# Deteksi anomali data di Log360

Deteksi aktivitas tidak biasa di seluruh pengguna, sistem, dan application secara real-time. Log360 menggabungkan machine learning (ML), behavioral analytics, dan entity risk scoring untuk mengungkap penyimpangan, mengurangi false positive, dan membantu tim keamanan merespons ancaman yang muncul dengan cepat.

## Cara Log360 mendeteksi anomali

[Anomaly detection](https://www.manageengine.com/log-management/cyber-security/what-is-anomaly-detection-in-cybersecurity.html?source=data-anomaly-detection) di Log360 didukung oleh beberapa pendekatan yang bekerja bersama untuk mengungkap penyimpangan yang benar-benar relevan:

- **Cloud-delivered rules:** Aturan deteksi dipelihara dan terus diperbarui untuk mengidentifikasi anomali yang sudah terdokumentasi dengan baik. Aturan ini mencakup suspicious process launch, penyalahgunaan privilege, aktivitas yang dipicu oleh insider, dan lainnya.
- **Behavioral baselines:** Setiap pengguna, perangkat, dan application dipantau secara berkelanjutan untuk membentuk gambaran perilaku normal. Ketika ada aktivitas yang menyimpang, misalnya pengguna mengunduh data jauh lebih banyak dari biasanya, aktivitas tersebut akan ditandai sebagai anomali.
- **Entity risk scoring:** Setiap penyimpangan dievaluasi berdasarkan konteks entitas terkait. Eksekusi proses yang tidak biasa pada domain controller memiliki bobot risiko lebih tinggi dibandingkan event yang sama pada mesin pengujian.
- **Pattern-based analysis:** Selain outlier pada satu event, Log360 juga memodelkan penyimpangan berbasis waktu dan urutan untuk mendeteksi serangan multi-tahap yang berkembang dalam hitungan hari atau minggu.

## Visibilitas anomali terpusat

Anomali dari seluruh infrastruktur IT dikumpulkan ke dalam satu dashboard terpadu. Dari sini, analis dapat:

- Melihat anomali yang dikelompokkan berdasarkan [entitas, jenis anomali, atau risk score](https://www.manageengine.com/id/log-management/user-and-entity-behavior-analytics.html?source=data-anomaly-detection).
- Mengorelasikan penyimpangan baru dengan aktivitas historis untuk melihat apakah perilaku tersebut merupakan bagian dari pola yang lebih luas.
- Memetakan anomali ke taktik dan teknik [MITRE ATT&CK®](https://www.manageengine.com/log-management/mitre-attack-framework.html?source=data-anomaly-detection) guna membantu proses investigasi.
- Menelusuri raw log data di balik setiap anomali untuk kebutuhan forensik yang lebih jelas.

![Centralized anomaly visibility](https://www.manageengine.com/log-management/images/data-anomaly-detection-s1-25.png)

## Use case utama untuk anomaly detection

### Anomali akun dan login

Dengan membangun baseline untuk pola login normal seperti waktu, lokasi, dan perangkat, Log360 dapat mendeteksi perilaku akses yang tidak biasa, misalnya aktivitas di luar jam kerja, impossible travel, atau login gagal berulang. Perbandingan peer group dan risk scoring membantu tim membedakan perjalanan yang sah dari upaya brute-force. Log360 juga menandai perubahan password yang mencurigakan di Windows, workstation, dan Microsoft SQL Server, termasuk reset pada akun sensitif seperti admin Directory Services Restore Mode. Selain itu, Log360 menyoroti kegagalan login yang berlebihan, account lockout, dan jeda panjang tanpa password reset di Microsoft 365.

## Temukan lebih banyak kapabilitas di Log360

### [Threat investigation](https://www.manageengine.com/id/log-management/threat-investigation.html?source=data-anomaly-detection)

Manfaatkan Incident Workbench di Log360 untuk menganalisis security alert, mengorelasikan event, dan menelusuri jalur serangan. Konsol analitik ini menghadirkan tampilan terpadu atas entitas utama seperti pengguna, proses, dan sumber ancaman, sehingga identifikasi akar masalah insiden dapat dilakukan lebih cepat.

### [Compliance reporting](https://www.manageengine.com/id/log-management/it-compliance-reporting-software.html?source=data-anomaly-detection)

Buat laporan yang siap audit untuk standar seperti ISO/IEC 27001, GDPR, PCI DSS, dan HIPAA. Template laporan kustom membantu mempercepat dan meningkatkan keandalan pengumpulan evidence.

### [SOAR dan workflow automation](https://www.manageengine.com/id/log-management/soar-security-orchestration.html?source=data-anomaly-detection)

Otomatiskan tugas respons yang berulang seperti suspend akun atau pemblokiran IP. Orkestrasi tindakan di berbagai tool yang terintegrasi untuk mengurangi waktu respons dan beban kerja analis.

### [AD auditing](https://www.manageengine.com/id/log-management/features/real-time-active-directory-auditing.html?source=data-anomaly-detection)

Pantau login pengguna, perubahan grup, modifikasi GPO, dan aktivitas akun dengan privilege secara real-time untuk melindungi infrastruktur identity yang kritikal.

## Pertanyaan yang Sering Diajukan

### 1. Apa itu data anomaly detection?

Data anomaly detection adalah proses untuk mengidentifikasi pola aktivitas yang tidak biasa, seperti login, proses, atau pergerakan data, yang menyimpang dari baseline yang telah ditetapkan dan dapat mengindikasikan perilaku berbahaya.