จากการศึกษาต่างๆ สรุปได้ว่า ผู้ใช้งาน เป็นจุดอ่อนที่สุดในห่วงโซ่ความปลอดภัย ซึ่งเราสามารถนำลักษณะความประพฤติของมนุษย์มาใช้ในการทำนายและป้องกันการโจมตีได้ โดยคุณ Abhilash Sonwane รองประธานอาวุโสด้านผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีของไซเบอร์โรมกล่าวว่า “เครือข่ายขององค์กรต่างๆ มีข้อมูลปริมาณมากมายที่จะนำมาใช้ทำนายเหตุการณ์ที่เกิดจากการกระทำของผู้ใช้ แต่ข้อมูลเหล่านี้ยังไม่พร้อมสำหรับใช้งาน อีกทั้งการเชื่อมโยงความสัมพันธ์ของข้อมูลจากบันทึก Log และรายงานที่หลากหลายย่อมใช้เวลานานและต้องการทักษะที่จำเพาะ ทำให้อาจมองข้ามความเสี่ยงที่เกิดจากมนุษย์ได้”
ยกตัวอย่างเหตุการณ์เช่น ผู้จัดการด้านความปลอดภัยท่านหนึ่งต้องการความสามารถที่เคยเห็นจากหนังเชิงวิทยาศาสตร์ที่มองเห็นอันตรายต่างๆ ที่กำลังจะเกิดขึ้นล่วงหน้าแล้วหยุดยั้งได้หมด ซึ่งความต้องการแบบนี้กลายเป็นแรงผลักดันให้พัฒนาความสามารถด้านความปลอดภัยเชิงรุก โดยหลายองค์กรและตัวผู้จัดการด้านความปลอดภัยเองต่างลงทุนกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Big Data เพื่อตรวจจับสัญญาณของการกระทำที่จำเพาะของผู้ใช้ หรือลักษณะแบบแผนเหตุการณ์บนเครือข่ายที่มีความเป็นไปได้ที่จะเกิดการโจมตีหรือความผิดปกติ
คุณ Sonwane ยังกล่าวเพิ่มว่า “ทีมงานด้านความปลอดภัยส่วนใหญ่มักวุ่นกับการตรวจหาพฤติกรรมที่มีความเสี่ยงของผู้ใช้งานจนไม่มีเวลาจัดการงานด้านความปลอดภัยของข้อมูลอื่นๆ ที่จำเป็น แต่ด้วย User Threat Quotient (UTQ) ของ ไซเบอร์โรม ทำให้ระบุพฤติกรรมบนเว็บที่น่าสงสัยของผู้ใช้บนเครือข่ายได้อย่างง่ายดาย ช่วยให้ทีมงานด้านความปลอดภัยได้ข้อมูลที่นำไปจัดการต่อได้ และแบ่งเบาภาระจากการจมอยู่ท่ามกลางข้อมูล Log ปริมาณมหาศาล”
User Threat Quotient (UTQ) คอยศึกษาพฤติกรรมการใช้เว็บของผู้ใช้โดยวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลจากทราฟิกบนเว็บทั้งที่อนุญาตและไม่อนุญาต จากการจัดกลุ่มด้วยเงื่อนไขต่างๆ เช่น ที่อยู่ไอพี, ทราฟิกแบบ P2P, ข้อความหลอกลวง, ภาพอนาจาร, URL ของสแปม, สปายแวร์, เว็บที่แปลง URL และอื่นๆ ที่มีความเสี่ยงทั้งด้านกฎระเบียบและความปลอดภัย
User Threat Quotient ช่วยเหลือ CSO และผู้จัดการความปลอดภัยด้านไอทีได้ดังนี้:
1. ตรวจจับผู้ใช้ที่มีความเสี่ยง โดยดูจากพฤติกรรมบนเว็บอย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์
2. กำจัดความซับซ้อนในการวิเคราะห์ Log ระดับเทอราไบต์ในการระบุพฤติกรรมเสี่ยงหรือน่าสงสัยของผู้ใช้งาน
3. ตัดความจำเป็นของกลุ่มธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางในการลงทุนกับเครื่องมือด้าน SIEM ต่างหากสำหรับตรวจจับผู้ใช้ที่มีความเสี่ยง
4. ทำให้สืบหาขอบเขตการแพร่กระจายความเสี่ยงบนเครือข่ายได้
5. ช่วยพัฒนาการจัดการแก้ไขปัญหา เพื่อปรับแต่งโพลิซีได้อย่างละเอียด
ด้วยกระแสที่เปลี่ยนไปของความปลอดภัยทั้งด้านไอทีและบนเครือข่ายทำให้เห็นถึงความจำเป็นที่มากขึ้นเรื่อยๆ ในการให้ความสำคัญกับอันตรายจากภายในองค์กร หรือจากตัวผู้ใช้งานมากกว่า ทำให้ CXO หลายท่านมองความปลอดภัยเชิงวิเคราะห์และการได้ข้อมูลที่นำไปจัดการต่อได้ว่าเป็นการลงทุนที่สำคัญนอกจากระบบคลาวด์, เวอร์ช่วลไลเซชั่น, และโมบิลิตี้ ทั้งนี้เพื่อยกระดับการวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยให้สามารถตัดสินใจได้เร็วกว่าเดิม ด้วยการขยายขอบเขตของนวัตกรรมด้านความปลอดภัยระดับเลเยอร์ 8 หรือการพิสูจน์ตัวตนด้วย UTQ ทำให้ Cyberoam เติมเต็มช่องว่างที่เกิดที่ระบบความปลอดภัยอื่นยังด้อยกว่าทั้งด้านการรับมือกับอันตรายจากภายใน และความเสี่ยงที่เกิดจากตัวผู้ใช้งานเอง