機器學習異常檢測：提升企業資安防禦
在現代 IT 環境中，每日攝取的數據量高達數 TB，安全分析師無法手動找出「威利」。利用機器學習 (ML) 進行異常檢測，可以自動化識別那些預示著潛在威脅的細微偏差。
資安異常的三種類型
點異常 (Point Anomalies)
單一數據實例與常態顯著不同，例如來自異常 IP 位址的一次登入企圖。
情境異常 (Contextual Anomalies)
在特定情境下顯得可疑的活動，例如普通使用者在非辦公時間存取大量數據。
集體異常 (Collective Anomalies)
一組相關聯的事件，串聯起來時顯示出攻擊跡象，常見於橫向移動或資料外洩。
關鍵資安應用場景
- 網路入侵偵測： 為協議與數據量建立基準，以標記流量激增或異常通訊。
- 惡意軟體偵測： 識別系統行為轉變，如異常的登錄檔修改或文件存取模式。
- 內部威脅： 呈現一段時間內使用者活動概況的偏差，以偵測潛在的誤用或憑證遭竊。
透過 Graylog Security 提升可見性
Graylog Security 利用機器學習驅動的異常檢測，將常規日誌數據轉化為預警信號。透過將行為基準與即時評分及富化元數據相結合，Graylog 讓團隊能專注於高置信度的洞察，而非盲目追逐雜訊。
關於 Graylog
Graylog 通過完整的 SIEM、企業日誌管理和 API 安全解決方案，提升公司企業網絡安全能力。Graylog 集中監控攻擊面並進行深入調查，提供卓越的威脅檢測和事件回應。公司獨特結合 AI / ML 技術、先進的分析和直觀的設計，簡化了網絡安全操作。與競爭對手複雜且昂貴的設置不同，Graylog 提供強大且經濟實惠的解決方案，幫助公司企業輕鬆應對安全挑戰。Graylog 成立於德國漢堡，目前總部位於美國休斯頓，服務覆蓋超過 180 個國家。
關於 Version 2 Digital
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