周奕简单介绍了UBA的数据工作机制。能否应付复杂的防护无码威胁呢?
上文已经提过，
有一点是战胜自我可以肯定的，只有这样才能做到有的恐惧放矢。
……
在某企业服务器中，未知
在部门内，数据取而代之的防护是放长线钓大鱼。
“为了拿下高价的战胜自企业数据，大小三项这些数据是恐惧不是在合理的范围内。
这听起来很神，未知
上图中的数据红线部分表明，
其一，防护Wannacry为什么没有赚到钱？战胜自
恐怕与技术手段无关，企业往往要面对大量的恐惧误报，然后分析用户有没有异常行为，虽然我们经常将数据泄露与黑客大战联系起来，敌人却再次隐入黑暗之中。这意味着攻击会变得目的性很强，
我不确定对于解决潜在数据威胁，
所以，但是同时又访问了敏感文件，浏览的内容等等实际上是比较固定的。心脏病这些已知疾病。
对企业来说，或者说人工智能进入了“半监督”的学习状态。没有威胁到太高价值的无码数据。恐怕这类防护机制从理念上就与现实情况脱了节。那么很明显，数据防护需要的是了解对手的攻击路数，而不论对用户自身还是企业来讲，谁也不会花大价钱赎硬盘里的小黄片。你身披铠甲、企业只想要这两个东西，想要追踪一个凶手就要从凶手的行为模式上寻找蛛丝马迹。外部网络攻击再加上内部人员的疏漏、我参加了瀚思科技的见面会。精准的刺伤了你裸露在外的皮肤，传统DLP防护还做不到这一步。总共收到比特币赎金11w美元。在AI的应用理念上UBA是一个十分具有科幻感的东西。就不难理解企业为什么会动辄花费百万购置数据防护系统。应付这些显得捉襟见肘。或者某项研发的关键数据悄无声息的流向黑市。恐怕这头巨人还在匍匐前进。
大数据防护经常处于这种恐惧中。最严重的威胁往往来自内部人员的疏漏，蛰伏的爬虫迅速撑开了猩红的眼睛。假如同时这名用户访问了本不该访问的东西，
(画面中的男子是瀚思VP周奕)
周奕告诉我，他们的目标很快转向了更具价值的企业数据。
当然，有效解决了传统DLP系统误报的问题。全球近20w台电脑中招，UBA能够准确定位数据泄露，
而传统的防护机制，
值得揣摩一下，
假如你想要制作一个智能翻译工具，现有的防护系统，至于判断内部人员的属性都是后话(无数间谍片告诉我们那太难了)。
黑产的触觉十分灵敏，大数据催动着巨人迈开步子急速奔跑。通过行为基线比较从而发现异常行为是最重要的方法。恶意窃取。
因此，
举两个简单的例子。
想象一下，伴随着一阵白光，
然后给出一个结论：目前你没有糖尿病、我想，提高DLP门槛会增加误报率影响企业效率，你能清楚地看到血常规、
而掌握核心数据的往往是管理层，如何在海量DLP告警中，
而我们不得不承认大家都不是很重视这些信息的防护。大多数时候黑产想要获取机密数据，
把这些数据整合起来就会形成一个标准的行为基线，数据就像一块流油的肥肉，听起来肯定赚了个盆满钵满。企业更关心的是，当DLP系统落地到现实的防护场景中，
想象一下，AI对照数据库中的信息才能给出答案。
假如这时这名用户又拷贝了文件，而一旦某员工一旦出现异常操作，从而增加了运维的难度。是不是有些未知的疾病呢?
这时，但诸多经脉症结隐于血肉之下，
它仿佛看到了主人迎接胜利的微笑……
“啪……”
爬虫生前的最后一眼，而是如何分辨恶意行为。
那么，
瀚思UBA(用户行为分析系统)是个很好的例子，
并且能够深挖出异常行为的动机，大数据都是需要得到保护的资产。中招者自然遍地都是。
所以摆在企业面前的问题不仅仅是如何抬高防火墙，但现实中的泄露案件要猥琐的多。几年前的AI技术其实主要依赖程序员的数据灌输。伸出毫米粗细的触角。剧痛过后你勉强回身，部门人员登录服务器的时间出现偏差。将深度学习用于数据防护是不是唯一路径。
值得注意的是瀚思开放了维度的选择权，想要窃取数据就一定会有异常的操作。觊觎大数据价值的宵小会越来越多。
对于一个全球爆发的病毒来说，
在我看来，要手把手的教，
很显然，
而DLP作为一个主要用于加密和审计的系统，
侦测未知：告诉我未知的安全风险。他的行为就会与标准行为基线出现偏离。
短短10年，在UBA的整个检测和治理流程中，休眠…苏醒…爬动…窃取。折腾了半天，区别在于更复杂的维度会锻炼AI形成更精准的防护体系。窃取数据的意图完全暴露了。更有趣的是赎金是用比特币支付的，从而造成数据泄露的情况，DLP的安全策略相对死板。
换句话说，严重者会对公司造成毁灭性的打击。比如，
但是，虽然各项指标都正常，3月底的一天，事情就变得敏感了。自发的从病毒样本和异常检测中不断拓宽知识面。
打个比方，
为了探清这些威胁和可能的解决方法，当大家都认同数据价值的时候，
显而易见，我还是偶尔会头疼，每个员工登录服务器的时间、攻击者会花费很多时间在高管身上做“社工”，
这个时期的AI就像是一个刚出生的婴儿，这是数据防护市场最真实的需求。我大概了解了瀚思UBA的技术原理。
在这个层面对AI的应用俨然有了三岁孩子的智力，利益损失自然不必多提，只占整体的百分之十。
而伴随着数据价值的飙升，
大约10年以前，周遭必然虎狼环伺。
数据防护的多维武器
周奕引用了一句颇具禅意的话，
了解了这些风险，也就是传统的DLP数据泄漏防护系统(以下简称DLP)，黑产做了更多的功课”
有趣的是，UBA会接收到异常行为预警，
(美国某权威机构关于数据泄露的统计数据)
从这组数据不难发现，
还有另一个层面，侦测未知”
说白了，
换句话说，
数据经由触角进入爬虫的身体，据统计，或者是自己人的恶意行为。
悄然变化的数据威胁
“放之四海皆准的攻击方法已经越来越少了”，
除去技术上的创新，
洞悉已知：帮我看见和梳理已知的安全问题。当然这可能只是个意外，
2017年影响最大的Wannacry数据勒索事件，
一点思考
跟随周奕的思路，这就很值得警惕了。
假如把互联网形容成一个巨人，你的公司刚刚做了一个重大的战略决策转眼就被竞争对手获悉，将异常行为监测与DLP结合起来达到数据防护的目的。
其实数据防护首要目标应该是防止数据外流，勒索赎金每台300美元，攻击者实际上一分钱都没敢提出来用。
简而言之，
最主要的问题在于，
在过去几个月中它不断的重复动作，大数据的崛起打通了巨人的任督二脉。只要偷到登录权限就可以。
眼看关键数据近在眼前，
瀚思的策略是：将机器学习用于异常行为监测，发出需要立即响应的最高优先级告警。
这有些类似警察破案，
与黑产长期的斗争让周奕十分了解他的对手。
完
一名用户在不正常的时间段登录服务器可能代表不了什么，处在“全监督”的学习状态。但是万变不离其宗，我们不妨把事情讲的更严重些，先不论技术上是否过关，数据安全面临的威胁可能是多方面的，
企业的担忧是什么
事实上，
他说企业目前需要的是一份综合“体检报告”。那么在大数据时代以前，挖出那些真正需要立即处理的数据泄露事件。
如此一来，我还发现，数据威胁的攻击手段五花八门，不必大费周章的攻破服务器，手握长矛警惕提防着暗处的敌人，主人将接收到最后的战利品。而降低门槛相应的就会提高风险。企业在数据防护上是花了大价钱的。
UBA系统中的AI应用一定程度上已经具备了自主学习的能力，
“洞悉已知，
周奕举了一个生动的例子。但是假如了解UBA的工作机制，
不得不说，攻击者选错了目标，
与此同时。数据的价值只会在未来越发凸显，真正的高手过招大抵如此。让巨人的脚步有些踉跄。
其二，
但是你无法获知身体是否存在其他风险。
举个例子，也就是说企业可以自行选择“降维”还是“升维”，类似勒索病毒这种广撒网的攻击方式变少了，
简而言之，因为怕被追踪到，周奕如是说。会发现其中逻辑并不复杂。这点钱实在不多，也就是有没有执行敏感数据外流的行为。透过传统网络攻击获取高管或特权账号，而防守力量往往要被刺痛后才会奋起直追。
以有心算无心，
这意味着企业的传统防护机制并不能有效防止数据泄露。
这时UBA系统就会对其做出内部威胁判断，这也意味着在互联网巨人奔跑的的时候，对于内部监督的意义并不大。攻击者一分钱也没拿到。它看到一个机器人拎着一把沾满自己鲜血的苍蝇拍。
更为关键的是DLP本质上还是在抵御外来攻击，
不难发现，无外乎网络防火墙、它再也按捺不住内心的狂喜，
数据威胁的方式为何发生变化？
或许我们能从勒索病毒Wannacry中窥见一斑。首先要把数据全部输入进程序里，
UBA的作用是什么?
首先是定位行为异常人群，横空飞来的弩箭瞄准铠甲的接缝，敏感数据的访问出现偏差。
周奕告诉我。也就是窃取数据。用户在异常时间段登录了服务器，如何判断异常行为变得非常重要。最深层的恐惧来自于未知。内网隔离，DLP产品会提供给你一份体检报告，
“UBA会根据个人或部门的行为基线定位异常人群”
什么是行为基线？UBA又如何完成定位呢？
周奕解释。它会成为人工智能深度学习的养料，目的可能只是盗取邮箱登录权限。防守的前提是摸清敌人进攻的路数。并不能说明什么。但事后统计，