检测内部威胁：利用用户行为分析

从意外的数据泄露到故意的恶意攻击，员工通常在许多安全事件中扮演不知情的角色。不幸的是，大多数组织没有正确的协议和流程来识别其员工带来的潜在风险。

根据SANS Institute进行的一项调查，35% 的受访者表示他们缺乏对内部威胁的可见性，而 30% 的受访者表示无法审核用户访问是其组织中的安全盲点。此外，2023 X-Force 威胁情报指数报告称，41% 的安全事件涉及初始访问的网络钓鱼。

这意味着组织很容易受到由其员工造成的代价高昂且具有破坏性的安全事件的影响——无论是由于疏忽还是故意造成的。检测内部威胁对许多安全团队来说都是一项挑战，传统的安全措施已不足以解决这个问题。但是，通过利用用户行为分析 (UBA)，组织可以更有效地检测和预防内部威胁。

什么是用户行为分析？

用户行为分析(UBA) 是一种安全软件，可通过收集各种数据类型来检测用户活动中的异常行为和异常情况。UBA 使用机器学习、自动化和人工智能来分析来自各种来源的数据，例如日志、网络流量和端点设备，以创建正常用户行为的基线。然后，UBA 实时监控行为，并在检测到可能表明存在内部威胁的异常情况时向安全团队发出警报。

用户行为分析在检测内部威胁方面的优势

UBA 在检测内部威胁方面具有多项优势，例如：

能够检测异常用户行为： UBA 可以检测异常行为，例如用户从不熟悉的设备或位置登录，在异常时间访问敏感信息或多次登录失败。
上下文分析： UBA 可以根据各种上下文因素分析用户行为，例如用户的工作角色和位置，以及网络中发生的其他活动。这有助于识别使用传统安全工具可能难以检测到的异常情况。
减少误报：高级算法和机器学习可以使 UBA 通过区分正常和异常用户行为来最大程度地减少误报。
实时警报： UBA 在检测到异常行为时向安全团队提供实时警报，使他们能够迅速采取行动以防止潜在的内部威胁。