Database Risk and Compliance
脆弱性を修正し、機密データを保護することにより、内部脅威からのリスクを減らします。
継続的な可視化
データ環境全体を明確に可視化します。そして現状、重要性、次の対策を確認できます。
ワークフローの効率化
自動化によって、既知の攻撃手法と機械学習を組み合わせて、データアクセスを識別します。
さらなる対策強化
正確で適切な脅威の状況を把握することで、マニュアル作業を減らし、セキュリティチームの生産性を向上させます。
内部脅威を特定することはこれまで以上に困難になっています
サイバー犯罪者は、システムの弱点、設定ミス、脆弱性などを利用して、有効なアカウントを活用しアクセスしますが、内部のユーザーは重要なデータに合法的にアクセスできます。脅威はどこからでもやってくる可能性があり、組織はそれに対応する準備をしなければなりません。
-
特権アカウントの悪用は、攻撃のためによく利用されます。
攻撃者は既存のアカウントの認証情報を悪用して、アクセスコントロールを回避します。 MITERは、有効なアカウントを、初期アクセスやアカウントの権限昇格をする手法として有効なアカウントを抽出します。
-
脅威のコンテクストが重要
過剰なアラートに疲弊しているインシデント対応チームでは、重大度の低いイベントでもマニュアルで対応しており、効率的に対応するためにも優先順位を付けるンテリジェントなツールを必要としています。
-
ITセキュリティチームを強化する
組織は、適切なデータアクセスと内部脅威インシデントを区別する必要があります。自動化により、人間による解釈が必要なイベントにのみ抽出することができます。
-
アプリケーションの増加、データへの経路が増加
多くの企業は、アプリケーションの増加やデータの急激な増加によって、それに対応できないソリューションに苦労しています。
リスク分析と自動化により精度を向上
デジタル保護にリスクベースの手法を採用することで、組織のリスクプロファイルと優先順位に従ってデータを評価できるようになり、セキュリティ侵害の可能性を低減することができます。ユーザーのデータへのアクセスに関する行動は、すべての環境で一貫している必要があります。
-
信頼と検証、追跡は別物です
データベースのアクティビティを監視することで、疑わしいコマンドやアクセスパターンを検出します。企業は、将来の評価と監査のために、過去の履歴を記録する必要があります。
-
インシデントの処理に優先順位を付けることが重要です
わずかな精度の向上でも、インシデント対応の効果は倍増します。リスクの高いインシデントの優先順位付けを自動化することで、セキュリティチームは重要なインシデントに集中することができます。
-
ノイズを少なく、より多くのシグナル
意思決定にはコンテクストが不可欠です。データリスクを効果的に軽減するためには、セキュリティチームが一つの問題から次の問題へ移行できるような高度なセキュリティ分析が必要です。
-
事象と重要度を確認します
44%の企業は、データの動きを把握できていません。どの機密データに誰が、どのようにアクセスしたのかと監視するためには、企業全体のデータを確認する必要があります。
コンプライアンス違反、リスク、悪意のあるデータアクセスをどこでも自動的に検知します
ユーザーの行動とデータアクセスアクティビティを分析して、脅威を正確に特定します。重大、高、中、低のレベルによるインシデント、またそれらに関連付けられているユーザー、およびアクセスされたデータをすばやく理解します。
