识别网络安全威胁 网络攻击威胁应成为企业日常关注的问题。仅在 2020 年上半年，数据泄露就暴露了360 亿条个人记录。2021 年 5 月，一场网络攻击导致美国最大的管道之一暂时关闭，并扰乱了一家大型肉类加工厂的生产。
网络攻击不仅代价高昂
还会损害消费者信任。此外，网络安全威胁也在 whatsapp 号码数据 不断增加。当 COVID-19 突然带来意外的社交距离规定时，许多企业在没有制定网络安全计划的情况下转向远程工作。美国联邦调查局网络部门报告称，与疫情前相比，投诉量 增加了 400% 。
一种新的网络安全保护方法正在从一种尚未开发的资源中涌现出来：行为分析。IT 和数据安全团队以在市场研究、客户体验和产品情报方面的应用而闻名，他们也在利用用户的行为信息来保护员工和公司数据免受网络威胁。
组织在应对网络威胁时面临的挑战
公司资产包含专有和机密信息，更不用说员工的私人 2020 年最值得购买的科技产品 数据。为了保护这些信息，企业使用访问控制、双因素身份验证、防病毒软件和电子邮件保护等预防措施来降低风险。
但不良行为者，尤其是内部人员，可以轻松绕过这些控制措施，即使没有恶意，也可能发生违规行为。获取泄露的凭证、网络钓鱼攻击和键盘记录是窃取公司数据的常见手段。但实际上，人为错误是 95% 网络安全漏洞的主要原因。根据分析公司Forrester 的数据，超过一半的组织数据泄露事件都是由内部人员造成的。当员工出现以下情况时，可能会发生有意或无意的内部威胁：
点击发起勒索软件攻击的可疑链接
使用窃取的登录凭证访问公司文件
离开时带走数据
将私人公司数据发送到他们的个人电子邮件
在个人网络上访问公司数据时遭到黑客攻击
使用行为分析数据识别可疑行为
行为分析可以帮助组织识别恶意内部 赌博电子邮件列表 活动并遏制（或阻止）网络攻击等威胁。网络或系统内的异常行为通常是威胁的第一个迹象。因此，检测攻击的最简单方法之一是跟踪异常的行为模式。
行为分析工具将使用随时间收
集的数据为每个用户创建行为档案。通过将这些数据与机器学习工具相结合，您可以开始跟踪和预测基于随时间使用情况的模式。最后，您的行为分析工具应该会提醒您注意可能构成威胁的异常情况。您可以在以下领域发现行为中的危险信号：
1. 打字节奏
就像笔迹一样，打字节奏因人而异。因此，打字节奏（也称为击键动态）正逐渐成为身份验证的生物特征因素。打字太快或太慢都可能表示存在机器人行为或凭据被盗。
2. 地理违规行为
有问题的账户是否通过预期的浏览器和 IP 地址访问？您是否收到来自与您的公司无关的不同海外地址的多次登录尝试？从未失败过的用户的登录尝试失败，或者来自新位置的登录尝试失败怎么办？以上任何一种情况都可能表明有潜在的不良行为者试图访问您的系统。
3. 凭证的使用
凭证使用对数据安全构成了重大问题，61% 的违规行为归因于凭证被利用。密码是最普遍的身份管理形式，尽管它们很容易被遗忘、输入错误或被盗。如果帐户用户正在执行他们无权执行的操作，则凭证使用异常可能表明滥用特权。
4.部门使用习惯
与部门或角色不符的行为可能表明存在问题。例如，工程团队可能会运行复杂的服务器查询，但人力资源团队中的某些人不会。
其他终端数据例如登录频率
、工作日期或时间、异常数据量传输以及文件、设备或应用活动）都可以向组织提示他们需要调查的潜在威胁。借助高级行为分析工具，您可以根据需要创建临时细分，快速识别哪些用户是潜在威胁（并随着行为的变化而动态更新）。
您需要什么样的行为分析工具来捕捉威胁？
用户身份并不总是那么简单。数十年来，人们一直依赖“用户名和密码”的身份管理模式，这往往会导致过度的访问权限和每个用户拥有多个帐户。
要创建完整而准确的个人资料，您需要一个工具，该工具可以全面了解用户的访问权限和权利、所有帐户的当前和过去活动、典型活动的最新资料以及其同事和同侪群体的活动。因此，要真正了解用户的行为模式并确定该身份的风险，您需要访问来自多个来源的数据，包括：
身份管理系统
帐户管理系统
目录
日志源
Web 访问日志
内部访问日志
情报来源
仅仅获得这些数据集的访问权限是不够的——您需要一个能够快 识别网络安全威胁 速处理并洞察这些不同行为线索的工具。在阻止潜在的网络攻击方面，时间至关重要。客户智能解决方案可以将行为分析数据与机器学习结合起来，使团队能够快速解读大量数据，并在为时已晚之前向他们通报潜在的网络威胁。
Scuba 如何保护您的品牌
1. 可视化并提醒您注意异常情况
要直观显示异常情况，您可以使用 Scuba 中的旅程地图或直方图功能来捕获工作中的不良行为者。例如，通过将带时间戳的数据与可疑事件（例如将数据传输到未经授权的 USB、用户或地理区域）分层，您可以开始看到模式，从而可以在潜在事件发生之前对其进行标记。
然后，一旦检测到异常无论是一般
异常还是超过特定阈值），Scuba Signals 都会通过电子邮件和 Slack 生成警报，并为您提供实时反馈。您不仅会始终收到有关可疑活动的警报，而且 Scuba Signals 还可以触发自定义脚本来停止相关操作（例如，关闭端口、更改防火墙支付设置或将库存更改为零）。
2. 模型漂移
通常在机器学习领域，模型漂移只是“问题的一部分”。无论是由于数据漂移还是概念漂移，模型都需要随着时间的推移进行调整，否则它们就会变得不准确。这就是 Scuba 的作用所在。我们帮助现有的机器学习模型分析和改进模型漂移。我们的一些客户，如 Salesforce，已经使用 Scuba 来改进他们的机器学习并做出更准确的预测。由于 Scuba 使迭代、运行新查询和比较模式变得如此简单，因此您仍然可以检查欺诈活动，而不受季节性行为的影响，并适应行为变化。