سیستم‌های IPS که تا حد زیادی خودکار هستند، به فیلتر کردن فعالیت‌های مخرب پیش از رسیدن آن‌ها به سایر دستگاه‌ها یا کنترل‌های امنیتی کمک می‌کنند. این موضوع موجب کاهش تلاش‌های دستی تیم‌های امنیتی می‌شود و اجازه می‌دهد سایر محصولات امنیتی عملکرد بهینه‌تری داشته باشند.

سیستم‌های IPS همچنین در شناسایی و جلوگیری از سوءاستفاده از آسیب‌پذیری‌ها بسیار مؤثرند. زمانی که یک آسیب‌پذیری کشف می‌شود، معمولاً پنجره‌ای برای سوءاستفاده وجود دارد تا زمانی که پچ امنیتی اعمال شود. در این مواقع، سیستم جلوگیری از نفوذ به سرعت این نوع حملات را مسدود می‌کند.

دستگاه‌های IPS ابتدا به صورت دستگاه‌های مستقل در اواسط دهه ۲۰۰۰ عرضه شدند. بعدها این قابلیت‌ها در راه‌حل‌های مدیریت تهدید یکپارچه (UTM) و فایروال‌های نسل بعدی (Next-Generation Firewalls) ادغام شدند. امروزه راه‌حل‌های IPS نسل بعدی به سرویس‌های محاسباتی ابری و شبکه متصل هستند.

چگونگی عملکرد سیستم‌های جلوگیری از نفوذ

سیستم IPS به صورت inline و مستقیماً در مسیر جریان ترافیک شبکه بین منبع و مقصد قرار می‌گیرد. این ویژگی، IPS را از سیستم تشخیص نفوذ (IDS) متمایز می‌کند؛ زیرا IDS سیستم غیر فعال (passive) است که ترافیک را اسکن کرده و فقط گزارش تهدیدات را ارائه می‌دهد.

معمولاً IPS درست پشت فایروال قرار می‌گیرد و تمامی جریان‌های ترافیکی ورودی به شبکه را تحلیل کرده و در صورت لزوم اقدام‌های خودکار انجام می‌دهد.

اقداماتی که IPS می‌تواند انجام دهد شامل موارد زیر است:

به عنوان یک مؤلفه امنیتی inline، IPS باید قادر باشد:

برای رسیدن به این هدف، تکنیک‌های مختلفی برای شناسایی سوءاستفاده‌ها و محافظت از شبکه در برابر دسترسی غیرمجاز به کار گرفته می‌شود. این تکنیک‌ها عبارتند از:

انواع سیستم‌های جلوگیری از نفوذ

سیستم‌های IPS انواع مختلفی دارند که برای اهداف متفاوتی به کار می‌روند:

مزایای استفاده از سیستم جلوگیری از نفوذ

سیستم IPS دارای مزایای امنیتی متعددی است:

ویژگی‌های کلیدی یک سیستم IPS

برای مقابله با حملات پیشرفته و تهدیدات جدی، سیستم IPS باید دارای قابلیت‌های زیر باشد:

یادگیری عمیق برای شناسایی تهدیدات پیشرفته

برای مقابله با تهدیدات پیچیده و فرار، سیستم‌های IPS باید از یادگیری عمیق inline استفاده کنند. یادگیری عمیق inline تشخیص‌ها را به طور قابل توجهی بهبود داده و ترافیک مخرب ناشناخته را بدون وابستگی به امضاها با دقت بالا شناسایی می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق میلیون‌ها نقطه داده را در چند میلی‌ثانیه پردازش کرده و الگوهای شبکه را با دقت بی‌نظیری تحلیل می‌کنند. این سیستم‌ها تهدیدات ناشناخته را با کمترین میزان مثبت کاذب شناسایی می‌کنند و یک لایه محافظتی هوشمندانه اضافی برای حفاظت از اطلاعات حساس و جلوگیری از حملاتی که می‌توانند سازمان را فلج کنند، فراهم می‌کنند.