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 由管理员2020年1月16日政府计算机新闻作者:Gurucul首席执行官Saryu Nayyar政府机构和国家的关键基础设施——包括能源、运输系统、通信和金融服务——都依赖于它来进行操作和处理基本数据。然而,哪里有免费高防cdn,IT系统面临的风险正在增加,尤其是来自内部人士的风险。继切尔西·曼宁和爱德华·斯诺登(Edward Snowden)泄露大量数据后,奥巴马政府于2011年根据第13587号行政命令制定了一项政府内部威胁计划。然而,从一个总统政府到下一个政府,没有发生真正的变化。这种现状可归因于三个因素。首先,大多数政府IT部门人手不足,技能不足,因为IT人员一旦获得一些经验,如何设置防御cc,通常会跳槽到薪酬较高的私营部门工作。第二,机构使用IT临时承包商,无论有意还是无意,都是内部威胁的重要来源。最后,预算保持不变,通货膨胀降低了机构购买力。鉴于这些挑战和有限的资源,cc攻击防御阿里云,机构如何才能从现有的网络安全投资中获得更好的回报?数据科学是一个很有前途的选择。新兴的安全分析领域使用机器学习技术来建立人类或机器行为的基线模式,然后应用算法和统计分析来检测有意义的异常。这些违规行为可能表明破坏、数据被盗或滥用访问权限。机构可以通过建立来自不同系统(包括HR记录、帐户、活动、事件、访问存储库和安全警报)的上下文链接视图和行为基线来获得洞察力。此基线是为所有用户及其动态对等组创建的。当用户进行新的活动时,他们的行为会与基线进行比较,以确定异常值。使用风险评分算法,异常值有助于预测与预谋恶意意图相关的异常行为。政府机构产生大量信息,很难从数据中筛选出可信的网络威胁。但是,安全分析技术可以从整个大型IT环境中的所有来源获取数据,为每个用户和设备创建统一的风险评分,并显示合法的安全威胁。一个开放的基于行为的安全分析平台使机构能够自由地使用支持当今和未来行为模型的所有数据类型,并利用可能已经安装的大数据湖。而且,也许最重要的是,ddos攻击如何进行防御,它给了it安全人员编辑和创建自己的机器学习模型的自由。这是一个自动化的过程,DDOS最大防御值,它使It员工不必去追逐传统安全工具产生的许多误报,从而提高了资源受限组织的员工生产力,并使It员工能够专注于更具战略性的计划。考虑以下用例:一个军事部门将安全分析应用于其现场指挥和控制应用程序的数据,以监控网络流量、传感器和防火墙日志。机器学习算法检测到一个外国进入了作战路线,影响了任务数月。这是一个明显的账户泄露的例子,必须实时检测,以防止可怕的后果。在先发制人的方面,安全分析可以识别出政府雇员和承包商有逃逸风险。行为模型可以预测计划离开组织的用户,以便将他们标记为高风险,以防止他们漏掉数据。这些人可以被置于更严格的数据使用政策之下,以防止他们使用Dropbox或googledrive等公共云服务,数据丢失预防工具可以阻止他们使用USB驱动器或发送带有附件的电子邮件。由于内幕人士占所有泄露记录的三分之二,目前的防漏措施显然行不通。另一方面,数据科学和行为分析正在改变信息技术的每一个环节,并能帮助联邦政府机构夺回王国的钥匙。关于作者Saryu Nayyar是Guruchul的首席执行官,Guruchul是一家基于行为的安全和欺诈分析技术提供商。 外部联系:为什么政府是内部威胁的滋生地 分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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