Relevance Detection ist eine KI-gestützte Funktion, die automatisch die Bedeutung von Identitäten klassifiziert, die in Quellen wie DNS, WHOIS-Informationen, SSL-Zertifikaten und vielen anderen gefunden werden. Indem die relevantesten Identitäten automatisch erkannt und hervorgehoben werden, ermöglicht Red Sift Ihrer Organisation, die gewünschten Identitäten zu aktivieren, um mehr Ihrer Assets im Internet aufzudecken und zu kategorisieren.
Was sind Identitäten?
Identitäten sind eindeutige Abfragen, die die aus Ihrem bestehenden Bestand extrahierten Metadaten als Suchbegriffe verwenden. Stellen Sie sich sie als Signale oder Schnipsel interessanter Informationen vor, die mit Domains verknüpft sind und dazu genutzt werden können, potenzielle Assets zu entdecken, die noch nicht gefunden wurden oder geparkt bzw. vergessen und ungesichert geblieben sind.
Beispiele für Identitäten sind:
- Domainnamen-Registrierungsidentitäten (aus WHOIS und RDAP)
- E-Mail-Adressen von Domainnamen
- In SSL-Zertifikaten verborgene Organisationsnamen
- Mail-Einträge, wie MX oder SOA
- Beziehungen zwischen Mailservern
- Private Nameserver
Wie funktioniert Relevance Detection?
Die Relevance Detection-Funktion von Brand Trust nutzt Funktionalität, die bereits in ASM (früher Hardenize), Red Sifts Lösung für Attack Surface Management und Network Perimeter Protection, vorhanden ist. In ASM überwacht Related Domain Discovery automatisch alle Konfigurationsaspekte Ihrer bekannten Domainnamen und Hosts, um Ihre eindeutigen Identitäten zu extrahieren. Sobald diese gefunden wurden, überwacht ASM kontinuierlich globale Datenbanken, um neue Domainnamen zu entdecken, die mit diesen Identitäten verknüpft sind.
We ingest 10 million new certificates a month and check more than 1.9bn hostnames in our own database. Our proprietary methods of real-time monitoring of publicly-issued certificates and discovery of hostnames mean that identities are created as soon as the metadata is published on the internet and that new discoveries can be found by them in real time.
In der Vergangenheit haben Brand Trust und ASM eine Reihe von Identitäten aufgedeckt, die sich zwar überlappten, aber leicht unterschiedlich waren. Wir haben daran gearbeitet, die Technologien zu kombinieren, und jetzt zeigt Brand Trust seinen Nutzern alle entdeckten Identitäten an. Durch den Einsatz der GPT-4-Technologie von OpenAI ist es dann in der Lage, jede Identität automatisch zu scannen und eine individuelle Empfehlung zu erstellen, die Ihnen mitteilt, ob eine Identität aktiviert werden sollte und warum. Relevance Detection gibt Ihnen die Kontrolle zurück und lässt Sie entscheiden, welche Identitäten Sie in Ihren Prozess zur Entdeckung von Domain-Assets einbeziehen möchten.
Relevance Detection, Brand Trusts neue KI-gestützte Funktion zur Identitätsklassifizierung
Zusätzlich übersetzt die KI, die Relevance Detection antreibt, automatisch Identitäten, die in Fremdsprachen erfasst wurden, was für den durchschnittlichen nicht mehrsprachigen Menschen äußerst nützlich ist, der sie sonst nicht verstehen und überprüfen könnte.
Sobald relevant erscheinende Identitäten überprüft und aktiviert wurden, kann Brand Trust jegliche unentdeckten Domain-Assets im Besitz Ihres Unternehmens sowie potenzielle Lookalikes, die in freier Wildbahn existieren, aufdecken. Diese verbesserte Erkennung ermöglicht es Ihnen, Assets zu finden, die möglicherweise geparkt oder sogar vor Jahren vergessen wurden und die, wenn sie ungeschützt bleiben, eine ausnutzbare Angriffsfläche darstellen könnten.
Relevance Detection, eine unschätzbare Funktion für große, verteilte Organisationen mit komplexen Domainnamen-Beständen
Für große Organisationen, die mit der Netzwerküberwachung zu kämpfen haben, ist diese Funktion von unschätzbarem Wert. Während der Aufbau einer umfassenden Liste von Domainnamen für kleinere Organisationen eine einfachere Aufgabe sein mag, ist dies in großem Maßstab sehr schwierig. Für sehr große, verteilte Organisationen, die Jahre von Fusionen und Übernahmen erlebt haben, erfordert der Aufbau einer guten Liste viel Aufwand – deren Pflege noch mehr.
Für Organisationen, die es tatsächlich schaffen, umfassende Asset-Inventarlisten zu erstellen und zu pflegen, sind diese angesichts ihres Umfangs und ihrer Komplexität immer noch schwer zu bewerten. Relevance Detection nimmt Ihnen diesen Schmerz, indem es den Prozess der Identitätserkennung und -klassifizierung automatisiert und Ihnen mit nur wenigen Klicks Empfehlungen zur vollständigen Aktivierung von Identitäten liefert. Denn je mehr Sichtbarkeit Sie über Ihren Domainbestand haben, desto schneller und besser können Sie vorhandene Schwachstellen absichern.
According to a survey conducted by MIT Technology Review Insights of 700+ global leaders, over 50% said they have experienced a cybersecurity attack originating from an unknown, unmanaged, or poorly managed digital asset.
Eine Fallstudie: Große Finanzmarke im Wert von 300 Mrd. USD testet Brand Trusts Relevance Detection
Red Sift hatte kürzlich die Gelegenheit, Relevance Detection einer der wertvollsten Finanzorganisationen der Welt vorzustellen.
Nachdem die Hauptdomain des Unternehmens und nur einige der Logos der Marke in Brand Trust eingegeben wurden, entfaltete die Lösung ihre Wirkung und schlug schnell rund 300 Identitäten vor. Obwohl nur eine kleine Anzahl von Identitäten zur Aktivierung ausgewählt wurde, waren die Ergebnisse erstaunlich. Brand Trust deckte eine Reihe hochriskanter, bösartiger Lookalikes auf, von denen das Unternehmen zuvor völlig nichts wusste.
Die erste bösartige Lookalike-Domain, die Brand Trust aufdeckte, war von Google Safe Browsing blockiert und als Seite zum Abgreifen von Zugangsdaten/Social Engineering markiert worden. Obwohl sie gemeldet worden war, war sie jedoch immer noch im Internet aktiv und in Betrieb, ohne dass das Unternehmen von ihrer Existenz wusste.
In dieser Domain Details-Vorschau deckt Brand Trust einen bösartigen Lookalike auf, der als Social Engineering gekennzeichnet wurde
Der zweite Lookalike, den Relevance Detection entdeckte, hatte auf betrügerische Weise verschiedene Elemente des Brandings des Finanzunternehmens verwendet, darunter Logos, Schriftarten und Markenbilder, um Nutzer davon zu überzeugen, dass es sich um die legitime Seite handelte. Bei genauerer Untersuchung stellten wir fest, dass die auf der Website verwendeten CTAs mit einer WhatsApp-Nummer verlinkt waren, was stark darauf hindeutete, dass der Inhaber dieser Domain eine Betrugsoperation betrieb. Diese Seite war ebenfalls noch aktiv und hatte es selbst nach 20 Tagen Online-Präsenz auf keine Sperrlisten geschafft.
Als diese Ergebnisse präsentiert wurden, kommentierte diese Finanzorganisation, dass Relevance Detection sie „umgehauen“ habe und den chronischen Bedarf an einer so ausgereiften Lösung wie Brand Trust unterstrichen habe, die durch die Kraft der KI nur noch stärker wird.
Sind Sie gespannt darauf, herauszufinden, welche Assets oder Schwachstellen in Ihrer Organisation noch auf ihre Entdeckung warten? Nehmen Sie Kontakt auf, um jetzt Ihre kostenlose Brand-Trust-Demo zu buchen.
Francesca Rünger-Field is Senior Product Marketing Manager at Red Sift, where she drives go-to-market strategy and product positioning across the company's product portfolio.