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2018.3.13 - 2018.3.15 TICC

EyeQuila運用長天期數據及機器學習,為企業偵測潛伏的成功入侵

現今企業已經暴露在日與劇增的資安威脅中,最常見的對抗方式就是在企業網路邊界佈建防火牆、入侵防禦、惡意郵件攔阻等防護機制。這些機制並非牢不可破,只要一次成功攻擊,就可讓攻擊者潛伏企業內部長達數個月之久,恣意竊取重要資料。
深究其因,既有的入侵偵測機制為了即時回應入侵行為,必須在一個連線、一個檔案或數秒鐘內判斷是否要阻斷。這樣的機制雖成功達到即時回應,卻也放過許多刻意放緩或分散的攻擊,進而造成嚴重的事故,透過分析長天期的連網行為數據,才有機會拼湊出攻擊原貌,偵測出這種潛藏的異常行為。但長天期的連網數據相當複雜,沒有足夠的訓練數據及真實場域是很難從中找出實務可行的偵測模型,這也是許多企業早已想到卻無法實現的原因。
EyeQuila利用中華電信內部龐大的連網設備及連網數據,從時間、主機及服務使用等不同視角訓練出多種成功入侵及連網異常模型,透過機器學習結合企業內部的長天期連網行為數據,為企業持續挖出潛伏的入侵行為。一旦了解潛藏的資安問題及風險,就能找到方法或制定政策防範於未然,建立一個可持續對抗網路攻擊的強健體質。
 

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