Die Verhaltensanalyse ist eine der besten Authentifizierungsmethoden auf dem Markt, insbesondere wenn sie Teil der kontinuierlichen Authentifizierung ist. Eine \u201eOne-and-Done\u201c-Authentifizierung sollte einfach nicht mehr vorkommen. Andererseits habe ich das gleiche Argument f\u00fcr die Verwendung unverschl\u00fcsselter SMS als Form der Multi-Faktor-Authentifizierung vorgebracht, und leider sehe ich immer noch viele Fortune-1000-Unternehmen, die sie verwenden. <\/p>\n
Oh gut.<\/p>\n
W\u00e4hrend die meisten Unternehmens-CISOs mit Verhaltensanalysen auf Papier (auf einem Whiteboard? Als Nachricht in Microsoft Teams\/GoogleMeet\/Zoom?) zufrieden sind, str\u00e4uben sie sich gegen eine schnelle, umfassende Implementierung, da daf\u00fcr f\u00fcr jeden Benutzer, einschlie\u00dflich Partner, ein Profil erstellt werden muss. H\u00e4ndler, Lieferanten, Gro\u00dfkunden und alle anderen, die Zugriff auf das System ben\u00f6tigen. Die Erstellung dieser Profile kann \u00fcber einen Monat dauern, um ein genaues und konsistentes Bild jeder Person zu erhalten.<\/p>\n
Ich hasse es, das noch schlimmer zu machen, aber es gibt mittlerweile Argumente, die Sicherheitsadministratoren nicht brauchen eins <\/i>Profil f\u00fcr jeden Benutzer, m\u00f6glicherweise aber Dutzende oder mehr.<\/p>\n
Weil? Nehmen wir an, Sie f\u00fchren einen Benutzer (nat\u00fcrlich transparent f\u00fcr den Benutzer) durch verschiedene Tracking-Sitzungen und bestimmen alles, was Sie k\u00f6nnen, z. B. die Tippgeschwindigkeit, den Winkel, in dem der Benutzer ein Mobilger\u00e4t h\u00e4lt, den Druck, mit dem er dr\u00fcckt Tasten, Tippfehler pro 100 W\u00f6rter, die Anzahl der pro Minute getippten W\u00f6rter usw. <\/p>\n
Sie haben jetzt ein Verhaltensprofil dieses Benutzers. Dieses Profil basiert jedoch wahrscheinlich auf dem typischen Verhalten des Benutzers an normalen Gesch\u00e4ftstagen. Was passiert, wenn dieser Benutzer ersch\u00f6pft ist, beispielsweise nachdem er von einem Flug mit roten Augen im B\u00fcro angekommen ist? Oder ekstatisch gl\u00fccklich oder furchtbar deprimiert? Verhalten sie sich in einem fremden Hotelzimmer anders als im komfortablen Homeoffice? Verhalten sie sich anders, nachdem ihr Chef sie 10 Minuten lang angeschrien hat?<\/p>\n
Damit ein maschinelles Lernsystem den Benutzer wirklich erkennt und nur wenige falsch-negative Ergebnisse liefert, muss es den Benutzer unter einer Vielzahl unterschiedlicher Umst\u00e4nde genau erkennen. Das bedeutet, den Benutzer l\u00e4nger und in m\u00f6glichst vielen verschiedenen Umgebungen\/Situationen zu studieren. F\u00fcr ein Unternehmen mit einer gro\u00dfen sechsstelligen Belegschaft ist das eine wirklich gewaltige Aufgabe. <\/p>\n
Scott Edington, CEO von Deep Labs (einem Unternehmen, das sich mit Verhaltensanalysen besch\u00e4ftigt), lieferte ein interessantes Beispiel: \u201eEine Person, die aus S\u00fcdkalifornien nach New York City kommt, verl\u00e4sst mitten im Winter ein Restaurant, um A Car zu rufen.\u201c Sie ist schockiert. wegen des kalten Wetters und f\u00e4ngt pl\u00f6tzlich an, schneller und bewusster auf dem Handy zu tippen, weil dir kalt ist und deine Finger taub sind. Diese Art von Person, mit der Sie sich identifizieren, kann sich von der \u201ewarmen\u201c Version derselben Person unterscheiden. Auf diese Weise liefert es Kontext. Er ist kein schlechter Schauspieler oder Hacker, obwohl sein Verhalten anders ist. \u201eEr ist derselbe Mensch, aber er verh\u00e4lt sich nur anders und vern\u00fcnftig.\u201c<\/p>\n
Das Edington-Beispiel ist interessant, aber es ist schwierig, eine praktische M\u00f6glichkeit zu finden, es w\u00e4hrend eines normalen Analysezeitraums zu reproduzieren. Diese Tests sollten mit minimaler oder keiner Beeintr\u00e4chtigung oder sogar Interaktion mit den Benutzern durchgef\u00fchrt werden, um den Prozess reibungslos zu halten. (Nat\u00fcrlich ist es unwahrscheinlich, dass ein Benutzer diese Art von Outdoor-Aktivit\u00e4t bei kaltem Wetter ohne Aufforderung durchf\u00fchrt, zumindest nicht w\u00e4hrend eines Routinetestzeitraums.<\/p>\n
Es ist ein interessantes R\u00e4tsel f\u00fcr Unternehmen, die sich auf Verhaltensanalysen verlassen, um sicher zu bleiben. Es kann einfach sein, dass CISOs w\u00e4hrend einer ersten Testphase eine \u00fcberh\u00f6hte Anzahl an Fehlalarmen hinnehmen m\u00fcssen. Dies k\u00f6nnte bedeuten, dass Profile \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum (z. B. ein oder zwei Jahre) reibungslos genauer werden, wenn diese atypischen Verhaltensweisen auftreten.<\/p>\n
Das bringt uns zum typischen Henne-Ei-Problem. Die ersten Tage\/Wochen einer Verhaltensanalyse-Implementierung sind: A, wenn das System weniger genau ist und viele Fehlalarme generiert. YB, wenn Benutzer und LOB-Leiter entscheiden, ob sie diesen Authentifizierungsansatz akzeptieren oder sich ihm widersetzen. <\/p>\n
Niemand hat jemals behauptet, dass Cybersicherheit einfach sein w\u00fcrde.<\/p>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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