来自 防护 2021-11-06 14:06 的文章

cc防护_云服务器防御_超稳定

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 由管理员2019年7月30日十分之一的人承认,ddos国外防御比较好的,在离职前,他们会尽可能多地携带公司信息。基于行为的安全和欺诈分析技术的领导者、2019年"阿斯特"国土安全奖项目的竞争对手古鲁古尔(Gurucul)最近对320多名IT安全专家进行了一项调查,结果暴露了这一点。超过15%的受访者表示,ddos防御器,一旦离开公司,他们会删除文件或更改密码。大多数组织将重点放在防御和检测外部网络攻击上。然而,一个更阴险的威胁正在上升。根据2018年Verizon数据泄露报告,28%的数据泄露涉及内部参与者。尽管恶意的外部人员(72%)是数据泄露的主要来源,但这些数据只占所有泄露数据的23%。另一方面,内幕人士占所有泄露记录的76%。信息安全专业人士表示,与外部攻击相比,内部攻击更难被发现和防范,这让它们成为企业的一大担忧。由于基于静态身份管理规则和角色构建的手动流程,身份和授权经常处于过剩状态,因此外围用户能够访问他们工作所不需要的信息。Craig Cooper,guruchul首席运营官这使他们有能力在公司内部执行辱骂性的任务。然而,内部威胁并不总是由组织内的用户引起的。当员工的凭证被共享或泄露时,也会发生这种情况,而这通常不会被发现。"Guruchul通过使用行为分析来减轻这些风险,"Guruchul首席运营官Craig Cooper解释道。"通过将用户和实体行为分析与身份分析相结合,公司不仅可以在为时已晚之前监控、检测和删除过度访问,还可以通过检测异常或风险行为来监控员工的行为。""通过检测用户的行为是否与他们的正常行为和工作功能相抵触,我们的客户就能够进行干预。"Guruchul's Risk Analytics(GRA)是2018年"ASTORS"最佳用户和实体行为分析(UEBA)的得主,最近还被Gartner的2019在线欺诈检测市场指南1中认定为代表性供应商。 Gurul被公认为Gartucner的欺诈解决方案。Gartner认为,推动在线欺诈检测市场持续增长的因素之一是,"零售商和金融机构的欺诈策略日趋成熟,不仅要在支付点进行风险评估,ddos防御安全用智能,还要评估客户整个旅程中的风险。""虽然并非所有机构的欺诈检测策略都达到了这种成熟度,但仍在积极探索和考虑。""这也推动了对外直接投资领域对服务供应商的需求,这些服务可应用于整个客户旅程,如行为分析。"提供在线欺诈检测与主要依赖静态基于规则的检测、将机器学习作为单独的解决方案组件或使用机器学习优化规则集并主动提出新的、更有效的规则的在线欺诈检测平台不同,Guruchul完全依靠机器学习和开放分析来创建和管理任何客户具体的欺诈模型,除了一个大的现成模型库。跨多个UC和潜在的欺诈性数据访问通道,跨多个UC设备和潜在的欺诈性行为所产生的数据量和异常行为。持续生成针对第三方欺诈行为的静态风险分析的Grul引擎,并为其生成静态风险警报。Gurucul欺诈分析 风险评分还可用于通过强制执行安全策略或制定实时业务决策来自动执行补救响应,以在欺诈发生之前防止欺诈。Nilesh Dherange,Guruchul首席技术官例如,如果怀疑身份盗用或帐户接管,则相应的用户帐户可能会被阻止或使用逐步身份验证进行质询。如果可疑的第三方资金转移与货币骡子欺诈有关,抗ddos产品可防御攻击,可以对账户进行冻结,以防止交易被执行。Guruchul首席技术官Nilesh Dherange说:"我们认为,在《Gartner在线欺诈检测市场指南》中被列为具有代表性的供应商,突显了行为分析在检测和预防在线和跨渠道欺诈方面的重要性。"。"我们进一步相信,我们能够在各种用例中实时预测、检测、预防和应对欺诈行为,这是Guruchul被部署在金融服务、支付、保险和零售部门的主要原因。"(聆听Gurucul客户用自己的话分享他们对基于行为的安全分析和智能技术的经验。由古鲁古尔和维米奥提供。)Gurucul风险分析(GRA)企业的IT足迹正在迅速扩展,远远超出了传统的数据中心和端点。大量新的云应用程序、移动设备和物联网设备(带有专有操作系统)正在与网络和其他设备互连。使用规则、策略和基于模式的监视的传统方法不足以检测这些分布式、高度复杂和流量密集型环境中的恶意活动。此外,他们还需要安全分析师筛选数千个警报。Guruchul开发了一个创新的基于行为的、大数据驱动的安全分析平台,该平台具有预先构建的机器学习模型和AI驱动的威胁情报能力,覆盖整个企业的威胁面。这包括云平台和应用、网络、移动终端、物联网设备、POS系统、ATM、传感器、医疗设备等。Guruchul的人工智能驱动方法以机器速度执行数百名分析师的工作,节省时间、金钱,并大大降低网络风险。(参见Guruchul如何使用身份监控威胁,提供可操作的风险情报™ 防止有目标的和雷达下的攻击。Guruchul能够使用自学习、行为异常检测算法,主动检测、预防和阻止对系统帐户和设备的高级内部威胁、欺诈和外部威胁。由古鲁古尔和维米奥提供。)Gurucul风险分析(GRA)平台从几乎任何数据源获取和分析大量关于用户/实体行为的结构化和非结构化数据,并应用以身份为中心、模型驱动的数据科学、机器学习、异常检测和预测性风险评分算法,不仅识别异常行为,但风险评分活动表明存在安全威胁。它可以检测到诸如恶意内部人员、欺诈企图和账户泄露攻击等隐形威胁。例如,GuruculGra能够并且已经根据员工的行为预测出不满员工的离职,同时防止他们泄露公司数据、实施欺诈和破坏系统。为了满足特定的业务需求和使用案例,Gurucul GRA为欺诈分析、云分析、访问分析、网络分析和可定制的业务角色(包括SOC分析师、网络分析师、DLP分析师等)提供现成的仪表盘。每个仪表板都可以使用拖放小部件轻松地进行个性化设置,以提供根据每个用户的需要和偏好定制的数据和可视化效果。Guruchul拥有业界最大的机器学习(ML)库,有超过1300个预打包模型。这些算法包括无监督、有监督和深度学习算法,以及预先调整的版本,以预测和检测影响金融、医疗和零售组织的特定威胁。组织可以使用guruchulstudio轻松定制ML模型或构建自己的模型™,它提供了基于画布的拖放组件,高防cdn不限内容,供分析人员或管理员设计行为/威胁模型,而无需编写代码。GRA还为数据科学家提供了一个集中的分析平台和sdk来构建和导入他们自己的定制模型。与竞争对手要求分析师知道他们在寻找什么不同,1300+机器学习模型允许Gurucul GRA实时检测未知威胁和欺诈,并准确识别使组织处于风险中的异常行为子集,通过显著减少警报和误报来节省时间和资源。这个庞大的ML库还使组织能够自动化对高风险活动的响应,并减少安全"摩擦"。例如,可以使用guruchul-GRA改进最终用户体验,方法是取消密码,同时提高安全性。为了实现这一点,guruchul-GRA的连续、模型驱动的身份验证过程在允许会话或请求的操作继续之前即时呈现关于用户已确认身份的决策。身份验证不再是一个单一的事件,而是一个贯穿于用户在环境中的体验的参与过程。Guruchul是唯一一家通过将身份分析(IdA)与用户和实体行为分析(UEBA)相结合来缩小用户智能差距的安全分析供应商。这种组合减少了帐户的攻击面,同时消除了不必要的访问权限和特权。通过将这些数据与用户的对等组关联起来,guruchul可以查明恶意的内部活动和网络入侵,同时将acc的操作开销降到最低