UEBA
UEBA (User and Entity Behavior Analytics)
UEBA означає аналітику поведінки користувачів і об'єктів, це рішення в області кібербезпеки, яке зосереджено на виявленні внутрішніх загроз і цілеспрямованих зовнішніх атак. Інструменти UEBA аналізують закономірності, тенденції та аномалії в поведінці користувачів і об'єктів, щоб виявити потенційні ризики безпеки в межах організації.
Розуміння UEBA
Рішення UEBA працюють шляхом моніторингу і аналізу поведінки користувачів і об'єктів, таких як пристрої, застосунки та системи в мережі організації. Вони збирають і обробляють дані з різних джерел, щоб встановити базову лінію "нормальної" поведінки для кожного користувача і об'єкта. Використовуючи алгоритми машинного навчання, інструменти UEBA можуть виявляти та позначати відхилення від цієї базової лінії, що може вказувати на потенційні загрози безпеці.
Як працює UEBA
Рішення UEBA залежать від збору та аналізу величезних обсягів даних для виявлення ризиків безпеки. Ось покрокове пояснення того, як працює UEBA:
Збір даних: Інструменти UEBA збирають дані з кількох джерел, таких як журнали мережі, журнали активності користувачів та інші системи безпеки в межах організації. Ці дані включають деталі входу в систему користувача, мережевий трафік, журнали доступу до файлів і багато іншого.
Обробка та аналіз даних: Зібрані дані обробляються та аналізуються для встановлення базової лінії нормальної поведінки для кожного користувача і об'єкта. Це включає аналіз таких чинників, як час входу в систему, типові закономірності доступу до файлів та поведінка в мережі. Алгоритми машинного навчання застосовуються для виявлення закономірностей і аномалій в поведінці, які можуть вказувати на загрози безпеці.
Виявлення аномалій: Коли встановлена базова лінія нормальної поведінки, інструменти UEBA постійно моніторять поведінку користувачів і об'єктів, щоб знайти відхилення. Будь-яка несподівана поведінка, така як аномальний час входу або незвичайні закономірності доступу до файлів, позначається як потенційний ризик безпеки і підлягає подальшому розслідуванню.
Присвоєння ризикових балів і генерування сповіщень: Системи UEBA присвоюють ризикові бали кожній виявленій аномалії поведінки на основі її серйозності та контексту. Потім генеруються сповіщення, які надсилаються команді безпеки організації для подальшого розслідування та реагування. Ці сповіщення надають цінну інформацію про потенційні інциденти безпеки і допомагають пріоритетизувати проактивні заходи.
Розслідування і реагування: Команда безпеки розслідує сповіщення, згенеровані системою UEBA, щоб визначити природу і масштаб потенційних інцидентів безпеки. Кореляція даних з кількох джерел дає змогу отримати повне розуміння загрози і вжити відповідних заходів для її пом'якшення.
Поради щодо запобігання для впровадження UEBA
Впровадження рішень UEBA може значно підвищити кібербезпеку організації. Ось деякі поради щодо запобігання, які варто розглянути при впровадженні UEBA:
Отримання видимості: Рішення UEBA надають глибоку видимість у поведінку користувачів і об'єктів, що дозволяє вчасно виявляти аномальні дії. Встановивши повне розуміння базової поведінки, організації можуть швидко виявляти потенційні загрози.
Регулярний огляд базової лінії: Важливо регулярно переглядати та оновлювати базову лінію "нормальної" поведінки відповідно до змін в організаційному середовищі. Оскільки поведінка користувачів і об'єктів змінюється з часом, базову лінію потрібно коригувати, щоб забезпечити точне виявлення аномалій.
Швидке розслідування і реагування: Інформація та сповіщення, надані інструментами UEBA, повинні бути швидко розслідувані і оброблені. Проактивний підхід до потенційних інцидентів безпеки може значно знизити їх вплив і зменшити ризики.
Освіта користувачів: Освіта користувачів про важливість кібербезпеки і дотримання встановлених політик безпеки. Просуваючи культуру свідомості безпеки, організації можуть мінімізувати внутрішні загрози та поліпшити загальну кібербезпеку.
Схожі терміни
- Внутрішні загрози: Ризики безпеки, які виникають всередині організації, такі як співробітники або підрядники. Рішення UEBA можуть виявляти та пом'якшувати внутрішні загрози, моніторуючи поведінку користувачів.
- Machine Learning: Підмножина штучного інтелекту, яка дозволяє системам навчатися та покращуватися без чіткого програмування. Рішення UEBA використовують алгоритми машинного навчання для виявлення аномалій в поведінці користувачів і об'єктів.
- Виявлення аномалій: Процес ідентифікації закономірностей або поведінки, які відхиляються від очікуваного або нормального стану в системі. Інструменти UEBA використовують техніки виявлення аномалій для ідентифікації потенційних загроз безпеки.