Activity Distribution

Das Modell Activity Distribution lernt Verhaltenscluster auf der Grundlage der LDAP-Gruppendefinition und sucht nach Abweichungen von der Normalverteilung dieser Cluster im Zeitverlauf.

Aktivieren Sie das Machine Learning-Modell Activity Distribution (Aktivitätsverteilung), um dynamische Verhaltenscluster für alle von Machine Learning überwachten Benutzer auf der Seite User Details (Benutzerdetails) anzuzeigen. Bösartiges Verhalten kann sich als Änderungen in der Verteilung des Verhaltensclusters eines Benutzers manifestieren, d. h., die Aktivitäten des Benutzers beginnen von seinen üblichen Aktivitäten abzuweichen. Ähnliche Aktivitäten werden für alle Benutzer durch dieselben Farben dargestellt. Ab Version 4.0.0 werden Benutzer basierend auf dem Feld Group by (Gruppieren nach) gruppiert und analysiert.

Wichtig: Sie müssen mindestens zwei definierte Gruppen haben, die jeweils mindestens 5 Benutzer enthalten. Wenn Sie die Gruppenauswahl ändern, muss ein neues Modell erstellt werden. Für die Durchführung der Modellerstellung ist ein erheblicher Aufwand an Zeit und Computerressourcen erforderlich. Es wird nicht empfohlen, diesen Wert häufig zu ändern.

Ereignisname

UBA : Deviation from normal activity patterns (Abweichung von normalen Aktivitätsmustern)

sensevalue

5

Erforderliche Konfiguration

Wählen Sie im Feld "Gruppieren nach" eine Gruppe aus, z. B. "Jobbezeichnung", "Abteilung" oder "Benutzerdefinierte Gruppe", um das Modell zu aktivieren. Gruppen werden in der Benutzerimportoptimierungskonfiguration definiert, die aus den Benutzerimportdaten stammt. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerimportkonfigurationen optimieren.

Protokollquellentypen

Jede Protokollquelle mit Ereignissen, die einen Benutzernamen bereitstellen.