Relevance Detection è una funzionalità basata sull'IA che classifica automaticamente la rilevanza delle identità individuate in fonti come DNS, informazioni WHOIS, certificati SSL e molte altre. Individuando e mettendo automaticamente in evidenza le identità più rilevanti, Red Sift consente alla tua organizzazione di attivare le identità di sua scelta per scoprire e categorizzare un numero maggiore di asset presenti su internet.
Cosa sono le identità?
Le identità sono query univoche che utilizzano come termini di ricerca i metadati estratti dal tuo inventario esistente. Puoi pensarle come segnali o frammenti di informazioni interessanti associati ai domini, che possono essere utilizzati per scoprire potenziali asset non ancora individuati, oppure parcheggiati o dimenticati e lasciati senza protezione.
Alcuni esempi di identità possono essere:
- Identità di registrazione dei nomi di dominio (da WHOIS e RDAP)
- Indirizzi email associati al nome di dominio
- Nomi di organizzazioni nascosti nei certificati SSL
- Record di posta, come MX o SOA
- Relazioni tra server di posta
- Name server privati
Come funziona Relevance Detection?
La funzionalità Relevance Detection di Brand Trust sfrutta funzionalità già presenti in ASM (precedentemente Hardenize), la soluzione di Attack Surface Management e Network Perimeter Protection di Red Sift. In ASM, Related Domain Discovery monitora automaticamente tutti gli aspetti di configurazione dei tuoi nomi di dominio e host noti per estrarre le tue identità uniche. Una volta individuate, ASM monitora costantemente i database globali per scoprire nuovi nomi di dominio associati a tali identità.
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 passato, Brand Trust e ASM facevano emergere un insieme di identità che, pur sovrapponendosi, risultava leggermente diverso. Abbiamo lavorato per combinare le due tecnologie e ora Brand Trust mostra ai suoi utenti tutte le identità scoperte. Sfruttando la tecnologia GPT-4 di OpenAI, è quindi in grado di scansionare automaticamente ogni identità e generare una raccomandazione personalizzata che indica se un'identità debba essere attivata e perché. Relevance Detection rimette il potere nelle tue mani, permettendoti di decidere quali identità includere nel tuo processo di scoperta degli asset di dominio.
Relevance Detection, la nuova funzionalità di classificazione delle identità basata sull'IA di Brand Trust
Inoltre, l'IA alla base di Relevance Detection traduce automaticamente le identità rilevate in lingue straniere, rendendola estremamente utile per l'utente medio non multilingue, che altrimenti non sarebbe in grado di comprenderle e valutarle.
Una volta esaminate e attivate le identità ritenute rilevanti, Brand Trust è in grado di far emergere eventuali asset di dominio non ancora scoperti di proprietà della tua azienda, oltre a individuare potenziali lookalike presenti sul web. Questa maggiore capacità di scoperta ti consente di individuare asset che potrebbero essere stati parcheggiati o addirittura dimenticati anni fa e che, se lasciati vulnerabili, potrebbero rappresentare una superficie di attacco sfruttabile.
Relevance Detection, una funzionalità preziosa per le organizzazioni di grandi dimensioni e distribuite con inventari complessi di nomi di dominio
Per le grandi organizzazioni che faticano a monitorare la propria rete, questa funzionalità è preziosa. Se creare un elenco completo di nomi di dominio può essere un compito relativamente semplice per le organizzazioni più piccole, su larga scala diventa molto più difficile. Per le organizzazioni molto grandi e distribuite, che hanno alle spalle anni di fusioni e acquisizioni, costruire un buon elenco richiede un notevole impegno – mantenerlo aggiornato ancora di più.
Anche le organizzazioni che riescono a generare e mantenere elenchi completi di inventario degli asset trovano comunque difficile valutarli, data la loro mole e complessità. Relevance Detection elimina questo problema automatizzando il processo di scoperta e classificazione delle identità, e fornendoti raccomandazioni per l'attivazione completa delle identità con pochi clic. Dopotutto, maggiore è la visibilità sul proprio patrimonio di domini, più rapidamente ed efficacemente è possibile mettere in sicurezza eventuali vulnerabilità esistenti.
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.
Un caso studio: un importante brand finanziario dal valore di 300 miliardi di dollari testa Relevance Detection di Brand Trust
Red Sift ha recentemente avuto l'opportunità di presentare Relevance Detection a una delle organizzazioni finanziarie di maggior valore al mondo.
Dopo aver aggiunto il dominio principale dell'azienda e solo un paio di loghi del brand a Brand Trust, la soluzione ha fatto la sua magia e ha rapidamente suggerito circa 300 identità. Nonostante fosse stato scelto di attivarne solo un numero ridotto, i risultati sono stati sorprendenti. Brand Trust ha individuato numerosi lookalike dannosi e ad alto rischio di cui l'azienda non era assolutamente a conoscenza.
Il primo dominio lookalike dannoso individuato da Brand Trust era stato bloccato da Google Safe Browsing e contrassegnato come pagina di raccolta credenziali/social engineering. Tuttavia, nonostante fosse stato segnalato, era ancora attivo su internet e operativo, senza che l'azienda fosse a conoscenza della sua esistenza.
In questa anteprima dei Dettagli del Dominio, Brand Trust individua un lookalike dannoso segnalato come social engineering
Il secondo lookalike individuato da Relevance Detection aveva utilizzato in modo fraudolento vari elementi del branding dell'azienda finanziaria, tra cui loghi, font e immagini del brand, per convincere gli utenti che si trattasse di un sito legittimo. Da un'analisi più approfondita, abbiamo scoperto che le CTA presenti sul sito erano collegate a un numero WhatsApp, il che suggeriva fortemente che il proprietario del dominio stesse gestendo una truffa. Anche questa pagina era ancora attiva e non era stata inserita in nessuna block list, nonostante fossero già trascorsi 20 giorni dalla sua pubblicazione online.
Di fronte a questi risultati, l'organizzazione finanziaria ha commentato che Relevance Detection li ha lasciati “a bocca aperta”, sottolineando la necessità cronica di una soluzione sofisticata come Brand Trust, resa ancora più efficace dalla potenza dell'IA.
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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.