Что такое аналитика пользовательских сущностей и поведения (User Entity and Behavior Analytics)?UEBA)?
Следующее поколение SIEM
Звездная кибер-компания следующего поколения SIEMкак важнейший компонент в рамках Звездной Киберсистемы Open XDR Платформа...
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!
Нарастающий кризис: почему традиционные инструменты безопасности неэффективны
Ошеломляющие масштабы атак, основанных на идентификации
Современные злоумышленники кардинально изменили свою тактику. Им больше не нужно тратить время на прорыв сетевых периметров, ведь можно просто войти через главный вход, используя легитимные учетные данные. Статистика рисует отрезвляющую картину, которая должна насторожить каждого руководителя службы информационной безопасности, управляющего небольшими группами безопасности.
Согласно отчётам Verizon о расследовании утечек данных за 70 и 2024 годы, последние данные показывают, что 2025% нарушений начинаются с кражи учётных данных. Это представляет собой фундаментальное изменение в методологии атак. Киберпреступники понимают, что компрометация одной личности часто приносит больше пользы, чем попытка взломать сетевую защиту. Атака программы-вымогателя Change Healthcare прекрасно иллюстрирует эту тенденцию.
В начале 2024 года группа ALPHV/BlackCat проникла в системы Change Healthcare, воспользовавшись отсутствием многофакторной аутентификации на одном сервере. Эта уязвимость привела к перебоям в поставках рецептурных препаратов по всей стране, длившимся более десяти дней. Расходы на восстановление превысили 1 миллиард долларов. Атака оказалась успешной, поскольку традиционные системы безопасности разрушаются, когда злоумышленники получают легитимные учетные данные.
Рассмотрим утечку данных National Public Data в 2024 году, в результате которой потенциально были раскрыты 2.9 миллиарда записей. Этот масштабный инцидент демонстрирует, как злоумышленники действуют незамеченными в распределённых системах, когда у служб безопасности нет комплексного мониторинга поведения. Традиционные инструменты безопасности просто не способны сопоставлять угрозы, основанные на идентификации, в сложных гибридных средах.
Утечка данных Microsoft Midnight Blizzard ещё раз иллюстрирует эту проблему. В период с ноября 2023 года по январь 2024 года связанные с Россией злоумышленники взломали корпоративные учётные записи электронной почты, используя токены OAuth для обхода многофакторной аутентификации. Они получили доступ к почтовым ящикам Microsoft Exchange Online, раскрыв данные о переписке между Microsoft и федеральными агентствами США. Даже организации, специализирующиеся на защите персональных данных, сталкиваются с этими изощрёнными атаками с использованием учётных данных.
Эпидемия внутренней угрозы
Внутренние угрозы представляют собой ещё более сложную ситуацию. Отчёт Verizon о расследованиях утечек данных за 2024 год показывает, что инциденты, связанные с инсайдерской деятельностью, составляют почти 60% всех утечек данных. Эта статистика подчёркивает суровую реальность: главная угроза вашей безопасности — это не хакер в толстовке с капюшоном, а люди, которым вы доверяете.
В 17.4 году организации в среднем тратили 2025 млн долларов в год на борьбу с внутренними угрозами. Это на целых 40% больше, чем в 2019 году. Ещё более тревожным является тот факт, что 83% организаций сообщили как минимум об одном нарушении безопасности, связанном с внутренними угрозами, за последний год. Почти у половины организаций частота таких нарушений увеличилась.
Атака на MGM Resorts в сентябре 2023 года продемонстрировала, как социальная инженерия может разрушить крупные организации. Киберпреступники из Scattered Spider успешно выдали себя за сотрудника во время звонка в службу поддержки. Они проанализировали профиль сотрудника в LinkedIn, чтобы повысить его доверие. Этот единственный телефонный звонок привёл к получению прав суперадминистратора в среде Okta MGM.
Последствия были серьёзными: более 36 часов простоя ИТ-систем, почти 10 миллионов долларов единовременных расходов и предполагаемый убыток в размере 100 миллионов долларов скорректированной прибыли от недвижимости. Клиенты не могли заходить в гостиничные номера, пользоваться лифтами и игровыми приставками. Этот инцидент наглядно демонстрирует, как инсайдерские угрозы могут полностью обходить традиционные меры безопасности.
Проблема поведенческих слепых пятен
Почему традиционные средства безопасности не справляются с этими угрозами? Ответ кроется в фундаментальной философии их разработки. Устаревшие системы безопасности фокусируются на известных сигнатурах угроз и защите периметра сети. Они превосходно обнаруживают известные вредоносные программы и блокируют подозрительные IP-адреса. Однако им не хватает контекстной информации для выявления поведенческих аномалий.
Рассмотрим типичный сценарий: сотрудник, который обычно работает с 9 до 5 и просматривает стандартные финансовые отчёты, внезапно загружает конфиденциальные файлы в 3 часа ночи. Традиционные средства безопасности могут регистрировать эти события отдельно. Они не способны сопоставлять эти действия в целостную картину угрозы. Именно здесь аналитика поведения пользователей становится незаменимой.
UEBA Определение: Платформа поведенческой аналитики, которая отслеживает пользователей и объекты во времени для установления базовых показателей и выявления аномалий, в частности, внутренних угроз и неправомерного использования учетных данных. В отличие от обнаружения на основе сигнатур, UEBA Анализирует модели поведения для выявления отклонений, которые могут сигнализировать об угрозе безопасности.
Понимание UEBAОсновные концепции и архитектура
Что такое аналитика сущностей и поведения пользователей?
- Сбор и интеграция данных: UEBA Платформы собирают данные из множества источников, включая системные журналы, сетевой трафик, телеметрию конечных устройств и сигналы из облака. Этот комплексный сбор данных создает единое представление об активности пользователей и объектов по всей инфраструктуре.
- Установление базового уровня поведения: алгоритмы машинного обучения анализируют собранные данные для определения нормальных моделей поведения. Система изучает, как пользователи обычно взаимодействуют с системами, когда они получают доступ к ресурсам и что считается стандартным уровнем активности.
- Выявление аномалий и оценка рисков: UEBA Система непрерывно отслеживает текущую активность, сравнивая ее с установленными базовыми показателями. При отклонении поведения от нормальных моделей система присваивает баллы риска, исходя из серьезности и контекста аномалии.
UEBA Интеграция с современными фреймворками безопасности
Фреймворк MITRE ATT&CK предоставляет важнейший контекст для UEBA Реализация. Эта общепризнанная во всем мире база знаний документирует тактику и методы противников, наблюдаемые в реальных атаках. UEBA Эти решения сопоставляют поведенческие аномалии с конкретными методами MITRE ATT&CK, предоставляя группам безопасности полезную информацию для принятия решений.
Например, доступ сотрудника к системам за пределами его обычной компетенции может указывать на разведывательную деятельность, соответствующую методу MITRE ATT&CK T1087 (обнаружение учетных записей). UEBA Системы могут автоматически помечать такое поведение и предлагать соответствующие стратегии смягчения последствий в рамках структуры MITRE.
Принципы архитектуры «нулевого доверия» NIST SP 800-207 идеально соответствуют UEBA возможности. Основной принцип нулевого доверия «никогда не доверяй, всегда проверяй» требует непрерывного мониторинга и проверки всей сетевой активности. UEBA Эта возможность обеспечивается за счет установления доверия посредством постоянного анализа поведения.
Архитектура нулевого доверия, как определено в стандарте NIST SP 800-207, предполагает отсутствие неявного доверия, основанного на местоположении в сети или принадлежности активов. Каждый запрос на доступ должен оцениваться на основе множества факторов, включая идентификацию пользователя, состояние устройства и контекст поведения. UEBA Расширяет возможности реализации концепции «нулевого доверия», предоставляя поведенческий контекст, необходимый для принятия динамических решений о доверии.
Передовые методы аналитики
Современные UEBA В решениях используются сложные аналитические методы, выходящие далеко за рамки простых оповещений на основе правил. Статистическое моделирование устанавливает количественные базовые показатели нормального поведения. Эти модели учитывают вариации в действиях пользователей в разные периоды времени, в разных местах и в разных бизнес-контекстах.
Алгоритмы машинного обучения составляют основу эффективного UEBA системы. Модели контролируемого обучения тренируются на размеченных наборах данных для выявления известных моделей угроз. Неконтролируемое обучение обнаруживает ранее неизвестные аномалии путем выявления выбросов в поведенческих данных. Полуконтролируемые подходы сочетают оба метода для комплексного обнаружения угроз.
Анализ хронологии и сшивание сессий имеют решающее значение. UEBA Возможности, которые часто упускаются из виду группами безопасности. Современные атаки — это процессы, а не отдельные события. Злоумышленники могут войти в систему, используя одни учетные данные, провести разведку, а затем переключиться на другую учетную запись для горизонтального перемещения. UEBA Эти системы объединяют данные действия в связные сценарии атак.
Влияние на бизнес: количественная оценка UEBA Значение
Возможности обнаружения и показатели рентабельности инвестиций
Организации, внедряющие комплексные решения UEBA В отчетах о решениях отмечается значительное улучшение 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 снижение существенно повышает производительность аналитиков и уменьшает усталость от оповещений.
Скорость обнаружения угроз также существенно повышается. Традиционные подходы к обеспечению безопасности часто требуют в среднем 77 дней для обнаружения угроз со стороны инсайдеров. UEBA Системы с правильной реализацией способны выявлять аномалии поведения в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать до того, как будет нанесен существенный ущерб.
Анализ затрат раскрывает истинное ценностное предложение. Утечки данных, вызванные внутренними вредоносными угрозами, обходятся в среднем в 4.99 миллиона долларов на инцидент. Организации, использующие поведенческую аналитику, в 5 раз чаще обнаруживают угрозы и реагируют на них быстрее. Это повышение скорости и точности обнаружения напрямую влияет на снижение последствий утечек и связанных с ними расходов.
Сравнительный анализ: UEBA против традиционных инструментов безопасности
| Возможности | Традиционном SIEM | Инструменты ЭДР | UEBA Решение |
| Обнаружение известных угроз | Прекрасно | Прекрасно | Хорошо |
| Обнаружение неизвестных угроз | Не очень | Ограниченный | Прекрасно |
| Обнаружение внутренних угроз | Ограниченный | Ограниченный | Прекрасно |
| Ложный положительный рейтинг | Высокий | Средний | Низкий |
| Осведомленность о контексте | Ограниченный | Только конечная точка | Всесторонний |
| Обнаружение бокового движения | Не очень | Ограниченный | Прекрасно |
| Обнаружение неправомерного использования учетных данных | Не очень | Не очень | Прекрасно |
Это сравнение наглядно демонстрирует, почему командам безопасности необходимо... UEBA возможности наряду с традиционными инструментами. SIEM Системы отлично справляются с корреляцией и составлением отчетов о соответствии требованиям, но испытывают трудности с неизвестными угрозами. Инструменты EDR обеспечивают превосходную видимость конечных точек, но им не хватает контекста сети и идентификации. UEBA заполняет эти критические пробелы.
Реальный мир UEBA Приложения и варианты использования
Обнаружение сложных сценариев атак
Современные злоумышленники используют многоэтапные атаки, для эффективного обнаружения которых требуется поведенческая корреляция. Рассмотрим реалистичный сценарий, описанный в недавних инцидентах безопасности:
- Первоначальная компрометация: руководитель получает фишинговое письмо, содержащее вредоносный URL-адрес.
- Установка вредоносного ПО: руководитель загружает и запускает вредоносное ПО на своем ноутбуке.
- Повышение привилегий: вредоносное ПО использует уязвимости системы для получения административного доступа.
- Горизонтальное перемещение: злоумышленник получает доступ к файловым серверам в необычное время (2 часа ночи в будний день).
- Утечка данных: взломанная система генерирует чрезмерный DNS-трафик посредством туннелирования.
Каждое отдельное событие может казаться нормальным само по себе. Однако... UEBA Системы сопоставляют эти действия во времени и по источникам данных, чтобы выявить полную цепочку атак. Эта возможность сопоставления оказывается крайне важной для обнаружения сложных целевых атак (APT) и изощренных атак со стороны инсайдеров.
Борьба с угрозами нулевого дня и неизвестными угрозами
Традиционные инструменты безопасности, основанные на сигнатурах, по определению неэффективны против атак нулевого дня. Эти инструменты способны обнаруживать только известные шаблоны угроз. UEBA Данное ограничение устраняется посредством анализа исходного поведенческого состояния.
Когда в 2023 году произошла атака с использованием украденных учетных данных 23andMe, злоумышленники использовали ранее утекшие учетные данные для доступа к учетным записям пользователей. Они обошли стандартные средства защиты на основе сигнатур, повторно используя легитимные данные для входа в систему. Правильно реализованная система защиты от кражи учетных данных... UEBA Система бы выявила необычные схемы доступа, даже если бы сами учетные данные были действительными.
Инцидент с Norton LifeLock — ещё один пример. Примерно 925 000 учетных записей клиентов стали объектом атаки с использованием учётных данных. Злоумышленники пытались войти в систему, используя учётные данные, полученные в результате других утечек данных. UEBA Системы обнаружили бы аномальные попытки входа в систему с нескольких учетных записей, что позволило бы начать расследование до того, как произошла бы масштабная компрометация.
Отраслевой UEBA Области применения
Различные отрасли промышленности сталкиваются с уникальными проблемами, связанными с внутренними угрозами. UEBA решения посредством специализированных сценариев использования:
Медицинские организации: Медицинским работникам необходим доступ к медицинским записям пациентов в законных целях. UEBA Системы различают обычные действия по уходу за пациентами и подозрительные случаи доступа к данным. Например, доступ медсестры к сотням медицинских карт пациентов за пределами ее отделения вызовет срабатывание системы оповещения о подозрительном поведении.
Финансовые услуги: Банковская среда сталкивается с нормативными требованиями по мониторингу действий привилегированных пользователей. UEBA Системы отслеживают доступ финансовых аналитиков к данным клиентов, торговым системам и конфиденциальным финансовым отчетам. Необычные схемы, такие как доступ к анализу конкурентов вне рабочего времени, будут генерировать оповещения с оценкой риска.
Государственные учреждения: Организации государственного сектора работают с секретной информацией, требующей строгого контроля доступа. UEBA Осуществляет мониторинг деятельности лиц, имеющих допуск к секретной информации, для обеспечения соблюдения принципов необходимости получения информации. Доступ к информации, выходящей за рамки уровня допуска или должностных обязанностей лица, влечет за собой немедленное расследование.
Интеграция с Open XDR и платформы безопасности на основе искусственного интеллекта
Многоуровневый подход Stellar Cyber к ИИ
UEBA Интеграция с комплексными платформами безопасности для обеспечения максимальной защиты? Подход Stellar Cyber демонстрирует возможности унифицированного обнаружения и реагирования. Технология Multi-Layer AI™ автоматически анализирует данные со всей поверхности атаки. Это включает в себя конечные устройства, сети, облачные среды и операционные технологии.
UEBA Он служит одним из уровней в этой комплексной архитектуре. Он сопоставляет сигналы риска, основанные на идентификации личности, с телеметрией сети и конечных устройств. Эта корреляция обеспечивает группам безопасности полную видимость атак, а не разрозненные оповещения от отдельных инструментов безопасности.
Open XDR Эта платформа позволяет командам безопасности защищать облачные, локальные и ИТ/ОТ-среды с помощью единой консоли. В отличие от закрытых решений. XDR систем, Open XDR Работает с любыми базовыми средствами контроля безопасности, включая существующие решения EDR. Организации сохраняют свои текущие инвестиции, одновременно получая расширенные возможности поведенческого анализа.
Возможности интеграции API и автоматизации
Современные UEBA Решения должны беспрепятственно интегрироваться с существующей инфраструктурой безопасности. Компания Stellar Cyber Open XDR Платформа предоставляет более 500 интеграций с ИТ-инструментами и средствами безопасности. Надежная основа API OAS обеспечивает бесшовную интеграцию с существующими рабочими процессами.
Эта возможность интеграции крайне важна для организаций среднего размера с небольшими командами специалистов по безопасности. Вместо управления несколькими консолями безопасности аналитики работают в едином интерфейсе. UEBA Оповещения автоматически обогащаются контекстом из других инструментов безопасности, что значительно сокращает время расследования.
Возможности автоматического реагирования представляют собой еще один важный момент интеграции. Когда UEBA Системы, обнаруживающие аномалии поведения, представляющие высокий риск, запускают автоматизированные процессы реагирования. Это может включать блокировку учетной записи, карантин устройства или передачу информации старшим специалистам по безопасности.
Стратегии реализации и лучшие практики
Поэтапный UEBA Подход к развертыванию
Успешных UEBA Внедрение требует тщательного планирования и поэтапного развертывания. Организациям следует избегать попыток одновременного комплексного внедрения поведенческого анализа во всех средах. Вместо этого группам безопасности следует придерживаться структурированного подхода:
Этап 1: Обнаружение активов и установление базового уровня. Начните с комплексной инвентаризации активов и сопоставления пользователей. Определите критически важные системы, привилегированных пользователей и хранилища конфиденциальных данных. Эта основа позволит эффективно установить базовый уровень поведения.
Этап 2: Мониторинг среды повышенного риска. Развертывание. UEBA В первую очередь следует сосредоточиться на проверке возможностей в средах с наибольшими рисками безопасности. Как правило, это административные системы, финансовые приложения и базы данных клиентов. Основное внимание следует уделить установлению базовых показателей поведения для привилегированных пользователей и учетных записей критически важных служб.
Этап 3: Комплексное расширение охвата. Постепенное расширение. UEBA Мониторинг должен охватывать всех пользователей и системы. На этом этапе необходимо обеспечить надлежащую интеграцию с существующими инструментами безопасности. Необходимо отслеживать производительность системы и корректировать аналитические модели на основе наблюдаемых моделей поведения.
Требования к настройке и оптимизации
UEBA Для поддержания эффективности системы требуют постоянной настройки. Модели машинного обучения должны адаптироваться к меняющимся бизнес-процессам и поведению пользователей. Группы безопасности должны установить регулярные циклы проверки для оценки точности оповещений и базовой достоверности.
Настройка порогового значения оповещения представляет собой критически важную операцию по оптимизации. Начальный этап UEBA Внедрение систем безопасности часто приводит к чрезмерному количеству оповещений из-за излишне чувствительного обнаружения аномалий. Группам безопасности необходимо найти баланс между чувствительностью обнаружения и рабочей нагрузкой аналитиков. Слишком много ложных срабатываний приводит к усталости от оповещений и упущению реальных угроз.
Обновление базовых показателей поведения требует постоянного внимания. Бизнес-процессы развиваются, роли пользователей меняются, а внедрение технологий смещается. UEBA Системы должны учитывать эти законные изменения, сохраняя при этом возможности обнаружения угроз.
Измерение UEBA Успех и окупаемость инвестиций
Ключевые показатели эффективности
Организации, реализующие UEBA Для разработки решений необходимо установить четкие показатели успеха. Эти показатели демонстрируют ценность программы для высшего руководства и служат ориентиром для дальнейших усилий по оптимизации:
Среднее время обнаружения (MTTD) измеряет, насколько быстро организация выявляет угрозы безопасности. Эффективность UEBA Внедрение таких мер должно значительно сократить среднее время до наступления критического события (MTTD) по сравнению с традиционными подходами к обеспечению безопасности.
Среднее время реагирования (MTTR) отслеживает продолжительность периода от обнаружения угрозы до ее локализации. UEBA Эти системы предоставляют контекстно-ориентированные оповещения, которые ускоряют расследования и мероприятия по реагированию.
Сокращение количества оповещений количественно определяет снижение количества ложных срабатываний. Качественная поведенческая аналитика должна снизить нагрузку на аналитиков, сохраняя или улучшая показатели обнаружения угроз.
Структура анализа затрат и выгод
Для руководства высшего звена необходимо четкое финансовое обоснование. UEBA инвестиции. Группы специалистов по безопасности должны представить всесторонний анализ затрат и выгод, учитывающий как прямую, так и косвенную выгоду:
Прямая экономия затрат включает в себя сокращение сверхурочных расходов аналитиков безопасности, снижение затрат на реагирование на инциденты и предотвращение нарушений. Организации могут количественно оценить эту экономию, основываясь на исторических данных об ущербе от инцидентов безопасности.
Косвенные преимущества включают в себя улучшение соответствия требованиям, повышение доверия клиентов и конкурентное преимущество благодаря превосходной безопасности. Хотя эти преимущества сложнее оценить количественно, они часто имеют значительную долгосрочную ценность.
Снижение рисков является первостепенной задачей. UEBA Ценностное предложение. Организации могут моделировать потенциальные затраты, связанные с утечками данных, на основе средних показателей по отрасли и демонстрировать снижение рисков с помощью поведенческого анализа.
Новые тенденции и соображения
Эволюция искусственного интеллекта и машинного обучения
UEBA Технологии продолжают стремительно развиваться, особенно в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Agentic SOC Эти платформы представляют собой следующее поколение средств обеспечения безопасности. Они реализуют динамическое применение политик на основе поведенческого контекста.
Внедрение концепции «нулевого доверия» значительно выигрывает от использования передовых методов. UEBA возможности. Будущие системы будут обеспечивать оценку доверия в режиме реального времени на основе всестороннего поведенческого анализа. Это развитие позволяет создавать по-настоящему динамичные политики безопасности, адаптирующиеся к меняющейся обстановке угроз.
Многоагентные системы искусственного интеллекта улучшат UEBA Повышение эффективности за счет совместного анализа. Вместо изолированных поведенческих моделей, будущие системы будут использовать множество агентов ИИ, специализирующихся на различных типах угроз. Эти агенты будут сотрудничать для обеспечения комплексного обнаружения угроз и реагирования на них.
Проблемы облачных и гибридных сред
Современные организации используют всё более сложные облачные и гибридные среды. Эти среды создают особые трудности для внедрения поведенческой аналитики. Облачные ресурсы динамически увеличиваются и уменьшаются, что затрудняет установление базового уровня.
Облако UEBA Решения должны решать эти проблемы за счет возможностей адаптивного мониторинга. Они развертывают датчики параллельно с облачными нагрузками, чтобы поддерживать прозрачность, несмотря на изменения инфраструктуры. Такой подход гарантирует, что группы безопасности сохранят возможности поведенческого анализа во всех средах.
Для обеспечения видимости в мультиоблачной среде требуются специализированные решения. UEBA Подходы. Организациям, работающим в AWS, Azure и Google Cloud, необходим унифицированный мониторинг поведения. Будущее UEBA Платформы обеспечат согласованный анализ независимо от поставщика облачных услуг.
Создание устойчивой безопасности с помощью поведенческой аналитики
Ландшафт кибербезопасности коренным образом изменился. Традиционные методы защиты периметра оказались неэффективны против изощрённых злоумышленников, использующих легитимные учётные данные и доступ инсайдеров. Аналитика поведения сущностей пользователей представляет собой важный этап развития технологий безопасности, предоставляя поведенческий контекст, необходимый для эффективного обнаружения угроз.
Организации, внедряющие комплексные решения UEBA Решения обеспечивают значительные преимущества в скорости, точности и экономической эффективности обнаружения угроз. Интеграция поведенческой аналитики с Open XDR Использование платформ и средств обеспечения безопасности на основе искусственного интеллекта создает мощную защиту как от известных, так и от неизвестных угроз.
Для организаций среднего размера с небольшими командами специалистов по безопасности, UEBA Эта технология обеспечивает возможности многократного увеличения силы атаки, позволяя достичь уровня безопасности предприятия при ограниченных ресурсах. Она автоматизирует обнаружение угроз, снижает количество ложных срабатываний и предоставляет контекстно-ориентированные оповещения, ускоряющие расследования и реагирование.
Поскольку киберугрозы продолжают развиваться, поведенческий анализ будет становиться все более важным для поддержания надежной системы безопасности. Организации, инвестирующие в комплексный подход, будут оптимальны. UEBA Современные возможности позволяют добиться успеха в условиях все более сложной обстановки, сопряженной с многочисленными угрозами.
Вопрос не в том, нужна ли вашей организации поведенческая аналитика. Вопрос в том, можете ли вы позволить себе работать без нее. В мире, где 70% утечек данных начинаются с компрометации учетных данных, а внутренние угрозы являются причиной 60% инцидентов безопасности, UEBA Это представляет собой не просто преимущество, а необходимость для эффективной работы в сфере кибербезопасности.
