI算法分析事件时间线。
在发现诸如异常登录活动、登录尝试失败和非典型数据删除请求等异常情况上，该系统的表现非常出色，其中，对数据的智能时间序列分析发挥着核心作用。企业可以使用Commvault平台监控一段时间内的事件，并对该时间序列的数据应用机器学习方法，识别趋势和规律，从而标记出偏离既定模式的数据点，提示潜在的勒索软件活动。这样就形成了一个由机器学习驱动的警戒机制，它可以区分常规活动和非正常活动，为主动防御勒索软件提供了预警系统。
发现恶意软件：备份中AI驱动的恶意软件检测
当勒索软件渗透到系统防御中时，恶意软件也非常有可能渗透到备份中。如果不在启动数据恢复之前识别并清除备份中的恶意软件，就会面临恢复后再次感染的风险。传统的恶意软件检测工具在生产工作负载上运行，无法接触到备份副本。因此，数据保护软件需要嵌入恶意软件检测功能，以便在数据恢复时带回安全和经过消毒的数据。
Commvault利用先进的威胁检测引擎对数据进行更深入的检查，以检测恶意软件。企业可以使用Commvault平台对备份执行定期扫描、抽查，以查找恶意软件的蛛丝马迹。这些扫描同时检查文件数据和元数据，对数百个特征进行分析，并将其输入智能引擎来搜索恶意软件的踪迹。该恶意软件检测引擎由AI支持，并且会不断更新最新的威胁情报，确保使用最新的恶意软件定义进行检测。
值得一提的是，这种分析是在隔离的安全环境中进行的，不会影响生产工作负载。因此这种方法主动、安全，既能扫描恶意软件，又不会带来额外风险。
数据恢复的艺术：AI加强的被感染数据检测
在仔细地将恶意软件从备份副本中删除后，我们的关注重点就转移到了错综复杂的数据恢复过程。该过程的核心是识别受到勒索软件影响的数据。这是一项技术性很强的任务，需要一定的精确性，才能顺利地在恢复过程中确保数据的完整性。
为了实现这一目标，Commvault采用的方法结合了AI和机器学习的先进技术。Commvault平台以文件异常检测作为主要过滤器来启动该流程，力求识别文件数据何时发生重大和潜在的恶意更改。通过机器学习，平台可以跟踪宏观指标，如文件更改、文件删除和文件数据大小更改的数量。这种方法使Commvault的系统能够区分常规数据行为和可疑活动，并大致确定此类活动的发生时间和持续时间。
为了对文件数据进行更深入的检查，企业可以通过Commvault平台转向对文件数据进行微观分析，检查更细粒度的属性，如文件MIME类型的不规则性、通过SimHash比较的文件签名相似性，甚至文件中的内容，以确定文件是否被勒索软件修改过。无论是人工生成的还是机器生成的，大多数文件通常都会呈现出可预测的变化，但在被勒索软件加密后，其内容会发生不可预测的变化，从而导致熵（不相似性）增加。Commvault AI驱动的算法可以精准比较文件版本，衡量它们的相似性或“熵”。这让Commvault可以精准定位被感染的文件。
综合来看，Commvault平台围绕三个目标采取行动：识别威胁的早期迹象以在威胁爆发前采取行动、在备份中检测恶意软件以避免再次感染、区分备份中的被感染数据以推进大规模自动恢复干净数据。随着勒索软件攻击风险的不断升级，这种防患于未然的方法，可以帮助企业提高网络弹性，有效应对网络威胁。此外，Commvault还在持续创新以满足客户需求。11月9日，Commvault将举办SHIFT全球网络发布会，带来Commvault首款真正的云数据安全平台。注册参会，敬请移步：https://discover.commvault.com/event-shift-launch-virtual-registration.html。
