cc防御_ddos防火墙源码_快速解决

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 简·格拉夫顿2018年6月5日从SIEM安全数据中检索宝贵的上下文并将其与更广泛的大数据关联起来是一个挑战。答案是由机器学习驱动的整体方法吗?尽管许多行业专家在十多年前就宣布安全信息和事件管理(SIEM)已经过时,但这些解决方案仍然广泛应用于许多安全计划中。死亡率评估背后的基本原理是,棋牌ddos防御,这些单一平台最初被认为是提供整体保护的全部和最终安全解决方案,但逐渐被新出现的安全挑战所压倒。今天,前瞻性的安全领导人将SIEM解决方案视为CISO箭筒中的一支箭,是安全工具箱中的一个关键工具。但是,并不一定那么简单。今天,国内cc防御,机器学习变得越来越相关,但siem还没有准备好走出框框。那么,我们如何应对这种不断变化的环境呢?提取SIEM安全数据并将其与更广泛的安全信息关联起来并非易事。此外,随着安全数据的不断扩大,美国高防cdnhostloc,安全事件响应需求变得更加复杂。不断地或每天重新定义需求。因此,安全领导发现他们自己想知道,ddos彻底防御,信息安全哪个更重要。他们是否提高了检测和响应的能力,或者简化了他们的工具组合?同时,ddos防御金山,所有这些关键的SIEM数据必须在其原始状态以及结构化的、解析的格式中随时可用。这突出表明,需要为单个事件提供所有事件的数据、日志数据和案例材料,以支持整体事件响应调查和快速补救响应。此外,SIEM供应商根据数据量收费。你想分析的数据越多,花费就越大。这对安全从业者来说是一个严重的限制。为了采取纠正措施,他们需要全面了解环境中正在发生的事情。这就是机器学习和高级分析的好处。它能够从数据湖中提取大数据,并伴随着经济高效的数据存储。对于SIEM产品,这并不是那么简单或直接。在很多情况下,提取这些数据是非常困难的,从SIEM安全数据中检索出有价值的上下文并将其与大数据量关联起来是一个严峻的挑战我们已经看到支持SIEM平台的托管服务组织提出了一系列定制解决方案来提取这些关键数据。它们包括脚本和其他手动密集型定制服务来实现这一目的。这种情况有点像"煤矿中的金丝雀"。要使SIEM保持数据提取和关联的最新状态,还需要多少脚本和自定义工作?这里提供手动一次性解决方案。快速而全面的安全自动化、协调和响应是我们的需要和目标。SIEM数据检索能力的速度通常取决于访问列式或并行数据存储。这些都是分区,与全面和企业范围的安全数据关联的要求不一致。此外,从一个前瞻性的CISO必须采用的视角来看,这比SIEM本身更为广泛。SIEM、IAM(身份和访问管理)和CASB(云访问安全代理)解决方案代表垂直的竖井。这些小仓库将重要的安全数据归档。这些解决方案都提供了分析响应的关键数据源。利用水平面上的风险评分,将其与身份隔离开来。客户对解决方案筒仓的选择不应限制可用的机器学习分析。它也不应该在封闭的解决方案中劫持数据。那么,解决办法是什么?机器学习驱动的基于风险的整体方法从大数据中提取上下文。它保证了对环境的所有水平面进行全面监控。使用机器学习作为一个力量倍增器,分析用户的帐户和权限的访问和活动是预测风险评分的基础。单独的活动无法提供足够的上下文和可见性。缩小可接近的身份差距可以有效地评估风险。首席风险官了解这一问题,现在要求将风险评分降至权利级别。他们还了解通过身份分析发现隐藏的特权访问的好处。这有助于他们确定要分析哪些活动存在访问滥用。凭借我们屡获殊荣的Guruchul风险分析平台,Gurucul站在为广泛的行业垂直领域提供解决方案的前沿。Guruchul一直致力于定义和开发下一代基于行为的安全分析。停止为不能提供完整信息的SIEM数据付费。大数据和数据分析是安全的未来。把你能拿到的所有数据放到一个数据湖里。最后,基于这些数据构建所有基本的安全控制。我们可以帮忙!分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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