A vállalatok számára az egyik legnehezebben felismerhető veszélyt a belső fenyegetések jelentik, mint például egy adatlopásra készülő, megsértett alkalmazott vagy egy megtéveszthető, figyelmetlen dolgozó. Bár a viselkedéselemző megoldások segíthetnek ezek azonosításában, a hatékonyság nagyban függ az alkalmazott eszközök minőségétől. A hagyományos rendszerek gyakran nem képesek észrevenni a gyanús, apró eltéréseket, amelyek ilyen esetekben előfordulhatnak. Az OpenText szakértői ezért olyan fejlett, dedikált eszközök használatát javasolják, amelyek folyamatosan, alkalmazkodó módon tanulnak, és időben figyelmeztetnek a rejtett fenyegetésekre.

A vállalati fenyegetések többsége nem külső támadásokból, hanem belső forrásból ered. A Cybersecurity Insiders 2024-es kutatása szerint a szervezetek 29%-a tapasztalt olyan belső támadást, amely helyreállítása meghaladta az egymillió dollárt. Ezek megelőzéséhez már nem elegendőek a hagyományos védelmi eszközök. A cégeknek olyan modern megoldásokra van szükségük, amelyek valós időben képesek felismerni a szokatlan viselkedési mintákat és az új típusú fenyegetéseket.

Intelligens észlelés a statikus szabályok helyett

Bár a legtöbb hagyományos biztonsági rendszer rendelkezik viselkedéselemző funkciókkal, ezek sokszor nem nyújtanak kellő védelmet a kritikus területeken, és nem képesek azonosítani a legújabb támadási formákat. Emellett gyakran túl sok hamis riasztást generálnak, ami megterheli a biztonsági csapatokat, és megnehezíti a valódi fenyegetések kiszĹąrését. Ezek a rendszerek általában statikus szabályokra épülnek, így nem érzékelik a finom, ám gyanús eltéréseket, például amikor egy alkalmazott szokatlan időben vagy helyről fér hozzá érzékeny adatokhoz. Ráadásul a szabályok manuális frissítése időigényes, és elvonja a szakemberek figyelmét a stratégiai feladatokról.

A mai vállalatoknak ezért olyan fejlett viselkedéselemző megoldásokra van szükségük, amelyek pontosan ismerik a normális mĹąködést – legyen szó felhasználókról, eszközökről vagy rendszerekről –, és képesek észrevenni még a legkisebb eltéréseket is. Ezek a rendszerek nem utólag reagálnak, hanem proaktívan azonosítják a gyanús viselkedési mintákat, és időben figyelmeztetnek a potenciális kockázatokra.

Adaptív tanulás a változó fenyegetések kezelésére

Egy fejlett viselkedéselemző rendszer folyamatosan figyeli a szervezet mĹąködését, és automatikusan alkalmazkodik az új információkhoz, így mindig naprakész marad. Ez jelentősen csökkenti a hamis riasztások számát, mivel az eltéréseket mindig az aktuális helyzethez viszonyítja. Ezen felül részletes információkat is biztosít arról, ki és mikor végezte a gyanús tevékenységet, ami megkönnyíti a gyors és pontos reagálást. Így a biztonsági csapatok proaktívan kezelhetik az incidenseket, még mielőtt azok károkat okoznának.

Jó példa erre az OpenText Core Behavioral Signals megoldása, amely a mesterséges intelligencia és a felügyelet nélküli gépi tanulás előnyeit ötvözi a fejlett viselkedéselemzéssel. Ez a rendszer valós időben felismeri a normálistól eltérő viselkedéseket, és átlátható információkat nyújt a fenyegetések kezeléséért felelős szakemberek számára. A folyamatos tanulásnak köszönhetően mindig alkalmazkodik a vállalat környezetének változásaihoz, így nincs szükség manuális szabályfrissítésre ahhoz, hogy a legújabb fenyegetéseket is időben észleljék és kezeljék.

Továbbá a platform támogatja az elemzők közötti valós idejĹą együttmĹąködést: a szakemberek megoszthatják észrevételeiket, kommenteket fĹązhetnek az eseményekhez, és testreszabott címkékkel segíthetik az elemzést. Ez növeli a reakcióidő hatékonyságát, miközben biztosítja az egységes és jól dokumentált incidenskezelést.

English Summary

Insider threats, such as malicious or unwitting employees, pose one of the most challenging risks for organizations to detect and manage. Traditional security tools often fail to recognize subtle, suspicious behaviors and generate many false alarms, overwhelming security teams. Advanced behavior analytics solutions that leverage adaptive machine learning can continuously learn normal activity patterns and proactively alert to anomalies in real time. This approach reduces false positives and provides detailed context to help security professionals respond quickly and effectively. Solutions like OpenText Core Behavioral Signals exemplify how AI-powered tools enhance internal threat detection and incident response through continuous learning and collaboration.