Phát hiện ransomware hiện đại đòi hỏi cách tiếp cận đa lớp, kết hợp phân tích hành vi, giám sát mạng và khả năng phản ứng tự động.

Cách phát hiện hoạt động ransomware: Nhận diện xâm nhập

Theo dự báo của Cybersecurity Ventures, đến năm 2031, cứ mỗi 2 giây sẽ có một cuộc tấn công ransomware nhắm vào người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp, với chi phí trung bình cho mỗi sự cố lên tới 4,4 triệu USD vào năm 2025. Các cuộc tấn công này đã vượt xa mô hình mã hóa đơn giản, phát triển thành những chiến dịch tinh vi kết hợp đánh cắp dữ liệu, phá hoại vận hành và gây áp lực tâm lý lên nạn nhân.

Phát hiện ransomware hiện đại cần một cách tiếp cận đa tầng, kết hợp phân tích hành vi, giám sát lưu lượng mạng và các khả năng phản ứng tự động. Thành công phụ thuộc vào việc nhận diện sớm các dấu hiệu tấn công, từ giai đoạn xâm nhập ban đầu cho đến di chuyển ngang trong hệ thống, trước khi quá trình mã hóa và đánh cắp dữ liệu xảy ra.

Phát hiện ransomware là gì?

Phát hiện ransomware bao gồm các công nghệ, quy trình và thực tiễn nhằm xác định các hoạt động mã hóa độc hại trước khi chúng làm tổn hại dữ liệu quan trọng. Mục tiêu không chỉ dừng lại ở việc nhận diện chữ ký ransomware đã biết, mà còn phải phát hiện các bất thường về hành vi, các mẫu lưu lượng mạng bất thường và những chỉ báo xâm nhập sớm trước khi quá trình mã hóa bắt đầu.

Các phương thức tấn công ransomware có thể chia thành hai nhóm chính, đòi hỏi các cách tiếp cận phát hiện khác nhau. Các cuộc tấn công phổ biến thường khai thác email lừa đảo và các lỗ hổng chưa được vá. Trong khi đó, các phương pháp nâng cao sử dụng chiến thuật tống tiền kép, vừa mã hóa vừa đánh cắp dữ liệu. Những chiến dịch tinh vi này thường liên quan đến tấn công chuỗi cung ứng, kỹ thuật “living-off-the-land” và các cuộc tấn công có chủ đích nhắm vào hệ thống sao lưu.

Cách phát hiện ransomware

Phát hiện sớm xâm nhập bắt đầu từ việc giám sát hoạt động hệ thống tập tin để nhận diện các thay đổi nhanh chóng trên nhiều tập tin, các mẫu mã hóa bất thường và phần mở rộng tập tin đáng ngờ. Giám sát hoạt động tài khoản tập trung vào việc phát hiện hành vi leo thang đặc quyền, đăng nhập vào thời điểm hoặc địa điểm bất thường, và truy cập hàng loạt hệ thống không phù hợp với hành vi thông thường của người dùng.

Phân tích dựa trên hành vi là nền tảng để phát hiện ransomware trước khi quá trình mã hóa diễn ra. Cách tiếp cận này giúp nhận diện các tiến trình truy cập tuần tự số lượng lớn tập tin, ứng dụng tạo ra lưu lượng mạng bất thường, hoặc các chương trình cố gắng xóa shadow copy hay vô hiệu hóa công cụ bảo mật. Phân tích hành vi hiện đại có thể phát hiện cả những biến thể ransomware chưa từng biết đến nhờ nhận diện các mẫu tấn công phổ quát này.

Phân tích log bảo mật giúp phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm quan trọng như các lần xác thực thất bại, đặc biệt với tài khoản quản trị, cài đặt dịch vụ trái phép và hoạt động PowerShell hoặc dòng lệnh bất thường. Tổ chức nên theo dõi các Event ID như 4625 (đăng nhập thất bại), 4720 (tạo tài khoản người dùng mới) và 7045 (cài đặt dịch vụ mới) như những chỉ báo tiềm ẩn của sự xâm nhập.

Khi phát hiện hoạt động đáng ngờ, việc cô lập ngay lập tức là yếu tố then chốt để ngăn chặn lateral movement (di chuyển ngang). Các biện pháp bao gồm ngắt kết nối hệ thống bị ảnh hưởng khỏi các chia sẻ mạng, vô hiệu hóa tài khoản người dùng có hành vi bất thường và chặn các địa chỉ IP đáng ngờ tại tường lửa. Tốc độ phản ứng rất quan trọng vì ransomware có thể mã hóa hàng nghìn tập tin mỗi phút sau khi kích hoạt.

Các phương pháp cốt lõi để phát hiện ransomware bao gồm:

• Phát hiện dựa trên chữ ký: So khớp ransomware đã biết với cơ sở dữ liệu chữ ký mã độc.

• Phân tích heuristic/hành vi: Nhận diện ransomware dựa trên hành vi và mẫu đáng ngờ thay vì chữ ký.

• Phát hiện bất thường: Thiết lập đường chuẩn hành vi và cảnh báo khi có sai lệch.

• Giám sát toàn vẹn tập tin: Theo dõi thay đổi đối với các tập tin và cấu hình hệ thống quan trọng.

• Phân tích lưu lượng mạng: Giám sát liên lạc điều khiển và đánh cắp dữ liệu.

• Honeypot và đánh lạc hướng: Tạo tài nguyên giả để phát hiện và bẫy kẻ tấn công.

So sánh các phương pháp phát hiện ransomware

Bảng dưới đây so sánh các phương pháp phát hiện ransomware phổ biến và kịch bản ứng dụng:

• Dựa trên chữ ký: Nhanh, tỷ lệ báo động giả thấp; kém hiệu quả với biến thể mới; thường dùng trong antivirus/anti-malware.

• Dựa trên hành vi (heuristic): Phát hiện ransomware mới hoặc chưa biết; có thể tạo báo động giả; phù hợp với nền tảng EDR/XDR.

• Phát hiện bất thường: Nhận diện mối đe dọa mới; cần đường chuẩn tốt và dễ gây nhiễu; thường dùng trong SIEM hoặc công cụ ML.

• Honeypot/đánh lạc hướng: Cảnh báo sớm với độ chính xác cao; cần triển khai cẩn thận; dùng cho mạng hoặc file share giả.

Thực tiễn tốt nhất để phòng thủ ransomware

Xác thực đa yếu tố (MFA) là tuyến phòng thủ đầu tiên. Tổ chức cần bắt buộc MFA cho tất cả tài khoản, đặc biệt là tài khoản quản trị, VPN và hệ thống email. Các sự cố như Snowflake cho thấy tầm quan trọng sống còn của biện pháp này.

Quản lý bản vá có mối liên hệ trực tiếp với hiệu quả ngăn chặn ransomware. Các lỗ hổng trong ứng dụng công khai, đặc biệt là VPN và công cụ truy cập từ xa, thường là điểm xâm nhập ban đầu. Doanh nghiệp nên ưu tiên vá lỗi dựa trên mức độ khai thác và tự động hóa triển khai bản vá quan trọng.

Đào tạo nhận thức an ninh giải quyết yếu tố con người. Nội dung đào tạo cần bao gồm nhận diện email đáng ngờ, xác minh yêu cầu bất thường qua kênh thứ hai và báo cáo sự cố ngay lập tức. Các bài kiểm tra phishing định kỳ giúp đánh giá hiệu quả đào tạo.

Chiến lược sao lưu cần được thiết kế để chống lại các cuộc tấn công có chủ đích. Sao lưu phải bất biến, lưu trữ offline hoặc air-gap, và được kiểm thử thường xuyên thông qua các bài diễn tập khôi phục toàn diện. Tổ chức nên duy trì nhiều bản sao trên các loại phương tiện và vị trí địa lý khác nhau.

Nguyên tắc đặc quyền tối thiểu giúp hạn chế mức độ thiệt hại bằng cách chỉ cấp quyền truy cập cần thiết. Điều này bao gồm kiểm soát truy cập theo vai trò, quy trình phê duyệt nâng quyền và rà soát quyền truy cập định kỳ.

Kỹ thuật nâng cao phát hiện và ứng phó ransomware

Phân đoạn mạng tạo ra các ranh giới phòng thủ giúp hạn chế sự lây lan của ransomware. Việc tách máy trạm người dùng khỏi máy chủ, cô lập hệ thống trọng yếu như domain controller và máy chủ sao lưu, cùng firewall nội bộ giữa các phân đoạn mạng là những biện pháp quan trọng.

Giám sát liên tục với phát hiện bất thường dựa trên machine learning có thể nhận diện các dấu hiệu tinh vi mà hệ thống dựa trên quy tắc bỏ sót. Các thuật toán ML thiết lập đường chuẩn cho người dùng, ứng dụng và lưu lượng mạng, sau đó cảnh báo khi có sai lệch đáng kể.

Tự động hóa quy trình ứng phó sự cố giúp rút ngắn thời gian phản ứng từ hàng giờ xuống chỉ vài giây. Các hành động có thể bao gồm cô lập endpoint nhiễm, vô hiệu hóa tài khoản bị xâm phạm, chặn IP và domain độc hại, cũng như thu thập dữ liệu pháp chứng.

Phát hiện ransomware trên mạng

Phát hiện ở cấp độ mạng tập trung vào việc nhận diện các mẫu liên lạc và di chuyển ngang của ransomware. Đội ngũ bảo mật cần theo dõi lưu lượng SMB/CIFS bất thường, đột biến truy vấn DNS và các kết nối ra ngoài tới hạ tầng điều khiển. Các nỗ lực đánh cắp dữ liệu thường thể hiện qua truyền dữ liệu lớn tới dịch vụ lưu trữ đám mây hoặc kết nối vào thời điểm ngoài giờ làm việc.

Việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu giúp tạo ra khả năng quan sát toàn diện. Các nền tảng SIEM và XDR có thể liên kết dữ liệu endpoint, mạng và xác thực để phát hiện các chuỗi tấn công nhiều giai đoạn mà từng công cụ riêng lẻ có thể bỏ sót.

Case study: Bilthoven Biologicals phục hồi nhanh sau tấn công ransomware

Ngày 21/9/2022, Bilthoven Biologicals (BBio), một công ty dược phẩm, phát hiện bị tấn công ransomware khi người dùng không thể truy cập tập tin. Ghi chú tống tiền yêu cầu trả phí để giải mã dữ liệu cho thấy mức độ nghiêm trọng của sự cố.

Cuộc tấn công lan rộng trong toàn bộ domain và nhà máy, đe dọa hoạt động sản xuất vaccine. Nhóm phản ứng đã ngắt kết nối mạng, tắt các máy chủ và máy ảo bị nhiễm, đồng thời duy trì các hệ thống chưa bị ảnh hưởng để giảm thiểu tác động sản xuất.

Chỉ trong ngày thứ hai, Active Directory và môi trường sao lưu đã được khôi phục. Nhờ giao diện trực quan của Commvault, đội ngũ có thể khôi phục máy ảo và dữ liệu nhanh chóng. Sau chín ngày, toàn bộ hoạt động được phục hồi hoàn toàn. Từ sự cố này, BBio đã củng cố kế hoạch khôi phục thảm họa và triển khai thêm các biện pháp bảo vệ nâng cao.

Hỗ trợ phát hiện ransomware từ Commvault

Commvault kết hợp phát hiện mối đe dọa chủ động với khả năng khôi phục tự động. Nền tảng Threat Scan Predict ứng dụng AI để nhận diện hoạt động ransomware tiềm ẩn trước khi mã hóa bắt đầu, thông qua phân tích dữ liệu sao lưu và hành vi tập tin trong môi trường hybrid.

Hệ thống giám sát liên tục các luồng sao lưu, phân tích entropy và nhận diện mẫu hành vi. Khi phát hiện bất thường, quy trình tự động sẽ tạo bản sao lưu cô lập, cảnh báo đội ngũ bảo mật và khởi động điều tra. Cách tiếp cận quản lý dữ liệu hợp nhất giúp tăng cường tuân thủ, duy trì liên tục kinh doanh và rút ngắn thời gian khôi phục với mức mất dữ liệu tối thiểu.

Unitas cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp và phân tích an ninh mạng tiên tiến nhất. Để nhận được tư vấn chuyên sâu hoặc hỗ trợ nhanh chóng, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@unitas.vn hoặc Hotline: (+84) 939 586 168.