O que é a análise comportamental de entidades e utilizadores (UEBA)?

Na sua essência, a UEBA consiste em dois componentes-chave: análise comportamental de utilizadores (UBA) e análise comportamental de entidades (EBA).

A UBA ajuda as organizações a ver e a parar potenciais riscos de segurança através da compreensão do comportamento do utilizador. Tal é alcançado através da monitorização e análise de padrões na atividade do utilizador para formar um modelo de linha de base para o comportamento típico. O modelo determina a probabilidade de um utilizador específico realizar uma atividade específica com base neste padrão de aprendizagem comportamental.

Tal como a UBA, a EBA também pode ajudar as organizações a identificar potenciais ciberameaças do lado da rede. A EBA monitoriza e analisa a atividade entre entidades não humanas, como servidores, aplicações, bases de dados e a Internet das Coisas (IoT). Isto ajuda a identificar comportamentos suspeitos que podem indicar uma falha de segurança, como o acesso não autorizado a dados ou padrões anormais de transferência de dados.

Juntos, o UBA e o EBA formam uma solução que compara uma variedade de artefactos diferentes, incluindo localizações geográficas, dispositivos, ambientes, tempo, frequência e comportamento de pares ou de toda a organização.

A UEBA recolhe dados de utilizadores e entidades de todas as origens de dados ligadas na rede da organização. Os dados do utilizador podem incluir atividade de início de sessão, localização e padrões de acesso a dados, ao passo que os dados da entidade podem incluir registos de dispositivos de rede, servidores, pontos finais, aplicações e outros serviços adicionais.

A UEBA analisa os dados recolhidos e utiliza-os para definir linhas de base, ou perfis de comportamento típicos, para cada utilizador e entidade. As linhas de base são, em seguida, utilizadas para criar modelos de comportamento dinâmicos que aprendem e se adaptam continuamente ao longo do tempo com base nos dados recebidos.

Utilizando as linhas de base como guia para o comportamento típico, a UEBA continua a monitorizar a atividade do utilizador e da entidade em tempo real para ajudar uma organização a determinar se um recurso foi comprometido. O sistema deteta atividades anómalas que se desviam do comportamento típico da linha de base, como o início de uma transferência de dados de volume anormalmente elevado, o que aciona um alerta. Embora as anomalias, por si só, não indiquem necessariamente um comportamento malicioso ou mesmo suspeito, podem ser utilizadas para melhorar as deteções, investigações e a investigação de ameaças.

Os alertas com funcionalidades que caracterizam o comportamento do utilizador, o tipo de anomalia e o nível de risco potencial são enviados para uma equipa do centro de operações de segurança (SOC). A equipa do SOC recebe a informação e determina se a investigação deve ser continuada, com base no comportamento, contexto e prioridade de risco.

Ao utilizarem a UEBA com um conjunto mais alargado de soluções de ciberameaça, as organizações formam uma plataforma de segurança unificada e desfrutam de uma postura de segurança mais forte em geral. A UEBA também funciona com ferramentas de deteção e resposta geridas (MDR) e privileged access management (PAM) para monitorização; gestão de informações e eventos de segurança (SIEM); e ferramentas de resposta a incidentes para ações e respostas.

Os investigadores utilizam as informações sobre ameaças para ajudar a determinar se as suas consultas detetaram comportamentos suspeitos. Quando o comportamento é suspeito, as anomalias apontam para potenciais caminhos para uma investigação mais aprofundada. Ao analisar padrões entre utilizadores e entidades, a UEBA pode detetar mais cedo uma gama muito mais ampla de ciberataques, incluindo ciberameaças iniciais, ciberameaças internas, ataques DDoS e ataques de força bruta, antes de se transformarem num potencial incidente ou falha de segurança.

Os modelos de UEBA são orientados por algoritmos de aprendizagem automática que aprendem continuamente com a evolução dos padrões de comportamento dos utilizadores e das entidades, com base na análise de dados. Ao adaptar-se às necessidades de segurança em tempo real, as soluções de segurança podem ser eficazes face a um cenário de segurança em mudança, caracterizado por ciberameaças sofisticadas.

Os analistas de segurança utilizam as anomalias para ajudar a confirmar uma falha de segurança, avaliar o seu impacto e fornecer informações atempadas e acionáveis sobre potenciais incidentes de segurança, que as equipas SOC podem utilizar para investigar melhor os casos. Isto, por sua vez, resulta numa resolução de incidentes mais rápida e eficiente, o que minimiza o impacto geral das ciberameaças em toda a organização.

Na era do trabalho híbrido ou à distância, as organizações atuais enfrentam ciberameaças que estão em permanente evolução, pelo que os seus métodos também têm de evoluir. Para deteção mais eficaz de ciberameaças novas e existentes, os analistas de segurança procuram anomalias. Embora uma única anomalia não indique necessariamente um comportamento malicioso, a presença de várias anomalias na cadeia de ataque pode indicar um risco maior. Os analistas de segurança podem melhorar ainda mais as deteções, ao adicionar alertas para comportamentos invulgares identificados. Ao adotar a UEBA e expandir o âmbito da segurança para abranger dispositivos fora do contexto tradicional de escritório, as organizações podem melhorar proativamente a segurança de início de sessão, mitigar ciberameaças e garantir um ambiente mais resiliente e seguro em geral.

Em indústrias regulamentadas, como os serviços financeiros e os cuidados de saúde, a proteção de dados e os regulamentos de privacidade incluem normas que todas as empresas têm de cumprir. As capacidades de monitorização e relatórios contínuos da UEBA ajudam as organizações a monitorizar estes requisitos de conformidade regulamentar.

Embora a UEBA forneça informações valiosas às definições, também tem o seu próprio conjunto exclusivo de desafios a considerar. Veja aqui algumas questões comuns a serem abordadas ao implementar a UEBA:

• Falsos positivos e negativos
  Ocasionalmente, os sistemas UEBA podem classificar erroneamente comportamentos normais como suspeitos e gerar um falso positivo. A UEBA também pode não detetar ciberameaças reais à segurança, o que pode gerar um falso negativo. Para uma deteção mais precisa de ciberameaças, as organizações precisam de investigar os alertas com cuidado.
  
  
• Nomenclatura inconsistente entre entidades
  Um fornecedor de recursos pode criar um alerta que não identifica suficientemente uma entidade, como um nome de utilizador sem o contexto do nome de domínio. Quando tal acontece, a entidade do utilizador não pode ser unida a outras instâncias da mesma conta, sendo identificada como uma entidade separada. Para minimizar este risco, é crucial identificar as entidades com um formulário padronizado e sincronizar as entidades com o respetivo fornecedor de identidade para criar um único diretório.
  
  
• Preocupações com a privacidade
  O reforço das operações de segurança não deve ser feito à custa dos direitos de privacidade individuais. A monitorização contínua do comportamento do utilizador e da entidade levanta questões relacionadas com a ética e a privacidade, razão pela qual é essencial utilizar as ferramentas de segurança de forma responsável, especialmente as ferramentas de segurança melhoradas por IA.
  
  
• Ciberameaças em rápida evolução 
  Embora os sistemas UEBA sejam concebidos para se adaptarem a cenários de ciberameaças em mudança, podem ainda enfrentar desafios para acompanhar a rápida evolução das ciberameaças. À medida que as técnicas e padrões ciberatacantes mudam, é crucial continuar a otimizar a tecnologia UEBA para responder às necessidades da organização.

Com os avanços na aprendizagem automática, na integração da IA e na análise de dados, que deverão melhorar as suas capacidades, o futuro da UEBA afigura-se promissor. Seguem-se algumas das tendências e desenvolvimentos mais marcantes que irão provavelmente orientar a evolução da UEBA:

• Avanços na IA para a cibersegurança
  À medida que a IA e a aprendizagem automática continuam a tornar-se mais poderosas e sofisticadas, espera-se que as capacidades de predição da UEBA se desenvolvam ainda mais. É expectável que os algoritmos de aprendizagem automática, que aprendem continuamente com base nos dados recebidos, identifiquem melhor padrões e anomalias complexos, melhorem a precisão da deteção de ciberameaças e reduzam os falsos positivos.
  
  
• Integração com a deteção e resposta alargada (XDR) e a deteção e resposta de pontos finais (DRP) 
  Espera-se que a UEBA se integre ainda mais estreitamente com as soluções de DRP e XDR. As soluções DRP expandem o âmbito da segurança para proporcionar visibilidade multiplataforma em pontos finais. As soluções XDR alargam ainda mais este âmbito, oferecendo segurança numa gama mais vasta de produtos, incluindo redes, servidores, aplicações com base na cloud, bem como pontos finais. A incorporação da UEBA no XDR e no DRP melhora as informações sobre ameaças fornecidas por estas soluções, para que as organizações possam detetar e responder mais eficazmente a ciberameaças num ambiente multicloud e multiplataforma.
  
  
• Automatização da resposta a incidentes 
  Quando combinadas com informações UEBA, as respostas automatizadas a incidentes tornar-se-ão mais rápidas, mais sofisticadas e mais eficientes, reduzindo o impacto dos incidentes de segurança em geral.
  
  
• Capacidades de segurança mais proativas 
  A UEBA será ainda mais presente na deteção de identidades e pontos finais, bem como nas soluções de proteção. Face a ciberataques cada vez mais sofisticados, a UEBA evoluirá juntamente com soluções de segurança complementares para proporcionar uma deteção de ameaças ainda mais avançada, bem como respostas rápidas a incidentes. A deteção e resposta alargada gerida (MXDR), por exemplo, reúne os serviços de monitorização, investigação e remediação geridos da deteção e resposta gerida (MDR) com a proteção de segurança alargada da XDR para fornecer uma cobertura rápida, eficaz e proativa das ciberameaças para além do ponto final. Estas novas capacidades UEBA darão às equipas SOC a capacidade de procurarem proativamente ciberameaças numa maior variedade de ambientes de TI, permitindo às organizações ficarem um passo à frente das ciberameaças emergentes.

A análise do tráfego de rede (NTA) é uma abordagem de cibersegurança que partilha muitas semelhanças com a UEBA na prática, mas difere em termos de foco, aplicação e escala. Ao formar uma solução abrangente de cibersegurança, as duas abordagens funcionam bem em conjunto:

• Foca-se na compreensão e monitorização dos comportamentos dos utilizadores e entidades dentro de uma rede através da aprendizagem automática e IA.
• Reúne dados de origens de utilizadores e entidades, que podem incluir atividade de início de sessão, registos de acesso e dados de eventos, bem como interações entre entidades.
• Utiliza modelos ou linhas de base para identificar ameaças internas, contas comprometidas e comportamentos invulgares que possam conduzir a um potencial incidente.

• Concentra-se na compreensão e monitorização do fluxo de dados dentro de uma rede, examinando pacotes de dados e identificando padrões que possam indicar uma potencial ameaça.
• Recolhe dados do tráfego, que podem incluir registos de rede, protocolos, endereços IP e padrões de tráfego.
• Utiliza padrões de tráfego para identificar ameaças baseadas na rede, como ataques DDoS, malware e transferência de dados não autorizada.
• Trabalha bem com outras ferramentas e tecnologias de segurança de rede, bem como com a UEBA.

Num panorama em que ameaças à cibersegurança continuam a evoluir a um ritmo rápido, as soluções UEBA estão a tornar-se mais cruciais do que nunca para a estratégia de defesa de uma organização. A chave para proteger melhor a sua empresa de futuras ciberameaças é informar-se, atuar de forma proativa e manter uma postura consciente.

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