Co to jest analiza zachowań użytkowników i jednostek (UEBA)?

Podstawowa analiza UEBA składa się z dwóch kluczowych składników: analizy zachowań użytkowników (UBA) i analizy zachowań jednostek (EBA).

Usługa UBA ułatwia organizacjom wyświetlanie i zatrzymywanie potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa przez zrozumienie zachowania użytkowników. Jest to realizowane przez monitorowanie i analizowanie wzorców aktywności użytkowników w celu utworzenia modelu bazowego dla typowego zachowania. Model określa prawdopodobieństwo wykonania określonego działania przez określonego użytkownika na podstawie tego wzorca uczenia behawioralnego.

Podobnie jak UBA, EBA może również pomóc organizacjom identyfikować potencjalne cyberzagrożenia — po stronie sieci. EBA monitoruje i analizuje aktywność między podmiotami niebędącymi ludźmi, takimi jak serwery, aplikacje, bazy danych i Internet rzeczy (IoT). Pomaga to identyfikować podejrzane zachowania, które mogą wskazywać na naruszenie zabezpieczeń, takie jak nieautoryzowany dostęp do danych lub nietypowe wzorce transferu danych.

Razem UBA i EBA tworzą rozwiązanie, które porównuje różne artefakty, w tym lokalizacje geograficzne, urządzenia, środowiska, czas, częstotliwość i zachowanie elementów równorzędnych lub całej organizacji.

UEBA zbiera dane użytkowników i jednostek ze wszystkich połączonych źródeł danych w sieci organizacji. Dane użytkownika mogą obejmować działania logowania, lokalizację i wzorce dostępu do danych, natomiast dane jednostki mogą obejmować dzienniki z urządzeń sieciowych, serwerów, punktów końcowych, aplikacji i innych usług dodatkowych.

UEBA analizuje zebrane dane i używa ich do definiowania linii bazowych lub typowych profilów zachowań dla każdego użytkownika i jednostki. Punkty odniesienia są następnie używane do tworzenia dynamicznych modeli behawioralnych, które ciągle uczą się i adaptują w czasie na podstawie danych przychodzących.

Korzystając z punktów odniesienia jako przewodnika po typowym zachowaniu, UEBA kontynuuje monitorowanie aktywności użytkowników i jednostek w czasie rzeczywistym, aby pomóc organizacji określić, czy zabezpieczenia zasobu zostały naruszone. System wykrywa nietypowe działania, które odbiegają od typowego zachowania punktu odniesienia, na przykład inicjowanie nietypowo dużego transferu danych, co wyzwala alert. Mimo że anomalie same w sobie nie muszą wskazywać na złośliwe, a nawet podejrzane zachowanie, mogą służyć do ulepszania wykrywania, badania i wyszukiwania zagrożeń.

Alerty zawierające szczegółowe informacje o zachowaniu użytkownika, typie anomalii i potencjalnym poziomie ryzyka są wysyłane do zespołu centrum operacji zabezpieczeń (SOC). Zespół SOC otrzymuje informacje i określa, czy powinien kontynuować badanie na podstawie zachowania, kontekstu i priorytetu ryzyka.

Korzystając z analizy UEBA wraz z szerszym zestawem rozwiązań dotyczącychcyberzagrożeń , organizacje tworzą ujednoliconą platformę zabezpieczeń i ogólnie cieszą się silniejszym poziomem zabezpieczeń. UEBA współpracuje również z narzędziami wykrywania i reagowania zarządzanego (MDR) oraz rozwiązaniami zarządzania dostępem uprzywilejowanym (PAM) na potrzeby monitorowania; zarządzania informacjami i zdarzeniami zabezpieczeń (SIEM); oraz narzędzi do reagowania na zdarzenia na potrzeby akcji i reagowania.

Myśliwi zagrożeń używają analizy zagrożeń, aby pomóc w ustaleniu, czy ich zapytania wykryły podejrzane zachowanie. Gdy zachowanie jest podejrzane, anomalie wskazują na potencjalne ścieżki do dalszego badania. Analizując wzorce między użytkownikami i jednostkami, UEBA może szybciej wykrywać znacznie szerszy zakres cyberataków, w tym wczesne cyberzagrożenia, cyberzagrożenia niejawnego programu testów, ataki DDoS i ataki siłowe, zanim eskalują do potencjalnego incydentu lub naruszenia zabezpieczeń.

Modele UEBA są oparte na algorytmach uczenia maszynowego, które ciągle uczą się na podstawie zmieniających się wzorców zachowań użytkowników i jednostek przy użyciu analizy danych. Dostosowując się do potrzeb związanych z zabezpieczeniami w czasie rzeczywistym, rozwiązania zabezpieczeń mogą pozostać skuteczne w obliczu zmieniającego się środowiska zabezpieczeń oferującego zaawansowane cyberzagrożenia.

Analitycy zabezpieczeń używają anomalii, aby pomóc potwierdzić naruszenie, ocenić jego wpływ oraz zapewnić terminowe i praktyczne analizy potencjalnych zdarzeń związanych z bezpieczeństwem, których zespoły SOC mogą użyć do dalszego badania przypadków. To z kolei skutkuje szybszym i wydajniejszym rozwiązywaniem zdarzeń, co minimalizuje ogólny wpływ cyberzagrożenia na całą organizację.

W erze pracy hybrydowej lub zdalnej współczesne organizacje stają w obliczu cyberzagrożenia, które zawsze ewoluują, dlatego ich metody również muszą ewoluować. Aby skuteczniej wykrywać nowe i istniejące cyberzagrożenia, analitycy zabezpieczeń szukają anomalii. Chociaż pojedyncza anomalia nie musi wskazywać na złośliwe zachowanie, obecność wielu anomalii w łańcuchu zagrożeń może wskazywać na większe ryzyko. Analitycy zabezpieczeń mogą jeszcze bardziej ulepszyć wykrywanie, dodając alerty dotyczące zidentyfikowanych nietypowych zachowań. Dzięki wdrożeniu analizy UEBA i rozszerzeniu zakresu zabezpieczeń na urządzenia spoza tradycyjnego środowiska biurowego organizacje mogą aktywnie ulepszać zabezpieczenia logowania, eliminować cyberzagrożenia i zapewnić ogólną odporność i bezpieczeństwo środowiska.

W branżach regulowanych, takich jak usługi finansowe i opieka zdrowotna, przepisy dotyczące ochrony danych i ochrony prywatności są zgodne ze standardami, które każda firma musi przestrzegać. Możliwości analizy UEBA w zakresie ciągłego monitorowania i raportowania ułatwiają organizacjom śledzenie tych wymagań dotyczących zgodności z przepisami.

Analiza UEBA zapewnia organizacjom nieocenioną analizę, ale zawiera również własny, unikatowy zestaw wyzwań, które należy wziąć pod uwagę. Poniżej przedstawiono niektóre typowe problemy, które należy rozwiązać podczas implementowania interfejsu UEBA:

• Wyniki fałszywie dodatnie i ujemne
  Czasami systemy UEBA mogą błędnie kategoryzować normalne zachowania jako podejrzane i generować wynik fałszywie dodatni. UEBA może również pominąć rzeczywiste cyberzagrożenia zabezpieczeń, co może spowodować fałszywie ujemny wynik. Aby dokładniej wykrywać cyberzagrożenia, organizacje muszą z rozwagą badać alerty.
  
  
• Niespójne nazewnictwo między jednostkami
  Dostawca zasobów może utworzyć alert, który niewystarczająco identyfikuje jednostkę, na przykład nazwę użytkownika bez kontekstu nazwy domeny. W takim przypadku jednostki użytkownika nie można scalić z innymi wystąpieniami tego samego konta, a następnie zidentyfikować jako osobną jednostkę. Aby zminimalizować to ryzyko,ważne jest zidentyfikowanie jednostek przy użyciu standardowego formularza i zsynchronizowanie jednostek z dostawcą tożsamości w celu utworzenia pojedynczego katalogu.
  
  
• Kwestie dotyczące prywatności
  Wzmacnianie operacji zabezpieczeń nie powinno odbywać się kosztem indywidualnych praw do ochrony prywatności. Ciągłe monitorowanie zachowania użytkowników i jednostek wiąże się z pytaniami dotyczącymi etyki i prywatności, dlatego należy korzystać z narzędzi zabezpieczeń, zwłaszcza narzędzi zabezpieczeń z rozszerzoną sztuczną inteligencją, w sposób odpowiedzialny.
  
  
• Szybko zmieniające się cyberzagrożenia 
  Systemy UEBA zaprojektowano tak, aby dostosowywały się do zmieniających się środowisk cyberzagrożeń, ale nadal mogą napotykać wyzwania związane z nadążaniem za szybko zmieniającymi się cyberzagrożeniami. W miarę zmieniania się technik i wzorców cyberataków ważne jest, aby nadal dostosowywać technologię UEBA do potrzeb organizacji.

Dzięki postępom w uczeniu maszynowym, integracji sztucznej inteligencji i analizie danych, które zwiększają jej możliwości, przyszłość UEBA rysuje się w jasnych barwach. Oto niektóre z najbardziej atrakcyjnych trendów i zmian, które mogą kształtować ewolucję UEBA:

• Postępy w sztucznej inteligencji na potrzeby cyberbezpieczeństwa
  W miarę jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się coraz potężniejsze i bardziej zaawansowane, oczekuje się, że możliwości predykcyjne UEBA będą się jeszcze bardziej rozwijać. Algorytmy uczenia maszynowego, które ciągle uczą się na podstawie danych przychodzących, powinny lepiej identyfikować złożone wzorce i anomalie, poprawiać dokładność wykrywania cyberzagrożenia i zmniejszać liczbę wyników fałszywie dodatnich.
  
  
• Integracja z rozszerzonymi możliwościami wykrywania zagrożeń i reagowania na nie (XDR) oraz wykrywaniem i reagowaniem w punktach końcowych (EDR) 
  Analiza UEBA powinna być jeszcze bardziej zintegrowana z rozwiązaniami EDR i XDR. Rozwiązania EDR rozszerzają zakres zabezpieczeń, aby zapewnić widoczność międzyplatformową wpunktach końcowych. Rozwiązania XDR jeszcze bardziej rozszerzają ten zakres, oferując zabezpieczenia dla szerszego zakresu produktów, w tym sieci, serwerów, aplikacji opartych na chmurze, a także punktów końcowych. Włączenie analizy UEBA do architektury XDR i EDR rozszerza analizę zagrożeń udostępnianą przez te rozwiązania, dzięki czemu organizacje mogą efektywniej wykrywać cyberzagrożenia i reagować na nie w wielochmurowym, wieloplatformowym środowisku.
  
  
• Automatyzacja reagowania na incydenty 
  W połączeniu ze szczegółowymi informacjami UEBA automatyczne reagowanie na zdarzenia będzie szybsze, bardziej zaawansowane i wydajniejsze, co zmniejsza ogólny wpływ zdarzeń zabezpieczeń.
  
  
• Bardziej aktywne funkcje zabezpieczeń 
  UEBA zostanie jeszcze bardziej osadzona w rozwiązaniach do wykrywania tożsamości i punktów końcowych, a także w rozwiązaniach ochronnych. W obliczu coraz bardziej zaawansowanych cyberataków UEBA będzie ewoluować wraz z dodatkowymi rozwiązaniami zabezpieczeń, aby zapewnić jeszcze bardziej zaawansowane wykrywanie zagrożeń, a także szybkie reagowanie na zdarzenia. Na przykład zarządzane rozszerzone możliwości wykrywania zagrożeń i reagowania na nie (MXDR) łączy zarządzane usługi monitorowania, wyszukiwania zagrożeń i korygowania zarządzanego wykrywania i reagowania (MDR) z rozszerzoną ochroną zabezpieczeń XDR, aby zapewnić szybką, skuteczną i proaktywną ochronę przed cyberzagrożeniami poza punktem końcowym. Te nowe możliwości UEBA dadzą zespołom SOC możliwość proaktywnego wyszukiwania cyberzagrożeń w szerszym zakresie środowisk IT, dzięki czemu organizacje będą mogły wyprzedzać pojawiające się cyberzagrożenia.

Analiza ruchu sieciowego (NTA) to podejście cyberbezpieczeństwa, które w praktyce ma wiele podobieństw do UEBA, ale różni się pod względem koncentracji uwagi, aplikacji i skali. Tworząc kompleksowe rozwiązanie z zakresu cyberbezpieczeństwa, te dwa podejścia dobrze współpracują ze sobą:

• Koncentruje się na zrozumieniu i monitorowaniu zachowań użytkowników i jednostek w sieci za pośrednictwem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
• Zbiera dane ze źródeł użytkowników i jednostek, które mogą obejmować aktywność logowania, dzienniki dostępu i dane zdarzeń, a także interakcje między jednostkami.
• Używa modeli lub punktów odniesienia do identyfikowania zagrożeń wewnętrznych, kont z naruszonymi zabezpieczeniami i nietypowych zachowań, które mogą prowadzić do potencjalnego zdarzenia.

• Koncentruje się na zrozumieniu i monitorowaniu przepływu danych w sieci przez badanie pakietów danych i identyfikowanie wzorców, które mogą wskazywać na potencjalne zagrożenie.
• Zbiera dane z ruchu sieciowego, które mogą obejmować dzienniki sieciowe, protokoły, adresy IP i wzorce ruchu.
• Używa wzorców ruchu do identyfikowania zagrożeń sieciowych, takich jak ataki DDoS, złośliwe oprogramowanie oraz kradzież i eksfiltracja danych.
• Dobrze współpracuje z innymi narzędziami i technologiami zabezpieczeń sieci, a także z interfejsem UEBA.

W miarę jak zagrożenia cyberbezpieczeństwa wciąż ewoluują w szybkim tempie, rozwiązania UEBA stają się bardziej istotne w strategii obrony organizacji niż kiedykolwiek wcześniej. Kluczem do lepszej ochrony przedsiębiorstwa przed przyszłymi cyberzagrożeniami jest edukacja, proaktywność i świadomość.

Jeśli interesuje Cię wzmacnianie cyberbezpieczeństwa organizacji za pomocą funkcji UEBA nowej generacji, warto zapoznać się z najnowszymi opcjami. Rozwiązanie ujednolicone operacje zabezpieczeń łączy możliwości rozwiązania SIEM i UEBA, aby ułatwić organizacji obserwowanie i zatrzymywanie zaawansowanych cyberzagrożeń w czasie rzeczywistym, a wszystko to z jednej platformy. Szybciej korzystaj z ujednoliconych zabezpieczeń i widoczności w chmurach, platformach i usługach punktów końcowych. Uzyskaj pełny przegląd stanu zabezpieczeń, agregując dane zabezpieczeń z całego stosu technicznego i używając sztucznej inteligencji do odkrywania potencjalnych cyberzagrożeń.