Аналитика поведения

Аналитика поведения: Повышение безопасности через анализ данных

Аналитика поведения - это подход к кибербезопасности, который включает сбор, мониторинг и анализ данных о действиях и поведении пользователей внутри ИТ-системы. Понимая типичные модели поведения, организации могут выявлять отклонения, которые могут указывать на угрозу безопасности. Этот процесс основывается на использовании инструментов аналитики поведения, которые собирают и анализируют огромные объемы данных для установления базовых линий, обнаружения аномалий и оценки уровней риска.

Как работает аналитика поведения

Инструменты аналитики поведения следуют систематическому процессу для повышения кибербезопасности путем выявления и реагирования на аномальное поведение. Этот процесс обычно включает следующие шаги:

1. Сбор данных

Инструменты аналитики поведения собирают широкий спектр данных, включая время входа в систему, местоположения, типы устройств и доступ к приложениям. Захватывая и храня эту информацию, организации могут составить полное представление о поведении пользователей и шаблонах использования.

2. Распознавание шаблонов

После сбора данных, инструменты аналитики поведения создают базовую линию нормального поведения для отдельных пользователей или групп. Эта базовая линия создается путем анализа исторических данных и выявления общих шаблонов и поведений. Понимая, что составляет типичное поведение, отклонения от этих шаблонов могут быть легко обнаружены.

3. Обнаружение аномалий

Когда происходит отклонение от установленных шаблонов, система аналитики поведения триггерит уведомления для дальнейшего расследования. Эти аномалии могут включать необычное время входа в систему, повторные неудачные попытки входа или неавторизованные попытки доступа к защищённым данным. Выявляя и помечая такие аномалии, организации могут оперативно реагировать на потенциальные угрозы безопасности.

4. Корреляция и оценка риска

Платформы аналитики поведения агрегируют и коррелируют различные индикаторы поведения для оценки уровня риска, представляемого конкретными действиями. Этот процесс включает анализ данных из нескольких источников, таких как сетевые журналы, конечные устройства и активность пользователей, для получения комплексного представления о потенциальных угрозах безопасности. Присваивая оценочные баллы рисков различным действиям, организации могут приоритизировать свои реакции в зависимости от серьезности и потенциального влияния каждого инцидента.

Советы по предотвращению

Внедрение инструментов аналитики поведения может значительно улучшить безопасность организации. Вот некоторые ключевые советы по предотвращению, которые стоит учесть:

1. Внедрите инструменты мониторинга поведения

Инвестирование в программное обеспечение аналитики поведения, которое может обнаруживать аномалии и поднимать предупреждения о безопасности, является важным. Эти инструменты помогают организациям в реальном времени выявлять потенциальные угрозы и быстро реагировать и устранять их.

2. Установите базовые линии

Поймите и определите, что составляет нормальное поведение для различных пользователей и систем. Установив базовые линии, организации могут лучше выявлять отклонения и более эффективно обнаруживать потенциальные красные флажки.

3. Регулярное обучение

Предоставление регулярного обучения по вопросам безопасности для сотрудников имеет важное значение. Обучите их важности соблюдения организационных политик безопасности и передовых практик. Повышая осведомленность и формируя культуру, ориентированную на безопасность, организации могут снизить вероятность возникновения инцидентов безопасности из-за человеческих ошибок или халатности.

4. Сотрудничество

Аналитика поведения может способствовать коммуникации между командами безопасности, ИТ и бизнес-командами. Работая вместе, эти команды могут совместно управлять и реагировать на потенциальные угрозы. Совместное деление инсайтами и сотрудничество по вопросам отклика на инциденты могут помочь организациям более эффективно справляться с инцидентами безопасности.

Связанные термины

• Аналитика поведения пользователей и объектов (UEBA): Аналитика поведения пользователей и объектов (UEBA) - это подмножество аналитики поведения, которое специально фокусируется на внутренних угрозах и целенаправленных атаках против отдельных пользователей. Инструменты UEBA анализируют поведение пользователей и объектов, чтобы выявлять подозрительные или аномальные активности, которые могут указывать на нарушение безопасности.

• Машинное обучение: Машинное обучение - ключевой компонент аналитики поведения. Оно включает использование алгоритмов, позволяющих системам учиться и адаптироваться на основе наблюдаемых поведений. Платформы аналитики поведения применяют алгоритмы машинного обучения для постоянного улучшения точности и эффективности обнаружения аномалий и оценки рисков.