이전 버전

릴리스를 놓친 경우 이전 버전의 기능 목록을 검토하십시오.

4.1.16 의 새로운 기능

  • RBAC (Role Based Access Control) 기능-클라이언트는 User Entity Behavior Analytics (UEBA) 기능의 역할 기반 액세스를 활용할 수 있습니다. RBAC는 Admin, Tenant admin 및 읽기 전용의 세 가지 역할로 나뉩니다.
  • 앱 기본 이미지를 v3.0.11로 업그레이드했습니다.
  • 기계 학습 앱의 Java 버전을 v17.0.7로 업그레이드했습니다.
  • 보안 취약성이 수정되었습니다.

4.1.15 의 새로운 기능

  • ncurses 라이브러리를 v6.1.10으로 업데이트했습니다.

4.1.14 의 새로운 기능

  • 다중 테넌트 구성이 발견되면 UEBA 는 이제 UEBA 헤더 영역에 테넌트 이름을 표시합니다.
  • UEBA 은 이제 검색 결과 페이지에서 한 번에 여러 사용자를 선택하고 삭제하는 옵션을 제공합니다.
  • UEBA 는 이제 암호화된 앱 호스트가 NAT 환경에서 사용될 때 올바른 IP 주소를 사용합니다.
  • 암호화된 앱 호스트가 NAT 환경에서 사용될 때 올바른 IP 주소를 사용하도록 ML이 개선되었습니다.
  • "lost user Id lookup object" 오류로 인해 빌드에 실패하면 ML 모델이 복구됩니다.
  • UEBA 도움말 또는 지원 페이지에서 ML 다운로드 로그 기능을 사용하여 수집되는 추가 파일이 추가되었습니다.
  • IBM® QRadar® SOAR (Security Orchestration Automation and Response) 앱에서 사용자 세부사항을 볼 때 UEBA 에서 예기치 않은 오류 상태를 트리거하는 문제가 수정되었습니다.
  • 해당 쿼리에 문자 시퀀스 $' 가 포함된 경우 ML의 사용자 정의 모델에 대한 쿼리가 유효성 검증에 실패하는 문제가 수정되었습니다.
  • 구성이 저장되고 zookeeper에 존재하는 경우 UBAController 프로세스가 충돌하는 문제가 수정되었습니다.

4.1.13 의 새로운 기능

  • 이제 감쇠 위험 요소를 0으로 설정할 수 있습니다. 이 경우 사용자의 전체 위험 점수를 줄일 수 없습니다.
  • 기계 학습 설치 또는 설치 제거와 관련된 오류 메시지가 이제 설치 프로그램 페이지에 30초동안 표시됩니다.
  • 관리자로 로그인할 때 UEBA 의 테넌트 인스턴스를 볼 때 유스 케이스 관리자에 대한 적절한 경로 재지정을 방해하는 문제가 수정되었습니다.
  • 무작위 사용자와 일치하는 QRadar 의 N/A 가 포함된 사용자 이름 필드에서 사용자 세부사항 보기 를 사용하는 문제가 수정되었습니다.
  • 실패한 기계 학습 모델을 자체 정정하지 못하게 하는 문제가 수정되었습니다.
  • 보안 취약성이 수정되었습니다.