自动攻击不断进化以逃避检测,最终超越行业标准的安全控制(如 CAPTCHA)。 但并非所有攻击都是自动化的。 人类威胁行为者对组织的网络application安全构成了重大问题。 获取有关用户行为、网络特征和设备特征的高保真精炼数据可以帮助您更有效地检测恶意人类行为者和欺诈行为。 要防范欺诈,需要以可操作的行为洞察的形式为复杂情况提供背景信息。
与 F5 安全和欺诈专家一起探索如何利用来自 F5 分布式云数据智能的丰富用户和设备行为数据揭露恶意人类威胁行为者。 我们将分享 F5 数据智能文件示例的内容,并通过真实示例向您展示如何从原始数据中推断出情报,以防止帐户接管和欺诈性帐户创建。
了解一家公司如何识别 89% 的账户接管欺诈行为。
了解如何通过从用户会话收集的深入、详细的遥测数据与现有数据源相结合来实现更好的欺诈检测。
了解如何将 F5 的反馈整合到您的 SIEM 工具中。
乌多·布吕歇尔
解决方案架构师
F5
贾斯汀·海耶斯
解决方案工程师
F5