A vállalatok számára az egyik legnehezebben felismerhető kockázat a belső fenyegetés, például egy sértett, adatlopásra készülő munkavállaló vagy egy gyanútlan, könnyen megtéveszthető dolgozó. A viselkedéselemző megoldások segíthetnek az ilyen problémás tevékenységek azonosításában, de nem mindegy, milyen eszközre támaszkodik a szervezet. A hagyományos rendszerek beépített funkciói ugyanis gyakran nem észlelik a gyanúra okot adó, finom eltéréseket. Az OpenText szakértői szerint a vállalatoknak olyan fejlett, dedikált eszközt érdemes használniuk, amely képes folyamatosan, adaptív módon tanulni és erre alapozva időben figyelmeztetni a rejtett fenyegetésekre.
A vállalatoknál a legnehezebben kezelhető fenyegetések gyakran nem kívülről, hanem belülről érkeznek. A Cybersecurity Insiders 2024-es felmérése szerint a szervezetek 29 százaléka szenvedett el olyan belső támadást, amelynek helyreállítása meghaladta az egymillió dollárt. Az ilyen incidensek megelőzéséhez már nem elegendőek a hagyományos védelmi eszközök. A szervezeteknek olyan fejlett megoldásokra van szükségük, amelyek képesek valós időben felismerni a szokatlan viselkedési mintákat és a legújabb típusú fenyegetéseket.
Hagyományos szabályok helyett intelligens észlelés
A legtöbb hagyományos biztonsági eszköz tartalmaz viselkedéselemző funkciókat, ezek azonban gyakran nem nyújtanak elég védelmet a kritikus területeken, és nem képesek felismerni a legújabb típusú támadásokat. Ugyanakkor jellemzően sok hamis riasztást küldenek, ami túlterheli a biztonsági csapatokat, és megnehezíti a valódi fenyegetések kiszűrését. Ezek a rendszerek többnyire statikus szabályokra támaszkodnak, így nem érzékelik az olyan finom, ám gyanús eltéréseket sem, mint amikor egy alkalmazott szokatlan időpontban vagy helyről fér hozzá érzékeny adatokhoz. A hagyományos megoldásokat használó cégeknél ráadásul a szakembereknek minden szervezeti változásnál manuálisan kell frissíteniük a szabályokat, ami értékes kapacitást von el a stratégiai feladatoktól.
A modern vállalatoknak olyan fejlett viselkedéselemző eszközre van szükségük, amely átlátja, milyen tevékenységeket végeznek a felhasználók, az eszközök és a rendszerek normál körülmények között, és ehhez képest észleli még a legkisebb eltéréseket is, valamint időben figyelmeztet a potenciális fenyegetésekre. Az ilyen megoldások nem utólag reagálnak a problémákra, hanem proaktívan azonosítják a gyanús viselkedési mintázatokat.
Okos válasz a változó belső fenyegetésekre
Egy fejlett viselkedéselemző rendszer képes adaptív tanulásra, vagyis folyamatosan figyeli a szervezet működését, majd az észlelt, friss adatok alapján automatikusan finomhangolja, mit tekint normál viselkedésnek. Mivel az eltéréseket mindig az aktuális állapothoz viszonyítja, jelentős mértékben csökken a hamis riasztások száma. Egy naprakész rendszer ezenfelül a riasztással együtt részletes információt is nyújt arról, hogy az adott gyanús tevékenységet ki és mikor végezte. A kontextusba helyezett adatok segítik a szakembereket abban, hogy gyorsan és pontosan reagáljanak. A biztonsági csapatok így proaktívan kezelhetik az incidenseket, még mielőtt azok kárt okoznának.
Jó példa erre az OpenText Core Behavioral Signals, amely a mesterséges intelligencia előnyeit kihasználva ötvözi a felügyelet nélküli gépi tanulást a fejlett viselkedéselemzéssel. Ennek köszönhetően naprakész a normálisnak tekinthető tevékenységekkel kapcsolatban, és valós időben észleli a szervezeten belül felmerülő rendellenességeket, a gyanús aktivitásokról pedig jól átlátható információkat szolgáltat a fenyegetések kezeléséért felelős szakemberek számára. Az eszköz a folyamatos tanulásnak köszönhetően mindig igazodik a vállalati környezet változásaihoz, így nem kell manuálisan frissíteni a szabályokat vagy a küszöbértékeket ahhoz, hogy a legújabb fenyegetések és belső kockázatok is időben felismerhetők és kezelhetők legyenek.
A platform valós idejű együttműködésre is lehetőséget biztosít az elemzők között: a szakemberek megoszthatják egymással észrevételeiket a rendszerben, megjegyzéseket fűzhetnek az eseményekhez, és testreszabott címkékkel segíthetik a pontosabb elemzést. Ez a megközelítés tovább növeli a reakcióidő hatékonyságát, miközben biztosítja az egységes és jól dokumentált incidenskezelést.
