来自 防护 2021-11-06 17:13 的文章

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 由管理员2016年8月31日你能发现内幕吗?Guruchul正在改变政府实体和企业保护自己免受内部威胁、账户泄露、数据外泄和外部入侵者的方式,无论是在内部还是在云端。Guruchul的用户行为分析(UBA)和身份访问智能(IAI)技术使用机器学习和预测性异常检测算法来减少帐户、不必要的访问权限和权限的攻击面,并识别、预测和防止违规行为。Guruchul的基于身份的用户行为分析技术正被世界各地的政府机构和企业用于检测内部威胁、账户劫持、目标攻击、IP和数据窃取、外部攻击、在线网络欺诈等。(Guruchul正在通过基于用户行为的机器学习和预测分析来改变企业安全。由Gurucul和YouTube提供)Guruchul Risk Analytics(GRA)是一个以身份为中心、基于大数据的行为分析和身份访问智能平台,它使用先进的技术和安全分析(包括群集、动态对等组和离群机器学习)对用户行为进行建模,以检测和预测内部和外部人员的恶意活动在损害发生之前。360度查看本地和云应用程序的身份、访问、活动和警报在本地应用程序和云应用程序之间关联数据,以创建上下文身份并触发警报:用户是谁?他的通道是什么?他在做什么活动?Gartner用户行为分析市场指南:Gartner UEBA市场指南Gurucul-GRA的独特之处在于它能够监控用户、帐户、应用程序和设备的身份访问智能和行为,无论是在本地还是在云中。美国政府受到越来越多攻击的影响,比如针对美国国税局和OPM的袭击,暴露了大量敏感信息。为了在"杀戮链"的早期发现威胁,ddos攻击防御与waf防御,Gurucul GRA会吸收用户访问和活动产生的大量数据,跨本地和云应用程序和资源,以识别跨越时间、地点和操作的异常行为。Guruchul的CSSO Leslie K.Lambert在CSO中说:"通过在来自多个数据集的数十万个离散事件中同时应用机器学习,Guruchul GRA远远超过了传统的安全"关联",从360度上下文的行为中获得了实际的"意义",即身份、帐户、访问和活动。这种机器学习充当了一个"力量倍增器",使Gurucul-GRA能够识别和警告行为中的异常异常,从而为当前在雷达下进行的复杂威胁提供早期预警检测系统传统的基于规则的检测无法跟上当今复杂、资金充足、组织严密、目标明确的攻击。规则基于对攻击的历史理解和对数据的有限理解。它们无法预测未来的攻击场景,并且会产生过多的警报。"云与数据中心之间的盲点",作者:暗黑阅读中的guruchul首席执行官Saryu nayar:云与数据中心之间的盲点Guruchul首席执行官Saryu Nayyar相比之下,guruculgra监控人类和机器如何使用身份的信息,对数百个属性进行建模,并应用机器学习算法来创建丰富的"上下文"源。guruculgra导出并利用有用的预测性线索,这些线索对于人类和传统软件来说过于嘈杂和高维,cc防御脚本,无法"关联"。这个人工智能不仅允许guruchul-GRA识别安全威胁,甚至是低和慢的攻击,而且还可以在早期阶段预测威胁,从而在极低的误报率下进行有效的补救。guruculgra导出并利用有用的预测性线索,这些线索对于人类和传统软件来说过于嘈杂和高维,无法"关联"。这个人工智能不仅允许guruchul-GRA识别安全威胁,甚至是低和慢的攻击,而且还可以在早期阶段预测威胁,从而在极低的误报率下进行有效的补救。GuruculGra是建立在公司专有的PIBAE之上的™ 体系结构(预测性基于身份的行为异常引擎),结合大数据、机器学习算法、动态对等组建模和预测分析,识别用户、帐户、应用程序和设备的异常行为。网络世界中的"行为分析vs.流氓内幕":行为分析vs.流氓内幕智能访问分析对帐户和访问进行实时分析以识别异常:改进访问控制和数据管理。Gurucul-GRA持续监控250+个属性,并对其进行背景分析,以检测和排序与异常活动相关的风险。这为组织提供了对内部威胁、帐户劫持、目标攻击、IP数据窃取和在线网络欺诈的早期检测,并提供了持续的访问管理以实现法规遵从性。与依赖静态对等组的解决方案不同,guruchul-GRA自动围绕身份构建基线行为,将其与"动态"对等组进行比较,美国高防cdn怎样,并提供实时风险分级、360度视图,查看谁在访问什么应用程序、在什么设备上、在什么时间、在什么位置。与使用activedirectory中的静态组相比,guruchul的动态对等组机器学习大大减少了误报。guruchul将IAI与UBA数据科学相结合,利用特权和权利分析来检测和阻止独立UBA遗漏的内部威胁。"内部威胁无法从Guruchul的风险分析中掩盖他们的行为",Linda Musthaler,Essential Solutions的首席分析师在网络世界中概述:内部威胁无法通过Gurucul的风险分析掩盖其行为替代方法只将UBA链接到内部基础设施,如activedirectory,因此它们缺乏对云应用程序的可见性。guruculgra提供了一种独特的混合UBA方法,可以扩展到数据中心和云。通过与Active Directory和其他数据中心存储库以及云身份提供商(如Okta和Ping identity)的集成,Guruchul可以聚合、数据链接和分析来自云和本地身份、访问的活动,以及检测目前未被发现的内部和外部账户劫持威胁的活动。作为行业首创,Gurucul GRA具有自我审计功能,允许用户监控其账户中的风险等级异常和可疑活动,类似于信用卡和信用监测机构为客户提供的反馈回路。这有助于组织快速检测帐户接管以及未经授权和不适当地使用特权帐户凭据访问机密文件、下载和滥用敏感数据。自我审计功能还可以帮助检测和阻止"低和慢"的数据过滤,京东云ddos防御,因为用户将知道是否有人尝试登录,并可以立即更改其凭据并通知IT管理部门。Guruchul基于时间的规范化和机器学习适应工作流程和操作变化,减少了与替代UBA解决方案相关的复杂性和挑战。Gurucul GRA包括这些可以单独部署或一起部署的集成产品:访问分析平台(AAP):可以预测和防止与过度访问权限、访问异常值和高权限帐户相关的风险,并为动态访问配置定义智能角色。威胁分析平台(TAP):使用行为和预测机器学习算法、动态对等组建模和上下文风险评分来识别和预测恶意内部人员和组成的帐户。云分析平台(CAP):为云应用程序提供身份、访问权限和相关活动的用户行为分析,以检测内部威胁、泄露账户、违规合规、数据泄露,并支持安全调查和取证研究。GRA是一个经过验证的"大数据分析"解决方案,服务器防御CC软件,已被政府机构和全球财富500强企业成功部署到金融、医疗、技术、零售和制造业,以检测和阻止内部威胁、网络欺诈和高级外部攻击。客户包括全球最大的互联网支付公司之一、美国五大健康保险公司、大型金融服务公司和政府机构。Guruchul在多个备受瞩目的奖项和报告中获得认可,包括:2016 SC杂志美国最佳行为分析/企业威胁检测平台2016年SC杂志欧洲最佳行为分析/企业威胁检测平台2015年和2014年SINET创新者奖2016年网络防御杂志三大类获奖者:2016年最佳用户行为分析解决方案、2016年最佳内幕威胁预防解决方案和2016年内幕威胁检测解决方案热门公司2014年Gartner Cool身份和访问管理供应商"这是迄今为止我们见过的最复杂的行为分析例子。SC杂志Gurucul Risk Analytics review对Gurucul GRA的产品评论中解释说:"虽然他们不是这一领域的唯一参与者,但他们的产品经过深思熟虑,效果确实很好。"Gurucul由财富500强CISO和世界知名政府情报和网络安全专家组成的咨询委员会支持,由经验丰富的企业家创立,他们在引入改变行业的企业安全解决方案方面有着久经考验的业绩。Guruchul技术在全球使用