自动化内部威胁检测

瑞士苏黎世 - 2025年10月2日

Validato与CypSec如何运用机器学习将内部威胁检测从被动转变为主动

内部威胁代表了现代组织面临的最具挑战性的安全风险之一，结合了外部网络威胁的技术复杂性与受信任人员的特权访问和组织知识。传统的内部威胁检测方法主要依赖于被动措施，仅在发生重大损害后才识别恶意活动。机器学习和行为分析的演变现在使组织能够从被动事件响应转变为主动威胁预防，在潜在内部威胁能够执行有害活动前加以识别。

内部威胁检测的复杂性源于授权人员执行的大多数活动的合法性。与必须突破安全控制的外部攻击者不同，内部人员在已建立的访问参数内操作，使其恶意活动难以与正常工作职能区分开来。这一挑战因内部威胁通常会在较长时期内逐渐发展而进一步加剧，警告信号分散在传统安全工具无法有效关联的多个系统和时间范围内。

机器学习的最新进展通过复杂的行为建模和异常识别创造了自动化内部威胁检测的新机遇。这些系统可以分析来自多个来源的大量数据，为单个用户建立基线行为模式，识别可能表明正在发展的安全风险的细微偏差。将背景审查数据与行为分析相集成提供了额外的背景信息，提高了威胁检测的准确性，同时降低了历来困扰内部威胁程序的高误报率。

有效内部威胁检测的技术架构需要集成多个数据源，包括外部威胁情报。机器学习算法必须实时处理这些不同的数据流，同时保持员工关系和监管合规所需的隐私保护。挑战在于开发能够识别真正安全风险而不会产生过多误报的模型，这些误报会破坏运营效率和员工士气。

行为建模方法基于用户的历史活动、访问模式和组织角色要求为每个用户建立个人基线概况。机器学习算法分析因素，包括系统访问频率、数据检索模式、通信行为和工作计划变化，以创建全面的行为指纹。先进的统计技术识别与这些基线的细微偏差，这些偏差可能表明正在发展的安全担忧，例如异常的数据访问模式、异常工作时间或与已知内部威胁指标相关的通信行为变化。

"有效内部威胁检测的关键在于理解人类行为遵循可预测的模式，直到它不再遵循。行为分析使我们能够在这些模式中断导致安全事件前加以识别，"Validato AG首席技术官Marco Marti表示。

CypSec在将机器学习模型运营化到企业安全环境方面拥有深厚专业知识。他们的方法强调将行为分析与更广泛的安全编排平台相集成，确保内部威胁检测成为全面安全运营的组成部分，而非孤立的分析功能。通过将先进的威胁情报与行为分析能力相结合，CypSec使组织能够实施预测性安全措施，同时应对技术和人为威胁向量。

集成解决方案采用复杂的特征工程技术，从原始数据源中提取有意义的行为指标。该平台分析网络访问日志、系统身份验证记录、电子邮件通信、文件传输活动和物理访问记录，以识别可能表明内部威胁发展的行为模式。先进的自然语言处理能力检查通信内容，寻找可能与内部威胁风险因素相关的不满、财务压力或意识形态激化的指标。

实时处理能力确保行为异常在发生时即被识别和评估，实现对正在发展的威胁的即时响应。该平台采用流处理架构，可以同时分析数千名用户的行为模式，同时为关键安全决策保持亚秒级响应时间。机器学习模型基于新的行为数据和已确认的威胁指标持续更新，确保检测能力随着不断变化的威胁环境和组织要求而发展。

该框架通过确保行为分析保持在员工隐私和监管合规的适当边界内的复杂数据保护机制来解决隐私考虑。该平台实施数据最小化原则，仅分析安全目的所需的行为指标，同时为非安全相关活动保持适当的匿名化。所有行为数据均受严格的保留策略和全面审计记录约束，支持运营监督和潜在的法律程序。

风险评分算法为安全团队提供可行动的情报，基于严重性和可能性指标对潜在威胁进行优先级排序。机器学习模型生成结合行为异常检测与背景因素（包括人员安全许可状态、财务指标和外部威胁情报）的风险评分。这些评分使安全分析师能够将注意力集中在最重大的潜在威胁上，同时对较低风险的行为变化保持适当监督。

"机器学习将内部威胁检测从手动、被动的过程转变为能够在造成损害前识别威胁的自动化、预测性能力，"CypSec首席信息安全官Frederick Roth表示。

交叉关联能力使平台能够识别可能涉及多个个人协同行动的协调内部威胁活动。先进的分析检查用户群体的行为模式，以识别异常的协调活动、共享的异常行为或与已知内部威胁指标相关的可疑通信模式。这一能力对于检测可能试图招募或胁迫目标组织内多个内部人员的复杂对手活动特别有价值。

该架构支持与更广泛的安全编排平台集成，实现对内部威胁指标的自动化响应。当行为分析识别潜在安全风险时，平台可以自动与访问控制系统、数据丢失防护工具和事件响应平台协调，实施适当的遏制措施。这种编排能力确保对正在发展的威胁做出快速响应，同时为需要背景判断的关键安全决策保持人工监督。

先进的组织实施预测建模能力，能够在内部威胁开始恶意活动前识别潜在内部威胁。这种主动方法使预防性干预成为可能，例如在安全事件发生前进行咨询、访问限制或增强监控。

该平台采用复杂的误报减少技术，在保持检测有效性的同时最小化不必要的安全警报。机器学习模型纳入安全分析师关于威胁评估准确性的反馈，持续优化其算法以提高精度并减少运营开销。集成学习方法结合多种分析视角，实现检测敏感性和误报率之间的最佳平衡。

持续学习能力确保机器学习模型随着组织环境和威胁环境的发展保持有效性。该平台实施在线学习算法，能够适应新的行为模式、组织变化和新兴威胁指标，而无需完整的模型重新训练。这种自适应方法确保内部威胁检测能力在延长运营期间保持最新和有效。

展望未来，机器学习和人工智能的演变将继续增强内部威胁检测能力。抗量子密码学、先进行物特征识别和复杂对抗性机器学习防御的集成将成为全面内部威胁程序的重要组成部分。实施基于先进机器学习的内部威胁检测的组织将在保护复杂人为威胁的同时保持运营效率和员工隐私方面拥有显著优势。

关于Validato AG：Validato AG总部位于瑞士苏黎世，提供数字背景审查和人员风险管理服务，帮助组织在造成损害前识别和减轻内部威胁。其平台支持就业前审查、持续的员工重新审查和合作伙伴诚信检查，直接集成到人力资源和合规工作流程中，以降低风险敞口。有关Validato AG的更多信息，请访问validato.com。

关于CypSec集团：CypSec为企业和政府环境提供先进的网络安全解决方案。其平台将威胁情报与网络安全和合规性相结合，以防止网络攻击。有关更多信息，请访问cypsec.de。

媒体联系人：CypSec首席执行官Daria Fediay - daria.fediay@cypsec.de。