UEBA
UEBA (User and Entity Behavior Analytics)
UEBA tarkoittaa käyttäjän ja entiteetin käyttäytymisanalytiikkaa, joka on kyberturvallisuusratkaisu, joka keskittyy sisäisiin uhkiin ja kohdistettuihin ulkoisiin hyökkäyksiin. UEBA-työkalut analysoivat käyttäjien ja entiteettien käyttäytymismalleja, -trendejä ja -poikkeavuuksia tunnistaakseen mahdollisia turvallisuusriskejä organisaatiossa.
UEBA:n ymmärtäminen
UEBA-ratkaisut toimivat seuraamalla ja analysoimalla käyttäjien ja entiteettien, kuten laitteiden, sovellusten ja järjestelmien, käyttäytymistä organisaation verkossa. Ne keräävät ja käsittelevät tietoja eri lähteistä luodakseen kullekin käyttäjälle ja entiteetille normaalin käyttäytymisen perustason. Koneoppimisalgoritmeja käyttämällä UEBA-työkalut voivat havaita ja merkitä poikkeamat tästä perustasosta, mikä voi viitata mahdollisiin turvallisuusuhkiin.
Miten UEBA toimii
UEBA-ratkaisut luottavat laajojen tietomäärien keräämiseen ja analysointiin turvallisuusuhkien havaitsemiseksi. Tässä on askel-askeleelta selitys siitä, miten UEBA toimii:
Tiedonkeruu: UEBA-työkalut keräävät tietoa useista lähteistä, kuten verkon lokit, käyttäjätoimintalokit ja muut organisaation turvallisuusjärjestelmät. Tämä tieto sisältää käyttäjän kirjautumistiedot, verkkoliikenteen, tiedostojen käyttölogit ja paljon muuta.
Tiedon käsittely ja analysointi: Kerätty tieto käsitellään ja analysoidaan kunkin käyttäjän ja entiteetin normaalin käyttäytymisen perustason luomiseksi. Tämä sisältää esimerkiksi kirjautumisaikojen, tyypillisten tiedostojen käyttömallien ja verkkokäyttäytymisen analysoinnin. Koneoppimisalgoritmeja hyödynnetään käyttäytymismallien ja -poikkeavuuksien tunnistamiseksi, jotka voivat viitata turvallisuusuhkiin.
Poikkeavuuksien havaitseminen: Kun normaalin käyttäytymisen perustaso on luotu, UEBA-työkalut tarkkailevat jatkuvasti käyttäjien ja entiteettien käyttäytymistä poikkeavuuksien varalta. Kaikki odottamaton käyttäytyminen, kuten epätavalliset kirjautumisajat tai epätavalliset tiedostojen käyttömallit, merkitään mahdollisiksi turvallisuusriskiksi ja niitä tutkitaan tarkemmin.
Riskipisteytys ja hälytysten luominen: UEBA-järjestelmät antavat kullekin tunnistetulle käyttäytymisanomaliolle riskipisteen sen vakavuuden ja kontekstin perusteella. Sitten hälytykset luodaan ja lähetetään organisaation turvallisuustiimille jatkotutkimuksia ja toimenpiteitä varten. Nämä hälytykset tarjoavat arvokkaita näkemyksiä mahdollisista turvallisuuspoikkeamista ja auttavat priorisoimaan ennakoivia toimenpiteitä.
Tutkimus ja reagointi: Turvatiimi tutkii UEBA-järjestelmän luomat hälytykset määrittääkseen mahdollisten turvallisuuspoikkeamien luonteen ja laajuuden. Yhdistämällä tietoja useista lähteistä he saavat kattavan käsityksen uhasta ja voivat ryhtyä asianmukaisiin toimenpiteisiin sen lieventämiseksi.
Ennaltaehkäisevät vinkit UEBA:n käyttöönottoon
UEBA-ratkaisujen käyttöönotto voi merkittävästi parantaa organisaation kyberturvallisuustasoa. Tässä on muutamia ennaltaehkäiseviä vinkkejä UEBA:n käyttöönottoon:
Näkyvyyden lisääminen: UEBA-ratkaisut tarjoavat syvällisen näkyvyyden käyttäjien ja entiteettien käyttäytymiseen, mikä mahdollistaa poikkeavuuksien varhaisen havaitsemisen. Luomalla kattavan ymmärryksen perustason käyttäytymisestä organisaatiot voivat tunnistaa mahdolliset uhat nopeasti.
Perustason säännöllinen tarkistaminen: On ratkaisevan tärkeää tarkistaa ja päivittää säännöllisesti "normaalin" käyttäytymisen perustaso, jotta se heijastaisi organisaation ympäristön muutoksia. Kun käyttäjien ja entiteettien käyttäytyminen kehittyy ajan myötä, perustasoa on mukautettava tarkkojen poikkeavuuksien havaitsemiseksi.
Nopea tutkiminen ja reagointi: UEBA-työkalujen tarjoamia näkemyksiä ja hälytyksiä tulisi tutkia ja käsitellä nopeasti. Ennakoiva lähestymistapa mahdollisiin turvallisuuspoikkeamiin voi merkittävästi vähentää vaikutuksia ja lieventää riskejä.
Käyttäjäkoulutus: Kouluttakaa käyttäjiä kyberturvallisuuden tärkeydestä ja vakiintuneiden turvallisuuskäytäntöjen noudattamisesta. Turvallisuustietoisen kulttuurin edistämisellä organisaatiot voivat minimoida sisäiset uhat ja parantaa yleistä kyberturvallisuutta.
Liittyvät termit
- Sisäiset uhat: Turvallisuusuhkia, jotka ovat peräisin organisaation sisältä, kuten työntekijät tai alihankkijat. UEBA-ratkaisut voivat havaita ja lieventää sisäisiä uhkia seuraamalla käyttäjän käyttäytymistä.
- Machine Learning: Tekoälyn alaosa, joka mahdollistaa järjestelmien oppimisen ja parantumisen kokemuksen perusteella ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. UEBA-ratkaisut hyödyntävät koneoppimisalgoritmeja havaitakseen poikkeavuuksia käyttäjien ja entiteettien käyttäytymisessä.
- Poikkeavuuksien havaitseminen: Prosessi, jossa tunnistetaan järjestelmän odotetusta tai normaalista tilasta poikkeavia malleja tai käyttäytymisiä. UEBA-työkalut käyttävät poikkeavuuksien havaitsemistekniikoita tunnistaakseen mahdolliset turvallisuusuhat.