Лучшие инструменты анализа поведения пользователей и объектов (UEBA) для расширенного обнаружения угроз
Как искусственный интеллект и машинное обучение повышают кибербезопасность предприятия
Соединение всех точек в сложном ландшафте угроз
Испытайте безопасность на основе искусственного интеллекта в действии!
Откройте для себя передовой искусственный интеллект Stellar Cyber для мгновенного обнаружения угроз и реагирования на них. Запланируйте демонстрацию сегодня!
Понимание кибербезопасности UEBA и ее критической роли
Современный ландшафт угроз привел к кардинальным изменениям в подходах к безопасности. Традиционное обнаружение на основе сигнатур не срабатывает, когда злоумышленники используют легитимные учётные данные и следуют привычным рабочим процессам. UEBA решает эту проблему, устанавливая базовые поведенческие характеристики пользователей и организаций, а затем применяя алгоритмы машинного обучения для выявления отклонений, которые могут указывать на компрометацию.
Утечки данных Snowflake в 2024 году прекрасно иллюстрируют эту проблему. Злоумышленники использовали ранее украденные учётные данные для доступа к облачным платформам, что затронуло такие крупные компании, как Ticketmaster, Santander и AT&T. Скомпрометированные учётные данные не были получены путём изощрённого взлома; они были приобретены в результате предыдущих утечек данных и операций по подмене учётных данных. Это иллюстрирует, как уязвимости в системе идентификации накапливаются со временем, приводя к каскадным рискам во всей цифровой экосистеме.
Обратите внимание на поведенческие паттерны, которые традиционные средства безопасности полностью игнорируют. Злоумышленник, использующий украденные учётные данные, может получить доступ к системам в обычные рабочие часы, использовать легитимные приложения и протоколы, сначала следовать стандартным рабочим процессам пользователя, постепенно повышая привилегии и похищая данные через разрешённые каналы. Каждое действие по отдельности кажется нормальным. Только при комплексном анализе выявляются вредоносные паттерны, что подчёркивает, почему поведенческая аналитика имеет решающее значение для эффективного обнаружения угроз.
Определение UEBA посредством обнаружения аномалий и поведенческого анализа
Аналитика поведения пользователей и сущностей представляет собой смену парадигмы от реактивного к проактивному мониторингу безопасности. Решения UEBA не просто выявляют известные сигнатуры атак, а непрерывно отслеживают действия пользователей во всех системах и приложениях для выявления подозрительных моделей поведения. Эта дисциплина включает в себя три основные функции, которые работают совместно: возможности обнаружения, отслеживающие действия в группах одноранговых пользователей, аналитические модули, сопоставляющие множество точек данных, и механизмы реагирования, автоматически локализующие угрозы.
Современные решения UEBA объединяют в себе множество методов обнаружения для обеспечения комплексного охвата. В основе лежит поведенческая аналитика, которая устанавливает базовые показатели для нормальной активности пользователей и выявляет отклонения, которые могут указывать на компрометацию. Эти системы изучают типичные закономерности для отдельных пользователей, групп пользователей и организационных ролей, чтобы выявлять едва заметные аномалии, которые пропускают системы на основе правил.
Статистическое моделирование, используемое платформами UEBA, создаёт количественные базовые показатели нормального поведения, учитывая вариации в действиях пользователей в разные периоды времени, в разных местах и бизнес-контекстах. Алгоритмы машинного обучения составляют основу эффективных систем благодаря моделям контролируемого обучения, которые обучаются на размеченных наборах данных, и неконтролируемому обучению, которое обнаруживает ранее неизвестные аномалии путём выявления выбросов в поведенческих данных.
Структура сравнения и оценки UEBA
Методы обнаружения и подходы к оценке рисков
Наиболее эффективные платформы UEBA сочетают в себе несколько аналитических подходов для обеспечения комплексного охвата угроз. В основе аналитического ядра лежит статистический анализ, использующий передовые математические модели для выявления существенных отклонений от ожидаемого поведения. Алгоритмы машинного обучения с учителем и без учителя анализируют большие объёмы данных, при этом обучение без учителя выявляет неизвестные закономерности атак без предварительного знания.
Моделирование временного поведения добавляет критически важный контекст для обнаружения аномалий, анализируя действия сущностей в различных временных измерениях, включая почасовые закономерности, ежедневные распорядки дня и сезонные колебания. Эта временная осведомлённость позволяет системам отличать законные операционные изменения от вредоносных действий. Например, доступ руководителя к конфиденциальной финансовой информации в рабочее время является типичным, но та же активность в 3 часа ночи из другого места приведёт к оценке высокого риска.
Динамическая настройка пороговых значений позволяет системам обнаружения адаптироваться к моделям поведения в новых организационных контекстах и меняющимся ландшафтам угроз. Вместо того чтобы полагаться на статические пороговые значения, генерирующие избыточное количество ложных срабатываний или пропускающие маломощные атаки, современные платформы корректируют свою чувствительность на основе реальных результатов и отзывов аналитиков.
Анализ 5 лучших платформ и поставщиков UEBA
Ведущие решения UEBA к 2025 году
1. Open XDR от Stellar Cyber
Stellar Cyber выделяется своим подходом Open XDR, объединяющим возможности SIEM, NDR, UEBA и автоматизированного реагирования на единой платформе. Многоуровневый ИИ-модуль Multi-Layer AI™ автоматически анализирует данные по всем направлениям атак, выявляя реальные угрозы и сокращая количество ложных срабатываний за счёт корреляции оповещений с готовыми к расследованию случаями. Этот интегрированный подход решает фундаментальные проблемы, присущие традиционным системам безопасности, обеспечивая комплексное обнаружение угроз без необходимости управления многоточечными решениями.
2. Exabeam Smart Timeline™
3. Securonix
4. Microsoft Sentinel
Реальные приложения UEBA и недавние инциденты безопасности
Извлеченные из нарушений безопасности в 2024–2025 годах
Недавние громкие инциденты безопасности демонстрируют критическое значение поведенческой аналитики для выявления сложных схем атак. Атака с использованием программы-вымогателя Change Healthcare в начале 2024 года наглядно демонстрирует, как злоумышленники используют уязвимости, связанные с идентификацией. Группа ALPHV/BlackCat получила доступ через сервер без многофакторной аутентификации, что в конечном итоге затронуло более 100 миллионов медицинских карт пациентов. Этот инцидент наглядно демонстрирует, как системы UEBA могли обнаружить необычные схемы доступа и локализовать угрозу до её масштабного распространения.
В результате утечки данных National Public Data в апреле 2024 года были раскрыты 2.9 миллиарда записей, что потенциально затронуло практически каждого американца. Масштаб инцидента свидетельствует о компрометации высокопривилегированных систем с широким доступом к данным, демонстрируя, насколько важен мониторинг привилегированных учётных записей для выявления необычной активности до того, как она перерастёт в серьёзные инциденты. Платформы UEBA превосходно выявляют подобные схемы эскалации привилегий благодаря постоянному мониторингу действий административных учётных записей.
Недавние атаки на критически важную инфраструктуру, включая атаки на системы SAP NetWeaver, организованные связанными с Китаем APT-группами, демонстрируют, как злоумышленники используют недавно обнаруженные уязвимости в больших масштабах. В результате атаки было скомпрометировано не менее 581 критически важной системы по всему миру в газовом, водном и медицинском секторах. Платформы поведенческой аналитики, обеспечивающие быстрый анализ уязвимостей и атрибуцию злоумышленников, позволяют быстрее реагировать на эти систематические атаки.
Интеграция платформы MITRE ATT&CK для UEBA
Фреймворк MITRE ATT&CK обеспечивает необходимую структуру для внедрения поведенческой аналитики, классифицируя поведение злоумышленников по стандартизированным тактикам и методам. Современные решения UEBA автоматически сопоставляют обнаруженную активность с конкретными методами ATT&CK, обеспечивая систематический анализ угроз и планирование реагирования, одновременно преобразуя статические упражнения по обеспечению соответствия в динамическую аналитику угроз.
Методы атак, ориентированные на идентификацию, в рамках данной платформы охватывают различные тактики, от первоначального доступа до эксфильтрации. Метод T1110 (Brute Force) представляет собой один из наиболее распространённых методов атак, включающий многократные попытки входа в систему с целью компрометации учётных записей пользователей. Метод T1078 (Valid Accounts) описывает, как злоумышленники используют легитимные учётные данные для сохранения активности и избежания обнаружения, а метод T1556 (Modify Authentication Process) объясняет, как изощрённые злоумышленники изменяют механизмы аутентификации.
Решения UEBA напрямую сопоставляют свои возможности обнаружения с методами MITRE, предоставляя организациям чёткое представление о своей системе защиты. Это сопоставление помогает выявить пробелы, где может потребоваться дополнительный мониторинг или контроль. Например, если системы эффективно обнаруживают атаки T1110 (Brute Force), но не обеспечивают защиту от атак T1589 (Gather Victim Identity Information), организации могут в первую очередь улучшить систему для устранения этого пробела.
Стратегии внедрения и соображения по развертыванию
Поэтапный подход к развертыванию UEBA
Успешное внедрение UEBA требует тщательного планирования и поэтапного развертывания, а не попыток комплексного внедрения поведенческой аналитики одновременно во всех средах. Службам безопасности следует придерживаться структурированного подхода, который начинается с обнаружения активов и установления базового уровня, уделяя особое внимание комплексной инвентаризации активов и сопоставлению пользователей для выявления критически важных систем, привилегированных пользователей и хранилищ конфиденциальных данных.
На первом этапе следует сосредоточиться на мониторинге среды с высоким уровнем риска, развернув возможности UEBA в первую очередь в средах с наибольшими рисками безопасности, как правило, в административных системах, финансовых приложениях и базах данных клиентов. Такой подход позволяет эффективно устанавливать базовые поведенческие уровни для привилегированных пользователей и критически важных учетных записей служб, быстро демонстрируя ценность.
Третий этап предполагает комплексное расширение охвата, постепенно расширяя мониторинг UEBA на всех пользователей и системы, обеспечивая при этом надлежащую интеграцию с существующими инструментами безопасности на протяжении всего процесса. На этом этапе расширения организации должны отслеживать производительность системы и корректировать аналитические модели на основе наблюдаемых моделей поведения.
Модели интеграции и эксплуатационные требования
Эффективное внедрение UEBA требует бесшовной интеграции с существующими инструментами безопасности и корпоративными системами. Интеграция инструментов безопасности должна включать двунаправленный поток данных с системами SIEM, возможности корреляции оповещений, интеграцию управления делами, автоматизацию рабочих процессов и синхронизацию отчётности для максимальной эффективности платформы.
Интеграция управления идентификацией становится критически важной для комплексного поведенческого мониторинга, требующего подключения к службе каталогов, интеграции системы управления доступом, мониторинга привилегированных учётных записей, согласования фреймворка аутентификации и реализации контроля доступа на основе ролей. Эта интеграция обеспечивает системам UEBA доступ к полной информации о пользовательском контексте и точный поведенческий анализ.
Оптимизация производительности включает оптимизацию обработки данных посредством настройки запросов, стратегий кэширования, управления индексами, параллельной обработки и распределения ресурсов. Управление хранилищем требует тщательного планирования политик хранения данных, стратегий архивирования, многоуровневого хранения, методов сжатия и процедур очистки для поддержания производительности системы в масштабируемом масштабе.
Преодоление общих проблем реализации
Интеграция и масштабирование данных представляют собой серьёзные проблемы при развёртывании UEBA, поскольку системы используют комплексные, высококачественные данные из систем управления идентификацией, журналов приложений, сетевого трафика, телеметрии конечных точек и т. д. Интеграция этих источников в различных форматах и объёмах может быть сложной и трудоёмкой, требуя значительного планирования и технических знаний.
Ложные срабатывания остаются серьёзной проблемой, несмотря на передовую аналитику. Если системы генерируют слишком много оповещений о безобидных аномалиях, аналитики безопасности могут оказаться перегруженными или потерять чувствительность. Эта проблема часто связана с незрелым базовым уровнем безопасности или недостаточным контекстом в поведенческих моделях, хотя качество оповещений обычно улучшается со временем, по мере того как системы обучаются и совершенствуют оценку рисков.
Требования к навыкам и ресурсам представляют собой постоянную проблему, поскольку платформы UEBA требуют квалифицированного персонала для настройки, настройки и обслуживания. Организациям нужны аналитики со знаниями в области поведенческой аналитики, обнаружения угроз и реагирования на инциденты, а инженеры по обработке данных могут потребоваться для обеспечения надлежащего сбора и нормализации данных. Небольшим организациям может не хватать опыта или персонала для поддержки полномасштабных внедрений.
Архитектура NIST Zero Trust и соответствие UEBA
Принципы нулевого доверия и поведенческая аналитика
Архитектура нулевого доверия NIST SP 800-207 устанавливает семь основных принципов, которые фундаментально меняют подход организаций к мониторингу безопасности. Принцип «никогда не доверяй, всегда проверяй» этой структуры требует непрерывной аутентификации и авторизации для всех запросов на доступ, предполагая, что конечные точки и пользователи могут быть скомпрометированы в любой момент, и требуя постоянной проверки состояния безопасности.
Принцип 5 Zero Trust конкретно описывает требования к мониторингу: «Предприятие контролирует и оценивает целостность и состояние безопасности всех принадлежащих и связанных с ним активов». Это требование требует возможностей непрерывного мониторинга, которые традиционные решения безопасности не могут эффективно обеспечить, что требует поведенческой аналитики, способной обнаруживать незначительные изменения в поведении пользователей и организаций.
Платформы UEBA поддерживают реализацию модели Zero Trust посредством непрерывного мониторинга поведения пользователей, устройств и приложений во всех точках сети. Механизмы поведенческого анализа устанавливают рейтинги доверия на основе исторических моделей и текущих действий, что позволяет принимать динамические решения о доступе, адаптирующиеся к меняющимся условиям риска и сохраняющие при этом эксплуатационную эффективность.
Интеграция обнаружения и реагирования на угрозы конфиденциальности
Возможности обнаружения и реагирования на угрозы конфиденциальности (ITDR) естественным образом интегрируются с архитектурой Zero Trust для мониторинга действий привилегированных учётных записей и обнаружения атак с использованием учётных данных. Системы UEBA анализируют шаблоны аутентификации, запросы на доступ и использование привилегий, чтобы выявлять потенциальные индикаторы компрометации до того, как они перерастут в серьёзные инциденты безопасности.
Утечка Microsoft Midnight Blizzard в 2024 году продемонстрировала важность возможностей быстрого реагирования, интегрированных с поведенческой аналитикой. Спонсируемые российским государством злоумышленники атаковали внутренние системы Microsoft, продемонстрировав, как автоматизированные системы реагирования могли обнаружить необычные схемы доступа и ограничить масштаб атаки благодаря немедленным мерам сдерживания.
Политики сегментации и микросегментации сети значительно выигрывают от анализа трафика на основе искусственного интеллекта, который выявляет допустимые шаблоны взаимодействия и отмечает потенциальные нарушения политики или попытки бокового смещения. Такая интеграция гарантирует, что сетевые элементы управления Zero Trust динамически адаптируются к данным поведенческой аналитики, а не полагаются на статические правила.
Измерение успеха UEBA и влияния на бизнес
Ключевые показатели эффективности программ UEBA
Организации, внедряющие решения UEBA, должны установить четкие показатели успеха, которые продемонстрируют ценность программы для руководства и позволят направлять дальнейшие усилия по оптимизации. Среднее время обнаружения (MTTD) измеряет скорость обнаружения угроз безопасности организациями, при этом эффективное внедрение UEBA значительно сокращает время обнаружения по сравнению с традиционными подходами к обеспечению безопасности.
Среднее время реагирования (MTTR) отслеживает время от обнаружения угрозы до её локализации. Системы UEBA предоставляют контекстно-обоснованные оповещения, которые ускоряют расследование и реагирование. Сокращение объёма оповещений количественно определяет снижение количества ложноположительных оповещений. Качественная поведенческая аналитика должна снизить нагрузку на аналитиков, сохраняя или улучшая показатели обнаружения угроз.
Анализ затрат и выгод демонстрирует убедительное финансовое обоснование инвестиций в UEBA. Организации сообщают о значительном улучшении возможностей обнаружения угроз: системы обнаружения аномалий на основе машинного обучения сокращают количество ложных срабатываний до 60% по сравнению с традиционными подходами, основанными на правилах. Это значительно повышает производительность аналитиков и снижает утомляемость от оповещений, одновременно ускоряя выявление реальных угроз.
Снижение риска и финансовое воздействие
Прямая экономия средств включает в себя сокращение сверхурочных часов работы аналитиков безопасности, снижение затрат на реагирование на инциденты и предотвращение расходов на нарушения безопасности, которые организации могут количественно оценить на основе исторических данных об ущербе от инцидентов безопасности. Косвенные выгоды включают в себя улучшение соответствия требованиям, повышение доверия клиентов и конкурентное преимущество благодаря превосходным возможностям обеспечения безопасности, которые обеспечивают существенную долгосрочную ценность.
Снижение рисков представляет собой основное ценностное предложение UEBA, позволяя организациям моделировать потенциальные затраты на взломы на основе средних показателей по отрасли и демонстрировать снижение рисков с помощью поведенческой аналитики. Согласно недавним исследованиям, средние годовые расходы на управление инсайдерскими рисками достигли 17.4 млн долларов США на организацию, а средний ущерб от кражи учетных данных составляет 779 797 долларов США на инцидент.
Данные показывают прямую корреляцию между скоростью обнаружения инцидентов и общим воздействием на затраты. Организации, тратящие в среднем 211 021 доллар США на меры сдерживания, но всего 37 756 долларов США на проактивный мониторинг, демонстрируют реактивную позицию, которая увеличивает общий финансовый эффект. Наиболее эффективный подход к сокращению затрат заключается в перераспределении инвестиций в проактивные решения UEBA, которые значительно сокращают окно обнаружения.
Выбор платформы UEBA
Изменение угроз кибербезопасности требует фундаментального перехода от реактивного обнаружения на основе сигнатур к проактивной поведенческой аналитике. Лучшие инструменты UEBA предоставляют организациям контекстную информацию, необходимую для обнаружения сложных атак, обходящих традиционные средства защиты периметра. Благодаря непрерывному мониторингу поведения пользователей и организаций эти платформы устанавливают базовые показатели, позволяющие на ранней стадии выявлять внутренние угрозы, неправомерное использование учётных данных и сложные постоянные угрозы.
Выбор платформы UEBA зависит от потребностей организации, существующей инфраструктуры и возможностей отдела безопасности. Подход Stellar Cyber Open XDR предлагает интегрированные возможности SIEM, NDR и UEBA, идеально подходящие для компаний среднего бизнеса с небольшими отделами безопасности. Такие известные платформы, как Exabeam, Securonix и Microsoft Sentinel, обладают уникальными преимуществами, подходящими для различных организационных контекстов и сценариев использования.
Успешное внедрение UEBA требует тщательного планирования, поэтапного развертывания и постоянной оптимизации для максимальной точности обнаружения и минимизации ложных срабатываний. Интеграция с архитектурой Zero Trust и фреймворками MITRE ATT&CK обеспечивает полный охват современных методов атак, одновременно поддерживая требования соответствия и эксплуатационную эффективность.
Финансовый эффект от эффективного внедрения поведенческой аналитики выходит за рамки прямой экономии средств и включает в себя снижение рисков, повышение уровня соответствия требованиям и конкурентное преимущество за счет превосходных возможностей безопасности. По мере развития угроз и расширения областей атак платформы UEBA будут становиться все более важными для организаций, стремящихся поддерживать эффективную безопасность в условиях современных угроз.