Definition NDR | Network Detection and Response Was ist Network Detection and Response (NDR)?

Network Detection and Response (NDR) beschreibt Sicherheitslösungen, die den Netzwerkverkehr kontinuierlich überwachen und analysieren, um verdächtigen Datenverkehr zu erkennen und darauf automatisiert zu reagieren. Zur Analyse des Netzwerkverkehrs und zum Erkennen von Anomalien kommen Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) zum Einsatz.

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Network Detection and Response (NDR) ermöglicht durch kontinuierliche Analyse des Netzwerkverkehrs verdächtigen Datenverkehr zu erkennen und darauf zu reagieren.
Network Detection and Response (NDR) ermöglicht durch kontinuierliche Analyse des Netzwerkverkehrs verdächtigen Datenverkehr zu erkennen und darauf zu reagieren.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

NDR ist das Akronym für Network Detection and Response. Es handelt sich bei Network Detection and Response um eine maßgeblich vom Marktforschungsunternehmen Gartner im Jahr 2020 geprägte Bezeichnung. Sie beschreibt Sicherheitslösungen, die sich aus der Netzwerkverkehrsanalyse (Network Traffic Analysis - NTA) entwickelt haben. Diese Lösungen arbeiten zur Erkennung von Sicherheitsbedrohungen nicht mit signaturbasierten Techniken, sondern analysieren kontinuierlich den Netzwerkdatenverkehr auf Anomalien. Durch die Überwachung des Datenverkehrs und des Netzwerkverhaltens lernen NDR-Lösungen zunächst das normale Verhalten kennen. Treten verdächtige Abweichungen von Normalverhalten auf, alarmiert die NDR-Lösung die für die Sicherheit verantwortlichen Stellen und leitet automatisierte Reaktionen ein. Beispielweise kann eine automatische NDR-Reaktion eine Firewall dazu auffordern, bestimmten Datenverkehr zu blockieren oder zu verwerfen.

Network Detection and Response stellt eine sinnvolle Erweiterung vorhandener Sicherheitslösungen wie Firewalling, Endpoint Detection and Response (EDR), Security Information and Event Management (SIEM) und Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) dar und sorgt für einen erhöhten Sicherheitslevel. Aufgrund der nicht-signaturbasierten Arbeitsweise lassen sich auch bisher nicht bekannte Sicherheitsbedrohungen erkennen und abwehren. Um das normale Netzwerkverhalten kennenzulernen und davon abweichendes verdächtiges Verhalten festzustellen, kommen Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) zum Einsatz.

Die grundsätzliche Funktionsweise von Network Detection and Response

Network Detection and Response überwacht den Datenverkehr an verschiedenen Stellen eines Netzwerks beispielsweise mithilfe von Netzwerk-Probes oder Sensoren. Die Netzwerk-Metadaten, der Datenfluss und die Datenpakete des internen und extern Datenverkehrs werden kontinuierlich analysiert. Mithilfe der erhobenen Daten und der Analyseergebnisse lernt die NDR-Lösung zunächst das normale Netzwerkverhalten kennen. Das normale Verhalten bildet die Grundlage zur Erkennung von Anomalien oder verdächtigem Datenverkehr. Für die Analysen nutzt NDR Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML). Da viele Netzwerkdaten verschlüsselt sind, sind NDR-Lösungen in der Regel in der Lage, verschlüsselten Verkehr bis zu einem gewissen Grad ebenfalls zu analysieren. Werden Anomalien oder verdächtiger Netzwerkverkehr erkannt, alarmiert NDR die verantwortlichen Stellen und leitet gegebenenfalls automatisiert Abwehrmaßnahmen ein. Beispielsweise werden Sicherheitssysteme wie Firewalls über in die Lösung integrierbare Schnittstellen angewiesen, Datenverkehr zu verwerfen oder Daten bestimmter Sender und Empfänger zu blockieren.

Vorteile durch Network Detection and Response

Die Implementierung einer NDR-Lösung bietet zahlreiche Vorteile wie:

  • verbessertes Sicherheitsniveau durch sinnvolle Ergänzung vorhandener EDR-, SIEM- und SOAR-Lösungen
  • zuverlässiges Erkennen von Anomalien ausgehend von einem tiefen Verständnis des normalen Netzwerkverhaltens
  • signaturunabhängiges Erkennen auch bisher unbekannter Sicherheitsbedrohungen durch kontinuierliche Analyse des Netzwerkverhaltens
  • dank Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ständig dazulernendes System
  • Erkennen und Abwehren auch hochentwickelter Cyber-Angriffe
  • Echtzeitüberwachung von internem und externem Datenverkehr (Überwachung nicht nur an den Netzwerkgrenzen)
  • Alarmieren bei erkannten Bedrohungen und automatisiertes Ergreifen von Abwehrmaßnahmen

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