網路內部潛藏的威脅
在任何一天，這所大學的網路都承載著數千名學生線上觀看講座、研究人員在實驗室之間傳輸資料集、教職員存取雲端評分平台，以及行政人員處理註冊與薪資紀錄所產生的流量。橫跨多個校區，這套連接研究實驗室、學術部門與行政系統的橫向網路，正是為了確保所有運作都能無縫順暢地進行而建置。
正是這種連通性，使得從內部防禦該網路幾乎成為不可能的任務。對於透過釣魚攻擊、遭竊取的憑證，或存在漏洞的學生端系統取得初始存取權限的攻擊者而言，這些合法活動提供了絕佳的掩護。安全營運中心（SOC）在邊界設有嚴密的管控措施，但一旦威脅行為者滲透至內部，他們便難以掌握內部狀況。內部流量在系統間自由流動，而對於資料的流向與去向，卻幾乎無法掌握。
內部網路流量幾乎是隱形的
傳統的監控工具主要關注進出網路邊界的流量。橫跨校園基礎設施的內部系統間通訊——包括研究實驗室、學術應用程式及行政資料庫——則不在其監控範圍內。橫向移動、指揮與控制活動，以及攻擊者的早期行為，都可能在這些區段間發生而不會觸發警報。安全營運中心（SOC）缺乏監控這些活動的機制。
檢測取決於下游指標
在缺乏網路層級可視性的情況下，分析師只能依賴端點警報和系統異常來識別可疑活動。這些指標通常只有在攻擊者已經擴大存取權限、在系統間移動，或已接近敏感資料時才會出現。等到安全營運中心（SOC）接獲警報時，早期遏制的時機往往已經錯過。
校園環境的複雜性使得行為分析難以實行
由於校園網路活動的規模龐大且類型繁多，難以透過傳統工具建立基準值或識別異常情況。來自研究環境、學生系統、雲端服務及行政基礎設施的流量模式差異極大。要區分攻擊者的行為與正常活動，需要具備現有工具組無法提供的分析能力。
SOC 為維護校園環境所需採取的措施
該大學的資安團隊需要具備以下能力：檢視內部網路狀況、針對發現的問題採取行動，並證明敏感的研究資料與學生資訊已受到妥善保護。具體的決策標準包括：
在內部系統中實現更早的偵測
SOC 必須在威脅抵達敏感的研究或行政基礎設施之前，就識別出在內部系統間移動的威脅，而非等到終端警報已經觸發之後才採取行動。
在高工作量環境中對結果的信心
由於成千上萬的使用者和裝置不斷產生流量，團隊需要的是值得信賴的偵測結果，而非需要手動篩選的大量警示。
更迅速、更全面的調查
分析師在偵測到威脅時，需要足夠的背景資訊，才能迅速掌握威脅的範圍，而無需從多個互不相通的工具中拼湊證據。
符合教育部門的合規要求
該大學需要一套持續監控機制，以確保隨時能接受稽核，並有助於證明其符合規範學生及研究資料之安全標準。
對校園運作的影響極小
任何解決方案都必須能在該大學現代化與舊有系統並存的環境中順利運作，且無需進行重大的架構變更，亦不會在部署期間干擾學術運作。
從盲點到統一的網路可視性
該大學透過部署 MetaDefender NDR ，成功消除了校園環境中各戰略網路區段之間的內部可視性落差。部署於主要網路樞紐的感測器，使安全營運中心（SOC）能夠持續監控學術系統、研究網路、雲端服務與行政基礎設施之間的流量。分析師首次得以全面掌握該校分散式環境中東西向網路活動的整體概況。
MetaDefender NDR 運用機器學習與行為分析NDR 分析網路活動資料，藉此識別異常流量模式、偵測系統間的橫向移動，並揭露指揮與控制通訊。由人工智慧驅動的異常偵測模型，能在攻擊者進一步滲透環境之前，揭露那些隱藏在正常校園流量中的細微攻擊行為跡象。
整合式威脅情報能自動強化偵測功能，為分析師提供具情境意識的警示，而非僅是原始指標。SOC 無需再費心比對分散於多個系統的零散資料，而是能透過單一平台，利用對攻擊者活動的完整網路層級可視性來調查事件。
對 SOC 可視性與校園安全產生的具體影響
在部署MetaDefender NDR 之後，該大學的安全營運中心（SOC）從過去那種被動等待終端警報和系統異常的模式，轉變為主動出擊的模式，能夠在威脅仍在活動時即刻偵測並進行調查。
影響範圍 | 營運效益 |
網路可視性 | 對校園網路中內部東西向流量提供持續且深入的可視性 |
威脅偵測速度 | 更早地識別側向移動及可疑的通訊模式 |
調查效率 | 透過統一的網路層級遙測技術，加速根本原因分析 |
研究保護 | 提升偵測能力，以保護敏感的學術研究與智慧財產權 |
事件應變 | 透過完整的網路情境實現更協調的 SOC 應對措施 |
合規準備狀況 | 加強符合教育部門安全標準的持續監控 |
隨著校園威脅不斷演變，強化防禦措施
隨著持續的網路可視性現已到位，該大學已具備將其偵測與應對能力擴展至更廣泛的校園系統及資安工作流程的條件。
校園各區域的感測器覆蓋範圍更廣
將MetaDefender NDR 擴展至其他網路區段，例如研究合作環境和邊緣基礎設施，以確保在校園網路持續擴展與演進的過程中，仍能維持網路可視性。
與 SOC 運作更深入地整合
將網路遙測資料與現有的 SIEM 和 SOAR 平台進行關聯，以豐富事件時間軸、加速應變工作流程，並減輕安全運維團隊中分析師的工作負荷。
針對歷史流量進行回溯性威脅偵測
利用該平台的回溯偵測功能，重新分析歷史網路資料，找出先前未被察覺的攻擊者活動，並釐清未被偵測到的威脅在環境中潛伏了多久。
摘自《周界安全與網路實境》
僅靠外部防禦無法確保校園網路的安全。若安全營運中心（SOC）無法監控內部網路活動，一旦攻擊者取得初始存取權限，便可能在研究系統、學術應用程式及行政基礎設施之間橫向移動，並在系統內長期活動。
透過部署NDR該大學的 SOC 分析師獲得了所需的可視性、偵測能力及調查背景，得以更早識別威脅並自信地做出回應。其結果是建立了一個主動且以網路為基礎的防禦模型，能隨著現代高等教育環境的複雜性而擴展。
最終重點
- 僅靠邊界和終端工具，無法偵測到已在校園網路內部進行橫向移動的威脅
- 持續監控內部網路狀況，對於在攻擊行為波及敏感系統之前及時察覺至關重要
- 由人工智慧驅動的行為分析技術，能比基於規則的工具更早偵測到隱藏在校園大量人流中的可疑活動
- 整合式威脅情報透過在偵測當下提供情境背景，從而減輕分析師的負擔
- 專為此目的設計的網路偵測方案，能在不干擾校園運作的情況下，顯著提升安全營運中心（SOC）的效能
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