Qu’est-ce que l’analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) ?

Fondamentalement, l’UEBA se compose de deux composants clés : l’analyse comportementale des utilisateurs (UBA) et l’analyse comportementale des entités (EBA).

L’UBA aide les organisations à voir et à arrêter les risques de sécurité potentiels en comprenant le comportement des utilisateurs. Cela s’effectue en supervisant et en analysant les modèles au sein de l’activité des utilisateurs afin de former un modèle de référence pour un comportement classique. Le modèle détermine la probabilité qu’un utilisateur spécifique effectue une activité spécifique en fonction de ce modèle d’apprentissage comportemental.

À l’instar de l’UBA, l’EBA peut également aider les organisations à identifier les cybermenaces potentielles, côté réseau. L’EBA supervise et analyse l’activité entre des entités non humaines telles que des serveurs, des applications, des bases de données et de l’Internet des objets (IoT). Cela permet d’identifier les comportements suspects susceptibles d’indiquer une violation, tels que l’accès non autorisé aux données ou les modèles de transfert de données anormaux.

Ensemble, l’UBA et l’EBA forment une solution qui compare différents artefacts, notamment les emplacements géographiques, les appareils, les environnements, l’heure, la fréquence et le comportement de l’homologue ou de l’organisation.

L’UEBA collecte des données utilisateur et d’entité à partir de toutes les sources de données connectées sur le réseau de l’organisation. Les données utilisateur peuvent inclure des modèles d’activité de connexion, d’emplacement et d’accès aux données, tandis que les données d’entité peuvent inclure des journaux d’activité provenant d’appareils réseau, de serveurs, de points de terminaison, d’applications et d’autres services supplémentaires.

L’UEBA analyse les données collectées et les utilise pour définir des lignes de base, ou des profils de comportement classiques, pour chaque utilisateur et entité. Les lignes de base sont ensuite utilisées pour créer des modèles de comportement dynamiques qui apprennent et s’adaptent en continu au fil du temps en fonction des données entrantes.

En utilisant des lignes de base comme guide pour le comportement classique, l’UEBA continue de superviser l’activité des utilisateurs et des entités en temps réel pour aider une organisation à déterminer si une ressource a été compromise. Le système détecte les activités anormales qui s’écartent du comportement de base classique, comme le lancement d’un transfert de données anormalement élevé, qui déclenche une alerte. Bien que les anomalies elles-mêmes n’indiquent pas nécessairement un comportement malveillant ou même suspect, elles peuvent être utilisées pour améliorer les détections, les enquêtes et le repérage des menaces.

Les alertes présentant des insights sur le comportement des utilisateurs, le type d’anomalie et le niveau de risque potentiel sont envoyées à une équipe de Centre des opérations de sécurité (SOC). L’équipe SOC reçoit les informations et détermine si elle doit approfondir l’enquête en fonction du comportement, du contexte et de la priorité des risques.

En utilisant l’UEBA avec un ensemble plus large de La renseignement sur les cybermenaces est une information qui aide les organisations à mieux se protéger contre les cyberattaques.solutions de cybermenace, les organisations forment une plateforme de sécurité unifiée et bénéficient d’une sécurité plus robuste dans l’ensemble. L’UEBA fonctionne également avec les outils de détection et de réponse managées (MDR) et les solutions de gestion des accès privilégiés (PAM) pour la supervision ; la Gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) ; et les outils de réponse aux incidents pour l’action et la réponse.

Les chasseurs de menaces utilisent la veille des menaces pour déterminer si leurs requêtes ont détecté un comportement suspect. Lorsque le comportement est suspect, les anomalies pointent vers des chemins d’accès potentiels pour une enquête plus approfondie. En analysant les modèles entre les utilisateurs et les entités, l’UEBA peut détecter un plus large éventail de cyberattaques plus tôt, y compris les cybermenaces précoces, les cybermenaces internes, les attaques DDoS et les attaques par force brute, avant qu’elles ne se transforment en incidents ou violations potentiels.

Les modèles UEBA sont pilotés par des algorithmes de Machine Learning qui apprennent en permanence de l’évolution des modèles de comportement des utilisateurs et des entités à l’aide de l’analyse des données. En s’adaptant aux besoins de sécurité en temps réel, les solutions de sécurité peuvent rester efficaces face à un paysage de sécurité en constante évolution avec des cybermenaces sophistiquées.

Les analystes de sécurité utilisent des anomalies pour confirmer une violation, évaluer son impact et fournir des insights opportuns et exploitables sur les incidents de sécurité potentiels, que les équipes SOC peuvent utiliser pour examiner les cas plus en détail. Cela permet une résolution plus rapide et plus efficace des incidents, ce qui réduit l’impact global des cybermenaces sur l’ensemble d’une organisation.

À l’ère du travail hybride ou à distance, les organisations d’aujourd’hui sont confrontées à des cybermenaces qui évoluent constamment, c’est pourquoi leurs méthodes doivent également évoluer. Pour détecter plus efficacement les cybermenaces nouvelles et existantes, les analystes de sécurité recherchent les anomalies. Bien qu’une seule anomalie n’indique pas nécessairement un comportement malveillant, la présence de plusieurs anomalies au sein de la chaîne de destruction peut indiquer un risque plus élevé. Les analystes de sécurité peuvent améliorer encore davantage les détections en ajoutant des alertes pour identifier un comportement inhabituel. En adoptant l’UEBA et en développant l’étendue de leur sécurité pour englober les appareils en dehors du contexte de bureau traditionnel, les organisations peuvent renforcer de manière proactive la sécurité de connexion, atténuer les cybermenaces et garantir un environnement plus résilient et sécurisé dans l’ensemble.

Dans les secteurs réglementés tels que les services financiers et la santé, les réglementations en matière de protection des données et de confidentialité sont soumises à des normes que chaque entreprise doit respecter. Les fonctionnalités de supervision et de création de rapports continues de l’UEBA aident les organisations à suivre ces exigences de conformité réglementaire.

Bien que l’UEBA fournisse aux organisations des insights précieux, il est également fourni avec son propre ensemble unique de défis à prendre en compte. Voici quelques problèmes courants à résoudre lors de l’implémentation de l’UEBA :

• Faux positifs et négatifs
  Parfois, les systèmes UEBA peuvent classer par erreur les comportements normaux comme suspects et générer un faux positif. L’UEBA peut également manquer les cybermenaces de sécurité réelles, ce qui peut générer un faux négatif. Pour une détection plus précise des cybermenaces, les organisations doivent examiner les alertes avec précaution.
  
  
• Nommage incohérent entre les entités
  Un fournisseur de ressources peut créer une alerte qui identifie de manière insuffisante une entité, par exemple un nom d’utilisateur sans le contexte du nom de domaine. Dans ce cas, l’entité utilisateur ne peut pas être fusionnée avec d’autres instances du même compte et est ensuite identifiée comme une entité distincte. Pour réduire ce risque, il est essentiel d’identifier les entités à l’aide d’un formulaire standardisé et de synchroniser les entités avec leur fournisseur d’identité pour créer un répertoire unique.
  
  
• Problèmes de confidentialité
  La sécurisation des opérations de sécurité ne doit pas se faire au détriment des droits individuels en matière de confidentialité. La supervision continue du comportement des utilisateurs et des entités pose des questions relatives à l’éthique et à la confidentialité. C’est pourquoi il est essentiel d’utiliser les outils de sécurité, en particulier les outils de sécurité améliorés par l’IA, de manière responsable.
  
  
• Cybermenaces en constante évolution 
  Bien que les systèmes UEBA soient conçus pour s’adapter aux paysages de cybermenaces en constante évolution, ils peuvent toujours être confrontés à des difficultés pour suivre le rythme des cybermenaces en constante évolution. À mesure que les techniques et modèles de cyberattaque changent, il est essentiel de continuer à ajuster la technologie UEBA pour répondre aux besoins de l’organisation.

Avec les avancées en matière de Machine Learning, d’intégration de l’IA et d’analytique données prévues pour améliorer ses fonctionnalités, l’avenir de l’UEBA s’annonce lumineux. Voici quelques-uns des développements et des tendances les plus attrayants susceptibles de façonner l’évolution de l’UEBA :

• Avancées en matière d’IA pour la cybersécurité
  À mesure que l’IA et le Machine Learning continuent de gagner en puissance et en sophistication, les fonctionnalités prédictives de l’UEBA sont censées se développer encore plus. Les algorithmes de Machine Learning, qui apprennent en continu en fonction des données entrantes, sont censés mieux identifier les modèles et anomalies complexes, améliorer la précision de la détection des cybermenaces et réduire les faux positifs.
  
  
• Intégration avec la détection et la réponse étendues (XDR) et la protection évolutive des points de terminaison (PEPT) 
  L’UEBA est censée s’intégrer encore plus étroitement aux solutions PEPT et XDR. Les solutions PEPT élargissent l’étendue de la sécurité pour fournir une visibilité multiplateforme entre les points de terminaison. Les solutions XDR élargissent encore davantage cette étendue en offrant une sécurité sur un plus large éventail de produits, notamment des réseaux, des serveurs, des applications nuage et des points de terminaison. L’incorporation de l’UEBA dans XDR et PEPT améliore les informations sur les menaces fournies par ces solutions, afin que les organisations puissent détecter et répondre plus efficacement aux cybermenaces dans un environnement multicloud et multiplateforme.
  
  
• Automatisation de la réponse aux incidents 
  Lorsqu’elles sont combinées à des insights UEBA, les réponses automatisées aux incidents deviennent plus rapides, plus sophistiquées et plus efficaces, réduisant ainsi l’impact global des incidents de sécurité.
  
  
• Fonctionnalités de sécurité plus proactives 
  L’UEBA sera incorporée dans la détection des identités et des points de terminaison, ainsi que dans les solutions de protection. Face aux cyberattaques de plus en plus sophistiquées, l’UEBA évoluera parallèlement aux solutions de sécurité complémentaires pour fournir une détection encore plus avancée des menaces, ainsi que des réponses rapides aux incidents. La détection et la réponse étendues et gérées (MXDR), par exemple, regroupe les services de surveillance, de repérage et de correction gérés de la détection et de la réponse gérées (MDR) avec la protection de sécurité étendue de XDR pour fournir une couverture de cybermenace rapide, efficace et proactive au-delà du point de terminaison. Ces nouvelles fonctionnalités de l’UEBA donnent aux équipes SOC la possibilité de rechercher de manière proactive des cybermenaces dans un plus large éventail d’environnements informatiques, ce qui permet aux organisations de rester à l’avant-garde des cybermenaces émergentes.

L’analyse du trafic réseau (NTA) est une approche de cybersécurité qui partage de nombreuses similitudes avec l’UEBA dans la pratique, mais diffère en termes de focus, d’application et d’échelle. Lors de la création d’une solution de cybersécurité complète, les deux approches fonctionnent bien ensemble :

• Se concentre sur la compréhension et la supervision des comportements des utilisateurs et des entités au sein d’un réseau par le biais du Machine Learning et de l’IA.
• Collecte des données à partir de sources d’utilisateurs et d’entités, qui peuvent inclure l’activité de connexion, les journaux d’accès et les données d’événement, ainsi que les interactions entre les entités.
• Utilise des modèles ou des lignes de base pour identifier les menaces internes, les comptes compromis et les comportements inhabituels susceptibles d’entraîner un incident potentiel.

• Se concentre sur la compréhension et la superevision du flux de données au sein d’un réseau en examinant les paquets de données et en identifiant les modèles susceptibles d’indiquer une menace potentielle.
• Collecte des données à partir du trafic réseau, qui peuvent inclure des journaux réseau, des protocoles, des adresses IP et des modèles de trafic.
• Utilise des modèles de trafic pour identifier les menaces réseau telles que les attaques DDoS, les programmes malveillants, ainsi que le vol et l’exfiltration de données.
• Fonctionne parfaitement avec d’autres technologies et outils de sécurité réseau, ainsi qu’avec UEBA.

Alors que les menaces de cybersécurité continuent d’évoluer à un rythme rapide, les solutions UEBA deviennent plus essentielles que jamais à la stratégie de défense d’une organisation. La clé pour mieux protéger votre entreprise contre les cybermenaces futures consiste à rester informé, proactif et conscient.

Si vous souhaitez renforcer la cybersécurité de votre organisation avec les fonctionnalités UEBA de nouvelle génération, vous souhaiterez explorer les dernières options. Une solution d’opérations de sécurité unifiée rassemble les fonctionnalités de SIEM et UEBA pour aider votre organisation à détecter et à arrêter les cybermenaces sophistiquées en temps réel, le tout à partir d’une seule plateforme. Déplacez-vous plus rapidement avec une sécurité et une visibilité unifiées sur vos clouds, plateformes et services de point de terminaison. Obtenez une vue d’ensemble complète de l’état de votre sécurité en agrégeant les données de sécurité de l’ensemble de votre pile technologique, et utilisez l’IA pour détecter les cybermenaces potentielles.