UEBA (User and Entity Behavior Analytics)


Класс: UEBA (User and Entity Behavior Analytics)

Популярные категории средств защиты информации:

DataGrain RUMA

DataGrain RUMA – решение, позволяющее осуществлять поведенческий анализ пользователей и иных сущностей, осуществлять продвинутый мониторинг, выявлять аномалии в различных разрезах (времени, подсети, получаемых прав доступа и т.

Dataplan – интеллектуальная аналитическая платформа для решения задач ИБ

Платформа собирает, хранит и обрабатывает большие массивы данных из разных источников с помощью машинных алгоритмов для принятия data-driven решений при: расследовании инцидентов ИБ и нарушения бизнес-процессов; выявлении скрытых угроз ИБ и деятельности компании; управлении рисками.

InfoWatch Prediction

Prediction позволяет обратить внимание на подозрительных сотрудников и предотвратить инциденты заранее.

R-Vision SENSE

R-Vision SENSE – аналитическая платформа кибербезопасности, которая детектирует нарушения в состоянии систем, подозрительную активность объектов и осуществляет динамическую оценку угроз и аномалий.

Что такое UEBA?

UEBA (User and Entity Behavior Analytics) — это технология, которая анализирует поведение пользователей и сущностей (например, устройств или приложений) в сети для выявления аномалий и потенциальных угроз. UEBA использует машинное обучение и анализ больших данных для создания базовых моделей поведения и обнаружения отклонений, которые могут указывать на вредоносную деятельность.

Как работает UEBA?

UEBA работает в несколько этапов:

  1. Сбор данных: Система собирает данные из различных источников, таких как лог-файлы, сетевые события, данные о доступе и активности пользователей. Эти данные могут включать информацию о времени входа, используемых приложениях, перемещениях данных и других действиях.
  2. Анализ данных: Собранные данные анализируются с использованием алгоритмов машинного обучения и статистических методов. UEBA создает базовые модели поведения для каждого пользователя и сущности, определяя, что является нормальным поведением.
  3. Обнаружение аномалий: Система сравнивает текущее поведение с базовыми моделями и выявляет отклонения. Например, если пользователь внезапно начинает загружать большие объемы данных или входит в систему в необычное время, это может быть признаком потенциальной угрозы.
  4. Генерация оповещений: При обнаружении аномалий UEBA генерирует оповещения и уведомляет команду безопасности. Оповещения могут содержать детальную информацию о выявленных отклонениях и рекомендации по действиям.
  5. Реагирование на инциденты: Команда безопасности анализирует оповещения и принимает меры для устранения угрозы. Это может включать блокировку учетных записей, изоляцию устройств или дополнительное расследование.

Преимущества UEBA

  1. Раннее обнаружение угроз: UEBA позволяет выявлять аномальное поведение на ранних стадиях, что помогает предотвратить серьезные инциденты безопасности. Это особенно важно для обнаружения внутренних угроз и сложных атак.
  2. Автоматизация анализа: Использование машинного обучения и анализа больших данных автоматизирует процесс выявления аномалий, что сокращает нагрузку на команды безопасности и повышает их эффективность.
  3. Повышение точности: UEBA создает точные модели поведения, что позволяет минимизировать ложные срабатывания и сосредоточиться на реальных угрозах.
  4. Адаптивность: Система адаптируется к изменениям в поведении пользователей и сущностей, что позволяет ей оставаться актуальной и эффективной в течение длительного времени.
  5. Интеграция с существующими системами: UEBA легко интегрируется с различными системами безопасности, такими как SIEM, межсетевые экраны и антивирусы, что позволяет создать комплексную защиту.