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数字化新时代下的网络安全挑战与应对策略：全面解析,小学老师课题网站建设
2024-12-22
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返回列表新的数字时代正在加速到来。网络环境更加多样化，人员更加复杂，接入方式更加多样化。网络边界逐渐模糊甚至消失，同时企业数据不断增加。数字化转型在促进组织业务发展的同时，也带来了严峻的网络安全挑战。
1、外部攻击增多，包括受利益或国家驱动而难以察觉的高级攻击；
2. 恶意内部人员、员工疏忽、账户被盗、主机被盗等造成的各种内部威胁；
3、数字基础设施的脆弱性和风险暴露不断增加，不断变化的业务需求使问题持续加剧；
4、安全团队人员不足或能力有限，陷入不对称的“安全战”。
在数字化带来的巨大变化下，传统的安全威胁发现能力受到了极大的挑战。传统的安全产品、技术和解决方案基本上都是基于已知特征的规则匹配来进行分析和检测。基于特征、规则、人工分析，以“特征”为核心的检测分析存在安全可视性盲点，后果严重。存在滞后效应、无法检测未知攻击、容易被绕过、难以适应攻防对抗的网络现实、快速变化的企业环境和外部威胁等问题。
安全是人与人之间攻防对抗的游戏，一切意图都需要通过行为来表达。这是安全运营中最重要、最有价值的一块拼图，也是传统方法中最缺乏的。针对传统方法的弊端，安防行业基于大数据驱动、机器学习、概率分析、模式识别等，逐渐强化以“行为”为核心的检测分析。
用户实体行为分析（UEBA）应运而生。
2.什么是UEBA？
UEBA的全称是User and，即用户实体行为分析。
UEBA的定义是“UEBA提供基于各种分析方法的剖析和异常检测，通常是基本分析方法（使用签名规则、模式匹配、简单统计、阈值等）和高级分析方法（有监督和无监督机器学习等）” .），使用打包分析来评估用户和其他实体（主机、应用程序、网络、数据库等）并发现与用户或实体的标准配置文件或行为异常的活动相关的潜在事件。受信任的内部或第三方人员访问系统（用户异常），或绕过安全控制的外部攻击者（异常用户）。
用户行为分析（UBA）将用户活动和相关实体（用户相关的应用程序和终端等）信息关联起来构建角色和群体，进一步定义这些个人和群体的合法和正常行为，并将这些角色在群体和群体之间进行整合。组。对团体、团体与个人、个人与个人（远离合法正常行为的团体和个人）进行对比分析，发现异常用户（账号被盗）和用户异常（违法行为），从而发现商业欺诈行为、敏感数据泄露、内部恶意用户、恶意用户。高级威胁的目的，例如定向攻击。
3. UEBA应用场景1 账户安全
内部员工，尤其是高权限用户以及服务和共享帐户是内部和外部攻击者的主要目标。通过获得访问权限，他们可以访问最敏感的交易、数据，甚至创建其他新的特权帐户或滥用权限升级操作。由于公司账户数量庞大且难以区分滥用和合法使用，组织在监控这些账户方面面临着重大挑战。有效监控特权帐户不仅是一项重要的合规性要求，也是一项关键的威胁管理功能。而专有的特权帐户管理应用程序（PAM），PAM应用程序提供特权帐户的全生命周期管理，对特权帐户的异常行为进行监控、检测和分析是PAM的一项高级功能。 PAM内置的特权账户异常检测能力比较弱，因此一些PAM厂商会与UEBA产品集成，将PAM检测到的异常事件连接到UEBA产品的高级分析引擎，与其他维度的数据配合，进行更深层次的权限处理异常账户事件识别。
破坏账户安全的场景大致有两种。一类是账户本身的异常操作，如创建、提权、删除、暂停、撤销等异常行为，以及静默账户的突然活动等。另一种是通过对登录时间、位置、频率等账户行为进行异常监控来判断账户是否被盗或被泄露。
2 内部威胁
内部员工比不受信任的外部人员更容易访问和获取重要的公司信息。一方面，公司的安全防护和访问控制大部分都是针对外部攻击者；另一方面，内部人员对组织的人员、规则、制度有一定程度的了解，因此可以利用这些便利来逃避安全保护。检测。内部威胁通常分为两类。一类是恶意内部人员，即合法人员利用职权做违法事情。例如，下载大量重要客户数据并出售以获取利润。另一种是内部人员账户被盗后的恶意行为。内部威胁检测的场景设计相对复杂，一般从四个维度考虑。
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