来自 安全 2021-11-06 02:10 的文章

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 简·格拉夫顿2019年1月23日欢迎来到我们的新博客系列:UEBA的ABCs。这不是一个傻瓜的博客系列。这是一个从a到Z,从头到尾,彻底和详细的组成UEBA的视图。那么,我们开始吧!分析是推动用户和实体行为分析(UEBA)的引擎。在我们的案例中,我们具体讨论的是预测性安全分析。分析定义对于UEBA来说,分析是将用户和实体行为数据转换为风险优先的智能的科学过程,高防cdn504,目的是推动业务活动。这是数据科学的应用,从历史访问和活动中创建用户和实体行为基线。一旦建立了行为基线(至少3个月的历史数据),防御ddos,它就开始使用分析来实时监控用户和实体的行为,以便预测和检测异常活动。实时性在这里是关键:分析吸收大量的数据,并提供对组织中用户和实体的实际情况的洞察。安全分析的输出是每个用户和实体的单一风险评分。风险评分可以实时提供潜在风险情况的可操作情报,以便组织能够采取纠正措施。让我们举个例子。一个用户在周一上午9点登录。用户的风险评分是10分。风险评分从1到100,其中100是最极端的风险水平。当这个用户每天早上9点重复登录时,他的风险评分从10到9变为8,因为他表现出了一贯的行为。但是,当他在午夜登录时,他的风险分数会跳起来,因为这是这个用户的异常行为。考虑到他所有其他的在线活动——他通常访问的应用程序、他工作的文件、他发电子邮件的人、他的同事在做什么等等——分析可以开始描绘出这个用户的这种活动的风险有多大。Analytics从多个源为每个用户和实体获取访问和活动数据源,并根据行为为每个用户和实体生成实时的风险评分。UEBA分析的输入是访问和活动数据。UEBA分析的处理能力是机器学习模型和数据科学。UEBA分析的输出是风险优先智能(风险评分)。分析需要数据分析的数据越多越好。关键是要查看每一个可能的访问和活动提要,这样就可以将这些点连接起来。因此,跨应用程序、系统、组、设备等进行连接,以有效地根除真正危险的异常行为。如果有人在午夜登录,他是否正在进行系统更新?或者,他的账户被泄露了,这是一个数据泄露的尝试吗?在整个环境中检查上下文是识别真正异常行为的唯一方法。你意识到你不想升级基础设施,因为你不想升级。数据就在那里。它只需要成为数据分析池的一部分。最好的UEBA解决方案接收最多的开箱即用的数据,并有最好的机器学习模型来实现数据公正。以下是Gurucul UEBA可以吸收的一些数据类型:文档存储库、数据丢失预防(DLP)、身份验证、源代码管理系统、HR和管理系统数据、移动计算数据、网络和基础设施数据、来自安全信息事件管理(SIEM)系统的数据、访问控制系统(徽标),来自云应用程序的数据、数据库系统的数据、目录和LDAP数据、VPN数据、文件存储系统的数据、身份管理系统的数据、特权访问管理系统的数据、威胁和漏洞系统的数据、社交媒体数据、案例管理系统、EMR和HER数据以及财务数据。您需要能够将多个数据仓库中的点连接起来,以全面了解您的环境中正在发生的事情。机器学习能力分析当数据被摄取时,分析利用机器学习算法来实时处理数据。Gurucul UEBA使用多种分析技术和机器学习模型来预测和检测威胁,包括:链接分析(Soundex、模糊逻辑)、特征分析(主成分分析)、行为分析(有监督、无监督、半监督、深度学习、贝叶斯网络、情绪分析、分类),同行组分析(聚类,K-均值),网站cc防御工具,离群值分析(LOF,K-NN)和风险评分(Decay,巴塞尔指数)。在本系列的后面将有一个完整的关于机器学习的博客,所以请继续关注!分析需要一个大数据平台分析是为处理大数据而设计的。选择正确的UEBA大数据湖可以决定你的投资回报率。如果你是一个挥金如土的用户,你知道我们在说什么!支付那些过多的每秒事件(EPS)数据费用是痛苦的。一定要选择一个可以在您选择的大数据平台上运行的UEBA平台。有些供应商会要求您使用他们的大数据湖,即使您有自己的风格(如Cloudera、Hadoop、Hortonworks)。这是因为他们已经定制了datalake平台,以至于你必须使用他们的版本。结果,免费cc攻击防御,你要为数据处理和存储付出更多(翻译:太多)。Guruchul已经将我们的分析与大数据平台分离,这样您就可以在您选择的大数据平台上运行Gurucul UEBA。所以,如果你没有大数据湖,我们会免费给你我们的(顺便说一句,是Hadoop)。guruchul做出这个决定是因为我们知道客户机的后台底层数据层随时可能发生变化。而且,我们希望能够支持任何数据湖——这就是我们一直以来的定位。此外,我们不依赖于数据摄取的特定格式。例如,Hortonworks和Cloudera都使用不同的数据摄取格式。即使合并后他们提出了一种新的合并数据格式,对我们来说也无所谓。我们没有改变。我们是数据独立的。换句话说,我们可以从任何源以任何格式接收数据。分析产生风险优先情报分析的输出是风险优先的智能。分析是一门数学和科学,它为你提供基于数据的洞察力,让你做出明智的决定。而且,这些决策可以自动化和编排,以便在环境中获得最佳效果;在这些环境中,您每秒要查看数百万个事件(或活动)。Guruchul的风险引擎使用各种影响因素来计算风险得分,包括历史行为、跨多个资源的用户上下文、异常类型、访问级别、资源和模型风险评级等,以汇总得分并提供风险的早期指示,提供预测能力。在一个零日威胁可以在几秒钟内摧毁整个网络的世界里,管理风险和做出基于风险的决策。机器学习和高级安全分析提供了一种分析大量数据的方法。此外,预测异常行为有助于防止大规模欺诈和检测未知威胁。联系Gurucul,cc防御多少ip每小时,了解如何立即开始UEBA计划的更多信息。分析的反义词:规则、查询、签名、SIEM分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享