Entendiendo UEBA: Cómo el Machine Learning puede fortalecer la seguridad de su empresa

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Aunque los ataques cibernéticos se han vuelto cada vez más peligrosos, la seguridad cibernética también ha tenido desarrollos sorprendentes. Los sofisticados ataques maliciosos ahora pueden ser detenidos por sistemas de defensa que usan análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA –User and Entity Behavior Analytics-).

Las soluciones UEBA utilizan algoritmos de Machine Learning (ML) para aprender de forma autónoma. La capacidad de estas soluciones para defenderse contra las amenazas cibernéticas aumenta a medida que ganan experiencia. Primero se establece un "perfil normal" para cada usuario o entidad en un entorno basado en sus comportamientos típicos. Cada acción realizada por un usuario o entidad se compara con su "perfil normal" para determinar si la acción es una anomalía que merece investigación.

Muchas organizaciones utilizan soluciones tradicionales de información de seguridad y gestión de eventos (SIEM). Puede integrar su solución SIEM con su solución UEBA para fortalecer aún más su estrategia de seguridad.

En este informe encontrará:

  • Cómo establecer una estrategia de defensa de múltiples capas que incluya SIEM y UEBA para proteger la empresa.
  • Los beneficios de usar UEBA.
  • Cómo determinar los niveles de riesgo y analizarlos.
  • Cómo trabaja UEBA para descubrir amenazas desconocidas.
  • Los distintos comportamientos anómalos de usuarios y entidades.
  • Casos y ejemplos de UEBA.
  • Desarrollos futuros para UEBA.

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