KI-Agenten arbeiten mit gültigen Zugangsdaten, greifen auf sensible Daten zu, nutzen Tools und führen autonome Aktionen aus. Bei Missbrauch, Kompromittierung oder mangelhafter Kontrolle stellen sie ein ähnliches Insiderrisiko dar wie vertrauenswürdige menschliche oder maschinelle Identitäten.
Insider-Bedrohungen
Erkennen Sie Insiderbedrohungen über Identitäten, Systeme und KI-gesteuerte Aktivitäten hinweg. Exabeam verknüpft Verhaltensmuster im Zeitverlauf, sodass Ihr Team Risiken frühzeitig erkennen und handeln kann, bevor sie sich verschärfen.
Demo anfordernVERSTECKTE BEDROHUNGEN ERKENNEN
Aufspüren von Insider-Bedrohungen, die andere Tools übersehen
Identifizieren Sie böswillige, kompromittierte oder fahrlässige Insider, indem Sie das normale Verhalten menschlicher und nicht-menschlicher Identitäten analysieren. Zustandsbehaftete Zeitachsen verknüpfen zusammenhängende Aktivitäten im Zeitverlauf und decken so schleichende Risiken auf, die mit punktuellen Analysemethoden oft übersehen werden.
ÜBERWACHUNG JEDER IDENTITÄT
Aktivitäten über alle Identitäten hinweg betrachten
Überwachen Sie Benutzeraktivitäten, Servicekonten, Maschinen und KI-Agenten in einer einzigen Verhaltensansicht. Native Integrationen und offene Agententelemetrie erweitern die Transparenz über wichtige KI-Plattformen, benutzerdefinierte Agenten und autonome Workflows hinweg.
- ChatGPT
- Claude
- Microsoft Copilot
- Google Gemini
SICHERE KI-AGENTEN
Erweiterung der Insider Bedrohungserkennung auf KI-Agenten
Agent Behavior Analytics (ABA) erweitert die Verhaltensanalyse von Benutzern und Entitäten (UEBA) auf autonome Aktivitäten. Es erfasst das Verhalten von Agenten und erkennt Missbrauch, Abweichungen, ungewöhnliche Werkzeugnutzung, riskante Zugriffe und Aktionen außerhalb der definierten Rolle eines Agenten.
Auditmanipulationen aufdecken
Aufdeckung von Versuchen zur Verschleierung böswilliger Aktivitäten
Insider können Protokolle verändern oder löschen, um Aktivitäten zu verschleiern. Exabeam korreliert gespeicherte und später eingehende Daten über lange Zeiträume hinweg, um Lücken, Inkonsistenzen und Verhaltensmuster aufzudecken, die auf mögliche Manipulationen hindeuten.
DATENZERSTÖRUNG VERHINDERN
Erkennung des anormalen Löschens kritischer Daten
Exabeam erfasst Datei- und Datenaktivitäten im Hinblick auf Benutzerverhalten und automatisierte Prozesse. Es kennzeichnet ungewöhnliche Löschmuster und verknüpft diese mit dem umgebenden Verhalten, sodass Teams eingreifen können, bevor sich die Auswirkungen auf den Betrieb verstärken.
BÖSARTIGE INSIDERN ERKENNEN
Missbrauch von Zugangsdaten aufdecken
Exabeam erkennt, wenn gültige Zugangsdaten auf ungewöhnliche Weise verwendet werden. Verhaltensanalysen, der Identitätskontext und langfristige Zeitreihen decken Kontomissbrauch auf, unabhängig davon, ob die Aktivitäten von Personen, Systemen oder KI-Agenten ausgehen.
DATENLECKS ENTDECKEN
Ereignisse verbinden, um Datenlecks zu erkennen
Datenlecks erscheinen oft als normale Aktivitäten. Exabeam ergänzt DLP-, Authentifizierungs-, Zugriffs- und Anwendungsereignisse um Verhaltenskontext, sodass Analysten routinemäßiges Verhalten von verdächtigen Bewegungen oder Datenexfiltration unterscheiden können.
ÜBERWACHUNG PRIVATKONTEN
Hochriskante privilegierte Zugriffe identifizieren
Exabeam erfasst privilegierte Aktivitäten und wendet Identitäts-, Asset- und Geschäftskontext auf ungewöhnliche Zugriffe an. Analysten können Missbrauch bei Administratoren, Servicekonten und KI-Agenten erkennen, bevor es zu einem Sicherheitsvorfall kommt.
ERKENNEN SIE EINE RECHTSAUSSTEIGERUNG
Privilegieneskalation stoppen
Exabeam überwacht Anmeldeinformationen und Berechtigungen auf ungewöhnliche Eskalationen. Zustandsbehaftete Zeitachsen verknüpfen Änderungen über lange Zeiträume und decken so schrittweise oder automatisierte Eskalationsversuche auf, die statischen Regeln oft entgehen.
DATENZUGRIFFSMISSBRAUCH VERHINDERN
Hochrisikozugriffe auf Sensible Daten identifizieren
Exabeam ermöglicht den Zugriff auf sensible Daten über menschliche und nicht-menschliche Identitäten hinweg. Lange Korrelationsfenster verbinden kleine Anomalien im Zeitverlauf und helfen Analysten so, Muster zu erkennen, die auf Insiderrisiken hinweisen.
PHYSIKALISCHE ZUGANGSSICHERHEIT
Verdächtigen physischen Zugang erkennen
Exabeam korreliert Ausweisdaten, Identität, Geolokalisierung und Systemaktivität, um Anomalien wie Ausweismissbrauch oder unmögliche Reisen zu erkennen. Dies hilft Teams, physische Ereignisse mit umfassenderen Insiderrisiken in Verbindung zu bringen.
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KontaktHäufig gestellte Fragen
Warum werden KI-Agenten als Bedrohung von innen betrachtet?
Wie deckt Exabeam Insider-Bedrohungen ab?
Exabeam kombiniert UEBA, ABA und dynamische Risikobewertung, um Insiderbedrohungen bei Benutzern, Servicekonten, Maschinen und KI-Agenten zu erkennen. Langfristige Zeitachsen verknüpfen subtile Verhaltensweisen, die sich über Wochen oder Monate entfalten können.
Überwacht Exabeam KI-Agenten als Insider?
Ja. Exabeam analysiert KI-Agenten als vertrauenswürdige Identitäten mit Zugriffsrechten und Autonomie. Native Plattformunterstützung und offene Agenten-Telemetrie ermöglichen die Verhaltensanalyse über alle wichtigen KI-Plattformen und benutzerdefinierten Agenten hinweg und unterstützen Teams bei der Untersuchung von Missbrauch, Abweichungen und verdächtigen Aktivitäten.
Bildet Exabeam die laterale Bewegung auf das MITRE ATT&CK-Framework ab?
Ja. Outcomes Navigator ordnet die Erkennungsabdeckung Exabeam den Taktiken und Techniken von ATT&CK zu, einschließlich Methoden der lateralen Bewegung wie RDP, SMB, SSH, VNC, DCOM und WinRM. New-Scale Fusion kombiniert Verhaltensanalysen, Korrelationen, Fallstudien und Automatisierung zur Erkennung und Reaktion.
Kann ich mein aktuelles SIEM-System behalten und Exabeam Behavioral Analytics hinzufügen, um Insider-Bedrohungen zu begegnen?
Ja. New-Scale Analytics kann SIEM-Systeme wie Splunk, Microsoft Sentinel und IBM QRadar erweitern. Es fügt erweiterte UEBA- und ABA-Funktionen hinzu, ohne dass Sie Ihr bestehendes SIEM-System ersetzen müssen.
Was unterscheidet Exabeam von SIEM- oder EDR-Tools zur Erkennung von Insider-Bedrohungen?
Die meisten SIEM- und EDR-Tools konzentrieren sich auf einzelne Ereignisse, Indikatoren oder kurze Korrelationszeiträume. Exabeam hingegen nutzt Verhaltensbaselines, Geschäftskontext und das zustandsbehaftete Sitzungsdatenmodell, um Aktivitäten über die Zeit hinweg benutzer-, entitäts-, dienstkonto- und KI-agentenübergreifend zu verknüpfen. Dies hilft Analysten, subtile Insiderrisiken zu erkennen, die ereignisbasierte Tools übersehen.
„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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Der Blog
Exabeam Agentenverhaltensanalyse: Einzigartige Verhaltenserkennung für KI-Agenten
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Fordern Sie eine Demo an, um zu sehen, wie Exabeam Sicherheitsteams dabei unterstützt, das agentenbasierte Unternehmen zu schützen.
Sie erfahren Folgendes:
- Überwachen und analysieren Sie das Verhalten von Menschen und Agenten, um Risiken aufzudecken
- Untersuchen Sie Bedrohungen mithilfe maschinell erstellter Zeitleisten.
- Nutzen Sie Multiagenten-KI, um die Arbeitsabläufe bei Erkennung, Untersuchung und Reaktion zu verbessern.
- Leitfäden für Entscheidungen nutzen
- Unterstützung der Compliance-Anforderungen
Preisgekrönter Leader im Bereich Sicherheit
