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            數(shù)字經(jīng)濟(jì)的安全基石

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            媒體報(bào)道

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            探索:「賬號安全」問題的“蝴蝶效應(yīng)”與應(yīng)對方案

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            安恒信息首席科學(xué)家劉博講到:“一次嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,無論是基于漏洞的外部攻擊,還是基于社工的釣魚郵件,還是內(nèi)部人員的越權(quán)或風(fēng)險(xiǎn)行為,大多數(shù)情況下的落腳點(diǎn)是獲取賬號權(quán)限。所以通過UEBA機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立行為基線,實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)各類賬號的異常行為,是最后一道關(guān)鍵防線。同時(shí)建議上線零信任產(chǎn)品,防患于未然,規(guī)避賬號失陷盜用等風(fēng)險(xiǎn)?!?/p>

            01??常見的賬號安全風(fēng)險(xiǎn)

            #默認(rèn)密碼未改

            廠商為了方便網(wǎng)絡(luò)設(shè)備或系統(tǒng)的初始配置,一般設(shè)置了默認(rèn)密碼,而這類默認(rèn)賬號具有最高的管理員權(quán)限,管理員在初始配置完成后,沒有刪除或更改該賬號密碼。

            #長期未改密

            密碼一直處于未修改的情況,并且這些密碼均為弱口令或企業(yè)常用的默認(rèn)密碼,極易被撞庫或暴力破解攻破。

            #幽靈賬號

            部分管理員為了繞開整體的管理,有時(shí)會(huì)在使用完特權(quán)賬號以后再額外新建特權(quán)賬號。這些新的特權(quán)賬號就屬于幽靈賬號,會(huì)繞開組織的安全體系,導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故。

            #僵尸賬號

            按照等保要求,企業(yè)應(yīng)該對長期不使用的僵尸賬號進(jìn)行禁用或刪除。

            #后門賬號

            在軟件的開發(fā)階段,程序員常常會(huì)在軟件內(nèi)創(chuàng)建后門賬號以便可以修改程序設(shè)計(jì)中的缺陷。

            #弱口令賬號

            管理員設(shè)置的密碼過于簡單,如123456、admin、@WSX等。

            #提權(quán)賬號

            非法提高賬號在系統(tǒng)中的權(quán)限,從而方便攻擊。

            #賬號共用

            多個(gè)用戶采用同一個(gè)賬號操作管理系統(tǒng)設(shè)備。

            #員工離職

            離職人員賬號及測試帳號,當(dāng)人員離職后,管理員未及時(shí)收回其賬號的權(quán)限。

            #?社工攻擊

            社會(huì)工程學(xué)通常以交談、欺騙或假冒等方式從合法用戶中套取用戶賬號信息。

            02??賬號安全頻繁引發(fā)的蝴蝶效應(yīng)

            賬號安全頻繁引發(fā)的蝴蝶效應(yīng),包含敏感數(shù)據(jù)泄漏、非法篡改、越權(quán)訪問、惡意操作、挖礦木馬、肉雞后門和敲詐勒索等。

            #iCloud艷照門

            好萊塢女星“艷照門”事件發(fā)生后,蘋果公司作出回應(yīng),“我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn),某些名人賬號安全性受到威脅,用戶的用戶名、密碼和安全問題受到非常有針對性的攻擊,這是網(wǎng)絡(luò)上常見的手段?!眎Cloud艷照門其實(shí)并不高明,黑客通過暴力破解攻擊不斷嘗試用戶的帳號名和密碼,最終獲取好萊塢明星的iCloud帳號。

            #Twitter賬號遭黑客入侵

            2020年7月15日,推特遭大規(guī)模黑客攻擊,多位美國名人政要的推特賬戶遭黑客入侵,發(fā)布比特幣詐騙鏈接。此次受到影響的名人政要賬號數(shù)量眾多,可以說是推特歷史上最大的安全事件。黑客在Twitter上發(fā)布的比特幣賬號地址已經(jīng)接受了超過320筆轉(zhuǎn)賬,價(jià)值超過11萬美元。

            03??解決賬號安全的難點(diǎn)

            #賬號數(shù)量龐大

            企業(yè)人員多,IT環(huán)境越發(fā)復(fù)雜,賬號數(shù)量異常龐大。

            #賬號類型雜

            包括AD域、VPN、堡壘機(jī)、上網(wǎng)行為、郵件系統(tǒng)、OA、CRM和人事系統(tǒng)等賬號類型繁多、數(shù)據(jù)分散,且哪些賬號信息本應(yīng)歸屬為同一自然人關(guān)聯(lián)困難。

            #風(fēng)險(xiǎn)識別難

            賬號一旦失陷后,攻擊者偽裝為正常用戶潛伏在組織內(nèi)部,長期地進(jìn)行內(nèi)網(wǎng)滲透,對組織造成巨大的損失。

            04??優(yōu)質(zhì)方案推薦

            上述諸多風(fēng)險(xiǎn)都是長期存在的,因?yàn)橘~號的數(shù)量太多,種類太雜,沒有數(shù)據(jù)的支撐很難對這些賬號風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識別,更無法做到可視化的直觀展現(xiàn)。這是我們過去長期在客戶當(dāng)中看到非常共性的問題。

            #機(jī)器學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)基線監(jiān)測

            對賬號異常行為的監(jiān)控、檢測和分析正是AiThink UEBA用戶與實(shí)體行為分析技術(shù)的特長,通過收集整合全方位多維度以及用戶上下文等數(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AI機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測算法,可以更深層次的進(jìn)行賬號安全洞察,迅速識別異常事件。

            通過對賬號登錄的時(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)間上線和靜默賬號的忽然出現(xiàn)等異常活動(dòng),溯源分析確認(rèn)是否存在賬號被盜用或被攻陷。

            #?統(tǒng)一智能管控、防患于未然

            AiTrust零信任解決方案,以可信數(shù)字身份為基礎(chǔ),通過持續(xù)信任評估、動(dòng)態(tài)訪問控制等核心能力,從“零”開始、為政企構(gòu)建安全可信的業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)訪問通道。

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