Activity Distribution
Activity Distribution 모델은 LDAP 그룹 정의를 기반으로 한 동작 클러스터를 학습하고 시간 경과에 따라 이러한 클러스터의 정상 분포에서 편차를 검색합니다.
Activity Distribution 기계 학습 모델을 사용하면 사용자 세부사항 페이지에서 기계 학습이 모니터하는 모든 사용자의 동적 작동 클러스터를 표시할 수 있습니다. 악의적 동작은 사용자의 작동 클러스터 분포에서 변경사항으로 명시할 수 있습니다. 즉, 사용자의 활동이 일상적인 활동에서 벗어나기 시작합니다. 비슷한 활동은 모든 사용자에 대해 비슷한 색상으로 표시됩니다. 4.0.0부터 사용자는 그룹 기준 필드를 기준으로 그룹화되고 분석됩니다.
중요: 각각 5명이상의 사용자를 포함하는 최소 두 개의 정의된 그룹이 있어야 합니다. 그룹 선택사항을 변경하는 경우
새로운 모델을 구성해야 합니다. 모델 작성을 완료하는 데에는 상당한 시간과 컴퓨터 자원이 필요합니다. 이 값을 자주 변경하지 않는 것이 좋습니다.
이벤트 이름
UBA : Deviation from normal activity patterns
sensevalue
5
필수 구성
모델을 사용하려면 직위, 부서 또는 사용자 정의 그룹과 같은 그룹별 필드에서 그룹을 선택하십시오. 그룹은 사용자 가져오기 데이터에서 시작되는 사용자 가져오기 튜닝 구성에 정의됩니다. 자세한 정보는 사용자 가져오기 구성 조정을 참조하십시오.
로그 소스 유형
사용자 이름을 제공하는 이벤트가 있는 모든 로그 소스.