Mencegah Ancaman Orang Dalam: Pendekatan Identitas Proaktif

Ancaman orang dalam – tindakan berbahaya atau lalai oleh individu dengan akses resmi – merupakan risiko yang signifikan dan terus berkembang bagi organisasi dari semua ukuran. Sementara serangan siber eksternal menarik perhatian, serangan orang dalam seringkali menyebabkan kerusakan lebih besar, lebih sulit dideteksi, dan dapat memiliki konsekuensi yang menghancurkan. Artikel ini membahas pendekatan proaktif untuk mencegah ancaman orang dalam, memanfaatkan verifikasi identitas, analisis perilaku, dan peringatan keamanan prediktif untuk mengurangi risiko dan melindungi data sensitif.

Poin Penting 1 Serangan orang dalam seringkali lebih merusak dan sulit dideteksi daripada ancaman eksternal, menuntut postur keamanan yang proaktif.

Poin Penting 2 Fokus pada analisis perilaku dan anomali data sangat penting untuk mengidentifikasi aktivitas berbahaya potensial sebelum meningkat.

Poin Penting 3 Pendekatan berlapis yang menggabungkan verifikasi identitas yang kuat dengan pemantauan berkelanjutan dan peringatan prediktif memberikan pertahanan yang paling efektif.

Poin Penting 4 Investasi dalam pencegahan ancaman orang dalam menghasilkan ROI yang kuat dengan meminimalkan pelanggaran data, biaya hukum, dan kerusakan reputasi.

Memahami Lanskap Ancaman Orang Dalam

Ancaman orang dalam tidak selalu bermaksud jahat. Mereka terbagi menjadi tiga kategori utama:

• Orang Dalam yang Berbahaya: Karyawan, kontraktor, atau mitra yang sengaja berusaha merugikan organisasi (misalnya, pencurian data, sabotase).
• Orang Dalam yang Lalai: Individu yang secara tidak sengaja mengkompromikan keamanan melalui kecerobohan, kurangnya pelatihan, atau praktik keamanan yang buruk.
• Orang Dalam yang Terkompromi: Pengguna yang sah yang akunnya telah diretas oleh penyerang eksternal.

Menurut Laporan Biaya Ancaman Orang Dalam 2023, biaya rata-rata insiden ancaman orang dalam adalah $1,72 juta. Angka ini tidak memperhitungkan kerusakan reputasi atau hilangnya kepercayaan pelanggan. Tindakan keamanan tradisional seperti firewall dan sistem deteksi intrusi seringkali tidak efektif terhadap serangan orang dalam karena ancaman berasal dari dalam jaringan terpercaya.

Mendeteksi Perilaku Sensitif & Anomali Data

Komponen inti dari pencegahan ancaman orang dalam adalah menetapkan baseline perilaku pengguna normal dan mengidentifikasi penyimpangan yang dapat mengindikasikan aktivitas berbahaya. Di sinilah analisis perilaku berperan. Area utama yang perlu dipantau meliputi:

• Pola Akses Data: Akses tidak biasa ke file atau database sensitif, terutama di luar jam kerja normal.
• Pola Komunikasi: Peningkatan komunikasi dengan pihak eksternal, terutama yang berada di luar jaringan organisasi.
• Aktivitas Login: Login dari lokasi atau perangkat yang tidak dikenal, atau beberapa upaya login yang gagal.
• Aktivitas Transfer File: Unduhan atau unggahan data sensitif skala besar, terutama ke perangkat penyimpanan pribadi atau layanan cloud.
• Eskalasi Hak Istimewa: Upaya untuk mendapatkan akses tidak sah ke sistem atau data.

Solusi canggih memanfaatkan machine learning untuk secara otomatis mendeteksi anomali data ini dan menandainya untuk penyelidikan lebih lanjut. Misalnya, jika seorang karyawan yang biasanya mengakses laporan keuangan hanya selama jam kerja tiba-tiba mulai mengunduh volume data besar di malam hari, itu akan memicu peringatan prioritas tinggi.

Peringatan Keamanan Prediktif & Peringkat Risiko

Melampaui deteksi reaktif, peringatan keamanan prediktif bertujuan untuk mengantisipasi ancaman orang dalam sebelum terwujud. Ini melibatkan pemberian peringkat risiko kepada pengguna berdasarkan berbagai faktor, termasuk perilaku mereka, hak akses, dan riwayat pelatihan keamanan.

Model penilaian risiko dapat menggabungkan data dari berbagai sumber, termasuk:

• Sistem SDM: Ulasan kinerja karyawan, tindakan disipliner, dan pemberitahuan pemutusan hubungan kerja.
• Sistem Manajemen Informasi dan Peristiwa Keamanan (SIEM): Log dari firewall, sistem deteksi intrusi, dan alat keamanan lainnya.
• Sistem Manajemen Identitas dan Akses (IAM): Hak akses dan izin pengguna.
• Sistem Pencegahan Kehilangan Data (DLP): Peringatan terkait data sensitif yang diakses atau ditransfer.

Pengguna dengan skor risiko tinggi dapat dikenakan pemeriksaan tambahan, seperti pemeriksaan verifikasi identitas yang lebih sering atau akses terbatas ke data sensitif. Ketika skor risiko melampaui ambang batas yang ditentukan, sistem darurat dapat diaktifkan.

Peran Verifikasi Identitas dalam Pencegahan Ancaman Orang Dalam

Verifikasi identitas yang kuat adalah fondasi dari strategi pencegahan ancaman orang dalam yang efektif. Ini termasuk tidak hanya memverifikasi identitas karyawan baru tetapi juga secara terus-menerus mengautentikasi pengguna sepanjang masa jabatan mereka.

Berikut cara verifikasi identitas dapat membantu:

• Autentikasi Kuat: Autentikasi multi-faktor (MFA) menambahkan lapisan keamanan ekstra, sehingga lebih sulit bagi penyerang untuk mengkompromikan akun.
• Autentikasi Berkelanjutan: Menggunakan biometrik dan biometrik perilaku untuk terus-menerus memverifikasi identitas pengguna berdasarkan cara mereka berinteraksi dengan sistem.
• Deteksi Pengambilalihan Akun: Mengidentifikasi pola login yang mencurigakan yang mungkin mengindikasikan akun telah dikompromikan.
• Manajemen Akses Istimewa (PAM): Mengontrol dan memantau akses ke akun istimewa, membatasi potensi kerusakan dari serangan orang dalam.

Dengan menggunakan solusi seperti Didit, Anda dapat memverifikasi individu menggunakan pemindaian wajah, autentikasi biometrik, dan deteksi kelayakan – secara signifikan mengurangi risiko impostor mendapatkan akses ke sistem Anda.

Bagaimana Didit Membantu

Didit menyediakan platform identitas komprehensif yang membahas aspek-aspek utama pencegahan ancaman orang dalam:

• Autentikasi Kuat: Opsi MFA dan autentikasi biometrik.
• Pemantauan Berkelanjutan: Integrasi dengan SIEM dan alat keamanan lainnya untuk mendeteksi anomali data.
• Penilaian Risiko Real-time: API untuk mengintegrasikan skor risiko ke dalam alur kerja keamanan Anda yang ada.
• Peringatan Otomatis: Peringatan yang dapat dikonfigurasi untuk aktivitas yang mencurigakan.
• KYC yang Dapat Digunakan Kembali: Memungkinkan verifikasi identitas yang aman dan efisien untuk karyawan baru dan kontraktor.

Dengan memanfaatkan platform Didit, organisasi dapat mengurangi risiko ancaman orang dalam, meningkatkan postur keamanan mereka, dan melindungi aset berharga mereka.

Siap Memulai?

Jangan menunggu ancaman orang dalam berdampak pada organisasi Anda. Ambil pendekatan proaktif terhadap keamanan hari ini!

• Minta Demo
• Jelajahi Harga
• Baca Dokumentasi