透视数据借助人工智能改进身份管理

发布时间: 2020-06-29 22:31:40 来源:

在网络安全中,可见性就是一切。正如去年反复出现的备受瞩目的网络攻击所证明的那样,企业正努力在不断变化的安全格局中保持领先地位,面临着越来越复杂的网络犯罪分子,往往赶超当今的安全投资。从这个角度来看,2017年上半年,超过19亿条记录因数据泄露而暴露。下半年发生了许多明显的违规事件,我们很有可能将2017年称为最新的“违约年”。

随着欧盟通用数据保护条例(GDPR)即将对公司​​营业额征收高达4%的巨额罚款,对于企业而言,实施适当的安全策略来保护其敏感数据和安全变得比以往任何时候都更为重要(也更具挑战性)。他们的声誉。

身份治理对于提供安全团队正在寻找的急需的监督至关重要,因为它可以完全了解并控制谁有权访问哪些内容,以及是否适合他们与公司的关系。但是,由于如今负担沉重的安全团队每天,每小时甚至一分钟都面临着大量警报,因此几乎不可能手动筛选噪声以发现与身份被盗或凭证滥用有关的潜在威胁。

企业现在必须采用实践来“透视”正在其系统中流通的大量身份数据,这就是身份分析的用武之地。

通过分析扩展整体身份计划,可以使身份治理变得更加智能,通过检测可能表明违规的异常并集中治理控制来更有效地管理身份,从而帮助企业更好地理解与用户访问相关的风险。身份分析为企业提供围绕其身份数据的风险上下文,使他们能够专注于风险较高的领域,实现低风险活动的自动化并实时响应,从而使安全团队腾出更多精力来从事需要更深入的分析技能来解决的增值活动复杂的安全问题。

更高级别的身份管理

身份分析的核心是一组机器学习和人工智能技术。人工智能(AI)一直在破坏各种行业,身份管理也不例外。在识别攻击和破坏时,很大一部分挑战是快速识别实际发生的事件。如果没有适当的上下文,业务和安全专业人员将难以做出明智的决定,而在大量的数据和警报中很难获得这些上下文。

此外,通过强大的数据分析和机器学习来处理数据并提高业务生产率的能力优化了身份管理流程。从数据和人类交互中学习,AI可以解决身份程序面临的一些最常见的挑战。

人工智能可以使识别身份的基础设施变得更智能,更智能,响应速度更快,从而在安全程序中提供更高质量的决策。机器学习技术提供了有效地分类所有“身份噪声”以找到真正重要的异常所需的分析能力和洞察力。这样,企业就可以更加聪明地工作,而不是更加努力地工作。

由AI驱动的身份管理程序可以识别行为并使其与环境相关联,从而提高运营效率和业务生产力。在任何身份管理程序中,可见性都是关键,但是将这种可见性转变成对高风险用户,访问和行为的见解的能力更为重要。这些见解使企业可以将控制重点放在最容易被外部攻击者或内部流氓滥用的风险最高的方案上。

这种对环境中实际发生情况的实时分析为企业提供了保护自己和对风险有更广阔视野所需的远见。身份分析是身份管理发展中逻辑且至关重要的下一步。

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