Insiderbedrohungen erkennen

Laut dem Cyber Security Intelligence Index geschehen 60% aller Angriffe von innen. Das Erkennen von böswilliger Benutzung ist aber eine schwierige Angelegenheit, denn die vielen aktuellen Lösungen hierfür setzen auf regelbasiertes Userverhalten in ihrer Erkennung. Das führt zu Fehlalarmen, wenn zum Beispiel der Mitarbeiter nach seinem Urlaub einfach das Passwort zu oft falsch eingegeben hat. Wie schafft man es also, den umfassenderen Kontext des normalen Userverhaltens zu berücksichtigen und alle Missbräuche zu erkennen?

Security-Experte René Walther zeigt Ihnen im Experten-Video, wie Machine Learning mithilfe von User and Entity Behavioral Analytics (UEBA) gezielt böswillige Benutzer oder komprimierte Konten erkennen kann, indem nur dann gewarnt wird, wenn das Benutzerverhalten von einem generierten Verhaltsprofil abweicht. Spielen Sie gemeinsam konkrete Bedrohungsszenarien durch und wie diese hoch entwickelten Mustererkennungen jeweils greifen.