内部脅威

信頼されたインサイダー、侵害されたアカウント、またはAIエージェントから悪用された認証情報は、合法的な活動のように見えます。シグネチャやルールでは脅威を発見できない。これは、セキュリティチームが内部からの攻撃を可視化できないことを意味する。

デモのリクエスト

内部脅威検知

正常な行動を理解して異常を発見する

クレデンシャルの乱用は侵害において重要な役割を果たし、攻撃者に横方向への移動と権限の昇格への素早い道を与えます。行動分析は、これを阻止する最も効果的な方法です。AIを使用してすべてのユーザーとデバイスの通常の行動をベースライン化することで、Exabeam、異常を検出し、リアルタイムでリスクをスコア化し、アナリストが信頼できる脅威に優先順位を付けて対応できるようにします。

インサイダー脅威の行動

侵害の指標（IoC）は攻撃のたびに変化しますが、攻撃者の行動（TTP）は一貫しています。ルール、統計、シグネチャだけに頼るのでは十分ではありません。

Exabeam。AIを使用して、すべてのユーザーとエンティティの正常な行動をベースライン化します。これにより、セキュリティチームは、横方向の移動、権限の昇格、改ざん、アカウント操作、データ破壊、データ流出などを検出することができます。

異常な認証とアクセス

Exabeamは、ユーザーからの異常な認証とアクセスパターンを検出し、自動エージェントの活動を監視して、調査のための完全なコンテキストを提供します。

横の動き

パスザハッシュやパスザチケットのような攻撃者のテクニックを検出します。Exabeam、行動分析を適用して、重要なサーバーへの初回アクセスなどの異常なアクティビティを文脈化し、攻撃者のTTPを通常のユーザーやエンティティのアクティビティと区別します。

権限昇格

攻撃者は、重要な資産にアクセスするために特権をエスカレートさせます。Exabeam、ユーザーの異常な行動を特定し、自動化されたプロセスのアクションを可視化することで、クレデンシャルの列挙やBloodHoundの実行のようなテクニックを検出します。

特権アカウントの監視

攻撃者は、セキュリティ制御を回避し、データを流出させるために特権アカウントを狙います。Exabeam、人間のIDに行動分析を適用し、人間以外のアカウントを深く監視して不審な活動を検出することで、この活動を検出します。

アカウント操作

Exabeamアカウントの作成、削除、変更を含む、アクティブディレクトリにおける不正な変更を検出する。また、不正に使用されたサービスやエージェントの ID を使用したアクションを隠蔽しようとする試みも表面化する。

データ流出

単体のデータ損失防止（DLP）アラートではコンテキストが不足しています。Exabeamは、DLPアラートに行動コンテキストを追加し、侵害された悪意のある内部関係者を特定します。複数のソースからのアクティビティを監視することで、Exabeam、DNS、電子メール、Webアップロード、またはAIエージェントのデータ転送による疑わしいデータの流出を検出するのに役立ちます。

攻撃回避

Exabeam監査ログの改ざんやファイル破壊などの回避テクニックを検出します。行動分析によってユーザーの悪意が明らかになる一方、一元化されたロギングによって、自律型AIエージェントが活動を隠蔽しようとした場合に調査に必要な可視性が提供される。

データ漏洩

Exabeamは、DLPアラートを認証、アクセス、およびコンテキストデータと組み合わせて、完全なタイムラインにします。これは、アナリストがユーザー、エンティティ、またはエージェントが悪意を持って行動しているかどうかを判断するのに役立ちます。

データ・アクセスの悪用

悪意のある内部関係者は、機密データにアクセスするために特権を悪用する可能性があります。Exabeam、通常のユーザー・アクティビティをベースライン化して意味のある逸脱を検出し、エージェント・アクティビティを詳細に監視して、アナリストが潜在的な悪用を発見できるようにすることで、このような悪用を特定します。