Phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA) là gì?

UEBA bao gồm hai thành phần chính: phân tích hành vi người dùng (UBA) và phân tích hành vi thực thể (EBA).

UBA giúp các tổ chức nhận diện và ngăn chặn các rủi ro bảo mật tiềm ẩn bằng cách tìm hiểu hành vi của người dùng. Điều này được thực hiện bằng cách giám sát và phân tích các mẫu hình trong toàn bộ hoạt động của người dùng để hình thành mô hình đường cơ sở cho hành vi điển hình. Mô hình xác định xác suất của một người dùng cụ thể đang thực hiện một hoạt động cụ thể dựa trên mẫu hình học hành vi này.

Giống như UBA, EBA cũng có thể giúp các tổ chức xác định mối đe dọa tiềm ẩn trên mạng – trong môi trường mạng. EBA giám sát và phân tích hoạt động giữa các thực thể không phải con người như máy chủ, ứng dụng, cơ sở dữ liệu và Vật dụng kết nối Internet (IoT). Điều này giúp xác định các hành vi đáng ngờ có thể cho thấy vi phạm bảo mật, chẳng hạn như truy cập dữ liệu trái phép hoặc các mẫu hình truyền dữ liệu bất thường.

UBA kết hợp cùng EBA sẽ tạo thành một giải pháp có khả năng so sánh nhiều giả liệu khác nhau, bao gồm vị trí địa lý, thiết bị, môi trường, thời gian, tần suất và hành vi ngang hàng hoặc trong toàn tổ chức.

UEBA thu thập dữ liệu người dùng và thực thể từ tất cả các nguồn dữ liệu được kết nối trên toàn mạng của tổ chức. Dữ liệu người dùng có thể bao gồm hoạt động đăng nhập, vị trí và mẫu hình truy nhập dữ liệu, trong khi dữ liệu thực thể có thể bao gồm nhật ký từ thiết bị mạng, máy chủ, điểm cuối, ứng dụng và các dịch vụ bổ sung khác.

UEBA phân tích dữ liệu đã thu thập và sử dụng dữ liệu đó để xác định đường cơ sở hoặc hồ sơ hành vi điển hình cho từng người dùng và thực thể. Đường cơ sở sau đó sẽ được sử dụng để tạo ra các mô hình hành vi động, liên tục học hỏi và điều chỉnh theo thời gian dựa trên dữ liệu đến.

Thông qua việc sử dụng đường cơ sở làm hướng dẫn cho hành vi điển hình, UEBA sẽ tiếp tục giám sát hoạt động của người dùng và thực thể theo thời gian thực để giúp tổ chức xác định xem tài sản có bị xâm phạm hay không. Hệ thống phát hiện các hoạt động bất thường lệch khỏi hành vi đường cơ sở điển hình, chẳng hạn như việc khởi tạo hoạt động truyền dữ liệu khối lượng lớn bất thường, từ đó kích hoạt cảnh báo. Mặc dù các bất thường không nhất thiết biểu thị hành vi gây hại hoặc thậm chí đáng ngờ, nhưng chúng có thể được sử dụng để cải thiện khả năng phát hiện, điều tra và tìm kiếm mối đe dọa.

Các cảnh báo với thông tin chuyên sâu về hành vi của người dùng, loại bất thường và mức độ rủi ro tiềm ẩn sẽ được gửi đến đội ngũ trung tâm hoạt động bảo mật (SOC). Đội ngũ SOC sẽ tiếp nhận thông tin và xác định xem họ có nên tiếp tục điều tra dựa trên hành vi, ngữ cảnh và mức độ ưu tiên của rủi ro không.

Khi sử dụng UEBA cùng với nhiều giải pháp bảo vệ trước những mối đe dọa trên mạng hơn, các tổ chức sẽ hình thành một nền tảng bảo mật hợp nhất và có được vị thế bảo mật tổng thể mạnh mẽ hơn. UEBA cũng hoạt động với các công cụ phát hiện và phản hồi được quản lý (MDR) và các giải pháp quản lý quyền truy nhập đặc quyền (PAM) dành cho công cụ giám sát; quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM) và ứng phó sự cố để hành động và ứng phó.

Các bên tìm kiếm mối đe dọa sử dụng thông tin về mối đe dọa để giúp xác định xem các truy vấn của họ có phát hiện được hành vi đáng ngờ hay không. Khi có hành vi đáng ngờ, các bất thường sẽ trỏ đến các đường dẫn tiềm tàng để tiếp tục điều tra sâu hơn. Bằng việc phân tích mẫu hình giữa cả người dùng và thực thể, UEBA có thể phát hiện nhiều cuộc tấn công trên mạng sớm hơn, bao gồm các mối đe dọa trên mạng ban đầu, các mối đe dọa trên mạng từ nội bộ, các cuộc tấn công DDoS và các cuộc tấn công lần dò mật khẩu, trước khi chúng tăng cấp thành sự cố hoặc hoạt động xâm phạm tiềm ẩn.

Mô hình UEBA được các thuật toán máy học liên tục tìm hiểu từ những mô hình hành vi người dùng và thực thể ngày càng phát triển bằng cách sử dụng tính năng phân tích dữ liệu. Bằng cách điều chỉnh theo nhu cầu bảo mật trong thời gian thực, các giải pháp bảo mật có thể duy trì tính hiệu quả trước một bối cảnh bảo mật đang thay đổi với các mối đe dọa trên mạng hết sức tinh vi.

Các nhà phân tích bảo mật sử dụng bất thường để giúp xác nhận hoạt động xâm phạm, đánh giá tác động của hoạt động xâm phạm và cung cấp thông tin chuyên sâu kịp thời, hữu dụng về các sự cố bảo mật tiềm ẩn mà đội ngũ SOC có thể sử dụng để điều tra thêm các trường hợp. Điều này sẽ giúp giải quyết sự cố nhanh hơn, hiệu quả hơn, từ đó giảm thiểu tác động tổng thể của mối đe dọa trên mạng đối với toàn bộ tổ chức.

Trong thời đại làm việc kết hợp hoặc làm việc từ xa, các tổ chức ngày nay đang phải đối mặt với các mối đe dọa trên mạng không ngừng phát triển. Đó cũng là lý do tại sao phương pháp của họ cũng phải phát triển theo. Để phát hiện mối đe dọa trên mạng mới và hiện có một cách hiệu quả hơn, các nhà phân tích bảo mật sẽ tìm kiếm sự bất thường. Mặc dù một điểm bất thường không nhất thiết biểu thị hành vi gây hại, nhưng sự hiện diện của nhiều điểm bất thường trên chuỗi tấn công có thể cho thấy rủi ro lớn hơn. Các nhà phân tích bảo mật có thể tăng cường khả năng phát hiện hơn nữa bằng cách thêm cảnh báo cho các hành vi bất thường đã xác định. Bằng cách áp dụng UEBA và mở rộng phạm vi bảo mật của mình để bao gồm các thiết bị nằm ngoài môi trường văn phòng truyền thống, các tổ chức có thể chủ động cải thiện chức năng bảo mật đăng nhập, giảm thiểu mối đe dọa trên mạng và đảm bảo môi trường an toàn và linh hoạt hơn trên phương diện tổng thể.

Trong các ngành được quản lý như dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe, quy định về bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư đi kèm với các tiêu chuẩn mà mỗi công ty đều phải tuân thủ. Các chức năng giám sát và báo cáo liên tục của UEBA giúp tổ chức theo dõi các yêu cầu tuân thủ quy định này.

Mặc dù UEBA cung cấp cho các tổ chức những thông tin chuyên sâu vô giá, nhưng UEBA cũng đi kèm với tập hợp những thách thức riêng để bạn có thể cân nhắc. Dưới đây là một số sự cố phổ biến cần giải quyết khi triển khai UEBA:

• Các trường hợp dương tính giả và âm tính giả
  Thỉnh thoảng, hệ thống UEBA có thể phân loại sai các hành vi thông thường là đáng ngờ và tạo trường hợp dương tính giả. UEBA cũng có thể bỏ lỡ các mối đe dọa bảo mật thực sự trên mạng, điều này có thể tạo ra trường hợp âm tính giả. Để phát hiện chính xác hơn mối đe dọa trên mạng, các tổ chức cần thận trọng điều tra các cảnh báo.
  
  
• Đặt tên không nhất quán giữa các thực thể
  Nhà cung cấp tài nguyên có thể tạo cảnh báo không đủ cơ sở để xác định một thực thể, chẳng hạn như tên người dùng không có ngữ cảnh tên miền. Khi điều này xảy ra, thực thể người dùng sẽ không thể hợp nhất với các trường hợp khác trên cùng một tài khoản và sau đó được xác định là một thực thể riêng biệt. Để giảm thiểu rủi ro này, điều quan trọng là cần phải xác định các thực thể bằng cách sử dụng biểu mẫu được tiêu chuẩn hóa và đồng bộ hóa các thực thể với nhà cung cấp danh tính của họ để tạo một thư mục duy nhất.
  
  
• Mối lo ngại về quyền riêng tư
  Củng cố hoạt động bảo mật không đồng nghĩa với việc đánh đổi quyền riêng tư cá nhân. Việc giám sát liên tục hành vi của người dùng và thực thể đặt ra các câu hỏi liên quan đến vấn đề đạo đức và quyền riêng tư. Đó là lý do tại sao cần phải sử dụng các công cụ bảo mật – đặc biệt là các công cụ bảo mật nâng cao bằng AI – một cách có trách nhiệm.
  
  
• Các mối đe dọa trên mạng đang phát triển nhanh chóng 
  Mặc dù các hệ thống UEBA được thiết kế để thích ứng với bối cảnh mối đe dọa trên mạng đang thay đổi, nhưng hệ thống vẫn có thể gặp khó khăn trong việc theo kịp các mối đe dọa mạng phát triển nhanh chóng. Khi các kỹ thuật và mẫu hình tấn công qua mạng thay đổi, điều quan trọng là cần tiếp tục điều chỉnh công nghệ UEBA để giải quyết các nhu cầu của tổ chức.

Với những cải tiến về máy học, tích hợp AI và giải pháp phân tích dữ liệu được phát triển để tăng cường chức năng, tương lai của UEBA sẽ rất hứa hẹn. Dưới đây là một số hoạt động phát triển và xu hướng hấp dẫn nhất có khả năng định hình quá trình phát triển của UEBA:

• Các tiến bộ trong AI cho an ninh mạng
  Khi AI và máy học tiếp tục phát triển mạnh mẽ và phức tạp hơn, các chức năng dự đoán của UEBA được mong đợi sẽ phát triển hơn nữa. Các thuật toán máy học, liên tục học hỏi dựa trên dữ liệu đến, được kỳ vọng sẽ tăng khả năng nhận diện các mô hình và bất thường phức tạp, cải thiện độ chính xác trong quá trình phát hiện mối đe dọa trên mạng và giảm số lượng trường hợp dương tính giả.
  
  
• Tích hợp chức năng phát hiện và phản hồi mở rộng (XDR) cũng như chức năng phát hiện điểm cuối và phản hồi (EDR) 
  Theo dự kiến, UEBA sẽ tích hợp chặt chẽ hơn nữa với EDR và giải pháp XDR. Các giải pháp EDR mở rộng phạm vi bảo mật để mang đến khả năng hiển thị đa nền tảng trên các điểm cuối. Các giải pháp XDR mở rộng phạm vi này hơn nữa bằng cách cung cấp bảo mật trên nhiều sản phẩm hơn, trong đó có mạng, máy chủ, ứng dụng trên nền điện toán đám mây, cũng như điểm cuối. Việc kết hợp UEBA vào XDR và EDR, nâng cao thông tin về mối đe dọa do các giải pháp này cung cấp, giúp các tổ chức có thể phát hiện và ứng phó hiệu quả hơn với mối đe dọa trên mạng trong môi trường đa đám mây và đa nền tảng.
  
  
• Tự động hóa quy trình ứng phó sự cố 
  Khi kết hợp với thông tin chuyên sâu về UEBA, phản hồi sự cố tự động sẽ trở nên nhanh hơn, tinh vi hơn và hiệu quả hơn, giúp giảm tác động của các sự cố bảo mật nói chung.
  
  
• Các chức năng bảo mật chủ động hơn 
  UEBA sẽ được tích hợp thêm vào quy trình phát hiện danh tính và điểm cuối, cũng như các giải pháp bảo vệ. Trước các cuộc tấn công qua mạng ngày càng tinh vi, UEBA sẽ phát triển cùng với các giải pháp bảo mật bổ sung để cung cấp khả năng phát hiện mối đe dọa tiên tiến hơn, cũng như ứng phó sự cố nhanh chóng. Phát hiện và phản hồi mở rộng được quản lý (MXDR), ví dụ: tập hợp các dịch vụ giám sát, tìm kiếm và khắc phục được quản lý của dịch vụ phát hiện và phản hồi được quản lý (MDR) với chức năng bảo vệ bảo mật mở rộng của XDR sẽ mang đến khả năng bảo vệ trước mối đe dọa trên mạng nhanh chóng, hiệu quả và chủ động vượt ra ngoài điểm cuối. Các chức năng UEBA mới này sẽ giúp đội ngũ SOC có khả năng chủ động tìm kiếm mối đe dọa trên mạng trong nhiều môi trường CNTT khác nhau hơn, hỗ trợ các tổ chức đi trước đón đầu các mối đe dọa trên mạng mới xuất hiện.

Phân tích lưu lượng truy cập (NTA) là một phương pháp an ninh mạng có chung nhiều điểm tương đồng với UEBA trong thực tiễn, nhưng khác biệt về trọng tâm, ứng dụng và quy mô. Khi hình thành một giải pháp an ninh mạng toàn diện, hai phương pháp này sẽ hoạt động hiệu quả với nhau:

• Tập trung vào việc hiểu rõ và giám sát hành vi của người dùng và thực thể trong một môi trường mạng thông qua máy học và AI.
• Thu thập dữ liệu từ các nguồn người dùng và thực thể, có thể bao gồm hoạt động đăng nhập, nhật ký truy nhập và dữ liệu sự kiện, cũng như tương tác giữa các thực thể.
• Sử dụng các mô hình hoặc đường cơ sở để xác định các mối đe dọa từ nội bộ, tài khoản bị xâm phạm và các hành vi bất thường có thể dẫn đến sự cố tiềm ẩn.

• Tập trung vào việc hiểu và giám sát luồng dữ liệu trong một mạng bằng cách kiểm tra các gói dữ liệu và xác định những mẫu hình có thể cho thấy mối đe dọa tiềm ẩn.
• Thu thập dữ liệu từ lưu lượng truy cập, có thể bao gồm nhật ký truy nhập mạng, giao thức, địa chỉ IP và mẫu hình lưu lượng truy cập.
• Sử dụng các mẫu lưu lượng truy cập để xác định các mối đe dọa dựa trên mạng như các cuộc tấn công DDoS, phần mềm xấu cũng như trộm cắp và trích rút dữ liệu.
• Hoạt động hiệu quả với các công cụ và công nghệ bảo mật mạng khác, cũng như UEBA.

Khi các mối đe dọa an ninh mạng tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh, các giải pháp UEBA đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết đối với chiến lược bảo vệ của tổ chức. Chìa khóa để bảo vệ doanh nghiệp của bạn khỏi các mối đe dọa trên mạng trong tương lai là tiếp tục nâng cao trình độ, chủ động và tăng cường nhận thức.

Nếu bạn quan tâm đến việc tái thiết lập lập trường an ninh mạng cho tổ chức của mình với các chức năng UEBA thế hệ tiếp theo, bạn sẽ muốn khám phá các tùy chọn mới nhất. Một giải pháp hoạt động bảo mật hợp nhất kết hợp các chức năng của SIEM và UEBA để giúp tổ chức của bạn nhận diện và ngăn chặn các mối đe dọa tinh vi trên mạng trong thời gian thực, tất cả từ một nền tảng. Phát triển nhanh hơn nhờ chức năng bảo mật và khả năng hiển thị hợp nhất trên các đám mây, nền tảng và dịch vụ điểm cuối của bạn. Xem thông tin tổng quan đầy đủ về tình trạng bảo mật của bạn bằng cách tổng hợp dữ liệu bảo mật từ toàn bộ ngăn xếp công nghệ – và sử dụng AI để khám phá các mối đe dọa tiềm ẩn trên mạng.