企业网络安全:威胁检测和响应 (TDR)

2023-10-29

什么是威胁检测和响应

威胁检测和响应(TDR)是指识别和消除 IT 基础架构中存在的恶意威胁的过程。它涉及主动监控、分析和操作,以降低风险并防止未经授权的访问、恶意活动和数据泄露,以免它们对组织的网络造成任何潜在损害。威胁检测使用自动安全工具(如 IDS、IPS、防火墙、端点保护解决方案和 SIEM 解决方案)来实现此目的。

威胁检测对于在威胁发生时立即检测和响应威胁至关重要,以阻止恶意软件、勒索软件和其他可能损坏关键数据并扰乱公司运营的网络攻击。

威胁检测、威胁防御和威胁情报有什么区别

  • 威胁检测:威胁检测是一种被动方法,已经收到有关网络中存在的可疑活动或安全威胁的警报,这些威胁攻击企业的端点、设备、网络和系统。
  • 威胁预防:威胁防护是一种主动方法,可以在安全威胁进入之前识别并阻止它们,从而尝试保护组织的数据免受泄露。
  • 威胁情报:威胁情报提供有关新兴威胁、IOC、威胁参与者配置文件和攻击方法的宝贵见解,可帮助管理员主动了解威胁并做好应对准备。

威胁检测和响应工具

每个组织都需要一个快速、有效的威胁检测和事件响应计划,以应对当今网络安全环境中的众多威胁。使用 Log360 在网络的长度和广度上进行威胁检测,为企业的整个网络采用有效且快速的威胁检测技术,以应对不同类型的威胁。

了解 Log360 如何执行三种主要类型的威胁检测

  • 安全事件威胁检测
  • 网络威胁检测
  • 端点威胁检测

在这里插入图片描述

安全事件威胁检测

身份验证、网络访问以及其他严重错误和警告等事件称为安全事件。可以通过这些事件检测到的威胁被归类为安全事件威胁。安全事件威胁的一些示例包括暴力攻击、权限滥用和权限提升。

  • 特权用户监控:审核特权用户登录、注销、资源访问。使用基于 ML 的用户和实体行为分析发现异常用户活动和基于用户的威胁。
  • 权限提升检测:使用基于签名的 MITRE ATT&CK 技术实现监控用户活动并检测权限提升和滥用权限的尝试。
  • 身份验证失败监控:使用安全分析仪表板和事件时间线调查关键系统上的可疑身份验证失败,检测并抢占暴力破解或未经授权的网络访问尝试。
  • 未经授权的数据访问检测:监视对文件服务器上的数据库和敏感数据的访问,通过文件完整性监控、列完整性监控和列完整性监控,了解未经授权的数据访问。

网络威胁检测

网络威胁是攻击者未经授权入侵网络以泄露敏感数据或破坏网络功能和结构的尝试。网络威胁的一些示例包括 DoS、恶意软件传播、高级持续性威胁、数据泄露、引入流氓设备等。要检测这些威胁,有必要了解和监控网络流量。

  • 流量监控:监控网络流量是否存在异常、允许和拒绝的连接,深入了解端动以检测可疑的端口使用情况。
  • 变更审核:监控防火墙策略以检测对手所做的更改,以适应恶意流量。
  • 自动更新的威胁情报:使用动态更新的威胁源检测并阻止恶意入站和出站流量,发现网络流量中的恶意 IP 地址和 URL,并立即阻止它们。
  • 恶意设备检测:使用搜索控制台发现恶意设备,并使用事件响应工作流终止它们。

端点威胁检测

威胁通常源自端点。一个例子是勒索软件,它通过锁定端点并要求赎金进行访问,年复一年地获得巨额利润。其他端点威胁包括异常用户行为、设备故障、配置错误和可疑下载。在及时干预的帮助下,这些损失和损害可以在很大程度上受到限制,这可以通过端点威胁检测和响应技术来实现。

  • 勒索软件检测:通过预构建的关联规则和实时通知,很好地发现多种勒索软件菌株和通用勒索软件。
  • 异常检测:使用 ML 算法检测异常的用户和实体行为。
  • 恶意软件检测:识别 Windows 和 Linux 计算机上的恶意和可疑软件安装。

威胁检测和响应工具特点

  • 实时事件检测:通过内置事件管理以及对第三方票务工具的支持进行实时事件检测。
  • 文件完整性监控:对关键系统文件和文件夹进行文件完整性监控,用于监控文件访问和修改。
  • 基于 ML 的 UEBA 模块:可检测异常并促进基于风险评分的警报。
  • 用于事件监控的安全仪表板:用于监控整个网络中的本地和云日志源的事件的安全仪表板。
  • 自动化工作流程:用于即时事件响应的自动化工作流程。
  • 自动更新的威胁情报模块:用于接收来自受信任来源的源。

Log360 具有集成的DLP和CASB功能,可检测企业网络中的威胁,涵盖端点,防火墙,Web服务器,数据库,交换机,路由器甚至云源。

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

企业网络安全:威胁检测和响应 (TDR) 的相关文章

  • C++ STL array 容器(深入了解,一文学会)

    array 容器是 C 11 标准中新增的序列容器 简单地理解 它就是在 C 普通数组的基础上 添加了一些成员函数和全局函数 在使用上 它比普通数组更安全 且效率并没有因此变差 和其它容器不同 array 容器的大小是固定的 无法动态的扩展
  • 若依管理系统部署(SpringCloudAlibaba)

    简介 1 采用前后端分离发模式 微服务版本前端基于RuoYi Vue 2 后端采用Springboot Spring Cloud Alibaba 3 注册中心 配置中心选型Nacos 权限认证使用OAuth2 4 流量控制框架选型Senti
  • 蓝桥杯单片机半小时三等奖代码详解

    半小时三等奖程序是蓝桥杯单片机比赛的基础程序 并不是真正意义上的三等奖 下面我根据自己的理解 对半小时省赛三等奖的程序进行解读 基础操作单元 1 LED灯 2 数码管 3 独立按键 4 矩阵键盘 5 蜂鸣器和继电器 我们的程序也是围绕这几个
  • 实现绝对定位元素水平垂直居中的两种方法

    实现绝对定位元素水平垂直居中的两种方法 平时 用的方法即第一种方法是设置left top值均为50 同时margin left设置为绝对定位元素width的一半取负 margin top设为其height的一半取负 例如 绝对定位元素的wi
  • 前端js 数字金额转换为记账格式 金额格式化

    引用
  • Pycharm安装并搭建Tensorflow开发环境

    Pycharm安装并搭建Tensorflow开发环境 下载并安装pycharm 1 下载 2 pycharm配置python环境 安装tensorflow 1 输入清华仓库镜像 2 创建tensorflow环境 3 启动tensorflow
  • 如何确定K-means算法中的k值?

    1 K means算法 k means算法是机器学习中常用的聚类算法 原理简单实现容易 内存占用量也比较小 但使用这个方法时 需要事先指定将要聚合成的簇数 在先验知识缺乏的情况下 想要确定是非常困难的 目前常用的用来确定的方法主要有两种 肘
  • Sqli-labs之Less-18和Less-19

    Less 18 基于错误的用户代理 头部POST注入 注 这一个模拟的场景是注册登录后的注入 由题意可知 这又是一种新姿势 老方法 查找注入点 发现前面的方法都未成功 且错误回显与正确回显都显示IP 这里写说几个常用请求头 上一篇文章详细讲

随机推荐

  • C# System.Guid.NewGuid()

    C System Guid NewGuid GUID 即Globally Unique Identifier 全球唯一标识符 也称 作 UUID Universally Unique IDentifier GUID是一个通过特定算法产生的二
  • 【C语言】操作符详解(上篇)

    操作符分类 1 算术操作符 2 移位操作符 2 1整数的二进制表示形式 2 2 左移操作符 lt lt 2 3 右移操作符 gt gt 3 位操作符 3 1 3 2 3 3 4 赋值操作符 5 单目操作符 5 1 单目操作符的介绍 5 2
  • C#: 未能加载文件或程序集“xxx“

    导入数据时 发生了异常 错误日志如下 2023 09 11 09 20 49 304 125 FATAL null NPOI POIXMLException gt System Reflection TargetInvocationExce
  • Android上使用AES加密和解密字符串

    废话少说 直接上类的源码 import android util Base64 import java nio charset StandardCharsets import java util Objects import java ut
  • Android屏幕适配很难嘛其实也就那么回事,面试官不讲武德

    前言 大厂面试一直都是程序员圈内摸鱼时间津津乐道的话题 进大厂想必也是无数程序员的梦想 关于 原理 的问题 几乎是现如今Android开发岗必问的问题 尤其在大厂面试中更为突出 有过大厂面试经验的小伙伴应该知道 大厂的面试官一般会基于你的简
  • MySQL必知必会——第十四章使用子查询

    使用子查询 本章介绍什么是子查询以及如何使用它们 子查询 SELECT语句是SQL的查询 目前我们用的所有SELECT语句都是从单个数据库表中检索数据的单条简单语句 查询 query 任何SQL语句都是查询 但此术语一般指SELECT语句
  • 深度学习之 Keras vs Tensorflow vs Pytorch 三种深度学习框架

    深度学习是人工智能的子集 深度学习模仿人脑处理数据的神经通路 将其用于决策 检测对象 识别语音和翻译语言 它从非结构化和未标记的数据中学习 无需人工监督或干预 深度学习通过使用人工神经网络的层次结构来处理机器学习 人工神经网络的构建类似于人
  • 破解路由器管理登录密码

    破解路由器管理登录密码 Linux内核 准备工具 puttytel登录软件 正式开工 第一步 首先检查自己的路由器的系统 看是不是Linux内核的 只有是Linux内核的路由器才适合本教程 常见基于Linux内核的路由器系统有Openwrt
  • corosync+pacemaker高可用的lvs directory

    实验配置一个corosync pacemaker高可用的lvs directory负载均衡基于ldirectord ldirectord 独立守护进程服务 管理lvs director 1 生成IPvs规则 2 对各RS做健康状态监测 配置
  • 使用miniserve快速搭建文件服务

    当我们想自己搭建一个 HTTP 文件服务向其他人分享文件 或者往其他设备上传输文件时 又不想花费时间去研究 Nginx IIS FTP 这些东西 我们可以通过 miniserve 一键生成简约 美观的文件服务器 访问 miniserve 客
  • 祝贺!Databend Cloud 和阿里云 PolarDB 达成认证

    近日 北京数变科技有限公司旗下产品与阿里云 PolarDB 开源数据库社区展开产品集成认证 测试结果表明 北京数变科技有限公司旗下产品 Databend Cloud V1 25 正式通过了 阿里云 PolarDB 数据库管理软件 的技术认证
  • Docker 安装 Nginx容器 配置以及重新生成镜像

    目录 1 查看是否存在nginx镜像 2 搜索可用的nginx镜像 下载nginx镜像 3 创建并启动nginx容器 4 进入容器 对相关文件进行配置 5 更新镜像 6 将由容器生成的镜像push到镜像仓库docker hub 基本思路 先
  • 【华为OD机试】单词接龙【2023 B卷

    华为OD机试 真题 点这里 华为OD机试 真题考点分类 点这里 题目描述 单词接龙的规则是 可用于接龙的单词首字母必须要前一个单词的尾字母相同 当存在多个首字母相同的单词时 取长度最长的单词 如果长度也相等 则取字典序最小的单词 已经参与接
  • 缓冲区溢出基础与实践

    目录 实验目的 预备知识 缓冲区溢出 MS12 020漏洞 Metasploit工具 实验环境 实验步骤一 实验步骤二 实验步骤三 实验目的 1 理解缓冲区溢出的原理与危害 2 了解防范缓冲区溢出的基本方法 3 了解常见的缓冲区溢出攻击 预
  • 第二天weex——flex布局

    flex布局 前言 之间陆陆续续的写过前端页面 对于布局方式几乎是不懂的 后来接触了flex布局就打算认真学习一番 对于flex布局是一种灵活布局 弹性盒子 flex 关于flex它有两条轴线 flex direction定义的是主轴线与之
  • antd-vue 表格树下级展开不了,点击展开没反应

    项目场景 项目中需要使用表格树 问题描述 使用antd vue的表格组件 其中数据是树的结构时 使用的是表格树 但渲染之后发现父级点击 号展开不了子级行 检查了数据发现也没有问题 该有的字段都有 有children字段 原因分析 解决方案
  • 【CTF】CTFshow-SQL注入(持续更新)

    CTF CTFshow SQL注入 持续更新 就剩一年的大学时光了 最近也很迷茫 想找实习 又得考托福 又想提前开始毕设 假期前又要上学校安排的实训 马上还又有一门考试 事情一堆 但又感觉整天不知道自己应该做什么 在过完了我给自己安排的两个
  • 数字图像处理之配置opencv中遇到的问题

    现在网络上有很多的教程 上面有配置opnecv的教程有很多 综合其中的优点便可以配置成功 参考教程 配置系统变量 http wenku baidu com link url 8J6XO19h3dncpZRXgAY JBmpsgVsNtZEs
  • vue插件开发(时间播放器),发布到npm

    起因 因项目需要一个时间轴播放插件 根据时间渲染一些数据 从网上也查找了许多 但大多不太合适 所以想自己开发一个并发布到npm 本篇文章主要介绍过将组件发布到npm的过程 如看组件源码 项目源码 文档 1 项目初始化 首先 要创建项目 封装
  • 企业网络安全:威胁检测和响应 (TDR)

    什么是威胁检测和响应 威胁检测和响应 TDR 是指识别和消除 IT 基础架构中存在的恶意威胁的过程 它涉及主动监控 分析和操作 以降低风险并防止未经授权的访问 恶意活动和数据泄露 以免它们对组织的网络造成任何潜在损害 威胁检测使用自动安全工