来自 DDOS 2021-11-06 00:07 的文章

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 简·格拉夫顿2020年2月5日数据是数字时代的货币。它是分析的基础。数据的价值在于它提供的背景和内容的及时性。信息衰减是预测安全分析中数据科学家关注的一个重要问题。有效地使用风险评分,可以减轻数据衰减。风险评分交易交易或用户活动的风险性通常在安全分析中进行评估,以检测威胁或防止攻击。预测建模使用了一套应用于网络安全领域的著名分析技术来对基于事件的交易进行风险评分。这些分数在事务级别传达了该事件的"风险"感,但不能捕捉到用户的意图。为了量化用户行为,有必要从各种模型中汇总基于事件的分数。然后,风险评分将是从系统内各种单独评分算法中获得的多个分数的汇总。汇总不同模型的风险评分结合不同模型的风险评分可能是一个有问题的过程。对于给定用户或实体,从一个组成部分评估的风险不应重复或主导其他模型的风险。总体风险评估必须是有意义的,提供有帮助的背景,国内高防cdn节点,java实现ddos防御,以确保将假阳性减至最低。此外,某些行为成分可能比其他成分具有不同程度的重要性,因此必须在个人及其同龄人"正常"行为的既定和演变基线的更广泛背景下进行相应的权衡。风险评分衰减在网络安全领域,cc防御软件都有哪些,当一个用户的风险评分超过一个预先设定的阈值时,案例就会被打开。为了在一段时间内保持分数的有意义的上下文,并且在环境中的附加活动范围内,风险分数可以随着时间或事件的推移而衰减。然而,当这种衰变发生时,获得环境访问权的知情攻击者基本上可以等待进程结束,以较慢的节奏进行恶意活动,直到其风险得分降至监控阈值以下。然后他们又在雷达下发动攻击。在另一种方法中,允许累积风险在可配置数量的事件中衰减。在此之前的恶意事件中,恶意事件的得分可能会较低,但这可能会使先前的恶意行为得分降低。风险因素用户或实体风险评分是一个累积的数字,ddos100g防御多少钱,它捕捉了用户或实体的总体风险。允许根据用户或实体分数设置警报生成阈值的解决方案,ddos有哪些防御,在预测性安全分析中提供更广泛的功能范围。这些功能随着标记风险评分的大幅增加而扩展,并且能够根据用户和实体的权限为其分配"风险系数"。更丰富和最新的上下文是这种行为分析功能的副产品。在风险评分方面,数据越多越好风险评分包括跨应用程序交互,而不仅仅是相加的独立因素,它提供了一种增强的总体风险表示,而不是所有安全分析或UEBA供应商提供的。对业务中不同应用程序之间的用户或实体活动的这种监视是必要的,并且常常是对可用资源的挑战。有了这些分析功能,数据衰减将得到进一步缓解,并成为任何UEBA解决方案成功的基础。有关风险评分好处的更多信息,请查看guruchul用户和实体行为分析产品。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享