インサイダー脅威の検出
不審な動きを検出します。詳細情報をチェックして対処することができます。インサイダー脅威は、うっかりミスから発生するものから、ソーシャルエンジニアリング攻撃や認証情報が侵害された高度な侵入まで多岐にわたります。Flowmon のセキュリティ機能は、様々な段階の侵害を追跡できるネットワークレベルで侵害の兆候を認識し、すぐに警告通知を行います。インシデント発生後に徹底的な分析ができるデータも提供します。
インサイダー脅威とは
インサイダー脅威とは、機密データ侵害のリスクを引き起こしたり、重要なビジネス資産の整合性や可用性を危険にさらしたりする、アクセス権の意図的または非意図的な悪用です。インサイダー脅威は内部の社員だけに限らず、組織のネットワークを使用する特権を持つすべての人々（請負業者やビジネスパートナー、事後手続きが終わっていない元社員など）が脅威ソースとなる可能性があります。
インサイダー脅威を検出する方法
インサイダー脅威には様々なものがあり、インサイダー脅威に対する保護もその多様性を反映して非常に複雑になります。したがって、複数の視点からチェックできる階層化されたセキュリティアプローチを通して、インシデントの範囲と影響の全体像を把握できる必要があります。Flowmon は、ネットワーク全体を監視し、境界とエンドポイントではカバーできない部分のギャップを埋めます。
Flowmon ソリューションは、様々な異常を検出し、侵害の兆候として認識できるいくつかの技術を同時に使用します。
疑わしい振る舞いが検出されると、管理者に速やかに警告が通知され、侵害後の徹底的な分析のためのデータも提供されます。管理者には即時の洞察とアラート、および侵害後の徹底的な分析のためのデータが提供されます。ネットワーク検出と対応ツールを使用する SOC 可視性トライアドアプローチで、インサイダー脅威が検出でき、インシデントを包括的に把握して、インシデントの解決時間を大幅に短縮できます。
- 機械学習
- 適応ベースライン
- ヒューリスティックス
- 振る舞いパターン
- レピュテーションデータ
- シグネチャベースの検出
Flowmon のインサイダー脅威対処法
暗号化されたトラフィックの分析を含め、様々なプラットフォーム (データセンター、SaaS、クラウド) からエクスポートされたネットワークトラフィックのメタデータを収集。
多様な技術 (機械学習、適応ベースライン、ヒューリスティックス、振る舞いパターン、レピュテーションデータ、シグネチャベースの検出) に基づいて、未知の脅威を検出。
脅威が検出されると、警告を通知。イベントと詳細な情報をすぐに確認可能。
他のセキュリティツールとの統合により、脅威をブロックまたは隔離するための応答を自動的にトリガー可能。イベントはログに記録され、完全なフォレンジックドリルダウンが可能。
迅速な対応でリスクを軽減
インサイダー脅威に対してしっかり保護するためには、セキュリティ意識の高いユーザーと、インシデントの発生中とその前後の状況に対処するための対策が必要です。Flowmon は既存のシステムを補完し、侵害のライフサイクル全体を通じて脅威を検出できます。機械学習を使用し、ノイズや混乱なしにネットワーク状況が把握でき、迅速かつ簡単にインシデントに対応できます。損傷を受けた資産があれば、その状況を正確に示します。以前に発生した脅威に関するデータは、後の分析のために保存され、インシデント対応への準備体制をテスト、改善します。Flowmon ソリューションによってリスクが軽減され、防御体制を強化して、システムが将来の課題に確実に備えられるようにします。
