智能讓安全更簡單——用戶實體行為智能安全分析
發布時間 2019-07-05
近日，由安全牛組織的CS·2019用戶與實體行為分析(UEBA)解決方案閉門討論會在北京舉辦，會議定向邀請了來自政府、央企、金融、運營商、知名互聯網等行業用戶以及網絡安全廠商專業大咖，共同對UEBA技術及實踐展開交流與討論，作為網絡安全行業的領軍企業，啟明星辰應邀參會并發表演講。
啟明星辰大數據實驗室（BDLab）經理侯廣訓在《智能讓安全更簡單——用戶實體行為智能安全分析》演講中提到，啟明星辰自主研發的網絡用戶實體行為智能安全分析系統（簡稱：“V-UEBA”）是一款針對用戶和實體（含設備、應用等）異常行為發現與關聯分析的平臺產品，基于人工智能的機器學習，具備發現異常、為用戶和實體畫像、行為分析及上下文關聯分析等能力，幫助企業客戶解決內部威脅（惡意用戶、粗心用戶、失陷主機的異常行為）、自適應安全訪問、移動App業務風險感知、日志分析與審計等網絡安全問題。
? 用戶實體異常行為偵測
通過收集數據，將用戶、實體、異常行為三者進行綁定，以用戶、實體的視角對異常行為進行持續追蹤，通過人工智能機器學習算法，分析發現內部威脅事件，大幅提升企業的內控能力。
? 全面數據采集
收集多種數據源：AD/LDAP日志、VPN日志、網絡流量、DNS服務器、DHCP服務器、HR系統等，實現將數據與用戶、設備等相關聯，提供全方位的網絡畫像。
? 先進的人工智能算法
提供監督和非監督的機器學習方法進行異常行為檢測，同時支持基線算法、上下文感知，形成一套成熟的用戶實體異常行為檢測模型，大大減少誤報、漏報現象。
網絡安全是人與人的對抗，來自網絡的威脅也是和網絡技術發展并行的。對應于安全威脅變化，也要有相應的安全防護方式，事實證明，V-UEBA是應對當前安全威脅的極佳應用實踐。
某省煙草局的安全事件無法追溯到人,啟明星辰V-UEBA通過收集網絡流、AD日志、DHCP等信息，通過機器學習引擎分析，發現內部失陷主機C&C外聯、用戶異常網絡訪問行為，將用戶、實體、異常行為相關聯綁定，事件定位到人員、設備，并提供依據，幫助用戶提升事件處置能力。
新時代面臨的網絡安全挑戰巨大，安全問題層出不窮，啟明星辰V-UEBA在安全攻防技術、人工智能建模技術和大數據技術融合的基礎上，利用安全服務專家思維方式與數據驅動、機器學習相結合，切實解決用戶最關心的網絡安全問題，全面幫助客戶提升安全能力，推動網絡安全建設健康發展。
啟明星辰大數據實驗室（BDLab）經理侯廣訓在《智能讓安全更簡單——用戶實體行為智能安全分析》演講中提到，啟明星辰自主研發的網絡用戶實體行為智能安全分析系統（簡稱：“V-UEBA”）是一款針對用戶和實體（含設備、應用等）異常行為發現與關聯分析的平臺產品，基于人工智能的機器學習，具備發現異常、為用戶和實體畫像、行為分析及上下文關聯分析等能力，幫助企業客戶解決內部威脅（惡意用戶、粗心用戶、失陷主機的異常行為）、自適應安全訪問、移動App業務風險感知、日志分析與審計等網絡安全問題。
? 用戶實體異常行為偵測
通過收集數據，將用戶、實體、異常行為三者進行綁定，以用戶、實體的視角對異常行為進行持續追蹤，通過人工智能機器學習算法，分析發現內部威脅事件，大幅提升企業的內控能力。
? 全面數據采集
收集多種數據源：AD/LDAP日志、VPN日志、網絡流量、DNS服務器、DHCP服務器、HR系統等，實現將數據與用戶、設備等相關聯，提供全方位的網絡畫像。
? 先進的人工智能算法
提供監督和非監督的機器學習方法進行異常行為檢測，同時支持基線算法、上下文感知，形成一套成熟的用戶實體異常行為檢測模型，大大減少誤報、漏報現象。
網絡安全是人與人的對抗，來自網絡的威脅也是和網絡技術發展并行的。對應于安全威脅變化，也要有相應的安全防護方式，事實證明，V-UEBA是應對當前安全威脅的極佳應用實踐。
某省煙草局的安全事件無法追溯到人,啟明星辰V-UEBA通過收集網絡流、AD日志、DHCP等信息，通過機器學習引擎分析，發現內部失陷主機C&C外聯、用戶異常網絡訪問行為，將用戶、實體、異常行為相關聯綁定，事件定位到人員、設備，并提供依據，幫助用戶提升事件處置能力。
新時代面臨的網絡安全挑戰巨大，安全問題層出不窮，啟明星辰V-UEBA在安全攻防技術、人工智能建模技術和大數據技術融合的基礎上，利用安全服務專家思維方式與數據驅動、機器學習相結合，切實解決用戶最關心的網絡安全問題，全面幫助客戶提升安全能力，推動網絡安全建設健康發展。
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