来自 安全 2021-07-13 06:17 的文章

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以用户和实体为中心的威胁越来越受到安全团队的关注。事实上,根据2017年Verizon Breake研究,69%的机构报告最近有内幕数据外泄企图。更糟糕的是,91%的公司报告说内部威胁计划不充分。用户和实体行为分析(UEBA)在检测用户(和其他实体)使公司处于风险中的行为方面起着至关重要的作用。有效的UEBA解决方案通过多种互补的分析方法(包括基于场景和行为的技术)执行分析和高级异常检测。通过使用多种方法,您可以检测所有已知威胁(例如DDoS和驾车攻击)和未知威胁(例如内部威胁和零日恶意软件)。基于场景和行为的分析方法基于场景的方法实时运行,通过使用已建立的工具、策略和过程(TTP)检测已知威胁。情景分析应用多种技术,包括高级统计分析(比率和趋势分析)和高级相关性。这意味着分析广泛的环境数据集,以检测网络攻击生命周期中的特定已知场景(也称为网络杀戮链)。图1:网络攻击生命周期为了检测未知威胁,您需要通过有监督和无监督机器学习(ML)实现的行为分析能力。深度行为分析通过识别不符合预期或之前学习到的用户行为的异常模式来检测异常。实际上,这种方法使您能够为每个用户开发一个概要文件基线,阿里云虚拟主机防御cc,以及一个动态对等组,以便随时检测实时用户数据中的异常值。将基于行为的分析和UEBA的基于场景的分析结合在一起,可提供深入的分析,以保护您的组织免受恶意、受损和意外的基于用户的威胁。接下来,让我们探索UEBA最适合解决的安全用例。UEBA安全用例账户泄露一个强大的UEBA解决方案应该可以很容易地检测到黑客是否访问了网络用户的凭据或信誉,而不管使用的攻击媒介或网络钓鱼技术。这包括检测攻击,如传递哈希、传递令牌、暴力攻击和攻击后的横向移动。为了成功地检测账户泄露,该技术需要识别用户接触的任何资产(包括端点和网络)的泄露指标。内部威胁内部威胁是许多安全团队的主要UEBA驱动因素,因为在发生内部威胁时准确地检测到是一个挑战。这些威胁包括恶意的内部人员、妥协的内部人员和疏忽大意的内部人员。这是UEBA解决方案可以提供帮助的领域。通过为您的用户建立基线行为,解决方案应该检测出不符合该基线配置文件的异常、高风险行为并发出警报。这些异常基于几个因素,包括时间、主机、身份验证分类和位置。特权帐户滥用UEBA解决方案应识别对有权访问敏感信息的特权用户的特定攻击。这可以通过检测泄露的凭据和对包含此特权数据的系统的横向移动来实现。定义和维护特权用户和组的列表可以帮助您的UEBA解决方案验证权限更改,并通过观察到的权限提升快速禁用帐户。除了特权帐户之外,您还需要UEBA解决方案监视何时访问敏感的、高价值的资产。通过识别和分配威胁风险级别,ddos与防御相关的论文题目,UEBA解决方案应监控高知名度或高价值资产,为安全团队生成高优先级警报。数据渗漏一个有效的UEBA解决方案可以实时监控和提醒您的团队数据溢出的指标。这将允许您的团队在损坏发生之前调查并停止渗出。自动响应对于减少团队的平均响应时间非常有价值,最终保护您的组织免受高调数据泄露的影响。logrythyright UEBA的解决方案使用LogRhym的UEBA解决方案,您可以快速检测和响应基于用户的威胁。UEBA通过不同的分析方法发现威胁,包括基于场景和行为的技术,安全宝防御cc,这些方法可以在整个威胁范围内提供全面的可视性。此外,为了增强对用户跨多个标识符的操作的理解,高防御ddos系统,TrueIdentity将帐户标识符映射到单个准确的标识。无论是LogRhym NextGen-SIEM平台的集成组件还是独立产品,都有一个解决方案可用于扩展UEBA功能,以满足您组织的特定需求。要了解更多关于logrymethy的UEBA解决方案,百度云cc防御,您可以阅读下面SANS分析师daveshackleford的深入评论。阅读SAN审阅LinkedIn Twitter Facebook Reddit电子邮件