Что такое аналитика поведения пользователей и сущностей (UEBA)?

По своей сути UEBA состоит из двух ключевых компонентов: аналитика поведения пользователей (UBA) и аналитика поведения сущностей (EBA) .

UBA помогает организациям выявлять и предотвращать потенциальные риски безопасности, анализируя поведение пользователей. Это достигается путем мониторинга и анализа закономерностей в активности пользователей для формирования базовой модели типичного поведения. Модель определяет вероятность выполнения конкретным пользователем определенного действия на основе этой поведенческой модели обучения.

Как и UBA, EBA также может помочь организациям выявлять потенциальные киберугрозы — со стороны сети. EBA отслеживает и анализирует активность между нечеловеческими сущностями, такими как серверы, приложения, базы данных и Интернет вещей (IoT). Это помогает выявлять подозрительное поведение, которое может указывать на нарушение, например, несанкционированный доступ к данным или ненормальные схемы передачи данных.

Вместе UBA и EBA формируют решение, которое сравнивает различные артефакты, включая географические местоположения, устройства, среды, время, частоту, а также поведение коллег или всей организации.

UEBA собирает данные о пользователях и организациях из всех подключенных источников данных в сети организации. Данные пользователя могут включать в себя действия по входу в систему, местоположение и шаблоны доступа к данным, в то время как данные объекта могут включать в себя журналы сетевых устройств, серверов, конечных точек, приложений и других дополнительных служб.

UEBA анализирует собранные данные и использует их для определения базовых показателей или типичных профилей поведения для каждого пользователя и организации. Затем базовые данные используются для создания динамических поведенческих моделей, которые непрерывно обучаются и адаптируются с течением времени на основе поступающих данных.

Используя базовые показатели в качестве ориентира для типичного поведения, UEBA продолжает отслеживать активность пользователей и организаций в режиме реального времени, чтобы помочь организации определить, был ли скомпрометирован актив. Система обнаруживает аномальные действия, которые отклоняются от типичного базового поведения, например, инициирование передачи аномально большого объема данных, что приводит к срабатыванию оповещения. Хотя аномалии сами по себе не обязательно указывают на вредоносное или даже подозрительное поведение, их можно использовать для улучшения обнаружения, расследования и поиска угроз .

Оповещения, содержащие сведения о поведении пользователя, типе аномалии и потенциальном уровне риска, отправляются в центр безопасности (SOC) . Группа SOC получает информацию и определяет, следует ли продолжать расследование, исходя из поведения, контекста и приоритета риска.

Используя UEBA вместе с более широким набором решений по киберугрозам , организации формируют единую платформу безопасности и в целом получают более высокий уровень безопасности. UEBA также работает с инструментами управляемого обнаружения и реагирования (MDR) и решениями по управлению привилегированным доступом (PAM) для мониторинга; управлением информацией и событиями безопасности (SIEM) ; и инструментами реагирования на инциденты для принятия мер и реагирования.

Охотники за угрозами используют данные об угрозах , чтобы определить, выявили ли их запросы подозрительное поведение. Если поведение вызывает подозрения, аномалии указывают на потенциальные пути дальнейшего расследования. Анализируя закономерности среди обоих пользователей и организаций, UEBA может обнаружить гораздо более широкий спектр кибератак раньше, включая ранние киберугрозы, внутренние киберугрозы, DDoS-атаки и атаки методом подбора, прежде чем они перерастут в потенциальный инцидент или нарушение.

Модели UEBA основаны на алгоритмах машинного обучения, которые постоянно изучают меняющиеся модели поведения пользователей и сущностей с помощью анализа данных. Адаптируясь к потребностям безопасности в режиме реального времени, решения по обеспечению безопасности могут оставаться эффективными в условиях меняющегося ландшафта безопасности, характеризующегося наличием сложных киберугроз.

Аналитики безопасности используют аномалии для подтверждения нарушения, оценки его последствий и предоставления своевременной и действенной информации о потенциальных инцидентах безопасности, которую группы SOC могут использовать для дальнейшего расследования случаев. Это, в свою очередь, приводит к более быстрому и эффективному разрешению инцидентов, что сводит к минимуму общее воздействие киберугроз на всю организацию.

В эпоху гибридной или удаленной работы современные организации сталкиваются с киберугрозами, которые постоянно развиваются, поэтому их методы также должны развиваться. Чтобы эффективнее обнаруживать новые и существующие киберугрозы, аналитики безопасности ищут аномалии. Хотя единичная аномалия не обязательно указывает на вредоносное поведение, наличие нескольких аномалий в цепочке уничтожения может указывать на повышенный риск. Аналитики безопасности могут еще больше повысить эффективность обнаружения, добавив оповещения о выявленном необычном поведении. Внедрив UEBA и расширив сферу своей безопасности, включив в нее устройства за пределами традиционной офисной среды, организации могут заблаговременно улучшить безопасность входа в систему , снизить киберугрозы и обеспечить более устойчивую и безопасную среду в целом.

В регулируемых отраслях, таких как финансовые услуги и Здраво­охранение, правила защиты данных и конфиденциальности предусматривают стандарты, которым должна соответствовать каждая компания. Возможности постоянного мониторинга и отчетности UEBA помогают организациям отслеживать соблюдение нормативных требований.

Хотя UEBA предоставляет организациям бесценную информацию, она также сопряжена с собственным уникальным набором проблем, которые необходимо учитывать. Вот некоторые распространенные проблемы, которые следует решить при внедрении UEBA:

• Ложные положительные и отрицательные результаты
  Иногда системы UEBA могут ошибочно классифицировать нормальное поведение как подозрительное и выдавать ложноположительный результат. UEBA также может упустить из виду реальные киберугрозы безопасности, что может привести к ложному срабатыванию. Для более точного обнаружения киберугроз организациям необходимо тщательно расследовать оповещения.
  
  
• Непоследовательное наименование объектов
  Поставщик ресурсов может создать оповещение, которое недостаточно идентифицирует сущность, например имя пользователя без контекста доменного имени. Когда это происходит, сущность пользователя не может быть объединена с другими экземплярами той же учетной записи и затем идентифицируется как отдельная сущность. Чтобы минимизировать этот риск, крайне важно идентифицировать сущности с помощью стандартизированной формы и синхронизировать сущности с их поставщиком удостоверений для создания единого каталога.
  
  
• Проблемы конфиденциальности
  Усиление мер безопасности не должно осуществляться за счет ущемления прав на неприкосновенность частной жизни. Постоянный мониторинг поведения пользователей и организаций поднимает вопросы, связанные с этикой и конфиденциальностью, поэтому крайне важно ответственно использовать инструменты безопасности, особенно инструменты безопасности на базе ИИ.
  
  
• Быстро развивающиеся киберугрозы  
  Хотя системы UEBA разработаны с учетом меняющихся условий киберугроз, они все равно могут сталкиваться с трудностями в попытках угнаться за быстро развивающимися киберугрозами. Поскольку методы и модели кибератак меняются, крайне важно продолжать настраивать технологию UEBA в соответствии с потребностями организации.

Будущее UEBA выглядит многообещающим, учитывая достижения в области машинного обучения, интеграции ИИ и анализа данных, которые должны расширить его возможности. Вот некоторые из наиболее важных тенденций и событий, которые, вероятно, будут определять эволюцию UEBA:

• Достижения в области ИИ для кибербезопасности
  По мере того, как ИИ и машинное обучение продолжают становиться все более мощными и сложными, ожидается, что прогностические возможности UEBA будут развиваться еще больше. Ожидается, что алгоритмы машинного обучения, которые непрерывно обучаются на основе входящих данных, позволят лучше выявлять сложные закономерности и аномалии, повышать точность обнаружения киберугроз и сокращать количество ложных срабатываний.
  
  
• Интеграция с расширенным обнаружением и реагированием (XDR) и обнаружением и реагированием конечной точки (EDR)  
  Ожидается, что UEBA еще более тесно интегрируется с решениями EDR и XDR . Решения EDR расширяют сферу безопасности, обеспечивая кроссплатформенную видимость на конечных точках . Решения XDR еще больше расширяют эту сферу, предлагая безопасность для более широкого спектра продуктов, включая сети, серверы, облачные приложения, а также конечные точки. Внедрение UEBA в XDR и EDR расширяет возможности анализа угроз, предоставляемые этими решениями, позволяя организациям эффективнее обнаруживать и реагировать на киберугрозы в многооблачной, многоплатформенной среде.
  
  
• Автоматизация реагирования на инциденты  
  В сочетании с данными UEBA автоматизированное реагирование на инциденты станет более быстрым, совершенным и эффективным, что позволит снизить общее воздействие инцидентов безопасности.
  
  
• Более проактивные возможности безопасности  
  UEBA будет и дальше внедряться в решения по идентификации и обнаружению конечных точек, а также в защитные решения. В условиях все более сложных кибератак UEBA будет развиваться наряду с дополнительными решениями по обеспечению безопасности, чтобы обеспечить еще более совершенное обнаружение угроз, а также быстрое реагирование на инциденты. Например, управляемое расширенное обнаружение и реагирование (MXDR) объединяет управляемые службы мониторинга, поиска и устранения угроз управляемого обнаружения и реагирования (MDR) с расширенной защитой безопасности XDR для обеспечения быстрого, эффективного и упреждающего покрытия киберугроз за пределами конечной точки. Эти новые возможности UEBA предоставят группам SOC возможность заблаговременно выявлять киберугрозы в более широком спектре ИТ-сред, что позволит организациям опережать возникающие киберугрозы.

Анализ сетевого трафика (NTA) — это подход к кибербезопасности, который на практике во многом схож с UEBA, но отличается по направленности, применению и масштабу. При формировании комплексного решения по кибербезопасности оба подхода хорошо работают вместе:

• Основное внимание уделяется пониманию и мониторингу поведения пользователей и объектов в сети с помощью машинного обучения, а также ИИ.
• Собирает данные из источников пользователей и сущностей, которые могут включать в себя действия по входу в систему, журналы доступа и данные о событиях, а также взаимодействия между сущностями.
• Использует модели или базовые показатели для выявления внутренних угроз, скомпрометированных учетных записей и необычного поведения, которое может привести к потенциальному инциденту.

• Основное внимание уделяется пониманию и мониторингу потока данных в сети путем изучения пакетов данных и выявления закономерностей, которые могут указывать на потенциальную угрозу.
• Собирает данные из сетевого трафика , которые могут включать сетевые журналы, протоколы, IP-адреса и шаблоны трафика.
• Использует шаблоны трафика для выявления сетевых угроз, таких как DDoS-атаки, вредоносное ПО, а также кража и утечка данных.
• Прекрасно работает с другими инструментами и технологиями сетевой безопасности, а также с UEBA.

Поскольку угрозы кибербезопасности продолжают стремительно развиваться, решения UEBA становятся более важными для стратегии защиты организации, чем когда-либо прежде. Ключ к лучшей защите вашего предприятия от будущих киберугроз — оставаться образованным, активным и осведомленным .

Если вы заинтересованы в укреплении позиций вашей организации в сфере кибербезопасности с помощью возможностей UEBA следующего поколения, вам следует изучить новейшие возможности. Решение для обеспечения безопасности объединяет возможности SIEM и UEBA, помогая вашей организации выявлять и предотвращать сложные киберугрозы в режиме реального времени — и все это на одной платформе. Двигайтесь быстрее с помощью унифицированной системы безопасности и прозрачности в ваших облаках, платформах и конечных сервисах. Получите полный обзор состояния вашей безопасности, объединив данные по безопасности со всего вашего технологического стека, и используйте ИИ для выявления потенциальных киберугроз.