사용자 및 엔티티 행동 분석 최신 보안을 위한 기반

대부분의 보안 툴은 알려진 불량 활동을 감시하지만, 점점 더 많은 사고가 합법적인 활동처럼 보이는 내부자 남용 또는 도난된 자격 증명과 관련되어 있습니다. UEBA(User and Entity Behavior Analytics)라고도 불리는 사용자 및 엔티티 행동 분석은 각 사용자 및 엔티티의 정상적인 모습을 학습하고 편차를 드러내어 이러한 격차를 해결합니다. 이 교육 과정에서는 조용하고 구조화된 소개를 제공합니다. UEBA가 실제로 모니터링하는 것이 무엇인지, 광범위한 보안 스택에서 어디에 적합한지, 머신 러닝이 미세한 이상 탐지를 지원하는 방법을 알아보실 수 있습니다. 이 교육 과정은 널리 사용되는 개념에 기반을 두고 있으며, 이 분야를 재구성하는 최신 발전 사항을 지적합니다. 무엇을 배울 것인가: - 사용자, 서비스 계정, 장치 및 기타 엔터티를 포함하여 UEBA가 모니터링하는 것을 이해합니다. - 규칙 기반 검색과 행동 기반 이상 검색의 차이점을 인식합니다. - 인증, 액세스 및 활동 로그를 포함하여 UEBA에서 사용하는 데이터 원본을 탐색 - 이벤트 수집에서 기준선 모델링, 이상 점수까지의 일반적인 워크플로우 읽기 - 인사이더 위협, 계정 침해, 데이터 유출 등 일반적인 사용 사례 식별 - UEBA와 SIEM, IAM, 데이터 손실 방지 시스템 간의 통합 지점 이해 이 교육 과정은 UEBA가 해결하는 격차부터 시작하여 데이터 소스, 모델링, 사용 사례를 살펴보고, 보다 광범위한 보안 프로그램에 통합되는 방법을 설명합니다. 서면 연습을 통해 각 개념을 현실적인 조직 컨텍스트와 연결할 수 있습니다. 이 교육 과정은 보안 분석가, IT 관리자, 컴퓨터 과학 학생을 포함하여 UEBA 또는 머신 러닝 배경이 없는 초보자를 위해 설계되었으며, 전제 조건이 필요하지 않습니다. 이 교육 과정은 정보를 제공하고, 모든 개념을 표시된 대로 설명하며, 생산 환경에서 탐지 시스템을 실행하는 현실을 존중합니다.