Data är i centrum för alla affärsmodeller i vår digitalt sammanlänkade värld. Vi ägnar våra dagar åt att skapa, använda och dela data. Alla dina medarbetare använder eller har tillgång till viktiga data, oavsett om det är ett vänligt meddelande till en kollega eller dina kunders privata information.

Globala cyberbrottslingar och statligt sponsrade hotaktörer söker ständigt efter möjligheter att stjäla, utpressa eller sälja våra värdefulla data. För att skydda den måste vi förstå hur den hanteras. Traditionella säkerhetsverktyg kan vara effektiva mot kända hot, men användar- och entitetsbeteendeanalyser (UEBA) är exceptionellt tillförlitliga när det gäller att identifiera okända och interna hot.

UEBA är en innovativ cybersäkerhetsteknik som använder maskininlärningsalgoritmer för att bygga en baslinje för normalt användarbeteende i ditt nätverk. Förenklat kan man säga att den tar hänsyn till allas beteende.

När algoritmerna lär sig normala beteenden kan de jämföra helt nya åtgärder med förväntat normalt beteende. Allt utöver det vanliga utlöser omedelbart en varning. Som ett resultat av detta har du ett automatiserat och mer omfattande sätt att upptäcka avvikelser som kan äventyra hela din infrastruktur.

För att illustrera detta kan du föreställa dig att en medarbetare försökte komma åt personliga filer med dina kunders eller kunders kontaktuppgifter. Ändå hade de aldrig haft tillgång till det förut och avvek från det förväntade beteendet. UEBA identifierar sådana händelser och korrelerar dem med andra misstänkta händelser så att säkerhetsteamen kan få en lista över de mest riskfyllda enheterna och agera på dem innan de orsakar skada. Att upptäcka dataintrång, policyöverträdelser, privilegiemissbruk och andra insiderhot mycket snabbare och effektivare bidrar till att begränsa skadorna från attacker.

Cyberbrottslingar försöker hela tiden infiltrera dina system. Och när de får åtkomst sker det ofta genom medarbetarmisstag. Enligt Verizons rapport om utredningar av dataintrång 2021 är ransomwares vanligaste ingångspunkt nätfiske, vilket utgör 98 % av alla incidenter och 93 % av alla intrång. Många intrång beror på att en anställd har lurats att installera skadlig programvara på sin dator.

Väl inne i systemet kan brottslingar ändra behörigheter och till och med skapa nya användare. I värsta fall kan de komma åt skyddade data och din privata information är inte längre under din kontroll.

Lyckligtvis upptäcker UEBA alla dessa händelser. Även om angripare riktar in sig på dina molnbaserade enheter och autentiseringssystem från tredje part, är UEBA utformat för att upptäcka dessa försök och låta analytiker blockera dem.

Hotbilden blir alltmer komplex. Det är nu nödvändigt att använda intelligent maskininlärningsteknik, även för grundläggande säkerhetsprocesser.

Förstå historien: UEBA kontra UBA?

UBA, eller användarbeteendeanalys, beskriver processen för att spåra, samla in och utvärdera användardata och aktiviteter inom IT-infrastrukturen.

2 015 definierade Gartner en mer utvidgad term, UEBA, eller användar- och entitetsbeteendeanalys. Den erbjöd samma möjligheter som UBA och lade till möjligheten att spåra aktiviteter för icke-entiteter, inklusive enheter, applikationer och servrar.

Den grundläggande skillnaden är att UEBA kombinerar användarbeteende med beteende från maskiner istället för att bara analysera användarbeteendedata. Alla IT-system är sammankopplade med både människor och applikationer.

Hur UEBA använder maskininlärning

UEBA använder maskininlärningsalgoritmer och statistiska analyser för att identifiera onormala nätverksaktiviteter. Efter att UEBA byggt upp en baslinje för varje entitets förväntade beteenden och åtgärder i nätverket, kan det sedan undersöka data och utvärdera alla åtgärder mot dessa baslinjer.

Med ett stulet lösenord kan en angripare gå in i ett system. UEBA övervakar dock alla pågående aktiviteter och fångar upp subtila skillnader mellan beteenden inom din organisation. Ett exempel på beteendeskillnader kan ses med grupperingen av kollegor: UEBA skapar inte bara en baslinje för varje användare, utan även team eller definierade grupper etc. Till exempel, om någon i ett team får tillgång till en ovanlig fil för dem, men resten av teamet får tillgång till filen regelbundet, flaggas inte beteendet och blir inte en falsk positiv eftersom det inte är onormalt för teamet. ”UEBA övervakar dessa subtila skillnader och skapar en baslinjejämförelse,vilket minskar antalet falska positiva när en individ gör något nytt, vilket annars är en vanlig sak att göra inom teamet.” Detta ökar din säkerhetsnivå dramatiskt.

Så snart angriparen loggar in med ett stulet lösenord jämför UEBA detaljerna om vad som händer med den faktiska lösenordsägarens baslinje av beteenden. För att förbli oupptäckt måste hackaren framgångsrikt kopiera en annan persons normala mönster. Så fort deras handlingar inte är vettiga påpekar UEBA det.

Tack vare sin förmåga att bearbeta stora datamängder är maskininlärning drastiskt mer kapabel att identifiera avancerade hot än en mänsklig analytiker. Den kan också identifiera och kvantifiera beteendemönster som en mänsklig analytiker kanske inte har beaktat.

Resultatet är detektering av avvikelser i alla dina system, som applikationer, nätverk, filfunktioner och användaråtgärder. Alla avvikelser som avviker från föregående mönster dokumenteras som potentiellt riskfyllda. Organisationen informeras sedan genom automatiserade varningar och potentiella hot prioriteras i betydelse, vilket gör det enkelt att hantera dem.

Maskininlärning kan också känna igen något ovanligt – även när aktiviteten ännu inte har förståtts. Maskininlärning fortsätter att ”lära sig” och anpassar sig till beteendet hos legitima användare.

UEBA som komplement till SIEM

Säkerhetsinformation och händelsehantering (SIEM) är en viktig teknik som bygger på regler för att analysera data och samtidigt ge realtidsinsikter om datamönster och trender. På grund av dessa regler kan skickliga angripare oftast hitta ett sätt att ta sig runt dem.

Därför är UEBA ett kompletterande verktyg till SIEM eftersom det tittar på medarbetarnas beteende och inte är regelbaserat. I stället används avancerade algoritmer för att upptäcka riskabla avvikelser som annars skulle vara svåra att upptäcka i SIEM-lösningen.

Bästa praxis är att använda en blandning av båda. Ditt nätverk blir säkrare när du kombinerar både UEBA och SIEM.

SIEM VS UEBA Infographic

UEBA gynnar organisationer och säkerhetsanalytiker

Genom att integrera UEBA med SIEM kan du öka antalet säkerhetsanvändningsfall du täcker.

UEBA erbjuder identifiering av insiderhot, men kan avslöja både externa attacker som har trängt in i en organisations omkrets och interna beteenden som kan hota företagets verksamhet. UEBA förbättrar också effektiviteten hos befintliga säkerhetsverktyg, stödjer enhetsövervakning och hjälper organisationer att efterleva branschregler.

Beteendeanalysen som är inbyggd i UEBA ger svaret på frågan:

Vad är normalt och vad är onormalt?

Utan UEBA behöver analytiker skapa komplicerade, fördefinierade regler för att definiera vad som är tillåtet. Eftersom varje individ i din organisation har olika vanor skulle det bli en lång lista – särskilt om du anställer hundratals medarbetare. Och ännu värre är att det aldrig kommer att vara definitivt.

Med UEBA får analytiker stöd av maskininlärning för att spåra alla användare och enheter och hjälpa till att bestämma vad de ska leta efter. Det kraftfulla resultatet är att UEBA ger analytiker situationsmedvetenhet före, under och efter incidenthantering.

Viktiga fördelar med UEBA:

  • Automatisk hotdetektion: Med hjälp av maskininlärning och beteendeanalys kan företag minska effekterna av bristen på säkerhetsanalytiker och optimera befintliga resurser för hotdetektion. Detta inkluderar upptäckt av komprometterade konton, brute force-attacker, ändringar av behörigheter, skapandet av privilegierade användare och brott mot skyddade data.
  • Minskad risk: Komprometterade användarkonton ger cyberbrottslingar intern åtkomst till ditt nätverk, vilket leder till förlust eller skada. Tidig upptäckt av komprometterade inloggningsuppgifter är avgörande för att minska risker och dataförluster.
  • Minskad genomsnittlig responstid (MMtR): UEBA använder sig av high fidelity-riskpoäng för att minska svarstiden vid attacker. Ju snabbare ditt säkerhetsteam är medveten om ett intrång, desto större blir deras förmåga att kontrollera det.
  • Reducerat buller: Beteendeanalys hjälper till att eliminera falska positiva resultat. I samband med ökad hotbelastning kan falska positiva resultat vara överväldigande för ett säkerhetsteam. Många säkerhetscentraler står inför en ständig utmaning när det gäller att fånga upp eftersläpande larm. Med stöd för maskininlärning får säkerhetsteamen mer tid och möjlighet att fokusera på att upptäcka aktiviteter som ger de mest betydande riskerna och prioriterar åtgärder för de mest kritiska hoten som organisationen står inför.

Begränsningar i UEBA

Alla cybersäkerhetsverktyg har inneboende styrkor och begränsningar. Tyvärr vet även angripare detta. Därför tenderar kriminella att fokusera sina ansträngningar på en viss programvaras begränsningar för att komma förbi den.

För att bekämpa detta tar cybersäkerhetsdesigners fram nya verktyg. Därför är det nödvändigt att ha en integrerad plattform med cyberverktyg. Du får mer omfattande skydd och insikter när du har flera strategier för att skydda dina data. I takt med att hotaktörerna blir alltmer innovativa och kreativa, måste skyddstekniken utvecklas för att möta utmaningen direkt.

Alla företag behöver tre grundläggande krav i sin cybersäkerhetsstrategi för att skydda sina digitala tillgångar och onlinesystem. Först och främst är det viktigt att du arbetar med kvalitetsdata. Utan kvalitetsdata är till och med de bästa maskininlärningsalgoritmerna ineffektiva. Följande krav är integration. Kommunikationen mellan en SIEM- och UEBA-lösning bör vara sömlös för effektiv prestanda. För det tredje måste din säkerhetsstruktur vara ”öppen” och kunna integrera framsteg inom cybersäkerhetsteknik. Alla UEBA som saknar i dessa kategorier kommer att leverera undermålig prestanda.

UEBA?r bra p? att identifiera insiderhot, men?ven p? att d?lja ett meddelande i ett meddelande, s?rskilt bilder, ?r det svagt. I takt med att fler hackare döljer skadlig programvara inuti bilder krävs det mer specialiserade verktyg för att vidta säkerhetsåtgärder.

LogPoint SIEM integreras sömlöst med UEBA.

Många cybersäkerhetsleverantörer erbjuder fristående cyberverktyg, men separata verktyg erbjuder ingen översikt och liten förmåga att se mönster i data. Dessutom kräver de kostsam kalibrering och ofta tidskrävande anpassning för att fungera. Många har också ofta komplicerade strukturer och prisstrukturer som ökar i proportion till datavolymen.

LogPoint SIEM är unikt i det globala cybersäkerhetslandskapet genom att framgångsrikt strukturera data vid intag på ett gemensamt språk. Den höga kvaliteten på data i LogPoint SIEM är avgörande för att få värde från maskininlärning och automatisering. Eftersom data är på ett gemensamt språk, erbjuder den möjligheten att integrera i realtid med alla LogPoints modulära cyberverktyg – inklusive UEBA.

LogPoint SIEM är ett intuitivt och kostnadseffektivt val för analytiker och organisationer tack vare dess prestanda direkt ur lådan och exakta förmåga att påskynda detektering och respons. LogPoints gemensamma språkstruktur möjliggör dessutom oändlig integrering av framtida verktyg. I takt med att dina skyddsbehov utvecklas, bör dina säkerhetssystem också göra det.

LogPoint-programvarans intelligenta precision har hjälpt hundratals företag att känna sig tryggare med cybersäkerhet. LogPoints metod för att poängsätta riskfyllda enheter med ett maximalt värde på 100 gör att du kan prioritera din tid på de högsta riskerna istället för andra lösningar med ett ständigt ökande värde som gör det omöjligt att prioritera hanteringen av de högsta riskerna. Denna avancerade teknik gör det möjligt för LogPoint att erbjuda en kommersiell modell med prediktiv prissättning och inga dolda kostnader. Det är den perfekta plattformen för ditt företag.

Kontakta LogPoint så hjälper vi till att skydda ditt företag från cyberhot.

Best Practices for UEBA Infographic

Kontakt Logpoint

Kontakt os og lær hvorfor markedsledende firmaer vælger Logpoint:

Kontakt LogPoint

Learn more about Logpoint

Boka en demo
Kundcase
Recensioner