Aanvallen zijn voorspelbaar, verdedigingen niet: waarom is detecteerbaarheid de werkelijke beveiligingskloof?

De meeste cyberaanvallen mislukken dankzij de intelligentie of vindingrijkheid van de aanvallers.

De overgrote meerderheid ervan is grotendeels voorspelbaar en volgt dezelfde gebruikelijke en minst weerstandbiedende routes door de omgeving van de slachtoffers.

Wat onvoorspelbaar blijft, is niet het gedrag van de aanvallers, maar de organisatorische verdedigingsmechanismen.

Beveiligingsstrategieën worden vaak ondermijnd door een slechte configuratie, te veel bevoegdheden, onbeveiligde services en ongecontroleerde communicatie tussen systemen.

Wanneer organisaties werken met onbetrouwbare verdedigingsmechanismen die gebaseerd zijn op onvolledige plannen, komt zelfs de meest voorspelbare aanval als een verrassing.

Waarom zitten verdedigers opgescheept met veiligheidsplattegronden die ze niet kunnen lezen?

Het is geen overdrijving om te zeggen dat cybercriminelen vaak een veel beter beeld hebben van hoe systemen met elkaar verbonden zijn dan de meeste beveiligingsteams.

In hybride en cloudomgevingen ontbreekt het de meeste organisaties aan een volledig overzicht van hoe hun applicaties, identiteiten, apparaten en workloads met elkaar communiceren. Ze kunnen wel identificeren wat er is, maar ze kunnen niet betrouwbaar in kaart brengen hoe alles met elkaar verbonden is. Dit betekent dat ze ook niet kunnen achterhalen welke paden een aanvaller zou kunnen bewandelen.

Dit gebrek aan contextueel inzicht komt direct tot uiting in de cyberrisico's die tot de meeste datalekken leiden. Ons onderzoek naar de "inperkingskloof" toonde aan dat IT-kwetsbaarheden met 66% bovenaan de lijst met beveiligingsproblemen stonden, gevolgd door diefstal van inloggegevens en privilege-escalatie met 45%.

Dit zijn geen complexe of onvoorspelbare aanvalsvectoren; het zijn algemeen bekende basisprincipes. Onverwachte beveiligingslekken, ook wel "zero-day kwetsbaarheden" genoemd, scoren daarentegen veel lager met 23%.

Waarom zijn deze bekende risico's dan nog steeds de voornaamste oorzaak van de meeste datalekken, in plaats van geavanceerde aanvalstechnieken?

Dit komt deels door een probleem met de tools. Traditionele methoden zoals firewalls waren nooit ontworpen om applicatie- en netwerkafhankelijkheden in kaart te brengen. Dat is ook niet het doel van de standaard telemetriegegevens die ze genereren, waardoor de beveiligingsstrategie is gebaseerd op individuele systemen die geïsoleerd worden geëvalueerd. Dit betekent dat teams elk systeem effectief kunnen beveiligen zonder te weten hoe een aanvaller zich tussen de systemen beweegt.

Aanvallers maken uiteraard actief gebruik van deze beperkingen. Ze richten zich op een zwak punt in één gebied om zo bij hun belangrijkste doelwit te komen. Zonder een continu overzicht van de omgeving hebben verdedigers geen betrouwbare manier om die routes te voorspellen. Het resultaat is een steeds grotere kloof tussen detectie en actie. Lees het artikel " Cybersecurity Needs a New Performance Measure " voor meer informatie over hoe prestatiemetingen op dit gebied veranderen.

De groeiende kloof tussen detectie en beheersing.

Zelfs wanneer beveiligingsteams dreigingssignalen kunnen detecteren met hun detectietools, ontbreekt het hen vaak aan het inzicht dat nodig is om de betekenis van die signalen te begrijpen. Het opbouwen van deze context kost waardevolle tijd en vertraagt ​​de mogelijkheid om te reageren aanzienlijk.

Ons onderzoek wees uit dat 95% van de beveiligingsprofessionals vertrouwen heeft in hun vermogen om ongeautoriseerde laterale bewegingen te detecteren; echter, slechts 17% kan een gecompromitteerde workload vrijwel in realtime isoleren. De meeste (51%) hebben nog steeds meerdere uren of langer nodig om een ​​incident in te dammen.

Deze vertraging is cruciaal. CrowdStrike ontdekte dat de gemiddelde tijd die nodig is om een ​​laterale verplaatsing te realiseren nu slechts 29 minuten bedraagt. Tegen de tijd dat de meeste organisaties klaar zijn om te reageren, heeft de aanvaller zich al verplaatst.

Zelfs als een aanvaller de verdediging doorbreekt en een permanente aanwezigheid weet te vestigen, is hij niet per se succesvol als hij geen toegang kan krijgen tot essentiële gegevens en systemen.

De tijdspanne voor interventie wordt echter steeds korter. AI- tools maken snellere en autonomere aanvallen mogelijk. Wat voorheen tijd, handmatige inspanning en vallen en opstaan ​​vergde, kan nu met geautomatiseerde snelheid worden uitgevoerd, omdat aanvallers snel de zwakste schakels in de verdediging identificeren en exploiteren. Lees voor meer informatie over deze opkomende bedreigingen over kwaadaardige AI-programma's en hoe ze de uitbreiding van het Zero Trust-principe afdwingen.

Ontwikkelingen zoals Cloud Mythos en GPT-5.5 vergroten het vermogen van aanvallers om snel kwetsbaarheden te ontdekken, gerichte exploits te ontwikkelen en deze aan elkaar te koppelen – waardoor de kloof tussen detectie en reactie groter wordt. Deze snelgroeiende asymmetrie tussen de snelheid van aanvallers en de reactie van verdedigers is het meest alarmerende gevolg, voortkomend uit zwakke punten in moderne verdedigingsmechanismen. Voor meer informatie over deze opkomende bedreigingen kunt u ons artikel over kwaadaardige AI-programma's lezen.

Het heroverwegen van de verdedigingshouding

Doordat aanvallers dankzij kunstmatige intelligentie steeds sneller en preciezer te werk gaan, zijn traditionele modellen die uitsluitend op preventie en detectie gebaseerd zijn niet langer voldoende. Het detecteren van aanvallen zonder snel te kunnen reageren, verlengt alleen maar de periode waarin de aanvaller zijn slag kan slaan.

Het versterken van de weerbaarheid vereist een fundamentele verandering in de manier waarop organisaties denken over het stoppen van aanvallen zodra systemen zijn binnengedrongen. Deze verandering heeft twee aspecten, die beide essentieel zijn.

Het eerste aspect is proactieve beheersing. Dit begint met de erkenning dat een inbreuk onvermijdelijk is en het handelen vanuit die veronderstelling voordat er zich een incident voordoet. Dit betekent inzicht in het risiconiveau met betrekking tot connectiviteit en signaalwegen, en bepalen of die risico's acceptabel zijn.

Als de aanval onacceptabel is, moeten organisaties maatregelen nemen om het risico te beperken. Elimineer onnodige toegangswegen, handhaaf grenzen tussen systemen en beperk de manoeuvreerruimte van een aanvaller voordat hij op weerstand stuit. Het doel is om de omgeving moeilijker toegankelijk te maken, niet alleen moeilijker om binnen te komen.

Het tweede aspect is reactieve beheersing. Wanneer zich een incident voordoet, bepaalt de snelheid waarmee het incident wordt geïsoleerd de uitkomst. Proactieve beheersing beperkt de mogelijkheden van een aanvaller, terwijl reactieve isolatie deze volledig elimineert. Architectonische maatregelen die zijn ontworpen om de impact van een inbreuk te verminderen, moeten worden beschouwd als standaardinfrastructuur en niet als iets dat achteraf wordt toegevoegd. Lees ons artikel over een nieuwe prestatiemaatstaf voor cybersecurity voor meer informatie over hoe prestaties op dit gebied kunnen worden gemeten.

Geen van beide benaderingen is op zichzelf voldoende; ze moeten samenwerken om het risico op ernstige inbreuken daadwerkelijk te verminderen.

Uitgebreide observatie (observeerbaarheid) als basis

Zowel proactieve als reactieve beheersing zijn afhankelijk van één voorwaarde: een volledig en nauwkeurig beeld van hoe en waarom het milieu met elkaar verbonden is.

Dit betekent dat we verder moeten gaan dan alleen het monitoren van individuele assets en een werkelijk alomvattend, end-to-end beeld moeten opbouwen: een beeld dat de interactie tussen workloads, identiteiten en applicaties in kaart brengt en de minst waarschijnlijke verdedigingsroutes van een aanvaller identificeert. Je kunt niet compartimenteren wat je niet ziet, en je kunt niet isoleren wat je niet begrijpt.

Hier komt de kracht van AI-gestuurde beveiligingsgrafieken om de hoek kijken. Door de afhankelijkheden in de gehele omgeving in realtime in kaart te brengen, onthullen deze grafieken de paden die aanvallers het meest waarschijnlijk zullen misbruiken.

Dit perspectief is gebaseerd op de daadwerkelijke connectiviteit van systemen, in plaats van louter theoretische risicoscores. Hierdoor kunnen verdedigers prioriteit geven aan segmentatie waar dit de grootste bescherming biedt, in plaats van assets afzonderlijk te beveiligen in de hoop dat een aanvaller een andere route kiest.

Naarmate aanvallers steeds vaker gebruikmaken van kunstmatige intelligentie om sneller en preciezer te opereren, is dit uitgebreide overzicht van het systeem belangrijker dan ooit. Op grafieken gebaseerde beveiligingsbenaderingen zorgen voor een gelijk speelveld. Ze geven verdedigers hetzelfde geïnformeerde beeld van de omgeving dat aanvallers stilletjes voor zichzelf hebben opgebouwd, samen met de snelheid om te reageren voordat laterale beweging uit de hand loopt. Lees meer over hoe AI wordt misbruikt bij aanvallen in ons artikel: Experts hacken Microsoft Copilot.

Voorspelbare aanvallen slagen alleen in onvoorspelbare omgevingen. Wanneer verdedigers een gat in het zichtveld ontdekken en dichten, verliezen aanvallers hun overzicht.

We hebben de beste antivirussoftware beoordeeld, geëvalueerd en gerangschikt.