Das Erkennen von verdächtigen Aktivitäten durch böswillige Benutzer ist eine schwierige Angelegenheit. Die herkömmlichen regelbasierten Ansätze zur Erkennung von Benutzerbedrohungen generieren so viele Warnungen, dass diese unmöglich alle genauer untersucht werden können. Sie verschwenden Ihre Zeit möglicherweise mit Falschmeldungen und riskieren, dass Sie die wirklichen Bedrohungen dabei übersehen und Ihr Unternehmen Datensicherheitsverletzungen aussetzen. Was wäre jedoch, wenn Sie eine hoch entwickelte Mustererkennung verwenden könnten, die nur dann Warnungen generiert, wenn das Benutzerverhalten so sehr abweicht, dass dies tatsächlich auf missbräuchlich verwendete Anmeldedaten oder Berechtigungen hinweist?
Quest® Change Auditor Threat Detection verwendet fortschrittliches maschinelles Lernen sowie UEBA (User and Entity Behavior Analytics) und die SMART-Korrelationstechnologie, um ungewöhnliche Verhaltensmuster zu erkennen und die Benutzer zu ermitteln, die in Ihrer Umgebung das höchste Risiko darstellen. Auf diese Weise können Sie Ihre Daten und Ihr Unternehmen optimal schützen. Diese technische Kurzübersicht erläutert, wie dies funktioniert.