Co je analýza chování uživatelů a entit (UEBA)?

V jádru se UEBA skládá ze dvou klíčových součástí: analýzy chování uživatelů (UBA) a analýzy chování entit (EBA).

UBA pomáhá organizacím zjišťovat a zastavovat potenciální bezpečnostní rizika díky porozumění chování uživatelů. Toho se dosahuje sledováním a analýzou vzorců aktivit uživatelů s cílem vytvořit základní model typického chování. Model na základě tohoto vzorce behaviorálního učení určuje pravděpodobnost toho, že konkrétní uživatel provádí konkrétní aktivitu.

Stejně jako UBA může EBA pomáhat organizacím identifikovat potenciální kybernetické hrozby – na straně sítě. EBA monitoruje a analyzuje aktivitu mezi jinými než lidskými entitami, jako jsou servery, aplikace, databáze a Internet věcí (IoT). To pomáhá identifikovat podezřelé chování, které by mohlo znamenat porušení zabezpečení, jako je neoprávněný přístup k datům nebo neobvyklé vzorce přenosu dat.

Společně tvoří UBA a EBA řešení, které porovnává různé artefakty, včetně geografických poloh, zařízení, prostředí, času, frekvence a chování kolegů nebo celé organizace.

UEBA shromažďuje data uživatelů a entit ze všech připojených zdrojů dat v síti organizace. Uživatelská data můžou zahrnovat vzorce aktivit přihlašování, umístění a přístupu k datům, zatímco data entit můžou zahrnovat protokoly ze síťových zařízení, serverů, koncových bodů, aplikací a dalších služeb.

UEBA analyzuje shromážděná data a používá je k definování základní úrovně nebo typických profilů chování pro každého uživatele a subjekt. Základní úrovně se pak používají k vytváření dynamických modelů chování, které se průběžně učí a přizpůsobují v průběhu času na základě příchozích dat.

Na základě základních hodnot, které slouží jako vodítko pro typické chování, UEBA nadále monitoruje aktivitu uživatelů a entit v reálném čase, aby pomohla organizaci určit, jestli nedošlo k napadení určitého prostředku. Systém detekuje neobvyklé aktivity, které se liší od typického základního chování, jako je zahájení neobvykle velkého přenosu dat, což pak aktivuje upozornění. I když anomálie samy o sobě nemusí nutně indikovat škodlivé nebo dokonce podezřelé chování, dají se použít ke zlepšení detekcí, prověřování a proaktivního vyhledávání hrozeb.

Upozornění obsahující informace o chování uživatelů, typu anomálie a potenciální míře rizika jsou odesílána týmu centra operací zabezpečení (SOC). Tým SOC obdrží informace a na základě chování, kontextu a priority rizika rozhodne, jestli má pokračovat v prověřování.

Používáním UEBA společně s širší škálou řešení týkajících se kybernetických hrozeb vytvářejí organizace sjednocenou bezpečnostní platformu a celkově posilují stav svého zabezpečení. UEBA také spolupracuje s nástroji spravované detekce a reakce (MDR) a řešeními PAM (Privileged Access Management) pro monitorování a se systémy Security Information and Event Management (SIEM) je řešení zabezpečení, které organizacím pomáhá detekovat hrozby, analyzovat je a reagovat na ně dříve, než způsobí škody v provozu firmy.správy akcí a informací o zabezpečení (SIEM) a nástrojů pro reakci na incidenty pro akce a reakce.

Při proaktivním vyhledávání hrozeb využívají analytici informace analýzy hrozeb, které jim pomáhají určit, jestli jejich dotazy odhalily podezřelé chování. Pokud je chování podezřelé, anomálie ukazují na možné cesty pro další prověřování. Analýzou vzorců mezi uživateli i entitami může UEBA odhalovat mnohem širší škálu kybernetických útoků dříve, včetně raných kybernetických hrozeb, insiderských kybernetických, útoků DDoS a útoků hrubou silou, než přerostou v potenciální incident nebo porušení zabezpečení.

Modely UEBA jsou založené na algoritmech strojového učení, které se průběžně učí z vyvíjejících se vzorců chování uživatelů a subjektů pomocí analýzy dat. Díky tomu, že se řešení zabezpečení přizpůsobují potřebám zabezpečení v reálném čase, můžou zůstat účinná v měnícím se prostředí zabezpečení, které se vyznačuje sofistikovanými kybernetickými hrozbami.

Bezpečnostní analytici používají anomálie, které pomáhají potvrdit porušení zabezpečení, posoudit jeho dopad a poskytovat včasné a užitečné přehledy o potenciálních incidentech zabezpečení, které týmy SOC můžou využít k dalšímu prošetřování případů. To vede k rychlejšímu a efektivnějšímu řešení incidentů, což minimalizuje celkový dopad kybernetických hrozeb na celou organizaci.

V éře hybridní nebo vzdálené práce čelí dnešní organizace kybernetickým hrozbám, které se neustále vyvíjejí – a proto se musí vyvíjet i jejich metody. Aby bezpečnostní analytici mohli efektivněji detekovat nové a stávající kybernetické hrozby, hledají anomálie. I když jedna anomálie nemusí nutně znamenat škodlivé chování, přítomnost více anomálií v celém řetězci struktury útoku může znamenat větší riziko. Bezpečnostní analytici můžou detekci ještě vylepšit přidáním upozornění na zjištěné neobvyklé chování. Přijetím UEBA a rozšířením rozsahu zabezpečení na zařízení mimo tradiční kancelářské prostředí můžou organizace proaktivně zlepšit zabezpečení přihlašování, zmírnit kybernetické hrozby a celkově zajistit odolnější a bezpečnější prostředí.

V regulovaných odvětvích, jako jsou finanční služby a zdravotnictví, jsou předpisy o ochraně dat a soukromí spojeny s normami, které musí každá společnost dodržovat. Funkce průběžného monitorování a generování sestav UEBA pomáhají organizacím sledovat tyto požadavky na dodržování právních předpisů.

Ačkoli UEBA poskytuje organizacím cenné poznatky, přináší s sebou také jedinečné problémy, které je třeba zvážit. Tady jsou některé běžné problémy, které je potřeba vyřešit při implementaci UEBA:

• Falešně pozitivní a negativní výsledky
  V některých případech můžou systémy UEBA chybně klasifikovat normální chování jako podezřelé a generovat falešně pozitivní výsledky. UEBA může také přehlédnout skutečné bezpečnostní kybernetické hrozby, což může vést k falešně negativním výsledkům. Aby bylo zjišťování kybernetických hrozeb přesnější, musí organizace pečlivě prošetřovat upozornění.
  
  
• Nekonzistentní pojmenování napříč entitami
  Poskytovatel prostředků může vytvořit upozornění, které nedostatečně identifikuje entitu, například uživatelské jméno bez kontextu názvu domény. V takovém případě se entita uživatele nedá sloučit s jinými instancemi stejného účtu a pak se identifikuje jako samostatná entita. Aby se toto riziko minimalizovalo, je důležité identifikovat entity pomocí standardizovaného formuláře a synchronizovat entity s jejich zprostředkovatelem identity a vytvořit jeden adresář.
  
  
• Obavy o ochranu osobních údajů
  Posilování operací zabezpečení by nemělo být na úkor individuálních práv na ochranu osobních údajů. Nepřetržité monitorování chování uživatelů a entit vyvolává otázky související s etikou a ochranou soukromí. Je proto důležité, aby se nástroje zabezpečení, zejména pak nástroje zabezpečení využívající umělou inteligenci, používaly odpovědně.
  
  
• Rychle se vyvíjející kybernetické hrozby 
  I když jsou systémy UEBA navržené tak, aby se přizpůsobovaly měnícímu se prostředí kybernetických hrozeb, můžou mít stále problémy udržovat krok s rychle se vyvíjejícími kybernetickými hrozbami. S tím, jak se mění techniky a vzorce kybernetického útoků, je důležité pokračovat ve vylaďování technologie UEBA tak, aby odpovídala potřebám organizace.

Díky pokrokům v oblasti strojového učení, integrace umělé inteligence a analýzy dat, které mají zlepšovat možnosti tohoto přístupu, vypadá budoucnost UEBA jasně. Tady jsou některé z nejzajímavějších trendů a vývojových tendencí, které pravděpodobně ovlivní vývoj UEBA:

• Pokroky AI pro kybernetickou bezpečnost
  Vzhledem k tomu, že AI a strojové učení jsou stále výkonnější a sofistikovanější, očekává se, že prediktivní schopnosti UEBA se budou dále rozvíjet. U algoritmů strojového učení, které se průběžně učí na základě příchozích dat, se očekává lepší identifikace složitých vzorců a anomálií, zlepšení přesnosti detekce kybernetických hrozeb a snížení počtu falešně pozitivních výsledků.
  
  
• Integrace se systémy rozšířené detekce a reakce (XDR) a detekce a reakce u koncových bodů (EDR) 
  Očekává se, že UEBA bude ještě těsněji integrována s řešeními EDR a XDR. Řešení EDR rozšiřují rozsah zabezpečení tak, aby poskytovala viditelnost napříč platformami napříč koncovými body. Řešení XDR tento rozsah ještě rozšiřují, protože nabízejí zabezpečení širší škály produktů, včetně sítí, serverů, cloudových aplikací i koncových bodů. Začlenění UEBA do XDR a EDR vylepšuje analýzu hrozeb poskytovanou těmito řešeními, aby organizace mohly efektivněji detekovat kybernetické hrozby v multicloudových prostředích a reagovat na ně.
  
  
• Automatizace reakcí na incidenty 
  V kombinaci s přehledy UEBA budou automatizované reakce na incidenty rychlejší, sofistikovanější a efektivnější, což celkově sníží dopad bezpečnostních incidentů.
  
  
• Proaktivnější funkce zabezpečení 
  UEBA bude dále začleněna do řešení pro detekci identit a koncových bodů a také do řešení ochrany. Vzhledem ke stále sofistikovanějším kybernetickým útokům se řešení UEBA budou vyvíjet společně s doplňkovými řešeními zabezpečení, aby poskytovala ještě pokročilejší detekci hrozeb a také rychlé reakce na incidenty. Spravovaná rozšířená detekce a reakce (MXDR) například spojuje služby spravovaného monitorování, vyhledávání a nápravy v rámci spravované detekce a reakce (MDR) s rozšířenou ochranou zabezpečení XDR a poskytuje tak rychlé, účinné a proaktivní pokrytí kybernetických hrozeb mimo koncové body. Tyto nové funkce UEBA poskytnou týmům SOC možnost proaktivně vyhledávat kybernetické hrozby v rámci širší škály IT prostředí a umožní organizacím udržet si náskok před nově vznikajícími kybernetickými hrozbami.

Analýza síťového provozu (NTA) je přístup kyberbezpečnosti, který v praxi sdílí mnoho podobností s UEBA, ale liší se zaměřením, použitím a rozsahem. Při vytváření komplexního řešení kybernetické bezpečnosti tyto dva přístupy dobře spolupracují:

• Zaměřuje se na pochopení a monitorování chování uživatelů a entit v síti prostřednictvím strojového učení a AI.
• Shromažďuje data ze zdrojů uživatelů a entit, která můžou zahrnovat přihlašovací aktivity, protokoly o přístupu a data o událostech a také interakce mezi entitami.
• Používá modely nebo základní hodnoty k identifikaci insiderských hrozeb, ohrožených účtů a neobvyklého chování, které by mohlo vést k potenciálnímu incidentu.

• Zaměřuje se na pochopení a monitorování toku dat v síti zkoumáním datových paketů a identifikací vzorců, které by mohly znamenat potenciální hrozbu.
• Shromažďuje data ze síťového provozu, která můžou zahrnovat síťové protokoly, protokoly, IP adresy a vzorce provozu.
• Využívá vzorce provozu k identifikaci síťových hrozeb, jako jsou útoky DDoS, malware a krádeže a exfiltrace dat.
• Funguje dobře s dalšími nástroji a technologiemi zabezpečení sítě a také s UEBA.

Vzhledem k tomu, že kybernetické hrozby se stále vyvíjejí rychlým tempem, jsou řešení UEBA pro strategii obrany organizace stále důležitější než dřív. Klíčem k lepší ochraně podniku před budoucími kybernetickými hrozbami je přehled, proaktivita a informovanost.

Pokud máte zájem posílit kybernetickou bezpečnost organizace pomocí funkcí UEBA nové generace, měli byste prozkoumat nejnovější možnosti. Jednotné řešení operací zabezpečení spojuje funkce SIEM a UEBA, které organizaci pomáhají zjišťovat a zastavovat sofistikované kybernetické hrozby v reálném čase, a to vše z jedné platformy. Urychlete svůj postup díky jednotnému zabezpečení a viditelnosti napříč cloudy, platformami a službami koncových bodů. Získejte kompletní přehled o stavu zabezpečení agregací bezpečnostních dat ze všech vašich technologií a využívejte AI k odhalování potenciálních kybernetických hrozeb.