Was ist User and Entity Behavior Analytics (UEBA)?

Im Kern besteht UEBA aus zwei Hauptkomponenten: Benutzerverhaltensanalyse (User Behavior Analytics, ABI) und Entitätsverhaltensanalyse (Entity Behavior Analytics, DHCP).

UBA hilft Organisationen dabei, potenzielle Sicherheitsrisiken zu erkennen und zu verhindern, indem sie das Benutzerverhalten verstehen. Dies wird erreicht, indem Muster über Benutzeraktivitäten hinweg überwacht und analysiert werden, um ein Basismodell für typisches Verhalten zu bilden. Das Modell bestimmt die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Benutzer basierend auf diesem Verhaltensmuster eine bestimmte Aktivität ausführt.

Genau wie UBA kann auch EBA Organisationen dabei helfen, potenzielle Cyberbedrohungen zu identifizieren – auf Seiten des Netzwerks. EBA überwacht und analysiert Aktivitäten zwischen nicht menschlichen Entitäten wie Servern, Anwendungen, Datenbanken und dem Internet der Dinge (IoT). Dies hilft bei der Identifizierung verdächtiger Verhaltensweisen, die auf eine Sicherheitsverletzung hinweisen könnten, z. B. nicht autorisierter Datenzugriff oder ungewöhnliche Datenübertragungsmuster.

Zusammen bilden UBA und EBA eine Lösung, die eine Vielzahl verschiedener Artefakte vergleicht, einschließlich geografischer Standorte, Geräte, Umgebungen, Zeit, Häufigkeit und Peer- oder organisationsweitem Verhalten.

UEBA sammelt Benutzer- und Entitätsdaten aus allen verbundenen Datenquellen im gesamten Netzwerk der Organisation. Benutzerdaten können Anmeldeaktivitäten, Speicherorte und Datenzugriffsmuster umfassen, während Entitätsdaten Protokolle von Netzwerkgeräten, Servern, Endpunkten, Anwendungen und anderen zusätzlichen Diensten enthalten können.

UEBA analysiert die gesammelten Daten und verwendet sie zum Definieren von Baselines oder typischen Verhaltensprofilen für alle Benutzer und Entitäten. Die Baselines werden dann verwendet, um dynamische Verhaltensmodelle zu erstellen, die kontinuierlich lernen und sich im Laufe der Zeit basierend auf den eingehenden Daten anpassen.

Unter Verwendung von Baselines als Leitfaden für typisches Verhalten überwacht UEBA weiter Benutzer- und Entitätsaktivitäten in Echtzeit, damit eine Organisation ermitteln kann, ob eine Ressource kompromittiert wurde. Das System erkennt anomale Aktivitäten, die vom typischen Baselineverhalten abweichen, z. B. die Initiierung einer ungewöhnlich großen Datenübertragung, die eine Warnung auslösen. Anomalien allein deuten nicht unbedingt auf schädliches oder sogar verdächtiges Verhalten hin, können aber zur Verbesserung von Erkennungen, Untersuchungen und Bedrohungssuche verwendet werden.

Warnungen mit Einblicken in das Benutzerverhalten, die Art der Anomalie und die potenzielle Risikostufe werden an ein Security Operations Center (SOC)-Team gesendet. Das SOC-Team erhält die Informationen und bestimmt, ob es die Untersuchung basierend auf Verhalten, Kontext und Risikopriorität vertiefen soll.

Durch die Verwendung von UEBA zusammen mit einem breiteren Satz von Lösungen für die Cyberbedrohung bilden Organisationen eine einheitliche Sicherheitsplattform und profitieren insgesamt von einem höheren Sicherheitsstatus. UEBA funktioniert auch mit Managed Detection and Response (MDR)-Tools und Privileged Access Management (PAM)-Lösungen für die Überwachung sowie Security Information & Event Management (SIEM) erleichtert Unternehmen die Erkennung, Analyse und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen, bevor diese den Geschäftsbetrieb stören.Security Information and Event Management (SIEM) und Incident Response Tools für Aktionen und Reaktionen.

Bedrohungsexperten verwenden Threat Intelligence, um zu ermitteln, ob ihre Abfragen verdächtiges Verhalten erkannt haben. Wenn das Verhalten verdächtig ist, zeigen die Anomalien auf potenzielle Pfade zur weiteren Untersuchung hin. Durch die Analyse von Mustern zwischen Benutzern und Entitäten kann UEBA eine viel größere Bandbreite von Cyberangriffen früher erkennen, einschließlich frühzeitiger Cyberbedrohungen, Insider-Cyberbedrohungen, DDoS-Angriffen und Brute-Force-Angriffen, bevor sie zu einem potenziellen Vorfall oder einer Sicherheitsverletzung werden.

UEBA-Modelle werden von Machine Learning-Algorithmen gesteuert, die mithilfe von Datenanalysen kontinuierlich aus sich entwickelnden Benutzer- und Entitätsverhaltensmustern lernen. Durch die Anpassung an die Sicherheitsanforderungen in Echtzeit können Sicherheitslösungen angesichts einer sich ändernden Sicherheitslandschaft mit komplexen Cyberbedrohungen effektiv bleiben.

Sicherheitsanalysten verwenden Anomalien, um eine Sicherheitsverletzung zu bestätigen, ihre Auswirkungen zu bewerten und zeitnahe und verwertbare Informationen für potenzielle Sicherheitsvorfälle bereitzustellen, die SOC-Teams zur weiteren Untersuchung von Fällen verwenden können. Dies wiederum führt zu einer schnelleren und effizienteren Lösung von Vorfällen, wodurch die Gesamtauswirkungen von Cyberbedrohungen auf eine gesamte Organisation minimiert werden.

Im Zeitalter der Hybrid- oder Remotearbeit sind unternehmen Cyberbedrohungen ausgesetzt, die sich ständig weiterentwickeln. Deshalb müssen sich auch ihre Methoden weiterentwickeln. Um neue und vorhandene Cyberbedrohungen effektiver zu erkennen, suchen Sicherheitsanalysten nach Anomalien. Obwohl eine einzelne Anomalie nicht unbedingt auf schädliches Verhalten hinweist, kann das Vorhandensein mehrerer Anomalien in der gesamten Kill Chain auf ein höheres Risiko hinweisen. Sicherheitsanalysten können Erkennungen noch weiter verbessern, indem sie Warnungen für identifiziertes ungewöhnliches Verhalten hinzufügen. Durch die Einführung von UEBA und die Erweiterung des Sicherheitsumfangs auf Geräte außerhalb der herkömmlichen Büroumgebung können Organisationen proaktiv Durch die Anmeldesicherheit wird gewährleistet, dass nur autorisierte „echte“ Benutzer auf Onlinekonten zugreifen dürfen – böswillige Akteure bleiben außen vor.Anmeldesicherheit verbessern, Cyberbedrohungen abschwächen und eine resilientere und sicherere Umgebung insgesamt sicherstellen.

In regulierten Branchen wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen enthalten Datenschutz- und Datenschutzbestimmungen Standards, die jedes Unternehmen einhalten muss. Die kontinuierlichen Überwachungs- und Berichterstellungsfunktionen von UEBA helfen Organisationen, diese gesetzlichen Complianceanforderungen nachzuverfolgen.

UEBA bietet Organisationen wertvolle Einblicke, birgt aber auch eigene besondere Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen. Im Folgenden sind einige häufige Probleme aufgeführt, die bei der Implementierung von UEBA zu beheben sind:

• Falsch positive und negative Ergebnisse
  Gelegentlich können UEBA-Systeme normale Verhaltensweisen fälschlicherweise als verdächtig kategorisieren und ein falsch positives Ergebnis generieren. UEBA kann möglicherweise auch tatsächliche Sicherheits-Cyberbedrohungen übersehen, die zu einem falsch negativen Ergebnis führen. Für eine genauere Erkennung von Cyberangriffen müssen Organisationen Warnungen mit Bedacht untersuchen.
  
  
• Inkonsistente Benennungen zwischen Entitäten
  Ein Ressourcenanbieter kann eine Warnung erstellen, die eine Entität nicht ausreichend identifiziert, z. B. einen Benutzernamen ohne den Domänennamenkontext. In diesem Fall kann die Benutzerentität nicht mit anderen Instanzen desselben Kontos zusammengeführt werden und wird dann als separate Entität identifiziert. Um dieses Risiko zu minimieren, ist es wichtig, Entitäten mithilfe eines standardisierten Formulars zu identifizieren und Entitäten mit ihrem Identitätsanbieter zu synchronisieren, um ein einzelnes Verzeichnis zu erstellen.
  
  
• Überlegungen zum Datenschutz
  Das Verstärken von Sicherheitsvorgängen sollte nicht auf Kosten einzelner Datenschutzrechte geschehen. Die kontinuierliche Überwachung des Benutzer- und Entitätsverhaltens wirft ethische und datenschutzrechtliche Fragen auf. Daher ist es wichtig, Sicherheitstools – insbesondere KI-erweiterte Sicherheitstools – verantwortungsbewusst zu verwenden.
  
  
• Sich schnell entwickelnde Cyberbedrohungen 
  UEBA-Systeme sind zwar so konzipiert, dass sie sich an sich ändernde Cyberlandschaften anpassen, dennoch kann es für sie schwierig sein, mit den sich schnell entwickelnden Cyberbedrohungen Schritt zu halten. Wenn sich Cyberangriffstechniken und -muster ändern, ist es wichtig, die UEBA-Technologie weiter zu optimieren, damit sie die Anforderungen der Organisation zu erfüllt.

Dank der Fortschritte im Bereich des Machine Learning, der KI-Integration und der Datenanalyse sieht die Zukunft des UEBA vielversprechend aus. Hier sind einige der überzeugendsten Trends und Entwicklungen, die wahrscheinlich die Entwicklung von UEBA mitgestalten:

• Fortschritte bei der KI für Cybersicherheit
  Da KI und maschinelles Lernen immer leistungsfähiger und anspruchsvoller werden, werden die Vorhersagefunktionen von UEBA voraussichtlich noch weiterentwickelt. Machine Learning-Algorithmen, die kontinuierlich basierend auf eingehenden Daten lernen, sollen komplexe Muster und Anomalien besser identifizieren, die Genauigkeit der Cyberbedrohungserkennung verbessern und falsch positive Ergebnisse reduzieren.
  
  
• Integration mit Extended Detection and Response (XDR) und Erkennung und Reaktion am Endpunkt (EDR) 
  Es wird erwartet, dass UEBA noch stärker in EDR ist eine Cybersicherheitstechnologie, die Endpunkte kontinuierlich auf Anzeichen von Bedrohungen überwacht und automatische Aktionen ausführt.EDR- und XDR-Lösungen integriert wird. EDR-Lösungen erweitern den Sicherheitsbereich, um plattformübergreifende Sichtbarkeit über Endpunkte hinweg zu ermöglichen. XDR-Lösungen erweitern diesen Bereich noch weiter, indem sie Sicherheit für eine größere Palette von Produkten bieten, einschließlich Netzwerken, Servern, cloudbasierten Anwendungen und Endpunkten. Durch die Integration von UEBA in XDR und EDR wird die von diesen Lösungen bereitgestellte Threat Intelligence verbessert, sodass Organisationen Cyberbedrohungen in einer Multicloudumgebung mit mehreren Plattformen effektiver erkennen und darauf reagieren können.
  
  
• Incident-Response-Automatisierung 
  In Kombination mit UEBA-Erkenntnissen werden automatisierte Reaktionen auf Vorfälle schneller, anspruchsvoller und effizienter, wodurch die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen insgesamt reduziert werden.
  
  
• Weitere proaktivere Sicherheitsfunktionen 
  UEBA wird tiefer in die Identitäts- und Endpunkterkennung sowie in Schutzlösungen eingebettet. Angesichts immer komplexerer Cyberangriffe entwickelt sich UEBA zusammen mit ergänzenden Sicherheitslösungen weiter, um eine noch bessere Bedrohungserkennung sowie schnelle Reaktionen auf Vorfälle zu ermöglichen. Managed Extended Detection and Response (MXDR) vereint beispielsweise die verwalteten Überwachungs-, Such- und Wartungsdienste von Managed Detection and Response (MDR) mit dem erweiterten Sicherheitsschutz von XDR, um eine schnelle, effektive und proaktive Cyberbedrohungsabdeckung über den Endpunkt hinaus bereitzustellen. Diese neuen UEBA-Funktionen bieten SOC-Teams die Möglichkeit, proaktiv in einer größeren Vielzahl von IT-Umgebungen nach Cyberbedrohungen zu suchen, sodass Organisationen den neuen Cyberbedrohungen einen Schritt voraus sind.

Die Netzwerkdatenverkehrsanalyse (Network Traffic Analysis, NTA) ist ein Cybersicherheitsansatz, der viel Ähnlichkeit mit UEBA in der Praxis hat, sich aber hinsichtlich Fokus, Anwendung und Skalierung von UEBA unterscheidet. Bei der Erstellung einer umfassenden Cybersicherheitslösung ergänzen sich die beiden Ansätze hervorragend:

• Konzentriert sich auf das Verstehen und Überwachen des Verhaltens von Benutzern und Entitäten innerhalb eines Netzwerks durch maschinelles Lernen und KI.
• Sammelt Daten aus Benutzer- und Entitätsquellen, z. B. Anmeldeaktivitäten, Zugriffsprotokolle und Ereignisdaten sowie Interaktionen zwischen Entitäten.
• Verwendet Modelle oder Baselines, um Insiderbedrohungen, kompromittierte Konten und ungewöhnliche Verhaltensweisen zu identifizieren, die zu einem potenziellen Vorfall führen können.

• Konzentriert sich auf das Verstehen und Überwachen des Datenflusses innerhalb eines Netzwerks, indem Datenpakete untersucht und Muster identifiziert werden, die auf eine potenzielle Bedrohung hinweisen könnten.
• Sammelt Daten aus Netzwerkdatenverkehr, z. B. Netzwerkprotokolle, Protokolle, IP-Adressen und Datenverkehrsmuster.
• Verwendet Datenverkehrsmuster, um netzwerkbasierte Bedrohungen wie DDoS-Angriffe, Schadsoftware sowie Datendiebstahl und -exfiltration zu identifizieren.
• Funktioniert gut mit anderen Netzwerksicherheitstools und -technologien sowie UEBA.

Da sich Cybersicherheitsbedrohungen in einem schnellen Tempo weiterentwickeln, werden UEBA-Lösungen für die Verteidigungsstrategie einer Organisation wichtiger als je zuvor. Der Schlüssel zum besseren Schutz Ihres Unternehmens vor zukünftigen Cyberbedrohungen besteht darin, informiert, proaktiv und aufmerksam zu bleiben.

Wenn Sie daran interessiert sind, die Cybersicherheitsbedrohung Ihrer Organisation mit UEBA-Funktionen der nächsten Generation zu stärken, sollten Sie die neuesten Optionen erkunden. Eine einheitliche Lösung für Sicherheitsvorgänge vereint die Funktionen von SIEM und UEBA, um Ihrer Organisation dabei zu helfen, komplexe Cyberbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern – alles von einer Plattform aus. Profitieren Sie von einer einheitlichen Sicherheit und Transparenz für Ihre Clouds, Plattformen und Endpunktdienste. Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über Ihren Sicherheitsstatus, indem Sie Sicherheitsdaten aus Ihrem gesamten Tech Stack aggregieren, und nutzen Sie KI, um potenzielle Cyberbedrohungen zu erkennen.