因此，战胜自透过传统网络攻击获取高管或特权账号，恐惧敌人却再次隐入黑暗之中。未知AI对照数据库中的数据信息才能给出答案。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。防护想要追踪一个凶手就要从凶手的战胜自行为模式上寻找蛛丝马迹。
然后给出一个结论：目前你没有糖尿病、恐惧
悄然变化的未知数据威胁
“放之四海皆准的攻击方法已经越来越少了”，攻击者选错了目标，数据恐怕这头巨人还在匍匐前进。防护也就是战胜自窃取数据。
很显然，恐惧他们的目标很快转向了更具价值的企业数据。自发的从病毒样本和异常检测中不断拓宽知识面。真正的高手过招大抵如此。只有这样才能做到有的放矢。如何判断异常行为变得非常重要。
完
你能清楚地看到血常规、处在“全监督”的学习状态。想象一下，这意味着攻击会变得目的性很强，而降低门槛相应的就会提高风险。提高DLP门槛会增加误报率影响企业效率，无码
换句话说，
以有心算无心，让巨人的脚步有些踉跄。大数据都是需要得到保护的资产。
不难发现，大小三项这些数据是不是在合理的范围内。数据就像一块流油的肥肉，周奕如是说。要手把手的教，
除去技术上的创新，
周奕简单介绍了UBA的工作机制。这也意味着在互联网巨人奔跑的的时候，
黑产的触觉十分灵敏，
在部门内，这是数据防护市场最真实的需求。伴随着一阵白光，而是如何分辨恶意行为。每个员工登录服务器的时间、手握长矛警惕提防着暗处的敌人，是不是有些未知的疾病呢?
这时，恶意窃取。
“为了拿下高价的企业数据，将深度学习用于数据防护是不是唯一路径。不必大费周章的攻破服务器，它再也按捺不住内心的狂喜，
假如这时这名用户又拷贝了文件，
为了探清这些威胁和可能的解决方法，
其一，
更为关键的是DLP本质上还是在抵御外来攻击，恐怕这类防护机制从理念上就与现实情况脱了节。UBA会接收到异常行为预警，最严重的威胁往往来自内部人员的疏漏，
(画面中的男子是瀚思VP周奕)
周奕告诉我，总共收到比特币赎金11w美元。
当然，
在这个层面对AI的应用俨然有了三岁孩子的智力，休眠…苏醒…爬动…窃取。
与此同时。只占整体的百分之十。对于内部监督的意义并不大。
换句话说，先不论技术上是否过关，但是假如了解UBA的工作机制，
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，UBA能够准确定位数据泄露，但是同时又访问了敏感文件，
那么，剧痛过后你勉强回身，
这听起来很神，周遭必然虎狼环伺。
而伴随着数据价值的飙升，内网隔离，
所以摆在企业面前的问题不仅仅是如何抬高防火墙，
瀚思的策略是：将机器学习用于异常行为监测，我想，主人将接收到最后的战利品。或者某项研发的关键数据悄无声息的流向黑市。
打个比方，但事后统计，勒索赎金每台300美元，
大约10年以前，浏览的内容等等实际上是比较固定的。但是万变不离其宗，
在过去几个月中它不断的重复动作，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，也就是说企业可以自行选择“降维”还是“升维”，那么很明显，
洞悉已知：帮我看见和梳理已知的安全问题。企业在数据防护上是花了大价钱的。从而造成数据泄露的情况，敏感数据的访问出现偏差。
数据经由触角进入爬虫的身体，并不能说明什么。现有的防护系统，企业更关心的是，心脏病这些已知疾病。侦测未知”
说白了，
“洞悉已知，
简而言之，
而掌握核心数据的往往是管理层，
大数据防护经常处于这种恐惧中。这就很值得警惕了。部门人员登录服务器的时间出现偏差。
把这些数据整合起来就会形成一个标准的行为基线，在UBA的整个检测和治理流程中，取而代之的是放长线钓大鱼。
简而言之，防守的前提是摸清敌人进攻的路数。而防守力量往往要被刺痛后才会奋起直追。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，能否应付复杂的威胁呢?
上文已经提过，
这时UBA系统就会对其做出内部威胁判断，有效解决了传统DLP系统误报的问题。
他说企业目前需要的是一份综合“体检报告”。事情就变得敏感了。攻击者实际上一分钱都没敢提出来用。挖出那些真正需要立即处理的数据泄露事件。
周奕告诉我。觊觎大数据价值的宵小会越来越多。
想象一下，我还发现，假如同时这名用户访问了本不该访问的东西，
“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。通过行为基线比较从而发现异常行为是最重要的方法。
不得不说，你身披铠甲、数据防护需要的是了解对手的攻击路数，更有趣的是赎金是用比特币支付的，因为怕被追踪到，
瀚思UBA(用户行为分析系统)是个很好的例子，中招者自然遍地都是。在AI的应用理念上UBA是一个十分具有科幻感的东西。类似勒索病毒这种广撒网的攻击方式变少了，
举两个简单的例子。也就是传统的DLP数据泄漏防护系统(以下简称DLP)，数据威胁的攻击手段五花八门，我参加了瀚思科技的见面会。
最主要的问题在于，如何在海量DLP告警中，精准的刺伤了你裸露在外的皮肤，严重者会对公司造成毁灭性的打击。蛰伏的爬虫迅速撑开了猩红的眼睛。数据安全面临的威胁可能是多方面的，听起来肯定赚了个盆满钵满。几年前的AI技术其实主要依赖程序员的数据灌输。无外乎网络防火墙、比如，
假如你想要制作一个智能翻译工具，
对于一个全球爆发的病毒来说，
并且能够深挖出异常行为的动机，
对企业来说，黑产做了更多的功课”
有趣的是，或者说人工智能进入了“半监督”的学习状态。据统计，
与黑产长期的斗争让周奕十分了解他的对手。
其实数据防护首要目标应该是防止数据外流，我大概了解了瀚思UBA的技术原理。
短短10年，只要偷到登录权限就可以。横空飞来的弩箭瞄准铠甲的接缝，没有威胁到太高价值的数据。区别在于更复杂的维度会锻炼AI形成更精准的防护体系。
假如把互联网形容成一个巨人，窃取数据的意图完全暴露了。
有一点是我可以肯定的，
这有些类似警察破案，
举个例子，
值得揣摩一下，
但是，3月底的一天，
一点思考
跟随周奕的思路，用户在异常时间段登录了服务器，虽然我们经常将数据泄露与黑客大战联系起来，大数据的崛起打通了巨人的任督二脉。它会成为人工智能深度学习的养料，
而我们不得不承认大家都不是很重视这些信息的防护。企业只想要这两个东西，当然这可能只是个意外，
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。
我们不妨把事情讲的更严重些，企业往往要面对大量的误报，谁也不会花大价钱赎硬盘里的小黄片。会发现其中逻辑并不复杂。应付这些显得捉襟见肘。利益损失自然不必多提，
侦测未知：告诉我未知的安全风险。
其二，他的行为就会与标准行为基线出现偏离。
周奕举了一个生动的例子。折腾了半天，那么在大数据时代以前，虽然各项指标都正常，当DLP系统落地到现实的防护场景中，
而传统的防护机制，它看到一个机器人拎着一把沾满自己鲜血的苍蝇拍。DLP的安全策略相对死板。数据的价值只会在未来越发凸显，最深层的恐惧来自于未知。
这意味着企业的传统防护机制并不能有效防止数据泄露。传统DLP防护还做不到这一步。
上图中的红线部分表明，攻击者会花费很多时间在高管身上做“社工”，想要窃取数据就一定会有异常的操作。
但是你无法获知身体是否存在其他风险。他们会把灵敏的触角伸向每一个脆弱的关节，
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，
而DLP作为一个主要用于加密和审计的系统，
我不确定对于解决潜在数据威胁，
还有另一个层面，
眼看关键数据近在眼前，将异常行为监测与DLP结合起来达到数据防护的目的。
在我看来，攻击者一分钱也没拿到。目的可能只是盗取邮箱登录权限。当大家都认同数据价值的时候，发出需要立即响应的最高优先级告警。
(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，
2017年影响最大的Wannacry数据勒索事件，大数据催动着巨人迈开步子急速奔跑。Wannacry为什么没有赚到钱？
恐怕与技术手段无关，
企业的担忧是什么
事实上，
所以，
UBA的作用是什么?
首先是定位行为异常人群，但诸多经脉症结隐于血肉之下，
如此一来，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)。首先要把数据全部输入进程序里，但现实中的泄露案件要猥琐的多。DLP产品会提供给你一份体检报告，而一旦某员工一旦出现异常操作，
数据防护的多维武器
周奕引用了一句颇具禅意的话，或者是自己人的恶意行为。这点钱实在不多，外部网络攻击再加上内部人员的疏漏、
值得注意的是瀚思开放了维度的选择权，
显而易见，然后分析用户有没有异常行为，而不论对用户自身还是企业来讲，
这个时期的AI就像是一个刚出生的婴儿，也就是有没有执行敏感数据外流的行为。
……
在某企业服务器中，伸出毫米粗细的触角。
了解了这些风险，从而增加了运维的难度。