雖然外部網絡威脅占據頭條新聞，但來自組織內部的內部威脅的增加越來越令人擔憂。2023年，內部人員造成的數據泄露平均成本達到490萬美元，比全球平均數據泄露成本445萬美元高出9.6%。為了有效應對這種危險，將高級分析集成到數據安全軟件中已成為一項關鍵的主動防御策略。
了解內部威脅
內部威脅來自故意或無意地濫用對公司資產的授權訪問權限的用戶。內部威脅通常有兩種類型：故意（惡意）和無意。無意識的內部威脅可能是由于疏忽或僅僅是意外造成的。故意威脅是為了個人利益或不滿而損害組織的行為。
無論意圖如何，兩種類型的內部威脅都可能給企業帶來嚴重后果。快速檢測和緩解這些風險至關重要——惡意內部人員發起的違規行為需要近 308 天才能解決。
需要快速檢測
檢測威脅的傳統方法難以跟上不斷變化的攻擊者策略。高級威脅檢測分析可以幫助提供一種動態、主動的方式，通過掃描和分析數據來快速識別內部威脅。快速檢測至關重要，因為它在減少財務損失、維護聲譽、最大限度地減少數據暴露、滿足合規性要求和確保運營連續性方面發揮著重要作用。
高級分析的力量
在機器學習和人工智能的推動下，高級分析徹底改變了組織識別和響應內部威脅的方法。通過動態評估風險因素以識別整個系統中的潛在風險，高級分析可以建立行為基準并通過不斷變化的模式識別潛在威脅。
行為分析檢查歷史和實時數據，以開發詳細的用戶行為檔案，以區分授權行為和可疑行為。來自大量數據集的上下文洞察為早期異常檢測提供了用戶交互的全面視圖。用戶和實體行為分析 (UEBA) 工具使用不同的數據源來識別異常行為。此外，自動化和編排簡化了威脅檢測工作流程和響應協調，減少了調查時間。
數據保護免受內部威脅
在充滿日常挑戰的網絡安全環境中，內部威脅需要立即引起關注。集成到數據安全軟件中的高級分析提供了強大的解決方案。及時檢測內部威脅對于組織的財務穩定性、聲譽和運營彈性至關重要。通過利用先進的分析，組織可以加強防御，領先于內部威脅并保護其皇冠上的寶石：數據。
