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運(yùn)營(yíng)管理服務(wù)
親愛(ài)的Twitter，我覺(jué)得我們有必要聊聊「賬號(hào)安全」了~
當(dāng)?shù)貢r(shí)間7月15日，推特遭大規(guī)模黑客攻擊，奧巴馬、拜登、比爾·蓋茨、巴菲特、馬斯克、貝佐斯、侃爺?shù)榷辔幻苏铺乇缓?，發(fā)布了相似推文“雙倍返現(xiàn)，你給我1000美元，我還你2000美元。”
賬號(hào)被盜 事件影響較大
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據(jù)美國(guó)有線電視新聞網(wǎng)報(bào)道，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三（15日），多位美國(guó)名人政要的推特賬戶(hù)遭黑客入侵，發(fā)布比特幣詐騙鏈接。賬號(hào)遭黑客入侵的人士包括美國(guó)前總統(tǒng)奧巴馬、民主黨總統(tǒng)候選人拜登、微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨、亞馬遜公司創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯、金融大亨沃倫·巴菲特、特斯拉CEO埃隆·馬斯克、紐約市前市長(zhǎng)邁克爾·布隆伯格、歌手坎耶·韋斯特、美國(guó)社交名媛金·卡戴珊等。
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此次受到影響的名人政要賬號(hào)數(shù)量眾多，可以說(shuō)是推特歷史上最大的安全事件。推特官方表示正在對(duì)此事進(jìn)行調(diào)查，推特的部分功能將受限，推特認(rèn)證賬號(hào)將無(wú)法發(fā)布推文或者重置密碼。
賬號(hào)安全 面臨重大挑戰(zhàn)
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能同時(shí)拿下蓋茨、貝佐斯、巴菲特、拜登、奧巴馬、馬斯克的Twitter賬號(hào)發(fā)布消息，絕對(duì)在黑客史上濃濃地留下一筆。到目前為止，黑客在Twitter上發(fā)布的比特幣賬號(hào)地址已經(jīng)接受了超過(guò)320筆轉(zhuǎn)賬，價(jià)值超過(guò)11萬(wàn)美元；更有甚者，如果是發(fā)送了類(lèi)似支持川普連任的政治話語(yǔ)，后果不堪設(shè)想，賬號(hào)安全的問(wèn)題不容忽視。
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諸如Twitter這樣的用戶(hù)基礎(chǔ)足夠龐大的網(wǎng)站或企業(yè)，是黑客眼中極具有價(jià)值的攻擊目標(biāo)，其中名人政要、高權(quán)限用戶(hù)以及服務(wù)和共享類(lèi)賬戶(hù)是內(nèi)部和外部攻擊者的主要攻擊對(duì)象。通過(guò)獲取他們的訪問(wèn)權(quán)限則能夠訪問(wèn)最敏感的數(shù)據(jù)、交易信息和歷史記錄，甚至可以偽裝成被攻擊者持續(xù)潛伏進(jìn)行APT攻擊。由于諸如Twitter網(wǎng)站或企業(yè)的賬號(hào)數(shù)量龐大且難以區(qū)分是否在合法使用，組織在監(jiān)控這些賬號(hào)時(shí)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。有效監(jiān)控賬號(hào)不僅是一項(xiàng)重要的合規(guī)性要求，而且還是一項(xiàng)關(guān)鍵的威脅管理功能。
圖：賬號(hào)失陷
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對(duì)賬號(hào)異常行為的監(jiān)控、檢測(cè)和分析正是UEBA用戶(hù)與實(shí)體行為分析技術(shù)的特長(zhǎng)，通過(guò)收集整合全方位多維度以及用戶(hù)上下文等數(shù)據(jù)信息，全局關(guān)聯(lián)，進(jìn)行行為基線分析和群體異常分析，通過(guò)AI機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測(cè)算法，可以更深層次的進(jìn)行賬號(hào)安全洞察，迅速識(shí)別異常事件。通過(guò)對(duì)賬號(hào)登錄的時(shí)間、地點(diǎn)、頻次和操作等異常監(jiān)控，判斷是否存在如短時(shí)間內(nèi)異地登錄、登錄次數(shù)偏離整體基線、非工作時(shí)間上線和靜默賬號(hào)的忽然出現(xiàn)等異?；顒?dòng)，溯源分析確認(rèn)是否存在賬號(hào)被盜用或被攻陷。
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AiThink全面覆蓋賬號(hào)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景
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安恒信息AiThink用戶(hù)與實(shí)體行為分析系統(tǒng)（UEBA）內(nèi)置了超100+典型特征場(chǎng)景，覆蓋賬號(hào)安全、數(shù)據(jù)訪問(wèn)安全和業(yè)務(wù)安全等場(chǎng)景，包括賬號(hào)風(fēng)險(xiǎn)，離職員工權(quán)限風(fēng)險(xiǎn)，內(nèi)部數(shù)據(jù)竊取，數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)，運(yùn)維惡意操作等等。
圖：特征場(chǎng)景
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? 賬號(hào)風(fēng)險(xiǎn)：針對(duì)企業(yè)員工VPN、OA等辦公應(yīng)用賬號(hào)被攻擊者竊取的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。
? 離職員工權(quán)限風(fēng)險(xiǎn)：針對(duì)離職員工仍然具有權(quán)限，登錄辦公應(yīng)用或業(yè)務(wù)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。
? 內(nèi)部數(shù)據(jù)竊?。横槍?duì)企業(yè)員工對(duì)內(nèi)部OA、HR等系統(tǒng)數(shù)據(jù)的異常訪問(wèn)和竊取風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。
? 數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)：針對(duì)內(nèi)部源代碼、數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控。
? 運(yùn)維惡意操作：針對(duì)運(yùn)維人員的高風(fēng)險(xiǎn)操作檢測(cè)，以及異常行為預(yù)警。
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Use Case 1：賬號(hào)盜用
賬號(hào)盜用一直是困擾企業(yè)用戶(hù)安全審計(jì)和行為審計(jì)的痛點(diǎn)。惡意用戶(hù)從事非法活動(dòng)時(shí)，通常會(huì)刪除或篡改活動(dòng)日志，從而偽裝成其他用戶(hù)，來(lái)掩蓋自己的痕跡。
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用戶(hù)A，是一家金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)管理員，他的賬號(hào)有很多出入IT系統(tǒng)的權(quán)限，某天他的賬號(hào)被黑客盜用了，黑客通過(guò)VPN等通道接入內(nèi)網(wǎng)，并且將數(shù)據(jù)偷盜到公司外。
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AiThink用戶(hù)與實(shí)體行為分析系統(tǒng)（UEBA）通過(guò)接入的防火墻、IDS和IPS等檢測(cè)設(shè)備日志，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)使用從未使用過(guò)的外部地址，即源地址行為異常；且利用LSTM算法發(fā)現(xiàn)用戶(hù)有大量的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)?cè)L問(wèn)操作，偏離日常行為基線。綜合判斷用戶(hù)A疑似被賬號(hào)盜用。
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Use Case 2：特權(quán)賬號(hào)監(jiān)控
用戶(hù)A，像其他特權(quán)用戶(hù)一樣，利用其賬號(hào)的權(quán)限登錄到某一臺(tái)主機(jī)或者服務(wù)器，主機(jī)登錄算法用以檢測(cè)每個(gè)用戶(hù)經(jīng)常使用的主機(jī)或者服務(wù)，DBA通常傾向于登錄固定的幾臺(tái)機(jī)器，并且都是使用相似的命令，同時(shí)，銷(xiāo)售人員都是使用OA系統(tǒng)的服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)，兩者使用方式完全不同。且發(fā)現(xiàn)用戶(hù)A登錄的是一臺(tái)保存銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的服務(wù)器，這與他所在的DBA管理員組群體行為不同。
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AiThink用戶(hù)與實(shí)體行為分析系統(tǒng)（UEBA）通過(guò)Kmeans聚類(lèi)算法根據(jù)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的特征矩陣對(duì)用戶(hù)劃分對(duì)等組，行為模式類(lèi)似的人群會(huì)劃分到一個(gè)動(dòng)態(tài)群組?；赑eer Group Analysis實(shí)時(shí)個(gè)群對(duì)比分析進(jìn)行異常行為識(shí)別。異常用戶(hù)一般占少數(shù)，可以通過(guò)對(duì)大部分用戶(hù)的行為進(jìn)行建模，找出少數(shù)的高危用戶(hù)，再匹配威脅或攻擊模型來(lái)確認(rèn)。
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Use Case 3：離職員工
有數(shù)據(jù)顯示，內(nèi)部威脅的最大風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自于那些因不正當(dāng)原因離職的員工，因此密切關(guān)注被解雇員工的賬戶(hù)活動(dòng)非常重要。當(dāng)員工離開(kāi)公司時(shí)，他們的賬戶(hù)會(huì)從公司各系統(tǒng)中取消，但在許多情況下，他們?nèi)匀槐Ａ魧?duì)某些公司資源的訪問(wèn)權(quán)。尤其針對(duì)特權(quán)賬戶(hù)，前管理員可能造成的潛在損害本質(zhì)上更大。
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員工A以前工作非常積極，經(jīng)常朝九晚八加班工作，但在最近的兩到三個(gè)星期中，基本都是五點(diǎn)半下班就準(zhǔn)時(shí)打卡回家，利用Weekly周期性異常算法發(fā)現(xiàn)其偏離了之前的行為基線；且結(jié)合瀏覽器訪問(wèn)日志數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)有多個(gè)招聘類(lèi)網(wǎng)站的訪問(wèn)記錄。
圖：行為基線
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AiThink用戶(hù)與實(shí)體行為分析系統(tǒng)（UEBA）能夠洞察員工行為的改變，將這些員工在可能地?cái)?shù)據(jù)泄露行為之前發(fā)現(xiàn)。
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在過(guò)去和現(xiàn)在都不斷在上演的賬號(hào)安全導(dǎo)致信息泄漏事件，在諸多賬號(hào)安全事件中，也許Twitter事件僅僅是我們所看到的冰山一角。隨著各行業(yè)安全需求的不斷變化，相信AiThink可以幫助解決更多賬號(hào)安全問(wèn)題，保障用戶(hù)信息安全。
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