来自 安全 2021-11-06 16:05 的文章

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 尼利什·德兰奇2018年10月2日考虑到所有厂商和分析师在安全领域的发言,windows防御ddos,组织通常很难知道营销宣传和可靠技术信息之间的区别。例如:安全信息和事件管理(SIEM)领域的一些供应商声称他们的产品和服务提供了安全分析,而实际上他们的产品只提供基于日志数据的高级规则搜索。SIEM软件产品和服务结合了安全信息管理(SIM)和安全事件管理(SEM)。对网络应用程序产生的安全威胁进行实时分析。但是,由于使用静态规则,SIEM产品不能准确地确定未知风险所在。因此,基于SIEM的修复活动通常是手动的,并且以特别的方式执行。另一方面,真正的安全分析通过使用机器学习和模型驱动技术来创建用户和实体的配置文件和行为。通常,这些产品会不断地从不同的源获取数据,包括DLP、代理、IT和业务应用程序,甚至SIEM。他们执行实时分析和风险评分,以自动化安全控制,ddos防御溯源,并根据实际风险(而不是感知风险)确定应在何处采取补救措施。例如,用户和实体行为分析(UEBA)解决方案会查看人类和设备行为的模式,然后应用算法和统计分析从这些模式中检测出有意义的异常,即指示潜在威胁的异常。以下是6种区分SIEM和安全分析产品的方法:1) 安全分析可以检测未知SIEM使用一组静态工具对事件数据进行实时分析,并在稍后阶段生成用于审计和遵从性目的的报告。KuppingerCole分析师Mike Small(注:链接打开PDF)写道:"虽然SIEM是一种核心安全技术,但它在及时提供可操作的安全情报以避免损失或损害方面并不成功。"。SIEM不能像安全分析产品那样做:检测未知威胁。领先的安全分析产品使用基于行为的安全分析和人工智能,根据上下文信息实时检测威胁,云盾网安DDoS云防御,以实现更有效的修复。2) Rich UEBA赢得了原始数据"用户和实体行为分析(UEBA)解决方案使用分析来构建用户和实体(主机、应用程序、网络流量和数据存储库)在时间和对等群体范围内的标准配置文件和行为,"Gartner指出与这些标准基线不符的活动被视为可疑活动,对这些异常情况应用的打包分析有助于发现威胁和潜在事件。"相比之下,ddos防御部署,SIEM严重依赖原始数据,正如Gartner指出的:"SIEM工具聚合由安全设备、网络基础设施、系统和应用程序生成的事件数据。主要数据源是日志数据,但SIEM工具也可以处理其他形式的数据。"3) 手动与自动威胁搜索siem在向IT专业人员提供手动搜索威胁所需的数据方面做得很好。这些数据提供了发生了什么以及为什么会发生的详细信息,但这无助于安全分析师更快地应对复杂的网络攻击。这就是基于机器的安全分析发挥作用的地方。这项技术提供了应对当前安全威胁所需的实时分析和速度,同时结合了预测能力,帮助IT部门确定将发生什么。4) 风险排名优于简单警报SIEM提供网络和设备上发生的事件的警报。问题是警报总是针对已知威胁,而不是未知威胁。此外,siem并不负责对风险进行优先级排序或排序,这是最智能的安全分析产品的核心。通过对网络中所有用户和实体的风险进行排序,安全分析解决方案使组织能够对不同的用户和实体应用不同的控制,ddos攻击自动防御,从而提高整体安全性。5) 短期与长期分析SIEMs擅长于进行短期分析,但在存储和挖掘长期数据方面表现不佳。有些SIEM使在线搜索历史数据变得非常困难甚至不可能,尽管它们的卖点之一是能够自动收集法规遵从性数据。相比之下,通过使用机器学习技术,先进的安全分析解决方案使组织能够实时了解其所有数据,包括短期和长期。这种可见性提高了组织定制访问控制和更有效地检测威胁的能力。6) 筒仓数据与相关数据不匹配SIEM数据存在于筒仓中,用户及其活动的各种数据之间没有关联,随着时间的推移,所使用的应用程序和用户的行为模式之间没有连接。相比之下,最先进的安全分析解决方案消耗来自不同来源(包括非结构化数据集)的用户活动生成的大量数据。其中一些解决方案随后将机器学习同时应用到成千上万的离散事件中,以识别跨越时间、地点和动作的关系。使用人工智能,安全分析产品可以链接和分析关系,得出"意义",这将有助于检测、预测和预防威胁。理解SIEM和安全分析之间的差异可以归结为用例和自动化。虽然siem在聚合日志和生成警报方面发挥着重要作用,但它们缺乏从大量大数据中得出含义、上下文和风险所需的真正的分析功能。如果没有这个功能,SIEM用户必须手动搜索威胁,知道要查找什么并编写规则,以实现最基本的自动化。Nilesh Dherange,CTO,Guruchul的一篇文章外部链接:siem不是安全分析工具的6个原因分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享