VARONIS: MIT PROAKTIVER ANALYSE UND VORAUSSCHAUENDEN BEDROHUNGSMODELLEN GEGEN DATENSCHUTZVERLETZUNGEN

VARONIS: MIT PROAKTIVER ANALYSE UND VORAUSSCHAUENDEN BEDROHUNGSMODELLEN GEGEN DATENSCHUTZVERLETZUNGEN

Updates für DatAdvantage und DatAlert bestätigen die Vorreiterrolle von Varonis bei der Analyse des Nutzerverhaltens

New York (USA), Nürnberg (Deutschland) – 16. November 2015 – Varonis Systems, Inc. (NASDAQ: VRNS), einer der führenden Anbieter von Softwarelösungen für unstrukturierte nutzergenerierte Unternehmensdaten, veröffentlicht die Beta-Version seiner prädiktiven Bedrohungsmodelle. Diese Modelle dienen dazu so unterschiedliche Phänomene wie Insider-Bedrohungen, Attacken von außen bis hin zu Infektionen mit CryptoLocker sowie verdächtiges Nutzerverhalten zu erkennen und zu analysieren.

Version 6.2.5 der Varonis Metadata Framework-Plattform enthält maßgebliche Verbesserungen bei Varonis DatAlert, einer der am häufigsten eingesetzten Lösungen um unstrukturierte Daten zu überwachen. Also die in der Regel umfassendsten, wertvollsten und sensibelsten Datenbestände, auf die es die meisten Angreifer abgesehen haben. Zu den neuen Funktionen gehören hochentwickelte Analysetechniken und prädiktive Bedrohungsmodelle, die Unternehmen dabei unterstützen, eine wachsende Anzahl von Datenschutzverstößen abzuwehren. Diese werden durch bisher unbemerkt erfolgende Zugriffe und ein schädigendes Verhalten von Insidern verursacht beziehungsweise verschärft, zum Beispiel durch das unbefugte Nutzen privilegierter Konten und den Missbrauch von Zugriffsrechten.

Neue Funktionen in der Version 6.2.5 des Varonis Metadata Frameworks:

  • Dutzende automatisierter Bedrohungsmodelle für Varonis DatAlert, um bei ungewöhnlichen Zugriffen und verdächtigen Aktivitäten erweiterte Warnungen auszugeben
  • Erweiterte Funktionen in Varonis DatAdvantage zur Analyse von Metadaten und zur automatischen Ermittlung kritischer Datenbestände, wichtiger Personen und normaler Aktivitäten, um den Normalbereich des Nutzerverhaltens abzugrenzen
  • Präzise Identifizierung von ungewöhnlichem Nutzerverhalten durch Varonis DatAdvantage mithilfe von maschinellem Lernen / von maschinellen Algorithmen und Verhaltensmodellen

Aus Kundenperspektive

Enovos, ein führender Energieversorger, tätig in mehreren europäischen Ländern, nimmt seine Pflichten in punkto Datenschutz sehr ernst. Die neuen Analysefunktionen von Varonis helfen dem Unternehmen, den Datenschutz zu verbessern: Zurückliegende Nutzeraktivitäten werden analysiert, umfassende Nutzerprofile mit den entsprechenden Verhaltensmustern erstellt und ungewöhnliche Aktivitäten aufgedeckt. „Wir begrüßen diese Weiterentwicklung, die uns helfen wird, Insider-Bedrohungen künftig noch schneller zu erkennen“, so Enovos.

Aus Analystenperspektive

Doug Cahill, Senior Analyst bei der Enterprise Strategy Group: „Eine der Herausforderungen beim Einsatz unterschiedlicher Sicherheitssensoren ist die überwältigende Menge irrelevanter Warnungen und falsch positiver Ergebnisse. Firmen sehen sich dadurch häufig gezwungen, die Meldungen abzuschalten und nur noch in Bedrohungssituationen einzusetzen. Der proaktive Effekt geht dadurch verloren. Durch die Analyse der Aktivitäten mehrerer Monate kann Varonis Unternehmen helfen, den Normalbereich der Nutzeraktivitäten zu definieren und anschließend automatisierte Bedrohungsmodelle bereitstellen, um kontextbezogene und somit relevante Warnungen zu bekommen. Das Erkennen von Anomalien anhand von Anwenderaktivitäten ist ein echter Fortschritt bei der Analyse des Nutzerverhaltens.“

Aus Partnerperspektive

Sam Cattle, Security Architect und Consulting Manager bei Rolta AdvizeX, einem Partner von Varonis: „Wir sind begeistert von den neuen Funktionen in DatAdvantage und DatAlert. Diese Updates werden für unsere Kunden von unschätzbarem Wert sein, denn die Menge an unstrukturierten Daten, die sie bewältigen müssen, wächst unaufhaltsam. Diese Informationen sind sensibler denn je, und das Risiko eines Sicherheitsvorfalls war noch nie so hoch wie heute. Deshalb benötigen unsere Kunden eine Lösung, die ihnen hilft, mehr aus ihren Metadaten herauszuholen. Um noch präzisere Erkenntnisse zu erlangen sowie verdächtiges Nutzerverhalten, ungewöhnliche Datenzugriffsmuster und andere Risikoanzeichen bei ihren Mitarbeitern frühzeitig zu erkennen. Wir werden die neuen Varonis-Updates bei unseren Kunden zeitnah einführen und implementieren.“

Aus der Perspektive des Varonis CEO

Yaki Faitelson, Mitgründer und CEO von Varonis: „Mittlerweile haben Organisationen erkannt, dass sich eine umfassende Sicherheitsstrategie nicht mehr auf den Perimeterschutz fokussieren darf. Sie müssen ihr Wissen über die Beziehungen zwischen Nutzern und Daten in Echtzeit erfassen, analysieren und darauf reagieren. Die Analyse kann nur so gut sein wie die dafür verwendeten Metadaten. Varonis bietet besonders umfassende und hochwertige Metadaten im Bereich der unstrukturierten Daten. In den vergangenen zehn Jahren haben wir Metadaten für fast 4.000 Kunden gesammelt und analysiert. Unsere jüngste Version bietet einen völlig neuen Grad an Automatisierung. Dazu gehören vorgefertigte Bedrohungsmodelle zu differenzierten Profilen mit normalen Verhaltensmustern. Wir werden zusätzliche Bedrohungsmodelle auf der Basis von Nutzeraktivitäten entwickeln und unseren Inside-out-Sicherheitsansatz weiter verbessern.“

Faitelson: „Eines ist offensichtlich: Firmen können den Trend zu Cybersecurity-Vorfällen, die ihre Geschäftstätigkeit bedrohen, nur stoppen oder verlangsamen, wenn sie Varonis als Kernkomponente in ihre Infrastruktur integrieren.“

Mit den neu integrierten Bedrohungsmodellen, die auf Analysen des Benutzerverhaltens basieren, liefert Varonis einzigartige Einblicke und ermöglicht es Unternehmen, potenziell verheerende Datenschutzverletzungen zu erkennen und zu verhindern. Bisher konnten IT- und Sicherheitsadministratoren, verdächtige Aktivitäten anhand statischer Bedingungen identifizieren. Varonis 6.2.5 erweitert diese Funktionalität durch vorgefertigte Bedrohungsmodelle und anpassbare Definitionen des Normalbereichs, die im Laufe der Zeit weiterentwickelt werden. Mithilfe dieser Modelle lassen sich die von den Varonis-Lösungen erhobenen Metadaten wesentlich genauer analysieren. Dadurch sind Bedrohungen besser zu erkennen. Zusätzlich schafft die Lösung über mehr Sensoren eine höhere Transparenz. Die aus der Analyse des Benutzerverhaltens gewonnenen Erkenntnisse helfen dabei, zukünftig Bedrohungen besser zu verhindern.