Leitfaden für Insiderermittlungen im Bereich Sicherheitsoperationen
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Ein schrittweiser Untersuchungsrahmen zur Analyse von Insiderrisiken unter Verwendung von Verhaltenskontext, automatisierten Zeitabläufen und risikobasierter Priorisierung
Dieses Handbuch bietet ein strukturiertes Untersuchungsmodell zur Erkennung, Analyse und Reaktion auf Insiderrisiken, die sich hinter legitimen Aktivitäten verbergen.
Insiderbedrohungen nutzen zunehmend gültige Zugangsdaten, vertrauenswürdige Zugriffsrechte und genehmigte Arbeitsabläufe. Herkömmliche Erkennungsmodelle bewerten Ereignisse isoliert und innerhalb kurzer Zeitfenster, wodurch langsame oder unauffällige Insideraktivitäten schwer zu erkennen sind. Mit der zunehmenden Einbindung von Servicekonten und KI-Agenten wächst die Herausforderung, relevante Risiken zu identifizieren.
Dieses Handbuch zeigt, wie man von isolierten Signalen zu verhaltensbasierten Untersuchungen übergeht. Es bietet einen wiederholbaren Arbeitsablauf, um Kontext zu schaffen, maschinell erstellte Zeitabläufe zu analysieren, die Risikoentwicklung zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Ergebnis sind schnellere Untersuchungen, weniger Störfaktoren und eine konsequentere Priorisierung tatsächlicher Insiderrisiken.
Wichtige Fragen, die Ihnen dieses Handbuch beantwortet
- Wie lässt sich feststellen, ob ein Signal einer Untersuchung wert ist oder nur Rauschen darstellt?
- Wie sieht normales Verhalten bei einem Benutzer, einem Dienstkonto oder einem KI-Agenten aus?
- Wie erkennt man Verhaltensmuster, die auf ein sich entwickelndes Risiko hinweisen?
- Wie verändern automatisierte Zeitabläufe die Durchführung von Ermittlungen?
- Welche Signale deuten darauf hin, dass sich das Insiderrisiko ausweitet oder handlungsrelevant wird?
- Wie gelingt der Übergang von der Erkennung zu einer schnellen, vertretbaren Entscheidung?
Wie unterstützen Exabeam-Lösungen Insider-Ermittlungen?
New-Scale Fusion nutzt Verhaltensanalysen, dynamische Risikobewertung und Automatisierung, um Analysten bei der Untersuchung von Insiderrisiken ohne manuelle Korrelation zu unterstützen. Die Verhaltensanalyse von Nutzern und Entitäten (UEBA) sowie die Agentenverhaltensanalyse (ABA) erstellen Verhaltensbaselines für Nutzer, Servicekonten und KI-Agenten. Automatisierte Zeitachsen korrelieren Aktivitäten zu untersuchungsbereiten Sequenzen, während Exabeam Nova Verhaltensmuster aufdeckt, Eskalationspunkte hervorhebt und Reaktionsmaßnahmen steuert, sodass sich Analysten auf Entscheidungen anstatt auf die Datenerfassung konzentrieren können.
Laden Sie das Handbuch herunter, um ein verhaltensorientiertes Untersuchungsmodell anzuwenden und die Art und Weise zu verbessern, wie Ihr Team Insiderrisiken erkennt, analysiert und darauf reagiert.
