UEBA (User and Entity Behavior Analytics)

Что такое User and Entity Behavior Analytics (UEBA)?

User and Entity Behavior Analytics (UEBA), или аналитика поведения пользователей и объектов, представляет собой метод анализа и мониторинга действий пользователей и других сущностей в информационной системе. Суть UEBA заключается в поиске аномальных или ненормативных поведенческих шаблонов, которые могут свидетельствовать о наличии киберугроз или несанкционированных действий.

Основные компоненты UEBA:

1.      Сбор данных: UEBA работает на основе обширного сбора данных из различных источников, таких как журналы аутентификации пользователей, журналы сетевого трафика, данные об использовании привилегий и многое другое. Эти данные обрабатываются и агрегируются в единую систему.

2.      Машинное обучение и анализ данных: После сбора данных UEBA применяет машинное обучение и анализ данных для выявления поведенческих шаблонов. Алгоритмы машинного обучения выявляют нормальные поведенческие тренды пользователей и сущностей, а затем ищут аномалии, которые могут указывать на подозрительную активность.

3.      Профили пользователей и объектов: UEBA создает профили пользователей и объектов, которые содержат информацию о типичном поведении каждой сущности. Это включает часы работы, местоположение, уровень доступа и другие характеристики. Затем система использует эти профили для сравнения с текущим поведением и обнаружения отклонений.

4.      Детектирование угроз и инцидентов: При обнаружении аномалий UEBA генерирует предупреждения для ИТ-специалистов, указывая на потенциальные угрозы безопасности или необычное поведение. Это позволяет оперативно реагировать на инциденты и предотвращать возможные атаки.

Значимость User and Entity Behavior Analytics в обеспечении безопасности

UEBA является мощным инструментом для предотвращения современных киберугроз и улучшения общего уровня информационной безопасности. Вот несколько причин, почему UEBA стоит рассматривать для защиты данных и ресурсов:

1.      Обнаружение скрытых угроз: Традиционные методы обнаружения угроз могут быть неэффективными против хорошо маскированных атак. UEBA позволяет выявлять угрозы, которые обходят обычные средства защиты благодаря анализу поведения и обнаружению отклонений от типичных сценариев.

2.      Быстрый отклик на инциденты: UEBA обеспечивает быструю реакцию на потенциальные угрозы, что позволяет оперативно принимать меры для предотвращения утечек данных, несанкционированного доступа и других атак.

3.      Снижение ложных срабатываний: Благодаря использованию машинного обучения и созданию профилей пользователей, UEBA способен сократить количество ложных срабатываний, которые могут возникать при использовании традиционных систем обнаружения угроз.

4.      Анализ в реальном времени: UEBA предоставляет возможность анализировать поведение пользователей и объектов в реальном времени, что особенно важно для быстрой реакции на новые и развивающиеся угрозы.