¿Qué es el análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)?

En esencia, UEBA consta de dos componentes clave: el análisis del comportamiento del usuario (UBA) y el análisis del comportamiento de las entidades (EBA).

UBA ayuda a las organizaciones a ver y detener posibles riesgos de seguridad mediante la comprensión del comportamiento de los usuarios. Esto se logra mediante la supervisión y el análisis de patrones en toda la actividad del usuario con el objetivo de formar un modelo de línea base para un comportamiento típico. El modelo determina la probabilidad de que un usuario específico realice una actividad específica en función de este patrón de aprendizaje de comportamiento.

Al igual que la UBA, la EBA también puede ayudar a las organizaciones a identificar posibles ciberamenazas, del lado de la red. La EBA supervisa y analiza la actividad entre entidades no humanas, como servidores, aplicaciones, bases de datos y el Internet de las cosas (IoT). Esto ayuda a identificar comportamientos sospechosos que podrían indicar una vulneración como el acceso no autorizado a datos o patrones anómalos de transferencia de datos.

UBA y EBA juntos forman una solución que compara una variedad de artefactos diferentes como ubicaciones geográficas, dispositivos, entornos, tiempo, frecuencia y comportamiento del mismo nivel o de toda la organización.

UEBA recopila datos de usuarios y entidades de todos los orígenes de datos conectados a través de la red de la organización. Los datos de usuario pueden incluir patrones de actividad de inicio de sesión, ubicación y acceso a datos, mientras que, los datos de entidad pueden incluir registros de dispositivos de red, servidores, puntos de conexión, aplicaciones y otros servicios adicionales.

UEBA analiza los datos recopilados y los usa para definir líneas base o perfiles de comportamiento típicos, para cada usuario y entidad. A continuación, las líneas base se usan para crear modelos de comportamiento dinámicos que aprenden y se adaptan continuamente con el tiempo en función de los datos entrantes.

Mediante el uso de líneas base como guía para el comportamiento típico, UEBA sigue supervisando la actividad de usuarios y entidades en tiempo real para ayudar a una organización a determinar si un recurso se ha puesto en peligro. El sistema detecta actividades anómalas que se desvían del comportamiento típico de la línea base como el inicio de una transferencia de datos de volumen anormalmente elevado que desencadena una alerta. Aunque las anomalías por sí solas no indican necesariamente un comportamiento malintencionado o incluso sospechoso se pueden usar para mejorar las detecciones, investigaciones y la búsqueda de amenazas.

Las alertas que ofrecen información sobre el comportamiento del usuario, el tipo de anomalía y nivel de riesgo potencial se envían a un equipo del centro de operaciones de seguridad (SOC). El equipo de SOC recibe la información y determina si debe continuar con la investigación en función del comportamiento, el contexto y la prioridad de riesgo.

Al usar UEBA junto con un conjunto más amplio de soluciones para la ciberamenaza , las organizaciones forman una plataforma de seguridad unificada y disfrutan de una posición de seguridad más sólida en general. UEBA también funciona con herramientas de detección y respuesta administradas (MDR) y soluciones de Privileged Access Management (PAM) para la supervisión administración de eventos e información de seguridad (SIEM); y herramientas de respuesta a incidentes para la acción y la respuesta.

Los buscadores de amenazas usan la inteligencia contra amenazas para ayudar a determinar si sus consultas han descubierto comportamientos sospechosos. Cuando el comportamiento es sospechoso, las anomalías apuntan a posibles rutas para una investigación más detallada. Mediante el análisis de patrones entre usuarios y entidades, UEBA puede detectar una gama mucho más amplia de ciberataques antes, incluidas las ciberamenazas tempranas, las ciberamenazas internas, los ataques DDoS y los ataques por fuerza bruta, antes de que escalen a un posible incidente o vulneración.

Los modelos UEBA están controlados por algoritmos de aprendizaje automático que aprenden continuamente de los patrones de comportamiento de usuario y entidad que evolucionan mediante el análisis de datos. Al adaptarse a las necesidades de seguridad en tiempo real, las soluciones de seguridad pueden permanecer eficaces frente a un panorama de seguridad cambiante que presenta ciberamenazas sofisticadas.

Los analistas de seguridad usan anomalías para ayudar a confirmar una vulneración, evaluar su impacto y proporcionar información útil y procesable sobre posibles incidentes de seguridad, que los equipos de SOC pueden usar para investigar más a fondo los casos. Esto, a su vez, da como resultado una resolución de incidentes más rápida y eficaz, lo que minimiza el impacto general de las ciberamenazas en toda una organización.

En la era del trabajo híbrido o remoto, las organizaciones actuales se enfrentan a ciberamenazas que siempre evolucionan, por lo que, sus métodos también deben evolucionar. Para detectar ciberamenazas nuevas y existentes de forma más eficaz, los analistas de seguridad buscan anomalías. Aunque, una sola anomalía no indica necesariamente un comportamiento malintencionado, la presencia de varias anomalías en la cadena de ataque puede indicar un mayor riesgo. Los analistas de seguridad pueden mejorar aún más las detecciones mediante la adición de alertas para el comportamiento inusual identificado. Al adoptar UEBA y ampliar el ámbito de su seguridad para abarcar dispositivos fuera de la configuración tradicional de la oficina, las organizaciones pueden mejorar de forma proactiva la seguridad de inicio de sesión, mitigar las ciberamenazas, garantizar un entorno más resistente y seguro en general.

En los sectores regulados, como los servicios financieros y la asistencia sanitaria, la protección de datos y las normas de privacidad incluyen estándares que todas las empresas deben cumplir. Las funcionalidades de supervisión e informes continuos de UEBA ayudan a las organizaciones a realizar un seguimiento de estos requisitos de cumplimiento normativo.

Aunque UEBA proporciona a las organizaciones información valiosa, también incluye su propio conjunto único de desafíos que se deben tener en cuenta. Estos son algunos problemas comunes que se deben solucionar al implementar UEBA:

• Falsos positivos y negativos
  En ocasiones, los sistemas UEBA pueden clasificar erróneamente los comportamientos normales como sospechosos y generar un falso positivo. UEBA también podría omitir las ciberamenazas de seguridad reales, que pueden generar un falso negativo. Para una detección de ciberamenazas más precisa, las organizaciones deben investigar las alertas con cuidado.
  
  
• Nomenclatura incoherente entre entidades
  Un proveedor de recursos puede crear una alerta que identifique insuficientemente una entidad, como un nombre de usuario sin el contexto del nombre de dominio. Cuando esto sucede, la entidad de usuario no se puede combinar con otras instancias de la misma cuenta y, a continuación, se identifica como una entidad independiente. Para minimizar este riesgo, es fundamental identificar las entidades mediante una forma estandarizada y sincronizar las entidades con su proveedor de identidades para crear un único directorio.
  
  
• Problemas de privacidad
  El fortalecimiento de las operaciones de seguridad no debe producirse a costa de los derechos de privacidad individuales. La supervisión continua del comportamiento de usuarios y entidades plantea preguntas relacionadas con la ética y la privacidad, motivo por el que es esencial usar las herramientas de seguridad, especialmente las herramientas de seguridad mejoradas con inteligencia artificial de forma responsable.
  
  
• Ciberamenazas en rápida evolución 
  Aunque los sistemas UEBA están diseñados para adaptarse a los cambiantes entornos de ciberamenaza, aún pueden enfrentarse a desafíos para mantenerse al día con las ciberamenazas que evolucionan rápidamente. A medida que cambian las técnicas y los patrones de ciberataques, es fundamental seguir ajustando la tecnología UEBA para satisfacer las necesidades de la organización.

Con los avances en aprendizaje automático, integración de inteligencia artificial y análisis de datos programados para mejorar sus funcionalidades, el futuro de UEBA tiene un aspecto brillante. Estas son algunas de las tendencias y desarrollos más atractivos que es probable que den forma a la evolución de UEBA:

• Avances en inteligencia artificial para la ciberseguridad
  A medida que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático siguen creciendo en potencia y sofisticación, se espera que las funcionalidades predictivas de UEBA se desarrollen aún más. Se espera que los algoritmos de aprendizaje automático, que aprenden continuamente en función de los datos entrantes, identifiquen mejor los patrones complejos y anomalías, mejoren la precisión de la detección de ciberamenazas y reduzcan los falsos positivos.
  
  
• Integración con detección y respuesta extendidas (XDR) además de detección y respuesta de puntos de conexión (EDR) 
  Se espera que UEBA se integre aún más estrechamente con las soluciones EDR y XDR. Las soluciones de EDR amplían el ámbito de seguridad para proporcionar visibilidad multiplataforma entre puntos de conexión. Las soluciones XDR amplían aún más este ámbito al ofrecer seguridad en una gama más amplia de productos, como redes, servidores, aplicaciones basadas en la nube, así como, puntos de conexión. La incorporación de UEBA en XDR y EDR mejora la inteligencia contra amenazas que proporcionan estas soluciones, para que las organizaciones puedan detectar y responder de forma más eficaz a las ciberamenazas en un entorno multiplataforma multinube.
  
  
• Automatización de la respuesta a incidentes 
  Cuando se combinen con información de UEBA, las respuestas automatizadas a incidentes serán más rápidas, sofisticadas y eficientes, lo que reduce el impacto general de los incidentes de seguridad.
  
  
• Funcionalidades de seguridad más proactivas 
  UEBA se insertará aún más en la detección de identidades y puntos de conexión, así como, en las soluciones de protección. Frente a ciberataques cada vez más sofisticados, UEBA evolucionará junto con soluciones de seguridad complementarias para proporcionar una detección de amenazas aún más avanzada, así como, respuestas rápidas a incidentes. La detección y respuesta extendidas gestionadas (MXDR), por ejemplo, reúne los servicios administrados de supervisión, búsqueda y corrección de la detección y respuesta administradas (MDR) con la protección de seguridad ampliada de XDR para proporcionar una cobertura contra ciberataque rápida, eficaz y proactiva más allá del punto de conexión. Estas nuevas funcionalidades de UEBA proporcionarán a los equipos de SOC la capacidad de buscar de forma proactiva ciberamenazas en una amplia variedad de entornos de TI, lo que permitirá a las organizaciones estar a la vanguardia de las ciberamenazas emergentes.

El análisis del tráfico de red (NTA) es un enfoque de ciberseguridad que comparte muchas similitudes con UEBA en la práctica, pero difiere en términos de enfoque, aplicación y escala. Al formar una solución de ciberseguridad completa, los dos enfoques funcionan bien juntos:

• Se centra en comprender y supervisar los comportamientos de los usuarios y entidades dentro de una red a través del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
• Recopila datos de orígenes de usuarios y entidades que pueden incluir actividad de inicio de sesión, registros de acceso y datos de eventos, así como, interacciones entre entidades.
• Usa modelos o líneas base para identificar amenazas internas, cuentas en peligro y comportamientos inusuales que podrían provocar un posible incidente.

• Se centra en comprender y supervisar el flujo de datos dentro de una red mediante el examen de paquetes de datos y la identificación de patrones que podrían indicar una posible amenaza.
• Recopila datos del tráfico de red, que pueden incluir registros de red, protocolos, direcciones IP y patrones de tráfico.
• Usa patrones de tráfico para identificar amenazas basadas en la red, como ataques DDoS, malware, robo y filtración de datos.
• Funciona perfectamente con otras herramientas y tecnologías de seguridad de red, así como con UEBA.

A medida que las amenazas de ciberseguridad continúan evolucionando a un ritmo rápido, las soluciones UEBA son cada vez más cruciales que nunca para la estrategia de defensa de una organización. La clave para proteger mejor su empresa de las ciberamenazas futuras es mantenerse informado, proactivo y consciente.

Si está interesado en fortalecer la postura de ciberseguridad de su organización con las funcionalidades de UEBA de próxima generación, le interesará explorar las opciones más recientes. Una solución unificada de operaciones de seguridad reúne las funcionalidades de SIEM y UEBA para ayudar a su organización a ver y detener ciberamenazas sofisticadas en tiempo real, todo desde una plataforma. Muévase más rápido con seguridad y visibilidad unificadas entre las nubes, plataformas y servicios de punto de conexión. Obtenga una visión general completa de su posición de seguridad agregando datos de seguridad de toda la pila tecnológica y use la IA para descubrir posibles ciberamenazas.