Distribution de l'activité

Le modèle Distribution de l'activité apprend les clusters de comportement selon la définition de groupe LDAP et recherche les écarts par rapport à la distribution normale de ces clusters dans le temps.

Activez le modèle d'apprentissage automatique Distribution de l'activité pour afficher dans la page Détails de l'utilisateur les clusters de comportements dynamiques pour tous les utilisateurs qui sont surveillés par l'application Machine Learning. Un comportement malveillant peut se manifester sous forme de changements dans la distribution du cluster de comportements d'un utilisateur, c'est-à-dire que les activités de cet utilisateur commencent à dévier de ses activités habituelles. Les activités similaires sont représentées par des couleurs identiques pour tous les utilisateurs. A partir de la version 4.0.0, les utilisateurs sont regroupés et analysés en fonction de la zone Regrouper par.

Important: Vous devez disposer d'au moins deux groupes définis qui contiennent chacun 5 utilisateurs ou plus. Si vous modifiez la sélection du groupe, un nouveau modèle doit être construit. Une durée et une quantité de ressources considérables sont nécessaires pour terminer la création du modèle. Il n'est pas recommandé de modifier fréquemment cette valeur.

Nom de l'événement

UBA : Ecart vis-à-vis des modèles d'activité normaux

Valeur Sense

5

Configuration requise

Sélectionnez un groupe dans la zone Grouper par, par exemple la fonction, le service ou le groupe personnalisé, afin d'activer le modèle. Les groupes sont définis dans la configuration d'optimisation de l'importation d'utilisateurs à partir des données d'importation d'utilisateurs. Pour plus d'informations, voir Optimisation des configurations d'importation d'utilisateur.

Types de source de journal

Toute source de journal comportant des événements qui fournissent un nom d'utilisateur.