UEBA
UEBA (Аналитика поведения пользователей и сущностей)
UEBA расшифровывается как Аналитика поведения пользователей и сущностей, это решение в области кибербезопасности, которое фокусируется на выявлении внутренних угроз и целенаправленных внешних атак. Инструменты UEBA анализируют шаблоны, тенденции и аномалии в поведении пользователей и сущностей, чтобы выявить потенциальные угрозы безопасности внутри организации.
Понимание UEBA
Решения UEBA работают за счет мониторинга и анализа поведения пользователей и сущностей, таких как устройства, приложения и системы внутри сети организации. Они собирают и обрабатывают данные из различных источников, чтобы создать базовую линию "нормального" поведения для каждого пользователя и сущности. Используя алгоритмы машинного обучения, инструменты UEBA могут обнаруживать и отмечать отклонения от этой базовой линии, которые могут указывать на потенциальные угрозы безопасности.
Как работает UEBA
Решения UEBA полагаются на сбор и анализ огромного количества данных для выявления рисков безопасности. Вот пошаговое объяснение того, как работает UEBA:
Сбор данных: Инструменты UEBA собирают данные из множества источников, таких как сетевые журналы, журналы активности пользователей и другие системы безопасности в организации. Эти данные включают в себя детали входа пользователей, сетевой трафик, журналы доступа к файлам и многое другое.
Обработка и анализ данных: Собранные данные обрабатываются и анализируются для установления базовой линии нормального поведения каждого пользователя и сущности. Это включает в себя анализ таких факторов, как время входа, типичные шаблоны доступа к файлам и сетевое поведение. Алгоритмы машинного обучения используются для выявления шаблонов и аномалий в поведении, которые могут указывать на угрозы безопасности.
Обнаружение аномалий: Как только базовая линия нормального поведения установлена, инструменты UEBA постоянно мониторят поведение пользователей и сущностей на предмет отклонений. Любое неожиданное поведение, такое как ненормальное время входа или необычные шаблоны доступа к файлам, отмечается как потенциальная угроза безопасности и подлежит дальнейшему расследованию.
Оценка рисков и генерация оповещений: Системы UEBA присваивают каждому обнаруженному отклонению в поведении риск-оценки на основе его серьезности и контекста. Затем генерируются оповещения и отправляются в службу безопасности организации для дальнейшего расследования и реагирования. Эти оповещения предоставляют ценные сведения о потенциальных инцидентах безопасности и помогают приоритизировать проактивные меры.
Расследование и реагирование: Служба безопасности расследует оповещения, сгенерированные системой UEBA, чтобы определить характер и масштаб потенциальных инцидентов безопасности. Коррелируя данные из множества источников, они могут получить полное представление об угрозе и предпринять соответствующие действия для ее смягчения.
Советы по реализации UEBA
Реализация решений UEBA может значительно улучшить кибербезопасность организации. Вот несколько советов по предотвращению, которые следует учитывать при внедрении UEBA:
Получение видимости: Решения UEBA обеспечивают глубокую видимость поведения пользователей и сущностей, позволяя рано обнаружить аномальные активности. Создав полное понимание базового поведения, организации могут быстро выявлять потенциальные угрозы.
Регулярный пересмотр базовой линии: Важно регулярно пересматривать и обновлять базовую линию "нормального" поведения, чтобы отражать изменения в среде организации. Поскольку поведение пользователей и сущностей эволюционирует с течением времени, базовую линию нужно корректировать, чтобы обеспечить точное обнаружение аномалий.
Своевременное расследование и реагирование: Внимание и оповещения, предоставленные инструментами UEBA, должны подслеживаться и реагироваться своевременно. Проактивный подход к потенциальным инцидентам безопасности может значительно снизить воздействие и устранить риски.
Обучение пользователей: Осуществляйте обучение пользователей важности кибербезопасности и соблюдению установленных политик безопасности. Пропагандируя культуру, ориентированную на безопасность, организации могут минимизировать внутренние угрозы и улучшить общую кибербезопасность.
Связанные термины
- Внутренние угрозы: Риски безопасности, которые возникают внутри организации, такие как сотрудники или подрядчики. Решения UEBA могут выявлять и устранять внутренние угрозы, мониторя поведение пользователей.
- Машинное обучение: Подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет системам учиться и улучшаться на основе опыта без явного программирования. Решения UEBA используют алгоритмы машинного обучения для обнаружения аномалий в поведении пользователей и сущностей.
- Обнаружение аномалий: Процесс выявления шаблонов или поведений, которые отклоняются от ожидаемого или нормального состояния в системе. Инструменты UEBA применяют методы обнаружения аномалий для выявления потенциальных угроз безопасности.