Инсайдер под микроскопом: как поведенческая аналитика помогает предотвратить саботаж и компрометацию

Инсайдерские угрозы уже не редкость: злоумышленник внутри компании способен нанести больше урона, чем внешняя атака. Особенно опасны случаи, когда сотрудник действует скрытно, не сливая данных вовне, а подрывая системы изнутри — изменяя конфигурации, вводя сбои, саботируя процессы. Поведенческая аналитика (UEBA) становится одним из ключевых инструментов для раннего выявления таких сценариев. Cyber Media разбирает, как она работает, где дает сбои и почему тесная интеграция с HR может спасти бизнес.

Опасность изнутри: что представляют собой инсайдерские угрозы

Инсайдерская угроза — это не обязательно сотрудник с флешкой, похищающий клиентскую базу перед увольнением. Сегодня она куда тоньше и сложнее. Угроза может прийти от любого лица, имеющего доступ к критичным системам: от DevOps-инженера до бывшего подрядчика, у которого по недосмотру не отключили учетку.

Классификация инсайдеров

В практике ИБ-инцидентов выделяют три типа инсайдеров:

• Небрежный. Человек без злого умысла, но с пренебрежением к правилам. Сохранил пароли в браузере, использует один токен на два проекта, случайно расшарил чувствительный файл. В условиях продвинутого фишинга и социальной инженерии — идеальная жертва.
• Злонамеренный. Сотрудник, который осознанно вредит компании. Мотив может быть любой: месть за увольнение, идеологическое несогласие, финансовая заинтересованность, например, работа на конкурента. Именно такие инсайдеры чаще всего приводят к системному саботажу.
• Скомпрометированный. Внешне — обычный пользователь, на самом деле — точка входа для атакующего. Может быть взломан через фишинг, заражен вредоносом или утратил контроль над аккаунтом.

Каждый из них представляет риск, но самый опасный тот, кто знает, как работает инфраструктура изнутри, и использует это знание против компании.

Почему утечка — не самое страшное

Когда речь идет об инсайдере, большинство сразу представляют слив данных. Но на деле куда опаснее сценарии, где ничего не утекает наружу — зато рушится все внутри:

• Саботаж. Отключение резервного копирования, редактирование скриптов в CI/CD, намеренное создание уязвимостей перед увольнением.
• Вмешательство в работу систем. Удаление конфигураций, манипуляции с DNS или маршрутизацией, загрузка вредоносного кода под видом обновления.
• Подмена логов. Очистка следов своей активности, подделка временных меток, отключение логирования в определенные окна.

Это действия, которые не всегда попадают в фокус DLP, но напрямую бьют по доступности, целостности и управляемости инфраструктуры.

Поведенческая аналитика в кибербезопасности: основы UBA и UEBA

Когда периметр больше не «держит», а DLP тонет в ложных срабатываниях, на сцену выходит поведенческая аналитика — способ смотреть не «что» делает пользователь, а «как» он это делает.

UBA: поведение пользователя под микроскопом

UBA анализирует действия конкретных пользователей: во сколько они входят в систему, какие файлы открывают, как часто используют VPN, с какими папками работают, какие команды вводят в терминале. На старте все кажется заурядным — просто логин, просто scp, просто таблица в Excel. Но если в понедельник человек подключается к рабочей станции в 10:00, а в пятницу — внезапно в 03:12, по RDP с геолокацией за пределами страны, и запускает PowerShell с доступом к реестру, — это уже не просто «пользователь», это потенциальный инцидент.

UBA строит базовую поведенческую модель на каждого сотрудника и сравнивает текущую активность с накопленной нормой. Все, что выходит за пределы типичного поведения — флагуется, приоритизируется и отправляется на разбор аналитикам.

UEBA: добавляем контекст — и точность

UBA хороший инструмент, но становится бесполезным, если действия происходят за пределами мониторинга. Именно поэтому появилась UEBA — эволюция подхода, в которой поведение анализируется не только по действиям пользователей, но и:

• по активности конечных устройств: эндпоинты, мобильные серверы;
• по сетевым взаимодействиям: внутренний трафик, DNS-запросы, туннели;
• по логам приложений: CRM, Git, корпоративные мессенджеры;
• по связям между сущностями: сотрудник + устройство + система + действия.

Сигнал становится многоуровневым — поведение пользователя соотносится с действиями его устройства и сетевой инфраструктуры. UEBA умеет находить сложные сценарии — например, компрометацию учетки, за которой стоит не бот, а живой человек, изучающий систему изнутри.

Как это работает на практике:

1. Сбор телеметрии. Системы UEBA получают данные из SIEM, endpoint-агентов, сетевых сенсоров, proxy, приложений и даже HR-систем, если есть интеграция.
2. Формирование нормального профиля поведения. Для каждого объекта строится поведенческая модель — на основе статистики, ML-алгоритмов или заранее заданных политик.
3. Выявление аномалий. Все, что не вписывается в привычные паттерны, анализируется как потенциальная угроза. Если, скажем, DevOps начинает скачивать архивы с Git в выходной ночью с новой машины через TOR — это красный флаг.
   

UEBA не просто фиксирует факт — она оценивает риск, учитывает контекст, собирает поведенческую цепочку и выносит приоритет: что требует немедленного реагирования, а что можно отложить.

Что «выдает» инсайдера: поведенческие паттерны на ранних стадиях

Инсайдером становятся не внезапно. Он зреет, зачастую, довольно шумно. Главное — услышать. Инциденты редко случаются на пустом месте. Злонамеренные действия часто предшествуют странные, но на первый взгляд безобидные события.

Фрустрация хорошо считывается при интеграции UEBA с HR-системами. Особенно — если вы видите это в динамике, а не по одному событию.

Но нужно помнить, что не все странное — зловредное.

Александр Блезнеков

Руководитель направления информационной безопасности ИТ-интегратора «Телеком биржа»

Среди наиболее информативных паттернов для выявления инсайдеров нужно выделить прежде всего резкие отклонения от обычного поведения, например, выполнение необычных операций с системами, доступ к нехарактерным ресурсам или попытки, в том числе безуспешные, эскалации (повышения) привилегий, к примеру, до уровня администратора, а также изменение конфигураций без согласованных изменений и активность в нерабочее время.

Кроме того, признаками потенциального саботажа могут быть преднамеренное замедление бизнес-процессов, внесение скрытых ошибок в системы и манипуляция логами для сокрытия следов, копирование информации и отправка любыми методами (через флешку, по почте, в облака и т. д.).

Тот же доступ ночью может быть у разработчика связан с заказом в другом часовом поясе. Ошибка в конфигурации — у стажера на испытательном. Попытка отключить агент мониторинга — у системного администратора, который просто тестирует dev-среду.

Михаил Никулин

Руководитель продукта Solar DAG ГК «Солар»

Важно помнить, что единичный инцидент сам по себе редко является основанием для серьезных подозрений. Кластеризация перечисленных аномалий в ограниченном временном интервале — ключевой критерий. Особенно это прослеживается при наличии дополнительных подозрительных действий, например, несанкционированный доступ к базам данных или использование неутвержденных носителей информации.

Предотвратить такие манипуляции может интеграция нескольких решений: DLP- с модулем UBA, IDM- и DAG- решений. Они составляют единый кроссплатформенный продукт, который предотвращает утечку информации из корпоративного контура еще на ранних стадиях благодаря анализу поведения пользователей.

Контекст — это фильтр, который отделяет шум от сигнала. Именно поэтому поведенческая аналитика должна учитывать:

• роль и полномочия пользователя;
• историю активности;
• связанные сущности — какие устройства и сети используются;
• совокупность событий, а не единичные инциденты.

Правильная корреляция позволяет не просто ловить инсайдера, но заметить его, пока он еще только раздумывает.

Как снизить шум: борьба с ложными срабатываниями

Поведенческая аналитика — мощный инструмент, но без точной настройки превращается в генератор тревог. Когда система реагирует на каждую мелочь, команда ИБ либо игнорирует сигналы, либо тонет в ручной верификации. Ни то, ни другое не приближает к реальному обнаружению угроз.

Николай Перетягин

Менеджер по продукту NGR Softlab

Мы полагаем, что наиболее эффективно строить поведенческую аналитику не на правилах, а на отслеживании поведения пользователей «как есть». В таком случае подход будет строиться из нескольких этапов. Для начала мы уточняем у заказчика бизнес-процессы и для этого собираем максимальный объем данных. Важно, чтобы все данные были соответствующим образом очищены и сгруппированы.

Далее – настраиваем систему и задаем чувствительность в выявлении аномалий. Так, для хаотичных, нестабильных процессов чувствительность снижается, а для устоявшихся – повышается. Система автоматически обнаружит аномалии высокого, среднего и низкого уровня критичности, и дальше в зависимости от выставленных правил корреляции заказчик сам решит, на какие аномалии реагировать, а на какие – нет.

Ложные тревоги чаще всего — следствие некорректной интерпретации поведения. Причины у этого могут быть разные:

• Недостаточно обученная модель. Если в baseline не попали естественные пики активности, например, в конце квартала, система будет их считать подозрительными.
• Игнорирование сезонности. Время отпусков, релизы, инциденты в соседних командах — все это меняет паттерны поведения.

Аномалия без контекста — это просто статистика.

Чтобы различать сбои и реальные угрозы, поведенческая аналитика должна не просто фиксировать сигналы, а уметь их интерпретировать. Это достигается через корреляцию событий и контекстуализацию поведения.

Корреляция помогает объединить разрозненные сигналы в единую картину. Например, если система видит доступ к критичным данным, она проверяет, не сопровождалось ли это скачиванием дампа базы, изменением прав в Active Directory или подозрительной активностью на эндпоинтах. В совокупности такие события формируют гораздо более обоснованный инцидент, чем каждое из них по отдельности.

Константин Ларин

Руководитель направления «Киберразведка» компании «Бастион»

Снижение уровня ложноположительных срабатываний в системах поведенческой аналитики — критически важная задача для безопасного функционирования бизнеса. Подход к решению этой проблемы многогранен, но можно выделить несколько основных советов, которые упростят эту задачу.

Необходимо проводить профилирование сотрудника не по отдельно взятым подозрительным событиям, а по их комплексу: авторизация ночью, попытки экспорта конфиденциальных документов или удаления логов и журналов событий. События, которые сотрудник может расценить как потенциальную угрозу (понижение, выговоры, увольнения, конфликты и т. д.) лучше рассматривать в контексте HR-статуса.

Система по мониторингу ложноположительных срабатываний должна обучаться на подтвержденных реальных событиях, постепенно улучшая точность. Одним из самых важных пунктов остается ручная верификация подозрительных событий: окончательное решение остается за аналитиком, так как это позволяет исключить вероятность машинной ошибки.

Контекстуализация добавляет смысл: она учитывает, кто совершает действие и в каких условиях. Если инженер поддержки заходит в системный конфиг — это штатная ситуация. Если туда же лезет сотрудник из маркетинга — уже «тревожный звоночек». То же самое с активностью вне графика: переработки у project-менеджера в ночь перед релизом — ожидаемы, а у бухгалтера — повод задуматься. Даже смена задач и команд внутри компании может объяснить отклонения: поведение пользователя меняется вместе с его рабочим контекстом. Без этого слоя понимания даже самая сложная модель рискует стать просто генератором шума.

UEBA + HR: союз технологий и политики безопасности

Любая система поведенческой аналитики — не волшебный шар. Она может выявить аномалию, но не знает, почему она возникла. Именно поэтому подход, построенный исключительно на данных с эндпоинтов и логов, неизбежно будет страдать от пробелов. Инцидент может начаться не в SIEM, а на собеседовании с HR. Или в переписке с менеджером. Или в затяжном отпуске, после которого сотрудник возвращается не в том настроении.

Максим Чеплиев

Менеджер продукта Staffcop (СКБ Контур)

Ответ неоднозначный, во многом все сильно зависит от самой системы поведенческой аналитики, ее эффективности, метрик и того, насколько ее результаты коррелируются с бизнес-процессами организации. Ведь неэффективная аналитика вместо того, чтобы помочь специалистам, может, наоборот, загрузить их ложноположительными срабатываниями.

Пара примеров. Реакция на появление новых контактов в переписке очень важна для IT-специалистов, топ-менеджеров и прочих сотрудников с критичными обязанностями. Но у менеджеров по продажам такая активность — норма, и без адаптации логики срабатываний можно легко утонуть в фальшивых тревогах. Точно так же — нерегулярный рабочий график у некоторых сотрудников может вызывать ложные алерты, если система не учитывает такие особенности.

Интеграция должна учитывать не только внутренние процессы, но и риски по каждой категории сотрудников. Например, для специалистов, работающих с крупными сделками, хорошо работает профайлинг склонности к азартным играм или алкоголю. Но использовать его стоит только при высокой точности (не ниже 85%) и полной прозрачности методологии.

Чтобы увидеть угрозу раньше, чем она проявится в виде слитой базы или сломанной инфраструктуры, нужно соединить аналитику и человеческий контекст. Интеграция UEBA с HR-системами — это не просто модный тренд, а практический инструмент, который помогает ИБ-отделу работать не в изоляции, а в связке с бизнесом.

Поведенческая модель, обогащенная HR-данными, начинает «понимать» больше. Систему не удивит, что сотрудник снизил активность: она видит, что он в отпуске. А вот если активность, наоборот, растет у того, кто по графику должен быть на отдыхе — повод для проверки. Если всплеск подозрительного поведения совпадает с фидбэком о токсичности, падением KPI или попаданием человека в зону риска увольнения — сигнал становится вдвойне значимым.

Виталий Петросян

Эксперт центра защиты данных Solar Dozor ГК «Солар»

Интеграция поведенческой аналитики с HR-системами — это не просто удачная практика, а необходимое условие для эффективного выявления инсайдерских угроз. Важно, чтобы HR-подразделение своевременно предоставляла данные о сотрудниках. Например, если компания знает, что работник находится в отпуске, система может быть более подозрительна к его активности в нерабочее время. С другой стороны, если сотрудника повысили, система сможет правильно интерпретировать его доступ к новым ресурсам.

Инсайдеры — это всегда люди. Значит, и система защиты должна уметь читать между строк, видеть эмоции сквозь логи и учитывать мотивы за действиями.

UEBA в действии: алгоритмы, внедрение и инфраструктура под капотом

Поведенческая аналитика звучит красиво — но за «анализом поведения» стоит вполне конкретный стек алгоритмов, подходов и инфраструктурных требований. Чтобы UEBA не осталась на уровне презентации, а реально помогала ловить инсайдеров и аномалии, нужно понимать, как она устроена изнутри.

Что под капотом: какие алгоритмы работают в UEBA

UEBA-системы не «угадывают» поведение — они строят модели на основе статистики и машинного обучения. На практике чаще всего применяются:

• Модели кластеризации. Позволяют группировать пользователей по типичному поведению и выявлять тех, кто резко выбивается из нормы.
• Деревья решений и градиентный бустинг. Помогают классифицировать действия на «нормальные» и «подозрительные» на основе заранее размеченных данных.
• Нейросети. Применяются для более сложного поведения с неочевидными закономерностями, особенно в больших организациях с разнородными сценариями.
• Модели выявления аномалий (Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder). Используются, когда нормальное поведение известно, а аномалии — редки и плохо описаны.

Главная задача всех этих алгоритмов — построить baseline: цифровой отпечаток нормального поведения каждого пользователя и системы.

Как внедряют UEBA: от логов к инсайтам

UEBA — не коробка, которую можно подключить за вечер. Настройка такой системы предполагает несколько этапов:

1. Сбор данных. Логи авторизации, действия в системах, сетевые события, поведение на эндпоинтах — все это нужно агрегировать в единую платформу. Здесь часто подключают SIEM и EDR.
2. Нормализация и очистка. Сырые данные бесполезны. Их нужно привести к общему формату, убрать шум, выстроить временные метки.
3. Построение baseline. Система обучается на исторических данных и формирует профиль поведения: кто, когда, откуда, с чем и как обычно работает.
4. Детектирование. После настройки модель начинает отслеживать отклонения: ночные активности, непривычные команды, нетипичные запросы в базу.
5. Визуализация и алерты. Аномалии должны быть не просто найдены, а представлены так, чтобы аналитик ИБ мог быстро понять контекст.
   

Чтобы UEBA работала эффективно, одной SIEM-системы недостаточно. Нужна полноценная инфраструктура: от хранения до визуализации. Для начала — надежное хранилище. Объемы поведенческих данных огромные, поэтому обычно используются time-series базы вроде InfluxDB или Elasticsearch, а также распределенные системы хранения. Обработка таких массивов требует серьезных вычислительных мощностей и продуманного пайплайна — на практике задействуют Kafka, Spark или Flink, чтобы поддерживать непрерывный анализ и обучение моделей.

Но даже самый точный анализ окажется бесполезным, если его нельзя прочитать — поэтому важен удобный интерфейс: с наглядными дашбордами, возможностью углубляться в детали и гибкой настройкой метрик под задачи команды ИБ.

UEBA — это не «волшебный» антиинсайдерский софт, а сложная экосистема. Когда все построено правильно — она не просто ловит нарушения, а дает понимание, что происходит в компании на поведенческом уровне. И чем точнее модель, чем лучше связаны данные, тем ближе вы к идеальной ИБ-инфраструктуре, в которой сюрпризы исключены.

Ограничения поведенческой аналитики

Поведенческая аналитика давно перестала быть чем-то футуристическим — но несмотря на зрелость технологий, у нее по-прежнему есть ограничения, которые важно учитывать при внедрении.

Главная проблема — неполные данные. UBA без телеметрии с эндпоинтов, сетевых логов и контекста из HR-систем, по сути, работает вслепую. Она видит лишь фрагменты картины и легко пропустит сложносоставную угрозу или, наоборот, — среагирует на невинную активность. Без корректной интеграции с инфраструктурой риски ложных срабатываний растут кратно.

Вторая боль — ошибки интерпретации. Даже хорошо обученные модели могут переобучаться или терять актуальность, особенно если в компании меняются процессы. Без корректного контекста система не отличит переработку из-за форс-мажора от подготовки к саботажу. Парадоксально, но чем сложнее модель, тем чаще ей нужно «объяснять», как устроена ваша реальность.

Наконец, вопрос, который не решить ни алгоритмами, ни патчами — этика. Где заканчивается кибербезопасность и начинается тотальный контроль? Насколько глубоко можно анализировать поведение сотрудников, не нарушая их прав и внутренней культуры компании? В разных странах — разные юридические ограничения, и их нужно учитывать не меньше, чем конфигурацию логгера.

Поведенческая аналитика дает мощный инструмент, но ее эффективность всегда ограничена качеством данных, точностью интерпретации и готовностью компании вести честную игру с собственной командой.

Будущее поведенческой аналитики в ИБ

Поведенческая аналитика уже научилась замечать, когда что-то идет не так. Теперь задача — предсказывать, когда это начнет идти не так. Вместо того чтобы просто фиксировать аномалию, системы UEBA все чаще строятся по принципу предиктивных моделей: анализируют тренды, личностные паттерны и даже микросдвиги в поведении сотрудников, чтобы выявить угрозу до того, как она материализуется. Это уже не просто безопасность, а цифровая психология в реальном времени.

Особенно интересным становится слияние UEBA с концепцией Zero Trust и архитектурой SASE. Когда доверие не предполагается по умолчанию, а каждый запрос проверяется на соответствие контексту и норме — поведенческая аналитика становится тем самым фильтром, который определяет, что «нормально» и кому действительно можно дать доступ. UEBA в этом случае превращается в «мозг» всей архитектуры.

Нельзя не учитывать реалии гибридных и удаленных команд. Сотрудник, работающий из дома, может быть так же опасен, как и тот, кто сидит в дата-центре. Но классические методы защиты — вроде физического контроля доступа — здесь не работают. UEBA становится универсальным сенсором, который не зависит от локации и видит поведение в любом контексте — будь то VPN-подключение, работа в облачной IDE или обращение к Jira ночью в воскресенье.

Будущее поведенческой аналитики — это не просто про технологии. Это про способность понимать людей сквозь призму их цифрового поведения и защищать инфраструктуру, не мешая работать.

Заключение

Поведенческая аналитика — не просто инструмент, а новый стандарт защиты. Она выявляет неочевидные угрозы там, где традиционные методы бессильны. Соединяет цифровые следы с поведенческими паттернами, превращая разрозненные данные в четкую картину рисков.

Но технология без действий бесполезна. Внедрение UEBA — обязательный шаг. Интеграция с HR-системами — необходимость. Анализ поведенческих сигналов — базовый навык современной безопасности.

Инсайдеры всегда появляются там, где проявляют на беспечность. Современные системы защиты это условие отменяют. Вопрос лишь в том, когда начнется реальное противодействие угрозам изнутри.

ⓘ

2SDnjdvWCYV