联邦公民机构

内部威胁

当各种迹象表明您可能遇到恶意内部人员时，需要发掘的分析和数据类型几乎始终完全相同。检测恶意内部人员需要三个关键数据类型：

• IT 系统和安全性日志：用户生成的任何数据作为人机活动已验证凭据的结果。
• 组织背景：员工信息 - 通常包含在业务系统中，例如人力资源数据库或时间管理系统
• 外部背景：雇主可访问的数据是就业协议的产物，尤其是处理敏感信息或知识产权的数据

使用统计分析、个人活动比较分析和用户活动内容分析，Splunk 技术可将这些关键数据类型与用户活动相关联，提供关于可疑恶意行为更完整的案例。

网络安全

传统的边界国防方法不能处理如今复杂的安全性威胁。Splunk 的大数据平台是检测模式与发掘恶意行为和攻击的理想选择，而这些攻击是无法通过签名和基于规则的系统查看。

Splunk 客户从传统安全点解决方案和具有凭证的用户机器交互中获取数据，然后将该数据与其他背景的 IT 运营数据结合时，可获取最大价值和最快速的事件响应时间。

国防和情报机构依靠 Splunk 技术获取安全性解决方案的目的是：

• 更换或增强目前的安全性信息和时间管理 (SIEM)
• 加快对计算机网络事件的响应时间
• 在更大数据量和更多数据类型的情况下，更快速地获取根本原因分析
• 从任务关键自定义应用中获取安全性和运营日志数据，而这些应用中的数据却不符合预定方案

使用统计分析、个人活动比较分析和用户活动内容分析，Splunk 技术可将这些关键数据类型与用户活动相关联，提供关于可疑恶意行为更完整的案例。

欺诈

政府机构中的欺诈正以惊人的速度增长，包括一些活动，例如呼叫中心人员的"社交工程"、"挖水"方案、钓鱼攻击和不公正利益的应用。呼叫数据记录、XML 表单和数据库中的结构化数据均是可以用于分析和检测欺诈的所有信息源。

Splunk 提供多项检查，以监测并主动
预防欺诈，主要方式有：

• 使用趋势统计分析
• 将逻辑应用于表单中收集的数据并观察不合逻辑的模式
• 执行对外部数据源的查找
• 基于搜索结果与其他系统自动交互

电信、教育和金融服务行业中成千上万个私营部门企业依靠 Splunk 平台保护免受欺诈造成的金融损失。