O que é a Análise de Comportamento de Usuários e Entidades (UEBA)?

Em sua essência, o UEBA consiste em dois componentes principais: análise de comportamento do usuário (UBA) e análise de comportamento de entidade (EBA).

UBA ajuda as organizações a identificar e parar potenciais riscos de segurança ao entender o comportamento do usuário. Isso é realizado monitorando e analisando padrões de atividade do usuário para formar um modelo de linha de base para o comportamento típico. O modelo determina a probabilidade de um usuário específico realizar uma atividade específica com base nesse padrão de aprendizado comportamental.

Assim como a UBA, o EBA também pode ajudar as organizações a identificar possíveis ameaças cibernéticas—no lado da rede. EBA monitora e analisa a atividade entre entidades não humanas, como servidores, aplicativos, bancos de dados e a Internet das Coisas (IoT). Isso ajuda a identificar comportamentos suspeitos que podem indicar uma violação, como acesso não autorizado a dados ou padrões de transferência de dados anormais.

Juntos, UBA e EBA formam uma solução que compara uma variedade de diferentes artefatos, incluindo localizações geográficas, dispositivos, ambientes, tempo, frequência e comportamento de colegas ou em toda a organização.

O UEBA coleta dados de usuários e entidades de todas as fontes de dados conectadas na rede da organização. Os dados do usuário podem incluir atividade de login, localização e padrões de acesso a dados, enquanto os dados da entidade podem incluir logs de dispositivos de rede, servidores, pontos finais, aplicativos e outros serviços adicionais.

O UEBA analisa os dados coletados e os utiliza para definir linhas de base, ou perfis de comportamento típico, para cada usuário e entidade. As linhas de base são então usadas para criar modelos comportamentais dinâmicos que aprendem e se adaptam continuamente ao longo do tempo com base nos dados que chegam.

Usando as linhas de base como um guia para o comportamento típico, o UEBA continua a monitorar a atividade de usuários e entidades em tempo real para ajudar uma organização a determinar se um ativo foi comprometido. O sistema detecta atividades anômalas que se desviam do comportamento típico da linha de base, como a iniciação de uma transferência de dados com volume anormalmente alto, o que aciona um alerta. Embora anomalias por si só não indiquem necessariamente comportamento malicioso ou até mesmo suspeito, elas podem ser usadas para melhorar detecções, investigações e caça a ameaças.

Alertas que apresentam insights sobre o comportamento do usuário, o tipo de anomalia e o nível de risco potencial são enviados a umaequipe do centro de operações de segurança (SOC). A equipe do SOC recebe as informações e determina se deve prosseguir com a investigação com base no comportamento, contexto e prioridade de risco.

Ao usar o UEBA junto com um conjunto mais amplo de soluções conta ameaças cibernéticas, as organizações formam uma plataforma de segurança unificada e desfrutam de uma postura de segurança mais robusta em geral. O UEBA também funciona com ferramentas de detecção e resposta gerenciada (MDR) ferramentas e gerenciamento de acesso privilegiado (PAM) soluções para monitoramento; gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM); e ferramentas de resposta a incidentes para ação e resposta.

Caçadores de ameaças usam inteligencia de ameaça para ajudar a determinar se suas consultas revelaram comportamentos suspeitos. Quando o comportamento é suspeito, as anomalias indicam possíveis caminhos para uma investigação mais aprofundada. Analisando padrões entre usuários e entidades, o UEBA pode detectar uma gama muito mais ampla de ciberataques mais cedo, incluindo ameaças cibernéticas iniciais, ameaças cibernéticas internas, ataques DDoS e ataques de força bruta, antes que eles se escalem para um potencial incidente ou violação.

Os modelos de UEBA são impulsionados por algoritmos de aprendizado de máquina que aprendem continuamente com os padrões de comportamento em evolução de usuários e entidades, utilizando análise de dados. Ao se adaptar às necessidades de segurança em tempo real, as soluções de segurança podem permanecer eficazes diante de um cenário de segurança em mudança, com ameaças cibernéticas sofisticadas.

Os analistas de segurança usam anomalias para ajudar a confirmar uma violação, avaliar seu impacto e fornecer insights oportunos e acionáveis sobre potenciais incidentes de segurança, que as equipes do SOC podem usar para investigar mais casos. Isso, por sua vez, resulta em uma resolução de incidentes mais rápida e eficiente, o que minimiza o impacto geral das ameaças cibernéticas em toda a organização.

Na era do trabalho híbrido ou remoto, as organizações de hoje enfrentam ameaças cibernéticas que estão sempre evoluindo—por isso, seus métodos também devem evoluir. Para detectar ameaças cibernéticas novas e existentes de forma mais eficaz, os analistas de segurança buscam anomalias. Embora uma única anomalia não indique necessariamente comportamento malicioso, a presença de múltiplas anomalias ao longo da cadeia de ataque pode indicar um risco maior. Os analistas de segurança podem aprimorar ainda mais as detecções adicionando alertas para comportamentos incomuns identificados. Ao adotar o UEBA e expandir o escopo de sua segurança para abranger dispositivos fora do ambiente de escritório tradicional, as organizações podem melhorar proativamente segurança de login, mitigar ameaças cibernéticas e garantir um ambiente mais resiliente e seguro em geral.

Em indústrias regulamentadas, como serviços financeiros e saúde, as regulamentações de proteção de dados e privacidade estabelecem padrões que todas as empresas devem cumprir. As capacidades de monitoramento contínuo e geração de relatórios do UEBA ajudam as organizações a acompanhar esses requisitos de conformidade regulatória.

Embora o UEBA forneça insights valiosos para as organizações, ele também apresenta seu próprio conjunto de desafios únicos a serem considerados. Aqui estão alguns problemas comuns a serem abordados ao implementar o UEBA:

• Falsos positivos e negativos
  Em algumas ocasiões, os sistemas UEBA podem categorizar erroneamente comportamentos normais como suspeitos e gerar um falso positivo. O UEBA também pode deixar de detectar ameaças cibernéticas reais, o que pode gerar um falso negativo. Para uma detecção de ameaças cibernéticas mais precisa, as organizações precisam investigar os alertas com cuidado.
  
  
• nomeação inconsistente entre entidades
  Um provedor de recursos pode criar um alerta que identifica de forma insuficiente uma entidade, como um nome de usuário sem o contexto do nome de domínio. Quando isso acontece, a entidade do usuário não pode ser mesclada com outras instâncias da mesma conta e é identificada como uma entidade separada. Para minimizar esse risco, é crucial identificar entidades usando uma forma padronizada e sincronizar entidades com seu provedor de identidade para criar um diretório único.
  
  
• Preocupações com a privacidade
  Fortalecer as operações de segurança não deve ocorrer à custa dos direitos de privacidade individuais. O monitoramento contínuo do comportamento de usuários e entidades levanta questões relacionadas à ética e privacidade, por isso é essencial utilizar ferramentas de segurança — especialmente as aprimoradas por IA — de forma responsável.
  
  
• Ameaças cibernéticas em rápida evolução 
  Embora os sistemas UEBA sejam projetados para se adaptar a paisagens de ameaças cibernéticas em mudança, eles ainda podem enfrentar desafios para acompanhar as ameaças cibernéticas em rápida evolução. À medida que as técnicas e padrões de ciberataques mudam, é crucial continuar ajustando a tecnologia UEBA para atender às necessidades da organização.

Com os avanços em aprendizado de máquina, integração de IA e análise de dados previstos para aprimorar suas capacidades, o futuro do UEBA é promissor. Aqui estão algumas das tendências e desenvolvimentos mais convincentes que provavelmente moldarão a evolução do UEBA:

• Avanços em IA para segurança cibernética
  À medida que a IA e o aprendizado de máquina continuam a se tornar mais poderosos e sofisticados, espera-se que as capacidades preditivas do UEBA se desenvolvam ainda mais. Os algoritmos de aprendizado de máquina, que aprendem continuamente com os dados que chegam, devem identificar melhor padrões e anomalias complexos, melhorar a precisão da detecção de ameaças cibernéticas e reduzir falsos positivos.
  
  
• Integração com detecção e resposta estendidas (XDR) e detecção e resposta de endpoints (EDR) 
  O UEBA deve se integrar ainda mais de perto com EDR e soluções de XDR. As soluções EDR ampliam o escopo da segurança para fornecer visibilidade entre plataformas em todos os endpoints. As soluções XDR ampliam ainda mais esse escopo, oferecendo segurança em uma gama mais ampla de produtos, incluindo redes, servidores, aplicativos baseados em nuvem, além de endpoints. Incorporar o UEBA ao XDR e ao EDR aprimora a inteligência de ameaças fornecida por essas soluções, para que as organizações possam detectar e responder de forma mais eficaz às ameaças cibernéticas em um ambiente multicloud e multiplataforma.
  
  
• Automação de resposta a incidentes 
  Quando combinadas com insights do UEBA, as respostas a incidentes automatizadas se tornarão mais rápidas, sofisticadas e eficientes, reduzindo o impacto dos incidentes de segurança de forma geral.
  
  
• Capacidades de segurança mais proativas 
  O UEBA se tornará ainda mais integrado às soluções de detecção de identidade e endpoints, assim como às soluções de proteção. Diante de ataques cibernéticos cada vez mais sofisticados, o UEBA evoluirá junto com soluções de segurança complementares para oferecer detecções de ameaças ainda mais avançadas, assim como respostas rápidas a incidentes. A detecção e resposta estendida gerenciada (MXDR), por exemplo, combina os serviços de monitoramento, caça e remediação gerenciados da detecção e resposta gerenciada (MDR) com a proteção de segurança estendida do XDR para fornecer cobertura rápida, eficaz e proativa contra ameaças cibernéticas além do endpoint. Essas novas capacidades do UEBA darão às equipes de SOC a habilidade de buscar proativamente ameaças cibernéticas em uma variedade mais ampla de ambientes de TI, capacitando as organizações a se manterem à frente das ameaças cibernéticas emergentes.

A análise de tráfego de rede (NTA) é uma abordagem de cibersegurança que compartilha muitas semelhanças com o UEBA na prática, mas difere em termos de foco, aplicação e escala. Ao formar uma solução abrangente de segurança cibernética, as duas abordagens funcionam bem juntas:

• Foca em entender e monitorar os comportamentos de usuários e entidades dentro de uma rede por meio de aprendizado de máquina e IA.
• Coleta dados de fontes de usuários e entidades, que podem incluir atividades de login, logs de acesso e dados de eventos, além de interações entre entidades.
• Utiliza modelos ou referências para identificar ameaças internas, contas comprometidas e comportamentos incomuns que podem levar a um potencial incidente.

• Foca em entender e monitorar o fluxo de dados dentro de uma rede, examinando pacotes de dados e identificando padrões que podem indicar uma ameaça potencial.
• Coleta dados do tráfego de rede, que podem incluir logs de rede, protocolos, endereços IP e padrões de tráfego.
• Utiliza padrões de tráfego para identificar ameaças baseadas em rede, como ataques DDoS, malware e roubo e exfiltração de dados.
• Funciona bem com outras ferramentas e tecnologias de segurança de rede, além do UEBA.

À medida que as ameaças cibernéticas continuam a evoluir rapidamente, as soluções de UEBA estão se tornando mais cruciais para a estratégia de defesa de uma organização do que nunca. A chave para proteger melhor sua empresa contra futuras ameaças cibernéticas é manter-se educado, proativo e consciente.

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