国内高防cdn_云蝠盾_无缝切换

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 简·格拉夫顿2018年9月5日在黑帽美国会议期间,古鲁古尔对机器学习"疯狂"!我们每小时提出一个新的机器学习模型。这是第三小时的模型。guruchul机器学习模型:授权分类权利分类机器学习模型是如何工作的,它是做什么的?此模型将具有类似授权配置文件的已评估身份放入存储桶中。一旦完成了这项工作,你就可以比较这些"带扣"身份的行为基线,ddos防御2g,并评估他们当前的行为是否相似或不同,从而发现潜在的异常活动。平均用户身份拥有100多个权限。标记共享相似权限的身份有助于为这些身份建立正常行为的基线。了解公司中的哪些身份拥有最高级别的特权访问也是至关重要的。授权分类有助于根据授权授予的访问权限来发现哪些身份被视为"特权帐户"。该模型发现谁拥有特权访问权限,这些权限可能在初始配置后被提升,cc攻击防御的产品,或者存在于配置不良的COTS应用程序或非结构化数据中。使用案例:特权帐户发现这是许多用于发现和防止特权访问滥用的机器学习模型之一。第一步是发现哪些身份拥有特权。它还可以通过活动帮助发现谁拥有特权访问权:他们是否使用sudo命令?他们是以root用户身份登录的吗?他们在安装程序吗?他们是在删除或更改数据吗?他们在管理数据库吗?考虑这样一个例子,一个现任员工跳槽加入公司的营销团队。在会计部门辛苦工作了几年之后,她很高兴能转换角色和职业。当后来发现这个市场部的员工对公司财务信息的访问权限仍然和她在公司会计工作时经常使用的级别相同时,问题就出现了。当检查这个用户最近的在线访问和应用程序活动时,美国高防cdn服务器,这个问题会更加严重。她一直在利用她以前的会计特权来收集信息,以履行她在市场营销中的新角色。这是一个很大的"不允许",是特权访问滥用的明显表现。仅仅因为用户帐户被授予了访问某些数据和系统的提升特权,并不意味着应该使用这些特权。技术可以帮助我们发现这些未知的东西,使它们得以补救。权利分类的好处是什么?Guruchul权利分类为您提供了一个完整的帐户,谁拥有您的身份系统,以及什么特权和权利已分配给这些帐户。你会得到一个明确的列表,列出谁真正拥有特权访问权限,ddos云防御买,谁在积极使用它,以及他们在哪里和如何使用它。通过权利分类,Gurucul Risk Analytics帮助我们的客户发现其计算环境中超过70%的未知特权访问。此外,Guruchul风险分析已被证明是一个关键组件,DDoS防御市场规模,可以帮助客户决定在其特权访问管理(PAM)解决方案中输入哪些身份和帐户。大多数客户发现他们的特权访问帐户的清单是不完整的,这可能被证明是一种危险的情况,会产生严重后果,包括监管问题。使用基于Gurucul行为的安全分析完成图片!知道谁在里面,他们在做什么。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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