来自 防护 2021-11-06 00:02 的文章

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 作者:克雷格·库珀2020年3月24日甚至在COVID-19之前,随着公司和员工发现远程工作的诸多好处,远程工作在世界范围内变得越来越普遍。全球工作场所分析成本与收益调查发现,几家大公司的远程工作人员的生产率比办公室同事高35-40%。同样,盖洛普(Gallup)的一项研究发现,与办公室里的同事相比,远程员工的工作投入程度要高得多。然而,远程工作为传统上专注于在传统办公环境范围内管理风险的IT安全团队带来了新的安全挑战。在无外围环境的工作场所,美国ddos防御主机,重点转移到数据和用户与数据的交互作为新的边界。不幸的是,许多传统的基于规则的安全解决方案并不是为了保护数据或用户而设计的。规则是基于我们对数据的了解(很少)。由于人类无法预测未来的网络攻击会是什么样子,我们无法为这些场景编写规则。适应新的无边界工作环境在传统的工作场所,可见性通常仅限于公司拥有的设备、网络和员工在办公室的行为。相比之下,无周界的工作场所要求IT部门进行监控个人设备和员工行为超出公司设施的范围。无边界的工作场所还要求IT部门适应传统的风险管理方法,并通过智能安全分析解决方案增强现有的安全技术。为远程工作者设计的安全分析Guruchul的统一安全分析应用以身份为中心、模型驱动的数据科学、机器学习、异常检测和预测风险评分算法,以识别指示安全威胁的异常行为和活动,每个用户和实体的动态风险评分。使用Guruchul的统一安全分析,安全团队可以为远程工作人员建立基线,了解远程用户如何与数据交互,并识别工作场所外的异常行为。远程员工的习惯与坐在办公室里的同龄人不同。例如,上班时间不长,他们不是在早上9点登录公司网络开始工作,而是在早上7点上网。最近的一项调查发现,ddos域名攻击防御,虽然大多数远程员工在家工作,但37%的远程员工也在咖啡馆和咖啡馆工作。此外,同一项调查还发现,44%的偏远工人外出旅游。Guruchul的统一安全分析平台了解远程工作者的行为。例如,该平台可以构建和跟踪远程用户的会话状态,即使用户在不同时间和不同地点使用不同的帐户和设备在异构资源或应用程序之间导航。利用机器学习,该平台动态构建会话相关属性,用于构建会话上下文,如何配置ddos防御,并基于置信因子链接后续活动。由于有线和无线网络、工作站和手持/移动设备之间的转换,或者从不同的现场位置访问企业资源或通过VPN远程访问企业资源,这使得能够识别有效的IP交换。该平台能够跨这些不同的参数跟踪用户的会话,从而确保显著减少误报,同时提供对事件序列的更大可见性。它还提供了在执行调查时深入到用户或实体执行的特定活动的功能。与传统的基于规则的解决方案相比具有巨大的优势与传统的基于规则的安全解决方案依赖于人类编写规则来检测潜在威胁不同,Gurucul的安全分析和机器学习可以通过利用人类无法检测到的预测线索来发现数据异常。例如,远程访问特洛伊木马(RAT)从多个系统资源生成异常数据,这对于人类来说是很难识别的。机器学习算法会将此活动检测为非典型行为,开发防御ddos,cc防御华为,因为它们表示不"正常"运行的系统服务或资源。Guruchul的用户和实体行为分析(UEBA)是平台的一部分,它不跟踪安全事件或监视设备,它跟踪用户和实体。UEBA关注的是那些可能已经被泄露或流氓的员工,以及可能已经攻破你的网络的网络罪犯。正如我们在之前的博客中所指出的,鉴于与COVID-19相关的恶意软件的增加,员工无意中点击恶意链接和由于网络犯罪分子很难模仿被攻击员工的行为,UEBA的优势在于能够轻易地检测出被攻击员工行为中的这些偏差。要了解Guruchul的统一安全分析平台如何帮助您的远程工作人员,请务必查看我们的免费30天服务,以保护远程员工的数据。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享