Risk sınıflandırması: MIT AI Risk Repository etiketinden birebir alınmıştır.
Target veri sızıntısında güvenlik sistemlerinin ürettiği aşırı uyarı miktarının gerçek tehdidin fark edilmesini zorlaştırdığı iddia edildi
Target’ın 2013’teki veri sızıntısında, yoğun hatalı pozitif uyarıların yarattığı yorgunluk nedeniyle gerçek saldırı bildirimlerinin yetkililerce fark edilmediği iddia edilmektedir.
Olay
2013 yılında Target’ta gerçekleşen ve milyonlarca müşterinin verilerinin çalınmasıyla sonuçlanan siber saldırıda, güvenlik sistemlerinin ürettiği yoğun uyarı trafiğinin gerçek saldırının tespitini engellediği değerlendirilmektedir. Haystax Technology CTO’su Rob Kerr’e göre, şirket sızıntıyı ancak ABD Adalet Bakanlığı tarafından uyarıldıktan sonra fark edebilmiştir.
Olayın teknik incelemelerine dayanan iddialara göre, saldırı sırasında FireEye yazılımı Hindistan’daki ekibe uyarı göndermiş, bu ekip de Minneapolis’teki merkezi bilgilendirmiştir. Ancak sistemin çok sayıda hatalı pozitif (false positive) uyarı üretmesi nedeniyle bu bildirimin rutin uyarılar arasında gözden kaçtığı öne sürülmektedir. Ayrıca, hatalı uyarı yükünü azaltmak amacıyla bazı sızma bildirim sistemlerinin kapatılmış olabileceği de belirtilmektedir.
Genel sektör verileri, bu durumun yaygın bir sorun olduğunu göstermektedir. FireEye ve Cisco tarafından yapılan araştırmalar, büyük işletmelerdeki güvenlik yöneticilerinin %37’sinin ayda 10.000’den fazla uyarı aldığını ve kuruluşların günlük uyarıların ancak %56’sını inceleyebildiğini ortaya koymaktadır. Target vakası, yeterli önceliklendirme mekanizmaları olmadan kullanılan otomatik izleme sistemlerinin, kritik güvenlik olaylarının 'uyarı yorgunluğu' nedeniyle gözden kaçmasına yol açabileceğine dair temel bir örnek olarak gösterilmektedir.
Kaynaklar & Kanıtlar
Akademik Atıf
Sınıflandırma
Detaylar
Zaman Çizelgesi
Olay tarihi zararın başladığı anı gösterir; haberin ya da davanın tarihi olmayabilir. Nasıl belirlenir?