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无法支持传统媒体,内部威胁成为最大的安全问

标题:无法回应传统媒体,内部威胁成为最大的安全问题
根据调查,53%的组织在去年内受到内部攻击,27%的组织认识到内部攻击的频率增加。由于组织内的威胁往往是隐形和危险的,传统媒体无法应对内部威胁。了解行为,看风险,及时回应。
I.越来越严重:公司的内部威胁情况不容乐观
随着云计算和大数据技术的快速发展,越来越多的业务应用程序被集成到数据中心并集中管理。风险集中
包括客户隐私数据(身份信息,地址信息,财务状况),商业秘密(知识产权,销售合同,商业机会)在内的数据是公司和机构的宝贵资产。等待内部机密(员工信息和薪酬,财务数据)将成为黑人生产和盗窃的最重要目的。,UU作为美国最大的目标零售商,如在七月国歌保险公司的最后一年,从EE的三大信用机构Equifax公司数据的一个损失影响超过4000万名美国人多亿是的。门户网站外部的盗版以查看信息是否被过滤继续引发严重数据泄露的方式。
与此同时,企事业单位的内部,这是从来没有安静,内部威胁是密切相关的员工和用户提供各种角色(合作伙伴,旋转的意图,人为破坏)许多危险的我会采取行动。他们的法律状况和内部威胁日益严重。
第二,有三种类型的内部风险官员。
内部风险的原因在于囚犯的威胁。损害是严重的,无论是故意伤害还是非故意伤害,还是伪装成入侵者的入侵者。根据这些特点和行为,我们将处理这三种情况。
第三,很难防止 - 处理内部威胁的传统手段
内部威胁由于攻击者具有内部知识,因此可以直接访问关键信息资产。当它们发生时,对公司的损害变得非常大。同时,威胁和内部攻击相对隐蔽,难以防范,因此传统的安全措施很难实现。
传统的安全系统有盲点。
传统的安全系统旨在避免构建外部攻击者,但它们已经失败,特别是因为缺乏网络限制来防止内部企业和机构人员的风险。如果此攻击发生在网络内,则可能更容易入侵防火墙。
隐藏
内部攻击者的恶意行为通常发生在正常的工作间隙中,这使得分析数据提取变得困难,因为恶意行为嵌入在大量正常行为数据中。同时,内部攻击者对组织的安全防御有足够的了解,因此您可以采取措施。。
高风险 在许多情况下,内部威胁的后果比外部威胁更严重。最主要的原因是,具有相应的知识攻击者自己对组织(如知识产权)组织的主要资产,因此是可以访问组织的经济资产,商业活动和组织。破坏可靠性给组织带来了巨大损失。
第四,360内部威胁解决方案。
360内部威胁解决方案可以分析员工在线行为,内容,内网用户的商业访问操作,终端行为等数据。通过基线分析和机器学习,他们可以检测异常行为并发现内部威胁,及时报警和锁定过程。
为了确保整个程序的登陆,我们必须做四件事:清楚地看清楚用户,了解行为,看风险,及时回应。
初始点:谁是用户,用户
这建立了与人事系统,IT业务系统的接口,并确定了网络的虚拟用户。谁是他,哪个部门,您使用哪个帐户以及您将与谁联系真
首先,最基本的是用户的身份。用户识别的本质是将IP信息与用户的实际身份(用户名,移动电话号码,其他第三方可以看到的信息)相关联。
那么,你们有什么关系
用户的常规登录方法可以归纳为三类:本地身份验证,单点登录和第三方身份验证。
第二点:抓取行动 - 如何抓好
为了理解行为,由于数据是基本的,因此数据来源必须丰富和完整。我们所采用的基本数据收集方案,推出了上网行为管理团队在每一个互联网出口,我们已经推出了企业安全网关内部网络在线行为数据,内联网业务数据和数据完整性的收集直接连接终端数量和来自第三方业务系统的数据,以确保真实性和有效性。
通过强大的网站识别,应用程序识别和内容识别在互联网上的操作,您可以准确地分类和识别您的在线行为和内容。例如,除了识别电子邮件之外,我们不仅识别社交,还识别电子邮件内容帐号和其他人需要知道其内容。 内网的运行,通过分析企业内部网的流量数据,可以准确地恢复业务的内容(例如,如果您登录到OA系统或财务系统)。员工登录或提供服务,但您需要知道表单的内容并上传和下载数据。至于终端的操作,需要知道文件访问操作和打印操作。
第三点:看风险。
以可视化的风险,首先,根据有机关系,用户根据业务场景构建数据模型中的多个数据的关联,我们需要量化不同人群的危险行为。
接下来,准确实时发现用户行为雷达,群体差异,历史差异,偏差发现,风险预测
根据埃克曼的情绪分类理论,基本情绪可以分为五类:快乐,悲伤,愤怒,恐惧,惊喜。通过情感标记基于来自周围的事件和对象的个人情感特征CNN神经网络算法的字典,它能够精确地跟踪情绪信号的个人或团体随着时间的推移。在发生问题之前防止索引异常变化的原因。 最后,显示所谓的风险。当然,风险足够清晰和详细,因此系统有两个模块。每个一般风险解释和法证风险分析都显示了当前的情况和风险细节。这很危险。
1)风险总结---参考内部风险大纲,参考TOP风险用户类别,确认用户利益风险。这些可以针对每个事件或部门单独显示。
2)法医风险分析---用户的基本信息是显而易见的。事件的时间方面和类型用于理解员工活动的特征,并详细记录事件上下文的详细信息。
第四点:及时应对 - 风险管理。
发现风险是一个过程,风险的处理是一个结果,它是整个生态系统解决方案链的最终联系。此外,大屏幕显示,威胁和及时发现风险,并阻止攻击的相关调整策略的综合能力,可以快速快速排除问题。我们将有效减少企业亏损。
1)阻止Internet上的风险行为。
?阻止不受欢迎的阻止软件阻止非法网页(与黄色,毒品有关,与武器有关)和阻止访问非法信息的渠道。
您无法说,管理和管理社交媒体,如论坛和微博。您只能阅读出版物,不能发表评论,也无法发表。
记下实名制导航和外部发行的所有记录。这些可以在以后轻松确认和跟踪。
2)由于业务风险行为导致的警报阻止
当执行注册审计和审计业务内网服务系统,将通过计算风险信息侵犯了用户的操作进行报警的过程。
五大技术
用户行为分析系统基于大数据架构的智能分析系统,是整个解决方案的核心。通过参考分析,多种业务场景的算法,如科学,相对于(账号异常,业务违规行为,如数据泄漏)运行合理的数据建模异常检测有助于确定和量化。风险
双电机数据分析仪
在大数据分析过程中,使用了两个分析引擎。它是实时检测引擎(规则库)和异常检测引擎(基线分析和机器学习库)的组合。完成风险事件的发现。
系统访问的主要数据是从探测器,设备寄存器,终端,服务器,帐户信息以及与AD实时同步的组织结构收集的数据。
将上述信息输入系统后,将在之前处理数据,并关联注册表,数据库记录和员工信息。基于此,可以执行基于专家知识的实时监控(未授权访问,下载机密数据的查询等),然后进行统一。高级分析原始数据进入ElasticSearch并准备快速数据参考。
最后,根据各种业务场景(账户故障,业务违规等),内置了许多数据模型。这些模型,发现风险,并通过基线分析和异常检测算法量化,有助于该系统ElasticSearch保存这些风险事件的形式,以方便后续的取证搜索。
2.广泛的风险模型
通过整合各种危险行为,UBA分类,涵盖了各种行动,四个主要场景(数据丢失,异常账号,经营风险和负面情绪)超过30的风险模型建立。每个大场景的风险 例如,根据每个维度,偏离组的基线个体和他们自己的历史差的个人和团体的差异,,的风险,可以进行比较,以通过位置和直观的发现的异常的基线。
注册高质量的商业活动 对威胁的内部分析与商业数据密不可分。许多公司,特别是一些大公司和组织,也有自己的内部系统。内部业务系统几十,那些不完整的系统中的记录,或者有一个完全不存在的记录,在数据分析的时候缺少这部分的数据,它影响的分析结果。
在360个的内部威胁解决方案,企业安全网关已经实现,使用企业自学习引擎,可以得到高品质的商业运作记录,而不开发和已定制精细设置。
第六,结论
内部威胁,所有的公司都面临着安全问题,造成非法活动特别授权用户和风险数据泄露和业务,关注这些焦点总是业务水平高它已成为。为此,与大数据分析平台,业务建模和机器学习功能相结合,由深愿景的快速检测和用户行为的危险性,内部威胁态势感知360的设计。为了防止内部威胁,我们将实施针对攻击的攻击,防止违规并防止泄密。
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