Podejście to pozwala odróżnić normalną aktywność (np. skanowanie zasobów przez narzędzie bezpieczeństwa) od potencjalnego naruszenia (np. enumeracja zasobów przez usługę backupu). Model można łatwo rozszerzyć na inne dostawców chmury, platformy SaaS oraz środowiska Kubernetes.
Demaskowanie tożsamości w chmurze: od grupowania behawioralnego po automatyczną detekcję
Badacze Unit 42 opracowali model grupowania behawioralnego, który mapuje role tożsamości w chmurze na podstawie logów audytowych, umożliwiając automatyczną detekcję zagrożeń.
