Qu'est-ce que l'analyse des entités et des comportements des utilisateurs (UEBA)?
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La crise croissante : pourquoi les outils de sécurité traditionnels sont-ils inefficaces ?
L'ampleur stupéfiante des attaques basées sur l'identité
Les acteurs malveillants contemporains ont fondamentalement changé leurs tactiques. Ils ne perdent plus de temps à percer les périmètres des réseaux alors qu'ils peuvent simplement franchir la porte d'entrée avec des identifiants légitimes. Les statistiques dressent un tableau inquiétant qui devrait inquiéter tout RSSI gérant des équipes de sécurité réduites.
Des données récentes révèlent que 70 % des violations de données commencent désormais par le vol d'identifiants, selon les rapports d'enquête sur les violations de données de Verizon pour 2024 et 2025. Il s'agit d'un changement fondamental dans la méthodologie d'attaque. Les cybercriminels reconnaissent que compromettre une seule identité est souvent plus rentable que tenter de percer les défenses du réseau. L'attaque par rançongiciel Change Healthcare illustre parfaitement cette tendance.
Début 2024, le groupe ALPHV/BlackCat a infiltré les systèmes de Change Healthcare en exploitant l'absence d'authentification multifacteur sur un serveur unique. Cette vulnérabilité a entraîné des interruptions de distribution de médicaments sur ordonnance à l'échelle nationale pendant plus de dix jours. Les coûts de récupération ont dépassé le milliard de dollars. L'attaque a réussi car les périmètres de sécurité traditionnels disparaissent lorsque les attaquants possèdent des identifiants légitimes.
Prenons l'exemple de la violation de données publiques nationales de 2024, qui a potentiellement exposé 2.9 milliards de données. Cet incident de grande ampleur illustre comment les attaquants opèrent sans être détectés sur les systèmes distribués lorsque les équipes de sécurité manquent d'une visibilité comportementale complète. Les outils de sécurité traditionnels ne peuvent tout simplement pas corréler les menaces basées sur l'identité dans des environnements hybrides complexes.
La faille de sécurité de Microsoft Midnight Blizzard illustre encore davantage ce défi. Entre novembre 2023 et janvier 2024, des acteurs malveillants pro-russes ont compromis des comptes de messagerie d'entreprise en exploitant des jetons OAuth pour contourner l'authentification multifacteur. Ils ont accédé aux boîtes aux lettres Microsoft Exchange Online, exposant ainsi les communications entre Microsoft et les agences fédérales américaines. Même les organisations spécialisées dans la sécurité des identités sont confrontées à ces attaques sophistiquées basées sur les identifiants.
L'épidémie de menaces internes
Les menaces internes représentent un scénario encore plus complexe. Le rapport 2024 de Verizon sur les enquêtes sur les violations de données révèle que les incidents internes représentent près de 60 % de toutes les violations de données. Ces statistiques soulignent une réalité pressante : votre plus grand risque de sécurité n'est pas le pirate informatique en sweat à capuche. Ce sont les personnes en qui vous avez confiance.
En 17.4, les organisations dépensent en moyenne 2025 millions de dollars par an pour lutter contre les menaces internes. Cela représente une augmentation vertigineuse de 40 % depuis 2019. Plus inquiétant encore, 83 % des organisations ont signalé au moins une faille de sécurité interne au cours de l'année écoulée. Près de la moitié ont constaté une augmentation de la fréquence.
L'attaque de MGM Resorts en septembre 2023 démontre à quel point l'ingénierie sociale peut dévaster les grandes organisations. Des cybercriminels de Scattered Spider ont réussi à se faire passer pour un employé lors d'un appel au service d'assistance. Ils ont analysé son profil LinkedIn pour renforcer sa crédibilité. Ce simple appel téléphonique a permis d'obtenir des privilèges de super-administrateur dans l'environnement Okta de MGM.
Les conséquences furent graves : plus de 36 heures d’interruption de service informatique, près de 10 millions de dollars de dépenses ponctuelles et une perte estimée à 100 millions de dollars sur le chiffre d’affaires immobilier ajusté. Les clients ne pouvaient plus accéder aux chambres d’hôtel, utiliser les ascenseurs ni utiliser les consoles de jeux. Cet incident illustre comment les menaces internes peuvent contourner complètement les mesures de sécurité traditionnelles.
Le défi des angles morts comportementaux
Pourquoi les outils de sécurité traditionnels peinent-ils à faire face à ces menaces ? La réponse réside dans leur philosophie de conception fondamentale. Les systèmes de sécurité traditionnels se concentrent sur les signatures de menaces connues et la défense du périmètre réseau. Ils excellent dans la détection des logiciels malveillants connus ou le blocage des adresses IP suspectes. Cependant, ils manquent de la connaissance contextuelle nécessaire pour identifier les anomalies comportementales.
Prenons un scénario classique : un employé qui travaille habituellement de 9 à 5 h et consulte des rapports financiers standard télécharge soudainement des fichiers confidentiels à 3 h du matin. Les outils de sécurité traditionnels enregistrent ces événements séparément. Ils ne permettent pas de corréler ces activités pour en faire un récit cohérent des menaces. C'est là que l'analyse du comportement des entités utilisateur devient essentielle.
UEBA Définition : Une plateforme d’analyse comportementale qui suit les utilisateurs et les entités au fil du temps afin d’établir des références et de détecter les anomalies, notamment les menaces internes et l’utilisation abusive d’identifiants. Contrairement à la détection par signature, UEBA analyse les schémas comportementaux afin d'identifier les écarts pouvant signaler des menaces à la sécurité.
Comprendre UEBAConcepts fondamentaux et architecture
Qu'est-ce que l'analyse des entités et du comportement des utilisateurs ?
- Collecte et intégration de données : UEBA Les plateformes collectent des données provenant de multiples sources, notamment les journaux système, le trafic réseau, la télémétrie des terminaux et les signaux du cloud. Cette collecte exhaustive de données permet d'obtenir une vue unifiée des activités des utilisateurs et des entités sur l'ensemble de l'infrastructure.
- Établissement d'une base de référence comportementale : les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données collectées pour déterminer les comportements normaux. Le système apprend comment les utilisateurs interagissent habituellement avec les systèmes, quand ils accèdent aux ressources et ce qui constitue un niveau d'activité standard.
- Détection des anomalies et évaluation des risques : UEBA Le système surveille en permanence les activités en cours par rapport aux valeurs de référence établies. En cas d'écart par rapport aux schémas normaux, il attribue des scores de risque en fonction de la gravité et du contexte de l'anomalie.
UEBA Intégration avec les cadres de sécurité modernes
Le cadre MITRE ATT&CK fournit un contexte crucial pour UEBA Mise en œuvre. Cette base de connaissances mondialement reconnue documente les tactiques et techniques des adversaires observées lors d'attaques réelles. UEBA Ces solutions permettent de faire correspondre les anomalies comportementales à des techniques spécifiques de MITRE ATT&CK, fournissant ainsi aux équipes de sécurité des renseignements exploitables.
Par exemple, un employé accédant à des systèmes en dehors de son champ d'action normal pourrait indiquer une activité de reconnaissance, correspondant à la technique MITRE ATT&CK T1087 (Découverte de compte). UEBA Les systèmes peuvent automatiquement étiqueter ce type de comportement et proposer des stratégies d'atténuation pertinentes issues du cadre MITRE.
Les principes de l'architecture Zero Trust de la norme NIST SP 800-207 s'alignent parfaitement avec UEBA capacités. Le principe fondamental du Zero Trust, « ne jamais faire confiance, toujours vérifier », exige une surveillance et une vérification continues de toute l'activité du réseau. UEBA elle offre cette capacité en établissant la confiance grâce à une analyse comportementale continue.
L'architecture Zero Trust, telle que définie dans la publication spéciale 800-207 du NIST, ne présuppose aucune confiance implicite fondée sur la localisation réseau ou la propriété des ressources. Chaque demande d'accès doit être évaluée en fonction de multiples facteurs, notamment l'identité de l'utilisateur, le statut de l'appareil et le contexte comportemental. UEBA Améliore les implémentations Zero Trust en fournissant le contexte comportemental nécessaire aux décisions de confiance dynamiques.
Techniques d'analyse avancées
Moderne UEBA Ces solutions utilisent des méthodes analytiques sophistiquées qui vont bien au-delà des simples alertes basées sur des règles. La modélisation statistique établit des références quantitatives pour le comportement normal. Ces modèles tiennent compte des variations d'activité des utilisateurs selon les périodes, les lieux et les contextes métiers.
Les algorithmes d'apprentissage automatique constituent la base d'une efficacité optimale. UEBA Les systèmes d'apprentissage supervisé utilisent des modèles entraînés sur des ensembles de données étiquetées pour identifier les schémas de menaces connus. L'apprentissage non supervisé découvre des anomalies jusque-là inconnues en repérant les valeurs aberrantes dans les données comportementales. Les approches semi-supervisées combinent les deux méthodes pour une détection complète des menaces.
L'analyse chronologique et l'assemblage des sessions représentent des éléments critiques UEBA Les équipes de sécurité négligent souvent certaines capacités. Les attaques modernes sont des processus, et non des événements isolés. Les attaquants peuvent se connecter avec un identifiant, effectuer une reconnaissance, puis passer à un autre compte pour se déplacer latéralement. UEBA Ces systèmes assemblent ces activités en récits d'attaque cohérents.
L’impact sur l’entreprise : quantification UEBA Valeur
Capacités de détection et indicateurs de retour sur investissement
Les organisations mettant en œuvre des solutions globales UEBA Les solutions mises en œuvre font état d'améliorations significatives en matière de détection des menaces. Les systèmes de détection d'anomalies basés sur l'apprentissage automatique réduisent les faux positifs jusqu'à 60 % par rapport aux approches traditionnelles basées sur des règles. Cette réduction améliore considérablement la productivité des analystes et diminue la surcharge d'alertes.
La rapidité de détection des menaces s'améliore également considérablement. Les approches de sécurité traditionnelles nécessitent souvent en moyenne 77 jours pour détecter les menaces internes. UEBA Les systèmes correctement mis en œuvre peuvent identifier les anomalies comportementales en temps réel, permettant une réponse rapide avant que des dommages importants ne surviennent.
Les considérations de coût révèlent la véritable proposition de valeur. Les violations de données causées par des menaces internes malveillantes s'élèvent en moyenne à 4.99 millions de dollars par incident. Les organisations qui utilisent l'analyse comportementale ont cinq fois plus de chances de détecter et de réagir plus rapidement aux menaces. Cette amélioration de la vitesse et de la précision de détection se traduit directement par une réduction de l'impact des violations et des coûts associés.
Analyse comparative: UEBA par rapport aux outils de sécurité traditionnels
| Capability | Traditionnel SIEM | Outils EDR | UEBA Solution |
| Détection des menaces connues | Excellent | Excellent | Bon |
| Détection de menaces inconnues | Médiocre | Édition | Excellent |
| Détection d'une menace d'initié | Édition | Édition | Excellent |
| Taux de faux positifs | Haute | Moyenne | Low |
| Conscience du contexte | Édition | Point de terminaison uniquement | Base de connaissances complète |
| Détection de mouvement latéral | Médiocre | Édition | Excellent |
| Détection d'utilisation abusive des informations d'identification | Médiocre | Médiocre | Excellent |
Cette comparaison met en évidence pourquoi les équipes de sécurité ont besoin de UEBA des fonctionnalités en complément des outils traditionnels. SIEM Les systèmes excellent dans la corrélation et la production de rapports de conformité, mais peinent à gérer les menaces inconnues. Les outils EDR offrent une excellente visibilité des terminaux, mais manquent de contexte réseau et d'identité. UEBA comble ces lacunes essentielles.
Monde réel UEBA Applications et cas d'utilisation
Détection de scénarios d'attaque sophistiqués
Les acteurs malveillants contemporains utilisent des attaques en plusieurs étapes qui nécessitent une corrélation comportementale pour être détectées efficacement. Prenons l'exemple de ce scénario réaliste, documenté lors d'incidents de sécurité récents :
- Compromis initial : un dirigeant reçoit un e-mail de phishing contenant une URL malveillante
- Installation de logiciels malveillants : le dirigeant télécharge et exécute des logiciels malveillants sur son ordinateur portable
- Escalade des privilèges : le logiciel malveillant exploite les vulnérabilités du système pour obtenir un accès administratif
- Mouvement latéral : l'attaquant accède aux serveurs de fichiers à des heures inhabituelles (2 heures du matin en semaine)
- Exfiltration de données : le système compromis génère un trafic DNS excessif via le tunneling
Chaque événement pris individuellement peut sembler normal. Cependant, UEBA Les systèmes établissent des corrélations entre ces activités dans le temps et à partir de différentes sources de données afin d'identifier la chaîne d'attaque complète. Cette capacité de corrélation s'avère essentielle pour détecter les menaces persistantes avancées (APT) et les attaques internes sophistiquées.
Lutter contre les menaces zero-day et inconnues
Par définition, les outils de sécurité traditionnels basés sur les signatures sont inefficaces face aux attaques zero-day. Ces outils ne peuvent détecter que les schémas de menaces connus. UEBA Cette limitation est comblée par une analyse comportementale de référence.
Lors de l'attaque par bourrage d'identifiants contre 23andMe en 2023, les attaquants ont utilisé des identifiants divulgués antérieurement pour accéder aux comptes utilisateurs. Ils ont contourné les défenses standard basées sur la signature en réutilisant des informations de connexion légitimes. Une solution correctement mise en œuvre UEBA Le système aurait signalé ces schémas d'accès inhabituels, même si les identifiants eux-mêmes étaient légitimes.
L'incident Norton LifeLock en est un autre exemple. Environ 925 000 comptes clients ont été ciblés lors d'une attaque par usurpation d'identifiants. Les attaquants ont tenté de se connecter en utilisant des identifiants obtenus lors d'autres fuites de données. UEBA Les systèmes auraient détecté les tentatives de connexion anormales sur plusieurs comptes, déclenchant une enquête avant une compromission généralisée.
Spécifique à l'industrie UEBA Applications
Différents secteurs industriels sont confrontés à des défis uniques en matière de menaces internes. UEBA abordent les cas d'utilisation spécialisés :
Organismes de santé : Les professionnels de la santé ont besoin d’accéder aux dossiers des patients à des fins légitimes. UEBA Les systèmes font la distinction entre les activités normales de soins aux patients et les accès suspects aux données. Par exemple, si une infirmière consulte des centaines de dossiers de patients en dehors de son service, des alertes comportementales seront déclenchées.
Services financiers : Les environnements bancaires sont soumis à des exigences réglementaires en matière de surveillance des activités des utilisateurs privilégiés. UEBA Les systèmes surveillent l'accès des analystes financiers aux données clients, aux systèmes de négociation et aux rapports financiers confidentiels. Toute activité inhabituelle, comme la consultation d'analyses concurrentielles en dehors des heures ouvrables, générerait des alertes assorties d'un score de risque.
Organismes gouvernementaux : Les organismes du secteur public traitent des informations classifiées nécessitant des contrôles d’accès stricts. UEBA Le service de surveillance contrôle les activités des personnes habilitées afin de garantir le respect du principe du besoin d'en connaître. Tout accès à des informations dépassant le niveau d'habilitation ou les responsabilités professionnelles d'une personne déclenche une enquête immédiate.
Intégration avec Open XDR et les plateformes de sécurité pilotées par l'IA
L'approche IA multicouche de Stellar Cyber
Comment UEBA Comment intégrer des plateformes de sécurité complètes pour une protection maximale ? L’approche de Stellar Cyber démontre la puissance d’une détection et d’une réponse unifiées. La technologie Multi-Layer AI™ analyse automatiquement les données de l’ensemble de la surface d’attaque, y compris les terminaux, les réseaux, les environnements cloud et les technologies opérationnelles.
UEBA Ce système constitue une couche essentielle de cette architecture globale. Il met en corrélation les signaux de risque liés à l'identité avec les données télémétriques du réseau et des terminaux. Cette corrélation offre aux équipes de sécurité une visibilité complète sur les attaques, contrairement aux alertes fragmentées provenant d'outils de sécurité individuels.
Le Open XDR Cette plateforme permet aux équipes de sécurité de protéger les environnements cloud, sur site et IT/OT depuis une console unique. Contrairement aux solutions fermées, elle offre une protection optimale. XDR Systèmes, Open XDR Compatible avec tous les systèmes de sécurité sous-jacents, y compris les solutions EDR existantes, cette solution permet aux entreprises de conserver leurs investissements actuels tout en bénéficiant de capacités d'analyse comportementale améliorées.
Capacités d'intégration et d'automatisation des API
Moderne UEBA Les solutions doivent s'intégrer parfaitement à l'infrastructure de sécurité existante. Celle de Stellar Cyber Open XDR La plateforme offre plus de 500 intégrations avec des outils informatiques et de sécurité. Son architecture API OAS robuste garantit une intégration fluide avec les flux de travail existants.
Cette capacité d'intégration s'avère essentielle pour les entreprises de taille moyenne disposant d'équipes de sécurité réduites. Au lieu de gérer plusieurs consoles de sécurité, les analystes travaillent au sein d'une interface unifiée. UEBA Les alertes s'enrichissent automatiquement du contexte provenant d'autres outils de sécurité, ce qui réduit considérablement le temps d'investigation.
Les capacités de réponse automatisée représentent un autre point d'intégration crucial. UEBA Lorsque les systèmes détectent des anomalies comportementales à haut risque, ils déclenchent des procédures de réponse automatisées. Celles-ci peuvent inclure la suspension de compte, la mise en quarantaine d'appareil ou l'alerte auprès du personnel de sécurité supérieur.
Stratégies de mise en œuvre et meilleures pratiques
phasé UEBA Approche de déploiement
Réussi UEBA La mise en œuvre exige une planification rigoureuse et un déploiement progressif. Les organisations doivent éviter de tenter une mise en œuvre complète de l'analyse comportementale simultanément dans tous les environnements. Les équipes de sécurité doivent plutôt suivre une approche structurée :
Phase 1 : Découverte des actifs et établissement d'une base de référence. Commencez par un inventaire complet des actifs et une cartographie des utilisateurs. Identifiez les systèmes critiques, les utilisateurs privilégiés et les référentiels de données sensibles. Cette base permet d'établir une base de référence comportementale efficace.
Phase 2 : Surveillance des environnements à haut risque. Déploiement UEBA Il convient de commencer par tester les capacités dans les environnements présentant les risques de sécurité les plus élevés, notamment les systèmes d'administration, les applications financières et les bases de données clients. Il est essentiel de définir des comportements de référence pour les utilisateurs privilégiés et les comptes de services critiques.
Phase 3 : Extension complète de la couverture. Extension progressive UEBA Un système de surveillance doit être mis en place pour couvrir l'ensemble des utilisateurs et des systèmes. Il convient d'assurer une intégration optimale avec les outils de sécurité existants tout au long de cette phase. Les performances du système doivent être surveillées et les modèles analytiques ajustés en fonction des comportements observés.
Exigences de réglage et d'optimisation
UEBA Les systèmes nécessitent un paramétrage continu pour maintenir leur efficacité. Les modèles d'apprentissage automatique doivent s'adapter à l'évolution des processus métier et des comportements des utilisateurs. Les équipes de sécurité doivent mettre en place des cycles d'examen réguliers afin d'évaluer la précision des alertes et la validité des données de référence.
Le réglage du seuil d'alerte constitue une opération de paramétrage essentielle. Initial UEBA Les déploiements génèrent souvent un nombre excessif d'alertes en raison d'une détection d'anomalies trop sensible. Les équipes de sécurité doivent trouver un équilibre entre la sensibilité de la détection et la charge de travail des analystes. Un trop grand nombre de faux positifs entraîne une saturation des alertes et le non-détection de menaces réelles.
La mise à jour des données de référence comportementales exige une attention constante. Les processus métier évoluent, les rôles des utilisateurs changent et les implémentations technologiques se transforment. UEBA Les systèmes doivent prendre en compte ces changements légitimes tout en conservant leurs capacités de détection des menaces.
Mesure UEBA Succès et retour sur investissement
Indicateurs clés de performance
Organisations mettant en œuvre UEBA Les solutions doivent définir des indicateurs de réussite clairs. Ces mesures démontrent la valeur du programme à la direction et orientent les efforts d'optimisation continue.
Le délai moyen de détection (MTTD) mesure la rapidité avec laquelle une organisation identifie les menaces de sécurité. UEBA Sa mise en œuvre devrait réduire considérablement le MTTD par rapport aux approches de sécurité traditionnelles.
Le temps moyen de réponse (MTTR) mesure la durée entre la détection de la menace et son confinement. UEBA Ces systèmes fournissent des alertes contextuelles qui accélèrent les activités d'enquête et de réponse.
La réduction du volume d'alertes quantifie la diminution des fausses alertes positives. Une analyse comportementale de haute qualité devrait réduire la charge de travail des analystes tout en maintenant, voire en améliorant, les taux de détection des menaces.
Cadre d'analyse coûts-avantages
La direction exécutive exige une justification financière claire pour UEBA investissements. Les équipes de sécurité doivent présenter des analyses coûts-avantages complètes qui tiennent compte de la valeur directe et indirecte :
Les économies directes comprennent la réduction des heures supplémentaires des analystes de sécurité, la diminution des coûts de réponse aux incidents et la prévention des frais liés aux violations. Les organisations peuvent quantifier ces économies en fonction de l'historique des coûts des incidents de sécurité.
Les avantages indirects englobent une meilleure conformité, une confiance accrue des clients et un avantage concurrentiel grâce à une sécurité renforcée. Bien que plus difficiles à quantifier, ces avantages offrent souvent une valeur substantielle à long terme.
La réduction des risques représente le principal UEBA Proposition de valeur. Les organisations peuvent modéliser les coûts potentiels d'une violation de données en fonction des moyennes du secteur et démontrer l'atténuation des risques grâce à l'analyse comportementale.
Tendances et considérations émergentes
Évolution de l'IA et de l'apprentissage automatique
UEBA La technologie continue d'évoluer rapidement, notamment dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Agentic SOC Ces plateformes représentent la prochaine génération d'opérations de sécurité. Elles mettent en œuvre une application dynamique des politiques en fonction du contexte comportemental.
La mise en œuvre du Zero Trust bénéficie grandement des avancées UEBA Les futurs systèmes offriront une évaluation de la confiance en temps réel, basée sur une analyse comportementale exhaustive. Cette évolution permettra de mettre en œuvre des politiques de sécurité véritablement dynamiques, capables de s'adapter à l'évolution des menaces.
Les systèmes d'IA multi-agents amélioreront UEBA L’efficacité repose sur l’analyse collaborative. Au lieu de modèles comportementaux isolés, les systèmes futurs utiliseront plusieurs agents d’IA spécialisés dans différents types de menaces. Ces agents collaboreront pour assurer une détection et une réponse complètes aux menaces.
Défis liés au cloud et à l'environnement hybride
Les organisations modernes exploitent des environnements cloud et hybrides de plus en plus complexes. Ces environnements posent des défis uniques pour la mise en œuvre de l'analyse comportementale. Les ressources cloud sont dynamiques, ce qui complique l'établissement de références.
Cloud natif UEBA Les solutions doivent relever ces défis grâce à des capacités de surveillance adaptative. Elles déploient des capteurs à proximité des charges de travail cloud afin de maintenir la visibilité malgré les changements d'infrastructure. Cette approche garantit aux équipes de sécurité le maintien de leurs capacités d'analyse comportementale dans tous les environnements.
La visibilité multicloud nécessite des compétences spécialisées UEBA Les organisations opérant sur AWS, Azure et Google Cloud ont besoin d'une surveillance comportementale unifiée. À l'avenir UEBA Les plateformes fourniront une analyse cohérente quel que soit le fournisseur de cloud.
Construire une sécurité résiliente grâce à l'analyse comportementale
Le paysage de la cybersécurité a fondamentalement changé. Les défenses périmétriques traditionnelles se révèlent inefficaces face aux acteurs malveillants sophistiqués qui exploitent les identifiants légitimes et les accès internes. L'analyse du comportement des entités utilisateur représente une évolution essentielle des technologies de sécurité, fournissant le contexte comportemental nécessaire à une détection efficace des menaces.
Les organisations mettant en œuvre des solutions globales UEBA Les solutions bénéficient d'avantages significatifs en termes de rapidité, de précision et de rentabilité de la détection des menaces. L'intégration de l'analyse comportementale avec Open XDR Les plateformes et les opérations de sécurité pilotées par l'IA créent une défense puissante contre les menaces connues et inconnues.
Pour les entreprises de taille moyenne disposant d'équipes de sécurité réduites, UEBA Elle offre des capacités de démultiplication des forces permettant une sécurité de niveau entreprise avec des ressources limitées. Cette technologie automatise la détection des menaces, réduit les faux positifs et fournit des alertes contextuelles qui accélèrent les investigations et les interventions.
Face à l'évolution constante des cybermenaces, l'analyse comportementale deviendra de plus en plus cruciale pour maintenir une sécurité robuste. Les organisations qui investissent dans une solution complète de ce type bénéficieront d'un avantage certain. UEBA Les capacités actuelles permettent de se positionner pour réussir dans un contexte de menaces de plus en plus complexe.
La question n'est pas de savoir si votre organisation a besoin d'analyses comportementales, mais plutôt si elle peut se permettre de fonctionner sans. Dans un monde où 70 % des violations de données commencent par des identifiants compromis et où les menaces internes sont à l'origine de 60 % des incidents de sécurité, UEBA représente non seulement un avantage, mais une nécessité pour des opérations de cybersécurité efficaces.
