防范企業內部安全威脅的7種“武器”
責編：gltian ｜2024-03-06 17:22:27現代企業組織的內部威脅有很多種，從心懷不滿的員工、勒索事件受害者和安全意識薄弱的用戶，到那些對公司網絡上敏感數據和系統擁有高級訪問權限的用戶，包括系統管理員、網絡工程師甚至CISO等，都可能對企業數字化發展造成致命的威脅和損害。研究人員發現，內部威脅已經成為現代企業必須面對的重要安全挑戰，很多重大網絡安全事件都是由內部因素所引發。
然而，由于內部人員行為的復雜性，很多企業對內部威脅缺乏有效的應對措施，只能在事件發生后被動地進行補救響應。本文梳理了7種有效的內部威脅檢測工具及風險管理策略，能夠為企業增強內部威脅防護能力提供幫助。
1?用戶行為分析（UEBA）
現代化的用戶行為分析產品具有多種優勢功能，使企業能夠有效地檢測內部威脅。用戶行為分析軟件通過收集和分析來自各種來源的數據來分析和檢測內部人員的可疑行為。這些來源包括網絡日志和用戶活動日志。通過檢查這些數據，企業安全團隊能夠識別可能表明潛在內部威脅的模式和異常。
用戶行為分析的過程包括檢查組織內用戶的行為，并將其與已建立的行為規范進行比較，通過這種比較，能夠識別出可能指示惡意意圖的任何偏差或異常活動。通過監控登錄時間、文件訪問模式和數據傳輸量等因素，軟件可以標記超出預期范圍的任何行為。
此外，用戶行為分析軟件可以利用機器學習算法來不斷學習和適應不斷變化的威脅。這使軟件能夠隨著時間的推移變得更加準確和有效，因為它在識別可疑行為模式方面變得更好。
2?端點檢測和響應（EDR）
端點檢測和響應（EDR）工具由于能夠監控和分析企業各類端點設備的運行活動，因此在檢測內部威脅方面已成為不可或缺的工具。這些EDR工具提供了一系列關鍵功能和優勢，使企業能夠增強其可見性并主動檢測威脅。
EDR工具的主要功能之一是對端點設備進行實時監控，這種實時監控有助于識別任何可疑或未經授權的行為，使組織能夠立即采取行動，以減輕潛在的風險。
EDR工具的另一個重要功能是威脅搜索。這些工具使安全團隊能夠主動搜索網絡中的潛在威脅和異常。通過利用先進的分析和機器學習功能，EDR工具可以識別可能表明內部威脅的入侵模式和指標。
此外，EDR工具還提供事件響應功能，使組織能夠快速響應并控制任何安全事件。通過這些工具，企業可以有效地調查和修復事件，最大限度地減少內部威脅對其運營的影響。
3?網絡流量分析（NTA）
部署應用NTA系統，對于幫助企業檢測和分析網絡系統中的潛在內部威脅同樣非常重要。NTA系統提供了對網絡流量的深入了解，使組織能夠監控和分析網絡中的數據流。通過部署應用NTA系統，企業組織在防范內部威脅時能夠獲得以下幫助：
??高級威脅檢測：通過分析網絡流量模式，NTA系統可以及時檢測出和內部威脅相關的異常網絡活動，如數據泄露或未經授權的訪問嘗試。
??實時監控：NTA系統提供對網絡流量的持續實時監控，在檢測到潛在的內部威脅時能及時向組織發出警報，實現快速調查和響應，最大限度地減少內部事件的潛在影響；
??網絡可見性：NTA系統提供對網絡流量的詳細分析，使組織能夠了解數據在其網絡中的可見性。這種可見性有助于識別網絡基礎設施中的漏洞和弱點，從而增強整體安全性。
??事件分析：在發生內部威脅安全事件時，NTA系統是調查和事件響應的寶貴資源。通過捕獲和存儲網絡流量數據，這些系統使組織能夠重現事件并確定事件的發生原因。
4?數據防泄漏（DLP）
數據丟失防護（DLP）解決方案通過保護敏感數據免受未經授權的訪問或泄漏，在緩解企業內部威脅方面發揮著重要的作用。然而，實施DLP解決方案可能會帶來各種挑戰，包括將其與現有的業務系統集成，以及如何準確對數據資產進行分類數據。
盡管存在諸多應用挑戰，但DLP在防范企業內部威脅方面的好處是顯而易見的。它們包括增強的數據保護、遵守法規以及降低財務和聲譽風險。為確保DLP的有效實施，組織應遵循最佳實踐。這些做法包括進行全面的風險評估，讓所有利益相關者積極參與，并定期檢查和更新DLP應用策略。
5?用戶行為監控平臺（UAM）
UAM平臺能夠為組織提供對網絡系統中的所有用戶活動和行為的全面洞察，這可以為NTA系統的應用進行有力的補充。通過UAM平臺，組織能夠有效地監視和記錄所有用戶的操作，例如瀏覽、文件訪問、應用程序使用和Web瀏覽活動。通過分析這些有價值的數據，UAM平臺可以通過識別任何不尋常或可疑的行為來有效地檢測和預防內部威脅。
同時，企業還可以通過UAM平臺提供的檢測數據，更合理地建立并優化基線用戶的行為模式。任何偏離這些模式的行為都會立即被標記為潛在的安全風險，使組織能夠進行進一步的調查并采取適當的行動。這種對用戶活動的高度可見性不僅有助于檢測內部威脅，還有助于滿足法規遵從性和審計要求。
此外，UAM平臺能夠提供詳細的報告和分析功能，使組織能夠獲得對用戶行為趨勢的綜合理解。這些信息可用于預測防止未來可能發生的內部威脅趨勢。
6?基于機器學習的威脅檢測
機器學習已成為網絡安全領域的一個強大工具，使組織能夠更有效地識別和緩解內部威脅。通過利用先進的算法和統計模型，機器學習算法可以分析大量數據，識別模式，并檢測可能表明內部威脅的異常行為。
基于機器學習的內部威脅檢測方案，一個關鍵優勢是它能夠不斷學習和適應不斷變化的威脅。與傳統基于規則的檢測方法相比，機器學習技術能夠跟上惡意內部人員不斷變化的攻擊策略，可以從歷史數據中學習，并識別可能表明內部威脅的新模式和異常。
這些算法可以分析各種數據源，例如用戶行為、系統日志、網絡流量和訪問模式。通過考慮多個數據點并應用復雜的算法，基于機器學習的解決方案可以識別可能表明內部威脅的行為異常。通過利用機器學習的力量，企業可以領先于惡意內部人員，并保護其敏感數據和資產。
7?網絡安全意識培訓
要讓內部威脅防護計劃真正落地，必須確保組織的所有員工都能充分了解內部威脅的危害，并提高其對內部威脅的防護意識。對員工開展安全意識培訓和教育，能夠提高他們對內部威脅的認識和理解。培訓內容可以包括如何識別可疑行為、報告安全事件、保護敏感信息等方面。通過增強員工的安全意識，可以減少內部威脅的風險。
需要強調的是，企業要充分了解內部威脅意識培訓的有效性。為此，組織可以采訪員工、準備測試或模擬內部攻擊，以了解員工在培訓中學到了什么，以及在未來的培訓課程中應該注意和改進什么。
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