Kullanıcı ve varlık davranış analizi (UEBA) dedir?

UEBA temelinde iki ana bileşenden oluşur: kullanıcı davranışı analizi (UBA) ve varlık davranışı analizi (EBA).

UBA, kuruluşların kullanıcı davranışlarını anlayarak potansiyel güvenlik risklerini görmelerine ve durdurmalarına yardımcı olur. Bu, tipik davranış için bir temel model oluşturmak üzere kullanıcı etkinliği boyunca kalıpları izleyerek ve analiz ederek gerçekleştirilir. Model, bu davranışsal öğrenme modeline dayanarak belirli bir kullanıcının belirli bir etkinliği gerçekleştirme olasılığını belirler.

UBA gibi EBA da kuruluşların ağ tarafındaki potansiyel siber tehditleri belirlemelerine yardımcı olabilir. EBA, sunucular, uygulamalar, veritabanları ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi insan dışı varlıklar arasındaki etkinliği izler ve analiz eder. Bu, yetkisiz veri erişimi veya anormal veri aktarımı modelleri gibi bir ihlale işaret edebilecek şüpheli davranışların belirlenmesine yardımcı olur.

UBA ve EBA birlikte, coğrafi konumlar, cihazlar, ortamlar, zaman, sıklık ve eş veya kuruluş genelindeki davranışlar dahil olmak üzere çeşitli farklı eserleri karşılaştıran bir çözüm oluşturur.

UEBA, kuruluşun ağındaki tüm bağlı veri kaynaklarından kullanıcı ve varlık verilerini toplar. Kullanıcı verileri oturum açma etkinliği, konum ve veri erişim kalıplarını içerebilirken, varlık verileri ağ cihazları, sunucular, uç noktalar, uygulamalar ve diğer ek hizmetlerden gelen günlükleri içerebilir.

UEBA toplanan verileri analiz eder ve her kullanıcı ve varlık için temel hatları veya tipik davranış profillerini tanımlamak için kullanır. Temel hatlar daha sonra, gelen verilere dayalı olarak zaman içinde sürekli öğrenen ve uyum sağlayan dinamik davranış modelleri oluşturmak için kullanılır.

Tipik davranış için bir kılavuz olarak temel çizgileri kullanan UEBA, bir kuruluşun bir varlığın tehlikeye girip girmediğini belirlemesine yardımcı olmak için kullanıcı ve varlık etkinliğini gerçek zamanlı olarak izlemeye devam eder. Sistem, anormal derecede yüksek hacimli bir veri aktarımının başlatılması gibi tipik temel davranıştan sapan anormal etkinlikleri tespit ederek bir uyarıyı tetikler. Anomaliler tek başlarına kötü niyetli veya hatta şüpheli davranışlara işaret etmese de tespitleri, araştırmaları ve tehdit avcılığını iyileştirmek için kullanılabilirler.

Kullanıcı davranışı, anomali türü ve olası risk düzeyi hakkında bilgi içeren uyarılar bir güvenlik işlemleri merkezi (SOC) ekibine gönderilir. SOC ekibi bilgileri alır ve davranış, bağlam ve risk önceliğine göre araştırmayı ilerletip ilerletmeyeceklerini belirler.

Kuruluşlar, UEBA'yı daha geniş bir siber tehdit çözümleri setiyle birlikte kullanarak birleşik bir güvenlik platformu oluşturur ve genel olarak daha güçlü bir güvenlik duruşuna sahip olurlar. UEBA ayrıca izleme için yönetilen algılama ve yanıt (MDR) araçları ve privileged access management (PAM) çözümleriyle; eylem ve yanıt için ise güvenlik bilgileri ve olay yönetimi (SIEM) ve olay yanıtı araçlarıyla çalışır.

Tehdit avcıları, sorgularının şüpheli davranışları ortaya çıkarıp çıkarmadığını belirlemeye yardımcı olmak için tehdit analizini kullanır. Davranış şüpheli olduğunda, anomaliler daha fazla araştırma yapılması için başvurulabilecek yolları gösterir. UEBA, hem kullanıcılar hem de varlıklar arasındaki kalıpları analiz ederek, erken siber tehditler, içeriden siber tehditler, DDoS saldırıları ve kaba kuvvet saldırıları dahil olmak üzere çok daha geniş bir yelpazedeki siber saldırıları, potansiyel bir olay veya ihlale dönüşmeden önce daha erken tespit edebilir.

UEBA modelleri, veri analizi kullanarak gelişen kullanıcı ve varlık davranış modellerinden sürekli olarak öğrenen makine öğrenimi algoritmaları tarafından yönlendirilir. Güvenlik gereksinimlerine gerçek zamanlı olarak uyum sağlayan güvenlik çözümleri, karmaşık siber tehditlerin yer aldığı değişen bir güvenlik ortamında etkinliğini sürdürür.

Güvenlik analistleri, bir ihlali doğrulamaya, etkisini değerlendirmeye ve SOC ekiplerinin vakaları daha fazla araştırmak için kullanabileceği potansiyel güvenlik olaylarına ilişkin zamanında ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamaya yardımcı olmak için anomalileri kullanır. Bu da olayların daha hızlı ve etkili bir şekilde çözülmesini sağlayarak siber tehditlerin tüm kuruluş üzerindeki genel etkisini en aza indirir.

Hibrit veya uzaktan çalışma çağında, günümüzün kuruluşları sürekli gelişen siber tehditlerle karşı karşıyadır; bu nedenle yöntemlerinin de gelişmesi gerekir. Yeni ve mevcut siber tehditleri daha etkili bir şekilde tespit etmek için güvenlik analistleri anomalileri ararlar. Tek bir anomali mutlaka kötü amaçlı bir davranışa işaret etmese de, saldırı döngüsü boyunca birden fazla anomalinin varlığı daha büyük bir riske işaret edebilir. Güvenlik analistleri, tespit edilen olağandışı davranışlar için uyarılar ekleyerek tespitleri daha da geliştirebilir. Kuruluşlar, UEBA'yı benimseyerek ve güvenliklerinin kapsamını geleneksel ofis ortamı dışındaki cihazları da kapsayacak şekilde genişleterek oturum açma güvenliğini proaktif bir şekilde iyileştirebilir, siber tehditleri azaltabilir ve genel olarak daha esnek ve güvenli bir ortam sağlayabilir.

Finansal hizmetler ve sağlık hizmetleri gibi yasal düzenlemelere tabi sektörlerde, veri koruma ve gizlilik düzenlemeleri her şirketin uyması gereken standartlarla birlikte gelir. UEBA'nın sürekli izleme ve raporlama özellikleri, kuruluşların bu yasal uyumluluk koşullarını sağlamalarına yardımcı olur.

UEBA kuruluşlara paha biçilmez içgörüler sağlarken, dikkate alınması gereken kendine özgü zorlukları da beraberinde getirir. UEBA'yı uygulamayla ilgili bazı yaygın sorunlar şunlardır:

• Hatalı pozitifler ve negatifler
  Bazen UEBA sistemleri normal davranışları hatalı bir şekilde şüpheli olarak kategorize edebilir ve hatalı pozitif üretebilir. UEBA ayrıca gerçek güvenlik siber tehditlerini gözden kaçırabilir ve bu da hatalı negatif sonuçlara yol açabilir. Daha doğru siber tehdit tespiti için kuruluşların uyarıları dikkatle incelemesi gerekir.
  
  
• Varlıklar arasında tutarsız adlandırma
  Bir kaynak sağlayıcı, alan adı bağlamı olmayan bir kullanıcı adı gibi bir varlığı yeterince tanımlamayan bir uyarı oluşturabilir. Bu olduğunda, kullanıcı varlığı aynı hesabın diğer örnekleriyle birleştirilemez ve ayrı bir varlık olarak tanımlanır. Bu riski en aza indirmek için, standartlaştırılmış bir form kullanarak varlıkları tanımlamak ve tek bir dizin oluşturmak için varlıkları kimlik sağlayıcılarıyla senkronize etmek çok önemlidir.
  
  
• Gizlilik sorunları
  Güvenlik operasyonlarının güçlendirilmesi, bireysel gizlilik hakları pahasına olmamalıdır. Kullanıcı ve varlık davranışlarının sürekli olarak izlenmesi, etik ve gizlilikle ilgili soruları gündeme getirmektedir; bu nedenle güvenlik araçlarının, özellikle de yapay zeka ile geliştirilmiş güvenlik araçlarının sorumlu bir şekilde kullanılması çok önemlidir.
  
  
• Hızla gelişen siber tehditler 
  UEBA sistemleri değişen siber tehdit ortamlarına uyum sağlamak üzere tasarlanmış olsa da, hızla gelişen siber tehditlere ayak uydurmakta hala zorluklarla karşılaşabilirler. Siber saldırı teknikleri ve kalıpları değiştikçe, UEBA teknolojisini kuruluşun ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde güncellemeye devam etmek çok önemlidir.

Makine öğrenimi, yapay zeka entegrasyonu ve veri analizindeki ilerlemeleriyle yeteneklerin artırılması planlandığından, UEBA'nın geleceği parlak görünüyor. İşte UEBA'nın evrimini şekillendirmesi muhtemel en ilgi çekici trend ve gelişmelerden bazıları:

• Siber güvenlik için yapay zekadaki geliştirmeler
  Yapay zeka ve makine öğrenimi daha güçlü ve karmaşık hale gelmeye devam ettikçe, UEBA'nın tahmin yeteneklerinin daha da gelişmesi bekleniyor. Gelen verilere dayalı olarak sürekli öğrenen makine öğrenimi algoritmalarının karmaşık kalıpları ve anormallikleri daha iyi tanımlaması, siber tehdit tespitinin doğruluğunu artırması ve hatalı pozitifleri azaltması bekleniyor.
  
  
• Kapsamlı algılama ve yanıt (XDR) ve uç noktada algılama ve yanıtlama (EDR) ile tümleştirme 
  UEBA’nın EDR ve XDR çözümleriyle daha yakından tümleştirme gerçekleşmesi bekleniyor. EDR çözümleri, uç noktalar arasında platformlar arası görünürlük sağlamak için güvenliğin kapsamını genişletir. XDR çözümleri, ağlar, sunucular, bulut tabanlı uygulamalar ve uç noktalar da dahil olmak üzere daha geniş bir ürün yelpazesinde güvenlik sunarak bu kapsamı daha da genişletiyor. UEBA'nın XDR ve EDR'ye dahil edilmesi, bu çözümler tarafından sağlanan tehdit analizini geliştirir, böylece kuruluşlar çok bulutlu, çok platformlu bir ortamda siber tehditleri daha etkili bir şekilde tespit edebilir ve bunlara yanıt verebilir.
  
  
• Olay yanıtı otomasyonu 
  UEBA içgörüleriyle birleştirildiğinde, otomatik olay müdahaleleri daha hızlı, daha karmaşık ve daha verimli hale gelecek ve genel olarak güvenlik olaylarının etkisini azaltacaktır.
  
  
• Daha proaktif güvenlik özellikleri 
  UEBA, kimlik ve uç nokta tespitinin yanı sıra koruma çözümlerinde de daha fazla yerleşik hale gelecektir. Giderek daha karmaşık hale gelen siber saldırılar karşısında UEBA, daha da gelişmiş tehdit tespiti ve hızlı olay yanıtları sağlamak için tamamlayıcı güvenlik çözümleriyle birlikte gelişecektir. Örneğin yönetilen kapsamlı algılama ve yanıt (MXDR), uç noktanın ötesinde hızlı, etkili ve proaktif siber tehdit kapsamı sağlamak için yönetilen algılama ve yanıtın (MDR) yönetilen izleme, tehdit avcılığı ve düzeltme hizmetlerini XDR'nin genişletilmiş güvenlik koruması ile bir araya getirir. Bu yeni UEBA yetenekleri, SOC ekiplerine daha çeşitli BT ortamlarında proaktif olarak siber tehditleri arama yeteneği kazandıracak ve kuruluşların ortaya çıkan siber tehditlerin önüne geçmesini sağlayacaktır.

Ağ trafiği analizi (NTA), uygulamada UEBA ile birçok benzerlik paylaşan ancak odak, uygulama ve ölçek açısından farklılık gösteren bir siber güvenlik yaklaşımıdır. Kapsamlı bir siber güvenlik çözümü oluştururken iki yaklaşım birlikte iyi çalışır:

• Makine öğrenimi ve yapay zeka aracılığıyla bir ağ içindeki kullanıcıların ve varlıkların davranışlarını anlamaya ve izlemeye odaklanır.
• Oturum açma etkinliği, erişim günlükleri ve olay verilerinin yanı sıra varlıklar arasındaki etkileşimleri de içerebilen kullanıcı ve varlık kaynaklarından veri toplar.
• Potansiyel bir olaya yol açabilecek içeriden gelen tehditleri, risk altındaki hesapları ve olağandışı davranışları belirlemek için modeller veya temel hatlar kullanır.

• Veri paketlerini inceleyerek ve potansiyel bir tehdide işaret edebilecek kalıpları belirleyerek bir ağ içindeki veri akışını anlamaya ve izlemeye odaklanır.
• Ağ günlüklerini, protokolleri, IP adreslerini ve trafik modellerini içerebilen ağ trafiğinden veri toplar.
• DDoS saldırıları, kötü amaçlı yazılımlar, veri hırsızlığı ve sızdırma gibi ağ tabanlı tehditleri belirlemek için trafik desenlerini kullanır.
• UEBA'nın yanı sıra diğer ağ güvenlik araçları ve teknolojileriyle de düzgün çalışır.

Siber güvenlik tehditleri hızla gelişmeye devam ettikçe UEBA çözümleri, kuruluşun savunma stratejisi için hiç olmadığı kadar önemli hale gelir. İşletmenizi gelecekteki siber tehditlere karşı daha iyi korumanın anahtarı eğitimli, proaktif ve bilinçli olmaktır.

Kuruluşunuzun siber güvenlik duruşunu yeni nesil UEBA yetenekleriyle güçlendirmek istiyorsanız, en yeni seçenekleri keşfedin. Birleşik güvenlik operasyonları çözümü, SIEM ve UEBA'nın yeteneklerini bir araya getirerek kuruluşunuzun karmaşık siber tehditleri gerçek zamanlı olarak tek bir platformdan görmesine ve durdurmasına yardımcı olur. Bulutlarınız, platformlarınız ve uç nokta hizmetleriniz genelinde birleşik güvenlik ve görünürlük ile daha hızlı hareket edin. Tüm teknoloji yığınınızdan güvenlik verilerini toplayarak güvenlik duruşunuz hakkında eksiksiz bir genel bakış elde edin ve potansiyel siber tehditleri ortaya çıkarmak için yapay zekayı kullanın.