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 尼利什·德兰奇2019年2月27日尼利什德兰奇Gurucul首席技术官传统上,医疗保健行业的安全状况比其他大多数行业都要弱。一方面,它是勒索软件攻击的最爱目标,也是黑客们想要窃取在黑市上转售价值很高的机密病人记录的目标。另一方面,医疗行业遭遇的内部攻击比其他行业都多。最近的研究表明,医疗保健公司面临的最大威胁来自恶意内部人员,他们滥用访问权限查看或过滤个人可识别信息(PII)和受保护的健康信息(PHI)数据。Verizon 2018年发布的受保护健康信息数据泄露报告指出,医疗保健领域58%的数据泄露源于员工或承包商。显然,支付方和提供者面临着严峻的挑战,如何大家ddos防御系统,要防止内部和外部人员对患者和公司数据的攻击。为了限制这些威胁,nginx防御cc策略,进步的组织正在使用实时分析和风险评分来自动化安全控制。这种方法监控用户和设备的行为,并应用分析来对其进行风险评分。当检测到正常模式的异常时,风险评分增加。内部威胁格局内部威胁对医疗机构构成了最大的挑战,因为它们可以在不触发任何安全警报的情况下发生。一个受信任的员工可以窃取病人和公司的机密信息,或者篡改这些信息,甚至破坏系统。虽然许多内部攻击都是由不满的员工实施的,但有些可能是意外的或只是人为的错误。例如,员工可能会错误地将机密信息发送给其他员工或外部人员,或者将网络访问权授予不应拥有该信息的人。在某些情况下,局外人利用社会工程欺骗员工放弃他们的账户凭证。这些手段包括伪造电子邮件、网络钓鱼计划或"从IT部门打来的电话"来寻找某人的ID和密码。顶级内幕违规行为医疗保健领域最常见的内部威胁事件包括:窥探朋友、家人、邻居和名人的医疗记录向个人帐户、竞争对手或不良行为者发送敏感数据打印、下载和导出病历和报告这些活动中的大多数可以通过监视来自电子病历(EMR)系统(如Allscripts、Cerner和Epic)的活动日志以及来自安全工具(包括防火墙、VPN等)的活动日志来部分解决。但是,cc攻击防御服务器,手动监控无法实时识别和修复威胁。这就是数据分析发挥作用的地方。由机器学习支持的安全分析使医疗机构能够实时分析大量数据并预测异常行为。机器学习使用历史数据为用户、设备和其他实体创建行为基线。这些基线用于识别与正常模式的偏差,它们是自调整的,并且随着用户和实体行为的变化而变化。这些功能不仅可用于监视行为,还可用于为单个用户和设备分配风险评分,从而生成高度准确的信息,实时挑出潜在的风险活动。分析和风险评分有助于安全决策的自动化和协调。有时称为模型驱动的安全性,这种方法可以在活动超过预先确定的风险阈值时,通过强制实施新的控制,以机器的速度和准确性应对威胁。内部威胁的实时检测与防范作为一种实时安全控制,模型驱动的安全性收集所有可以关联回单个用户身份的企业智能数据,如代理日志、授权、使用这些授权所采取的操作,以及基本上可以带回数据仓库的任何内容。然后,将行为模型应用于数据,为公司内的用户制定风险评分。信用风险就像分数。就像信用评分根据欠款和付款历史的不同而上下浮动一样,用户的风险评分也会根据使用其访问权限时所采取的操作而波动。风险评分是根据用户的行为动态调整的。这样,内部人员的风险评分就可以作为一种动态的安全控制。如果分数很高,组织可以阻止用户的帐户。或者,如果是中等风险,第三方ddos防御,则可以提示用户呼叫帮助台以验证其身份。这在历史上是不可能做到的,如果没有能力对用户进行动态评分。当用户的风险评分在短时间内增加或超过阈值时,组织可以发出警报、锁定IP地址、通过DLP限制所有流量、打开安全事件等。使用分析的风险评分使医疗机构能够预测、检测和预防内部威胁,这是使用静态规则无法做到的。它在很大程度上减少了传统安全机制带来的摩擦,服务器怎么防御cc攻击,同时在需要的时候和地点提供持续的风险监测和实时干预。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享