从创立那一刻起，企业就要肩负起守护组织信息的使命。虽然数字技术彻底改变了数据管理方式，但它们也导致网络安全风险飙升。数据驱动型企业每日面临的威胁数不胜数，例如，社交工程学攻击、恶意内部人员、APT 和高级恶意软件、未修补的漏洞以及泄露的凭据。
如今，数字转型公司必须发挥全部技术优势，在发展机遇和不断演变的威胁之间达到微妙的平衡。要实现这种平衡，企业必须采取灵活适变的前瞻式方法，优先考虑稳健的数据保护，且不以牺牲运营敏捷性为代价。
在如今威胁你方唱罢我登场的环境下，企业发现传统的安全措施已然不胜其任。诚然，防火墙、防病毒软件和员工培训必不可少，但无法构成抵御现代网络威胁的全面保护。要守护数字资产和敏感数据，解决方案需能够赋能企业预测、监测并迅速响应新兴威胁，遏制威胁兴风作浪。
在与网络犯罪分子斗智斗勇的过程中，网络分析已发展成为一种宝贵的工具，利用先进技术识别潜在威胁，发现隐藏的漏洞，并助力企业洞察环境，筑强防御体系，主动缓解风险。
人人都爱悬疑小说。就像侦探收集证据、找出蛛丝马迹，然后拼凑出犯罪的故事情节一样，网络安全软件也会从各种来源寻找数据模式和趋势，进行抽丝剥茧般分析，揭秘潜在网络威胁背后的情节和动机。
网络安全分析可让您看清全局。例如，来自其他国家/地区的异常登录模式就像进出犯罪现场的一连串可疑脚印。侦探和网络安全分析师都必须运用模式识别和解读技能来确定下一步行动。
网络安全分析会收集、处理和分析安全相关数据，从中挖掘出可操作洞察，进一步加强企业的安全态势。它利用数据分析、机器学习和统计技术进行检测、预防并响应网络威胁和漏洞。在网络威胁愈演愈烈的今天，它的重要性再怎么强调也不为过。
关键组件包括：
网络安全分析真正颠覆了数字安全领域的游戏规则，以利于轻松找出潜在安全漏洞并解决风险，避免造成重大的财务、法律和声誉损失。透过对数据模式和趋势的周密分析，从中找出隐藏的威胁，减少误报，并对风险划分轻重缓急，助力企业卓有成效地处理网络事件。
企业可以利用实时监控和高级分析技术，从海量数据中筛选出微妙模式和异常情况，主动识别潜在威胁。对可疑活动的快速检测有助于企业迅速做出反应，缓解风险并将网络威胁的影响降至最低。例如，如果某个未知 IP 地址的网络流量一时间陡增，即会被标记为需要介入调查，这样即可立即采取行动，以免造成任何损害。
一旦发生安全事件，实时网络安全分析可以对其性质、范围和根本原因进行全面研究，便于企业做出更明智的决策并实施补救措施，遏制泄露影响，进而及时恢复运营。安全团队可以快速确定最关键的威胁并迅速解决，有效缩短解决问题的用时。例如，如果团队能够及早发现勒索软件攻击的迹象，即可快速隔离受影响的系统，防止恶意软件进一步渗透蔓延。
持续监控和分析有助于企业深入了解网络安全状况、漏洞和潜在攻击载体。他们可以更好地主动评估风险并确定风险的轻重缓急，制定针对性的缓解策略，同时高效分配资源，加强安全防御，例如修补软件漏洞或实施更严格的访问控制，以降低潜在风险。例如，零售公司可利用分析技术识别信用卡欺诈模式，进而实施更强大的身份验证措施来保护客户数据。
企业眼下的迫切任务是制定安全分析战略，主动识别漏洞、实施稳健的防御措施并快速应对潜在泄露，摆脱被动响应局面。企业安全方法的关键要素应包括：
安全分析工具如何工作？它们首先从多个来源收集数据，例如：
然后，它们将数据合并成一个数据集，安全团队可借此应用最合适的算法创建搜索，以识别早期攻击指标。
与大多数业务工具一样，为企业选择合适的分析工具取决于多种因素，如具体需求和目标、数据规模和复杂性、团队技能和专业知识、与现有系统的集成程度以及为分析解决方案分配的预算。
虽然解决方案的功能各不相同，但大多数安全分析平台都能提供以下功能：
投资网络安全工具时，企业应考虑的主要功能包括：
人工智能和机器学习等技术可以下沉到网络中，监控可疑活动，增强这类工具的功能，从而更好地检测威胁并划分威胁的优先级。它们还可以基于习得模式和历史数据指导和制定应对策略，实时提取、直观显示和分析数据，以抵御当前威胁并预测未来威胁。
网络安全分析与安全信息和事件管理 (SIEM) 存在共同的网络安全目标，但也有明显区别。
这两种工具相辅相成，构成全面的数据安全战略，赋能企业更有效地检测和应对威胁。企业只要将分析的预测功能与 SIEM 实时监控相结合，即可筑起更加强大、主动的安全防御系统。
有了高级分析技术的加持，企业即可轻松快速找出隐藏的威胁，监控实时风险，检测预示潜在安全漏洞的可疑活动。
这些用例着重凸显出网络安全分析技术在维护稳健安全态势方面的重要性。
深入分析流量，找出疑似攻击的模式
网络安全分析对网络流量模式进行深入分析，检测疑似潜在攻击的异常迹象。例如，它可以识别流量的异常峰值、可疑的 IP 地址或数据传输到未经授权的位置，这可能表明系统正发生数据外渗、分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击或其他恶意活动。
实时威胁监控
网络安全分析会持续监控和分析来自网络日志、端点活动和安全工具等多来源数据，实时洞察潜在威胁，助力企业迅速响应新兴风险，以免造成重大损失。
检测内部威胁
网络安全分析会对用户行为、访问模式和数据移动进行分析，帮助企业找出潜在的内部威胁。例如，它可以检测异常活动，如未经授权的访问尝试、大数据传输或可疑的电子邮件通信，这可能表明员工心怀不满或帐户被盗。
识别数据外泄企图
网络安全分析的一个主要目标是检测并防止数据外渗，或敏感数据未经授权传输到企业网络之外。分析可识别表明数据外泄的模式，包括异常文件传输或涉及关键系统或数据库的异常网络流量模式。
监控远程和内部员工活动/识别内部威胁
随着远程工作的兴起和云服务使用的普及，对网络安全解决方案的需求比以往任何时候都来得迫切。网络分析可监控远程和内部员工的活动，助力企业发现潜在威胁，例如未经授权的访问尝试、违规行为或可能危及数据安全的可疑行为。
检测被盗帐户
网络安全软件会分析用户行为、登录模式和其他可疑活动指标，识别被盗密码的帐户。这有助于阻止其他未经授权的访问，降低帐户被盗的相关风险。
证明合规
网络安全分析的详细日志和审计跟踪可支持企业证明自身恪守安全标准和法规要求，包括 GDPR、HIPAA、CCPA 和PCI DSS。对于须恪守行业严格数据隐私和安全要求的企业而言，这一功能尤为重要。
调查事件
一旦发生安全事件，网络安全分析会深入了解事件的性质和范围，找出潜在的根本原因，然后建议适当的补救措施，支持企业执行事件调查。
检测用户帐户的不当使用
网络安全解决方案可监控用户帐户活动，从而检测不当或未经授权的使用，例如试图访问网络受限数据或系统、共享凭据或从事违反安全政策的其他活动。
高级持续性威胁 (APT) 检测
高级持续性威胁是一种针对性的复杂网络攻击，善于绕过传统的安全措施。网络安全分析解决方案可分析这些高级威胁潜藏的复杂模式，找出攻击的蛛丝马迹，帮助企业高效检测并迅速应对高级持续性威胁。
所幸的是，管理和分析数据的工具也在不断演变和增强，为企业带来更高级、更有效的方法来使用数据做出战略决策，提高运营效率。不过，企业出于网络安全目的分析数据时仍面临严峻的挑战，例如：
要利用大数据进行网络安全分析，企业可以采用多种技术：
企业对网络分析应用大数据分析技术后带来的优势不计其数。通过采用高级技术处理和分析大量数据，他们可以做到：
人工智能和机器学习技术早已是网络安全分析领域的基本组件，但它们的嵌入平台仍处于起步阶段。当下的攻击者想方设法研究出越来越狡猾复杂的工具，躲避现有安全工具对数据泄露的检测，因此，专家们也要不断研究这些新兴威胁的部署和管理方式，同步更新网络安全解决方案，跟上威胁的演变步伐。这一点在远程办公模式兴起的时代变得尤为重要，毕竟在远程和混合办公模式成为常态的情况下，安全团队越来越难以同时保证企业环境的连续性和安全性。
网络攻击的速度越来越快，网络犯罪分子还在锲而不舍地寻找新的破坏方式。网络安全风险无处不在，影响着从数据管理到客户关系和员工体验的方方面面。Veritas 推出基于云平台的解决方案，帮助企业建立韧性网络安全战略。该战略运用人工智能和机器学习等高级工具助力企业主动识别、缓解和应对新兴网络威胁，最大限度地保护数字资产，同时维护客户和利益相关者的信任。
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