Security Orchestration Tools
Напишите нам на sales@securityvision.ru или закажите демонстрацию
Governance, Risk Management and Compliance
Напишите нам на sales@securityvision.ru или закажите демонстрацию
Security Data Analysis
Напишите нам на sales@securityvision.ru или закажите демонстрацию
Security Orchestration, Automation and Response
Next Generation SOAR
Asset Management
Vulnerability Management
Vulnerability Scanner
Security Profile Compliance
Государственная Система Обнаружения Предупреждения и Ликвидации Последствий Компьютерных Атак
Financial Computer Emergency Response Team
Security Orchestration, Automation and Response
Next Generation SOAR
Asset Management
Vulnerability Management
Vulnerability Scanner
Security Profile Compliance
Государственная Система Обнаружения Предупреждения и Ликвидации Последствий Компьютерных Атак
Financial Computer Emergency Response Team
Критическая Информационная Инфраструктура
Risk Management
Operational Risk Management
Compliance Management
Business Continuity Plan
Threat Intelligence Platform
User and Entity Behavior Analytics
Anomaly Detection with Machine Learning
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.
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.
Напишите нам на marketing@securituvision.ru или закажите демонстрацию