来自 网络 2021-11-05 23:23 的文章

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 简·格拉夫顿2020年5月13日用户和实体行为分析(UEBA)的目标是检测和阻止已知和未知的威胁。预测未知威胁的关键是监控用户和实体的行为——识别行为何时开始异常,然后确定异常行为是否有风险。术语"离群值"用于描述超出规范、与预期行为不同的数据。正如我们已经了解到的,需要上下文来确定异常行为是恶意的还是异常的。这篇文章将分享GuruculUeba用来检测错误异常值的机器学习模型。聚类与K-Means-ML模型聚类和K-Means机器学习模型将数据分组。它查看不同的变量来确定谁可以访问什么。它查看活动日志、HR属性和行为模式。它还关注访问:用户可以访问什么?用户应该访问什么?guruculueba使用这个模型来检测异常值访问。guruchul使用集群和K-Means进行我们亲切地称之为动态对等分组。这是一种使用实时数据和短期数据组检测动态集群的机制。Gurucul UEBA为无监督和有监督算法实现机器学习定义的对等组。这些是基于通过分析得出的属性,而不是简单地依赖用户或帐户的静态属性,将用户分组到多个连续的组中。例如:每个人在周六上午10:00在超市里。静态组将是星期六早上超市的员工-因为他们是这个组的成员。动态对等组将是购物者和雇员,因为购物者在购物时被动态地添加到组中。guruchul计算动态对等组的行为基线,并在动态对等组成员执行异常事件时利用它们进行比较异常值计算。假设有人抢劫了超市——这是一种离群的、危险的行为。聚类和K-Means如何检测异常访问集群和K-Means可以用于传统的角色挖掘,通过为正在使用的访问提供额外的可见性来清理访问。一般用户有100多个权限,手动管理可能非常困难。通过使用聚类和K-Means机器学习模型,我们可以通过分析动态对等用户组的情况来检测访问异常值。让我们看一个例子。周日下午,公司访问数据显示IT部门的一名员工正在处理生产财务系统。对于一个IT员工来说,这是一个异常的活动,因为对于这个角色的人来说,访问生产财务系统是不常见的,用什么防御ddos,更不用说在周日下午了。这个活动有风险吗?假设您有一个业务分析师同时访问和处理同一个生产财务系统。如果我们单独检查这两个访问活动,我们可能会发现一个问题。但是,如果我们动态地将这两个访问数据点结合起来,这种情况下的风险可能会降低。在这种情况下,最有可能发生的情况是这些员工在一起执行系统升级或解决生产问题。从现实世界的观点来看,我们可以检查传统的静态数据属性,例如职称或部门编号,这些员工不会被视为相关的对等组。从行为分析的角度来看,云高防cdn,这些员工确实构成了一个动态生成的对等组,怎么防御ddos跟cc,因为系统数据记录了他们同时访问同一生产财务系统的行为。动态对等组是在Gurucul UEBA以近乎实时的方式接收日志数据时创建的用户集群,所有这些都是机器学习算法内部的。动态对等组是相当短暂的,但它们可以保留以备将来参考。通过使用聚类和K-Means机器学习,加上动态对等分组技术,Gurucul-UEBA可以将误报率降低10倍以上,ddos防御共享dns,与使用activedirectory等目录中的静态组相比。线性回归ML模型线性回归机器学习模型在一个轴上比较用户的在线活动,在另一个轴上比较具有相似权限的用户帐户。偏离常规的事件是值得怀疑的。这是Gurucul UEBA用来识别异常异常异常活动的一种方法。线性回归还用于检测特权访问滥用。这个ML模型将"特权帐户"身份的活动与授权的访问以及具有类似权利集的其他用户帐户的帐户活动进行比较。该模型将重点放在任何偏离用户帐户正常行为的事件上。线性回归如何识别特权访问滥用有一些高级工具可供授权的系统管理员在公司网络中更改配置。然而,仅仅因为系统管理员可以运行这些工具并不意味着他们应该这样做。当发现管理员运行未经批准的应用程序时,Gurucul UEBA可以识别并发送警报。Guruchul检查并分类web流量。当未经批准的应用程序由未经授权的用户帐户运行时,将标记该事件。通过这种方式,Guruchul可以快速检测系统管理员何时正在运行未经批准的应用程序,并提醒您的调查团队启动行动,以防止对公司关键数据资产造成可能的损害。这是一个非常强大的功能,尤其是在云计算的情况下,在云计算中,用户帐户活动的监视要少得多。guruculueba可以发现系统管理员在云中提升自己或他人的帐户权限,并确定他们在哪里滥用这些权限。线性回归非常适合googleg-Suite管理监控。您可以捕获创建帐户、提升权限和公开公司文档的系统管理员,CC防御官网,以便任何人都可以从任何地方下载它们。这种异常行为绝对是不正常的,而且非常危险。PowerShell命令执行ML模型异常异常PowerShell命令执行机器学习模型跟踪所有可能授予用户提升访问权限的访问权限,并识别异常频繁的系统访问或绕过尝试。它使用群集和频率分析来检测异常行为。PowerShell是Windows环境中系统管理员常用的一种工具,它可以快速执行多个命令。不幸的是,它也是黑客用来在命令行进行邪恶活动的工具。PowerShell越来越多地被网络犯罪分子用作其攻击工具链的一部分,主要用于安装后门、下载恶意内容和横向移动。这些行为可能没有被发现,因为活动看起来很正常,但是Gurucul UEBA能够使用聚类和频率分析来检测和根除这些利用漏洞的行为。让我们看一些例子:系统管理员提升其常规用户帐户的权限以执行管理工作。但是,他不应该使用他的常规用户帐户来执行管理任务。集群将这些活动公开为该用户的异常类型行为。非系统管理员试图执行PowerShell命令。普通用户不应具有管理权限。集群将把这识别为常规用户帐户的异常行为。PowerShell命令执行异常如何检测无文件恶意软件无文件恶意软件是只存在于内存中的恶意代码。因为这种类型的恶意软件永远不会安装在目标计算机的硬盘上,它不会以文件的形式存在,因此它可以避开入侵防御系统和防病毒程序。用户系统通常通过访问恶意网站感染无文件恶意软件。恶意软件是众所周知的无文件恶意软件罪犯。无文件恶意软件利用PowerShell的漏洞进行后门活动。传统的防病毒和反恶意软件安全软件并不寻找无文件恶意软件攻击。他们不是为了阻止这种攻击,所以他们找不到他们。你需要更好的东西。guruchul异常PowerShell命令执行机器学习模型将识别PowerShell进程中的异常峰值。如果系统管理员没有检测到有人试图执行PowerShell命令。它将识别异常行为,例如一个普通用户(其帐户突然拥有更高的管理权限)在您的网络中巡游,并对服务器和漏洞管理扫描进行探测。如果一个服务器有一段时间没有被扫描,它突然开始做一些奇怪的事情,比如试图与不正常的IP地址通信,这就是异常行为。guruculueba将检测到这种异常行为,并将密切跟踪该服务器,以确保它没有受到无文件恶意软件的危害。考虑到黑客利用PowerShell进行攻击的详细记录问题,必须跟踪在Windows环境中运行的所有PowerShell命令行进程。Gurucul UEBA中的异常PowerShell命令执行机器学习模型可以检测您是否是无文件恶意软件攻击的受害者。guruchul使用频率和聚类将当前行为与以前的基线行为进行比较,以检测无文件恶意软件攻击。如果没有大数据、集群和分析的力量,这是非常困难的。离群分类ML模型我们用一个恰当命名的离群分类模型机器学习模型来结束这篇文章。这个模型使用贝叶斯层