UEBA (User and Entity Behavior Analytics)
-
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:
- 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.
- 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.
- 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.
- Генерация оповещений: При обнаружении аномалий UEBA генерирует оповещения и уведомляет команду безопасности. Оповещения могут содержать детальную информацию о выявленных отклонениях и рекомендации по действиям.
- 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
- 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.
- Автоматизация анализа: Использование машинного обучения и анализа больших данных автоматизирует процесс выявления аномалий, что сокращает нагрузку на команды безопасности и повышает их эффективность.
- Повышение точности: UEBA создает точные модели поведения, что позволяет минимизировать ложные срабатывания и сосредоточиться на реальных угрозах.
- Адаптивность: Система адаптируется к изменениям в поведении пользователей и сущностей, что позволяет ей оставаться актуальной и эффективной в течение длительного времени.
- Интеграция с существующими системами: UEBA легко интегрируется с различными системами безопасности, такими как SIEM, межсетевые экраны и антивирусы, что позволяет создать комплексную защиту.