Hva er analyse av bruker- og enhetsatferd (User and Entity Behavior Analytics – UEBA)?

Fundamentalt sett består UEBA av to nøkkelkomponenter: brukeratferdsanalyse (UBA) og enhetsatferdsanalyse (EBA).

UBA hjelper organisasjoner med å se og stoppe potensielle sikkerhetsrisikoer ved å forstå brukeratferd. Dette oppnås ved å overvåke og analysere mønstre på tvers av brukeraktivitet for å danne en basismodell for typisk atferd. Modellen bestemmer sannsynligheten for at en bestemt bruker utfører en bestemt aktivitet basert på dette atferdslæringsmønsteret.

I likhet med UBA kan EBA også hjelpe organisasjoner med å identifisere potensielle cybertrusler – på nettverkssiden. EBA overvåker og analyserer aktivitet mellom ikke-menneskelige enheter som servere, programmer, databaser og Tingenes Internett (IoT). Dette bidrar til å identifisere mistenkelig atferd som kan indikere et brudd, for eksempel uautorisert datatilgang eller unormale dataoverføringsmønstre.

Sammen danner UBA og EBA en løsning som sammenligner en rekke forskjellige artefakter, inkludert geografiske plasseringer, enheter, miljøer, tid, frekvens og kollegial eller organisasjonsomfattende atferd.

UEBA samler inn bruker- og enhetsdata fra alle tilkoblede datakilder på tvers av organisasjonens nettverk. Brukerdata kan omfatte påloggingsaktivitet, plassering og datatilgangsmønstre, mens enhetsdata kan omfatte logger fra nettverksenheter, servere, endepunkter, programmer og andre tilleggstjenester.

UEBA analyserer de innsamlede dataene og bruker dem til å definere grunnlinjer, eller vanlige atferdsprofiler, for hver bruker og enhet. Grunnlinjene brukes deretter til å opprette dynamiske atferdsmodeller som kontinuerlig lærer og tilpasser seg over tid basert på innkommende data.

Ved å bruke grunnlinjer som en veiledning for typisk atferd fortsetter UEBA å overvåke bruker- og enhetsaktivitet i sanntid for å hjelpe en organisasjon med å avgjøre om en ressurs har blitt kompromittert. Systemet oppdager uvanlige aktiviteter som avviker fra typisk basisvirkemåte, for eksempel initiering av en dataoverføring med unormalt høyt volum, som utløser et varsel. Selv om avvik i isolasjon ikke nødvendigvis indikerer ondsinnet eller mistenkelig atferd, kan de brukes til å forbedre oppdagelser, undersøkelser og trusseljakt.

Varsler med innsikt i brukeratferd, avvikstypen og det potensielle risikonivået sendes til et SOC-team (Security Operations Center). SOC-teamet mottar informasjonen og bestemmer om de skal videreføre undersøkelsen basert på atferd, kontekst og risikoprioritet.

Ved å bruke UEBA sammen med et bredere sett med cybertrussel-løsninger danner organisasjoner en enhetlig sikkerhetsplattform og får en sterkere sikkerhetsstilling generelt. UEBA fungerer også med verktøy for administrert gjenkjenning og respons (MDR) og privileged access management (PAM)-løsninger for overvåking; SIEM (administrasjon av sikkerhetsinformasjon og -hendelser) er en løsning som hjelper organisasjoner med å oppdage, analysere og svare på sikkerhetstrusler før de skader forretningsdriftensikkerhetsinformasjon og hendelsesbehandling (SIEM); og verktøy for hendelsesbehandling for handling og svar.

Trusseljegere bruker trusselinformasjon for å finne ut om spørringene deres har avdekket mistenkelig atferd. Når atferden er mistenkelig, peker avvikene mot potensielle baner for videre undersøkelser. Ved å analysere mønstre blant både brukere og enheter kan UEBA oppdage et mye bredere spekter av cyberangrep tidligere, inkludert tidlige cybertrusler, interne cybertrusler, DDoS-angrep og brute-force-angrep, før de eskalerer til en potensiell hendelse eller et brudd.

UEBA-modeller drives av maskinlæringsalgoritmer som kontinuerlig lærer av mønstre for bruker- og enhetsatferd i stadig utvikling ved hjelp av dataanalyse. Ved å tilpasse seg sikkerhetsbehov i sanntid kan sikkerhetsløsninger være effektive i møte med et skiftende sikkerhetslandskap med sofistikerte cybertrusler.

Sikkerhetsanalytikere bruker avvik til å bekrefte et brudd, vurdere innvirkningen og gi nyttig innsikt i potensielle sikkerhetshendelser, som SOC-team kan bruke til å undersøke saker ytterligere. Dette resulterer i en raskere og mer effektiv hendelsesløsning, noe som minimerer den generelle innvirkningen av cybertrusler på hele organisasjonen.

I en tid med hybrid eller eksternt arbeid står dagens organisasjoner overfor cybertrusler som alltid utvikler seg – og derfor må metodene deres også utvikle seg. For å oppdage nye og eksisterende cybertrusler mer effektivt ser sikkerhetsanalytikere etter avvik. Selv om ett enkelt avvik ikke nødvendigvis indikerer ondsinnet atferd, kan tilstedeværelsen av flere avvik på tvers av kill chain-en indikere større risiko. Sikkerhetsanalytikere kan forbedre oppdagelser ytterligere ved å legge til varsler for identifisert uvanlig atferd. Ved å ta i bruk UEBA og utvide omfanget av sikkerheten til å omfatte enheter utenfor den tradisjonelle kontorsettingen, kan organisasjoner proaktivt forbedre påloggingssikkerhet, redusere cybertrusler og sikre et mer motstandsdyktig og sikkert miljø generelt.

I regulerte bransjer, for eksempel finanstjenester og helsetjenester, kommer forskrifter for databeskyttelse og personvern med standarder som alle firmaer må være i samsvar med. UEBAs funksjoner for kontinuerlig overvåking og rapportering hjelper organisasjoner med å holde oversikt over disse kravene til forskriftssamsvar.

UEBA gir organisasjoner uvurderlig innsikt, men kommer også med sitt eget unike sett med utfordringer å vurdere. Her er noen vanlige problemer du kan løse når du implementerer UEBA:

• Falske positiver og negativer
  Noen ganger kan UEBA-systemer feilaktig kategorisere normal atferd som mistenkelig og generere falske positiver. UEBA kan også gå glipp av faktiske sikkerhetstrusler, noe som kan generere falske negativer. For mer nøyaktig oppdagelse av cybertrusler må organisasjoner undersøke varsler med forsiktighet.
  
  
• Inkonsekvent navngiving på tvers av enheter
  En ressursleverandør kan opprette et varsel som utilstrekkelig identifiserer en enhet, for eksempel et brukernavn uten domenenavnkonteksten. Når dette skjer, kan ikke brukerenheten slås sammen med andre forekomster av samme konto og identifiseres deretter som en separat enhet. For å minimere denne risikoen er det avgjørende å identifisere enheter som bruker et standardisert skjema, og å synkronisere enheter med identitetsleverandøren for å opprette én enkelt katalog.
  
  
• Bekymringer om personvern
  Styrking av sikkerhetsoperasjoner bør ikke gå på bekostning av individuelle personvernrettigheter. Kontinuerlig overvåking av bruker- og enhetsatferd reiser spørsmål knyttet til etikk og personvern, og derfor er det viktig å bruke sikkerhetsverktøy – spesielt KI-forbedrede sikkerhetsverktøy – på en ansvarlig måte.
  
  
• Cybertrusler i rask utvikling 
  UEBA-systemer er utformet for å tilpasse seg skiftende nettrusler, men de kan fremdeles møte utfordringer tilknyttet å holde tritt med cybertrusler som er i rask utvikling. Etter hvert som teknikker og mønstre for cyberangrep endres, er det avgjørende å fortsette å finjustere UEBA-teknologi for å møte organisasjonens behov.

Med fremskritt innen maskinlæring, KI-integrering og dataanalyse som er planlagt for å forbedre funksjonaliteten, ser fremtiden til UEBA lys ut. Her er noen av de mest overbevisende trendene og utviklingene som sannsynligvis vil forme utviklingen av UEBA:

• Fremskritt innen KI for cybersikkerhet
  Etter hvert som kunstig intelligens og maskinlæring fortsetter å bli kraftigere og mer avansert, forventes det at UEBAs prediktive funksjoner utvikler seg enda mer. Maskinlæringsalgoritmer, som kontinuerlig lærer basert på innkommende data, forventes å identifisere komplekse mønstre og avvik bedre, forbedre nøyaktigheten for oppdagelse av cybertrusler og redusere falske positiver.
  
  
• Integrering med utvidet oppdagelse og respons (XDR) og endepunktregistrering og respons (EDR) 
  UEBA forventes å integrere enda tettere med EDR- og XDR-løsninger. EDR-løsninger utvider sikkerhetsområdet for å gi synlighet på tvers av plattformer på tvers av endepunkter. XDR-løsninger utvider dette omfanget ytterligere ved å tilby sikkerhet på tvers av et bredere utvalg av produkter, inkludert nettverk, servere, skybaserte programmer samt endepunkter. Innlemming av UEBA i XDR og EDR forbedrer trusselinformasjonen fra disse løsningene, slik at organisasjoner mer effektivt kan oppdage og reagere på cybertrusler på tvers av et multiskymiljø med flere skyer.
  
  
• Automatisering i hendelsesrespons 
  Når automatiserte hendelsesresponser kombineres med UEBA-innsikt, blir de raskere, mer sofistikerte og mer effektive, noe som reduserer innvirkningen av sikkerhetshendelser generelt.
  
  
• Mer proaktive sikkerhetsfunksjoner 
  UEBA vil bli ytterligere innebygd i identitets- og endepunktsregistrering, i tillegg til beskyttelsesløsninger. I møte med stadig mer sofistikerte cyberangrep vil UEBA utvikle seg sammen med komplementære sikkerhetsløsninger for å gi enda mer avansert trusseloppdagelse, samt raske hendelsesresponser. Administrert utvidet gjenkjenning og respons (MXDR) samler for eksempel administrert overvåking, jakt og utbedringstjenester for administrert gjenkjenning og respons (MDR) med den utvidede sikkerhetsbeskyttelsen i XDR for å gi rask, effektiv og proaktiv dekning av nettrusler utover endepunktet. Disse nye UEBA-funksjonene vil gi SOC-team muligheten til proaktivt å søke etter cybertrusler på tvers av et bredere utvalg av IT-miljøer, slik at organisasjoner kan holde seg i forkant av nye cybertrusler.

Nettverkstrafikkanalyse (NTA) er en tilnærming til cybersikkerhet som deler mange likheter med UEBA i praksis, men som er forskjellig når det gjelder fokus, program og skalering. Når du oppretter en omfattende løsning for cybersikkerhet, fungerer de to tilnærmingene godt sammen:

• Fokuserer på å forstå og overvåke atferden til brukere og enheter i et nettverk gjennom maskinlæring og KI.
• Samler inn data fra bruker- og enhetskilder, som kan omfatte påloggingsaktivitet, tilgangslogger og hendelsesdata, samt samhandlinger mellom enheter.
• Bruker modeller eller grunnlinjer til å identifisere insider-trusler, kompromitterte kontoer og uvanlig atferd som kan føre til en potensiell hendelse.

• Fokuserer på å forstå og overvåke flyt av data i et nettverk ved å undersøke datapakker og identifisere mønstre som kan indikere en potensiell trussel.
• Samler inn data fra nettverkstrafikk, som kan omfatte nettverkslogger, protokoller, IP-adresser og trafikkmønstre.
• Bruker trafikkmønstre til å identifisere nettverksbaserte trusler som DDoS-angrep, skadelig programvare og datatyveri og eksfiltrasjon.
• Fungerer bra med andre verktøy og teknologier for nettverkssikkerhet samt UEBA.

Etter hvert som cybersikkerhetstrusler fortsetter å utvikle seg i et raskt tempo, blir UEBA-løsninger mer avgjørende for en organisasjons forsvarsstrategi enn noen gang før. Nøkkelen til å bedre beskytte bedriften mot fremtidige cybertrusler er å holde seg informert, proaktiv og oppmerksom.

Hvis du er interessert i å styrke organisasjonens cybersikkerhet med neste generasjons UEBA-funksjoner, bør du utforske de nyeste alternativene. En enhetlig løsning for sikkerhetsoperasjoner samler egenskapene til SIEM og UEBA for å hjelpe organisasjonen med å se og stoppe sofistikerte cybertrusler i sanntid, alt fra én plattform. Øk tempoet med enhetlig sikkerhet og synlighet på tvers av skyer, plattformer og endepunktstjenester. Få en fullstendig oversikt over sikkerhetsstatusen din ved å samle sikkerhetsdata fra hele teknologistakken – og bruk KI til å avdekke potensielle cybertrusler.