Обзор решения Thycotic Secret Server Privileged Behavior Analytics
Программное обеспечение Thycotic Privileged Behavior Analytics (PBA) отслеживает активность пользователей на Secret Server для выявления аномального поведения. Как только базовая активность пользователя определена, отклонения от этого поведения могут вызывать оповещения или предупреждения для уведомления администраторов безопасности.
ОБЕСПЕЧЬТЕ БЕЗОПАСНОСТЬ И УМЕНЬШИТЕ РИСКИ
Снижение рисков для вашей организации за счет повышения безопасности поможет сэкономить время, деньги и ресурсы вашего отдела, при максимальном использовании ресурсов Secret Server.
Privileged Behavior Analytics поможет ИТ-администраторам и администраторам систем безопасности быстро обнаружить взломы системы, прежде чем они произойдут, проанализировать распределение привилегированных учетных записей и доступов по всей организации, а также добавить еще один уровень безопасности вашего Secret Server. Освободите время, чтобы сосредоточиться на обнаружении, управлении, и защите ваших привилегированных учетных данных.
ОБНАРУЖЕНИЕ РАННИХ ПРИЗНАКОВ ВЗЛОМА
В вашей организации допустимо использовать привилегированные учетные записи в 3 часа ночи?
Внезапное необычное поведение пользователя может быть ранним признаком утечки данных или инсайдера. Privileged Behavior Analytics быстро обнаружит такое аномальное поведение и немедленно предупредит вашу команду безопасности о кибератаке или внутрисистемной угрозе, прежде чем произойдет утечка данных.
РЕАГИРУЙТЕ НА ВАЖНЫЕ ОПОВЕЩЕНИЯ В ПЕРВУЮ ОЧЕРЕДЬ
Как узнать, на каком предупреждении безопасности важно сосредоточиться в первую очередь?
Машинное обучение и распознавание моделей поведения помогают расставить приоритеты в деятельности вашей системы, предупреждая вас о том, что важнее всего. Отслеживайте моменты, когда происходит подозрительная активность, чтобы быстро предпринять нужные действия.
Сортируйте оповещения по уровню угроз, чтобы вы могли сосредоточиться на критических оповещениях в первую очередь.
ОБНАРУЖЕНИЕ ВЗЛОМОВ ДО ТОГО, КАК ОНИ ПРОИЗОЙДУТ
По оценкам Forrester, около 80% взломов происходят через привилегированные учетные записи. Некоторые из них происходят через учетные записи, которые были скомпрометированы или принадлежат инсайдерам. Помимо защиты всех ваших учетных записей, важно отслеживать и анализировать, кто имеет к ним доступ, а также когда и как они их используют. Privileged Behavior Analytics от Thycotic поможет вам обнаружить готовящийся взлом системы до того, как он произойдет. Наше облачное решение использует технологию машинного обучения для анализа поведения в пределах Secret Server, нашего решения для управления привилегированными учетными записями, чтобы быстро предупредить вашу команду безопасности об аномальном поведении, раннем признаке компрометации или злоупотребления правами доступа.
ВАШИ СОТРУДНИКИ ИСПОЛЬЗУЮТ ПРИВИЛЕГИРОВАННЫЙ АККАУНТ В 3 ЧАСА НОЧИ?
С помощью Privileged Behavior Analytics и Secret Server вы можете проанализировать поведение ваших пользователей по времени использования, что позволит быстро определить, происходят ли необычные действия в неурочные часы. Privileged Behavior Analytics имеет функцию «Часы доступа к секретам», которая позволяют командам по надзору за безопасностью быстро анализировать поведение доступа. Эти инструменты анализа содержат фильтры для просмотра поведения определенного секрета или пользователей за конкретный период времени.
У КОГО ЕСТЬ ДОСТУП К УЧЕТНЫМ ЗАПИСЯМ?
С помощью Privileged Behavior Analytics вы можете быстро просмотреть схему своих привилегированных учетных записей и всех пользователей, которые имеют к ним доступ. Кроме того, пользователи и секреты объединяются в «сообщества», которые являются своеобразными мини-экосистемами. Вы можете быстро увидеть, содержится ли секрет только в одной группе или пользователи получают доступ к секретам других отделов.
КАКИЕ ОПОВЕЩЕНИЯ САМЫЕ ВАЖНЫЕ?
Privileged Behavior Analytics определяет некий базовый уровень поведения для оценки доступа пользователей, основанный на ряде алгоритмов машинного обучения. Они учитывают нюансы времени использования, использования доступа, уязвимость учетных данных и другие. Как только пользователь отклоняется от этого базового уровня, его действиям присваивается балл угрозы, в зависимости от алгоритмов. Система расставляет приоритеты по баллам угроз, поэтому вы можете сосредоточиться на оповещениях с самым высоким потенциальным риском для вашей организации.
Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) продолжают стремительно развиваться, меняя наши представления о возможностях искусственного интеллекта.
Крупнейший игрок российского строительства — АО «СтройТрансНефтеГаз» (АО «СТНГ») — объявил о выборе отечественного продукта ContentReader PDF от компании Content AI для работы с файлами PDF. Это решение принято в рамках политики цифровой трансформации предприятия.
Специалисты «Лаборатории Касперского» провели исследование активности хакерской группировки Stan Ghouls, выявив новую волну нападений на ключевые отрасли стран СНГ, включая Россию
Спецпроект «Агент будущего» «Российской газеты» представил мнение Антона Хаймовского, руководителя разработки и владельца продукта ContentCapture, о современных тенденциях перехода юридической сферы от традиционного ручного анализа к интеллектуальной автоматизации. Специалист подробно осветил перспективы, преимущества и существующие ограничения новых технологий применительно к таким направлениям, как оценка правовых рисков, комплексная проверка контрагентов (due diligence), мониторинг соблюдения нормативных требований (комплаенс) и создание юридических документов с использованием автоматизированных решений.
Согласно статистике детектирований антивируса Dr.Web, в IV квартале 2025 года общее число обнаруженных угроз увеличилось на 16,05% по сравнению с III кварталом. Число уникальных угроз при этом снизилось на 1,13%. Наибольшее распространение получили нежелательные рекламные приложения, вредоносные скрипты и различные вредоносные программы, в том числе загрузчики и рекламные трояны.
Большинство российских предприятий обеспокоено возможностью раскрытия секретных сведений вследствие внедрения искусственного интеллекта. Глава технологического подразделения Content AI Сергей Юдин поделился своим мнением с изданием «Российская газета», раскрыв причины, по которым публичные нейросети представляют собой потенциальный источник серьёзных утечек информации, и предложил рекомендации по осторожному внедрению ИИ-технологий внутри корпораций
Ваши контактные данные не публикуются на сайте.