Modelos de usuario individuales (observables)
Los modelos de usuario individuales (observables) calculan un conjunto de atributos y su respectivo recuento de sucesos para el usuario correspondiente a los últimos diez días. Si el usuario se desvía del intervalo previsto o utiliza un valor nuevo, el modelo de ML determina, con un alto margen de confianza, que el suceso es anómalo.
Movimiento lateral: Uso de activo interno Movimiento lateral: Uso de activo interno realiza un seguimiento de la actividad de activo de destino interno de un usuario por tiempo y crea un modelo para los patrones de comportamiento semanal previsto.Movimiento lateral: actividad de puerto de destino interno Movimiento lateral: actividad de puerto de destino interno realiza un seguimiento de la actividad de un usuario a la actividad de puerto de destino interno por tiempo y crea un modelo para los patrones de comportamiento semanal previsto.Movimiento lateral: actividad de zona de red Movimiento lateral: actividad de zona de red determina si la zona de red de un usuario es significativamente diferente del grupo definido por el usuario.Uso de proceso Uso de proceso realiza un seguimiento de la actividad de uso de proceso de un usuario a tiempo y crea un modelo para los patrones de comportamiento semanal previstos.