濫用數據訪問和信息共享是安全漏洞的罪魁禍首，依靠分析和訪問審查的混合策略可以幫助企業規避安全風險。
▲Image：Pixabay
根據由IBM資助并由Ponemon Institute開展的2016年數據泄露研究報告稱，2016年數據泄露的總合并成本為400萬美元。同一項研究顯示，在未來一年內，發生重大數據泄露(達到10000個以上數據丟失或被盜)的可能性將為26%。
同時，許多網絡安全專家正在鼓勵安全專業人員將注意力轉移到內部安全威脅。在最近的“福布斯”文章中，Ataata安全意識平臺首席執行官邁克爾·馬登(Michael Madon)說：“無意的員工疏忽是比惡意攻擊者的故意策劃帶來的損失要多得多。在打擊外部威脅的同時，也不要忽視友方的戰火可以自焚。”
無論企業安全的威脅來自內部還是外部，CIO和其他C級管理人員的底線是需要找到方法來識別和堵塞安全漏洞，同時采取可以降低風險的策略。
這是一個“分析”可以發揮極大作用的領域。
組織最脆弱的兩個內部安全點是：
· 確保適當地設置、維護和監控員工的安全訪問權利;
· 確保公司治理和安全標準在內部以及公有和私有云里運行的混合IT基礎設施中統一實施。
隨著企業逐漸遷移到云，企業網絡將面臨更大的風險。比如，失去對知識產權和保密通信的控制——員工可能是疏忽甚至是惡意的，通過給予他人訪問權訪問不應該共享的數據。當您嘗試實施數據共享的新標準時，員工可能會抗拒改變，而經理也可能不愿意定期審查其員工的安全訪問權限。
總的來說，這些因素導致用戶數據訪問權限被不適當地設置，或被常規地違反。這個問題不是技術問題，它根植于人類行為和實踐。
“無論用戶是在內部訪問數據還是在云中訪問數據，我們已經通過開發人類行為分析(HBA)來解決這種安全訪問困境，使用機器學習360°研究用戶行為和信息訪問的適當性。”安全分析公司Gurucul營銷副總裁Tom Clare表示。
Gurucul的分析涉及企業的訪問業務規則，它使用機器自動化和機器學習，智能監控在企業網絡內部或云中的用戶訪問和信息使用習慣。如果發生行為異常，系統會發出警報，使公司能夠進行響應和調查。這可能和以前直接與部門經理談話，并了解員工的角色和IT訪問需求的方式有所不同，它將做為信息訪問違規的早期指示符，能更直接快速地做出行為分析。
“這是一種進行訪問管理同時又降低風險的方法，”Tom Clare說，“它幫助IT，因為企業網絡中仍然有許多IT功能作為孤島獨立存在，這種方法可以幫助IT功能相互交叉溝通，防止員工濫用用戶訪問權限。”
Tom Clare還提到，一方面，企業有安全專業人員監控入侵檢測，但不太關心身份問題。在整個過程中，企業的身份和訪問管理專家，他們擔心哪些部門和個人會獲得哪些類型的訪問，但通常不涉及惡意軟件和入侵檢測。
如果企業使用可以根據功能區域和/或用戶評估數據訪問許可，并隨后報告任何異常的自動化工具，就可以邏輯性地減少信息訪問違例，并且可以避免IT 筒倉不通信。
但這不能完全治理一切安全問題。
目前沒有通用的自動化工具，可以涵蓋所有IT訪問方案。例如，很少有工具可以在軟件即服務(SaaS)云環境中跟蹤用戶行為和信息訪問。現有的自動化工具無法跟蹤跨越所有公有云網絡的邊界訪問。
對于高級管理人員，需要采取混合的分析策略，監控混合內部部署和云訪問以及信息共享(在可行的情況下)，并與用戶管理人員定期會面這種老式的方法相結合，審核用戶安全權限。
使用這兩種方法，可以減少信息訪問濫用和共享的風險。不過，關鍵是讓整個企業中的每個人都知道，定期審查信息訪問策略和權限，并把它作為優先級是多么的重要。
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