来自 安全 2021-11-06 03:10 的文章

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 由管理员2018年2月9日在不断发展的安全领域,对实时安全分析和风险响应的需求日益增加。安全世界已经改变。一些安全领导人过时的思想和他们的安全战略是一个严重的责任。随着分布式应用程序(本地、云和移动)的发展,日益分散的员工队伍和快速变化的业务优先级,一个新时代已经永远改变了SIEM(安全信息和事件管理)和IAM(身份和访问管理)的格局。需要新的实时安全策略和风险应对传统的安全方法往往主要集中在描述性(即"发生了什么事?")以及诊断("为什么会发生?"能力。这种思考和法医学的方法对于事后发现一个漏洞非常有用,有助于防止将来发生类似的攻击。然而,随着信息技术的不断发展,抗ddos防御,用户在任何时候从世界任何地方、任何时间进行访问,各种各样的设备都在进行访问,怎么识别假的ddos防御,威胁正在以惊人的速度发展、增加和加速。旧的方法已经成为一个弱点。现在,我们需要新的、实时响应的安全策略和风险应对措施必须到位,以应对这一挑战。部队倍增器应提供预测安全分析的能力由于有太多的数据需要人力资源来处理,ddos云防御平台,情况只会继续恶化。面向未来的安全领导者们认识到,从大数据中提取上下文的机器学习模型是应对当今不断变化的威胁所需的力量倍增器。因此,这种部队倍增器应提供预测性安全分析能力("会发生什么?")。一旦安全主管评估了高级安全分析解决方案有希望通过UEBA(用户和实体行为分析)和IdA(身份分析)功能来满足这一要求,防御ddoscc攻击,那么就需要制定规范("建议采取哪些纠正措施?")还必须考虑能力。组织面临的基于身份的威胁的种类、规模和速度都在增加。因此,组织对未知威胁检测和访问分析的需求具有大多数UEBA解决方案提供的通用功能。身份的泄露和滥用很可能是攻击和数据泄露的核心。因此,清理身份访问并将风险降低到权限级别是一项至关重要的安全卫生要求。在采用云计算之前,情况更是如此。数据太多了,每年翻一番此外,分析和解决方案本身也是无效的。它们缺乏对广泛时间跨度的数据的支持、高级关联以及对上下文的各种关键数据的支持。这包括非结构化数据。此外,对未知威胁(如内部人员、泄露账户和数据过滤)的威胁搜索会导致IAM和SIEM查询、过滤器和枢轴的徒劳疲劳。数据太多了,ddos防御指令,每年都翻一番。因此,这导致企业采用大数据以较低的成本实现数据的长期存储。然而,利用大数据背景和行为分析进行风险评分只是解决方案的一半。在解决方案之间使用双向API集成来按需提供风险评分并收集反馈或数据,这为自动化风险响应提供了闭环部署。在不需要任何人工干预的情况下,这就实现了逐步多因素身份验证(MFA)。因此,这是基于风险评分和减少的工作负载,以动态访问配置为例。合格的高级安全分析供应商应提供大量自动化风险响应用例。没有它们,高级安全分析供应商的功能就不完整。因此,在对实时检测的需求与日俱增的不断发展的环境中,这是一个不受欢迎的前景。要了解有关此主题的更多信息,请阅读白皮书:自动化风险响应和高级安全分析的自定义用例。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享