来自 CC防护 2021-11-06 18:06 的文章

云盾_防火墙能不能防ddos攻击_零误杀

云盾_防火墙能不能防ddos攻击_零误杀

 由管理员2015年3月31日利用大数据和机器学习,以近乎实时的方式评估用户活动的风险日复一日,员工在工作时间使用合法凭证从公司办公室访问公司系统。系统仍然安全。但是突然之间,在午夜之后使用相同的凭证连接到数据库服务器并运行这个用户以前从未执行过的查询。系统还安全吗?也许是的。毕竟,数据库管理员必须进行维护,cdn及cdn加速原理高防cdn,而且维护通常在下班后进行。某些维护操作可能需要执行新的查询。但可能不是这样。用户的凭据可能已被泄露,正被用来进行数据泄露。传统的安全控制没有明确的答案。在一个越来越多地使用被盗用户凭证进行数据泄露的世界中,静态周界防御已不再足够。而且他们对那些滥用特权的恶意内部人士也没有多大用处。今天的BYOD环境也可能会使静态边界变得支离破碎,因为必须不断地为外部访问添加新的规则。一种称为用户行为分析(UBA)的新方法可以消除这种猜测,使用大数据和机器学习算法来评估用户活动的风险,近乎实时。UBA使用建模来建立正常行为的样子。此建模包含以下信息:来自HR应用程序或目录的用户角色和职务,包括访问、帐户和权限;从网络基础设施收集的活动和地理位置数据;来自纵深防御安全解决方案的警报,等等。这些数据根据过去和正在进行的活动进行关联和分析。这种分析考虑了事务类型、使用的资源、会话持续时间、连接性和典型的对等组行为。用户行为分析确定什么是正常行为,以及什么构成异常或异常活动。如果一个人的异常行为(即午夜数据库查询)被其他同龄人共享,则不再被视为中等或高风险。接下来,用户行为分析执行风险建模。异常行为不会自动被视为风险。首先必须根据其潜在影响进行评估。如果明显的异常活动涉及不敏感的资源,比如会议室日程安排信息,那么潜在的影响就很低。然而,试图访问像知识产权这样的敏感文件会带来更高的影响分数。因此,使用公式x确定系统风险的特定可能性。可能性是指用户行为异常的概率。它是由行为建模算法决定的。同时,影响取决于所访问信息的分类和关键性,以及对这些数据施加了什么样的控制。然后,可以将事务及其计算出的风险与进行事务的用户相关联,以确定风险级别。用户风险的计算通常包括其他因素,如资产分类、权限、潜在漏洞、策略等。这些因素的任何增加都会增加该用户的风险评分。自定义权重值可用于这些计算中的所有因子,以自动调整整个模型。最终,用户行为分析收集、关联和分析数百个属性,包括态势信息和第三方威胁信息。结果是一个丰富的、上下文感知的PB级数据集。UBA的机器学习算法不仅可以排除和消除误报,提供可操作的风险情报,而且可以根据收集到的信息修改规范、预测和总体风险评分过程。信息分类的更改以及操作更改(如新部门、新职务代码或新位置)将自动并入系统的数据集中。例如,如果IT管理员临时被授予更高级别的系统访问权限,则在这段时间内,他们的风险评分将被更改。UBA还可以自动确定哪些自定义加权值在减少误报方面具有最重要的操作意义。由此产生的情报可以离线挖掘,以便深入了解企业的安全态势,通常会发现未预料到的漏洞,例如提供的用户组比用户多,存在未使用的凭据,或者用户的访问权限明显多于或少于其应具有的权限。不太明显的恶意行为,如蓄意破坏、盗取企业商业秘密,或财务欺诈等长期活动,也会产生UBA系统可以检测到的异常行为模式。最后,如果发现用户构成重大风险,系统可以做出相应的反应,从阻止进一步的访问到实施基于风险的自适应身份验证,这将对他们提出第二种形式的身份验证。用户的登录后活动也可能受到限制。用户行为分析正在改变安全和欺诈管理,因为它使企业能够检测到合法用户帐户/身份何时被外部攻击者泄露或被内部人员恶意滥用。Gurucul是基于身份的威胁威慑技术的提供商。作者在信息安全、身份和访问管理以及安全风险管理方面是公认的专家。在创立Gurucul之前,ddos安全防御原理,Saryu是Vaau的创始团队成员,Vaau是Sun Microsystems收购的企业角色管理初创企业。她曾在甲骨文(Oracle)和太阳微系统(Sun Microsystems)担任安全产品的产品战略领导职务,高防cdn504错误,并曾在安永(Ernst&Young)的IT安全业务部门担任高级职位。外部链接:https://www.networkworld.com/article/2904356/detecting-advanced-threats-with-user-behavior-analytics.htmlhttps://www.cio.com.au/article/571717/detecting-advanced-threats-user-behavior-analytics/https://www.arnnet.com.au/article/571717/detecting-advanced-threats-user-behavior-analytics/?fp=2和fpid=2分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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