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Die Widgets für die Erkenntnisse zu internen Benutzerrisiken zeigen die Risikoinformationen der am häufigsten betroffenen internen Benutzer, die von Cloud App Security basierend auf verschiedenen Dimensionen identifiziert werden, und die Risikoereignisse, die am häufigsten ausgelöst werden.
Verwenden Sie das Dropdown-Menü, um den anzuzeigenden Zeitraum auszuwählen.
Klicken Sie auf die Zahl unter dem aktuellen Zeitraum, um die Protokolle anzuzeigen, die sich auf den betreffenden Zeitraum beziehen (letzte 24 Stunden, 7 Tage oder 30 Tage).

Widget
Beschreibung
Die 5 häufigsten Benutzer, die bösartige Dateien/URLs verteilen
Dieses Widget zeigt die 5 häufigsten internen Benutzer, die die meisten Phishing-E-Mails, bösartigen Dateien, Ransomware und bösartigen URLs über den ausgewählten Zeitraum verteilt haben. Mit diesem Widget können Sie problemlos die Benutzer identifizieren, die eine ernsthafte Bedrohung für Ihr Unternehmen darstellen. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um kompromittierte Benutzer oder bösartige Insider handelt.
Die 5 häufigsten Spammer
Dieses Widget zeigt die 5 häufigsten internen Benutzer, die die meisten Spam-E-Mail-Nachrichten über den ausgewählten Zeitraum gesendet haben. Mit diesem Widget können Sie problemlos die Benutzer identifizieren, die die meisten Störungen des normalen Datenverkehrs Ihres Unternehmens verursachen. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um kompromittierte Benutzer oder bösartige Insider handelt.
Die 5 häufigsten Empfänger von bösartigen E-Mails
Dieses Widget zeigt die 5 häufigsten internen Benutzer, die die meisten Phishing-E-Mails, bösartigen Dateien, Ransomware und bösartigen URLs über den ausgewählten Zeitraum erhalten haben. Diese Benutzer sind am stärksten von ernsthaften Angriffen betroffen und benötigen möglicherweise Ihre sofortige Aufmerksamkeit.
Die 5 häufigsten Spam-Empfänger
Dieses Widget zeigt die 5 häufigsten internen Benutzer, die die meisten Spam-E-Mail-Nachrichten über den ausgewählten Zeitraum empfangen haben. Mit diesem Widget können Sie problemlos die Benutzer identifizieren, die am stärksten von Spam betroffen sind.