Čo je analýza správania používateľov a entít (UEBA)?

Jadro UEBA tvoria dve kľúčové súčasti: analýza správania používateľov (UBA) a analýza správania entít (EBA).

UBA pomáha organizáciám zistiť a zastaviť potenciálne bezpečnostné riziká prostredníctvom pochopenia správania používateľov. To sa dosiahne monitorovaním a analýzou vzorcov aktivity používateľov s cieľom vytvoriť základný model typického správania. Model určuje pravdepodobnosť, že konkrétny používateľ vykoná konkrétnu aktivitu na základe tohto vzoru učenia správania.

Podobne ako UBA, aj EBA môže organizáciám pomôcť identifikovať potenciálne kybernetické hrozby na strane siete. EBA monitoruje a analyzuje aktivity medzi inými než ľudskými entitami, ako sú servery, aplikácie, databázy a internet vecí (IoT). Pomáha to identifikovať podozrivé správanie, ktoré by mohlo naznačovať narušenie, napríklad neoprávnený prístup k údajom alebo neobvyklé vzory prenosu údajov.

UBA a EBA spoločne vytvárajú riešenie, ktoré porovnáva rôzne artefakty vrátane geografických lokalít, zariadení, prostredí, času, frekvencie a správania kolegov alebo celej organizácie.

UEBA zhromažďuje údaje o používateľoch a entitách zo všetkých pripojených zdrojov údajov v sieti organizácie. Údaje o používateľoch môžu zahŕňať prihlasovacie aktivity, polohu a vzory prístupu k údajom, zatiaľ čo údaje o entitách môžu zahŕňať protokoly zo sieťových zariadení, serverov, koncových bodov, aplikácií a iných doplnkových služieb.

UEBA analyzuje zozbierané údaje a používa ich na definovanie východiskových hodnôt alebo profilov typického správania pre každého používateľa a entitu. Základné úrovne sa potom používajú na vytvorenie dynamických modelov správania, ktoré sa priebežne učia a prispôsobujú v čase na základe prichádzajúcich údajov.

Pomocou východiskových hodnôt ako vodítka pre typické správanie UEBA naďalej monitoruje aktivitu používateľov a entít v reálnom čase, aby pomohla organizácii určiť, či bolo aktívum ohrozené. Systém zisťuje nezvyčajné aktivity, ktoré sa odchyľujú od typického základnej úrovne, ako napríklad začatie neobvykle veľkého objemu prenosu údajov, čo spustí upozornenie. Hoci anomálie samy o sebe nemusia nevyhnutne indikovať škodlivé alebo dokonca podozrivé správanie, možno ich využiť na zlepšenie detekcie, skúmania a vyhľadávania hrozieb.

Upozornenia obsahujúce informácie o správaní používateľov, type anomálie a potenciálnej úrovni rizika sa odosielajú tímu centra operácií zabezpečenia (SOC). Tím SOC dostane informácie a rozhodne, či má pokračovať vo vyšetrovaní na základe správania, kontextu a priority rizika.

Používaním UEBA spolu so širším súborom riešení kybernetických hrozieb vytvárajú organizácie zjednotenú bezpečnostnú platformu a celkovo posilňujú svoje postavenie zabezpečenia. UEBA tiež spolupracuje s nástrojmi na riadenú detekciu a reakciu (MDR) a riešeniami na správu privilegovaného prístupu (PAM) na monitorovanie; s nástrojmi na správu bezpečnostných informácií a udalostí (SIEM) a s nástrojmi na odozvu na incidenty na účely opatrení a reakcie.

Lovci hrozieb používajú analýzu hrozieb, aby zistili, či ich dotazy odhalili podozrivé správanie. Ak je správanie podozrivé, anomálie poukazujú na možné cesty ďalšieho vyšetrovania. Analýzou vzorcov medzi používateľmi aj entitami dokáže UEBA skôr odhaliť oveľa širšiu škálu kybernetických útokov vrátane včasných kybernetických hrozieb, kybernetických hrozieb z vnútra, útokov DDoS a útokov hrubou silou, a to ešte predtým, ako prerastú do potenciálneho incidentu alebo narušenia.

Modely UEBA sú riadené algoritmami strojového učenia, ktoré sa neustále učia z vyvíjajúcich sa vzorcov správania používateľov a entít pomocou analýzy údajov. Vďaka prispôsobovaniu sa potrebám zabezpečenia v reálnom čase môžu bezpečnostné riešenia zostať účinné aj napriek meniacemu sa bezpečnostnému prostrediu so sofistikovanými kybernetickými hrozbami.

Bezpečnostní analytici využívajú anomálie na potvrdenie narušenia, posúdenie jeho vplyvu a poskytnutie včasných a použiteľných informácií o potenciálnych bezpečnostných incidentoch, ktoré môžu tímy SOC využiť na ďalšie vyšetrovanie prípadov. To následne vedie k rýchlejšiemu a efektívnejšiemu riešeniu incidentov, čo minimalizuje celkový vplyv kybernetických hrozieb na celú organizáciu.

V ére hybridnej alebo vzdialenej práce čelia dnešné organizácie kybernetickým hrozbám, ktoré sa neustále vyvíjajú – preto sa musia vyvíjať aj ich metódy. Na efektívnejšie odhaľovanie nových a existujúcich kybernetických hrozieb hľadajú bezpečnostní analytici anomálie. Hoci jedna anomália nemusí nevyhnutne znamenať škodlivé správanie, prítomnosť viacerých anomálií v celom reťazci zabíjania môže naznačovať väčšie riziko. Bezpečnostní analytici môžu detekciu ešte vylepšiť pridaním upozornení na identifikované nezvyčajné správanie. Prijatím UEBA a rozšírením rozsahu zabezpečenia na zariadenia mimo tradičného kancelárskeho prostredia môžu organizácie proaktívne zlepšiť zabezpečenie prihlasovania, zmierniť kybernetické hrozby a celkovo zabezpečiť odolnejšie a bezpečnejšie prostredie.

V regulovaných odvetviach, ako sú finančné služby a zdravotníctvo, sú predpisy o ochrane údajov a súkromia spojené s normami, ktoré musí dodržiavať každá spoločnosť. Možnosti priebežného monitorovania a podávania správ UEBA pomáhajú organizáciám sledovať tieto požiadavky na dodržiavanie súladu.

Hoci UEBA poskytuje organizáciám neoceniteľné prehľady, prináša so sebou aj jedinečné výzvy, ktoré treba zvážiť. Tu je niekoľko bežných problémov, ktoré je potrebné riešiť pri implementácii UEBA:

• Falošne pozitívne a negatívne výsledky
  V niektorých prípadoch môžu systémy UEBA chybne klasifikovať normálne správanie ako podozrivé a generovať falošne pozitívne výsledky. UEBA môže tiež prehliadnuť skutočné kybernetické hrozby zabezpečenia, čo môže viesť k falošne negatívnym výsledkom. Na presnejšie odhaľovanie kybernetických hrozieb musia organizácie pozorne skúmať upozornenia.
  
  
• Nekonzistentné pomenovanie medzi entitami
  Poskytovateľ prostriedkov môže vytvoriť upozornenie, ktoré nedostatočne identifikuje entitu, napríklad používateľské meno bez kontextu názvu domény. Ak sa tak stane, používateľská entita sa nedá zlúčiť s inými inštanciami toho istého konta a je potom identifikovaná ako samostatná entita. Na minimalizáciu tohto rizika je nevyhnutné identifikovať entity pomocou štandardizovaného formulára a synchronizovať entity s ich poskytovateľom identity s cieľom vytvoriť jednotný adresár.
  
  
• Obavy týkajúce sa ochrany osobných údajov
  Posilnenie bezpečnostných operácií by nemalo ísť na úkor individuálnych práv na ochranu osobných údajov. Nepretržité monitorovanie správania používateľov a entít vyvoláva otázky týkajúce sa etiky a ochrany súkromia, a preto je nevyhnutné používať bezpečnostné nástroje – najmä bezpečnostné nástroje s umelou inteligenciou – zodpovedne.
  
  
• Rýchlo sa vyvíjajúce kybernetické hrozby 
  Hoci sú systémy UEBA navrhnuté tak, aby sa prispôsobovali meniacemu sa prostrediu kybernetických hrozieb, stále môžu čeliť problémom pri udržiavaní kroku s rýchlo sa vyvíjajúcimi kybernetickými hrozbami. Keďže sa techniky a vzorce kybernetických útokov menia, je nevyhnutné pokračovať vo vylaďovaní technológie UEBA tak, aby zodpovedala potrebám organizácie.

Vďaka pokrokom v oblasti strojového učenia, integrácie umelej inteligencie a analýzy údajov, ktoré majú rozšíriť jej možnosti, vyzerá budúcnosť UEBA nádejne. Tu sú niektoré z najpresvedčivejších trendov a vývojových trendov, ktoré pravdepodobne ovplyvnia vývoj UEBA:

• Pokroky v oblasti umelej inteligencie pre kybernetickú bezpečnosť
  Keďže umelá inteligencia a strojové učenie sú stále výkonnejšie a sofistikovanejšie, očakáva sa, že prediktívne schopnosti UEBA sa budú ďalej rozvíjať. Očakáva sa, že algoritmy strojového učenia, ktoré sa priebežne učia na základe prichádzajúcich údajov, budú lepšie identifikovať komplexné vzory a anomálie, zlepšia presnosť detekcie kybernetických hrozieb a znížia počet falošne pozitívnych výsledkov.
  
  
• Integrácia s rozšírenou detekciou a reakciou (XDR) a detekciou a reakciou na koncové body (EDR) 
  Očakáva sa, že UEBA bude ešte užšie integrovaná s riešeniami EDR a XDR. Riešenia EDR rozširujú rozsah zabezpečenia, aby poskytovali viditeľnosť naprieč platformami v koncových bodoch. Riešenia XDR tento rozsah ešte viac rozširujú tým, že ponúkajú zabezpečenie širšej škály produktov vrátane sietí, serverov, cloudových aplikácií, ako aj koncových bodov. Začlenenie UEBA do riešení XDR a EDR zlepšuje analýzu hrozieb poskytovanú týmito riešeniami, takže organizácie môžu efektívnejšie odhaľovať kybernetické hrozby a reagovať na ne v prostredí viacerých cloudov a platforiem.
  
  
• Automatizácia odozvy na incidenty 
  V kombinácii s prehľadmi UEBA budú automatizované odozvy na incidenty rýchlejšie, sofistikovanejšie a efektívnejšie, čím sa celkovo zníži vplyv incidentov zabezpečenia.
  
  
• Proaktívnejšie možnosti zabezpečenia 
  UEBA bude ďalej zakotvená v riešeniach na zisťovanie identity a koncových bodov, ako aj v riešeniach ochrany. Vzhľadom na čoraz sofistikovanejšie kybernetické útoky sa bude UEBA vyvíjať spolu s doplnkovými bezpečnostnými riešeniami, aby poskytovala ešte pokročilejšie odhaľovanie hrozieb, ako aj rýchle reakcie na incidenty. Napríklad riadená rozšírená detekcia a reakcia (MXDR) spája služby riadeného monitorovania, vyhľadávania a nápravy riadenej detekcie a reakcie (MDR) s rozšírenou bezpečnostnou ochranou XDR s cieľom poskytnúť rýchle, účinné a proaktívne pokrytie kybernetických hrozieb mimo koncového bodu. Tieto nové funkcie UEBA poskytnú tímom SOC možnosť proaktívne vyhľadávať kybernetické hrozby v širšom spektre IT prostredí, čo organizáciám umožní udržať si náskok pred vznikajúcimi kybernetickými hrozbami.

Analýza sieťovej prevádzky (NTA) je prístup kybernetickej bezpečnosti, ktorý má v praxi veľa spoločného s UEBA, ale líši sa zameraním, aplikáciou a rozsahom. Pri vytváraní komplexného riešenia kybernetickej bezpečnosti tieto dva prístupy dobre spolupracujú:

• Zameriava sa na pochopenie a monitorovanie správania používateľov a entít v sieti prostredníctvom strojového učenia a umelej inteligencie.
• Zhromažďuje údaje zo zdrojov používateľov a entít, ktoré môžu zahŕňať prihlasovacie aktivity, protokoly prístupu a údaje o udalostiach, ako aj interakcie medzi entitami.
• Používa modely alebo základné úrovne na identifikáciu vnútorných hrozieb, kompromitovaných účtov a neobvyklého správania, ktoré by mohlo viesť k potenciálnemu incidentu.

• Zameriava sa na pochopenie a monitorovanie toku údajov v sieti prostredníctvom skúmania dátových paketov a identifikácie vzorov, ktoré by mohli naznačovať potenciálnu hrozbu.
• Zhromažďuje údaje zo sieťovej prevádzky, ktoré môžu zahŕňať sieťové protokoly, protokoly, adresy IP a vzory prevádzky.
• Využíva vzory prevádzky na identifikáciu sieťových hrozieb, ako sú útoky DDoS, škodlivý softvér a krádeže a exfiltrácie údajov.
• Dobre spolupracuje s inými nástrojmi a technológiami na zabezpečenie siete, ako aj s UEBA.

Keďže hrozby kybernetickej bezpečnosti sa naďalej vyvíjajú rýchlym tempom, riešenia UEBA sú pre obrannú stratégiu organizácie dôležitejšie ako kedykoľvek predtým. Kľúčom k lepšej ochrane podniku pred budúcimi kybernetickými hrozbami je byť vzdelaný, prpaktívny a uvedomelý.

Ak máte záujem posilniť kybernetickú bezpečnosť svojej organizácie pomocou funkcií UEBA novej generácie, preskúmajte najnovšie možnosti. Zjednotené riešenie operácií zabezpečenia spája možnosti SIEM a UEBA, aby pomohlo vašej organizácii zistiť a zastaviť sofistikované kybernetické hrozby v reálnom čase, a to všetko z jednej platformy. Postupujte rýchlejšie vďaka jednotnému zabezpečeniu a viditeľnosti v cloudoch, platformách a službách koncových bodov. Získajte kompletný prehľad o stave zabezpečenia agregovaním bezpečnostných údajov z celého technologického balíka – a využite umelú inteligenciu na odhalenie potenciálnych kybernetických hrozieb.