万里红人员保密行为分析系统锻造保密管理“铁甲利器”

＂堡垒最容易从内部攻破＂，“内鬼”数据泄露、攻击者渗透潜伏、主机失陷沦为黑客的“肉鸡”……内部威胁是最难捕获的，并且可能是最具破坏性的。


保密管理尤是如此。涉密单位内部防护不到位，会让外部敌人轻易找到破绽从而攻城掠地。从近年披露的案例来看，保密管理工作不规范，保密意识淡薄，保密技能缺失，已经成为泄密事件发生的主要原因。


万里红人员保密行为分析系统（UEBA）以用户和实体为中心，构建用户实体风险画像，根据画像多维、全面的数据指标精准定位单位中保密安全意识淡薄的人员、潜在的窃密分子和单位安全管理薄弱地带，使安全管理核心力量更有效地靶向打击和治理，构筑钢铁堡垒，进而高质量强化单位保密安全管理打击能力。


变革保密安全管理手段，从盲看到实管转变



在保密领域，当前的打刻、邮件、网络、终端检测、敏感信息检测、技防等系统以事件为主体：一方面，通过检测引擎依赖于一些已知规则进行检测，而“内鬼”往往熟知这些安全规则、内控措施，会通过降低非法操作行为的次数和规模等各种方式逃避检测，具有极高的隐蔽性和伪装性；另一方面，传统事件告警，一事件一报警，把事件当成一个独立的个体进行处理，告警量大、误报率高，让安全管理人员无从下手，系统中存在着大量搁置的告警，使精准有效的检测结果淹没在海量的噪声中。这使得组织时刻笼罩在极度的风险中，亟需一款新产品打破当前的困境。


从告警事件管理向风险用户管理转变，万里红人员保密行为分析系统（UEBA）从一个新的角度——以用户和实体为中心，对保密管理的单位、人员、资产三大核心实体，进行实体活动、实体特征智能关联和拉通，结合机器学习和专家经验动态规则实时计算个体偏差、群体偏差等数据指标，并通过积分的形态体现个体和群体的各类行为的偏离度，从而构建出单位、人员、资产的保密行为风险画像，根据画像多维、全面的数据指标精准定位单位中保密安全意识淡薄的人员、潜在的窃密分子和单位安全管理薄弱地带，智能风险行为序列，风险一目了然，使安全管理核心力量更有效的靶向打击和保密治理。


什么是UEBA？


UEBA(User and Entity Behavior Analytics)，定义为“通常基于基本分析方法与高级分析方法的组合，对用户和实体的行为进行检测，以发现异常行为”。其中:


U（User）：即用户，UEBA以分析用户行为为首要任务。


E（Entity）：即实体，包括账号、机器、数据资产、应用程序等。


B（Behavior）：即行为，指用户及实体的行为和活动，而非其他静态属性或参数。


A（Analytics）：即分析，UEBA结合基础分析和高级分析，而非简单地使用规则匹配。




赋能保密工作日常管理，揪出“内鬼”

自监管单位，为了保护单位秘密和执行国家保密局的保密要求，会定期对单位内部的人员进行保密培训。而培训属于被动接收的过程，因此往往效果并不明显，单位人员出于业务工作需要常常会疏于保密管理，造成失密行为时有发生。


万里红人员保密行为分析系统（UEBA）通过专家经验和机器学习对每个用户进行风险画像，并对风险进行准确的积分，管理人员可直接在系统中筛选出当前时间有风险积分且积分低于top10的人员，进行保密教育。
此外，针对单位内部可能会存在的极少数破坏分子，万里红人员保密行为分析系统（UEBA）通过长时间的数据积累，对每个人建立行为基线，并实时与现行行为和部门平均水平进行偏离情况动态积分。结合专家经验和机器学习对“水滴搬家” 等故意无规律访问涉密信息的行为全局关联、进行高积分，管理员人员可直接对系统高危风险人员top10的人员进行重点调查，揪出“内鬼”。

当前，终端敏感信息检测、网络敏感信息检测、数据库敏感信息检测、微信敏感信息检测、微博敏感信息检测等工具在保密安全领域已广泛应用。万里红人员保密行为分析系统（UEBA），以其强大的高级安全分析能力，深度挖掘隐藏异常行为，对现有技防系统能力进行有力补充，弥补了传统检测技术、单点安全分析的不足，可全面提升已购产品价值，筑牢保密安全的“钢铁堡垒”。

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