Käyttäytymisanalytiikka

Käyttäytymisanalytiikka: Turvallisuuden parantaminen data-analyysin avulla

Käyttäytymisanalytiikka on kyberturvallisuustapa, joka sisältää käyttäjien toiminnan ja käyttäytymisen keräämisen, seurannan ja analysoinnin IT-järjestelmässä. Ymmärtämällä tyypillisiä käyttäytymismalleja organisaatiot voivat tunnistaa poikkeamat, jotka voivat viitata turvallisuusuhkaan. Tämä prosessi perustuu käyttäytymisanalytiikkatyökaluihin, jotka keräävät ja analysoivat suuria määriä dataa perusviivojen luomiseksi, poikkeamien havaitsemiseksi ja riskitason arvioimiseksi.

Miten käyttäytymisanalytiikka toimii

Käyttäytymisanalytiikkatyökalut seuraavat systemaattista prosessia parantaakseen kyberturvallisuutta havaitsemalla ja reagoimalla epänormaaliin käyttäytymiseen. Tämä prosessi sisältää yleensä seuraavat vaiheet:

1. Datan kerääminen

Käyttäytymisanalytiikkatyökalut keräävät laajan valikoiman tietopisteitä, kuten kirjautumisajat, sijainnit, laitemallit ja käytetyt sovellukset. Tallentamalla tämän tiedon organisaatiot voivat luoda kattavan näkemyksen käyttäjän käyttäytymisestä ja käyttötottumuksista.

2. Kaavan tunnistus

Kerran data kerätään, käyttäytymisanalytiikkatyökalut luovat perusviivan normaalille käyttäytymiselle yksittäisille käyttäjille tai ryhmille. Tämä perusviiva luodaan analysoimalla historiallista dataa ja tunnistamalla yhteisiä malleja ja käyttäytymisiä. Ymmärtämällä, mitä pidetään tyypillisenä käyttäytymisenä, poikkeamat näistä malleista voidaan helposti tunnistaa.

3. Poikkeamien havaitseminen

Kun havaitaan poikkeama määritellyistä malleista, käyttäytymisanalytiikkajärjestelmä laukaisee hälytyksen lisätutkimuksia varten. Nämä poikkeamat voivat sisältää epätavallisia kirjautumisaikoja, toistuvia epäonnistuneita kirjautumisyrityksiä tai luvattomia yrityksiä päästä rajoitettuihin tietoihin. Tunnistamalla ja merkitsemällä nämä poikkeamat organisaatiot voivat nopeasti puuttua mahdollisiin tietoturvaloukkauksiin.

4. Korrelaatio ja riskipisteytys

Käyttäytymisanalytiikka-alustat kokoavat ja korreloivat erilaisia käyttäytymisilmaisimia arvioidakseen tiettyjen toimintojen aiheuttamaa riskitasoa. Tämä prosessi sisältää datan analysoinnin useista lähteistä, kuten verkkolokeista, päätepisteistä ja käyttäjäaktiivisuudesta, saadakseen kattavan käsityksen potentiaalisista turvallisuusuhista. Antamalla riskipisteitä eri toiminnoille, organisaatiot voivat priorisoida vastauksensa perustuen kunkin tapahtuman vakavuuteen ja mahdollisiin vaikutuksiin.

Ennaltaehkäisyvinkit

Käyttäytymisanalytiikkatyökalujen käyttöönotto voi merkittävästi parantaa organisaation turvallisuusasemaa. Tässä muutamia keskeisiä ennaltaehkäisyvinkkejä:

1. Käytä käyttäytymisen seurantatyökaluja

Sijoittaminen käyttäytymisanalytiikkaohjelmistoon, joka voi havaita poikkeamat ja antaa turvallisuushälytyksiä, on olennaista. Nämä työkalut auttavat organisaatioita tunnistamaan potentiaaliset uhat reaaliajassa ja mahdollistavat nopean reagoinnin ja lieventämisen.

2. Määritä perusviivat

Ymmärrä ja määrittele, mikä muodostaa normaalin käyttäytymisen eri käyttäjille ja järjestelmille. Määrittämällä perusviivat organisaatiot voivat paremmin tunnistaa poikkeamat ja havaita mahdolliset varoitusmerkit tehokkaammin.

3. Säännöllinen koulutus

Säännöllisen tietoturvatietoisuuden koulutuksen tarjoaminen työntekijöille on ratkaisevaa. Opeta heille organisaation turvallisuuskäytäntöjen ja parhaiden käytäntöjen noudattamisen tärkeys. Tietoisuuden lisäämisellä ja turvallisuustietoisen kulttuurin edistämisellä organisaatiot voivat vähentää todennäköisyyttä, että turvallisuusloukkauksia tapahtuu inhimillisten virheiden tai huolimattomuuden vuoksi.

4. Yhteistyö

Käyttäytymisanalytiikka voi edistää viestintää turvallisuus-, IT- ja liiketoimintatiimien välillä. Työskentelemällä yhdessä nämä tiimit voivat kollektiivisesti hallita ja reagoida potentiaalisiin uhkiin. Jakamalla näkemyksiä ja tekemällä yhteistyötä tapahtumien hallinnassa organisaatiot voivat käsitellä turvallisuusuhkia tehokkaammin.

Liittyvät termit

  • User and Entity Behavior Analytics (UEBA): User and Entity Behavior Analytics (UEBA) on käyttäytymisanalytiikan osa-alue, joka keskittyy erityisesti sisäisiin uhkiin ja kohdistettuihin hyökkäyksiin yksilöitä vastaan. UEBA-työkalut analysoivat käyttäjien ja entiteettien käyttäytymistä havaitakseen epäilyttävät tai poikkeavat toiminnot, jotka voivat viitata turvallisuusloukkaukseen.

  • Machine Learning: Machine Learning on olennainen osa käyttäytymisanalytiikkaa. Se käsittää algoritmien käytön, joiden avulla järjestelmät voivat oppia ja mukautua niiden havaitsemien käyttäytymisten perusteella. Käyttäytymisanalytiikka-alustat käyttävät koneoppimisalgoritmeja parantaakseen jatkuvasti poikkeamien havaitsemisen ja riskien arvioinnin tarkkuutta ja tehokkuutta.

Get VPN Unlimited now!