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安全分析是一种网络安全方法,与SIEM(安全信息和事件管理)一样,它分析数据以检测异常、异常用户行为和其他网络威胁。它聚合了整个生态系统中的数据,并将这些数据转化为可采取行动的见解,以便能够主动采取行动,最大限度地降低风险并防止安全事故。人工智能(AI)和机器学习(ML)等先进的网络安全功能通过自动化检测和修复过程进一步提供帮助。
这可以提供更快更全面的安全事件的保护,而无需复杂员工体验。除了外部威胁情报,复杂安全分析解决方案在整个组织中提供主动可视性,改善用户体验,并最终推动更好的业务成果。
安全分析解决方案应该能够监视跨组织架构的IT性能,并分析潜在威胁的行为数据。一个有效的分析平台必须提供关于用户活动、网络流量分析和异常检测的关键安全数据。IT安全解决方案应该能够报告的三个主要性能领域包括网络、应用程序和设备性能。
如果这些领域的性能都很差,那么恶意软件很可能会滑过威胁检测解决方案,在基础设施中无法被检测到。通过使用配备AI和ML的安全分析工具,以及安全策略和最佳实践,组织可以在降低整个体系结构的风险方面取得重大进展。
数据泄露事件曝光
41亿
2019年前六个月的记录3.
机器学习是一种软件能力,它允许软件利用相关数据在特定任务中改进自己的性能。69%的IT高管表示,人工智能和机器学习正在改变他们的业务1.,最先进的安全分析解决方案集成了机器学习也就不足为奇了。与许多安全分析解决方案在安装时包含的预定义和固定数据转换不同,支持ML的安全分析通过对大数据的适应性和响应来转换自身的性能和功能。下面是它的工作原理:
这种无监督的异常检测是机器学习与安全分析合作的最常见和最重要的方法之一。除了安全之外,机器学习还可以持续分析性能数据,以快速识别问题并查明其根源。
黑客每39秒攻击每39秒,或平均每天2,244次2..随着网络攻击和入侵的持续增加,网络安全已成为当今企业高管们最关心的商业问题。无论是通过恶意活动、内部威胁还是无意泄露,组织都会因为数据丢失而遭受损失。负面影响可能包括收入或品牌声誉的损失、昂贵的诉讼、大规模治理和违反HIPAA和GDPR等法规的合规罚款,以及运营中断。漏洞也会对IT团队造成严重破坏。考虑到发现漏洞的平均时间是206天3.,仅仅意识到安全问题是很耗时的。违约后的补救也会占用宝贵的人员时间,并消耗用于其他目的的预算。
考虑到这一点,安全分析的主要好处是向IT提供端到端安全性可见性。这向IT部门展示了它们在地理信息、访问和登录、SaaS和Web应用程序使用、虚拟应用程序和桌面事件、数据和端点等方面的安全现状。为了防止破坏性的安全事件,一个强大的分析平台应该通过使用行为分析发现和标记异常的用户活动,主动解决试图入侵的问题,然后立即响应而不是反应。这为IT和业务主管提供了安全保证,他们知道自己的安全状况的现有状态以及如何改进它。
来自公司员工(以及承包商和供应商)的内部威胁是网络安全领域尚未解决的最大问题之一。2.
麦肯锡公司
安全分析的首要需求之一是一种全面的方法来检查内部和外部用户活动. 因为34%的数据泄露涉及内部参与者4.,行为分析可以帮助识别内部用户的安全威胁,然后再转化到昂贵的数据泄露。此外,安全工作场所对于检测异常和潜在网络威胁至关重要。它还允许员工在确保从内部省外的数据安全性的同时访问所有必要的应用程序。
一流的安全分析解决方案可以自动检查整个基础架构中的所有数据、流量和活动。通过监控并将机器学习应用于用户行为,安全分析解决方案可以更好地识别异常活动并快速提供安全警报。这种端到端的视图使IT能够采取主动的安全性方法,而不是被动的安全性方法。
额外资源:
引用
1.https://www.cio.com/%20%20article/3329741/top-priorities-for-cios-in-2019.html
2.https://www.mckinsey.com/business-functions/riks/our-insights/insider-threat-the-human-element-of-cyberrisk.
3.https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2019/08/20/data-breaches-expose-41-billion-records-in-first-six-months-of-2019/#1d11fe70bd54
4.https://enterprise.verizon.com/resources/reports/dbir/
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