雖然外部網(wǎng)絡(luò)威脅占據(jù)頭條新聞，但來自組織內(nèi)部的內(nèi)部威脅的增加越來越令人擔憂。2023年，內(nèi)部人員造成的數(shù)據(jù)泄露平均成本達到490萬美元，比全球平均數(shù)據(jù)泄露成本445萬美元高出9.6%。為了有效應(yīng)對這種危險，將高級分析集成到數(shù)據(jù)安全軟件中已成為一項關(guān)鍵的主動防御策略。

了解內(nèi)部威脅

內(nèi)部威脅來自故意或無意地濫用對公司資產(chǎn)的授權(quán)訪問權(quán)限的用戶。內(nèi)部威脅通常有兩種類型：故意（惡意）和無意。無意識的內(nèi)部威脅可能是由于疏忽或僅僅是意外造成的。故意威脅是為了個人利益或不滿而損害組織的行為。

無論意圖如何，兩種類型的內(nèi)部威脅都可能給企業(yè)帶來嚴重后果?？焖贆z測和緩解這些風險至關(guān)重要——惡意內(nèi)部人員發(fā)起的違規(guī)行為需要近 308 天才能解決。

需要快速檢測

檢測威脅的傳統(tǒng)方法難以跟上不斷變化的攻擊者策略。高級威脅檢測分析可以幫助提供一種動態(tài)、主動的方式，通過掃描和分析數(shù)據(jù)來快速識別內(nèi)部威脅?？焖贆z測至關(guān)重要，因為它在減少財務(wù)損失、維護聲譽、最大限度地減少數(shù)據(jù)暴露、滿足合規(guī)性要求和確保運營連續(xù)性方面發(fā)揮著重要作用。

高級分析的力量

在機器學習和人工智能的推動下，高級分析徹底改變了組織識別和響應(yīng)內(nèi)部威脅的方法。通過動態(tài)評估風險因素以識別整個系統(tǒng)中的潛在風險，高級分析可以建立行為基準并通過不斷變化的模式識別潛在威脅。

行為分析檢查歷史和實時數(shù)據(jù)，以開發(fā)詳細的用戶行為檔案，以區(qū)分授權(quán)行為和可疑行為。來自大量數(shù)據(jù)集的上下文洞察為早期異常檢測提供了用戶交互的全面視圖。用戶和實體行為分析 (UEBA) 工具使用不同的數(shù)據(jù)源來識別異常行為。此外，自動化和編排簡化了威脅檢測工作流程和響應(yīng)協(xié)調(diào)，減少了調(diào)查時間。

數(shù)據(jù)保護免受內(nèi)部威脅

在充滿日常挑戰(zhàn)的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境中，內(nèi)部威脅需要立即引起關(guān)注。集成到數(shù)據(jù)安全軟件中的高級分析提供了強大的解決方案。及時檢測內(nèi)部威脅對于組織的財務(wù)穩(wěn)定性、聲譽和運營彈性至關(guān)重要。通過利用先進的分析，組織可以加強防御，領(lǐng)先于內(nèi)部威脅并保護其皇冠上的寶石：數(shù)據(jù)。