在不断发展的数字安全环境中，组织正面临着与网络安全威胁的艰苦斗争。随着风险比以往任何时候都高，人工智能 （AI） 和机器学习技术的出现正在提供一道新的防线。当与用户行为分析（UBA）结合使用时，这些进步特别有效，UBA是一种仔细检查用户如何与系统和数据交互的方法。这个强大的联盟正在重塑企业保护自己免受内部威胁和数据泄露的代价高昂的影响的方式。
最新的研究，包括 IBM 的 2023 年数据泄露成本报告的结果，强调了内部事件可能对公司的时间和财务造成重大损失。为了解决这些问题，人工智能和机器学习正在成为人们关注的焦点。这些技术能够分析庞大的数据集，识别人类分析师可能忽略的模式和违规行为。通过利用人工智能和机器学习，组织可以增强其检测能力，以更快的速度和准确性识别潜在的内部威胁。UBA 更进一步，通过监控用户行为并建立基线（通常至少 7 天），以查明可能表明存在安全威胁的偏差。
保护您的企业免受内部威胁
UBA 与安全信息和事件管理 （SIEM） 系统（如 Q Radar SIEM）的集成可显著增强组织的威胁检测和响应能力。UBA 仪表板提供用户活动、风险级别和潜在安全事件详细信息的全面概述。这使安全团队能够更有效地评估用户风险、创建监视列表和管理警报。此外，UBA 应用程序有助于通过关联事件和 IP 地址来生成攻击并提供对安全威胁的高级见解。这会产生可操作的情报，帮助安全专业人员快速解决和降低风险。
将人工智能纳入安全调查的主要好处之一是加速了分析过程。这使安全团队能够将重点转移到制定主动防御策略上。AI 驱动的工具提供对自然语言和视觉关系图中的见解的访问，从而加深对警报的理解和调查。这不仅缩短了响应时间，而且可以更全面地分析威胁。
Q 雷达 SIEM
安全专业人员的角色对于完善 SIEM 系统的分析和未来的响应至关重要。反馈回路对于系统持续发展并有效应对新出现的威胁至关重要。这种持续的适应和改进过程对于保持对恶意内部人员采用的复杂策略的强大防御至关重要。
- 使用 UBA 分析用户行为并识别可能指示潜在威胁的异常。
- 将 UBA 与安全信息和事件管理 （SIEM） 解决方案集成，以增强威胁检测和响应。
- UBA 在至少 7 天内学习用户模式，以检测可疑活动。
- UBA 可以提供有关员工行为的详细信息，包括身份、犯罪、时间表和入侵指标 （IoC）。
- 使用 UBA 应用程序生成攻击并提供有关潜在安全威胁的高级信息，包括相关事件和 IP 地址。
- 在 SIEM 解决方案中使用 MITRE ATT&CK 框架，在自动调查期间绘制策略和技术。
- 使用自然语言见解和可视化关系图来增强对警报的理解和调查。
随着数字世界变得越来越复杂，创新安全措施的重要性怎么强调都不为过。人工智能、机器学习和 UBA 的结合证明了网络安全的动态性质。这清楚地表明，随着威胁的演变，打击威胁的战略也必须不断演变。将这些技术集成到 Q Radar 等 SIEM 系统中，对于希望在安全漏洞可能产生深远影响的世界中保护其资产并保持竞争优势的组织来说，是向前迈出的一步。
在网络安全领域，唯一不变的就是变化。组织今天面临的威胁可能与明天面临的威胁大不相同。正是出于这个原因，通过人工智能和UBA的集成，不断改进安全系统不仅是有益的，而且是必要的。这些技术所实现的主动姿态使组织能够领先于威胁，而不是简单地对威胁做出反应。这种积极主动的方法是强大的网络安全战略的基石，该战略可以适应不断变化的数字威胁形势。
从本质上讲，人工智能增强的UBA与SIEM系统的结合代表了在应对网络安全威胁的持续斗争中迈出的重要一步。它清楚地展示了如何利用技术为企业及其数据创建更安全的环境。随着组织继续驾驭数字安全的复杂性，他们采用的工具和策略对于决定他们是否成功挫败内部威胁和防止数据泄露至关重要。将人工智能和UBA整合到网络安全实践中不仅仅是一种趋势;它是保护组织最宝贵资产的现代、弹性方法的重要组成部分。