来自 CC防护 2021-11-06 17:14 的文章

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 由管理员2016年8月25日内部威胁是公司、组织和政府机构面临的最大网络安全威胁。这是您在安全会议的主题演讲中经常听到的内容,在数据泄露报告、白皮书和调查中也会看到这些内容,而且这些内部威胁越来越难以检测和预防,而且越来越频繁。这种看似势不可挡的增长加剧了当前解决方案的问题和不足,并需要新的防御技术来检测和阻止针对我们背部的数字匕首。数据科学-应用数学、大数据分析和机器学习来提取知识和检测模式-是一个新兴的、先进的技术领域,ddos攻击(流量攻击)防御步骤,正在证明其在网络安全领域的有效性,包括打击内部威胁。下面是它如何在遗留解决方案失败的情况下取得成功。关注用户行为的需要云服务和移动技术在企业中的广泛采用极大地改变了IT基础设施。由于企业网络和数字资产的物理边界没有以前那样明确界定,打击内部威胁的重点需要转向保护用户帐户。"现在,传统的安全边界已经被移动和云计算损坏,身份已经成为攻击向量和安全边界,"网络安全创业公司VGP的营销副总裁Tom Clare说。F-Secure Labs的首席研究员Jarno Niemelä说:"最近发生的变化是,控制用户帐户的价值远远高于控制设备。"几年前,我们反对仅仅为了保持计算机干净而不受感染。现在,我们保护计算机只是为了保护计算机上的用户帐户。"企业试图通过采用不同的安全解决方案和对员工进行网络安全基础培训来保护用户身份,但这还不够。"良好的数据卫生至关重要,运营商怎么防御DDOS,但这还不够,"Internet首席技术官Stephan Jou说不管培训如何,疏忽大意的员工都不可能改变,第三方攻击者通常可以在以员工为中心的流程之外进行操作。更重要的是,为间谍活动而偷窃内幕的动机是破坏规则。""内部威胁越来越难以发现和防范,而且越来越频繁。"事实上,盗用证件的事情确实发生过,而且经常发生。事实上,Verizon 2015年的一份数据泄露报告发现,大多数已确认的安全事件都是由于用户帐户受损而发生的。大量的用户凭证和密码清单在黑暗的网络上以低价出售,而且,只要支付少量费用,任何人都可以获得各种企业网络和云服务的访问权,并冒充合法用户。因此,抵御内部攻击的关键在于检测异常的用户行为。但这又带来了一系列的挑战,因为定义正常和恶意行为并不是一门精确的科学,而且涉及许多复杂的问题。传统的安全防御依赖于对用户活动设置静态规则和警报,以定义和识别危害指标(IoCs)。但是,当应用于数十、数百和数千个用户时,这种模型最终会产生嘈杂的洪水,最大防御ddos,安全团队必须与浪费的时间作斗争,必须对大量不重要的事件进行分类,这些事件大多是误报。同时,行为并不一定能解释意图,精明的攻击者将能够通过将恶意活动保持在定义的规则集内来隐藏其恶意活动。数据科学的使用有助于从静态模型转向动态模型,动态模型能够根据身份、角色和工作环境定义正常的用户行为。这种方法在减少误报和突出显示真正导致恶意活动的行为方面非常有效。网络安全公司越来越多地利用这项技术来应对内部威胁。基于机器学习的用户行为分析Gurucul的风险分析安全平台将机器学习模型与大数据相结合,以了解行为的正常基线和发现异常,并提供跨越身份、帐户、访问和活动的可见性。"这种行为分析方法,有时被称为用户行为分析或UBA,可以检测到过多的访问权限和活动,定义角色和检测未知威胁,"Gurucul的Clare说。"云服务和移动技术在企业中的广泛采用,极大地改变了IT基础设施。"Guruchul的风险分析还收集和监控来自内部和云环境的基于身份的数据和活动。它的机器学习算法,包括自学习和训练行为轮廓算法,可以观察每一个新交易,并对其进行风险评分。使用聚类和离群机器学习使可疑行为从其他良性活动中脱颖而出。guruchul的一个特点是其动态对等组的概念。系统会根据用户通常执行的活动类型以及用户所拥有的身份和权限类型自动对其进行分组。这使得行为更加紧密地聚集在一起,并有更好的机会突出显示行为模式中的异常活动。因此,如果一名销售人员下载了大量公司数据,以便日后将其交给竞争对手,那么即使他们有合法的信息访问权限,他们也会脱颖而出并被标记为接受调查,因为他们的行为与同龄人不同。内部威胁检测背后的数学原理Internet是另一个网络安全平台,它依靠半监督机器学习和先进的行为分析来检查和关联分散的数据位,以便发现内部威胁。它的平台分析来自多个数据源的数据,这些数据源与数据在网络上或网络内的移动有关,同时还收集有关实体的信息,包括用户、端点和应用程序。Intermit数据科学模型背后的数学基础是三个关键思想。首先,它用概率模型或风险因素取代了传统的布尔警报。发出概率的模型比真/假警报更有效,并允许使用数学方法将不同数据集的多个证据组合起来,以定义用户帐户被泄露或参与非法活动的可能性。其次,它使用机器学习根据收集到的数据为每个参与者定义动态阈值,这是一个比全球应用的规则(如"允许多少兆字节的附件")更灵活的模型。通过分析用户生成的数据产生的"数学指纹"使识别异常行为更加容易。"转向数据科学等新技术有助于大海捞针。"第三,平台远离事件级别,使用数学关联、证实和聚合事件,将风险归因于涉及的更高级别参与者。此模型的结果是能够命名名称,安全狗防御cc设置,即确定谁在窃取数据,而不是找出数百个事务事件中哪一个指示数据被窃取。据Intermit的《Jou》报道,这是一个"可以在几个小时内探测到爱德华·斯诺登活动并浮出水面的平台。"用人类专业知识补充分析"从技术角度来看,我们关注的是用户帐户所执行的操作,"F-Secure的Niemelä解释道,"所执行的恶意操作是由该帐户的原始所有者执行的,还是有人能够危害到所述帐户,其实并不重要。"这家芬兰公司的最新安全产品,快速检测服务(RDS)是一个能够抵御内部和外部威胁的平台。Niemelä称之为"一个能够同时检测内部人员和攻击者的系统,这些人能够泄露一些用户帐户,实际上是一个‘内部人’。"托管服务结合威胁情报、大数据分析、机器学习和安全专家,提供关于安全警报的准确、可操作的数据,并检测内部威胁的异常和迹象。"从统计学的角度来看,大多数用户在他们的工作中都有相当清晰和重复的模式,ddos防御云清洗,"尼美拉说因此,在启发式和机器学习系统的支持下,可以使用合适的近实时统计分析工具检测用户行为的惊人变化。""企业试图通过采用不同的安全解决方案和对员工进行网络安全基础培训来保护用户身份,但这还不够。"RDS从不同的来源收集数据,包括来自公司端点的行为信息,并检测用户帐户何时开始以异常方式行为。近实时分析、存储数据分析和大数据分析的使用使RDS平台能够将用户行为与基线标准、历史数据和已知威胁进行比较,以便检测恶意活动的迹象,同时过滤出误报。F-Secure方法的独特之处在于由人类专家组成的团队对其机器学习引擎检测到的异常情况进行验证并提供事件响应。当确认违约时,会联系并通知客户。放大恶意内幕活动以便于发现LogRhym从一个稍有不同的角度来应对内部威胁,并认为对手可能已经越界了,安全供应商的安全运营主管Greg Foss解释道,"所以我们的检测是首要的