Identity Analytics für sichere Identitäten

Big Data gegen Betrugsversuche

Der Diplom-Physiker Oliver Schonschek ist freier IT-Fachjournalist und IT-Analyst in Bad Ems.

Big Data und IAM arbeiten Hand in Hand

Verschiedene Lösungen für Identity and Access Management haben bereits Funktionen für Big Data Security Analytics an Bord, andere verfügen zumindest über passende Schnittstellen.

Access Insight von Courion bewertet automatisch die Risiken, die mit Benutzeranmeldungen und -aktivitäten einhergehen, identifiziert Benutzerzugriffe, die gegen interne Richtlinien verstoßen, vergleicht die Aktivitätsmuster und damit das Verhalten von Identitäten mit definierten Modellen und liefert Informationen, wie die Zugangskontrolle in der aktuellen Situation für eine bestimmte Identität aussehen sollte.

Access Governance und Identity Management Software Suite von Avatier bündeln ebenfalls das Management von Identitäten und Zugriffen mit der Prüfung aktueller Risiken und Compliance-Vorgaben. Abhängig von den genutzten Zugängen, Privilegien und Systemen ermittelt die IAM-Lösung von Avatier mit dem integrierten "Risiko Radar" einen aktuellen Risikowert für jede verwaltete Identität.

Der Garancy Access Intelligence Manager von Beta Systems überprüft das Berechtigungs- und Identitätsmanagement anhand definierter Risikoparameter, identifiziert besonders riskante Zugänge und Privilegien und liefert Administratoren sowie Management eine Reihe von Risikoanalysen und Berichten, die sich kundenspezifisch anpassen lassen.

Lösungen wie Garancy Access Intelligence Manager von Beta Systems analysieren und bewerten Zugangsberechtigungen und warnen vor riskantem Nutzerverhalten.
Lösungen wie Garancy Access Intelligence Manager von Beta Systems analysieren und bewerten Zugangsberechtigungen und warnen vor riskantem Nutzerverhalten.
Foto: BETA Systems Software AG
Intelligente Analysen bieten dem Management wichtige Einblicke in das Identitätsmanagement und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben.
Intelligente Analysen bieten dem Management wichtige Einblicke in das Identitätsmanagement und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben.
Foto: BETA Systems Software AG

Weitere Lösungen am Markt

Ein Beispiel für Big Data Security Analytics mit Schnittstellen zu IAM-Systemen ist HP ArcSight IdentityView. Die Lösung unterstützt bereits im Standard mehrere IAM-Lösungen, untersucht und bewertet die Aktivitäten von digitalen Identitäten, um Anomalien festzustellen, warnt vor besonders riskanten Nutzeridentitäten, unterstützt forensische Untersuchungen im Fall von IT-Sicherheitsvorfällen und hält verschiedene Dashboards und Berichte bereit, damit das Management die Sicherheit des Identitätsmanagements bewerten kann.

Big-Data-Analysen für digitale Identitäten und die Beziehungen zwischen Identitäten unterstützt IBM mit InfoSphere Identity Insight. Diese Analysen helfen bei der Risikobewertung im Identitätsmanagement und bei der Aufdeckung möglicher Betrugsfälle oder Insider-Attacken. Die von IBM übernommene Lösung CrossIdeas dient ebenfalls der risikobasierten Zugangs- und Zugriffskontrolle und sucht unter anderem nach Verstößen bei der Aufgaben- und Rollentrennung (Segregation of Duty). Sicherheitsrelevante Informationen zur aktuellen Risikobewertung sind zum Beispiel über Schnittstellen zu IBM Security Intelligence - Lösungen verfügbar.

Der Identity Manager von NetIQ sieht definierte Schnittstellen nicht nur zu NetIQ Sentinel, sondern auch für zahlreiche weitere SIEM-Lösungen (Security Information and Event Management) Von Drittanbietern vor. Die Verbindung zwischen Big-Data-Analyse und Identitätsmanagement wird also bereits im Standard gezielt unterstützt.

Zwei der wichtigsten Lösungsbausteine der modernen IT-Security sind auf dem Weg, eine neue Art von Identitätssicherheit zu schaffen, die man mit Identity Analytics bezeichnen kann. Diese Kombination aus Big-Data-Analysen und Identity and Access Management ist eine zentrale Antwort auf die zunehmende Gefahr durch Identitätsdiebstahl sowie eine entscheidende Grundlage zur sicheren Nutzung des Internet of Things (IoT). Die folgende Tabelle fasst die Vorteile nochmals zusammen. (sh)

Identity Analytics

Vorteile für IAM

Vorteile für BDA

  • Unterstützung einer risikobasierten Zugangskontrolle·

  • Besserer Aufdeckung von Identitätsfälschung oder Identitätsdiebstahl

  • Schnellere Reaktionen bei der Identitätsprüfung, Zugangs- und Zugriffskontrolle

  • Individuelle Absicherung des Zugangs und Zugriffs auf Big Data nach Nutzer, Gruppen, Rollen und Einzelberechtigungen

  • Vielversprechender Anwendungsfall für teils noch ungenutzte Big-Data-Potenziale

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