データベースに関する専門知識
Impervaは、60以上のデータベースソフトウェアをオンプレミスとクラウドで監視しています。
詳細はこちらサイバーセキュリティは24時間365日体制で警戒し、脅威に対応する必要があります。ゲートウェイ、ネットワーク、エンドポイントからの侵害の痕跡 (IoC) を監視している組織では、攻撃の最終段階の悪意のあるアクティビティ (データアクセス) に気づかない場合があります。企業が耐障害性を確保するには、データ自体を保護する必要があります。
Tycoon、REvil、アプリケーションレベルの攻撃、サプライチェーン攻撃は、データという共通の目標に対する脅威です。生データログのアクティビティを監視すると、成熟したITセキュリティチームであっても過負荷になる可能性があります。
インシデント対応者にとってアラートの量は定常的な課題です。セキュリティチームは、脅威を検出し、ワークフローを調整する有用なインサイトを必要としています。
インシデント対応チームは対象者の活動を測定する必要があります。チームは、既存のデータソースを使用してリスクの状況を理解するのに苦労することがよくあります。
セキュリティチームは多くのセキュリティツールを使用しており、その中には統合も保守もされていないものもあります。そのため、逆に手動での作業が増え、エラー発生により対応が遅くなります。
ネイティブ監査ツールは、発見、分類の負担が後回しにされ、データベース固有の信頼性と量の不足しているため重要なインサイトが失われることがあります。
環境に合わせて最適化された最小限のツールを使用して、最新の脅威に対して効率的に対応します。脅威の検知のコンテキストに基づいたインサイトを重ねることで、発見、分類、検知、対応を容易にします。
データ分類は、効率的なデータセキュリティプログラムに不可欠な要素です。そして、オンプレミスからクラウドまでのデータストアを手作業で維持するのは困難です。
脅威インテリジェンスを階層型防御モデルに実装します。コンテキストがないと、チームは曖昧な情報で意思決定を行ったり、手動で拡張している間に対応が遅れてしまいます。
セキュリティツールを減らし、効果の高いツールに集約します。少ない情報源で意味のある情報を得ることで、複雑さを軽減し、耐障害性を高めることができます。
データレベルで攻撃の指標(IoA)を追加することで、悪意のあるデータの動きについての可視性を高め、誤検知を減らし、修復時間を短縮します。