KI-Agenten arbeiten mit legitimen Zugangsdaten, greifen auf sensible Daten zu und handeln autonom. Werden sie missbraucht, kompromittiert oder unzureichend reguliert, verhalten sie sich wie Insider und stellen eine neue Risikokategorie dar.
Insider-Bedrohungen
Anomales Verhalten von Menschen und Organisationen erkennen und darauf reagieren sowie verdächtige Aktivitäten von KI-Agenten überwachen, bevor das Risiko durch Insider eskaliert.
Demo anfordernVERSTECKTE BEDROHUNGEN ERKENNEN
Aufspüren von Insider-Bedrohungen, die andere Tools übersehen
Insiderbedrohungen, ob vorsätzlich oder versehentlich, stellen eines der größten Risiken für Unternehmen dar. Exabeam nutzt KI, um das normale Verhalten jedes Nutzers und Geräts zu erfassen. Zusätzlich überwacht es die Aktivitäten nicht-menschlicher Entitäten, einschließlich KI-Agenten. Unser patentiertes Sitzungsdatenmodell verknüpft zusammenhängende Aktivitäten zu einer vollständigen Zeitleiste und erkennt so Nutzeranomalien, die sich über Wochen oder Monate erstrecken. Dadurch können Sicherheitsteams auch schleichende Insiderbedrohungen aufspüren, die SIEM- oder XDR-Systeme mit kurzen Korrelationszeiträumen nicht erkennen.
ÜBERWACHUNG JEDER IDENTITÄT
Alle Aktionen von menschlichen Nutzern und KI-Agenten einsehen
KI-Agenten agieren autonom, greifen auf sensible Daten zu und können sich wie Insider verhalten. Exabeam analysiert das Verhalten menschlicher Nutzer, um ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, und bietet eine umfassende Überwachung der Identität von Maschinen und Agenten. So erhalten Sie Einblick in deren Zugriffe, Datentransfers und Aktionen. Dies ermöglicht eine vollständigere Sicht auf potenzielle Bedrohungen, unabhängig davon, ob diese von einer Person oder einem Prozess ausgehen.
SICHERE KI-AGENTEN
Erweiterte bewährte Bedrohungserkennung auf KI-Agenten
KI-Agenten stellen ein neues Sicherheitsrisiko für Insider dar. Mit Agent Behavior Analytics (ABA) nutzt Exabeam seine jahrzehntelange Erfahrung in der Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA), um das Verhalten von KI-Agenten zu überwachen. So kann Ihr Sicherheitsteam Missbrauch oder Kompromittierungen erkennen, hochpräzise Bedrohungen frühzeitig aufdecken und eine sichere KI-Einführung im gesamten Unternehmen ermöglichen.
Auditmanipulationen aufdecken
Aufdeckung von Versuchen zur Verschleierung böswilliger Aktivitäten
Insider mit Systemkenntnissen können Protokolle manipulieren oder löschen, um ihre Handlungen zu verschleiern. Exabeam reichert Benutzeranomalien mit Geschäftskontext an, um die Absicht aufzudecken. Das Sitzungsdatenmodell stellt sicher, dass Protokollmanipulationen über Wochen oder Monate sichtbar bleiben, selbst wenn menschliche oder KI-gestützte Insider versuchen, Spuren verdächtigen Verhaltens zu beseitigen.
DATENZERSTÖRUNG VERHINDERN
Erkennung des anormalen Löschens kritischer Daten
Ein böswilliger Insider könnte kritische Informationen vernichten, um den Geschäftsbetrieb zu stören. Exabeam überwacht die Dateiaktivitäten jedes Benutzers und jeder Organisation und kennzeichnet automatisch ungewöhnliche Löschmuster, die auf eine potenzielle Bedrohung hinweisen.
BÖSARTIGE INSIDERN ERKENNEN
Missbrauch von Zugangsdaten aufdecken
Böswillige Insider nutzen ihren Zugriff auf kritische Systeme aus. Unternehmen benötigen daher eine Möglichkeit, ihre Aktivitäten zu überwachen und das Ausmaß von Vorfällen umgehend zu erfassen. Exabeam bietet diese Transparenz, indem es Verhaltensanalysen menschlicher Nutzer mit Aktivitätsprotokollen von KI-Agenten korreliert, um Risiken und Auswirkungen klar zu kommunizieren.
DATENLECKS ENTDECKEN
Verbinden Sie Ereignisse, um Datenlecks aufzudecken
Datenlecks ähneln oft normalem Verhalten und sind daher schwer zu erkennen. Exabeam setzt DLP-Alarme in den Kontext, indem es sie mit Authentifizierungs-, Zugriffs- und anderen Daten korreliert und automatisch eine vollständige Ereignischronologie erstellt. Durch die Erfassung der Aktivitäten aller Benutzer und die Überwachung der Agentenaktivitäten deckt Exabeam böswillige Absichten auf, die anderen Systemen verborgen bleiben.
ÜBERWACHUNG PRIVATKONTEN
Unbefugten Zugriff erkennen, um Sicherheitslücken zu verhindern
Angreifer nutzen privilegierte Konten, um Sicherheitskontrollen zu umgehen, den Betrieb zu stören oder Daten zu exfiltrieren. Exabeam hilft, unautorisierte Aktivitäten mit privilegierten Konten zu verhindern, indem es den Benutzerkontext analysiert, ungewöhnliche Verhaltensmuster für menschliche und organisatorische Identitäten identifiziert und die Aktivitäten von Agentenidentitäten überwacht.
ERKENNEN SIE EINE RECHTSAUSSTEIGERUNG
Privilegieneskalation stoppen
Versuche zur Rechteausweitung gefährden kritische Systeme. Exabeam erkennt diese Techniken durch die Überwachung von Anmeldeinformationen und hebt Anomalien in den Zeitabläufen von Bedrohungen hervor. Dadurch wird das Eskalationsverhalten aufgedeckt, selbst wenn es sich langsam entwickelt oder durch automatisierte Prozesse erfolgt.
DATENZUGRIFFSMISSBRAUCH VERHINDERN
Hochrisikozugriffe auf Sensible Daten identifizieren
Böswillige Insider können ihre Berechtigungen missbrauchen, um auf sensible Daten zuzugreifen. Exabeam analysiert die normale Benutzeraktivität, um Anomalien zu erkennen und Absichten aufzudecken. Es bietet eine umfassende Überwachung von KI-Agenten, um Sicherheitsteams bei der Identifizierung potenziellen Datenmissbrauchs zu unterstützen. Durch die Pflege langfristiger Korrelationsfenster identifiziert Exabeam Risikomuster, die sich im Laufe der Zeit entwickeln, und liefert Analysten so ein vollständiges Bild.
PHYSIKALISCHE ZUGANGSSICHERHEIT
Verdächtigen physischen Zugang erkennen
Exabeam überwacht physische Zugriffsanomalien wie den Missbrauch von Ausweisen oder unmögliche Reisen zwischen Standorten. Solche Vorfälle können auf die Weitergabe von Zugangsdaten oder andere Insideraktivitäten hindeuten. Durch die Korrelation von Identitäts-, Standort- und Zugriffsprotokollen deckt Exabeam subtile Insiderbedrohungen auf, die anderen Lösungen verborgen bleiben.
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KontaktHäufig gestellte Fragen
Warum werden KI-Agenten als Bedrohung von innen betrachtet?
Wie deckt Exabeam Insider-Bedrohungen ab?
Exabeam bietet Schutz vor Insiderbedrohungen für menschliche Benutzer und nicht-menschliche Entitäten wie KI-Agenten. Unser patentiertes Sitzungsdatenmodell nutzt offene Korrelationsfenster, um schleichende Bedrohungen zu erkennen, die sich über Wochen oder Monate erstrecken. Diese erweiterte Transparenz, kombiniert mit Verhaltensanalysen für Benutzer und der Überwachung von Agenten, ermöglicht es Exabeam Risiken aufzudecken, die den meisten SIEM- und EDR-Lösungen entgehen.
Überwacht Exabeam KI-Agenten als Insider?
Ja. Exabeam überwacht KI-Agenten als potenzielle Insider, da sie mit Anmeldeinformationen handeln und auf sensible Daten zugreifen. Es bietet einen tiefen Einblick in ihre Aktivitäten, indem es ihre Protokolle sammelt und korreliert. So können Sicherheitsteams verdächtiges Verhalten untersuchen und nach Bedrohungen durch maschinelle Einheiten suchen.
Ordnet Exabeam Lateral Movement dem MITRE ATT&CK ®-Framework zu?
Ja. Exabeam ordnet seine Erkennungsfunktionen dem ATT&CK-Framework zu. Für die Taktik der lateralen Bewegung umfasst dies die Erkennung spezifischer Techniken und Subtechniken wie Remote Desktop Protocol (RDP), SMB/Windows-Administratorfreigaben, Distributed Component Object Model (DCOM), Secure Shell (SSH), Virtual Network Computing (VNC) und Windows Remote Management (WinRM). Die New-Scale Security Operations Platform nutzt UEBA zur Erkennung dieser Bedrohungen, erstellt Fälle mit Korrelationsregeln, automatisiert die Reaktion durch Automationsmanagement und bietet vorkonfigurierte Dashboards, sortiert nach ATT&CK-TTPs.
Kann ich mein aktuelles SIEM-System behalten und Exabeam hinzufügen, um Insider-Bedrohungen abzuwehren?
Ja. Viele Kunden integrieren Datenfeeds von SIEM-Systemen wie Splunk, Microsoft Sentinel, IBM QRadar und anderen. Exabeam bietet eine schnelle Integration und verbessert Ihren bestehenden Schutz vor Insiderbedrohungen, ohne dass umfangreiche Schulungen für Ihr Team erforderlich sind.
Was unterscheidet Exabeam von SIEM- oder EDR-Tools zur Erkennung von Insider-Bedrohungen?
Die meisten SIEM- und EDR-Tools basieren auf engen, kurzfristigen Korrelationsfenstern und sind daher nicht in der Lage, sich langsam entwickelnde Insider-Bedrohungen zu erkennen. Das Exabeam Session Data Model zeichnet sich durch die Aufrechterhaltung zustandsorientierter, langfristiger Zeitachsen aus. Dieses Design deckt subtile Anomalien und Insider-Aktivitäten auf, die von Wettbewerbern oft übersehen werden.
„Bei 90 % der tatsächlichen Angriffe werden kompromittierte Anmeldeinformationen verwendet, was sehr schwer zu erkennen und abzuwehren sein kann. Wir haben uns für Exabeam entschieden, weil die Tools diese Art von Angriffen erfolgreich erkennen können, da sie nicht nur Sicherheitswarnungen, sondern auch viele Quellen nutzen. Die Technologie analysiert und ermittelt effektiv die normale Nutzung, um schnell auf kompromittierte Benutzer oder Anmeldeinformationen aufmerksam zu machen.“
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Sebastian Bittig
Leiter des Cyber Defense Centers | r-tec IT Security
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