Адаптивная безопасность в режиме реального времени
Адаптивная безопасность в реальном времени — это модель сетевой безопасности, необходимая для предотвращения возникновения многочисленных периметров и движущихся частей в сети, а также для все более сложных угроз, нацеленных на предприятия. Адаптивная безопасность может отслеживать сеть на наличие вредоносного трафика и поведенческих аномалий, выявлять уязвимости конечных точек, выявлять изменения в системах в реальном времени, автоматически обеспечивать защиту конечных точек и правила доступа, блокировать вредоносный трафик, следить за панелью соответствия, предоставляя данные аудита, и более. [1]
Среди ключевых особенностей адаптивной инфраструктуры безопасности — платформы безопасности, которые обмениваются и сопоставляют информацию, а не точечные решения, поэтому эвристическая система может сообщать о своих подозрениях межсетевому экрану. Другие функции включают более детальный контроль, автоматизацию (в дополнение к вмешательству человека), услуги безопасности по требованию, безопасность как услугу и интеграцию данных безопасности и управления. Вместо того, чтобы добавлять безопасность к пользовательским приложениям после их ввода в эксплуатацию, модели безопасности будут создаваться на этапе проектирования приложения.
Основным изменением в этой модели адаптивной безопасности в реальном времени является перенос управления авторизацией и политикой на службу по требованию, которая содержит подробную информацию и обеспечивает соблюдение политики, которая соответствует требованиям и может адаптироваться к ситуации пользователя, когда он или она пытается получить доступ к приложению. , например. [2]
от обучения Зависимость машинного
Фактическая важность адаптации к изменяющейся сети для любого адаптивного сценария в реальном времени не может упускать из виду возможности машинного обучения . Все дело в поведении пользователей в сети. Адаптивная аутентификация зависит от машинного обучения для моделирования базовых показателей поведения обычных пользователей с течением времени. Недавние достижения в области машинного обучения открывают более блестящие перспективы в интеграции искусственного интеллекта для адаптации в реальном времени. уникальная оценка риска , которая будет определять и решать возможные проблемы безопасности, тем самым обеспечивая повышенную защиту наряду с постоянной доступностью для пользователей. Определяется [3] [4]
См. также [ править ]
- Система обнаружения вторжений
- Система обнаружения сетевых вторжений
- Источник огня
- Системы интернет-безопасности IBM
- Машинное обучение
- Аутентификация на основе рисков
- Адаптивная к безопасности архитектура
Ссылки [ править ]
- ^ «Специальная веб-трансляция: Адаптивная безопасность в реальном времени: активное снижение рисков» . Проверено 6 января 2009 г.
- ^ «Gartner подробно описывает «адаптируемую» инфраструктуру безопасности в реальном времени» . Проверено 6 января 2009 г.
- ^ «Контекст имеет значение: использование машинного обучения для адаптивной аутентификации» . www.securitymagazine.com . Проверено 18 февраля 2021 г.
- ^ «Все, что вам нужно знать об адаптивных нейронных сетях» . www.allerin.com . 25 февраля 2020 г. Проверено 18 февраля 2021 г.