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 简·格拉夫顿2019年10月7日日志是用户和实体行为分析平台的命脉。接收的相关日志数据越多,分析的效果越好。以蔬菜汤为例。如果你只用西葫芦和胡萝卜做,它就不那么好吃了。但是如果你加上豌豆、玉米、青豆、韭菜、芹菜、西红柿、土豆、月桂叶、橄榄油、柠檬汁和百里香——那么你就有了一顿美味的一餐。UEBA和logs也是一样的。您需要各种日志源来生成有吸引力的分析。日志添加上下文日志源提供机器学习算法生成智能输出所需的上下文。而且,将不同日志数据之间的点连接起来就是UEBA提供价值的方式。举一个简单的例子,假设杰里·布朗必须使用徽章扫描仪才能进入他的办公室:早上8点50分,警徽扫描系统记录杰里刷卡进入办公室。同样在早上8点50分,VPN日志显示Jerry Brown从远程位置登录到公司网络。杰瑞不能在办公室同时远程登录网络。聚合来自两个系统的日志数据是发现这种异常VPN活动的唯一方法。如果物理徽标系统日志不可用,则此帐户泄露事件可能未被注意到。更多的数据胜过更好的算法AnandRajaraman在斯坦福大学教授一门关于数据挖掘的热门课程。他在自己的Datawocky网站上写了一篇博客文章,名为"更多的数据通常胜过更好的算法"。它指出在数据科学中,数据是最重要的。他的学生参加了一个Netflix挑战赛,他们正在尝试构建一个比Netflix开发的更好的电影推荐算法。A组使用Netflix数据创建了一个复杂的算法。团队B使用了一个简单的算法,但是添加了来自IMDB数据库的电影类型数据。你猜怎么着?B队的成绩好得多!这清楚地表明了更多的数据如何战胜更好的算法。日志讲述一个故事日志应捕获以下数据:日期时间发生的事件触发事件的进程任何其他数据,如果相关。其他数据可能包括事件的描述。描述得越多越好。如果日志数据中缺少字段,则行为模型将无法工作。让我们看看系统级日志。操作系统日志跟踪SSH登录和注销等事件。日志将跟踪用户从一台机器移动到另一台机器的时间。系统日志还关注用户访问的应用程序,比如Git,免费防御ddos云,软件开发人员的源代码存储库。日志将告诉您用户何时从哪个IP地址登录和退出Git。基于这些信息,可以更容易地跟踪谁从哪些机器访问Git。如果您的计算机上有恶意软件,并且它正在自动尝试登录网络上的其他计算机,则成熟的UEBA解决方案会将其识别为暴力攻击。怎样?因为UEBA平台会查看登录时间,并注意到在很短的时间内连续多次登录多台机器。我们对我们的一个客户的医疗设备日志进行分析,确定一个医疗设备上有恶意软件。它在网络上进行短脉冲传输,基本上是在网络上跳跃。日志显示了从一台机器到另一台机器的登录尝试。查看日志数据,特别是登录尝试之间的时间差,我们发现人类输入的速度太快了。在另一个客户,我们正在查看Lenel系统日志,这是用于建筑物访问的物理证卡扫描日志。这些日志很奇怪,因为有一系列的登录和注销,其中有一个特定的徽章被刷卡,但这些记录并不符合要求。我们的一位数据科学家实际上从一栋楼走到另一栋楼,测量从一栋楼到另一栋楼的实际时间。他发现,不可能在日志所示的时间内,在一栋楼里刷警徽,然后在另一栋楼里再刷一次。只是没有足够的时间让一个人从一个地方到另一个地方。结果这个人实际上是在和别人分享他的徽章。他在行动中有多个徽章,至少可以说这违反了安全政策!日志记录了特定类型的事件在特定日期和时间发生的故事。根据日志中的字段以及它们是否正确填写,您将发现有人在那里。它可能是一个人,也可能是自动恶意软件,日志将讲述数据的故事。并非所有日志数据都是相同的并不是所有的日志数据都能为行为分析产生有意义的结果。对于UEBA来说,ddos攻击防御技术的研究,一个无关紧要的日志源就是microsoftoffice应用程序日志。如果微软的应用程序在其计算机上跟踪单个应用程序崩溃的事件,那么它会像跟踪单个应用程序一样保持记录。这些数据是没有用的,因为它只属于单个用户。它不会告诉你网络上发生了什么。一个有用的应用程序日志的例子就是Subversion日志。apachesubversion是另一个面向软件开发人员的软件版本控制和修订控制系统。日志显示人们整天都在检查软件在存储库中的进出。日志包含签出或签入的文件的文件名。文件名本身对UEBA平台没有意义,因为可能有数千个文件。但是,如果查看项目的根目录,就可以开始看到数据中的模式。在我们的客户案例中,我们能够识别出一个人正在签出数千个项目(即,一组文件),而他无权签出这些项目。我们最初以为检查所有这些项目是一个自动化的过程,防御cc最有效的防火墙,但是客户发现是某个人不再与公司一起检查这些文件。如果在数百万个文件的上下文中查看日志,京东如何防御ddos,文件名会在噪音中丢失。您需要查看更高级别的数据,即正在签出的根项目的数量。然后你可以看到这个人不仅在检查源代码项目,还检查了半导体设计和其他不应该下载的知识产权。现在你发现了一个基于行为的安全分析的内部威胁。在接收和分析日志数据时,集群部署防御ddos,最关键的元素是时间戳始终需要在所有系统中保持准确。时间戳必须是准确的,否则您将有一个混乱的事件数据,您将不知道哪一个是正确的。无论用户设置的时区是统一的,因此所有时区的服务器都是相同的。使用Gurucul UEBA识别日志数据中的模式Gurucul UEBA将了解您的日志数据,以便您能够实时响应关键威胁。guruculueba通过从大量不同的源获取日志数据来检测行为模式的变化。Guruchul有超过300个现成的连接器,用于记录从SIEM到IGA平台到防火墙到专有应用程序的源。请与我们联系,以了解有关我们用于用户和实体行为分析的广泛日志摄取功能的更多信息。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享