מהו ניתוח התנהגות של משתמשים וישויות (UEBA)?

UEBA מורכב בבסיסו משני רכיבים עיקריים: ניתוח התנהגות של משתמשי (UBA) וניתוח התנהגות של ישויות (EBA).

UBA עוזר לארגונים לראות ולעצור סיכוני אבטחה פוטנציאליים על-ידי הבנת אופן הפעולה של המשתמש. יכולת זו מושגת על-ידי ניטור וניתוח של דפוסים על-פני פעילות משתמשים כדי ליצור מודל בסיסי עבור התנהגות אופיינית. המודל קובע את ההסתברות של משתמש ספציפי לבצע פעילות ספציפית בהתבסס על דפוס למידה התנהגותית זה.

בדומה ל- UBA,‏ EBA יכול גם לעזור לארגונים לזהות איומי סייבר פוטנציאליים—בצד הרשת. EBA מנטר ומנתח פעילות בין ישויות שאינן אנושיות, כגון שרתים, יישומים, מסדי נתונים והאינטרנט של הדברים (IoT). יכולת זו עוזרת לזהות התנהגויות חשודות שעלולות להצביע על הפרה, כגון גישה לא מורשית לנתונים או דפוסי העברת נתונים חריגים.

ביחד, UBA ו- EBA יוצרים פתרון שמשווה מגוון של כלים שונים, כולל מיקומים גאוגרפיים, מכשירים, סביבות, זמן, תדירות והתנהגות של עמיתים או התנהגות כלל-ארגונית.

UEBA אוסף נתוני משתמשים וישויות מכל מקורות הנתונים המחוברים ברחבי הרשת של הארגון. נתוני משתמשים יכולים לכלול פעילות כניסה, מיקום ודפוסי גישה לנתונים, בעוד שנתונים ישויות יכולים לכלול יומני רישום מהתקני רשת, שרתים, נקודות קצה, יישומים ושירותים נוספים אחרים.

UEBA מנתח את הנתונים שנאספו ומשתמש בהם כדי להגדיר תוכניות בסיסיות, או פרופילי התנהגות אופייניים, עבור כל משתמש וישות. תוכניות הבסיס משמשות לאחר מכן ליצירת מודלים התנהגותיים דינאמיים שלומדים ומסתגלים באופן מתמשך לאורך זמן בהתבסס על הנתונים הנכנסים.

באמצעות תוכניות בסיסיות כמדריך להתנהגות אופיינית, UEBA ממשיך לנטר פעילות משתמשים וישויות בזמן אמת כדי לעזור לארגון לקבוע אם נכס נחשף לסכנה. המערכת מזהה פעילויות חריגות המבדלות שחורגות מההתנהגות הבסיסית האופיינית, כגון אתחול של העברת נתונים בנפח גבוה בצורה חריגה, אשר מפעיל התראה. בעוד שאנומליות בפני עצמן אינן מצביעות בהכרח על התנהגות זדונית או אפילו חשודה, ניתן להשתמש בהן כדי לשפר זיהויים, חקירות וציד איומים.

התראות המציגות תובנות לגבי ההתנהגות של המשתמש, סוג האנומליה ורמת הסיכון הפוטנציאלית נשלחות לצוות של מרכז פעולות האבטחה (SOC). צוות SOC מקבל את המידע וקובע אם עליו להמשיך את החקירה בהתבסס על ההתנהגות, ההקשר ועדיפות הסיכון.

על-ידי שימוש ב- UEBA לצד ערכה רחבה יותר של פתרונות לאיומי סייבר, ארגונים יוצרים פלטפורמת אבטחה מאוחדת ונהנים ממצב אבטחה כולל חזק יותר באופן כללי. UEBA מתאים גם לכלי זיהוי ותגובה מנוהלים ולפתרונות ניהול גישה מורשית (PAM) לצורך ניטור; ניהול מידע ואירועים של אבטחה (SIEM); וכן כלי תגובה לתקריות עבור פעולה ותגובה.

ציידי איומים משתמשים בבינת איומים כדי לעזור לקבוע אם השאילתות שלהם חשפו התנהגות חשודה. כאשר ההתנהגות חשודה, האנומליות מצביעה לעבר נתיבים פוטנציאליים להמשך חקירה. על-ידי ניתוח דפוסים בקרב המשתמשים והישויות, UEBA יכול לזהות טווח רחב הרבה יותר של מתקפות סייבר מוקדם יותר, כולל איומי סייבר מוקדמים, איומי סייבר פנימיים, מתקפות DDoS ומתקפת Brute Force, לפני שהן מסלימות לכדי מקרה או הפרה פוטנציאלים.

מודלים של UEBA מונעים על-ידי אלגוריתמים של למידת מכונה שלומדים באופן רציף מדפוסי התנהגות מתפתחים של משתמשים וישויות באמצעות ניתוח נתונים. פתרונות אבטחה יכולים להישאר יעילים אל מול נוף האבטחה המשתנה שמציג איומי סייבר מתוחכמים, על-ידי הסתגלות לצורכי אבטחה בזמן אמת.

אנליסטי אבטחה משתמשים באנומליות כדי לעזור לאשר הפרה, להעריך את ההשפעה שלה ולספק תובנות ניתנות לפעולה ובזמן אל מקרי אבטחה פוטנציאליים, אשר צוותי SOC יכולים להשתמש בהם כדי להמשיך ולחקור מקרים. הדבר מוביל לפתרון מקרה מהיר ויעיל יותר, שממזער את ההשפעה הכוללת של איומי סייבר על ארגון שלם.

בעידן העבודה ההיברידית או המרוחקת, הארגונים של ימינו מתמודדים מול איומי סייבר שמתפתחים תמידית—לכן השיטות שלהם חייבות גם הן להתפתח. כדי לזהות איומי סייבר חדשים וקיימים בצורה יעילה יותר, אנליסטים של אבטחה מחפשים אנומליות. בעוד שאנומליה אחת אינה מצביעה בהכרח על התנהגות זדונית, הנוכחות של אנומליות מרובות בשרשרת ההתקפה עשויה להצביע על סיכון גדול יותר. אנליסטים של אבטחה יכולים לשפר את הזיהויים אף יותר על-ידי הוספת התראות עבור התנהגות חריגה שזוהתה. ארגונים יכולים לשפר באופן יזום את אבטחת הכניסה שלהם, להפחית איומי סייבר ולהבטיח סביבה חסינה ומאובטחת יותר באופן כללי, על-ידי אימוץ UEBA והרחבת היקף האבטחה שלהם כך שיכלול מכשירים מחוץ לנוף המשרד המסורתי.

בתעשיות מתוקננות כגון שירותים פיננסיים ושירותים רפואיים, תקנות הגנה על נתונים ופרטיות מגיעות עם תקנים שכל חברה חייבת לציית להם. יכולות הניטור והדיווח הרציפה של UEBA עוזרות לארגונים לעקוב אחר דרישות תאימות רגולטוריות אלה.

בעוד ש- UEBA מספק לארגונים תובנות חשובות, הוא כולל גם קבוצה ייחודית של אתגרים משלו שיש להביא בחשבון. להלן כמה בעיות נפוצות לפתרון בעיות בעת הטמעת UEBA:

• תוצאות חיוביות ושליליות מוטעות
  לעתים, מערכות UEBA יכולות לסווג בטעות התנהגויות רגילות כחשודות וליצור תוצאה חיובית מוטעית. ייתכן גם ש- UEBA יחמיץ איומי סייבר של אבטחה בפועל, מה שעלול ליצור תוצאה שלילית מוטעית. לקבלת זיהוי מדויק יותר של איומי סייבר, ארגונים צריכים לחקור התראות בקפידה.
  
  
• מתן שמות לא עקבי בין ישויות
  ספק משאבים עשוי ליצור התראה שמזהה ישות במידה בלתי מספקת, כגון שם משתמש ללא הקשר של שם התחום. במקרה כזה, לא ניתן למזג את ישות המשתמש עם מופעים אחרים של אותו חשבון ולאחר מכן הוא מזוהה כישות נפרדת. כדי למזער סיכון זה, קריטי לזהות ישויות באמצעות צורה מתוקננת, ולסנכרן ישויות עם ספק הזהויות שלהן כדי ליצור ספריה אחת.
  
  
• חששות לגבי פרטיות
  חיזוק פעולות אבטחה לא צריך לבוא על חשבון זכויות הפרטיות של הפרט. ניטור מתמשך של התנהגות משתמש וישות מעלה שאלות שקשורות לאתיקה ולפרטיות, ולכן חיוני להשתמש בכלי אבטחה—במיוחד בעלי אבטחה משופרת על-ידי בינה מלאכותית—בצורה אחראית.
  
  
• איומי סייבר מתפתחים במהירות 
  בעוד שמערכות UEBA נועדו להסתגל לנופים משתנים של איומי סייבר, הם עדיין עשויים להתמודד עם אתגרים בשמירת הקצב עם איומי הסייבר שמתפתחים במהירות. ככל שטכניקות ודפוסים של מתקפות סייבר משתנים, חשוב ביותר להמשיך לכוונן את טכנולוגיית UEBA כדי לטפל בצרכים של הארגון.

בעוד שהתקדמות של למידת מכונה, שילוב בינה מלאכותית וניתוח נתונים, הוצגו כמועמדים לשיפור היכולות שלו, העתיד של UEBA נראה מזהיר. להלן כמה מהמגמות וההתפתחויות המרתקות ביותר שעשויות לעצב את ההתפתחות של UEBA:

• התקדמויות בבינה מלאכותית עבור אבטחת סייבר
  בעוד שבינה מלאכותית ולמידת מכונה ממשיכות להתחזק ולהיות ומתוחכמות יותר, יכולות החיזוי של UEBA צפויות להתפתח אף יותר. אלגוריתמים של למידת מכונה, אשר לומדים באופן מתמשך בהתבסס על נתונים נכנסים, צפויים לזהות טוב יותר דפוסים ואנומליות מורכבים, לשפר את הדיוק של זיהוי איומי סייבר ולהפחית תוצאות חיוביות מוטעות.
  
  
• שילוב עם זיהוי ותגובה מורחבים (XDR) וזיהוי ותגובה בנקודות קצה (EDR) 
  UEBA צפוי להשתלב באופן הדוק אף יותר עם פתרונות EDR ו- XDR. פתרונות EDR מרחיבים את היקף האבטחה כדי לספק ניראות חוצת פלטפורמות בין נקודות קצה. פתרונות XDR מרחיבים היקף זה אף יותר על-ידי הצעת אבטחה במגוון רחב יותר של מוצרים, כולל רשתות, שרתים, יישומים מבוססי ענן ונקודות קצה. שילוב UEBA ב- XDR וב- EDR, משפר את בינת האיומים שפתרונות אלה מספקים, כך שארגונים יכולים לזהות איומי סייבר ולהגיב להם בצורה יעילה יותר בסביבה עם ריבוי שירותי ענן ומרובת פלטפורמות.
  
  
• אוטומציה של תגובה לתקריות 
  כאשר משלבים תגובות אוטומטיות לתקריות עם תובנות של UEBA, הן הופכות למהירות יותר, מתוחכמות יותר ויעילות יותר, מה שמפחית את ההשפעה של מקרי אבטחה באופן כללי.
  
  
• יכולות אבטחה יזומות יותר 
  UEBA יוטבע אף יותר בזיהוי זהות ונקודת קצה, וכן בפתרונות הגנה. לנוכח מתקפות סייבר שהופכות למתוחכמות יותר ויותר, UEBA יתפתח לצד פתרונות אבטחה משלימים כדי לספק זיהוי איומים מתקדם עוד יותר, וכן תגובות מהירות לתקריות. לדוגמה, תגובה וזיהוי מורחבים מנוהלים (MXDR), מחברים בין שירותי הניטור, הציד והתיקון המנוהלים של תגובה וזיהוי מנוהלים (MDR) עם הגנת האבטחה המורחבת של XDR כדי לספק כיסוי מהיר, יעיל ויזום לאיומי סייבר מעבר לנקודת הקצה. יכולות UEBA חדשות אלה יאפשרו לצוותי SOC לחפש באופן יזום אחר איומי סייבר במגוון רחב יותר של סביבות IT, באופן שמעצים ארגונים להתעדכן באיומי סייבר מתפתחים.

ניתוח תעבורת רשת (NTA) הוא גישה לאבטחת סייבר שמשתף נקודות דמיון רבות עם UEBA בפועל, אך שונה מבחינת התמקדות, יישום וקנה מידה. בעת יצירת פתרון אבטחת סייבר מקיף, שתי הגישות פועלות היטב יחד:

• מתמקד בהבנה ובניטור של התנהגויות משתמשים וישויות ברשת באמצעות למידת מכונה ובינה מלאכותית.
• אוסף נתונים ממקורות של משתמשים וישויות, שעשויים לכלול פעילות כניסה, יומני גישה בנתוני אירועים, וכן אינטראקציות בין ישויות.
• משתמש במודלים או בסיסים כדי לזהות איומים פנימיים, חשבונות שנחשפו לסכנה וההתנהגויות חריגות שעלולות להוביל למקרה פוטנציאלי.

• מתמקד בהבנה ובניטור של זרימה של הנתונים ברשת על-ידי בחינת מנות נתונים וזיהוי דפוסים שעשויים להצביע על איום פוטנציאלי.
• אוסף נתונים מתעבורת רשת, שעשויים לכלול יומני רשת, פרוטוקולים, כתובות IP ותבניות תעבורה.
• משתמש בתבניות תעבורה כדי לזהות איומים מבוססי-רשת כגון מתקפות DDoS, תוכנות זדוניות וגניבה ושליפה של נתונים.
• פועל היטב עם כלים וטכנולוגיות אחרים של אבטחת רשת, וכן עם UEBA.

בשעה שאיומי אבטחת סייבר ממשיכים להתפתח בקצב מהיר, פתרונות UEBA הופכים להיות חיוניים יותר לאסטרטגיית ההגנה של הארגון מבעבר. המפתח להגנה טובה יותר על הארגון שלך מפני איומי סייבר עתידיים הוא להישאר מושכל, פרואקטיבי ומודע.

אם אתה מעוניין לחזק את עמדת אבטחת הסייבר של הארגון שלך באמצעות יכולות UEBA מהדור הבא, מומלץ לעיין באפשרויות העדכניות ביותר. פתרון פעולות אבטחה מאוחד משלב את היכולות של SIEM ו- UEBA כדי לעזור לארגון שלך לראות ולעצור איומי סייבר מתוחכמים בזמן אמת, כל זאת מפלטפורמה אחת. זוז מהר יותר באמצעות אבטחה וניראות מאוחדות בין עננים, פלטפורמות ושירותי נקודות קצה. קבל סקירה מלאה של מצב האבטחה שלך על-ידי צבירה של נתוני אבטחה מכל המערום הטכנולוגי שלך—והשתמש בבינה מלאכותית כדי לחשוף איומי סייבר פוטנציאליים.