识别访问分析在现代技术中的作用

关键要点

身份访问的增长带来了访问扩展、过度授权和审核疲劳等问题。传统的身份平台依赖静态参数生成伙伴群体，导致推荐的时效性差。通过实施智能访问分析，CISO可以显著提升组织安全性。三个关键步骤：确定相关伙伴群体、动态推荐和上下文驱动算法。

在当今快速发展的技术与商业环境中，身份如何访问关键应用及其信息的方式正迅速变化。身份数量的指数级增长导致了持续的访问扩展、过度授权以及审核疲劳。然而，在身份安全和治理平台的快速演变中，一些创新技术已浮出水面，帮助更好地管理这一身份扩展。本文将重点关注身份访问的分析。

利用智能分析

传统身份平台通常利用聚类算法来定义同伴群体，并据此构建访问分析和推荐。然而，依靠统计算法生成访问分析存在几个明显的不足之处。

第一个不足是，静态参数无法适应当今动态的组织。组织持续进行结构重组、剥离和收购，同时新员工的加入、内部调动与离职也频繁发生。但聚类算法依赖静态参数和属性生成同伴群体。这种 rigid 的方法可能导致生成的同伴群体迅速过时，产生过时的推荐，置信度低。

第二个不足是，传统平台依赖应用和系统所有者手动选择和微调属性组合，通常是一个耗时的试错过程。

当前系统也没有将使用数据整合到推荐引擎中，阻止系统在时间中学习和完善其推荐。

构建智能访问分析的三步法

对于希望提升组织安全基础设施的首席信息安全官CISO而言，理解和实施智能访问分析不仅是有益的在快速变化的数字环境中，它更是保持领先的关键。

这一创新方法的第一步包括：

根据用户、访问和应用类型确定最相关的伙伴群体。基于多维度伙伴群体的动态、智能推荐，减少对人工的依赖。利用身份、访问、使用情况以及内部/外部风险信号的上下文驱动算法，提供智能的、高置信度的动态推荐。吸纳使用情况使平台能够学习、微调并提高其发现和模型的覆盖度，以及推荐的有效性。

这些步骤转化为吸引人的好处：

黑洞加速器安卓版通过处理更大数量的安全数据，跨多种身份类型增强可扩展性，同时提升效率。优先检测异常访问和风险权利，改善整体资源使用。通过强化安全控制来加强安全措施，主动降低过度授权风险。基于身份属性、访问权限、用户活动和风险指标的综合分析生成推荐。可靠的智能自动化，基于使用模式授予访问批准；低风险案例可以自动批准，具有高置信度。通过自动检测、限制和监控异常访问，显著减少成本，从而减少人工干预和开销。

智能分析利用了人工智能和机器学习在身份安全领域所带来的潜力。