SOT

Security Orchestration Tools

SIEM
Security Information and Event Management

Мониторинг событий ИБ

EDR
Endpoint Detection and Response

Защита конечных точек

SOAR
Security Orchestration, Automation and Response

Автоматизация реагирования на инциденты ИБ

NG SOAR
Next Generation SOAR

Автоматизация реагирования на инциденты ИБ со встроенной базовой корреляцией, сбором сырых событий непосредственно с СЗИ, динамическими плейбуками, выстраиванием цепочки атаки и объектно-ориентированным подходом

AM
Asset Management

Инвентаризация и управление ИТ-активами

VM
Vulnerability Management

Устранение уязвимостей с автопатчингом

VS
Vulnerability Scanner

Поиск технических уязвимостей на активах

SPC
Security Profile Compliance

Управление конфигурациями безопасности активов

ГосСОПКА
Государственная Система Обнаружения Предупреждения и Ликвидации Последствий Компьютерных Атак

Двустороннее взаимодействие с НКЦКИ

FinCERT
Financial Computer Emergency Response Team

Двустороннее взаимодействие с ЦБ

Напишите нам на sales@securityvision.ru или закажите демонстрацию

UEBA

Статьи по теме

Как ИИ меняет кибербезопасность

Как ИИ меняет кибербезопасность

Динамический поведенческий анализ и его инструменты

Динамический поведенческий анализ и его инструменты

Сценарии реагирования на инциденты в кибербезопасности. Часть 2: ранбуки, плейбуки, динамические сценарии

Сценарии реагирования на инциденты в кибербезопасности. Часть 2: ранбуки, плейбуки, динамические сценарии

Семейство Living off the Land: как обнаруживать и митигировать

Семейство Living off the Land: как обнаруживать и митигировать

LLM в кибербезопасности: большие языковые модели, SOC-ассистенты, LLM-агенты и применение в ИБ

LLM в кибербезопасности: большие языковые модели, SOC-ассистенты, LLM-агенты и применение в ИБ

Как ИИ-инструменты работают в кибербезопасности

Как ИИ-инструменты работают в кибербезопасности

Data-Centric Audit and Protection (DCAP)

Data-Centric Audit and Protection (DCAP)

Сценарии нетиповых атак UEBA

Сценарии нетиповых атак UEBA

Возможности новых версий продуктов UEBA и Anomaly Detection на платформе Security Vision 5

Возможности новых версий продуктов UEBA и Anomaly Detection на платформе Security Vision 5

Возможности новой версии продукта Security Vision UEBA

Возможности новой версии продукта Security Vision UEBA

Каналы утечки информации. Часть 2

Каналы утечки информации. Часть 2

Динамические плейбуки: как автоматизировать сценарии реагирования на инциденты информационной безопасности

Динамические плейбуки: как автоматизировать сценарии реагирования на инциденты информационной безопасности

Security Vision Next Generation SOAR: продукт по реагированию на киберугрозы следующего поколения

Security Vision Next Generation SOAR: продукт по реагированию на киберугрозы следующего поколения

False или не false?

False или не false?

Динамические плейбуки IRP/SOAR 2.0 на платформе Security Vision 5

Динамические плейбуки IRP/SOAR 2.0 на платформе Security Vision 5

Новые возможности систем TIP, SGRC, IRP/SOAR, UEBA и Anomaly Detection на платформе Security Vision 5

Новые возможности систем TIP, SGRC, IRP/SOAR, UEBA и Anomaly Detection на платформе Security Vision 5

Кейлоггер для кибербезопасности и оптимизации

Кейлоггер для кибербезопасности и оптимизации

XDR - eXtended Detection and Response

XDR - eXtended Detection and Response

Обзор средств информационной безопасности: пользователи и данные

Обзор средств информационной безопасности: пользователи и данные

Зачем нужен мониторинг пользователей и как он работает

Зачем нужен мониторинг пользователей и как он работает

Новости по теме

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.


  

 


Закажите демонстрацию
продукта Security Vision

Напишите нам на marketing@securituvision.ru или закажите демонстрацию