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PingOne Risk ist ein leicht integrierbarer Cloud-Service, der Ihrem Unternehmen mit maschinellem Lernen und Analysen zur Erkennung böswilliger Aktivitäten intelligentere Entscheidungen bei der Authentifizierung ermöglicht. PingOne Risk analysiert mehrere Risikosignale und kann so anomale Aktivitäten erkennen und Angriffe blockieren oder starke Authentifizierungsmethoden anfordern. So sind die Identitäten Ihrer Benutzer besser abgesichert.
PingOne Risk ermöglicht Administratoren das Konfigurieren intelligenzbasierter Richtlinien, indem die Ergebnisse mehrerer Risikoprädikatoren zum Errechnen einer einzelnen Risikobewertung herangezogen werden. Datenfeeds und Eingaben fließen in die Risikoprognose ein. Die Prädiktoren werden mit unterschiedlichen Punktzahlen kategorisiert und zu einer Risikorichtlinie zusammengefasst. Auf diese Weise lässt sich bestimmen, ob ein Benutzer ein geringes, mittleres oder hohes Risiko für das Unternehmen darstellt und welcher Grad der Authentifizierung erforderlich ist. Darüber hinaus können Administratoren mehrere Risikorichtlinien erstellen, um diese in den jeweiligen Anwendungsfällen für die Erfüllung der Unternehmensanforderungen anzuwenden.
Weniger Unterbrechungen der User Journey für Authentifizierungen
Aggregierte Risikorichtlinien, die mehrere Risikosignale berücksichtigen
Bessere Sicherheitslage durch das Erlernen des bisherigen Nutzerverhaltens und das Erkennen von Anomalien
PingOne Risk erstreckt sich in der User Journey von der „Bekannt“-Phase bis hin zu „Authentifiziert“.
PingOne Risk ermöglicht es Ihnen, verschiedenen Risikoprädikatoren Werte zuzuweisen, um das Gesamtrisiko zu errechnen. Sie können die Risikobewertungen und Schwellenwerte an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens und Ihre Anwendungsfälle anpassen und Umgehungen so einstellen, dass sie vor der Gesamtbewertung priorisiert werden. Risikorichtlinien sind unter anderem:
Anonymes Netzwerke
Anomalie der Geogeschwindigkeit
IP-Reputation
IP-Geschwindigkeit
Anomalie des Benutzerstandorts
Zugriffsverhalten von Nutzern
Benutzergeschwindigkeit
Nutzerbasiertes Risikomodell
Benutzerdefinierte/Drittpartei-Prädikatoren
Haben Sie schon Risikosignale? Ergänzen Sie diese benutzerdefinierten Feeds zu PingOne Risiko-Richtlinien und ordnen Sie ihnen hohe, mittlere oder niedrige Risikowerten zu. Sie können auch Umgehungen anwenden und Analysen im Dashboard anzeigen.
Übeltäter melden sich in der Regel nicht an, wie es legitime Nutzer tun. Anomale Nutzer zu erkennen hilft Ihrem Unternehmen, schädliche Aktivitäten aufzudecken. Allerdings müssen dazu Unmengen an Authentifizierungsdaten analysiert werden, um Verhaltensmuster zu erlernen.
PingOne Risk nutzt maschinelles Lernen, um Verhaltensweisen von Benutzern, die nicht den Unternehmensstandards entsprechen, als ungewöhnlich zu erkennen. Es wendet in Echtzeit maschinelles Lernen auf die Verhaltensanalyse von Benutzern und Entitäten an (User and Entity Behavior Analytics, UEBA) und gleicht kontinuierlich ungewöhnliches Verhalten mit dem vorherigen Benutzerverhalten von ab.
Cyberkriminelle nutzen in der Regel unbekannte VPN, TOR und Proxys, um ihre IP-Adresse zu verschleiern und sich so unerlaubten Zugriff auf Ressourcen und Anwendungen zu verschaffen. PingOne Risk analysiert IP-Adressdaten vom Gerät eines Benutzers, um festzustellen, ob die Adresse aus einem anonymen Netzwerk stammt. Wenn dies der Fall ist, kann der Benutzer zur Step-up-Authentifizierung aufgefordert oder der Zugriff verweigert werden. Darüber hinaus unterstützt PingOne Risk die Erstellung einer IP-Whitelist mit den VPN-Netzwerken eines Unternehmens, um sicherzustellen, dass legitime VPN-Benutzer auf autorisierte Ressourcen zugreifen können.
Wenn Sie wissen, wo innerhalb Ihres Unternehmen Gefahren drohen, können Sie die geeigneten Entscheidungen treffen, um die Sicherheitslage zu verbessern. PingOne Risk liefert Ihnen mit handfesten Dashboards und Berichten einen besseren Überblick über die Verteilung von Risikoereignissen, Kenntnisse über riskante Standorte, Hochrisiko-Faktoren, hochgefährliche Benutzer sowie über die Distribution von Browsern und Betriebssystemen. Sie können sich ausführlich mit den Risikodaten befassen und die erfasste Benutzeraktivität mit erweiterten Filteroptionen untersuchen.
Risikosignale für die adaptive Authentifizierung nutzen
Erlauben Sie Benutzern mit geringem Risiko den Zugriff ohne das Erzwingen einer Step-up-Authentifizierung
Anwendung von maschinellem Lernen und KI auf das Verhalten von Nutzern und Unternehmen
Zusammenführen einer Vielzahl von Bedrohungsindikatoren mit mehreren Datenfeeds und -eingaben
Tiefer Einblick in Risiken mit Berichten und Dashboards
Problemlose Identifizierung von Benutzern mit hohem Risiko und Erzwingen einer zusätzlichen Authentifizierung
Integrieren von benutzerdefinierten oder von Dritten gelieferten Risikosignalen
Kompatibel mit PingFederate und allen PingOne-Produkten, einschließlich DaVinci
Unterscheiden zwischen normalen und anormalen Authentifizierungsanfragen
Aggregierte Risikobewertung auf der Grundlage von Gewichten oder numerischen Werten
Sicherheit erhöhen
Minimieren der
Reibung bei der
Benutzererfahrung
Betrug vorbeugen
PingOne Risk ist einsetzbar für:
PingOne Services - Multi-Tenant SaaS
PingOne Risk ist in die PingOne Cloud-Plattform integriert und eine wesentliche Komponente der „Erkennen“-Phase des Identitäts- und Access-Managements auf der User Journey.
PingOne Risk ist in die PingOne Cloud-Plattform integriert und eine wesentliche Komponente der „Erkennen“-Phase des Identitäts- und Access-Managements auf der User Journey.
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