本文来自微信公众号“安全牛”。
现代企业组织的内部威胁有很多种，从心怀不满的员工、勒索事件受害者和安全意识薄弱的用户，到那些对公司网络上敏感数据和系统拥有高级访问权限的用户，包括系统管理员、网络工程师甚至CISO等，都可能对企业数字化发展造成致命的威胁和损害。研究人员发现，内部威胁已经成为现代企业必须面对的重要安全挑战，很多重大网络安全事件都是由内部因素所引发。
然而，由于内部人员行为的复杂性，很多企业对内部威胁缺乏有效的应对措施，只能在事件发生后被动地进行补救响应。本文梳理了7种有效的内部威胁检测工具及风险管理策略，能够为企业增强内部威胁防护能力提供帮助。
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用户行为分析（UEBA）
现代化的用户行为分析产品具有多种优势功能，使企业能够有效地检测内部威胁。用户行为分析软件通过收集和分析来自各种来源的数据来分析和检测内部人员的可疑行为。这些来源包括网络日志和用户活动日志。通过检查这些数据，企业安全团队能够识别可能表明潜在内部威胁的模式和异常。
用户行为分析的过程包括检查组织内用户的行为，并将其与已建立的行为规范进行比较，通过这种比较，能够识别出可能指示恶意意图的任何偏差或异常活动。通过监控登录时间、文件访问模式和数据传输量等因素，软件可以标记超出预期范围的任何行为。
此外，用户行为分析软件可以利用机器学习算法来不断学习和适应不断变化的威胁。这使软件能够随着时间的推移变得更加准确和有效，因为它在识别可疑行为模式方面变得更好。
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端点检测和响应（EDR）
端点检测和响应（EDR）工具由于能够监控和分析企业各类端点设备的运行活动，因此在检测内部威胁方面已成为不可或缺的工具。这些EDR工具提供了一系列关键功能和优势，使企业能够增强其可见性并主动检测威胁。
EDR工具的主要功能之一是对端点设备进行实时监控，这种实时监控有助于识别任何可疑或未经授权的行为，使组织能够立即采取行动，以减轻潜在的风险。
EDR工具的另一个重要功能是威胁搜索。这些工具使安全团队能够主动搜索网络中的潜在威胁和异常。通过利用先进的分析和机器学习功能，EDR工具可以识别可能表明内部威胁的入侵模式和指标。
此外，EDR工具还提供事件响应功能，使组织能够快速响应并控制任何安全事件。通过这些工具，企业可以有效地调查和修复事件，最大限度地减少内部威胁对其运营的影响。
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网络流量分析（NTA）
部署应用NTA系统，对于帮助企业检测和分析网络系统中的潜在内部威胁同样非常重要。NTA系统提供了对网络流量的深入了解，使组织能够监控和分析网络中的数据流。通过部署应用NTA系统，企业组织在防范内部威胁时能够获得以下帮助：
•高级威胁检测：通过分析网络流量模式，NTA系统可以及时检测出和内部威胁相关的异常网络活动，如数据泄露或未经授权的访问尝试。
•实时监控：NTA系统提供对网络流量的持续实时监控，在检测到潜在的内部威胁时能及时向组织发出警报，实现快速调查和响应，最大限度地减少内部事件的潜在影响；
•网络可见性：NTA系统提供对网络流量的详细分析，使组织能够了解数据在其网络中的可见性。这种可见性有助于识别网络基础设施中的漏洞和弱点，从而增强整体安全性。
•事件分析：在发生内部威胁安全事件时，NTA系统是调查和事件响应的宝贵资源。通过捕获和存储网络流量数据，这些系统使组织能够重现事件并确定事件的发生原因。
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数据防泄漏（DLP）
数据丢失防护（DLP）解决方案通过保护敏感数据免受未经授权的访问或泄漏，在缓解企业内部威胁方面发挥着重要的作用。然而，实施DLP解决方案可能会带来各种挑战，包括将其与现有的业务系统集成，以及如何准确对数据资产进行分类数据。
尽管存在诸多应用挑战，但DLP在防范企业内部威胁方面的好处是显而易见的。它们包括增强的数据保护、遵守法规以及降低财务和声誉风险。为确保DLP的有效实施，组织应遵循最佳实践。这些做法包括进行全面的风险评估，让所有利益相关者积极参与，并定期检查和更新DLP应用策略。
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用户行为监控平台（UAM）
UAM平台能够为组织提供对网络系统中的所有用户活动和行为的全面洞察，这可以为NTA系统的应用进行有力的补充。通过UAM平台，组织能够有效地监视和记录所有用户的操作，例如浏览、文件访问、应用程序使用和Web浏览活动。通过分析这些有价值的数据，UAM平台可以通过识别任何不寻常或可疑的行为来有效地检测和预防内部威胁。
同时，企业还可以通过UAM平台提供的检测数据，更合理地建立并优化基线用户的行为模式。任何偏离这些模式的行为都会立即被标记为潜在的安全风险，使组织能够进行进一步的调查并采取适当的行动。这种对用户活动的高度可见性不仅有助于检测内部威胁，还有助于满足法规遵从性和审计要求。
此外，UAM平台能够提供详细的报告和分析功能，使组织能够获得对用户行为趋势的综合理解。这些信息可用于预测防止未来可能发生的内部威胁趋势。
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基于机器学习的威胁检测
机器学习已成为网络安全领域的一个强大工具，使组织能够更有效地识别和缓解内部威胁。通过利用先进的算法和统计模型，机器学习算法可以分析大量数据，识别模式，并检测可能表明内部威胁的异常行为。
基于机器学习的内部威胁检测方案，一个关键优势是它能够不断学习和适应不断变化的威胁。与传统基于规则的检测方法相比，机器学习技术能够跟上恶意内部人员不断变化的攻击策略，可以从历史数据中学习，并识别可能表明内部威胁的新模式和异常。
这些算法可以分析各种数据源，例如用户行为、系统日志、网络流量和访问模式。通过考虑多个数据点并应用复杂的算法，基于机器学习的解决方案可以识别可能表明内部威胁的行为异常。通过利用机器学习的力量，企业可以领先于恶意内部人员，并保护其敏感数据和资产。
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网络安全意识培训
要让内部威胁防护计划真正落地，必须确保组织的所有员工都能充分了解内部威胁的危害，并提高其对内部威胁的防护意识。对员工开展安全意识培训和教育，能够提高他们对内部威胁的认识和理解。培训内容可以包括如何识别可疑行为、报告安全事件、保护敏感信息等方面。通过增强员工的安全意识，可以减少内部威胁的风险。
需要强调的是，企业要充分了解内部威胁意识培训的有效性。为此，组织可以采访员工、准备测试或模拟内部攻击，以了解员工在培训中学到了什么，以及在未来的培训课程中应该注意和改进什么。
