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Security und Event Monitoring

Digitales Reporting und Verwaltung von Datenzugriffen unterschiedlicher Abteilungen.

Data Orchestration Anomaly Detection Data Security

Die Challenge

Innerhalb von Finanzinstituten ist ein sensibler Umgang mit Daten von höchster Priorität. Zugriffe und Änderungen an den Daten unterliegen einem strengen Monitoring. Durch die Verteilung auf unterschiedliche Systeme ist dies nur schwer realisierbar. Aktuell werden unerlaubte Zugriffe anhand sogenannter Daten-Logs erst nachträglich erkannt. Die Überprüfung verläuft manuell und mühsam, sodass selten die Einflussfaktoren ermittelt werden können. Hierzu wird ein zentralisierter Zugriff mit klarer Datenstrukturierung benötigt, um die manuelle Überprüfungsarbeit vollständig zu digitalisieren und Anomalien im Nutzerverhalten im Vorfeld zu erkennen und zu verhindern. 

Unsere Lösung

Schritt 1: Zu Beginn der Datenstrukturierung wurde mit moira.vdl zunächst die Gesamtheit der Datensätze in einem zentralen System gesammelt und angebunden.  

Schritt 2: Im nächsten Schritt wurde das Nutzerverhalten unterschiedlicher Personengruppen mittels moira.dataflows identifiziert und die gesammelten Daten wurden geordnet.  

Schritt 3: Mit moira.analytics wurde entlang von Machine-Learning-Prozessen die Zuordnung des User-Verhaltens zu den klassifizierten Verhaltensgruppen automatisiert. Über die Anomalieerkennung bei abweichendem User-Verhalten können so bereits im Vorfeld Warnmeldungen erzeugt werden.  

Schritt 4: Die Echtzeitvisualisierung der Datenbearbeitung über moira.watch ermöglicht ein ausführliches Monitoring und kann unerlaubtem Datenzugriff mithilfe von interaktiven Tools gezielt entgegensteuern. 

Eingesetzte Produkte

Das Ergebnis  

Die automatisierten Meldungen bei Verstößen können im Falle von Angriffen direkt detektiert werden. Die dadurch erzielte Reaktionsfähigkeit und der rechtzeitige Einsatz von Schutzmechanismen ermöglicht eine effektive und effiziente Einhaltung der Sicherheitsvorschriften und datenschutzrechtlichen Grundverordnungen. 

Abweichendes User-Verhalten kann bereits im Vorfeld erkannt werden

 Ermöglicht bei falschem Verhalten rechtzeitig einzugreifen und die Gefahrenquelle zu identifizieren

Reibungslose Integration der Daten in Kontroll- und Überwachungssysteme

Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und datenschutzrechtlichen Grundverordnungen

 

 

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