Karena gerakan lateral dapat meningkat dengan cepat di seluruh jaringan, deteksi dini sangat penting untuk mengurangi kerusakan dan kerugian. Pakar keamanan menyarankan untuk mengambil tindakan yang membantu membedakan proses jaringan normal dengan aktivitas yang mencurigakan, seperti:
Menganalisis perilaku pengguna: Volume log-in pengguna yang luar biasa tinggi, log-in yang dilakukan larut malam, pengguna yang mengakses perangkat atau aplikasi yang tidak terduga, atau lonjakan log-in yang gagal, semuanya bisa menjadi tanda gerakan lateral. Analisis perilaku dengan machine learning dapat mengidentifikasi dan mengingatkan tim keamanan tentang perilaku pengguna yang tidak normal.
Melindungi titik akhir: Perangkat yang terhubung ke jaringan yang rentan seperti stasiun kerja pribadi, ponsel cerdas, tablet, dan server adalah target utama ancaman siber. Solusi keamanan seperti deteksi dan respons titik akhir (EDR) dan firewall aplikasi web penting untuk memantau titik akhir dan mencegah pelanggaran jaringan secara real-time.
Membuat partisi jaringan: Segmentasi jaringan dapat membantu menghentikan gerakan lateral. Membutuhkan protokol akses terpisah untuk area jaringan yang berbeda membatasi kemampuan peretas untuk bercabang. Ini juga membuatnya lebih mudah untuk mendeteksi lalu lintas jaringan yang tidak biasa.
Memantau transfer data: Percepatan operasi basis data yang tiba-tiba atau transfer data besar-besaran ke lokasi yang tidak biasa dapat menandakan bahwa gerakan lateral sedang berlangsung. Alat yang memantau dan menganalisis log peristiwa dari sumber data, seperti informasi keamanan dan manajemen peristiwa (SIEM) atau deteksi dan respons jaringan (NDR), dapat membantu mengidentifikasi pola transfer data yang mencurigakan.
Menggunakan autentikasi multifaktor ( MFA): Jika peretas berhasil mencuri kredensial pengguna, autentikasi multifaktor dapat membantu mencegah pelanggaran dengan menambahkan lapisan keamanan lain. Dengan MFA, kata sandi yang dicuri saja tidak akan memberikan akses ke sistem yang dilindungi.
Menyelidiki potensi ancaman: Sistem keamanan otomatis dapat memberikan hasil positif palsu dan melewatkan ancaman siber yang sebelumnya tidak diketahui atau tidak dapat diatasi. Perburuan ancaman secara manual yang diinformasikan oleh intelijen ancaman terbaru dapat membantu organisasi menyelidiki dan menyiapkan respons insiden yang efektif untuk potensi ancaman.
Proaktif: Melakukan patch dan memperbarui perangkat lunak, memberlakukan akses sistem dengan hak istimewa yang paling sedikit, melatih karyawan tentang langkah-langkah keamanan, dan pengujian penetrasi dapat membantu mencegah gerakan lateral. Sangat penting untuk terus mengatasi kerentanan yang menciptakan peluang bagi peretas.