内部威胁：防止自己人的危害

我们总是为网络的高级外部威胁做好准备，但有时会忽略潜伏在内部的更大的威胁，这种威胁可以通过进入一个公司办公大楼，还有登录公司网络的口令。它在我们身边 ，设置我们的服务器配置软件，甚至设置应该保护我们的规则，安全界好像并未赋予内部威胁足够的看重，咱们的网络常常对自家雇员敞开大门，尤其是那些有访问特权的雇员。
 识别：内部威胁面面观
 内部威胁不是什么新鲜概念，重要的网络安全事件中很多都是来自内部起了坏心思，但我们没有对内部威胁问题作出多少反应？事实上，大多数安全团队都只会事后补救而已。，这是因为内部威胁很难被发现吗？或者说，我们仅应付这些恼人的外部环境威胁就已经开始疲于奔命了？

 有很多种内部威胁，最典型的心怀不满的员工，敲诈受害者和疏忽的用户很容易被识别，但少数可能对公司更有害的用户往往逃避审查，这就是特权用户，或者说是企业网络用户最敏感的数据和系统可以无限制地访问的用户。系统管理员、网络工程师，甚至CISO都会对公司造成最大威胁。我们对他们有任何监管吗？ 如何防止内部损坏？
 有时候真的很难检测到这种威胁因为特权用户在运行中的披合法外衣，他们通常知道如何避免被发现，往往直至证据确凿会被怀疑。虽然我们可能令人意外，但几乎每周都会导致发生涉及特权用户的安全风险事件。
 比如说，系统管理员把日志文件发送到家中电脑加个班，或者数据技术中心管理员能够利用不同职务之便修改设置，让无数服务器帮他挖矿加密货币。CISO违反公司策略使用商业VPN浏览不恰当的网上内容也是其中一例。大多数内部人安全事情都是非恶意内部威胁：用户走个捷径想让本人的事情轻松点儿，但终究给公司的安全防护开了个口子。
 检测：找不同
 不管动机如何，所有的内部威胁有一个共同的特点：用户设备开始表现出反常的行为模式，而人工智能（AI）技术可以立即发现并将之标记为威胁。有时候这些偏离设备正常“生活轨迹”的模式会特别明显，然而，这些攻击往往过于微妙，无法用已知威胁的传统工具捕捉。但无论多么细微的指标，与网络上的其他类似设备总有一些差异。
 如今的数字时代，数据的不断扩大和微小数据的刻意寻求逃避可以说真正意义上的大海捞针，几乎是不可能的。我们日益复杂的网络，网络安全和IT人才缺口越来越大，新兴方法的找到有效的打击对抗老问题是唯一的出路。机器学习和AI就长于此道——只要用得恰当。
 使用实时数据训练的实时机器学习技术可以大大增强和改进当前的日志分析平台。 业内大多数人都知道，智能攻击者知道如何避免留下痕迹，他们经常修改日志来掩盖他们的轨迹。日志分析是很强大的工具，但其有效性和准确性主要取决于所馈送的数据，网络级工具可确保日志进行分析的准确度，快速检测日志数据分析与实时信息网络社会行为文化之间的不一致之处。
 响应：忠实践诺
 如果我们没有进行正确有效实施所制定的策略，那无论事件检测有多么快速发展高效都没用，必须对特权用户高标准严要求，因为对于他们可能会对企业公司发展造成影响巨大的伤害。 如果不这样做，就会大大增加内部主要人士发生安全事件的风险， 实践你所承诺的。 当然，如果你说的是一个安全不够好，那么数据泄漏和攻击是可以达到的。
 但即便领有了最先进的安全策略和实行机制，人为失误依然不可避免，而无论恶意还是无意，内部威胁永远不会完全根除。AI网络安全防御系统技术发展提供了捕获微小行为文化差异的绝佳机会，可以在造成灾难性后果之前进行及时阻止正在进行中的攻击。

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