Що таке аналітика сутності та поведінки користувачів (UEBA)?
Наступне покоління SIEM
Зоряний кібернетичний наступного покоління SIEM, як критичний компонент Зоряної Кіберсистеми Open XDR Платформа ...
Відчуйте безпеку на базі штучного інтелекту в дії!
Відкрийте для себе передовий штучний інтелект Stellar Cyber для миттєвого виявлення загроз та реагування на них. Заплануйте свою демонстрацію вже сьогодні!
Зростаюча криза: чому традиційні засоби безпеки не справляються
Вражаючий масштаб атак на основі ідентифікації
Сучасні зловмисники докорінно змінили свою тактику. Вони більше не витрачають час на прорив мережевих периметрів, коли можуть просто пройти через головні двері, використовуючи законні облікові дані. Статистика малює тривожну картину, яка повинна турбувати кожного директора з інформаційної безпеки, що керує командами з ефективної безпеки.
Згідно зі звітами Verizon про розслідування витоків даних за 70 та 2024 роки, нещодавні дані показують, що 2025% порушень зараз починаються з викрадених облікових даних. Це являє собою фундаментальну зміну в методології атак. Кіберзлочинці усвідомлюють, що компрометація однієї особистості часто має більше цінності, ніж спроба зламати захист мережі. Атака програми-вимагача Change Healthcare чудово ілюструє цю тенденцію.
На початку 2024 року група ALPHV/BlackCat проникла в системи Change Healthcare, використовуючи відсутність багатофакторної автентифікації на одному сервері. Ця єдина вразливість призвела до перебоїв у видачі рецептурних ліків по всій країні, які тривали понад десять днів. Вартість відновлення перевищила 1 мільярд доларів. Атака була успішною, оскільки традиційні периметри безпеки розчиняються, коли зловмисники отримують законні облікові дані.
Розглянемо витік даних Національної системи публічного доступу у 2024 році, який потенційно розкрив 2.9 мільярда записів. Цей масштабний інцидент демонструє, як зловмисники діють непомітно в розподілених системах, коли командам безпеки бракує повної видимості поведінки. Традиційні інструменти безпеки просто не можуть співвідносити загрози на основі ідентифікації в складних гібридних середовищах.
Витік даних Microsoft Midnight Blizzard ще раз ілюструє цю проблему. Між листопадом 2023 року та січнем 2024 року пов'язані з Росією зловмисники скомпрометували корпоративні облікові записи електронної пошти, використовуючи токени OAuth для обходу багатофакторної автентифікації. Вони отримали доступ до поштових скриньок Microsoft Exchange Online, розкривши зв'язок між Microsoft та федеральними агентствами США. Навіть організації, що спеціалізуються на безпеці ідентифікаційних даних, стикаються з цими складними атаками на основі облікових даних.
Епідемія внутрішніх загроз
Внутрішні загрози створюють ще складніший сценарій. Звіт Verizon про розслідування витоків даних за 2024 рік показує, що інциденти, пов’язані з інсайдерами, становлять майже 60% усіх витоків даних. Ця статистика підкреслює нагальну реальність: найбільшим ризиком для вашої безпеки є не хакер у худі. Це люди, яким ви довіряєте.
У 17.4 році організації витрачають в середньому 2025 мільйона доларів щорічно на боротьбу з внутрішніми загрозами. Це вражаюче збільшення на 40% порівняно з 2019 роком. Що ще більш тривожно, 83% організацій повідомили про принаймні одне порушення безпеки, пов'язане з внутрішніми загрозами, за останній рік. Майже половина зафіксувала збільшення частоти таких випадків.
Атака на курорти MGM у вересні 2023 року демонструє, як соціальна інженерія може спустошити великі організації. Кіберзлочинці з Scattered Spider успішно видавали себе за співробітника під час дзвінка до служби підтримки. Вони проаналізували профіль співробітника в LinkedIn, щоб підвищити його довіру. Цей єдиний телефонний дзвінок призвів до отримання прав суперадміністратора в середовищі Okta компанії MGM.
Наслідки були серйозними: понад 36 годин простою ІТ-систем, майже 10 мільйонів доларів одноразових витрат та збитки від скоригованого прибутку від нерухомості приблизно на 100 мільйонів доларів. Клієнти не могли заходити в готельні номери, користуватися ліфтами або керувати ігровими системами. Цей інцидент показує, як внутрішні загрози можуть повністю обійти традиційні заходи безпеки.
Проблема поведінкових сліпих зон
Чому традиційні засоби безпеки мають труднощі з цими загрозами? Відповідь криється в їхній фундаментальній філософії проектування. Застарілі системи безпеки зосереджені на відомих сигнатурах загроз та захисті периметра мережі. Вони чудово виявляють відоме шкідливе програмне забезпечення або блокують підозрілі IP-адреси. Однак їм бракує контекстуального розуміння для виявлення поведінкових аномалій.
Розглянемо типовий сценарій: співробітник, який зазвичай працює з 9 до 5 та отримує доступ до стандартних фінансових звітів, раптово завантажує конфіденційні файли о 3-й годині ночі. Традиційні засоби безпеки можуть реєструвати ці події окремо. Їм бракує можливості пов’язати ці дії в узгоджену історію загроз. Саме тут аналітика поведінки користувачів стає надзвичайно важливою.
UEBA визначення: Платформа поведінкової аналітики, яка відстежує користувачів та об'єкти з часом для встановлення базових показників та виявлення аномалій, зокрема внутрішніх загроз та неправомірного використання облікових даних. На відміну від виявлення на основі сигнатур, UEBA аналізує моделі поведінки, щоб виявити відхилення, які можуть сигналізувати про загрози безпеці.
Розуміння UEBAОсновні концепції та архітектура
Що таке аналітика сутностей користувачів та поведінки?
- Збір та інтеграція даних: UEBA Платформи отримують дані з різних джерел, включаючи системні журнали, мережевий трафік, телеметрію кінцевих точок та хмарні сигнали. Такий комплексний збір даних створює єдине уявлення про діяльність користувачів та об'єктів у всій інфраструктурі.
- Встановлення базової поведінки: Алгоритми машинного навчання аналізують зібрані дані для визначення нормальних моделей поведінки. Система вивчає, як користувачі зазвичай взаємодіють із системами, коли вони отримують доступ до ресурсів і що вважається стандартними рівнями активності.
- Виявлення аномалій та оцінка ризику: UEBA постійно відстежує поточну діяльність порівняно з встановленими базовими рівнями. Коли поведінка відхиляється від нормальних моделей, система призначає оцінки ризику на основі тяжкості та контексту аномалії.
UEBA Інтеграція із сучасними системами безпеки
Структура MITRE ATT&CK забезпечує важливий контекст для UEBA впровадження. Ця всесвітньо визнана база знань документує тактику та методи зловмисника, що спостерігаються під час реальних атак. UEBA Рішення зіставляють поведінкові аномалії з конкретними методами MITRE ATT&CK, надаючи командам безпеки практичну інформацію.
Наприклад, доступ працівника до систем поза межами його звичайної компетенції може свідчити про розвідувальну діяльність, що відповідає техніці MITRE ATT&CK T1087 (Виявлення облікового запису). UEBA Системи можуть автоматично позначати таку поведінку та пропонувати відповідні стратегії пом'якшення наслідків із платформи MITRE.
Принципи архітектури нульової довіри NIST SP 800-207 ідеально узгоджуються з UEBA можливості. Основний принцип нульової довіри «ніколи не довіряй, завжди перевіряй» вимагає постійного моніторингу та перевірки всієї мережевої активності. UEBA забезпечує цю можливість, встановлюючи довіру за допомогою постійного поведінкового аналізу.
Архітектура нульової довіри, як визначено в NIST SP 800-207, не передбачає неявної довіри на основі мережевого розташування або володіння активами. Кожен запит на доступ має бути оцінений на основі кількох факторів, включаючи ідентичність користувача, стан пристрою та поведінковий контекст. UEBA покращує впровадження Zero Trust, забезпечуючи поведінковий контекст, необхідний для динамічних рішень щодо довіри.
Розширені методи аналітики
Modern UEBA Рішення використовують складні аналітичні методи, які виходять далеко за рамки простих сповіщень на основі правил. Статистичне моделювання встановлює кількісні базові показники нормальної поведінки. Ці моделі враховують варіації в діяльності користувачів у різні періоди часу, місця розташування та бізнес-контексти.
Алгоритми машинного навчання складають основу ефективного UEBA системи. Моделі навчання з учителем навчаються на маркованих наборах даних для виявлення відомих моделей загроз. Навчання без учителя виявляє раніше невідомі аномалії шляхом виявлення викидів у поведінкових даних. Напівнавчені підходи поєднують обидва методи для комплексного виявлення загроз.
Аналіз часової шкали та зшивання сесій є критично важливими UEBA можливості, які часто ігноруються командами безпеки. Сучасні атаки – це процеси, а не окремі події. Зловмисники можуть увійти в систему, використовуючи одні облікові дані, виконати розвідку, а потім перейти на інший обліковий запис для горизонтального переміщення. UEBA системи об'єднують ці дії в узгоджені наративи атаки.
Вплив на бізнес: кількісна оцінка UEBA значення
Можливості виявлення та показники рентабельності інвестицій
Організації, що впроваджують комплексні UEBA Рішення повідомляють про значне покращення можливостей виявлення загроз. Системи виявлення аномалій на основі машинного навчання зменшують кількість хибнопозитивних результатів до 60% порівняно з традиційними підходами на основі правил. Це зменшення значно підвищує продуктивність аналітиків і зменшує втому від сповіщень.
Швидкість виявлення загроз також суттєво покращується. Традиційним підходам до безпеки часто потрібно в середньому 77 днів для виявлення внутрішніх загроз. UEBA Системи за належного впровадження можуть виявляти поведінкові аномалії в режимі реального часу, що дозволяє швидко реагувати до того, як виникне значна шкода.
Вартість послуг розкриває справжню цінність пропозиції. Витоки даних, спричинені зловмисними внутрішніми загрозами, в середньому коштують 4.99 мільйона доларів США за інцидент. Організації, які використовують поведінкову аналітику, у 5 разів частіше виявляють загрози та реагують на них швидше. Таке покращення швидкості та точності виявлення безпосередньо призводить до зменшення впливу порушень та пов'язаних з ними витрат.
Порівняльний аналіз: UEBA проти традиційних інструментів безпеки
| Можливості | Традиційний SIEM | Інструменти EDR | UEBA Рішення |
| Виявлення відомих загроз | відмінно | відмінно | добре |
| Виявлення невідомих загроз | бідних | обмеженою | відмінно |
| Виявлення внутрішніх загроз | обмеженою | обмеженою | відмінно |
| Хибнопозитивна ставка | Високий | Medium | низький |
| Усвідомлення контексту | обмеженою | Тільки кінцева точка | Всебічний |
| Виявлення бокового руху | бідних | обмеженою | відмінно |
| Виявлення зловживань обліковими даними | бідних | бідних | відмінно |
Це порівняння підкреслює, чому командам безпеки потрібно UEBA можливості поряд з традиційними інструментами. SIEM Системи чудово справляються зі звітністю про кореляцію та відповідність, але мають труднощі з невідомими загрозами. Інструменти EDR забезпечують чудову видимість кінцевих точок, але їм бракує мережевого та ідентифікаційного контексту. UEBA заповнює ці критичні прогалини.
Реальний світ UEBA Програми та випадки використання
Виявлення складних сценаріїв атак
Сучасні зловмисники використовують багатоетапні атаки, для ефективного виявлення яких потрібна поведінкова кореляція. Розглянемо цей реалістичний сценарій, задокументований у нещодавніх інцидентах безпеки:
- Початкова компрометація: Керівник отримує фішинговий електронний лист, що містить шкідливу URL-адресу
- Встановлення шкідливого програмного забезпечення: Керівник завантажує та запускає шкідливе програмне забезпечення на своєму ноутбуці.
- Ескалація привілеїв: Шкідливе програмне забезпечення використовує системні вразливості для отримання адміністративного доступу.
- Латеральний рух: Зловмисник отримує доступ до файлових серверів у незвичні години (2 години ночі у будній день)
- Витік даних: скомпрометована система генерує надмірний DNS-трафік через тунелювання.
Кожна окрема подія може здаватися нормальною окремо. Однак UEBA Системи корелюють ці дії в різних часових періодах та з різними джерелами даних, щоб визначити повний ланцюжок атак. Ця можливість кореляції виявляється важливою для виявлення передових стійких загроз (APT) та складних внутрішніх атак.
Боротьба із загрозами нульового дня та невідомими загрозами
Традиційні засоби безпеки на основі сигнатур за визначенням не справляються з атаками нульового дня. Ці інструменти можуть виявляти лише відомі шаблони загроз. UEBA вирішує це обмеження за допомогою аналізу поведінкової базової лінії.
Коли у 2023 році сталася атака 23andMe з використанням заповнених облікових даних, зловмисники використовували раніше витік облікових даних для доступу до облікових записів користувачів. Вони обійшли стандартні засоби захисту на основі підписів, повторно використовуючи легітимну інформацію для входу. Правильно реалізована UEBA система б позначила незвичайні шаблони доступу, навіть якщо самі облікові дані були б законними.
Інцидент Norton LifeLock є ще одним прикладом. Близько 925 000 облікових записів клієнтів зіткнулися з атакою на основі облікових даних. Зловмисники намагалися увійти, використовуючи облікові дані, отримані під час інших витоків даних. UEBA системи виявляли б аномальні спроби входу з кількох облікових записів, що призводило б до розслідування перед широкомасштабною компрометацією.
Галузеві UEBA додатків
Різні сектори промисловості стикаються з унікальними викликами внутрішніх загроз, які UEBA звертається через спеціалізовані випадки використання:
Організації охорони здоров’я: Медичні працівники потребують доступу до медичних записів пацієнтів для законних цілей. UEBA Системи розрізняють звичайну діяльність з догляду за пацієнтами та підозрілі моделі доступу до даних. Наприклад, медсестра, яка отримує доступ до сотень записів пацієнтів поза межами свого відділення, може викликати поведінкові сповіщення.
Фінансові послуги: Банківські середовища стикаються з нормативними вимогами щодо моніторингу діяльності привілейованих користувачів. UEBA Системи відстежують доступ фінансових аналітиків до даних клієнтів, торгових систем та конфіденційних фінансових звітів. Незвичайні моделі, такі як доступ до аналізу конкурентів поза робочим часом, призводять до отримання сповіщень про рівень ризику.
Державні установи: Організації державного сектору обробляють секретну інформацію, що вимагає суворого контролю доступу. UEBA контролює діяльність власників допусків до секретної інформації, щоб забезпечити дотримання принципів обов'язкової інформації. Доступ до інформації поза рівнем допуску або посадовими обов'язками особи призводить до негайного розслідування.
Інтеграція з Open XDR та платформи безпеки на основі штучного інтелекту
Багаторівневий підхід Stellar Cyber до штучного інтелекту
Як UEBA інтегруватися з комплексними платформами безпеки для забезпечення максимального захисту? Підхід Stellar Cyber демонструє силу уніфікованого виявлення та реагування. Технологія Multi-Layer AI™ автоматично аналізує дані з усієї поверхні атаки. Це включає кінцеві точки, мережі, хмарні середовища та операційні технології.
UEBA служить одним із рівнів у цій комплексній архітектурі. Він співвідносить сигнали ризику на основі ідентифікації з телеметрією мережі та кінцевих точок. Ця кореляція забезпечує командам безпеки повну видимість атак, а не фрагментовані сповіщення від окремих інструментів безпеки.
Команда Open XDR Платформа дозволяє командам безпеки захищати хмарні, локальні та ІТ/ОТ-середовища з однієї консолі. На відміну від закритих XDR системи, Open XDR працює з будь-яким базовим контролем безпеки, включаючи існуючі рішення EDR. Організації зберігають свої поточні інвестиції, отримуючи водночас розширені можливості поведінкової аналітики.
Інтеграція API та можливості автоматизації
Modern UEBA Рішення повинні безперешкодно інтегруватися з існуючою інфраструктурою безпеки. Stellar Cyber's Open XDR Платформа забезпечує понад 500 інтеграцій з ІТ-інструментами та інструментами безпеки. Надійна основа OAS API забезпечує безперебійну інтеграцію з існуючими робочими процесами.
Ця можливість інтеграції є важливою для організацій середнього бізнесу з компактними командами безпеки. Замість керування кількома консолями безпеки, аналітики працюють в єдиному інтерфейсі. UEBA Сповіщення автоматично збагачуються контекстом з інших інструментів безпеки, що значно скорочує час розслідування.
Можливості автоматизованого реагування є ще одним важливим моментом інтеграції. Коли UEBA Коли системи виявляють поведінкові аномалії з високим рівнем ризику, вони запускають автоматизовані робочі процеси реагування. Це може включати призупинення облікового запису, карантин пристроїв або ескалацію до старших співробітників служби безпеки.
Стратегії впровадження та найкращі практики
Поетапний UEBA Підхід до розгортання
Successful UEBA Впровадження вимагає ретельного планування та поетапного розгортання. Організаціям слід уникати спроб комплексного впровадження поведінкової аналітики одночасно в усіх середовищах. Натомість команди безпеки повинні дотримуватися структурованого підходу:
Фаза 1: Виявлення активів та встановлення базової лінії. Почніть з комплексної інвентаризації активів та картографування користувачів. Визначте критичні системи, привілейованих користувачів та сховища конфіденційних даних. Ця основа дозволяє ефективно встановлювати базову лінію поведінки.
Фаза 2: Моніторинг середовища високого ризику. Розгортання UEBA можливості в середовищах з найвищими ризиками безпеки, перш за все. Зазвичай це включає адміністративні системи, фінансові програми та бази даних клієнтів. Зосередьтеся на встановленні базових поведінкових рівнів для привілейованих користувачів та критично важливих облікових записів служб.
Фаза 3: Розширення комплексного покриття. Поступове розширення UEBA моніторинг, що охоплює всіх користувачів та системи. Забезпечте належну інтеграцію з існуючими інструментами безпеки протягом усього цього етапу. Контролюйте продуктивність системи та коригуйте аналітичні моделі на основі спостережуваних моделей поведінки.
Вимоги до налаштування та оптимізації
UEBA Системи потребують постійного налаштування для підтримки ефективності. Моделі машинного навчання повинні адаптуватися до змін у бізнес-процесах та поведінці користувачів. Команди безпеки повинні встановити регулярні цикли перевірки для оцінки точності сповіщень та базової достовірності.
Налаштування порогу сповіщення являє собою критично важливу операцію з налаштування. Початкова UEBA Розгортання часто генерують надмірну кількість сповіщень через надмірно чутливе виявлення аномалій. Команди безпеки повинні збалансувати чутливість виявлення з навантаженням аналітиків. Занадто багато хибнопозитивних результатів призводить до втоми від сповіщень та пропускає справжні загрози.
Оновлення базових показників поведінки потребують постійної уваги. Бізнес-процеси розвиваються, ролі користувачів змінюються, а також зміщуються способи впровадження технологій. UEBA Системи повинні враховувати ці законні зміни, зберігаючи при цьому можливості виявлення загроз.
Вимірювання UEBA Успіх та рентабельність інвестицій
Ключові показники ефективності
Організації, що впроваджують UEBA Рішення повинні встановлювати чіткі показники успіху. Ці вимірювання демонструють цінність програми для керівництва та спрямовують постійні зусилля з оптимізації:
Середній час виявлення (MTTD) вимірює, як швидко організація виявляє загрози безпеці. Ефективний UEBA Впровадження має значно зменшити MTTD порівняно з традиційними підходами до безпеки.
Середній час реагування (MTTR) відстежує тривалість часу від виявлення загрози до її стримування. UEBA Системи надають контекстні сповіщення, що пришвидшують розслідування та реагування.
Зменшення обсягу сповіщень кількісно визначає зменшення кількості хибнопозитивних сповіщень. Високоякісна поведінкова аналітика повинна зменшити навантаження на аналітиків, зберігаючи або покращуючи рівень виявлення загроз.
Структура аналізу витрат і вигод
Виконавче керівництво потребує чіткого фінансового обґрунтування UEBA інвестиції. Команди безпеки повинні представити комплексний аналіз витрат і вигод, який враховує як пряму, так і непряму цінність:
Пряма економія витрат включає скорочення понаднормової роботи аналітиків безпеки, зменшення витрат на реагування на інциденти та уникнення витрат на порушення. Організації можуть кількісно визначити цю економію на основі історичних витрат на інциденти безпеки.
Непрямі вигоди включають покращення дотримання вимог, підвищення довіри клієнтів та конкурентну перевагу завдяки підвищеній безпеці. Хоча ці переваги важче виміряти кількісно, вони часто забезпечують суттєву довгострокову цінність.
Зменшення ризиків є основним UEBA ціннісна пропозиція. Організації можуть моделювати потенційні витрати на випадок порушення безпеки на основі середніх показників галузі та демонструвати зниження ризиків за допомогою поведінкової аналітики.
Нові тенденції та міркування
Еволюція штучного інтелекту та машинного навчання
UEBA технології продовжують стрімко розвиватися, особливо в галузі штучного інтелекту та машинного навчання. Agentic SOC Платформи представляють наступне покоління операцій безпеки. Ці платформи реалізують динамічне забезпечення виконання політик на основі поведінкового контексту.
Впровадження Zero Trust значно виграє від передових UEBA можливості. Майбутні системи забезпечуватимуть оцінку довіри в режимі реального часу на основі комплексного поведінкового аналізу. Така еволюція дозволяє створювати справді динамічні політики безпеки, які адаптуються до змін у ландшафті загроз.
Багатоагентні системи штучного інтелекту покращать UEBA ефективність завдяки спільному аналізу. Замість ізольованих моделей поведінки, майбутні системи використовуватимуть кілька агентів штучного інтелекту, які спеціалізуються на різних типах загроз. Ці агенти співпрацюватимуть для забезпечення комплексного виявлення загроз та реагування на них.
Проблеми хмарного та гібридного середовища
Сучасні організації працюють у дедалі складніших хмарних та гібридних середовищах. Ці середовища створюють унікальні виклики для впровадження поведінкової аналітики. Хмарні ресурси динамічно змінюються, що ускладнює встановлення базової лінії.
Хмарна рідна UEBA Рішення повинні вирішувати ці проблеми за допомогою адаптивних можливостей моніторингу. Вони розгортають датчики разом із хмарними робочими навантаженнями, щоб підтримувати видимість, незважаючи на зміни інфраструктури. Такий підхід гарантує, що команди безпеки підтримують можливості поведінкового аналізу в усіх середовищах.
Видимість у кількох хмарах вимагає спеціалізованої UEBA підходи. Організаціям, що працюють в AWS, Azure та Google Cloud, потрібен єдиний моніторинг поведінки. Майбутнє UEBA платформи забезпечуватимуть послідовний аналіз незалежно від постачальника хмарних послуг.
Побудова стійкої безпеки за допомогою поведінкової аналітики
Ландшафт кібербезпеки докорінно змінився. Традиційні засоби захисту периметра виявилися неадекватними проти складних зловмисників, які використовують законні облікові дані та доступ до інсайдерів. Аналіз поведінки користувачів являє собою важливу еволюцію в технологіях безпеки, забезпечуючи поведінковий контекст, необхідний для ефективного виявлення загроз.
Організації, що впроваджують комплексні UEBA Рішення отримують значні переваги у швидкості, точності та економічній ефективності виявлення загроз. Інтеграція поведінкової аналітики з Open XDR платформи та операції безпеки на основі штучного інтелекту створюють потужний захист як від відомих, так і від невідомих загроз.
Для організацій середнього бізнесу з економними командами безпеки, UEBA забезпечує можливості множення сили, що забезпечують безпеку корпоративного рівня з обмеженими ресурсами. Технологія автоматизує виявлення загроз, зменшує кількість хибнопозитивних результатів та надає контекстні сповіщення, що пришвидшують розслідування та реагування.
Оскільки кіберзагрози продовжують розвиватися, поведінкова аналітика ставатиме дедалі важливішою для підтримки надійних систем безпеки. Організації, які інвестують у комплексні UEBA можливості сьогодні позиціонують себе для успіху в умовах дедалі складнішого середовища загроз.
Питання не в тому, чи потрібна вашій організації поведінкова аналітика. Питання в тому, чи можете ви дозволити собі працювати без неї. У світі, де 70% порушень починаються зі скомпрометованих облікових даних, а внутрішні загрози спричиняють 60% інцидентів безпеки, UEBA являє собою не просто перевагу, а необхідність для ефективних операцій кібербезпеки.
