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免备案高防cdn_ddos高防服务器_原理

小墨安全管家 2021-05-02 13:23 高防服务器 89 ℃
DDoS防御

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由于网络攻击的数量和复杂性越来越高,预防和减轻这些攻击变得越来越艰难。安全团队通常无法有效地治理由不同安全工具生成的数千个警报。为了调查这些潜在的威胁,分析员还必须完成手动、重复的任务。再加上时刻和人手不脚的压力,很多组织全然无法对付大量的安保工作。为了改进他们的威胁治理操作,组织正在采纳安全编排自动化和响应(SOAR)解决方案。在本文中,我们定义了安全自动化和编排,概述了它的应用,并解释了机器学习在开辟SOAR工具中的作用。在本文中:啥是安全自动化?人工智能和机器学习在安全自动化中的应用威胁治理的重要性以及SOARE的关心把安全自动化带到船上Exabeam安全治理平台的安全自动化啥是安全自动化?安全自动化涉及安全操作任务的自动执行,如扫描漏洞,而无需人工干预。安全监控、入侵检测系统和SIEM等工具使用自动化来搜索威胁。尽管针对组织的攻击(如网络钓鱼活动)更为众多和复杂,但技术已渗透到日常活动中,产生的数据量不断增加。安全分析员在安全软件和工具的关心下,筛选数据警报,找出躲藏的威胁。组织面临着许多的运营挑战。这两者结合在一起:雇佣和留住安全人才;大量警报和事件需要调查;以及作为调查和响应过程的一部分,在多种安全工具之间不断切换,即所谓的"转椅式"响应,通常会导致也许永无休止的积压积压。安全自动化解决方案经过自动处理需要由安全团队手动完成的安全任务来关心解决这些咨询题。自动化重复、耗时的任务有助于:最小化响应时刻减少人为错误减少警觉疲劳啥是翱翔?SOAR代表安全协调、自动化和响应。有序的软件集合或堆栈解决方案允许组织从多个提要聚合威胁数据,DDoS防御,并自动响应低级安全事件,而无需人工干预。这些技术解决方案有助于定义、区分优先级、标准化和自动化事件响应活动。SOAR services有效地协调了内部和外部应用程序。这有助于增强内部SIEM软件的功能。SOAR solutions的要紧特点是:经过集成其他安全解决方案,安全协调提供了组织的安全环境的广泛视图。将内部数据与外部威胁情报源相关联,DDoS高防,使安全分析员可以从源头发觉并补救威胁。安全自动化处理安全任务,如查询日志、评分IP,以及为新用户授予或拒绝权限。经过依靠安全编排工具的集成功能,消除了对同一任务使用多个安全工具的需要。SOAR怎么关心SOC安全运营中心(SOC)是处理组织内部安全咨询题的部门。SOAR solutions经过自动化耗时的任务(如收集威胁情报、丰富上下文中的妥协指标(IOC)和包含低级别威胁),使安全分析员可以将精力集中在高优先级事件上。SOAR解决方案经过以下方式关心安全团队:将威胁情报来源与现有的安全工具集成组织使用了一系列通常不能特别好地集成在一起的安全解决方案。这使得安全团队白费了珍贵的时刻,在分析和整理安全警报的解决方案之间跳跃。SOAR solutions经过将外部威胁情报信息和不同的安全工具集成到一具解决方案中,关心安全人员克服这种"转椅"综合症。将安全事件造成的伤害落至最低SOAR解决方案自动化响应活动,以遏制低级别的攻击。这使得安全人员可以更快地对高优先级的攻击做出响应,从而更早地开始采取缓解措施。减少误报处理误报往往会导致警觉疲劳,使公司在真正的紧急事情下处于惊险之中。安全自动化解决方案关心安全人员排除误报,只提升相关威胁警报。西姆vs SOAR组织经常并且使用这两种解决方案,因为它们相辅相成。尽管安全信息和事件治理(SIEM)解决方案经过提供近乎实时的警报来聚合来自多个源的日志数据,但SOAR在其基础上集成了更全面的工具列表。SIEM使用关联规则,在某些事情下还使用行为分析来寻找异常并创建警报。可是,传统的SIEM解决方案往往会产生太多的警报,CC防御,安全团队无法手动处理。这算是SOAR解决方案的用武之地,它经过自动化IR工作流、自动处理低级威胁以及为安全团队节约时刻来补充SIEM。组织挑选将SOAR添加到他们的安全工具中,要紧是因为它经过自动化日常、耗时的任务来关心安全人员集中精力处理高优先级事件。该解决方案经过呈现来自威胁情报平台、SIEM和UEBA技术等一系列来源的已处理数据,关心分析人员提供事件背景。人工智能与机器学习在安全自动化中的应用啥是人工智能?人工智能(AI)被定义为计算机系统的理论和开辟,以执行通常需要人类智能的任务,例如语音识别、决策和语言间的翻译。该术语用于描述人类认知功能的模拟,如学习和解决咨询题。机器学习作为人工智能的一部分,机器学习(ML)使计算机可以在不使用特定指令的事情下执行任务。机器学习算法经过建立基于样本数据的数学模型来工作。接着,他们能够利用这些信息做出决定或预测,而不必收到明确的命令。AI和ML正在推动安全自动化各组织正在投资人工智能和ML应用程序,以改善其安全操作并增强其安全自动化解决方案。毕马威(KPMG)的一份研究报告显示,全球风险资本投资要紧集中在人工智能开辟上,投资额达120亿美元,其中大部分用于信息安全应用。攻击者倾向于依仍旧的威胁打算新的漏洞攻击,所以组织能够使用AI和ML系统依照往常的数据识别危害指标(IOC)。该系统能够"了解"攻击者的模式并扫描环境以自动识别这些威胁。机器学习在安全自动化中的应用通常包括自加密、诊断和取证分析。公司使用ML技术处理每天经过feed发送的大量数据,搜索并识别威胁。机器学习与安全自动化相结合,提供对攻击的自动响应,使组织可以在几分钟内做出响应。威胁治理的重要性以及SOARE的关心威胁治理允许组织使用手动和自动情报和威胁分析,在杀伤链的早期识别威胁。SOAR解决方案经过自动化报告和实现工具之间的集成来支持威胁治理活动。接着,它们能够自动响应安全事件,而无需人工干预。SOAR在威胁治理活动中的一些应用包括:威胁搜索这种主动谨防策略包括在网络中反复搜索,以检测大概指向威胁的妥协指标。跨来源自动搜索数据能够关心威胁猎人在检测到威胁时更快地采取行动。IR自动化自动化操纵和缓解过程能够减轻安全团队处理低级别威胁的负担,使他们可以专注于复杂的攻击。自动化威胁情报数据的自动聚合和处理能够关心安全团队可视化相关信息,建立关联以检测攻击模式。这能够关心安全人员更有效地治理他们的时刻,并专注于分析任务,如此他们就能够率先于攻击者。把安全自动化带到船上使用SOAR解决方案能够解决诸如重复性、耗时的任务和缺乏工具集成等安全操作咨询题。安全自动化工具毕竟能够执行哪些任务?例如,在恶意软件调查中,DDoS防御,系统能够:监视电子邮件以检测恶意软件感染逆向工程恶意软件删除恶意软件Exabeam安全治理平台的安全自动化Exabeam安全治理平台是一具更智能的SIEM™ 将大数据与机器学习和安全分析相结合以有效应对威胁的平台。它的一些要紧功能包括:Exabeam Smart TimelinesTM,机器创建的用户和设备行为时刻表,减少了检测和调查攻击者战术、技术和程序所需的时刻和专业化。自动化和协调事件响应。组织能够使用预先构建的集成与很多安全工具(如端点检测和响应、防火墙等)轻松快速地响应安全事件。将所有数据聚合到一具中央存储库中,以便轻松扩展安全操作。使用支持ML的用户和实体行为分析(UEBA)识别可疑行为。无限数据列


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