什么是用户实体和行为分析（UEBA)?
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日益严重的危机：传统安全工具为何失效
基于身份的攻击规模惊人
当代威胁行为者已经彻底改变了他们的策略。他们不再浪费时间突破网络边界，而是能够轻松使用合法凭证直接进入前门。统计数据描绘了一幅令人警醒的画面，值得每一位管理精益安全团队的首席信息安全官 (CISO) 关注。
根据威瑞森电信 (Verizon) 70 年和 2024 年数据泄露调查报告，最新数据显示，2025% 的数据泄露事件始于凭证被盗。这代表着攻击方法的根本性转变。网络犯罪分子意识到，窃取单一身份信息往往比试图突破网络防御系统更有价值。Change Healthcare 勒索软件攻击完美地体现了这一趋势。
2024年初，ALPHV/BlackCat 组织利用一台服务器缺乏多因素身份验证的漏洞，成功入侵 Change Healthcare 系统。这一漏洞导致全国处方药配送中断超过十天，恢复成本超过 1 亿美元。此次攻击之所以得逞，是因为当攻击者拥有合法凭证时，传统的安全边界就会瓦解。
想想2024年发生的国家公共数据泄露事件，它可能导致2.9亿条记录泄露。这起大规模事件表明，当安全团队缺乏全面的行为可视性时，攻击者如何在分布式系统中潜伏而不被发现。传统的安全工具根本无法在复杂的混合环境中关联基于身份的威胁。
微软午夜暴雪事件进一步说明了这一挑战。2023年2024月至XNUMX年XNUMX月期间，与俄罗斯结盟的威胁行为者利用OAuth令牌绕过多因素身份验证，入侵了企业电子邮件帐户。他们访问了Microsoft Exchange Online邮箱，暴露了微软与美国联邦机构之间的通信。即使是专注于身份安全的组织也面临着这些复杂的基于凭证的攻击。
内部威胁盛行
内部威胁则带来了更具挑战性的局面。2024 年 Verizon 数据泄露调查报告显示，内部相关事件占所有数据泄露事件的近 60%。这些统计数据凸显了一个紧迫的现实：最大的安全风险并非来自身穿连帽衫的黑客，而是你信任的人。
到17.4年，各组织机构平均每年将花费2025万美元用于应对内部威胁。这比40年增长了惊人的2019%。更令人担忧的是，83%的组织机构报告称，在过去一年中至少发生过一次与内部威胁相关的安全漏洞。近一半的组织机构发现漏洞发生的频率有所增加。
2023年XNUMX月发生的米高梅度假村攻击事件，充分展现了社会工程学如何摧毁大型组织。来自Scattered Spider的网络犯罪分子在一次服务台通话中成功冒充了一名员工。他们分析了该员工的领英个人资料，以建立其可信度。这通电话便帮助攻击者获得了米高梅Okta环境中的超级管理员权限。
后果非常严重：IT 系统宕机超过 36 小时，一次性费用近 10 万美元，调整后物业收益损失估计达 100 亿美元。顾客无法进入酒店房间、使用电梯，也无法操作游戏系统。这起事件凸显了内部威胁如何能够完全绕过传统的安全措施。
行为盲点的挑战
传统安全工具为何难以应对这些威胁？答案在于其根本的设计理念。传统安全系统专注于已知威胁特征和网络边界防御。它们擅长检测已知恶意软件或阻止可疑 IP 地址。然而，它们缺乏识别行为异常的情境感知能力。
设想一个典型的场景：一位通常朝九晚五工作、查看标准财务报告的员工突然在凌晨 9 点下载了机密文件。传统的安全工具可能会分别记录这些事件。它们缺乏将这些活动关联成连贯的威胁叙述的能力。这时，用户实体行为分析就变得至关重要。
UEBA 定义：一种行为分析平台，可跟踪用户和实体一段时间内的行为，以建立基线并检测异常情况，特别是内部威胁和凭证滥用。与基于特征的检测不同， UEBA 分析行为模式，以识别可能预示安全威胁的偏差。
理解 UEBA核心概念和架构
什么是用户实体和行为分析？
- 数据收集和整合： UEBA 平台从多个来源采集数据，包括系统日志、网络流量、终端遥测数据和云信号。这种全面的数据收集方式，能够统一展现整个基础架构中用户和实体的活动情况。
- 行为基线建立：机器学习算法分析收集的数据以确定正常的行为模式。系统会了解用户通常如何与系统交互、何时访问资源以及构成标准活动水平的因素。
- 异常检测和风险评分： UEBA 持续监控当前活动与既定基线的偏差。当行为偏离正常模式时，系统会根据异常的严重程度和背景情况分配风险评分。
UEBA 与现代安全框架集成
MITRE ATT&CK 框架为以下方面提供了关键背景： UEBA 实施。这个全球公认的知识库记录了在真实世界攻击中观察到的敌方战术和技术。 UEBA 解决方案将行为异常映射到特定的 MITRE ATT&CK 技术，为安全团队提供可操作的情报。
例如，员工访问超出其正常权限范围的系统可能表明存在侦察活动，这对应于 MITRE ATT&CK 技术 T1087（帐户发现）。 UEBA 系统可以自动标记此类行为，并从 MITRE 框架中提供相关的缓解策略。
NIST SP 800-207 零信任架构原则与此完全一致 UEBA 能力。“零信任”的核心原则是“永不信任，始终验证”，这要求对所有网络活动进行持续监控和验证。 UEBA 通过持续的行为分析建立信任，从而实现这一能力。
零信任架构（如 NIST SP 800-207 中所定义）不基于网络位置或资产所有权建立任何隐式信任。每个访问请求都必须基于多种因素进行评估，包括用户身份、设备状态和行为上下文。 UEBA 通过提供动态信任决策所需的行为背景，增强零信任实施。
高级分析技术
现代 UEBA 这些解决方案采用复杂的分析方法，远超简单的基于规则的警报。统计建模为正常行为建立量化基线。这些模型考虑了用户活动在不同时间段、地点和业务环境中的变化。
机器学习算法是有效机器学习的核心。 UEBA 系统。监督学习模型利用已标记的数据集进行训练，以识别已知的威胁模式。无监督学习通过识别行为数据中的异常值来发现先前未知的异常情况。半监督方法结合了这两种方法，以实现全面的威胁检测。
时间线分析和会话拼接至关重要 UEBA 安全团队常常忽略这些能力。现代攻击是一个过程，而非孤立事件。攻击者可能使用一个凭证登录，进行侦察，然后切换到另一个帐户进行横向移动。 UEBA 系统将这些活动串联起来，形成连贯的攻击叙事。
商业影响：量化 UEBA 价值
检测能力和投资回报率指标
实施综合措施的组织 UEBA 解决方案报告显示，威胁检测能力显著提升。与传统的基于规则的方法相比，基于机器学习的异常检测系统可将误报率降低高达 60%。这种降低显著提高了分析人员的工作效率，并减轻了警报疲劳。
威胁检测速度也大幅提升。传统的安全方法平均需要77天才能检测到内部威胁。 UEBA 如果系统实施得当，就能实时识别行为异常，从而在造成重大损失之前迅速做出反应。
成本考量揭示了真正的价值主张。恶意内部威胁造成的数据泄露平均每起事件损失 4.99 万美元。使用行为分析的组织能够更快地检测和响应威胁，几率提高 5 倍。检测速度和准确性的提升直接转化为降低数据泄露影响和相关成本。
对比分析： UEBA 与传统安全工具相比
| 能力 | 传统 SIEM | EDR工具 | UEBA 解决方案 |
| 已知威胁检测 | （卓越）等级 | （卓越）等级 | 固德 |
| 未知威胁检测 | 差 | 有限 | （卓越）等级 |
| 内部威胁检测 | 有限 | 有限 | （卓越）等级 |
| 误报率 | 高 | 中 | 低 |
| 上下文意识 | 有限 | 仅限端点 | 全面的 |
| 横向运动检测 | 差 | 有限 | （卓越）等级 |
| 凭证滥用检测 | 差 | 差 | （卓越）等级 |
这一对比突显了安全团队为何需要 UEBA 除了传统工具之外，还具备其他功能。 SIEM 系统在关联性和合规性报告方面表现出色，但在应对未知威胁方面却力不从心。EDR 工具提供卓越的端点可见性，但缺乏网络和身份上下文信息。 UEBA 填补这些关键空白。
实际应用 UEBA 应用程序和用例
检测复杂的攻击场景
当代威胁行为者采用多阶段攻击，需要行为关联才能有效检测。请考虑最近安全事件中记录的以下现实场景：
- 初始攻击：一名高管收到一封包含恶意 URL 的网络钓鱼电子邮件
- 恶意软件安装：高管在笔记本电脑上下载并执行恶意软件
- 权限提升：恶意软件利用系统漏洞获取管理访问权限
- 横向移动：攻击者在不寻常的时间（工作日凌晨 2 点）访问文件服务器
- 数据泄露：受感染的系统通过隧道产生过多的 DNS 流量
单独来看，每件事件似乎都很正常。然而， UEBA 系统会将这些活动与不同的时间和数据源关联起来，从而识别完整的攻击链。这种关联能力对于检测高级持续性威胁 (APT) 和复杂的内部攻击至关重要。
应对零日威胁和未知威胁
传统的基于特征码的安全工具从定义上来说就无法抵御零日攻击。这些工具只能检测已知的威胁模式。 UEBA 通过行为基线分析来克服这一局限性。
2023 年发生 23andMe 凭证填充攻击时，攻击者利用先前泄露的凭证访问用户帐户。他们通过重复使用合法的登录信息绕过了基于签名的标准防御措施。一个正确实施的 UEBA 即使凭证本身是合法的，系统也会标记出异常的访问模式。
Norton LifeLock事件是另一个例证。大约925,000万个客户账户成为基于凭证攻击的目标。攻击者试图使用从其他数据泄露事件中窃取的凭证登录。 UEBA 系统本应检测到多个账户的异常登录尝试，从而在造成大范围攻击之前触发调查。
行业特定 UEBA 应用
不同的行业部门面临着独特的内部威胁挑战。 UEBA 通过专门的应用案例解决问题：
医疗机构：医疗专业人员出于正当目的需要查阅患者病历。 UEBA 系统能够区分正常的患者护理活动和可疑的数据访问模式。例如，如果一名护士在其所属科室之外访问数百份患者记录，就会触发行为警报。
金融服务：银行业面临着监控特权用户活动的监管要求。 UEBA 系统会追踪财务分析师对客户数据、交易系统和敏感财务报告的访问权限。异常行为，例如在非工作时间访问竞争对手分析报告，都会触发风险评分警报。
政府机构：公共部门组织处理机密信息，需要严格的访问控制。 UEBA 监控安全许可持有者的活动，确保其遵守“知情必要原则”。任何超出个人许可级别或工作职责范围的信息访问都将触发立即调查。
整合 Open XDR 以及人工智能驱动的安全平台
Stellar Cyber 的多层 AI 方法
如何 UEBA 如何与全面的安全平台集成，以提供最大程度的保护？Stellar Cyber 的方法展现了统一检测和响应的强大功能。多层 AI™ 技术可自动分析来自整个攻击面的数据，包括端点、网络、云环境和运营技术。
UEBA 作为该综合架构中的一个层，它将基于身份的风险信号与网络和终端遥测数据关联起来。这种关联使安全团队能够获得完整的攻击可视性，而不是来自各个安全工具的零散警报。
此 Open XDR 该平台使安全团队能够通过单一控制台保护云端、本地和 IT/OT 环境。与封闭式平台不同，该平台采用封闭式设计。 XDR 系统， Open XDR 它可与任何底层安全控制措施兼容，包括现有的 EDR 解决方案。企业在保持现有投资的同时，还能获得更强大的行为分析能力。
API 集成和自动化功能
现代 UEBA 解决方案必须与现有安全基础设施无缝集成。Stellar Cyber 的 Open XDR 该平台提供与 500 多种 IT 和安全工具的集成。强大的 OAS API 基础架构确保与现有工作流程的无缝集成。
对于安全团队规模较小的中型企业而言，这种集成功能至关重要。分析师无需管理多个安全控制台，只需在一个统一的界面中即可完成工作。 UEBA 警报会自动整合来自其他安全工具的上下文信息，从而显著缩短调查时间。
自动响应功能是另一个关键的集成点。当 UEBA 系统检测到高风险行为异常时，会触发自动响应流程。这些流程可能包括账户暂停、设备隔离或上报给高级安全人员。
实施策略和最佳实践
相控 UEBA 部署方法
成功 UEBA 实施需要周密的计划和分阶段部署。组织应避免尝试在所有环境中同时全面实施行为分析。相反，安全团队应遵循结构化的方法：
第一阶段：资产发现与基线建立。首先进行全面的资产清查和用户映射。识别关键系统、特权用户和敏感数据存储库。此基础有助于有效地建立行为基线。
第二阶段：高风险环境监测。部署 UEBA 首先在安全风险最高的环境中提升能力。这通常包括管理系统、财务应用程序和客户数据库。重点是为特权用户和关键服务帐户建立行为基线。
第三阶段：全面扩大覆盖范围。逐步扩大 UEBA 监控范围涵盖所有用户和系统。在此阶段，确保与现有安全工具的良好集成。监控系统性能，并根据观察到的行为模式调整分析模型。
调整和优化要求
UEBA 系统需要持续调优才能保持有效性。机器学习模型必须适应不断变化的业务流程和用户行为。安全团队应建立定期审查机制，以评估警报的准确性和基线有效性。
警报阈值调整是一项至关重要的调整活动。初始 UEBA 由于异常检测过于敏感，部署过程中常常会产生过多警报。安全团队必须平衡检测灵敏度和分析师的工作量。过多的误报会导致警报疲劳，并遗漏真正的威胁。
行为基线更新需要持续关注。业务流程不断演变，用户角色不断变化，技术实施方案也在不断调整。 UEBA 系统必须考虑到这些合理的变化，同时保持威胁检测能力。
测量 UEBA 成功与投资回报率
关键绩效指标
实施 UEBA 解决方案应建立清晰的成功指标。这些指标能够向高层领导展示项目的价值，并指导持续的优化工作：
平均检测时间 (MTTD) 衡量组织识别安全威胁的速度。 UEBA 与传统安全方法相比，该方案应能显著降低平均故障检测时间 (MTTD)。
平均响应时间 (MTTR) 跟踪从检测到威胁到遏制威胁所需的时间。 UEBA 系统提供包含丰富上下文信息的警报，从而加快调查和响应活动。
警报量减少量化了误报的减少。高质量的行为分析应该能够减少分析师的工作量，同时保持或提高威胁检测率。
成本效益分析框架
高层领导需要明确的财务理由。 UEBA 投资方面，安全团队应提交全面的成本效益分析报告，其中应同时考虑直接价值和间接价值：
直接成本节省包括减少安全分析师加班时间、降低事件响应成本以及避免违规支出。企业可以根据历史安全事件成本来量化这些节省。
间接效益包括提升合规性、增强客户信任度以及通过卓越的安全性获得竞争优势。虽然这些效益难以量化，但通常能够带来巨大的长期价值。
风险降低是首要的 UEBA 价值主张。企业可以根据行业平均水平模拟潜在的数据泄露成本，并通过行为分析来展示风险缓解措施。
新兴趋势和考虑因素
人工智能和机器学习的演变
UEBA 技术持续快速发展，尤其是在人工智能和机器学习能力方面。智能体 SOC 这些平台代表了下一代安全运营模式。它们能够根据行为上下文实现动态策略执行。
零信任实施从先进的技术中获益匪浅。 UEBA 功能方面，未来的系统将基于全面的行为分析提供实时信任评分。这种演进将实现真正动态的安全策略，以适应不断变化的安全威胁形势。
多智能体人工智能系统将增强 UEBA 通过协同分析提高效率。未来的系统将不再采用孤立的行为模型，而是采用多个专门处理不同威胁类型的AI代理。这些代理将协同工作，提供全面的威胁检测和响应。
云和混合环境挑战
现代组织运营着日益复杂的云和混合环境。这些环境为行为分析的实施带来了独特的挑战。云资源的动态变化使得基准建立变得困难。
云原生 UEBA 解决方案必须通过自适应监控能力来应对这些挑战。它们将传感器部署在云工作负载旁边，以便在基础设施发生变化时仍能保持可见性。这种方法确保安全团队能够在所有环境中保持行为分析能力。
多云可视性需要专门的 UEBA 方法。在 AWS、Azure 和 Google Cloud 上运营的组织需要统一的行为监控。未来 UEBA 无论云服务提供商是谁，平台都将提供一致的分析。
通过行为分析构建弹性安全性
网络安全格局已发生根本性转变。传统的边界防御机制已不足以抵御那些利用合法凭证和内部访问权限的复杂威胁行为者。用户实体行为分析代表着安全技术的重大变革，它提供了有效威胁检测所需的行为背景信息。
实施综合措施的组织 UEBA 解决方案在威胁检测速度、准确性和成本效益方面具有显著优势。行为分析与 Open XDR 平台和人工智能驱动的安全运营为抵御已知和未知威胁提供了强大的防御。
对于安全团队精简的中型企业而言， UEBA 它具备倍增防护能力，能够在资源有限的情况下实现企业级安全防护。该技术可自动检测威胁、减少误报，并提供包含丰富上下文信息的警报，从而加快调查和响应速度。
随着网络威胁的不断演变，行为分析对于维护强大的安全态势将变得越来越重要。投资于全面行为分析的组织将受益匪浅。 UEBA 如今，各种能力使人们能够在日益严峻的威胁形势中取得成功。
问题不在于你的组织是否需要行为分析，而在于你是否能承受没有行为分析的后果。在当今世界，70% 的数据泄露事件始于凭证泄露，而 60% 的安全事件是由内部威胁造成的。 UEBA 这不仅是一种优势，更是有效网络安全行动的必要条件。
