OpenText révèle les résultats de son enquête ITDR avec Dark Reading

Malgré sa récente entrée dans le stade de la cybersécurité, la détection et la réponse des menaces d’identité (ITDR) ont gagné en traction notable parmi les équipes de l’informatique et de la sécurité. ITDR combine SIEM et la sécurité de l’identité dans un environnement intégré qui non seulement lie les événements aux identités mais initie une réponse de sécurité. Étant donné que la connectivité omniprésente aux informations sensibles continue de se propager, les organisations reconnaissent qu’elles doivent investir de manière plus efficace pour sécuriser leurs actifs numériques sensibles.

Qu’est-ce qui rend ITDR différent?

Les éléments d’identité de l’ITDR comprennent la lutte contre les risques associés aux références compromises, à l’usage abusif et aux menaces d’initiés. Ils sont au centre desquels il est généralement plus facile d’exploiter les informations d’identification compromises plutôt que des vulnérabilités logicielles potentielles pour contourner la sécurité. Qu’ils soient phisés, volés dans les référentiels ou capturés des bûcherons, les titres de compétences restent le fondement des intrusions d’étranger d’aujourd’hui. En tant que tels, pour être efficaces, les organisations ont besoin d’une sécurité plus forte qu’une simple identité revendiquée avec ses références.

The Dark Reading – OpenText ITDR Survey

Il y a seulement quelques années, Gartner a éclaté une catégorie de sécurité distincte axée sur la détection et la réponse aux menaces basées sur l’identité – ITDR. En raison de l’entraînement rapide et de l’accent, OpenText a chargé Dark Read à mener une enquête pour évaluer leur posture de défense contre les attaques basées sur l’identité. De la même manière que Harley Adams et moi avons parcouru d’autres enquêtes en lecture sombre, nous vous guiderons dans notre dernière enquête.

Après une course rapide à travers la démographie, nous reviendrons dans quelle mesure les déploiements ITDR sont, souligner les tendances, discuter de la valeur perçue et retirer des nuances surprenantes.

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