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。为了使分析平台有效,它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。
如果在这些方面表现不佳,就很有可能恶意软件将跳过威胁检测解决方案,在基础设施中不被发现。通过使用配备了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长足进步。
最先进的安全分析解决方案集成了机器学习,这允许软件在特定任务中使用相关数据提高自身的性能。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的安全分析通过自适应和对大数据的响应来改变其自身的性能和功能。下面是它的工作原理:
这种无监督异常检测是机器学习与安全分析一起工作的最常见和最重要的方法之一。在安全之外,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本原因。
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一次成功的勒索软件攻击可以使你的业务瘫痪,通过Citrix Analytics for Security学习如何阻止这些威胁。
随着网络攻击和入侵行为的持续增加,数据安全是当今企业高管们最关心的商业问题。无论是通过恶意活动、内部威胁还是无意的泄露,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、因违反HIPAA和GDPR等法规而面临的巨额治理和合规罚款,以及业务中断。漏洞也会对IT团队造成严重破坏——仅仅意识到安全问题是需要时间的。入侵后的补救措施也会占用宝贵的人员时间,并占用原本用于其他目的的预算。
安全分析的主要好处是它能够提供端到端可见性。IT可以查看跨地理信息、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、数据和端点的当前安全状态。为了防止破坏性的安全事件,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,主动解决试图破坏的问题,然后立即响应而不是反应。这为IT和业务领导提供了安全保证,他们知道自己的安全态势的现有状态,以及如何进一步改进它。
安全分析的首要需求之一是检查内部和外部用户活动的整体方法。因为许多事件都涉及到内部行动者,行为分析可以帮助识别这些安全威胁,避免它们变成代价高昂的数据泄露。此外,一个安全工作空间对于检测异常和潜在的网络威胁至关重要,因为它还允许员工访问所有必要的应用程序,同时从内到外确保数据安全。
一流的安全分析解决方案是自动化的,可以检查整个基础设施中的所有数据、流量和活动。通过对用户行为进行监控和应用机器学习,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。这种端到端视图使IT能够采取主动的方法来解决安全问题,而不是被动的方法。
顶级安全分析用例包括:
为了主动预防网络攻击,您需要全面的安全分析来评估、检测和预防风险。Citrix安全分析使用机器学习创建个人风险评分,以便在威胁导致数据泄露之前识别和阻止威胁。通过端到端可见性和实时分析,这种先进的解决方案可以轻松地立即和自动地响应可疑活动。
在北美:
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