来自 资讯 2021-11-05 14:01 的文章

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各种规模的企业都面临着比他们的团队永远无法修复的漏洞更多的漏洞,因此他们需要一种方法来确定先修复哪个漏洞的优先级。不幸的是,大多数人使用通用漏洞评分系统(CVSS)来完成这项任务,广东高防cdn,采用漏洞管理(VM)策略来修复评分为7分或以上、8分或以上的所有漏洞,甚至只修复得分为10分的漏洞。但是CVSS存在一些固有的问题。首先,这是一种静态计分方法。大多数CVE在被发现后的几周内收到一个CVSS分数,然后再写任何针对它们的漏洞攻击,因此它们的得分基于对其被利用潜力的初步评估,然后很少更新。CVSS的另一个主要问题是它缺乏任何程度的上下文。也就是说,分数是根据代码、代码本身及其被利用的潜力来开发的。不考虑实际网络环境中漏洞的普遍性、漏洞利用的数量或安全分析员真正了解风险级别所需的任何其他上下文信息。如果对某一特定心血管事件的初步评估确定其风险较低,则会相应地给其分配一个较低的CVSS评分。即使几个月后,针对它发布了几十个漏洞攻击,其中一些漏洞甚至导致数百个成功的安全事件,CVSS评分仍将保持在最初的低水平。许多漏洞风险管理供应商声称在他们的工具中提供漏洞评分,但他们实际上只是把CVSS评分作为自己的评分来冒充。有些人甚至试图通过改变量表来掩盖这一事实(例如,1-5而不是1-10),但他们实际上只是取分数并应用乘数来适应他们的量表(在1-5量表的例子中,他们只是将CVSS分数除以2并向上取整)。因此,实际上,这些分数与CVSS分数存在相同的固有问题,因此对于安全团队来说,这些分数的价值有限,这些团队试图优先修复对其环境构成最大风险的漏洞。修复漏洞的更好方法这个肯纳.VM解决方案利用人工智能和机器学习技术,通过不断评估来自15个以上威胁的网络威胁数据和利用情报,然后将这些数据与广泛的内部数据源相结合,从而分析和了解攻击者活动的数量和速度确定首先修复哪些漏洞所需的上下文。最重要的是,该模型每30分钟更新一次,每天24小时,每周7天。所以当威胁环境发生变化时,你的风险得分也会随之改变。应用这些方法你可以把你的虚拟机程序变成一个真正的基于风险的漏洞管理(RBVM)方法。利用机器学习和数据科学,肯纳.VM从超过55亿个数据源中摄取数据,然后使用经过验证的数据科学算法自动分析这些数据,以实时了解攻击者在做什么,并评估哪些漏洞最有可能对组织的特定环境构成威胁。凯纳安全系统的工作原理在这个图中从左到右,肯纳.VM使用技术评估您的内部安全数据,包括漏洞和资产信息。然后分析Kenna的数据库,找出过去六个月内被利用的所有漏洞的前5%,ddos防御windows厨,并将它们与您的漏洞进行比较,以确定最有可能被利用的漏洞。除了您的内部安全数据外,它还吸收来自15个以上威胁情报源的威胁和利用信息,以实时了解网络攻击活动。这样做是为了了解攻击者在做什么,他们是如何做的,以及他们在野外利用漏洞的工具。然后它通过体积和速度的角度来评估这些信息,以确定哪些攻击构成了最紧迫的威胁。接下来,将关联来自内部和外部源的所有安全数据,以确定组织的相关注意事项集。毕竟,您不关心影响您环境中不存在的漏洞的漏洞利用;而且您可以取消对任何不构成任何直接风险的漏洞的优先级。随后的数据集通过一个经过验证的数据科学算法运行,以准确评估每个漏洞的具体、可量化的风险水平。该算法包括许多数据科学模型和预测技术,包括自然语言处理,以调查社交媒体网站、黑暗网络和其他讨论漏洞的地方,并提取与漏洞相关的语言,以确定是否会开发漏洞。然后使用多种预测技术对数据进行分析,包括支持向量机(SVM)、随机森林、逻辑回归和脆弱性推断。Kenna使用这些分析的结果为整个环境中的每个漏洞、资产和资产组提供准确、可量化的风险评分。风险评分考虑了环境中每个漏洞的实例数、潜在严重性以及因每个漏洞而受到威胁的资产。最后,哪个cdn可以防御cc,修复智能引擎确定哪些漏洞对组织构成最大的风险,以及哪些漏洞的修复对降低风险分数的影响最大。然后,它清楚地确定了哪些漏洞应该首先修复,并清楚地说明了每个操作将对组织的风险状况产生的具体影响。这样,您的安全团队就可以确定哪些具体的补救措施将为每个资产组降低最大的风险。通过提供一种动态评分方法,ddos防御f5,该方法考虑了一组全面的内部和外部数据源,以提供每个漏洞的具体风险量的完整背景,cc攻击和云防御,Kenna帮助安全和IT团队根据降低最大风险的方式有效地确定修复工作的优先级,从而最大限度地提高漏洞管理程序,同时最有效地利用你有限的资源。要了解有关如何更好地针对您的修复工作的更多信息,请与Kenna安全解决方案专家进行演示。