来自 网络 2021-07-13 07:13 的文章

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本月早些时候,logrythm自豪地发布了logrythym CloudAI,这是我们用户和实体行为分析(UEBA)故事中最新的一章。LogRhym CloudAI使用机器学习将行为分析应用到用户行为中。通过对用户行为进行建模以发现与安全相关的异常活动,cc攻击防御软件,它可以在整个安全环境中检测到以前未知的攻击。与LogRhym的人工智能引擎结合,CloudAI提供了深入的分析,使其能够覆盖整个攻击范围。深度分析需要使用正确的算法和方法在适当的时间显示适当级别的可见性从使用已知方法的已知威胁(例如,DDoS和驾车攻击)到使用不熟悉方法的更具规避性的攻击(例如内部威胁和零日恶意软件),CloudAI和AI引擎采用行为和基于场景的分析来扩展UEBA功能。CloudAI可以发现以前未知的基于用户的威胁,您的团队甚至不知道它应该寻找。UEBA的重要性我想从一个类比开始,来说明为什么使用行为分析以及基于场景的分析是重要的。考虑一个用600万像素相机拍摄的森林图像。在树林中,有一棵树的树枝上似乎有一个巢。你可能想知道巢里有没有鸟。六百万像素的图像,你能看到的是有限的。你也许能辨认出鸟巢里的鸟,但你未必。现在,海外网站如何防御ddos,想想看同样的图片,但是用5000万像素的相机拍摄。在这张图片中,很明显鸟巢里有鸟。越来越多的不断演变的威胁越来越难以看清。因此,需要更高的保真度分析。随着攻击面迅速扩大,跨行业的组织越来越重视其快速有效地发现和修复高级攻击和基于用户的威胁的能力。目前,25%的数据泄露涉及内部威胁*,但仍有数量惊人的公司没有准备好检测,更不用说应对内部威胁了。利用深入分析的UEBA可以帮助您的组织更有效地管理内部威胁、泄露帐户、管理员滥用和其他基于用户的威胁。UEBA使识别潜在的危险威胁变得越来越容易,否则就不会被注意到。UEBA的LogRhym CloudAI我们的联合创始人兼首席技术官克里斯·彼得森(Chris Petersen)在其最近的博客《迈向AI-Enabled SOC:Genesis》中分享了LogRhym的信念,即人工智能"将在未来十年内改变SOC中的威胁检测和工作流程。"在这十年中,LogRhym CloudAI将为我们追求支持AI的SOC做出巨大贡献。但它现在能为你做什么?首先,CloudAI for UEBA提供了一流的分析,这是由我们从企业环境中收集的数据的质量和丰富性所推动的。此外,该解决方案位于我们的威胁生命周期管理(TLM)框架内,这意味着来自CloudAI的任何信息都可以快速、无缝地输入到案例中。第二,如何防御ddos么,logrymethy真实身份™ 将用户的多个帐户类型和标识符合并到单个标识中,确保更深入地了解用户的活动,并提供更高的分析准确性。图1。对数节律真实身份第三,云交付、tuneless分析和CloudAI的自进化人工智能和机器学习算法随着时间的推移变得更加智能,高防服务器再加cdn防护,因此您的团队可以利用洞察力快速实现价值。作为我们NextGen SIEM平台的一部分,CloudAI通过自动化、高级的基于用户的威胁检测、加速鉴定和事件调查,增强了LogRhym的威胁生命周期管理能力,所有这些都具有强大的可视化功能。图2。LogRhym CloudAI UEBA仪表盘UEBA的行为和基于场景的分析作为一个行为分析引擎,CloudAI使用有监督和无监督的机器学习,并针对环境数据应用人工智能来检测先前隐藏的威胁。通过检测异常的用户活动,它可以识别出不符合预期或之前学习到的用户行为的异常模式。随着数据集的增长,CloudAI为每个用户开发一个配置文件基线,cdn节点防御DDoS,并且更容易检测到实时用户数据中相对于同一用户历史数据的异常值。LogRhym针对UEBA的基于场景的分析自动分析广泛的环境数据集,以实时发现威胁用户的活动。这将机器分析和各种分析技术与网络攻击生命周期中的特定场景(也称为网络杀戮链)保持一致。将分析与网络攻击生命周期相结合,可以更好地通知风险优先级,并通过根据上下文进行调整来最小化误报,从而允许您的安全团队花更多时间调查更重要的警报。图3:网络攻击生命周期结合使用LogRhym的行为分析和UEBA的基于场景的分析,可以在整个攻击范围内提供更广泛的覆盖范围。它们高效地提供深入的分析,以最好地保护您的组织免受恶意、受损和意外的基于用户的威胁。通过对高保真数据应用先进的人工智能和机器学习,CloudAI可以更有效地应对潜在威胁,可通过LogRhy平台内置的平均检测时间(MTTD)测量进行量化。有兴趣了解更多?要查看logrythym CloudAI的实际操作,请提供一个演示。Verizon DBIR,2017年 Twitter Facebook Reddit电子邮件