安全分析是一种数字安全方法,可以分析数据以检测异常情况、异常用户行为和其他威胁。它汇总了整个生态系统中的数据,并将这些数据转变为指导性见解,使得 IT 可以迅速采取措施以最大程度降低风险。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等高级功能通过自动执行检测和修复流程来进一步提供帮助。
除安全优势外,完善的安全分析解决方案还提供宝贵的性能指标,有助于改善用户体验,并最终实现更优的业务成果。
安全分析解决方案应能够监视性能,以及分析数据以发现潜在威胁。安全解决方案应能够报告的三个主要性能方面包括网络性能、应用程序性能和设备性能。
如果上述任何一个方面的性能较差,则恶意软件更可能越过威胁检测解决方案并在基础架构中隐秘地运行。通过使用配有 AI 和 ML 的安全分析以及安全策略和最佳实践,组织可以显著降低风险。
数据泄露事件产生
41 亿
条记录(2019 年前 6 个月)3
公司内部员工(以及承包商和供应商)产生的内部威胁是网络安全方面的最大未解决问题之一。2
McKinsey & Company
对安全分析的最重要需求之一是,用于检查内部和外部用户活动(因为威胁不仅来自组织外部)的整体方法。一流的安全分析解决方案将检查整个基础架构中的所有数据、流量和活动。这种端到端的视图使 IT 可以主动采取安全措施,而不是被动应对。
其他资源:
引文
1https://www.cio.com/%20%20article/3329741/top-priorities-for-cios-in-2019.html
2https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/insider-threat-the-human-element-of-cyberrisk
3https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2019/08/20/data-breaches-expose-41-billion-records-in-first-six-months-of-2019/#1d11fe70bd54