Vad är analys av användar- och entitetsbeteende (UEBA)?

I grunden består UEBA av två viktiga komponenter: analys av användarbeteende (UBA) och EBA (Entity Behavior Analytics).

UBA hjälper organisationer att se och stoppa potentiella säkerhetsrisker genom att förstå användarbeteende. Detta uppnås genom övervakning och analys av mönster mellan användaraktiviteter för att skapa en baslinjemodell för typiskt beteende. Modellen avgör sannolikheten för att en specifik användare utför en specifik aktivitet baserat på det här beteendeinlärningsmönstret.

Precis som UBA kan EBA även hjälpa organisationer att identifiera potentiella cyberhot på nätverkssidan. EBA övervakar och analyserar aktivitet mellan icke-mänskliga entiteter som servrar, program, databaser och Sakernas Internet (IoT). Detta hjälper till att identifiera misstänkta beteenden som kan tyda på ett intrång, till exempel obehörig dataåtkomst eller onormala dataöverföringsmönster.

Tillsammans utgör UBA och EBA en lösning som jämför en mängd olika artefakter, inklusive geografiska platser, enheter, miljöer, tid, frekvens och peer- eller organisationsomfattande beteende.

UEBA samlar in användar- och entitetsdata från alla anslutna datakällor i organisationens nätverk. Användardata kan omfatta inloggningsaktivitet, plats och dataåtkomstmönster, medan entitetsdata kan innehålla loggar från nätverksenheter, servrar, slutpunkter, program och andra ytterligare tjänster.

UEBA analyserar insamlade data och använder dem för att definiera baslinjer, eller typiska beteendeprofiler, för varje användare och entitet. Baslinjerna används sedan för att skapa dynamiska beteendemodeller som kontinuerligt lär sig och anpassar sig över tid baserat på inkommande data.

Med baslinjer som vägledning för typiskt beteende fortsätter UEBA att övervaka användar- och entitetsaktivitet i realtid för att hjälpa en organisation att avgöra om en tillgång har komprometterats. Systemet identifierar avvikande aktiviteter som avviker från typiskt baslinjebeteende, till exempel initiering av en onormalt högvolymsdataöverföring, vilket utlöser en avisering. Avvikelser på egen hand indikerar inte nödvändigtvis skadligt eller till och med misstänkt beteende, men de kan användas för att förbättra identifieringar, undersökningar och hotjakt.

Aviseringar med insikter om användarbeteende, typen av avvikelse och den potentiella risknivån skickas till ett SOC-team (Security Operations Center)SOC-team (Security Operations Center). SOC-teamet tar emot informationen och avgör om de ska fortsätta undersökningen baserat på beteende, kontext och riskprioritet.

Genom att använda UEBA tillsammans med en bredare uppsättning cyberhotslösningar utgör organisationer en enhetlig säkerhetsplattform och har en starkare säkerhetsstatus överlag. UEBA fungerar också med verktyg för hanterad identifiering och svar (MDR) och PAM (privileged access management) lösningar för övervakning. Säkerhetsinformation och händelsehantering, som förkortas SIEM, är en lösning som hjälper organisationer att upptäcka, analysera och reagera på säkerhetshot innan de skadar verksamheten.säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM); och verktyg för incidenthantering för åtgärder och åtgärder.

Hotjägare använder threat intelligence för att avgöra om deras frågor har upptäckt misstänkt beteende. När beteendet är misstänkt pekar avvikelserna mot potentiella sökvägar för vidare undersökning. Genom att analysera mönster mellan både användare och entiteter kan UEBA upptäcka ett mycket bredare utbud av cyberattacker tidigare, inklusive tidiga cyberhot, insider-cyberhot, DDoS-attacker och råstyrkeattacker, innan de eskalerar till en potentiell incident eller överträdelse.

UEBA-modeller drivs av maskininlärningsalgoritmer som kontinuerligt lär sig av föränderliga användar- och entitetsbeteendemönster med hjälp av dataanalys. Genom att anpassa sig till säkerhetsbehoven i realtid kan säkerhetslösningar vara effektiva mot bakgrund av ett föränderligt säkerhetslandskap med sofistikerade cyberhot.

Säkerhetsanalytiker använder avvikelser för att bekräfta ett intrång, utvärdera dess påverkan och ge insikter i tid och handlingsbara insikter om potentiella säkerhetsincidenter, som SOC-team kan använda för att undersöka ärenden ytterligare. Detta resulterar i sin tur i snabbare och effektivare incidentlösning, vilket minimerar den övergripande effekten av cyberhot på en hel organisation.

I en period med hybrid- eller fjärrarbete står dagens organisationer inför cyberhot som ständigt utvecklas, vilket är anledningen till att deras metoder också måste utvecklas. För att identifiera nya och befintliga cyberhot mer effektivt letar säkerhetsanalytiker efter avvikelser. Även om en enskild avvikelse inte nödvändigtvis indikerar skadligt beteende, kan förekomsten av flera avvikelser i kill-kedjan tyda på större risk. Säkerhetsanalytiker kan förbättra identifieringarna ytterligare genom att lägga till aviseringar för identifierat ovanligt beteende. Genom att införa UEBA och utöka säkerheten till att omfatta enheter utanför den traditionella kontorsinställningen kan organisationer proaktivt förbättra inloggningssäkerhet, minimera cyberhot och säkerställa en mer motståndskraftig och säker miljö överlag.

I reglerade branscher som finansiella tjänster och sjukvård följer dataskydds- och sekretessbestämmelser standarder som alla företag måste följa. UEBA:s kontinuerliga övervaknings- och rapporteringsfunktioner hjälper organisationer att hålla reda på dessa regelefterlevnadskrav.

UEBA ger organisationer ovärderliga insikter, men det levereras också med en egen unik uppsättning utmaningar att tänka på. Här är några vanliga problem att åtgärda när du implementerar UEBA:

• Falska positiva och negativa identifieringar
  Ibland kan UEBA-system felaktigt kategorisera normala beteenden som misstänkta och generera en falsk positiv identifiering. UEBA kan också gå miste om faktiska säkerhetshot, vilket kan generera ett falskt negativt. För mer exakt identifiering av cyberhot måste organisationer undersöka aviseringar med försiktighet.
  
  
• Inkonsekvent namngivning mellan entiteter
  En resursprovider kan skapa en avisering som inte identifierar en entitet tillräckligt, till exempel ett användarnamn utan domännamnskontexten. När detta inträffar kan användarentiteten inte slås samman med andra instanser av samma konto och identifieras sedan som en separat entitet. För att minimera den här risken är det viktigt att identifiera entiteter med hjälp av ett standardiserat formulär och att synkronisera entiteter med sin identitetsprovider för att skapa en enda katalog.
  
  
• Sekretessproblem
  Befästa säkerhetsåtgärder bör inte komma på bekostnad av enskilda sekretessrättigheter. Kontinuerlig övervakning av användar- och entitetsbeteenden ger upphov till frågor som rör etisk och sekretess, vilket är anledningen till att det är viktigt att använda säkerhetsverktyg, särskilt AI-förbättrade säkerhetsverktyg på ett ansvarsfullt sätt.
  
  
• Snabbt växande cyberhot 
  UEBA-system är utformade för att anpassas till föränderliga cyberhotade landskap, men de kan fortfarande stöta på utmaningar när det gäller att hålla jämna steg med snabbt växande cyberhot. När cyberattacktekniker och mönster ändras är det viktigt att fortsätta finjustera UEBA-tekniken för att uppfylla organisationens behov.

Med framsteg inom maskininlärning, AI-integrering och dataanalys som är avsedda att förbättra dess funktioner ser framtiden för UEBA ljus ut. Här är några av de mest övertygande trenderna och utvecklingen som sannolikt kommer att forma utvecklingen av UEBA:

• Framsteg inom AI för cybersäkerhet
  Allt eftersom AI och maskininlärning fortsätter att växa kraftfullare och mer avancerade förväntas UEBA:s prediktiva funktioner utvecklas ännu mer. Maskininlärningsalgoritmer, som kontinuerligt lär sig baserat på inkommande data, förväntas bättre identifiera komplexa mönster och avvikelser, förbättra noggrannheten för identifiering av cyberhot och minska falska positiva identifieringar.
  
  
• Integrering med utökad identifiering och svar (XDR) och slutpunktsidentifiering och svar (EDR) 
  UEBA förväntas integreras ännu närmare med EDR-och XDR-lösningar är en enhetlig plattform för säkerhetsincidenter som använder AI och automatiseringXDR-lösningar. EDR-lösningar utökar säkerhetsomfånget för att ge synlighet över flera plattformar över slutpunkter. XDR-lösningar utökar det här omfånget ytterligare genom att erbjuda säkerhet för ett bredare utbud av produkter, inklusive nätverk, servrar, molnbaserade program och slutpunkter. Att införliva UEBA i XDR och EDR förbättrar hotinformationen som tillhandahålls av dessa lösningar, så att organisationer mer effektivt kan identifiera och reagera på cyberhot i en flermolnsmiljö med flera plattformar.
  
  
• Automatisering av svar på händelse 
  I kombination med UEBA-insikter blir automatiserade incidenthanteringar snabbare, mer sofistikerade och effektivare, vilket minskar effekten av säkerhetsincidenter överlag.
  
  
• Mer proaktiva säkerhetsfunktioner 
  UEBA kommer att bäddas in ytterligare i identitets- och slutpunktsidentifiering samt skyddslösningar. Inför allt mer sofistikerade cyberattacker kommer UEBA att utvecklas tillsammans med kompletterande säkerhetslösningar för att tillhandahålla ännu mer avancerad hotidentifiering samt snabba incidenthanteringar. Hanterad utökad identifiering och svar (MXDR) sammanför till exempel de hanterade övervaknings-, jakt- och reparationstjänsterna för hanterad identifiering och svar (MDR) med det utökade säkerhetsskyddet för XDR för att tillhandahålla snabb, effektiv och proaktiv cyberhot utöver slutpunkten. Dessa nya UEBA-funktioner ger SOC-team möjlighet att proaktivt söka efter cyberhot i en mängd olika IT-miljöer, vilket gör det möjligt för organisationer att ligga steget före nya cyberhot.

Nätverkstrafikanalys (NTA) är en cybersäkerhetsmetod som delar många likheter med UEBA i praktiken, men skiljer sig när det gäller fokus, program och skala. När du skapar en omfattande cybersäkerhetslösning fungerar de två metoderna bra tillsammans:

• Fokuserar på att förstå och övervaka beteendet för användare och entiteter i ett nätverk via maskininlärning och AI.
• Samlar in data från användar- och entitetskällor, som kan omfatta inloggningsaktivitet, åtkomstloggar och händelsedata samt interaktioner mellan entiteter.
• Använder modeller eller baslinjer för att identifiera insiderhot, komprometterade konton och ovanliga beteenden som kan leda till en potentiell incident.

• Fokuserar på att förstå och övervaka flöde av data i ett nätverk genom att undersöka datapaket och identifiera mönster som kan tyda på ett potentiellt hot.
• Samlar in data från nätverkstrafik, som kan innehålla nätverksloggar, protokoll, IP-adresser och trafikmönster.
• Använder trafikmönster för att identifiera nätverksbaserade hot som DDoS-attacker, skadlig kod och datastöld och exfiltrering.
• Fungerar bra med andra verktyg och tekniker för nätverkssäkerhet samt UEBA.

I takt med att cybersäkerhetshot fortsätter att utvecklas i snabb takt blir UEBA-lösningar allt viktigare för en organisations försvarsstrategi än någonsin tidigare. Nyckeln till att bättre skydda ditt företag mot framtida cyberhot är att hålla sig utbildad, proaktiv och medveten.

Om du är intresserad av att stärka organisationens cybersäkerhet med nästa generations UEBA-funktioner vill du utforska de senaste alternativen. En enhetlig säkerhetsåtgärdslösning sammanför funktionerna i SIEM och UEBA för att hjälpa din organisation att se och stoppa sofistikerade cyberhot i realtid, allt från en plattform. Flytta snabbare med enhetlig säkerhet och synlighet i moln, plattformar och slutpunktstjänster. Få en fullständig översikt över din säkerhetsstatus genom att aggregera säkerhetsdata från hela din teknikstack och använda AI för att upptäcka potentiella cyberhot.