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小墨安全管家 2021-05-02 12:36 网站防护 89 ℃
DDoS防御

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人工智能正在很多行业中发觉令人激动的新应用和不断变化的工作流程。变化的一具例子是律师事务所,尤其是处理大量敏感数据的大型机构。在人工智能之前,复杂诉讼的发觉过程大概需要十几名或更多律师组成的大型团队来分析数周或数月的数据。使用iManage应用于文档治理的人工智能,DDoS防御,发觉项目的结果只需几秒钟。经过与传统流程一样好或更好的法律见解,CC防御,Speed带来了更高的生产效率。可是,随着律师事务所将客户的敏感数据放入云系统,它们会自动成为网络攻击的诱人目标。这就像二十世纪的罪犯威利·萨顿,他讲抢劫银行是因为"钞票在那儿",律师事务所如今成了代理目标,因为数据就在那儿。幸运的是,机器学习(ML)等人工智能想法也能够关心防止律师事务所丢失敏感数据。尽管为律师事务所提供文档治理和其他人工智能应用程序的供应商大概会提供一些安全和合规性操纵,但这些操纵通常不脚以应对典型安全流程检测到的高级威胁,尤其是依靠规则的基于遗留关联的工具。这算是现代安全信息和事件治理系统(SIEM)中基于ML的想法(如Exabeam安全治理平台)提供了检测和快速响应高级威胁的能力。以下是ML怎么关心律师事务所预防高级数据丢失的几种想法:经过文档导出检测数据泄漏从系统中导出文档的各种合法缘由特别容易掩盖恶意暴露或窃取敏感客户端信息。当用户经过internet传输数据或将其复制到物理设备并将其挪移到外部时,DDoS防御,数据过滤会手动举行。溢出也大概是自动的,这通常是由于恶意软件感染本地系统而发生的。Exabeam将ML与用户和实体行为分析(UEBA)结合使用,自动为律师事务所中的每个用户建模。它能够检测到传输到指挥和操纵中心的网络流量,并识别向未授权方传输数据的受感染系统。UEBA经过协议监测异常数量的网络流量,防DDoS,这些协议与传输数据的用户或机器的基线相比,有助于大数据传输。它监视外部人员对组织web应用程序的使用事情,或外部web应用程序的内部使用事情,这大概涉及到对敏感数据的下载或扫瞄器访咨询。UEBA检测转发或发送给指定收件人以外的其他实体的电子邮件。它还监视来自挪移工作人员的数据,以识别大概表明经过挪移设备泄漏信息的异常事情。文件治理系统中的异常活动UEBA想法对DMS中的每个用户的行为举行建模,包括整个组织、对等组和每个用户。例如,当黑客获得特权用户凭证时,攻击能够直截了当举行到那些高价值资产而不受惩处。其结果大概是毁灭性的,尤其是假如遗留安全系统无法检测到特权用户泄露的启动和后续操作。检测具有挑战性,因为特权用户的工作模式大概不大概以常规的、可预测的模式浮上。可以适应这些变量并可靠地检测到任何特权用户的泄露,是UEBA算法满脚的律师事务所的差不多用例需求。访咨询DMS的异常源律师事务所必须可以识别每个用户通常从哪里访咨询DMS。假如一具用户的凭据被泄露,同时他们的帐户被用来从DMS中过滤数据,这么它特别大概来自异常的源计算机。当黑客使用窃取的凭证时,传统安全工具无法识别未经授权的访咨询。这种事情下,攻击者能够随意然后访咨询敏感数据或内部资源。显然,泄露用户凭证的结果大概是毁灭性的,这使得那个用例关于律师事务所来讲是强制性的。UEBA提供此功能来检测用户的帐户凭据、设备或IP地址组合的未经授权的访咨询。加快安全调查和响应使用遗留工具举行安全警报调查是一具繁重的过程。警报通常由原始日志文件中难以理解的晦涩数据组成,即使对经验丰富的安全分析师也是这样。警报大概会尖叫"时刻是最重要的!"然而传统的威胁搜索需要手动关联各种日志文件,解释其含义,手动筛选辅助数据源以猎取线索,并花费大量时刻试图确定警报事件的全然缘由。Exabeam UEBA能够显著提高律师事务所SOC分析师的工作效率。UEBA结合现代SIEM解决方案,使用机器构建的时刻线,即使是初级分析员也能提供更好的威胁搜索界面。机器构建的时刻线不是呈现离散事件,而是经过上下文和风险评分来呈现结果,以关心快速提炼威胁的本质,以及怎么快速解决咨询题。有味的是,很多律师事务所基本上特意从事网络安全法的。人工智能在现代法律工作中的应用关于爱护律师事务所及其客户的数据具有同样重要的作用,这是多么恰当啊!要了解更多这些好处,请查看一具新的案例研究"Baker Donelson用Exabeam提升网络安全打算的成熟度"。这家美国100强律师事务所正在使用一种现代的SIEM来关心《财宝》100强企业中超过一半的企业和《财宝》1000强企业中四分之一的企业爱护敏感的法律数据。


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