虽然外部网络威胁占据头条新闻,速检但来自组织内部的测内内部威胁的增加越来越令人担忧。2023年,部威内部人员造成的高级数据泄露平均成本达到490万美元,比全球平均数据泄露成本445万美元高出9.6%。分析为了有效应对这种危险,可帮将高级分析集成到数据安全软件中已成为一项关键的助快主动防御策略。
内部威胁来自故意或无意地滥用对公司资产的速检授权访问权限的用户。内部威胁通常有两种类型:故意(恶意)和无意。测内无意识的部威内部威胁可能是由于疏忽或仅仅是意外造成的。故意威胁是高级为了个人利益或不满而损害组织的行为。
无论意图如何,两种类型的内部威胁都可能给企业带来严重后果。快速检测和缓解这些风险至关重要——恶意内部人员发起的违规行为需要近 308 天才能解决。
检测威胁的传统方法难以跟上不断变化的攻击者策略。高级威胁检测分析可以帮助提供一种动态、主动的方式,通过扫描和分析数据来快速识别内部威胁。快速检测至关重要,因为它在减少财务损失、维护声誉、最大限度地减少数据暴露、满足合规性要求和确保运营连续性方面发挥着重要作用。
在机器学习和人工智能的推动下,高级分析彻底改变了组织识别和响应内部威胁的方法。通过动态评估风险因素以识别整个系统中的潜在风险,高级分析可以建立行为基准并通过不断变化的模式识别潜在威胁。
行为分析检查历史和实时数据,以开发详细的用户行为档案,以区分授权行为和可疑行为。来自大量数据集的上下文洞察为早期异常检测提供了用户交互的全面视图。用户和实体行为分析 (UEBA) 工具使用不同的数据源来识别异常行为。此外,自动化和编排简化了威胁检测工作流程和响应协调,减少了调查时间。
在充满日常挑战的网络安全环境中,内部威胁需要立即引起关注。集成到数据安全软件中的高级分析提供了强大的解决方案。及时检测内部威胁对于组织的财务稳定性、声誉和运营弹性至关重要。通过利用先进的分析,组织可以加强防御,领先于内部威胁并保护其皇冠上的宝石:数据。
责任编辑:武晓燕 来源: 河南等级保护测评 内部威胁机器学习(责任编辑:时尚)
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