什么是实时行为威胁检测？
实时行为威胁检测是一种网络安全方法，通过分析异常行为来识别威胁。与依赖已知攻击模式的旧系统不同，该方法使用人工智能和机器学习来实时检测异常，从而更快、更有效地抵御新兴的网络威胁。
主要亮点：
- 主动检测：通过识别偏离正常行为的情况而不是依赖预定义的规则来发现威胁。
- 人工智能分析：为用户、设备和网络活动建立基线以检测异常。
- 更快的响应：将检测和遏制违规行为的平均时间减少 27%。
- 处理零日攻击：有效抵御未知威胁和高级持续性威胁。
- 自动操作：可以立即隔离受感染的系统或阻止有害活动。
| 特征 | 传统安全 | 实时行为检测 |
|---|---|---|
| 检测方法 | 根据已知特征 | 人工智能驱动的行为分析 |
| 响应时间 | 反应迟钝，速度较慢 | 即时、主动的警报 |
| 适应性 | 静态规则，灵活性有限 | 不断演变的新威胁 |
这项技术对于对抗现代网络风险至关重要，特别是在物联网设备等漏洞日益增多的环境中， 云服务以及远程工作设置。通过集成实时行为威胁检测，组织可以领先于攻击者并有效地保护其数字资产。
行为威胁 – 可疑用户活动检测
实时行为威胁检测的工作原理
实时行为威胁检测通过多种先进机制协同工作，识别潜在风险。这些系统不仅能发现已知威胁，还能学习正常活动的特征，并标记可能预示危险的异常行为。
持续监测和数据分析
这些系统持续监控您的数字环境，分析从网络流量、用户活动到系统日志的所有内容。通过不断收集和检查数据，它们建立了“正常”操作的基准。
真正的魔力在于它们处理数据的方式。这些系统并非等到事后再分析，而是使用先进的算法立即评估数据。例如，如果用户在异常时间登录，或者网络活动突然激增且原因不明，系统就会将其标记为可疑。这种即时分析使得在异常发生时就能捕捉到它们，为更详细的行为分析奠定基础。
行为分析和机器学习
一旦系统有了基准，机器学习就会介入，改进威胁检测方式。它分析大量数据，创建用户、设备和网络典型特征的深入档案。
这种分析涉及多个层面。例如，它会查看工作时间表以了解用户通常何时登录，跟踪常用的应用程序和端口，并监控登录位置和设备。随着时间的推移，机器学习模型会适应行为的变化，从而更好地发现任何异常情况。
与仅识别已知威胁的旧式基于签名的系统不同，这些自适应模型可以识别新的风险，即使是那些旨在模仿合法行为的风险。例如，CrowdStrike 的 2024 年研究表明，超过 245 种现代攻击者已经进化到可以模仿正常用户行为，因此行为分析对于检测这些复杂的威胁至关重要。
警报系统和响应机制
当系统检测到潜在威胁时，它会立即通知安全团队，确保更快的响应。该警报系统旨在处理不同紧急程度的威胁：
- 低风险事件 可能只会引发持续监控。
- 中等风险事件 可能导致自动操作，例如暂时限制访问。
- 高风险威胁 可能会启动全面隔离措施，将受影响的系统与网络隔离。
2024 年 5 月的 Darktrace 就是一个很好的例子。他们的人工智能驱动的网络安全系统通过隔离受感染的设备并阻止可疑连接自动阻止了 Fog 勒索软件攻击，从而防止攻击进一步蔓延。
但这些系统并非仅限于发送警报。一旦确认威胁，它们就能立即采取行动，例如隔离设备、屏蔽有害 IP 地址或部署应对措施，所有操作均在几秒钟内完成。当与防火墙和入侵检测系统等现有工具集成时，这些响应将成为更广泛、更协调的安全策略的一部分，确保实时提供强大的防护。
行为检测系统的关键组件
构建强大的行为检测系统需要整合多种关键技术。这些技术协同工作，实时识别威胁并快速响应。通过了解这些组件，组织可以增强其网络安全策略。
用户和实体行为分析（UEBA）
UEBA 不仅能分析用户行为，还能扩展到所有网络实体，包括设备、服务器和物联网系统。这提供了整个网络数字活动的全面实时视图。
UEBA 的核心在于它能够聚合来自多个企业来源的数据。这种广泛的数据收集有助于系统为每个用户和实体创建详细的行为档案。
IBM 表示：“UEBA 为安全分析师提供了对所有最终用户和实体活动的丰富、实时可见性，包括哪些设备正在尝试连接到网络、哪些用户正在尝试超越其权限等等。”
UEBA 的独特之处在于其 调查优先级评分 系统。每项活动都会根据与典型用户和同伴行为的偏差进行评分。这种评分有助于安全团队专注于最紧迫的威胁，而不是被细微的异常所困扰。
UEBA 在识别 内部威胁无论是来自恶意员工还是使用被盗凭证的攻击者，这些威胁都可能存在。这些威胁通常模仿合法的网络活动，并能规避传统的安全工具。通过持续发现异常模式，UEBA 可以检测到原本可能被忽视的复杂攻击。
Fortinet 指出：“UEBA 致力于检测哪怕是最微小的异常行为，并防止小型网络钓鱼计划升级为大规模数据泄露。”
UEBA 还可以与现有的安全工具（例如 SIEM 系统、EDR 解决方案以及身份和访问管理 (IAM) 平台）无缝集成。这种集成为传统的安全数据添加了行为洞察，从而创建了更全面的防御系统。
为了补充 UEBA，数字指纹提供了特定于设备的见解，进一步完善了威胁检测和风险评估。
数字指纹和风险评分
基于行为档案，数字指纹识别和风险评分可增强实时威胁检测。数字指纹识别可根据设备和用户的具体特征和行为进行唯一识别。
该技术收集浏览器设置、已安装软件、网络配置和使用模式等数据点。任何重大变化（例如更改浏览器设置或新的 IP 地址）都可能预示着设备已遭入侵或存在潜在欺诈行为，从而促使系统标记这些异常情况。
风险评分 它与数字指纹识别技术协同工作，评估每个设备或用户会话的威胁级别。它会根据行为模式、设备属性以及登录位置和时间等上下文细节，为用户分配相应的分数。
该评分系统支持自适应安全措施。例如，低风险活动（例如在标准工作时间内使用熟悉的设备登录）可能不会中断。另一方面，高风险场景（例如半夜从未知设备访问敏感数据）可能会触发额外的身份验证步骤或安全检查。
行为生物识别市场表明这些技术的重要性日益增加，预计到 2033 年其市场规模将达到 $130 亿，从 2023 年起以每年 23.8% 的速度增长。这一趋势凸显了网络安全对数字指纹识别的日益依赖。
然而，组织必须在安全和隐私之间取得平衡。90% 的个人重视在线隐私，但 83% 的人愿意共享数据以获得个性化体验。为了保持这种平衡，公司应该使用强大的加密技术，将数据收集限制在必要的范围内，并确保在使用行为生物识别数据之前获得明确的同意。
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实时行为威胁检测的好处
实时行为威胁检测以早期的主动行为分析方法为基础，提供了一种更动态的方式来识别新出现的威胁。这项技术不仅能发现新的风险，还能提高警报质量，使其成为现代网络安全的强大工具。
检测未知威胁
传统的基于签名的安全系统往往无法检测到新型攻击，导致组织容易受到不断演变的新威胁的攻击。实时行为检测通过分析模式和偏差，而非依赖已知的攻击签名，解决了这一问题。
即使攻击技术是全新的，这种方法也能在活动偏离既定规范时将其标记出来。例如，它可以捕捉细微的异常，例如与外部 IP 地址的异常通信或网络内部的意外横向移动——而旧系统可能会遗漏这些异常。
Qwiet AI 解释说：“行为威胁检测通过监控模式和实时识别可疑行为来发现零日攻击和内部威胁等风险。”
一些先进的系统甚至更进一步，一旦检测到潜在威胁，就会自动隔离受感染的设备或阻止可疑连接。通过持续分析行为规范，这些系统能够快速适应新的攻击模式，提供动态且不断发展的保护层。
减少误报
传统安全系统最大的痛点之一是其产生的大量误报，迫使安全团队浪费时间去追查无关紧要的问题。实时行为检测通过学习每个环境特有的行为模式来解决这个问题。
通过考虑用户角色、历史活动和系统行为等因素，这些系统可以区分合法操作和实际威胁。例如，对一个用户来说可能很可疑的行为，对另一个用户来说可能完全正常。机器学习算法会随着时间的推移不断完善这种理解，从而创建一种定制化的方法，以减少不必要的干扰。
通过结合来自多个来源的数据来更清晰地了解潜在风险，这种方法可以帮助安全团队专注于真正重要的警报。
自我改进的安全措施
随着网络威胁日益复杂，安全系统也需要快速发展。人工智能驱动的自学习算法在这方面表现出色，它们能够分析历史和实时数据，从而预测并发现新的威胁，防止其升级。与依赖固定规则的旧工具不同，这些系统会根据新兴的攻击模式动态更新，只需极少的手动输入。
这些系统处理的数据越多，识别潜在风险的能力就越强。它们可以通过分析行为线索（例如未经授权的文件访问、异常的系统更改或与可疑域的通信）来检测零日攻击。一旦识别出威胁，系统就会启动自动响应，通常将响应时间从数小时缩短至仅需数秒。
也就是说，实施基于人工智能的安全解决方案并非一劳永逸。组织需要通过定期更新、人工监督和使用多样化的训练数据来确保这些系统持续有效。此外，应对对抗性操纵的策略对于确保自学习算法在不断变化的威胁面前保持弹性和可靠性至关重要。
服务器在网络安全中的作用
随着网络威胁的不断演变，托管服务提供商必须将实时威胁检测集成到其基础架构中，以防范潜在风险。Serverion 了解这种紧迫性，并已 实时行为威胁检测 这是其托管服务的基石。这种积极主动的方法确保为客户提供安全的环境，同时最大限度地降低代价高昂的违规风险。凭借其在实时分析方面的专业知识，Serverion 创建了一个覆盖其全球网络的安全框架，提供强大的保护。
全球数据中心的基础设施安全
Serverion 的网络安全战略专注于创建统一的防御系统，以保护其全球的整个网络 数据中心。每个设施都采用零信任模型运行，持续监控网络活动、用户行为和系统交互，以检测和应对威胁。
该公司的安全框架建立在三大关键支柱之上： 持续监测, 行为分析， 和 自动响应机制Serverion 使用人工智能驱动的算法实时分析网络流量，以识别异常模式，例如意外的数据传输或可疑的外部通信。这些系统可以在几秒钟内查明威胁，确保迅速采取行动。
霍尼韦尔全球总经理迈克尔·吉安诺 (Michael Giannou) 表示：“抵御这些威胁的最佳方法是建立一个以态势感知和安全为中心的综合系统。”
Serverion 的全球数据中心网络增强了其检测异常的能力。通过检查多个位置的行为模式，系统为正常活动建立了准确的基线。这种方法可以确保快速识别潜在威胁，否则这些威胁在孤立的环境中可能会被忽视。当在一个位置检测到威胁时，信息将在整个网络中共享，从而创建一个 集体智慧系统 这增强了所有用户的安全性。
为了支持这项工作，Serverion 的 24/7 全天候安全运营中心采用自动化系统来遏制威胁。这些系统可以在几秒钟内隔离受感染的资源并阻止可疑活动。考虑到检测和遏制漏洞的平均时间为 277 天，对于依赖不间断运营的企业来说，这种快速响应至关重要。Serverion 的集体智能方法可确保更快的检测和响应，从而降低客户的风险。
内置威胁检测的托管解决方案
Serverion 不会将安全性视为可选的附加组件。相反，它集成了 实时行为威胁检测 直接进入其托管服务，无论是 共享虚拟主机, 专用服务器或区块链主节点托管和 AI GPU 托管等专门解决方案。
对于 VPS 和专用服务器，Serverion 部署了高级监控代理，用于跟踪系统活动和文件访问。这些代理为每个服务器创建唯一的操作配置文件，从而可以检测到可能表明恶意软件、未经授权的访问或数据泄露的细微异常情况。
Web 托管客户受益于应用程序级监控，该监控可以检查网站流量、数据库查询和文件更改。这种方法可以有效识别和消除 SQL 注入等常见威胁， 跨站脚本以及暴力攻击，通常会在造成任何损害之前阻止它们。
Serverion 的专业托管服务，例如 RDP 托管 和 PBX 托管配备定制的威胁检测措施。对于 RDP 托管，系统会监控远程访问模式、文件传输和应用程序使用情况，以发现任何异常活动。PBX 托管客户可免受 VoIP 特定风险的侵害，包括话费欺诈、呼叫劫持和未经授权的访问。
甚至 Serverion 的 主机托管服务 包括先进的安全措施。Serverion 设施中的物理服务器受益于网络级行为分析和 DDoS 防护。仅在 2022 年上半年，全球就报告了超过 600 万起 DDoS 攻击，此类攻击的潜在停机成本在每小时 $300,000 到 $1 百万之间——对于需要持续正常运行的企业来说，这种防护至关重要。
SSL 证书客户还能获得额外的安全保障。Serverion 的系统可以检测与证书相关的异常、未经授权的安装以及潜在的中间人攻击，从而确保加密通信的安全。
对于使用 Serverion 的客户 服务器管理 主动威胁搜寻是服务的关键功能。安全专家与人工智能系统协同工作，分析行为数据，并在风险升级之前识别风险。这种人类专业知识与自动化工具的结合，确保即使是需要情境理解的复杂威胁也能得到有效应对。通过将人类洞察力与实时威胁检测相结合，Serverion 提供了全面的网络安全解决方案，以满足当今数字环境的需求。
结论：通过实时行为威胁检测加强网络安全
实时行为威胁检测已成为现代网络安全战略的基石。传统的基于签名的方法通常无法捕捉高达 80% 的攻击，而利用实时威胁情报的组织可以显著缩短检测和遏制漏洞所需的时间——最多可缩短 27%。更快的响应时间不仅仅是一个统计数字；它能够直接减少财务损失并限制运营中断。
“实时威胁检测已经成为强大的网络安全策略的重要组成部分”，瑞安·安德鲁斯说。
人工智能驱动的行为分析在此发挥着至关重要的作用。通过识别静态模型忽略的模式和异常，这项技术使组织能够领先于那些不断改进攻击方法的复杂攻击者。这不仅仅是对威胁做出反应，更是对威胁的预测。
除了阻止网络威胁之外，这种方法还能支持法规遵从并建立信任。实时行为检测可帮助组织满足 GDPR 和 HIPAA 等要求，同时确保敏感数据得到保护并维护客户信心。
这项技术更具吸引力之处在于它能够无缝集成到现有系统中，包括虚拟主机和区块链主节点托管等托管服务。它不会增加复杂性，而是增强了现有IT框架的安全性，无需管理单独的安全工具。
随着网络犯罪分子手段日益精湛，企业面临的云服务、物联网设备和远程办公环境漏洞日益增多，这种主动检测已不再是可有可无的。它对于应对当前的威胁和为未来的威胁做好准备至关重要。
这不仅仅是技术升级，更是战略举措。采用实时行为威胁检测的组织将获得关键优势，保护其数字资产，并在不可预测的网络环境中获得长期成功。真正的问题不在于 如果 这项技术应该被实施——这是 多快 它可以部署以满足现代网络安全的需求。
常见问题解答
实时行为威胁检测与传统网络安全方法有何不同？
实时行为威胁检测与传统的网络安全方法不同，它侧重于持续、主动的监控。传统系统通常依赖于预定义规则和已知的威胁特征。虽然它们能够有效抵御常见的攻击，但在识别新的或不断演变的威胁时往往显得力不从心。这些方法往往是被动的，仅在损害已经造成后才发现问题。
另一方面，实时行为威胁检测利用 机器学习 和 行为分析 实时监控系统和用户活动。通过发现异常模式或偏离典型行为的行为，它可以识别潜在威胁。这种前瞻性方法尤其适用于应对高级风险，例如零日漏洞和内部攻击，从而能够在当今瞬息万变的网络安全环境中做出更快、更高效的响应。
机器学习如何改进实时行为威胁检测？
机器学习在改进实时行为威胁检测方面发挥着至关重要的作用。通过处理海量数据，它可以精准识别可能预示潜在威胁的异常模式或活动。此外，它还能从过往数据中学习，从而识别新的和不断演变的危险，即使是像零日攻击这样复杂的危险。
通过自动化检测流程，机器学习不仅可以加快响应时间，还能减少误报。这使得安全团队能够专注于真正的威胁，而不是被不必要的警报所困扰。在当今瞬息万变的网络安全格局中，传统方法往往显得力不从心，而这种效率的提升将带来翻天覆地的变化。
企业如何确保实时威胁检测，同时又不损害用户隐私和数据安全？
为了确保实时威胁检测，同时又不损害用户隐私或数据安全，企业可以采用 隐私优先技术 并明确定义 数据治理政策. 差异隐私等工具允许系统识别可疑活动，同时保证个人用户数据的机密性，在安全性和谨慎性之间取得平衡。
透明度同样重要。当企业清晰地沟通其数据收集和使用方式，并赋予用户自主控制信息的权利时，他们不仅能建立信任，还能遵守隐私法规。这种方法在尊重用户隐私的同时，增强了网络安全，营造了安全可靠的环境。
