UEBA можна перекласти українською як "Аналіз поведінки користувачів та сутностей".
UEBA (Аналітика Поведінки Користувачів і Об'єктів)
UEBA (аналітика поведінки користувачів і об'єктів) — це рішення в галузі кібербезпеки, яке зосереджується на виявленні внутрішніх загроз і цільових зовнішніх атак. Інструменти UEBA аналізують шаблони, тенденції та аномалії в поведінці користувачів і об'єктів, щоб визначити потенційні ризики безпеки в організації.
Розуміння UEBA
Рішення UEBA працюють шляхом моніторингу та аналізу поведінки користувачів і об'єктів, таких як пристрої, додатки та системи в мережі організації. Вони збирають і обробляють дані з різних джерел, щоб встановити базовий рівень "нормальної" поведінки для кожного користувача та об'єкта. Використовуючи алгоритми машинного навчання, інструменти UEBA можуть виявляти та позначати відхилення від цього базового рівня, що може вказувати на потенційні загрози безпеці.
Як це працює
Рішення UEBA покладаються на збір і аналіз великої кількості даних для виявлення ризиків безпеки. Ось покрокове пояснення, як працює UEBA:
Збір даних: Інструменти UEBA збирають дані з багатьох джерел, таких як мережеві журнали, журнали активності користувачів та інші системи безпеки в організації. Ці дані включають деталі входу користувачів, мережевий трафік, журнали доступу до файлів і багато іншого.
Обробка та аналіз даних: Зібрані дані оброблюються і аналізуються для встановлення базового рівня нормальної поведінки для кожного користувача та об'єкта. Це включає аналіз таких факторів, як час входу, типові шаблони доступу до файлів і мережеву поведінку. Використовуються алгоритми машинного навчання для виявлення шаблонів та аномалій у поведінці, що можуть вказувати на загрози безпеці.
Виявлення аномалій: Як тільки базовий рівень нормальної поведінки встановлено, інструменти UEBA постійно моніторять поведінку користувачів та об'єктів на наявність відхилень. Будь-яка несподівана поведінка, така як незвичайні часи входу або незвичні шаблони доступу до файлів, позначаються як потенційний ризик безпеки та підлягають подальшому розслідуванню.
Оцінка ризиків та генерування сповіщень: Системи UEBA присвоюють оцінки ризику кожній виявленій аномалії поведінки на основі її серйозності та контексту. Сповіщення генеруються та надсилаються команді безпеки організації для подальшого розслідування та реагування. Ці сповіщення надають цінну інформацію про потенційні інциденти безпеки та допомагають пріоритетизувати проактивні заходи.
Розслідування та реагування: Команда безпеки розслідує сповіщення, згенеровані системою UEBA, щоб визначити природу та масштаб потенційних інцидентів безпеки. Корелюючи дані з багатьох джерел, вони можуть отримати всебічне розуміння загрози та вжити відповідних заходів для її пом'якшення.
Поради щодо впровадження UEBA
Впровадження рішень UEBA може суттєво підвищити рівень кібербезпеки організації. Ось кілька порад щодо запобігання при впровадженні UEBA:
Отримання видимості: Рішення UEBA забезпечують глибоку видимість у поведінку користувачів і об'єктів, що дозволяє рано виявляти аномальні дії. Встановлення всебічного розуміння базової поведінки дозволяє організаціям швидко ідентифікувати потенційні загрози.
Регулярний перегляд базового рівня: Важливо регулярно переглядати та оновлювати базовий рівень нормальної поведінки для відображення змін у середовищі організації. Оскільки поведінка користувачів і об'єктів змінюється з часом, базовий рівень потрібно коригувати для забезпечення точного виявлення аномалій.
Швидке розслідування та реагування: Інсайти та сповіщення, надані інструментами UEBA, потрібно швидко розслідувати та реагувати на них. Проактивний підхід до потенційних інцидентів безпеки може суттєво зменшити їхній вплив і ризики.
Освіта користувачів: Освіта користувачів щодо важливості кібербезпеки та дотримання встановлених політик безпеки. Створюючи культуру, орієнтовану на безпеку, організації можуть мінімізувати внутрішні загрози і покращити загальний рівень кібербезпеки.
Пов’язані терміни
- Внутрішні загрози: Ризики безпеки, що виникають всередині організації, такі як співробітники або підрядники. Рішення UEBA можуть виявляти та пом’якшувати внутрішні загрози шляхом моніторингу поведінки користувачів.
- Машинне навчання: Підгалузь штучного інтелекту, яка дозволяє системам навчатися та вдосконалюватися на основі досвіду без явного програмування. Рішення UEBA використовують алгоритми машинного навчання для виявлення аномалій у поведінці користувачів та об'єктів.
- Виявлення аномалій: Процес ідентифікації шаблонів або поведінки, що відхиляються від очікуваного або нормального стану в системі. Інструменти UEBA використовують техніки виявлення аномалій для ідентифікації потенційних загроз безпеці.