什么是用户和实体行为分析 (UEBA)？

UEBA 的核心是两个重要组成部分：用户行为分析 (UBA)和实体行为分析 (EBA)。

UBA 通过了解用户行为帮助组织查看和阻止潜在的安全风险。这是通过监视和分析用户活动中的模式来实现的，以形成典型行为的基线模型。该模型根据此行为学习模式确定特定用户执行特定活动的概率。

与 UBA 一样，EBA 还可以帮助组织识别网络端的潜在网络威胁。EBA 监视和分析非人工实体（如服务器、应用程序、数据库和物联网 (IoT)）之间的活动。这有助于识别可能指示安全漏洞的可疑行为，例如未经授权的数据访问或异常数据传输模式。

UBA 和 EBA 共同构成了一种解决方案，用于比较各种不同的项目，包括地理位置、设备、环境、时间、频率以及对等或组织范围的行为。

UEBA 跨组织网络从已连接的数据源收集用户和实体数据。用户数据可能包括登录活动、位置和数据访问模式，而实体数据可能包括来自网络设备、服务器、终结点、应用程序和其他服务的日志。

UEBA 分析收集的数据，并使用它为每个用户和实体定义基线或典型行为模式。然后，基线用于创建动态行为模型，这些模型根据传入的数据在一段时间内持续学习和适应。

UEBA 使用基线作为典型行为的指南，继续实时监视用户和实体活动，以帮助组织确定资产是否已遭到入侵。系统检测偏离典型基线行为的异常活动，例如启动异常大容量的数据传输，从而触发警报。虽然异常情况本身并不一定指示恶意行为甚至可疑行为，但它们可用于改进检测、调查和威胁搜寻。

有关用户行为、异常类型和潜在风险级别的见解的警报将发送到安全运营中心 (SOC) 团队。SOC 团队接收信息，并根据行为、上下文和风险优先级确定是否应进一步调查。

通过将 UEBA 与一系列更广泛的网络威胁解决方案一起使用，组织可以形成统一的安全平台，总体上享受更强的安全环境。UEBA 还可配合使用托管检测和响应 (MDR) 工具和特权访问管理 (PAM) 解决方案进行监视；安全信息和事件管理 (SIEM)；以及事件响应工具进行操作和响应。

威胁搜寻者使用威胁情报来帮助确定其查询是否发现了可疑行为。当行为可疑时，异常情况指向潜在路径以供进一步调查。通过分析用户 和实体之间的模式，UEBA 可以更快地检测范围更广的网络攻击，包括早期网络威胁、内部网络威胁、DDoS 攻击和暴力攻击，然后再升级到潜在的事件或安全漏洞。

UEBA 模型由机器学习算法驱动，这些算法使用数据分析从不断发展的用户和实体行为模式中不断学习。通过实时适应安全需求，安全解决方案可以保持有效，应对具有复杂网络威胁的不断变化的安全环境。

安全分析师通过异常情况来帮助确认安全漏洞、评估其影响，并提供有关潜在安全事件的及时且可操作的见解，SOC 团队可以使用这些见解进一步调查案例。反过来，这可以更快、更高效地解决事件，从而最大程度地减少网络威胁对整个组织的总体影响。

在混合或远程工作时代，当今的组织面临不断演变的网络威胁，因此其方法也必须演变。为了更有效地检测新的和现有的网络威胁，安全分析师会查找异常情况。虽然单个异常事件并不一定表示恶意行为，但跨杀伤链存在多个异常事件可能表示风险更大。安全分析师可以通过添加针对已识别异常行为的警报来进一步增强检测。通过采用 UEBA 并扩展其安全作用域以包含传统办公室设置之外的设备，组织可以主动改进登录安全性，缓解网络威胁，并确保整个环境更具弹性和安全性。

在金融服务和医疗保健等受监管行业中，数据保护和隐私法规附带了每家公司必须遵守的标准。UEBA 的持续监视和报告功能可帮助组织跟踪这些法规合规性要求。

虽然 UEBA 为组织提供了宝贵的见解，但也带来了自己独特的挑战。下面是实施 UEBA 时要解决的一些常见问题：

• 误报
  有时，UEBA 系统可以错误地将正常行为分类到可疑行为中，并生成误报。UEBA 还可能会错过实际的安全网络威胁，这可能会生成误报。为了更准确地检测网络威胁，组织需要谨慎调查警报。
  
  
• 实体之间的命名不一致
  资源提供程序可能会创建一个警报，该警报不足以识别实体，例如没有域名上下文的用户名。发生这种情况时，用户实体不能与同一帐户的其他实例合并，然后该用户实体被标识为单独的实体。若要最大程度地降低此风险，必须使用标准化的形式标识实体，并将实体与其身份提供者同步以创建单个目录。
  
  
• 隐私问题
  加强安全操作不应以牺牲个人隐私权为代价。持续监视用户和实体行为会引发与道德和隐私相关的问题，因此必须负责任地使用安全工具，尤其是 AI 增强的安全工具。
  
  
• 快速发展的网络威胁 
  尽管 UEBA 系统旨在适应不断变化的网络威胁环境，但它们仍可能在与快速发展的网络威胁保持同步方面面临挑战。随着网络攻击技术和模式的变化，继续优化 UEBA 技术以满足组织的需求至关重要。

随着机器学习、AI 集成和数据分析改进功能，UEBA 的未来看起来更加光明。下面是一些极具吸引力的趋势和可能影响 UEBA 演变的开发：

• AI 网络安全改进
  随着 AI 和机器学习不断强大和复杂，UEBA 的预测功能预期会进一步发展。机器学习算法根据传入数据持续学习，旨在更好地识别复杂模式和异常情况，提高网络威胁检测的准确性，并减少误报。
  
  
• 与扩展检测和响应 (XDR) 以及终结点检测和响应 (EDR) 集成 
  UEBA 应与 EDR 和 XDR 解决方案更紧密地集成。EDR 解决方案扩展了安全范围，跨终结点提供跨平台可见性。XDR 解决方案通过在更广泛的产品（包括网络、服务器、基于云的应用程序以及终结点）中提供安全性，进一步扩大了此范围。将 UEBA 合并到 XDR 和 EDR 中，可增强这些解决方案提供的威胁智能，以便组织能够更有效地检测和响应多云、多平台环境中的网络威胁。
  
  
• 事件响应自动化 
  与 UEBA 见解相结合时，自动化事件响应将变得更快、更复杂、更高效，从而降低总体安全事件的影响。
  
  
• 更主动的安全功能 
  UEBA 将进一步嵌入身份和终结点检测以及保护解决方案中。面对日益复杂的网络攻击，UEBA 将与补充安全解决方案一起改进，以提供更高级的威胁检测以及快速的事件响应。例如，托管扩展检测和响应 (MXDR) 将托管检测和响应 (MDR) 的托管监视、搜寻和修正服务与 XDR 的扩展安全保护结合在一起，以提供超过终结点的快速、有效和主动的网络威胁覆盖范围。这些新的 UEBA 功能将使 SOC 团队能够在更广泛的 IT 环境中主动搜索网络威胁，从而使组织能够保持在新兴的网络威胁之前预知。

网络流量分析 (NTA) 是一种网络安全方法，在实践中与 UEBA 有许多相似之处，但在焦点、应用程序和规模方面有所不同。形成全面的网络安全解决方案时，这两种方法可以很好地协同工作：

• 重点介绍如何通过机器学习和 AI 了解和监视用户和实体在网络中的行为。
• 从用户和实体源收集数据，这些数据可能包括登录活动、访问日志和事件数据，以及实体之间的交互。
• 使用模型或基线来识别内部威胁、遭到入侵的帐户以及可能导致潜在事件的异常行为。

• 通过检查数据包和识别可能指示潜在威胁的模式，重点了解和监视网络中的数据流。
• 从网络流量收集数据，其中可能包括网络日志、协议、IP 地址和流量模式。
• 使用流量模式识别基于网络的威胁，例如 DDoS 攻击、恶意软件以及数据盗窃和外泄。
• 与其他网络安全工具和技术以及 UEBA 配合使用效果良好。

随着网络安全威胁的快速发展，UEBA 解决方案对组织的防御策略变得比以往更重要。更好地保护企业免受未来网络威胁的关键是保持理智、主动且有意识。

如果有兴趣通过下一代 UEBA 功能增强组织的网络安全能力，则需要探索最新选项。统一安全运营解决方案将 SIEM 和 UEBA 的功能汇集在一起，帮助组织实时查看和阻止复杂的网络威胁，所有这些操作都来自一个平台。借助跨云、平台和终结点服务的统一安全性和可见性，更快地移动。通过聚合整个技术堆栈中的安全数据全面了解安全状况，并使用 AI 发现潜在的网络威胁。