Data står i sentrum for alle forretningsmodeller i vår digitalt sammenkoblede verden. Vi bruker dagene våre på å skape, bruke og dele data. Alle dine ansatte bruker eller har tilgang til viktige data, enten det er en vennlig melding til en medarbeider eller dine kunders private informasjon.

Globale nettkriminelle og statssponsede trusselaktører jakter hele tiden på muligheter til å stjele, løsepenge eller selge våre verdifulle data. For å beskytte den må vi forstå hvordan den håndteres. Mens tradisjonelle sikkerhetsverktøy kan være effektive mot kjente trusler, er bruker- og enhetsatferdsanalyser (UEBA) eksepsjonelt pålitelige for å identifisere ukjente og interne trusler.

UEBA er en innovativ nettsikkerhetsteknologi som bruker maskinlæringsalgoritmer til å bygge en baselinje for normal brukeratferd i nettverket ditt. Enkelt sagt noterer den alles atferd.

Når algoritmene har lært normal atferd, kan de sammenligne helt nye handlinger med forventet normal atferd. Alt utenom det vanlige utløser et varsel umiddelbart. Som et resultat av dette har du en automatisert og mer omfattende måte å oppdage avvik som kan sette hele infrastrukturen i fare.

For å illustrere dette kan du forestille deg at en ansatt forsøkte å få tilgang til personlige filer med klientens eller kundens kontaktinformasjon. Likevel hadde de aldri hatt tilgang til den før og avledet fra den forventede atferden. UEBA identifiserer slike hendelser og korrelerer dem med andre mistenkelige hendelser, slik at sikkerhetsteamene kan få en liste over de mest risikable enhetene og handle på dem før de forårsaker skade. Deteksjon av databrudd, brudd på policyer, misbruk av privilegier og andre interne trusler mye raskere og mer effektivt bidrar til å begrense skadene fra angrep.

Nettkriminelle forsøker hele tiden å infiltrere systemene dine. Og når de får tilgang, skyldes det ofte feil på de ansatte. I henhold til Verizons rapport om databrudd i 2021, er løsepengevirusets vanligste inngangspunkt gjennom phishing, noe som representerer 98 % av alle hendelser og 93 % av alle brudd. Mange brudd skyldes kompromitterte brukerkontoer fordi en ansatt ble lurt til å installere skadelig programvare på datamaskinen.

Når de er inne i systemet, kan kriminelle endre tillatelsene og til og med opprette nye brukere. I verste fall kan de få tilgang til beskyttede data, og din private informasjon er ikke lenger under din kontroll.

Heldigvis oppdager UEBA alle disse hendelsene. Selv om inntrengere retter seg mot dine skybaserte enheter og tredjeparts godkjenningssystemer, er UEBA utformet for å oppdage disse forsøkene og la analytikere blokkere dem.

Trusselbildet blir stadig mer komplekst. Det er nå viktig å bruke intelligent maskinlæringsteknologi, selv for grunnleggende sikkerhetsprosesser.

Forstå historien: UEBA vs. UBA?

UBA, eller analyse av brukeratferd, beskriver prosessen med å spore, samle inn og vurdere brukerdata og aktiviteter i IT-infrastrukturen.

I 2015 definerte Gartner en mer utvidet term, UEBA, eller atferdsanalyse for brukere og enheter. Den tilbød de samme egenskapene som UBA og la til muligheten til å spore aktiviteten til ikke-menneskelige enheter, inkludert enheter, applikasjoner og servere.

Den grunnleggende forskjellen er at UEBA kombinerer brukeratferd med atferd fra maskiner i stedet for bare å analysere brukeratferdsdata. Alle IT-systemer er koblet sammen med mennesker og applikasjoner.

Hvordan UEBA bruker maskinlæring

UEBA bruker maskinlæringsalgoritmer og statistiske analyser til å identifisere unormale nettverksaktiviteter. Etter at UEBA har bygget en grunnlinje for hver enkelt enhets forventede atferd og handlinger i nettverket, kan selskapet deretter undersøke dataene og evaluere alle handlinger opp mot disse grunnlinjene.

Med et stjålet passord kan en inntrenger bryte seg inn i et system. UEBA overvåker imidlertid alle pågående aktiviteter og fanger opp små forskjeller mellom atferd i organisasjonen. Et eksempel på atferdsforskjeller kan ses med peer grouping: UEBA oppretter ikke bare en grunnlinje for hver bruker, men også grupper eller definerte grupper osv. Hvis for eksempel noen i et team får tilgang til en uvanlig fil for dem, men resten av teamet får regelmessig tilgang til filen, blir ikke atferden flagget og blir ikke en falsk positiv fordi den ikke er unormal for teamet. “UEBA overvåker disse små forskjellene og skaper en grunnlinjesammenligning,noe som reduserer falske positiver når en person gjør noe nytt, noe som ellers er en viktig ting å gjøre blant teamet.” Dette øker sikkerhetsnivået dramatisk.

Så snart inntrengeren logger inn med et stjålet passord, vil UEBA sammenligne detaljene om hva som skjer med den faktiske passordeierens grunnleggende atferd. For å forbli uoppdaget, må hackeren gjenskape en annen persons normale mønstre på en vellykket måte. Så snart handlingene deres ikke gir mening, peker UEBA på det.

På grunn av evnen til å behandle store datamengder, er maskinlæring drastisk mer i stand til å identifisere avanserte trusler enn en menneskelig analytiker. Det kan også identifisere og kvantifisere atferdsmønstre som en menneskelig analytiker kanskje ikke har vurdert.

Resultatet er påvisning av uregelmessigheter i alle systemene dine, som applikasjoner, nettverk, filoperasjoner og brukerhandlinger. Alle avvik som bryter fra det tidligere mønsteret, blir dokumentert som potensielt risikable. Organisasjonen informeres deretter gjennom automatiske varsler og de potensielle truslene som prioriteres, noe som gjør det enkelt å håndtere dem.

Maskinlæring kan også gjenkjenne noe uvanlig – selv når aktiviteten ennå ikke er forstått. Gjennom design fortsetter maskinlæring å «lære» og tilpasse seg atferden til legitime brukere.

UEBA-tillegg til SIEM

Sikkerhetsinformasjon og hendelsesstyring (SIEM) er en viktig teknologi som er avhengig av regler for å analysere data samtidig som den gir sanntidsinnsikt i datamønstre og trender. På grunn av disse reglene kan dyktige motstandere vanligvis finne en måte å komme seg rundt dem på.

Derfor er UEBA et komplementært verktøy for SIEM, siden det ser på ansattes atferd og ikke er regelbasert. I stedet brukes avanserte algoritmer til å oppdage risikable avvik som ellers ville være vanskelig å se i SIEM.

Beste praksis er å bruke en blanding av begge. Nettverket er sikrere når du kombinerer både UEBA og SIEM.

SIEM VS UEBA Infographic

UEBA er til nytte for organisasjoner og sikkerhetsanalytikere

Ved å integrere UEBA med SIEM kan du øke antall sikkerhetsbrukstilfeller du dekker.

Selv om UEBA sørger for å oppdage interne trusler, kan den avdekke både eksterne angrep som har trengt inn i organisasjonens perimeter og interne atferd som kan være truende for selskapets virksomhet. UEBA forbedrer også effektiviteten til eksisterende sikkerhetsverktøy, støtter enhetsovervåking og hjelper organisasjoner med å overholde bransjeforskrifter.

Atferdsanalysene som er innebygd i UEBA, gir svaret på spørsmålet:

Hva er normalt, og hva er unormalt?

Uten UEBA må analytikerne lage kompliserte, forhåndsdefinerte regler for å definere hva som er tillatt. Siden hver enkelt person i organisasjonen har forskjellige vaner, vil det bli en lang liste – spesielt hvis du har hundrevis av ansatte. Og enda verre, den vil aldri bli definitiv.

Med UEBA får analytikere støtte fra maskinlæring for å spore alle brukere og enheter og bidra til å avgjøre hva de skal se etter. Det kraftige resultatet er at UEBA gir analytikere situasjonsforståelse før, under og etter respons på hendelser.

Hovedfordeler med UEBA:

  • Automatisk trusseloppdagelse: Ved hjelp av maskinlæring og atferdsanalyse kan bedrifter redusere effekten av mangelen på sikkerhetsanalytikere og optimalisere eksisterende ressurser innen trusseloppdagelse. Dette inkluderer å oppdage kompromitterte kontoer, brute force-angrep, endringer i tillatelse, opprettelse av privilegerte brukere og brudd på beskyttede data.
  • Redusert risiko: Svekkede brukerkontoer gir cyberkriminelle intern tilgang til nettverket ditt, noe som fører til tap eller skade. Tidlig påvisning av kompromittert legitimasjon er avgjørende for å redusere risiko og datatap.
  • Redusert gjennomsnittlig svartid (MMtR): UEBA bruker high-fidelity risk scoring for å redusere responstiden på angrep. Jo raskere sikkerhetsteamet ditt er klar over en inntrenging, jo større er deres evne til å kontrollere den.
  • Redusert støy: Atferdsanalyser bidrar til å eliminere falske positiver. I forbindelse med økt trusselbelastning kan falske positiver være overveldende for et sikkerhetsteam. Det er en kontinuerlig utfordring for mange sikkerhetsoperasjonssentre å holde seg oppdatert om et varsel. Med støtte for maskinlæring får sikkerhetsteamene mer tid og mulighet til å fokusere på å avdekke aktiviteter som gir den største risikoen, og prioriterer respons på de mest kritiske truslene organisasjonen står overfor.

Begrensninger for UEBA

Alle nettsikkerhetsverktøy har iboende styrker og begrensninger. Og dessverre vet også inntrengerne dette. Derfor har kriminelle en tendens til å fokusere innsatsen på bestemte programvarebegrensninger for å komme seg forbi dem.

For å bekjempe dette kommer cybersikkerhetsdesignerne opp med nye verktøy. Derfor er det nødvendig å ha en integrert plattform med cyberverktøy. Du får mer omfattende beskyttelse og innsikt når du har flere strategier for å beskytte dataene dine. Etter hvert som trusselaktører blir stadig mer innovative og kreative, må beskyttelsesteknologier utvikle seg for å møte utfordringene.

Alle bedrifter trenger tre viktige krav i sin nettsikkerhetsstrategi for å beskytte sine digitale aktiva og online-systemer. Først og fremst er det avgjørende at du arbeider ut fra kvalitetsdata. Uten kvalitetsdata er selv de beste maskinlæringsalgoritmene ineffektive. Følgende krav er integrasjon. Kommunikasjonen mellom en SIEM og UEBA skal være sømløs for effektiv ytelse. For det tredje må sikkerhetsstrukturen være “”åpen”” og i stand til å integrere fremskritt innen nettsikkerhetsteknologi. Enhver UEBA som mangler i disse kategoriene, vil levere ytelse som ikke er standard.

Selv om UEBA er god til å identifisere interne trusler, er det også svakt mot praksisen med å skjule et budskap i et budskap, spesielt bilder. Etter hvert som flere hackere skjuler skadelig programvare i bilder, krever sikkerhetstiltak mer spesialiserte verktøy.

LogPoint SIEM integreres sømløst med UEBA.

Mange leverandører av nettsikkerhet tilbyr frittstående nettverktøy, men separate verktøy gir ingen oversikt og liten mulighet til å se mønstre i dataene. I tillegg krever de kostbar kalibrering og ofte tidkrevende tilpasning for å fungere. Mange kommer også vanligvis med kompliserte strukturer og prisstrukturer som øker i forhold til datavolum.

LogPoint SIEM er unik i det globale cybersikkerhetslandskapet ved å strukturere data ved inntak til et felles språk. Den høye kvaliteten på data i LogPoint SIEM er avgjørende for å få verdi ut av maskinlæring og automatisering. Siden dataene er på felles språk, tilbyr de muligheten til å integrere i sanntid med alle LogPoints modulære cyberverktøy-inkludert UEBA.

LogPoint SIEM er et intuitivt og kostnadseffektivt valg for analytikere og organisasjoner på grunn av dens bruksklare ytelse og presise evne til å akselerere deteksjon og respons. I tillegg gir LogPoints felles språkstruktur uendelig fremtidig verktøyintegrering. Etter hvert som beskyttelsesbehovene dine utvikler seg, bør sikkerhetssystemene dine også utvikle seg.

LogPoint-programvarens intelligente presisjon har hjulpet hundrevis av bedrifter med å føle seg tryggere på nettsikkerhet. LogPoints tilnærming til å score risikofylte enheter med maksimalt 100 gjør det mulig for deg å prioritere tiden din på de høyeste risikoene i stedet for andre løsninger med en konstant økende poengsum, som gjør det umulig å prioritere å håndtere de høyeste risikoene. Denne avanserte teknologien gjør at LogPoint kan tilby en kommersiell modell med prediktiv prising og ingen skjulte kostnader. Det er den perfekte plattformen som skalerer med virksomheten.

Kontakt LogPoint, så hjelper vi deg med å beskytte bedriften din mot cybertrusler.

Best Practices for UEBA Infographic

Kontakt Logpoint

Kontakt os og lær hvorfor markedsledende firmaer vælger Logpoint:

Kontakt LogPoint

Learn more about Logpoint

Bestill en demo
Kundesaker
Kunde anmeldelser