UEBA

UEBA (User and Entity Behavior Analytics)

UEBA steht für User and Entity Behavior Analytics, eine Cybersicherheitslösung, die sich auf den Erkennungs von Insider-Bedrohungen und gezielten externen Angriffen konzentriert. UEBA-Tools analysieren Muster, Trends und Anomalien im Verhalten von Benutzern und Entitäten, um potenzielle Sicherheitsrisiken innerhalb einer Organisation zu identifizieren.

Verständnis von UEBA

UEBA-Lösungen arbeiten, indem sie das Verhalten von Benutzern und Entitäten wie Geräten, Anwendungen und Systemen im Netzwerk einer Organisation überwachen und analysieren. Sie sammeln und verarbeiten Daten aus verschiedenen Quellen, um eine Basislinie des "normalen" Verhaltens für jeden Benutzer und jede Entität festzulegen. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen können UEBA-Tools Abweichungen von dieser Basislinie erkennen und markieren, was auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen hinweisen kann.

Wie UEBA funktioniert

UEBA-Lösungen basieren auf der Sammlung und Analyse großer Datenmengen, um Sicherheitsrisiken zu erkennen. Hier ist eine schrittweise Erklärung, wie UEBA funktioniert:

1. Datensammlung: UEBA-Tools sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, wie Netzwerkinformationen, Benutzeraktivitäten und anderen Sicherheitssystemen innerhalb der Organisation. Diese Daten umfassen Benutzeranmeldedetails, Netzwerkverkehr, Dateizugriffsprotokolle und mehr.

2. Datenverarbeitung und -analyse: Die gesammelten Daten werden verarbeitet und analysiert, um eine Basislinie des normalen Verhaltens für jeden Benutzer und jede Entität festzulegen. Dies umfasst die Analyse von Faktoren wie Anmeldezeiten, typischen Dateizugriffsmustern und Netzverhalten. Machine-Learning-Algorithmen werden eingesetzt, um Muster und Anomalien im Verhalten zu identifizieren, die auf Sicherheitsbedrohungen hindeuten könnten.

3. Anomalieerkennung: Sobald die Basislinie des normalen Verhaltens festgelegt ist, überwachen UEBA-Tools kontinuierlich das Verhalten von Benutzern und Entitäten auf Abweichungen. Jedes unerwartete Verhalten, wie ungewöhnliche Anmeldezeiten oder ungewöhnliche Dateizugriffsmuster, wird als potenzielles Sicherheitsrisiko markiert und weiter untersucht.

4. Risikoscore und Alarmgenerierung: UEBA-Systeme weisen jedem erkannten Verhaltensanomalie basierend auf seiner Schwere und seinem Kontext Risikopunkte zu. Alarme werden dann erstellt und an das Sicherheitsteam der Organisation zur weiteren Untersuchung und Reaktion gesendet. Diese Alarme bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Sicherheitsvorfälle und helfen, proaktive Maßnahmen zu priorisieren.

5. Untersuchung und Reaktion: Das Sicherheitsteam untersucht die vom UEBA-System generierten Alarme, um die Art und den Umfang der potenziellen Sicherheitsvorfälle zu bestimmen. Durch die Korrelierung von Daten aus mehreren Quellen können sie ein umfassendes Verständnis der Bedrohung gewinnen und geeignete Maßnahmen zur deren Minderung ergreifen.

Präventionstipps für die Implementierung von UEBA

Die Implementierung von UEBA-Lösungen kann die Cybersicherheit einer Organisation erheblich verbessern. Hier sind einige Präventionstipps, die bei der Implementierung von UEBA zu beachten sind:

1. Sichtbarkeit gewinnen: UEBA-Lösungen bieten tiefen Einblick in das Verhalten von Benutzern und Entitäten, sodass ungewöhnliche Aktivitäten frühzeitig erkannt werden können. Durch das Etablieren eines umfassenden Verständnisses des Basisverhaltens können Organisationen potenzielle Bedrohungen schnell identifizieren.

2. Regelmäßige Überprüfung der Basislinie: Es ist entscheidend, die Basislinie des "normalen" Verhaltens regelmäßig zu überprüfen und zu aktualisieren, um Veränderungen in der Umgebung der Organisation zu reflektieren. Da sich das Verhalten von Benutzern und Entitäten im Laufe der Zeit entwickelt, muss die Basislinie angepasst werden, um eine genaue Anomalieerkennung zu gewährleisten.

3. Schnelle Untersuchung und Reaktion: Die von UEBA-Tools bereitgestellten Einblicke und Alarme sollten schnell untersucht und darauf reagiert werden. Ein proaktiver Ansatz bei potenziellen Sicherheitsvorfällen kann die Auswirkungen erheblich reduzieren und Risiken mindern.

4. Nutzeraufklärung: Bilden Sie Benutzer über die Bedeutung von Cybersicherheit und die Einhaltung etablierter Sicherheitsrichtlinien auf. Durch die Förderung einer sicherheitsbewussten Kultur können Organisationen Insider-Bedrohungen minimieren und die allgemeine Cybersicherheit verbessern.

Verwandte Begriffe

• Insider-Bedrohungen: Sicherheitsrisiken, die innerhalb einer Organisation entstehen, wie Mitarbeiter oder Auftragnehmer. UEBA-Lösungen können Insider-Bedrohungen erkennen und mindern, indem sie das Benutzerverhalten überwachen.
• Maschinelles Lernen: Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. UEBA-Lösungen nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um Anomalien im Benutzer- und Entitätenverhalten zu erkennen.
• Anomalie-Erkennung: Der Prozess der Identifizierung von Mustern oder Verhaltensweisen, die von dem erwarteten oder normalen Zustand innerhalb eines Systems abweichen. UEBA-Tools nutzen Anomalie-Erkennungstechniken, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren.