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抵御“内鬼”! 腾讯安全中心集成UEBA能力解决内部安全威胁

日渐频发的网络安全事件,时刻警示着各类企业加强外部安全防线的同时,也不应忽视内部安全威胁。诸如不规范操作、越级权限访问、企业内部网络攻击以及内部人员恶意破坏等,都让企业网络安全危机四伏。为帮助企业更好的应对内部威胁,腾讯安全运营中心(SOC)推出了UEBA分析能力,以帮助客户高效、准确、及时的检测风险,从而提升自身安全防护能力,有效降低内部威胁影响。 01 内部威胁让企业网络安全危机四伏 据2019年调查数据显示,全球企业因信息安全事件损失超过百亿,而其中超过60%的损失是由内部问题引起。在全球爆发的重大

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以“威胁应对”为中心,看企业信息安全能力建设

1.前言 笔者做了多年的安全服务,这几年集中精力在做安全分析类引擎或产品,关于大数据时代信息安全的三点个人看法,作为引言。 (一) 聚焦细分市场,围绕核心竞争力,合作的模式来做平台。 大数据时代数据的采集、存储、分析、呈现等等,很少有一家能完全做的了,通吃也真没必要也没能力,从细分看, 做采集的可能有集成商或服务商A来完成实施工作;做存储的有擅长存储的B来做;做分析层的需要有懂业务、了解安全的服务商C来完成,数据的呈现又是专门的团队或开发商D来做。做自己最擅长的,其他的找合作伙伴,能够最快速的形成整体来满

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威胁情报共享方式

情报信息是现代网络安全中重要的一种资源,由于网络空间里的黑客有了更强大的工具军火库和资源,攻击行为更多的是有组织犯罪和政府背景行为,攻击变得越来越复杂且态势感知技术也因此被应用于网络空间安全领域来对抗这种复杂的攻击。为了实现对威胁的全面感知、分析和响应,态势感知技术需要掌握所有出现的威胁信息,但一种单独的网络安全设备无法检测到所有类型的攻击,一家单独的组织也无法发现所有的安全威胁,因此在设备间和组织间交换安全威胁相关的情报成为搭建态势感知系统的重要基础,由于不同设备和组织各自有不同的数据格式和数据组织形式,为了加强安全设备的配合,以及促进不同组织间的协同响应,需要开发标准化的机器可识别的网络空间威胁情报数据交换方法

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AISecOps:打造可信任安全智能

随着数据的积累,算力的提升,人工智能技术的演进,语音、图像、文本处理等应用场景自动化程度大幅提升,也让我们看到安全能力向着更高水平的自动化演进的曙光。技术平台的自动化、智能化水平,也逐渐成为网络安全攻防双方角力的重点。学术界和工业界纷纷尝试基于人工智能技术的安全分析方法,包括深度学习、机器学习、知识图谱等人工智能技术,已经逐渐应用到恶意软件检测、入侵检测、欺诈检测、行为分析等安全业务和应用中。不过,几轮炒作和试错下来,火热的期盼逐渐归于平静,安全技术发展归于辛苦的爬坡过程,实践上的不尽人意倒逼参与者思考,到底什么样的智能化方案才能够与安全场景契合?安全智能如何才能赢得人的信任,融入到自动化的大潮中去?本文从实践经验出发,总结了AISecOps(智能安全运营)的技术内涵、指标层次及能力分级,进而介绍AISecOps技术发展中的关键趋势——打造可信任的安全智能。

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