PUBLICATIE
ONDERZOEK
Methodiek collectieve dreigingsinformatie
Placeholder voor rapport / PDF.
Onderzoek naar digitale dreigingen
Van praktijkwaarnemingen die sinds 2023 worden opgebouwd naar onafhankelijke, meetbare kennis.
Waar onderzoeken we naar?
We willen onder andere onderzoeken hoe betrouwbaar reputatiescores zijn, hoe snel nieuwe dreigingen herkend kunnen worden, welke signalen wijzen op bestaande compromittering en hoe gezamenlijke waarnemingen de detectie verbeteren.
Volgende onderzoeksfase
Pilot & validatie
De technische basis functioneert. Een bredere pilot moet aantonen hoe betrouwbaar, schaalbaar en waardevol het collectieve model wordt in uiteenlopende omgevingen.
Bekijk de pilot- en validatievragen →FOTO – onderzoek / data-analyse / securitylab
Detectie & reputatie
Herkenning van kwaadaardige infrastructuur, herhaling en context.
Monitoring
Onderzoek naar afwijkend uitgaand verkeer en signalen van mogelijke compromittering.
Privacy & data
Maximale beveiligingswaarde met minimale verwerking van persoonsgegevens.
Blacklist Research
Van gebeurtenis naar onderzoekbare context
Bevoegde ICT-beheerders kunnen binnen hun eigen klantomgeving onderzoeken wat op een aangesloten domein gebeurt. Actuele aanvallen, verdachte IP-adressen, aangevallen routes en blokkeringen kunnen worden vergeleken met historische informatie.
Zo wordt zichtbaar of een bron eerder is gezien, of hetzelfde netwerk terugkeert en hoe aanvalspatronen zich over langere perioden ontwikkelen. Waar passend kan de eigen situatie worden geplaatst in de bredere context van Blacklist Cloud.
Publicaties
RAPPORT
MONITORING
Detectie van afwijkend netwerkgedrag
Placeholder voor onderzoeksrapport.
DATASET
PRIVACY
Gegevensminimalisatie in dreigingsanalyse
Placeholder voor methodiek en datasetbeleid.