Erkennungsstrategien für das agentenbasierte Unternehmen
Whitepaper
Wann sollten deterministische Regeln, Verhaltensanalysen und Hybridmodelle eingesetzt werden, wenn immer mehr Aktivitäten über legitime Zugänge laufen?
Deterministische Regeln erfassen zwar immer noch bekannte Bedrohungen, aber da KI-Agenten immer mehr Aktivitäten über gültige Zugangsdaten durchführen, benötigen Sicherheitsteams Verhaltensanalysen und Risikopriorisierung, um riskante Abweichungen innerhalb des legitimen Zugriffs zu erkennen.
KI-gestützte Anwendungen, Copiloten, KI-Agenten und Servicekonten steuern heute einen Großteil der Geschäftsprozesse, die den Geschäftsbetrieb aufrechterhalten. Der Großteil dieser Aktivitäten nutzt gültige Anmeldeinformationen und genehmigte Systeme. Ein legitimer Login sagt daher kaum noch etwas über das Risiko aus, und das gestiegene Datenvolumen erhöht den Druck auf Analysten, Prioritäten für ihre Untersuchungen festzulegen.
Dieses Whitepaper erläutert die Stärken deterministischer Regeln, die Vorteile von Verhaltensanalysen und wie ein Hybridmodell beides mit Risikobewertung und Untersuchungskontext kombiniert. Es beschreibt vier Evaluierungsszenarien, ein siebendimensionales Evaluierungsmodell und einen siebenstufigen Fahrplan für die Entwicklung einer Erkennungsstrategie, die menschliche Nutzer, Agenten und Servicekonten umfasst.
Wichtige Fragen, die dieses Whitepaper beantwortet
- Wann sind deterministische Regeln die richtige Erkennungsmethode?
- Wie deckt die Verhaltensanalyse Risiken innerhalb legitimer Zugriffsrechte auf?
- Was sollten Sie überprüfen, bevor Sie davon ausgehen, dass Ihre Plattform die Aktivitäten von KI-Agenten erkennen kann?
- Wie helfen Risikobewertung und Gruppierung von Erkennungsfällen Analysten bei der Entscheidung, was zuerst untersucht werden soll?
- Wie sollten Compliance-Berichte und Kontrollnachweise in die Aufdeckungsstrategie integriert werden?
- Welche Schritte sind nötig, um eine hybride Erkennungsstrategie für menschliche Benutzer, Agenten und Servicekonten aufzubauen?
Wie Exabeam ein hybrides Detektionsmodell anwendet
New-Scale Fusion kombiniert regelbasierte Erkennung bekannter Bedrohungen und Richtlinien- oder Kontrollverstöße mit Agentenverhaltensanalyse (ABA) und Benutzer- und Entitätsverhaltensanalyse (UEBA), die menschliche Benutzer, Agenten und Servicekonten charakterisieren. Die risikobasierte Priorisierung führt regelbasierte und verhaltensbasierte Erkennungen in einer gemeinsamen Warteschlange zusammen, und Exabeam Nova AI erstellt Zeitpläne und stellt Kontextinformationen bereit, sodass Analysten Fälle, die ihre Beurteilung erfordern, schneller bearbeiten können.
Laden Sie das Whitepaper herunter, um Ihre aktuellen Erkennungsmuster zu erfassen und eine Hybridstrategie zu entwickeln, die Ihr Sicherheitsteam umsetzen kann.
