現(xiàn)代企業(yè)組織的內(nèi)部威脅有很多種，從心懷不滿的員工、勒索事件受害者和安全意識薄弱的用戶，到那些對公司網(wǎng)絡上敏感數(shù)據(jù)和系統(tǒng)擁有高級訪問權限的用戶，包括系統(tǒng)管理員、網(wǎng)絡工程師甚至CISO等，都可能對企業(yè)數(shù)字化發(fā)展造成致命的威脅和損害。研究人員發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部威脅已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)必須面對的重要安全挑戰(zhàn)，很多重大網(wǎng)絡安全事件都是由內(nèi)部因素所引發(fā)。

然而，由于內(nèi)部人員行為的復雜性，很多企業(yè)對內(nèi)部威脅缺乏有效的應對措施，只能在事件發(fā)生后被動地進行補救響應。本文梳理了7種有效的內(nèi)部威脅檢測工具及風險管理策略，能夠為企業(yè)增強內(nèi)部威脅防護能力提供幫助。

1.用戶行為分析（UEBA）

現(xiàn)代化的用戶行為分析產(chǎn)品具有多種優(yōu)勢功能，使企業(yè)能夠有效地檢測內(nèi)部威脅。用戶行為分析軟件通過收集和分析來自各種來源的數(shù)據(jù)來分析和檢測內(nèi)部人員的可疑行為。這些來源包括網(wǎng)絡日志和用戶活動日志。通過檢查這些數(shù)據(jù)，企業(yè)安全團隊能夠識別可能表明潛在內(nèi)部威脅的模式和異常。

用戶行為分析的過程包括檢查組織內(nèi)用戶的行為，并將其與已建立的行為規(guī)范進行比較，通過這種比較，能夠識別出可能指示惡意意圖的任何偏差或異?；顒?。通過監(jiān)控登錄時間、文件訪問模式和數(shù)據(jù)傳輸量等因素，軟件可以標記超出預期范圍的任何行為。

此外，用戶行為分析軟件可以利用機器學習算法來不斷學習和適應不斷變化的威脅。這使軟件能夠隨著時間的推移變得更加準確和有效，因為它在識別可疑行為模式方面變得更好。

2.端點檢測和響應（EDR）

端點檢測和響應（EDR）工具由于能夠監(jiān)控和分析企業(yè)各類端點設備的運行活動，因此在檢測內(nèi)部威脅方面已成為不可或缺的工具。這些EDR工具提供了一系列關鍵功能和優(yōu)勢，使企業(yè)能夠增強其可見性并主動檢測威脅。

EDR工具的主要功能之一是對端點設備進行實時監(jiān)控，這種實時監(jiān)控有助于識別任何可疑或未經(jīng)授權的行為，使組織能夠立即采取行動，以減輕潛在的風險。

EDR工具的另一個重要功能是威脅搜索。這些工具使安全團隊能夠主動搜索網(wǎng)絡中的潛在威脅和異常。通過利用先進的分析和機器學習功能，EDR工具可以識別可能表明內(nèi)部威脅的入侵模式和指標。

此外，EDR工具還提供事件響應功能，使組織能夠快速響應并控制任何安全事件。通過這些工具，企業(yè)可以有效地調(diào)查和修復事件，最大限度地減少內(nèi)部威脅對其運營的影響。

3.網(wǎng)絡流量分析（NTA）

部署應用NTA系統(tǒng)，對于幫助企業(yè)檢測和分析網(wǎng)絡系統(tǒng)中的潛在內(nèi)部威脅同樣非常重要。NTA系統(tǒng)提供了對網(wǎng)絡流量的深入了解，使組織能夠監(jiān)控和分析網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)流。通過部署應用NTA系統(tǒng)，企業(yè)組織在防范內(nèi)部威脅時能夠獲得以下幫助：

• 高級威脅檢測：通過分析網(wǎng)絡流量模式，NTA系統(tǒng)可以及時檢測出和內(nèi)部威脅相關的異常網(wǎng)絡活動，如數(shù)據(jù)泄露或未經(jīng)授權的訪問嘗試。
• 實時監(jiān)控：NTA系統(tǒng)提供對網(wǎng)絡流量的持續(xù)實時監(jiān)控，在檢測到潛在的內(nèi)部威脅時能及時向組織發(fā)出警報，實現(xiàn)快速調(diào)查和響應，最大限度地減少內(nèi)部事件的潛在影響；
• 網(wǎng)絡可見性：NTA系統(tǒng)提供對網(wǎng)絡流量的詳細分析，使組織能夠了解數(shù)據(jù)在其網(wǎng)絡中的可見性。這種可見性有助于識別網(wǎng)絡基礎設施中的漏洞和弱點，從而增強整體安全性。
• 事件分析：在發(fā)生內(nèi)部威脅安全事件時，NTA系統(tǒng)是調(diào)查和事件響應的寶貴資源。通過捕獲和存儲網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)使組織能夠重現(xiàn)事件并確定事件的發(fā)生原因。

4.數(shù)據(jù)防泄漏（DLP）

數(shù)據(jù)丟失防護（DLP）解決方案通過保護敏感數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權的訪問或泄漏，在緩解企業(yè)內(nèi)部威脅方面發(fā)揮著重要的作用。然而，實施DLP解決方案可能會帶來各種挑戰(zhàn)，包括將其與現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)集成，以及如何準確對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行分類數(shù)據(jù)。

盡管存在諸多應用挑戰(zhàn)，但DLP在防范企業(yè)內(nèi)部威脅方面的好處是顯而易見的。它們包括增強的數(shù)據(jù)保護、遵守法規(guī)以及降低財務和聲譽風險。為確保DLP的有效實施，組織應遵循最佳實踐。這些做法包括進行全面的風險評估，讓所有利益相關者積極參與，并定期檢查和更新DLP應用策略。

5.用戶行為監(jiān)控平臺（UAM）

UAM平臺能夠為組織提供對網(wǎng)絡系統(tǒng)中的所有用戶活動和行為的全面洞察，這可以為NTA系統(tǒng)的應用進行有力的補充。通過UAM平臺，組織能夠有效地監(jiān)視和記錄所有用戶的操作，例如瀏覽、文件訪問、應用程序使用和Web瀏覽活動。通過分析這些有價值的數(shù)據(jù)，UAM平臺可以通過識別任何不尋常或可疑的行為來有效地檢測和預防內(nèi)部威脅。

同時，企業(yè)還可以通過UAM平臺提供的檢測數(shù)據(jù)，更合理地建立并優(yōu)化基線用戶的行為模式。任何偏離這些模式的行為都會立即被標記為潛在的安全風險，使組織能夠進行進一步的調(diào)查并采取適當?shù)男袆?。這種對用戶活動的高度可見性不僅有助于檢測內(nèi)部威脅，還有助于滿足法規(guī)遵從性和審計要求。

此外，UAM平臺能夠提供詳細的報告和分析功能，使組織能夠獲得對用戶行為趨勢的綜合理解。這些信息可用于預測防止未來可能發(fā)生的內(nèi)部威脅趨勢。

6.基于機器學習的威脅檢測

機器學習已成為網(wǎng)絡安全領域的一個強大工具，使組織能夠更有效地識別和緩解內(nèi)部威脅。通過利用先進的算法和統(tǒng)計模型，機器學習算法可以分析大量數(shù)據(jù)，識別模式，并檢測可能表明內(nèi)部威脅的異常行為。

基于機器學習的內(nèi)部威脅檢測方案，一個關鍵優(yōu)勢是它能夠不斷學習和適應不斷變化的威脅。與傳統(tǒng)基于規(guī)則的檢測方法相比，機器學習技術能夠跟上惡意內(nèi)部人員不斷變化的攻擊策略，可以從歷史數(shù)據(jù)中學習，并識別可能表明內(nèi)部威脅的新模式和異常。

這些算法可以分析各種數(shù)據(jù)源，例如用戶行為、系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡流量和訪問模式。通過考慮多個數(shù)據(jù)點并應用復雜的算法，基于機器學習的解決方案可以識別可能表明內(nèi)部威脅的行為異常。通過利用機器學習的力量，企業(yè)可以領先于惡意內(nèi)部人員，并保護其敏感數(shù)據(jù)和資產(chǎn)。

7.網(wǎng)絡安全意識培訓

要讓內(nèi)部威脅防護計劃真正落地，必須確保組織的所有員工都能充分了解內(nèi)部威脅的危害，并提高其對內(nèi)部威脅的防護意識。對員工開展安全意識培訓和教育，能夠提高他們對內(nèi)部威脅的認識和理解。培訓內(nèi)容可以包括如何識別可疑行為、報告安全事件、保護敏感信息等方面。通過增強員工的安全意識，可以減少內(nèi)部威脅的風險。

需要強調(diào)的是，企業(yè)要充分了解內(nèi)部威脅意識培訓的有效性。為此，組織可以采訪員工、準備測試或模擬內(nèi)部攻擊，以了解員工在培訓中學到了什么，以及在未來的培訓課程中應該注意和改進什么。

參考鏈接：https://securityzap.com/insider-threat-detection-technology-businesses/