Che cosa sono l'analisi delle entità utente e del comportamento (UEBA)?
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La crisi crescente: perché gli strumenti di sicurezza tradizionali sono insufficienti
La portata sconcertante degli attacchi basati sull'identità
Gli autori delle minacce informatiche contemporanee hanno radicalmente cambiato le loro tattiche. Non perdono più tempo a violare i perimetri delle reti, quando possono semplicemente varcare la porta principale utilizzando credenziali legittime. Le statistiche dipingono un quadro preoccupante che dovrebbe preoccupare ogni CISO che gestisca team di sicurezza snelli.
Dati recenti rivelano che il 70% delle violazioni inizia ora con credenziali rubate, secondo i Data Breach Investigations Report 2024 e 2025 di Verizon. Questo rappresenta un cambiamento fondamentale nella metodologia di attacco. I criminali informatici riconoscono che compromettere una singola identità spesso offre più valore rispetto al tentativo di violare le difese di rete. L'attacco ransomware Change Healthcare esemplifica perfettamente questa tendenza.
All'inizio del 2024, il gruppo ALPHV/BlackCat si è infiltrato nei sistemi di Change Healthcare sfruttando l'assenza di autenticazione a più fattori su un singolo server. Questa vulnerabilità ha causato interruzioni nella distribuzione di farmaci da prescrizione a livello nazionale, durate oltre dieci giorni. I costi di ripristino hanno superato il miliardo di dollari. L'attacco ha avuto successo perché i perimetri di sicurezza tradizionali vengono meno quando gli aggressori sono in possesso di credenziali legittime.
Si consideri la violazione dei dati pubblici nazionali del 2024, che ha potenzialmente esposto 2.9 miliardi di record. Questo incidente di vasta portata dimostra come gli aggressori operino inosservati su sistemi distribuiti quando i team di sicurezza non dispongono di una visibilità completa sui comportamenti. Gli strumenti di sicurezza tradizionali semplicemente non sono in grado di correlare le minacce basate sull'identità in ambienti complessi e ibridi.
La violazione di Microsoft Midnight Blizzard illustra ulteriormente questa sfida. Tra novembre 2023 e gennaio 2024, autori di minacce di matrice russa hanno compromesso account di posta elettronica aziendali sfruttando i token OAuth per bypassare l'autenticazione a più fattori. Hanno avuto accesso alle caselle di posta di Microsoft Exchange Online, esponendo le comunicazioni tra Microsoft e le agenzie federali statunitensi. Anche le organizzazioni specializzate nella sicurezza delle identità devono affrontare questi sofisticati attacchi basati sulle credenziali.
L'epidemia della minaccia interna
Le minacce interne rappresentano uno scenario ancora più impegnativo. Il Verizon Data Breach Investigations Report del 2024 rivela che gli incidenti legati a informazioni interne costituiscono quasi il 60% di tutte le violazioni dei dati. Queste statistiche sottolineano una realtà urgente: il rischio maggiore per la sicurezza non è l'hacker con il cappuccio. Sono le persone di cui ti fidi.
Nel 17.4, le organizzazioni spenderanno in media 2025 milioni di dollari all'anno per contrastare le minacce interne. Questo rappresenta un sorprendente aumento del 40% rispetto al 2019. Ancora più preoccupante è il fatto che l'83% delle organizzazioni abbia segnalato almeno una violazione della sicurezza legata a minacce interne nell'ultimo anno. Quasi la metà ha registrato un aumento della frequenza.
L'attacco all'MGM Resorts del settembre 2023 dimostra come l'ingegneria sociale possa devastare grandi organizzazioni. I criminali informatici di Scattered Spider sono riusciti a impersonare un dipendente durante una chiamata all'help desk. Hanno analizzato il profilo LinkedIn del dipendente per costruirne la credibilità. Questa singola telefonata ha portato all'ottenimento di privilegi di super amministratore nell'ambiente Okta dell'MGM.
Le conseguenze sono state gravi: oltre 36 ore di inattività IT, quasi 10 milioni di dollari di spese una tantum e una perdita stimata di 100 milioni di dollari sugli utili patrimoniali rettificati. I clienti non potevano entrare nelle camere d'albergo, usare gli ascensori o utilizzare i sistemi di gioco. Questo incidente evidenzia come le minacce interne possano aggirare completamente le misure di sicurezza tradizionali.
La sfida dei punti ciechi comportamentali
Perché gli strumenti di sicurezza tradizionali hanno difficoltà a gestire queste minacce? La risposta risiede nella loro filosofia di progettazione fondamentale. I sistemi di sicurezza legacy si concentrano sulle firme delle minacce note e sulla difesa del perimetro di rete. Sono eccellenti nel rilevare malware noti o nel bloccare indirizzi IP sospetti. Tuttavia, mancano della consapevolezza contestuale necessaria per identificare anomalie comportamentali.
Consideriamo uno scenario tipico: un dipendente che normalmente lavora dalle 9 alle 5 e accede ai report finanziari standard scarica improvvisamente file riservati alle 3 del mattino. Gli strumenti di sicurezza tradizionali potrebbero registrare questi eventi separatamente. Non sono in grado di correlare queste attività in una narrazione coerente delle minacce. È qui che l'analisi del comportamento delle entità utente diventa essenziale.
UEBA Definizione: Una piattaforma di analisi comportamentale che monitora utenti ed entità nel tempo per stabilire linee di base e rilevare anomalie, in particolare minacce interne e uso improprio delle credenziali. A differenza del rilevamento basato su firme, UEBA analizza i modelli di comportamento per identificare le deviazioni che potrebbero segnalare minacce alla sicurezza.
Comprensione UEBA: Concetti fondamentali e architettura
Che cosa sono l'analisi delle entità utente e del comportamento?
- Raccolta e integrazione dei dati: UEBA Le piattaforme acquisiscono dati da più fonti, tra cui log di sistema, traffico di rete, telemetria degli endpoint e segnali cloud. Questa raccolta dati completa crea una visione unificata delle attività degli utenti e delle entità nell'intera infrastruttura.
- Definizione di una linea di base comportamentale: gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati raccolti per determinare i modelli di comportamento normali. Il sistema apprende come gli utenti interagiscono tipicamente con i sistemi, quando accedono alle risorse e cosa costituisce i livelli di attività standard.
- Rilevamento delle anomalie e punteggio del rischio: UEBA Monitora costantemente le attività in corso rispetto ai valori di riferimento stabiliti. Quando il comportamento si discosta dai normali schemi, il sistema assegna punteggi di rischio in base alla gravità e al contesto dell'anomalia.
UEBA Integrazione con i moderni framework di sicurezza
Il framework MITRE ATT&CK fornisce un contesto cruciale per UEBA implementazione. Questa knowledge base riconosciuta a livello mondiale documenta le tattiche e le tecniche degli avversari osservate negli attacchi del mondo reale. UEBA le soluzioni mappano le anomalie comportamentali in base a specifiche tecniche MITRE ATT&CK, fornendo ai team di sicurezza informazioni fruibili.
Ad esempio, l'accesso di un dipendente a sistemi al di fuori del suo normale ambito potrebbe indicare un'attività di ricognizione, corrispondente alla tecnica MITRE ATT&CK T1087 (Account Discovery). UEBA I sistemi possono etichettare automaticamente tale comportamento e fornire strategie di mitigazione pertinenti dal framework MITRE.
I principi dell'architettura Zero Trust del NIST SP 800-207 si allineano perfettamente con UEBA capacità. Il principio fondamentale di Zero Trust, ovvero "non fidarsi mai, verificare sempre", richiede un monitoraggio e una verifica continui di tutte le attività di rete. UEBA fornisce questa capacità creando fiducia attraverso un'analisi comportamentale continua.
L'architettura Zero Trust, come definita nello standard NIST SP 800-207, non presuppone alcun trust implicito basato sulla posizione della rete o sulla proprietà delle risorse. Ogni richiesta di accesso deve essere valutata in base a molteplici fattori, tra cui l'identità dell'utente, la postura del dispositivo e il contesto comportamentale. UEBA migliora le implementazioni Zero Trust fornendo il contesto comportamentale necessario per decisioni di fiducia dinamiche.
Tecniche di analisi avanzate
Moderno UEBA Le soluzioni impiegano metodi analitici sofisticati che vanno ben oltre il semplice sistema di avvisi basato su regole. La modellazione statistica stabilisce linee di base quantitative per il comportamento normale. Questi modelli tengono conto delle variazioni nelle attività degli utenti in diversi periodi di tempo, luoghi e contesti aziendali.
Gli algoritmi di apprendimento automatico costituiscono la spina dorsale di un'efficace UEBA Sistemi. I modelli di apprendimento supervisionato si addestrano su set di dati etichettati per identificare modelli di minaccia noti. L'apprendimento non supervisionato scopre anomalie precedentemente sconosciute identificando valori anomali nei dati comportamentali. Gli approcci semi-supervisionati combinano entrambi i metodi per un rilevamento completo delle minacce.
L'analisi della cronologia e l'unione delle sessioni rappresentano elementi critici UEBA Funzionalità spesso trascurate dai team di sicurezza. Gli attacchi moderni sono processi, non eventi isolati. Gli aggressori potrebbero accedere utilizzando una credenziale, eseguire una ricognizione e quindi passare a un altro account per un movimento laterale. UEBA I sistemi uniscono queste attività in narrazioni di attacco coerenti.
L'impatto aziendale: quantificazione UEBA Valore
Capacità di rilevamento e metriche ROI
Organizzazioni che implementano una strategia completa UEBA Le soluzioni segnalano miglioramenti significativi nelle capacità di rilevamento delle minacce. I sistemi di rilevamento delle anomalie basati sull'apprendimento automatico riducono i falsi positivi fino al 60% rispetto ai tradizionali approcci basati su regole. Questa riduzione migliora notevolmente la produttività degli analisti e riduce l'affaticamento da avvisi.
Anche la velocità di rilevamento delle minacce migliora notevolmente. Gli approcci di sicurezza tradizionali spesso richiedono in media 77 giorni per rilevare le minacce interne. UEBA I sistemi correttamente implementati possono identificare anomalie comportamentali in tempo reale, consentendo una risposta rapida prima che si verifichino danni significativi.
Le considerazioni sui costi rivelano la vera proposta di valore. Le violazioni dei dati causate da minacce interne dannose costano in media 4.99 milioni di dollari per incidente. Le organizzazioni che utilizzano l'analisi comportamentale hanno 5 volte più probabilità di rilevare e rispondere alle minacce più rapidamente. Questo miglioramento nella velocità e nell'accuratezza del rilevamento si traduce direttamente in una riduzione dell'impatto delle violazioni e dei costi associati.
Analisi comparativa: UEBA vs Strumenti di sicurezza tradizionali
| Capacità | Classici SIEM | Strumenti EDR | UEBA Soluzione |
| Rilevamento delle minacce note | Ottimo | Ottimo | Buone |
| Rilevamento di minacce sconosciute | povero | Limitato | Ottimo |
| Rilevamento di minacce interne | Limitato | Limitato | Ottimo |
| Falso tasso positivo | Alto | Medio | Basso |
| Consapevolezza del contesto | Limitato | Solo endpoint | Globale |
| Rilevamento del movimento laterale | povero | Limitato | Ottimo |
| Rilevamento dell'uso improprio delle credenziali | povero | povero | Ottimo |
Questo confronto evidenzia perché i team di sicurezza richiedono UEBA capacità insieme agli strumenti tradizionali. SIEM I sistemi eccellono nella correlazione e nel reporting di conformità, ma hanno difficoltà con le minacce sconosciute. Gli strumenti EDR offrono un'eccellente visibilità degli endpoint, ma mancano di contesto di rete e identità. UEBA colma queste lacune critiche.
Mondo reale UEBA Applicazioni e casi d'uso
Rilevamento di scenari di attacco sofisticati
Gli autori delle minacce moderne utilizzano attacchi multifase che richiedono una correlazione comportamentale per essere rilevati in modo efficace. Consideriamo questo scenario realistico, documentato in recenti incidenti di sicurezza:
- Compromissione iniziale: un dirigente riceve un'e-mail di phishing contenente un URL dannoso
- Installazione di malware: il dirigente scarica ed esegue il malware sul proprio laptop
- Escalation dei privilegi: il malware sfrutta le vulnerabilità del sistema per ottenere l'accesso amministrativo
- Movimento laterale: l'aggressore accede ai file server in orari insoliti (2 del mattino in un giorno feriale)
- Esfiltrazione dei dati: il sistema compromesso genera un traffico DNS eccessivo tramite tunneling
Ogni singolo evento potrebbe sembrare normale se preso isolatamente. Tuttavia, UEBA I sistemi correlano queste attività nel tempo e nelle fonti di dati per identificare l'intera catena di attacco. Questa capacità di correlazione si rivela essenziale per rilevare minacce persistenti avanzate (APT) e attacchi interni sofisticati.
Come affrontare le minacce zero-day e sconosciute
Per definizione, gli strumenti di sicurezza tradizionali basati su firme falliscono contro gli attacchi zero-day. Questi strumenti possono rilevare solo modelli di minacce noti. UEBA affronta questa limitazione attraverso l'analisi comportamentale di base.
Quando si è verificato l'attacco di credential stuffing di 23andMe nel 2023, gli aggressori hanno utilizzato credenziali precedentemente trapelate per accedere agli account utente. Hanno aggirato le difese standard basate sulle firme riutilizzando informazioni di accesso legittime. Un'implementazione corretta UEBA il sistema avrebbe segnalato i modelli di accesso insoliti, anche se le credenziali stesse erano legittime.
L'incidente di Norton LifeLock ne è un altro esempio. Circa 925,000 account di clienti sono stati presi di mira da un attacco basato sulle credenziali. Gli aggressori hanno tentato di accedere utilizzando credenziali raccolte da altre fughe di dati. UEBA i sistemi avrebbero rilevato i tentativi di accesso anomali su più account, avviando un'indagine prima di una compromissione diffusa.
Specifico del settore UEBA Applicazioni
Diversi settori industriali affrontano sfide uniche in termini di minacce interne che UEBA indirizzi attraverso casi d'uso specializzati:
Organizzazioni sanitarie: i professionisti sanitari hanno bisogno di accedere alle cartelle cliniche dei pazienti per scopi legittimi. UEBA I sistemi distinguono tra le normali attività di assistenza ai pazienti e i modelli sospetti di accesso ai dati. Ad esempio, un infermiere che accede a centinaia di cartelle cliniche di pazienti al di fuori del reparto assegnato attiverebbe avvisi comportamentali.
Servizi finanziari: gli ambienti bancari devono soddisfare requisiti normativi per il monitoraggio delle attività degli utenti privilegiati. UEBA I sistemi monitorano l'accesso degli analisti finanziari ai dati dei clienti, ai sistemi di trading e ai report finanziari sensibili. Modelli insoliti, come l'accesso alle analisi della concorrenza al di fuori dell'orario di lavoro, generano avvisi con punteggio di rischio.
Agenzie governative: le organizzazioni del settore pubblico gestiscono informazioni classificate che richiedono rigorosi controlli di accesso. UEBA Monitora le attività dei titolari di autorizzazione di sicurezza per garantire il rispetto dei principi di "need to know". L'accesso a informazioni che esulano dal livello di autorizzazione o dalle responsabilità lavorative di un individuo comporta l'avvio immediato di indagini.
Integrazione con Open XDR e piattaforme di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale
L'approccio IA multistrato di Stellar Cyber
Che aspetto ha e come funziona il UEBA Integrazione con piattaforme di sicurezza complete per offrire la massima protezione? L'approccio di Stellar Cyber dimostra la potenza del rilevamento e della risposta unificati. La tecnologia Multi-Layer AI™ analizza automaticamente i dati provenienti dall'intera superficie di attacco, inclusi endpoint, reti, ambienti cloud e tecnologia operativa.
UEBA Funge da livello intermedio all'interno di questa architettura completa. Correla i segnali di rischio basati sull'identità con la telemetria di rete e degli endpoint. Questa correlazione fornisce ai team di sicurezza una visibilità completa degli attacchi, anziché avvisi frammentati provenienti da singoli strumenti di sicurezza.
Migliori Open XDR piattaforma consente ai team di sicurezza di proteggere gli ambienti cloud, on-premise e IT/OT da un'unica console. A differenza delle soluzioni chiuse XDR sistemi, Open XDR Funziona con qualsiasi controllo di sicurezza sottostante, incluse le soluzioni EDR esistenti. Le organizzazioni mantengono i loro investimenti attuali, ottenendo al contempo funzionalità avanzate di analisi comportamentale.
Funzionalità di integrazione e automazione API
Moderno UEBA Le soluzioni devono integrarsi perfettamente con l'infrastruttura di sicurezza esistente. Stellar Cyber Open XDR La piattaforma offre oltre 500 integrazioni con strumenti IT e di sicurezza. La solida base API OAS garantisce un'integrazione perfetta con i flussi di lavoro esistenti.
Questa capacità di integrazione si rivela essenziale per le organizzazioni di medie dimensioni con team di sicurezza snelli. Invece di gestire più console di sicurezza, gli analisti lavorano all'interno di un'interfaccia unificata. UEBA gli avvisi si arricchiscono automaticamente con il contesto di altri strumenti di sicurezza, riducendo significativamente i tempi di indagine.
Le capacità di risposta automatizzata rappresentano un altro punto di integrazione cruciale. Quando UEBA Quando i sistemi rilevano anomalie comportamentali ad alto rischio, attivano flussi di lavoro di risposta automatizzati. Questi potrebbero includere la sospensione dell'account, la quarantena del dispositivo o l'inoltro al personale di sicurezza senior.
Strategie di implementazione e migliori pratiche
Phased UEBA Approccio di distribuzione
di risposte positive UEBA L'implementazione richiede un'attenta pianificazione e un'implementazione graduale. Le organizzazioni dovrebbero evitare di tentare un'implementazione completa dell'analisi comportamentale simultaneamente in tutti gli ambienti. I team di sicurezza dovrebbero invece seguire un approccio strutturato:
Fase 1: Individuazione delle risorse e definizione della baseline. Iniziare con un inventario completo delle risorse e la mappatura degli utenti. Identificare i sistemi critici, gli utenti privilegiati e i repository di dati sensibili. Questa base consente un'efficace definizione della baseline comportamentale.
Fase 2: Monitoraggio dell'ambiente ad alto rischio. Distribuzione UEBA capacità negli ambienti con i più elevati rischi per la sicurezza, in genere sistemi amministrativi, applicazioni finanziarie e database dei clienti. Concentrarsi sulla definizione di linee guida comportamentali per gli utenti privilegiati e gli account di servizi critici.
Fase 3: Espansione completa della copertura. Espandere gradualmente UEBA Monitoraggio per coprire tutti gli utenti e i sistemi. Garantire la corretta integrazione con gli strumenti di sicurezza esistenti durante questa fase. Monitorare le prestazioni del sistema e adattare i modelli analitici in base ai modelli di comportamento osservati.
Requisiti di ottimizzazione e messa a punto
UEBA I sistemi richiedono una messa a punto continua per mantenerne l'efficacia. I modelli di apprendimento automatico devono adattarsi ai mutevoli processi aziendali e ai comportamenti degli utenti. I team di sicurezza dovrebbero stabilire cicli di revisione regolari per valutare l'accuratezza degli avvisi e la validità di base.
La regolazione della soglia di allerta rappresenta un'attività di messa a punto critica. Iniziale UEBA Le distribuzioni spesso generano un numero eccessivo di avvisi a causa di un rilevamento delle anomalie eccessivamente sensibile. I team di sicurezza devono bilanciare la sensibilità del rilevamento con il carico di lavoro degli analisti. Troppi falsi positivi portano a un affaticamento degli avvisi e alla perdita di minacce reali.
Gli aggiornamenti comportamentali di base richiedono un'attenzione continua. I processi aziendali si evolvono, i ruoli degli utenti cambiano e le implementazioni tecnologiche cambiano. UEBA I sistemi devono tenere conto di questi legittimi cambiamenti, mantenendo al contempo le capacità di rilevamento delle minacce.
misurazione UEBA Successo e ROI
Indicatore Chiave Di Prestazione
Organizzazioni che implementano UEBA Le soluzioni dovrebbero stabilire parametri di successo chiari. Queste misurazioni dimostrano il valore del programma per la leadership esecutiva e guidano gli sforzi di ottimizzazione in corso:
Il tempo medio di rilevamento (MTTD) misura la rapidità con cui l'organizzazione identifica le minacce alla sicurezza. Efficace UEBA l'implementazione dovrebbe ridurre significativamente l'MTTD rispetto agli approcci di sicurezza tradizionali.
Il tempo medio di risposta (MTTR) tiene traccia del tempo che intercorre tra il rilevamento della minaccia e il suo contenimento. UEBA I sistemi forniscono avvisi ricchi di contesto che accelerano le attività di indagine e risposta.
La riduzione del volume degli avvisi quantifica la diminuzione degli avvisi falsi positivi. Un'analisi comportamentale di alta qualità dovrebbe ridurre il carico di lavoro degli analisti, mantenendo o migliorando i tassi di rilevamento delle minacce.
Quadro di analisi costi-benefici
La leadership esecutiva richiede una chiara giustificazione finanziaria per UEBA Investimenti. I team di sicurezza dovrebbero presentare analisi costi-benefici complete che tengano conto sia del valore diretto che di quello indiretto:
I risparmi diretti sui costi includono la riduzione degli straordinari degli analisti della sicurezza, la diminuzione dei costi di risposta agli incidenti e l'eliminazione delle spese per violazioni. Le organizzazioni possono quantificare questi risparmi in base ai costi storici degli incidenti di sicurezza.
I benefici indiretti comprendono un migliore livello di conformità, una maggiore fiducia dei clienti e un vantaggio competitivo derivante da una sicurezza superiore. Sebbene più difficili da quantificare, questi benefici spesso offrono un valore sostanziale a lungo termine.
La riduzione del rischio rappresenta la priorità UEBA Proposta di valore. Le organizzazioni possono modellare i costi potenziali delle violazioni in base alle medie del settore e dimostrare la mitigazione del rischio attraverso l'analisi comportamentale.
Tendenze e considerazioni emergenti
Evoluzione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
UEBA la tecnologia continua a evolversi rapidamente, in particolare nelle capacità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Agentic SOC Le piattaforme rappresentano la prossima generazione di operazioni di sicurezza. Queste piattaforme implementano l'applicazione dinamica delle policy in base al contesto comportamentale.
L'implementazione di Zero Trust trae notevoli vantaggi dall'avanzato UEBA Capacità. I sistemi futuri forniranno un punteggio di attendibilità in tempo reale basato su un'analisi comportamentale completa. Questa evoluzione consentirà policy di sicurezza realmente dinamiche, in grado di adattarsi ai mutevoli scenari delle minacce.
I sistemi di intelligenza artificiale multi-agente miglioreranno UEBA Efficacia attraverso l'analisi collaborativa. Invece di modelli comportamentali isolati, i sistemi futuri impiegheranno più agenti di intelligenza artificiale specializzati in diverse tipologie di minacce. Questi agenti collaboreranno per fornire un rilevamento e una risposta completi alle minacce.
Sfide del cloud e degli ambienti ibridi
Le organizzazioni moderne operano in ambienti cloud e ibridi sempre più complessi. Questi ambienti pongono sfide uniche per l'implementazione dell'analisi comportamentale. Le risorse cloud aumentano e diminuiscono dinamicamente, rendendo difficile stabilire una baseline.
Nativo per il cloud UEBA Le soluzioni devono affrontare queste sfide attraverso capacità di monitoraggio adattivo. Implementano sensori insieme ai carichi di lavoro cloud per mantenere la visibilità nonostante i cambiamenti dell'infrastruttura. Questo approccio garantisce che i team di sicurezza mantengano capacità di analisi comportamentale in tutti gli ambienti.
La visibilità multi-cloud richiede specializzazione UEBA approcci. Le organizzazioni che operano su AWS, Azure e Google Cloud necessitano di un monitoraggio comportamentale unificato. Il futuro UEBA le piattaforme forniranno analisi coerenti indipendentemente dal provider cloud.
Costruire una sicurezza resiliente attraverso l'analisi comportamentale
Il panorama della sicurezza informatica è radicalmente cambiato. Le tradizionali difese perimetrali si dimostrano inadeguate contro gli autori di minacce sofisticate che sfruttano credenziali legittime e accessi riservati. L'analisi del comportamento degli utenti rappresenta un'evoluzione essenziale nella tecnologia di sicurezza, fornendo il contesto comportamentale necessario per un rilevamento efficace delle minacce.
Organizzazioni che implementano una strategia completa UEBA Le soluzioni ottengono vantaggi significativi in termini di velocità di rilevamento delle minacce, accuratezza ed economicità. L'integrazione dell'analisi comportamentale con Open XDR Le piattaforme e le operazioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale creano una potente difesa contro le minacce note e sconosciute.
Per le organizzazioni di medie dimensioni con team di sicurezza snelli, UEBA Offre funzionalità di moltiplicazione della forza che consentono una sicurezza di livello aziendale con risorse limitate. La tecnologia automatizza il rilevamento delle minacce, riduce i falsi positivi e fornisce avvisi contestualizzati che accelerano le attività di indagine e risposta.
Con la continua evoluzione delle minacce informatiche, l'analisi comportamentale diventerà sempre più fondamentale per mantenere solide strategie di sicurezza. Le organizzazioni che investono in soluzioni complete UEBA Le capacità odierne si posizionano per avere successo in un panorama di minacce sempre più impegnativo.
La domanda non è se la tua organizzazione abbia bisogno dell'analisi comportamentale. È se puoi permetterti di farne a meno. In un mondo in cui il 70% delle violazioni inizia con credenziali compromesse e le minacce interne causano il 60% degli incidenti di sicurezza, UEBA rappresenta non solo un vantaggio, ma una necessità per operazioni di sicurezza informatica efficaci.
