本文主要是介绍数据安全：超越威胁搜寻，监控数据流和用户行为，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
网络安全曾经是建立在严格协议和反应措施之上的堡垒，现在正在经历变革。随着数字环境变得更加复杂和数据驱动，对保护数字资产采取细致入微的方法的需求比以往任何时候都更加明显。这种演变标志着与传统威胁检测的背离，转向强调上下文并抢占用户行为以检测异常模式的策略。
这不仅仅是针对已知威胁建立障碍；它是关于更深入地研究数据如何访问、共享和利用的微妙之处。这是一种积极主动的立场，侧重于通过用户交互和数据移动的角度尽早发现潜在风险，而不是简单地“守卫堡垒”。对于许多分析师来说，这预示着组织感知和应对网络安全的方式发生重大变化，将重点从基本的威胁搜寻和检测转移到对数字生态系统更全面的理解。
仅靠威胁狩猎已经不够了
传统的网络安全模型长期以来一直以反应性威胁检测为中心。这种基于检测已知威胁的方法仍然很重要，并且在威胁更可预测且不太复杂的数字环境中非常有效。它依赖于既定的安全协议和预定义的威胁数据库，专注于在威胁破坏系统后识别和减轻威胁。这种方法是许多网络安全框架的基础，其运行假设是可以使用现有工具和知识有效管理已知威胁。
然而，数字世界向云的快速扩张，加上基于人工智能的新功能的涌现，带来了网络威胁的新时代，其特点是复杂性和微妙性。随着网络攻击者不断开发新方法来规避标准安全措施，传统模型的局限性变得越来越明显。这些新出现的威胁经常以意想不到的方式利用漏洞，使得威胁检测本身的反应性变得过时。这种认识引发了网络安全的重大转变，催生了不仅是被动的而且是主动的策略，利用用户行为和数据流来评估风险并预防潜在威胁。
用户和实体行为分析 (UEBA) 的兴起
用户和实体行为分析 (UEBA) 并不是什么新鲜事，但它现在正在成为标准。 UEBA 的独特之处在于，它将重点从简单地响应已知威胁转移到分析用户和实体行为模式，以识别可能表明潜在安全风险的异常情况。这种方法利用先进的分析、机器学习和“大数据”来构建正常用户行为的全面基线，从而更容易发现可能表明违规或恶意活动的偏差。通过关注行为模式，UEBA 提供了一种自适应、上下文敏感的安全方法，能够识别传统工具可能遗漏的威胁。
这种方法在检测内部威胁、受损帐户甚至微妙形式的数据泄露方面特别有效。例如，UEBA 可以标记异常登录时间、重复失败的访问尝试或数据下载意外峰值等活动。这些活动虽然本质上不是恶意的，但可以作为潜在安全问题的早期预警信号。这并不是要发现“不良行为”本身，而是要识别“不良”行为并将其标记为潜在问题。通过将 UEBA 集成到其网络安全策略中，组织可以在其防御机制中获得更加细致和主动的立场，使他们能够在威胁升级为严重违规之前对其做出响应。
数据流的重要性与日俱增
数据流涉及深入研究组织内数据处理、访问和传输方式的复杂性。这一概念超越了传统的外围防御，深入研究了数据移动和访问模式的细粒度方面。通过了解数据的机制（数据如何流动、谁访问数据以及何时访问数据），可以对网络安全策略进行微调，以检测可能表明存在安全风险的细微异常情况。这就像了解一台复杂机器的内部运作一样；通过了解每个部分的作用和正常操作，可以更轻松地识别某些内容何时未按预期工作。在威胁并不总是公开或立即识别的环境中，这种洞察力水平至关重要。通过将数据流纳入其网络安全框架（包括良好的API 安全实践），组织可以采取更主动的立场，在潜在漏洞被利用之前识别并解决它们。
随着向更细致的网络安全策略的转变，人们也越来越重视数据隐私以及主权云和数据本地化的采用。这一趋势反映出人们越来越意识到严格数据保护的必要性，特别是在数据法规因地区而异的全球背景下。主权云提供了一种解决方案，使数据存储和处理与当地法规保持一致，确保合规性并增强数据主权。这种积极主动的隐私保护方法不仅涉及遵守 GDPR 等法律，还涉及遵守 GDPR 等法律。这是关于认识数据监管中区域细微差别的重要性并提供量身定制的应对措施。通过将这些考虑因素纳入其网络安全框架，组织可以确保其数据管理实践不仅安全，而且符合其面临的各种法律要求，从而强化其在网络安全和数据隐私方面的立场。
将 UEBA 融入现代网络安全策略
支持 UEBA 的现代网络安全解决方案通常包括促进安全远程访问数据、受控共享和协作的功能，同时对数据安全保持警惕。这些功能确保员工和合作伙伴可以无缝访问和使用数据，并及时识别和解决任何异常活动。在当今快节奏、数据驱动的业务环境中，安全性和可用性之间的平衡至关重要，其中运营的敏捷性必须与毫不妥协的安全措施相匹配。通过将 UEBA 和数据流融入其安全计划中，组织可以实现这种平衡，创建一个强大的安全框架来支持而不是阻碍其运营目标。
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