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A gestão de identidade vai além de senhas e tokens

A gestão de identidade vai além de senhas e tokens

As soluções de autenticação multifator (Multi-Factor Authentication – MFA) consistem em melhorar a segurança da empresa ao impor medidas de verificação e comprovação de identidade adicionais, com o uso de mensagens de texto, tokens numéricos ou uma impressão digital, antes que os usuários possam acessar contas que contenham informações ou controles confidenciais das organizações.

Basicamente, com o MFA as empresas adicionam uma camada extra de segurança sobre as contas de usuário, ajudando a garantir que todos que acessam as informações da empresa sejam realmente quem dizem ser reduzindo, assim, o risco de usuários não autorizados acessarem partes estratégicas do negócio, permitindo o acesso à informação apenas a quem de direito.

De fato, o objetivo da autenticação multifator não foi tornar a vida do usuário mais difícil, mas impedir que cibercriminosos acessem contas que, no caso de comprometimento de senha, possam ajudar no vazamento ou roubo de dados. 

A senha ainda é uma forma comum de autenticar usuários, mas cada vez mais ela fornece baixa proteção e facilita a captura de acesso por cibercriminosos, aumentado os riscos de invasões às empresas.

Depois de roubada, os cibercriminosos podem usar as credenciais de usuários para fazer login em aplicativos e sistemas de negócios, contornando controles de acesso e causando sérios prejuízos. De fato, o uso de senhas roubadas tem sido a principal tática usada por invasores para conseguir realizar a violações de dados. 

É realmente grande a variedade de vetores de ataque dos quais os criminosos digitais podem tirar vantagem ao roubarem senhas e obter acessos a sistemas críticos da empresa. Os ataques incluem phishing, engenharia social, força bruta, invasão a aplicativos e pontos de venda, e até mesmo roubo de hardware.

Análise de comportamento do usuário como fator de proteção

Dado os custos associados a uma violação típica, sem mencionar a receita perdida e os danos ligados à reputação das empresas, existe um grande risco confiar apenas em senhas e outros fatores de reconhecimento, que se mostraram até hoje vulneráveis ​​a ataques.

A análise comportamental de usuários e entidades concentra-se basicamente em padrões de comportamento humano para detectar anomalias que podem indicar uma ameaça em potencial. 

Enquanto as atuais soluções de segurança usam valores estáticos para diferenciar entre o que é normal e o que não é, as soluções de análise de comportamento do usuário usam uma abordagem analítica. Uma combinação de análise de dados e aprendizado de máquina é utilizada para implementar limites dinâmicos com base no comportamento do usuário no mundo real, que pode estar ligado tanto em relação à localização dos acessos até a forma como o dispositivo móvel é utilizado por determinado usuário.

O UBA (User Behavior Analytics), como também é conhecido, coleta informações sobre o que os usuários da organização estão fazendo durante um período de tempo e, em seguida, cria uma linha base de comportamentos considerados como atividades “normais” específicas para cada usuário. Sempre que houver um desvio dessa linha de conduta, a solução UBA considera isso anormal e alerta o administrador.

A premissa principal das soluções baseadas nas ações do usuário considera que os comportamentos são difíceis de imitar. Portanto, quando uma entidade externa tenta entrar na rede, é fácil identificá-la através de suas atitudes.

O perímetro expandido da rede representa um grande desafio para as equipes de tecnologia e segurança das organizações, especialmente na proteção da integridade dos dados e na detecção de ameaças. Essa mudança tornou a gestão das identidades digitais o centro da segurança da rede atualmente. 

Com isso, o uso da análise do comportamento do usuário melhora a velocidade de detecção de ameaças, ajudando a analisar e a responder o impacto dos incidentes de segurança rapidamente. Além disso, podemos ir além das regras simples e aproveitar as técnicas baseadas em aprendizado de máquina para detectar, com precisão, ataques lentos e direcionados em seu estágio inicial.