在不断发展的数字安全领域，组织正面临着对抗网络安全威胁的艰苦斗争。随着风险比以往任何时候都更高，人工智能(AI)和机器学习技术的出现正在提供新的防线。当与用户行为分析(UBA)(一种仔细检查用户如何与系统和数据交互的方法)结合使用时，这些进步尤其有效。这个强大的联盟正在重塑企业保护自己免受内部威胁和数据泄露造成的代价高昂的影响的方式。

最新研究(包括IBM2023年数据泄露成本报告的调查结果)强调了内部事件可能对公司的时间和财务造成的重大损失。为了解决这些问题，人工智能和机器学习正在成为人们关注的焦点。这些技术能够分析大量数据集，识别人类分析师可能会忽视的模式和异常情况。通过利用人工智能和机器学习，组织可以增强检测能力，更快、更准确地识别潜在的内部威胁。UBA更进一步，通过监控用户行为并建立基线(通常至少7天)来查明可能表明安全威胁的偏差。

保护您的企业免受内部威胁

UBA与安全信息和事件管理(SIEM)系统(例如QRadarSIEM)的集成可显着增强组织的威胁检测和响应能力。UBA仪表板提供用户活动、风险级别以及潜在安全事件的详细信息的全面概述。这使安全团队能够更有效地评估用户风险、创建监视列表并管理警报。此外，UBA应用程序有助于生成攻击并通过关联事件和IP地址来提供对安全威胁的高级见解。这会产生可操作的情报，帮助安全专业人员快速解决和减轻风险。

将人工智能纳入安全调查的主要好处之一是加速分析过程。这使得安全团队能够将重点转移到制定主动防御策略上。人工智能驱动的工具提供了对自然语言和视觉关系图的洞察，从而加深了对警报的理解和调查。这不仅缩短了响应时间，而且还可以对威胁进行更全面的分析。

QSIEM雷达

安全专业人员的作用对于完善SIEM系统的分析和未来响应至关重要。反馈循环对于系统持续发展并有效应对新出现的威胁至关重要。这种持续的适应和改进过程对于保持对恶意内部人员采用的复杂策略的强大防御至关重要。

使用UBA分析用户行为并识别可能表明潜在威胁的异常情况。

将UBA与安全信息和事件管理(SIEM)解决方案集成，以增强威胁检测和响应。

UBA在至少7天内学习用户模式以检测可疑活动。

UBA可以提供有关员工行为的详细信息，包括身份、违规行为、时间表和妥协指标(IoC)。

使用UBA应用程序生成攻击并提供有关潜在安全威胁的高级信息，包括相关事件和IP地址。

使用SIEM解决方案中的MITREATT&CK框架来制定自动化调查期间的策略和技术。

使用自然语言见解和视觉关系图来增强对警报的理解和调查。

QRadarSIEM与人工智能和自动化的融合代表着优化安全运营方面的重大进步。它为安全团队提供了快速应对威胁所需的技能和见解，鼓励采取积极主动的网络安全方法。通过采用这些先进技术，组织可以集中精力加强防御，确保针对内部威胁和数据泄露带来的风险采取坚实的安全态势。

随着数字世界变得越来越复杂，创新安全措施的重要性怎么强调也不为过。人工智能、机器学习和UBA的结合证明了网络安全的动态本质。这清楚地表明，随着威胁的演变，应对威胁的策略也必须随之演变。对于希望在安全漏洞可能产生深远后果的世界中保护资产并保持竞争优势的组织来说，将这些技术集成到QRadar等SIEM系统中是向前迈出的一步。

在网络安全领域，唯一不变的就是变化。组织今天面临的威胁可能与明天将遇到的威胁有很大不同。正是由于这个原因，通过人工智能和UBA的融合来不断改进安全系统不仅是有益的，而且是必要的。这些技术所支持的主动立场使组织能够领先于威胁，而不是简单地对威胁做出反应。这种主动的方法是强大的网络安全策略的基石，可以适应不断变化的数字威胁形势。

从本质上讲，人工智能增强型UBA与SIEM系统的结合代表着持续对抗网络安全威胁的重大进步。它清楚地展示了如何利用技术为企业及其数据创建更安全的环境。随着组织继续应对数字安全的复杂性，他们所使用的工具和策略对于决定他们能否成功阻止内部威胁和防止数据泄露至关重要。将人工智能和UBA融入网络安全实践不仅是一种趋势，而且是一种趋势。它是保护组织最有价值资产的现代、弹性方法的重要组成部分。

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：