33 двухюнитовых сервера на 13 ТБ оперативки и 0,6 ПТ распределённого хранилища — почему это минимум для проактивного UBA
Скриншот собираемых данных:
Современные системы безопасности ОЧЕНЬ прожорливы до ресурсов. Почему? Потому что они считают больше, чем многие продакшн-сервера и системы бизнес-аналитики.
Что они считают? Сейчас объясню. Начнём с простого: условно первое поколение защитных устройств было очень простым — на уровне «пускать» и «не пускать». Например, файерволл пускал трафик по определённым правилам и не пускал трафик по другим. Естественно, для этого особая вычислительная мощность не нужна.
Следующее поколение обзавелось более сложными правилами. Так, появились репутационные системы, которые в зависимости от странных действий пользователей и изменений в бизнес-процессах присваивали им рейтинг надёжности по заранее заданным шаблонам и выставленным вручную порогам срабатывания.
Сейчас системы UBA (User Behavior Analytics) анализируют поведение пользователей, сравнивая их с другими сотрудниками компании, и оценивают логичность и правильность каждого действия сотрудника. Делается это за счёт Data Lake-методов и довольно ресурсоемкой, но автоматизированной обработки алгоритмами машинного обучения — в первую очередь потому, что прописывать все возможные сценарии руками занимает несколько тысяч человеко-дней.
Читать дальше →
Современные системы безопасности ОЧЕНЬ прожорливы до ресурсов. Почему? Потому что они считают больше, чем многие продакшн-сервера и системы бизнес-аналитики.
Что они считают? Сейчас объясню. Начнём с простого: условно первое поколение защитных устройств было очень простым — на уровне «пускать» и «не пускать». Например, файерволл пускал трафик по определённым правилам и не пускал трафик по другим. Естественно, для этого особая вычислительная мощность не нужна.
Следующее поколение обзавелось более сложными правилами. Так, появились репутационные системы, которые в зависимости от странных действий пользователей и изменений в бизнес-процессах присваивали им рейтинг надёжности по заранее заданным шаблонам и выставленным вручную порогам срабатывания.
Сейчас системы UBA (User Behavior Analytics) анализируют поведение пользователей, сравнивая их с другими сотрудниками компании, и оценивают логичность и правильность каждого действия сотрудника. Делается это за счёт Data Lake-методов и довольно ресурсоемкой, но автоматизированной обработки алгоритмами машинного обучения — в первую очередь потому, что прописывать все возможные сценарии руками занимает несколько тысяч человеко-дней.
Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
