مقدمه
UEBA، که مخفف User and Entity Behavior Analytics است، یک تکنولوژی امنیتی است که برای شناسایی و تجزیه و تحلیل رفتارهای ناهنجار و مشکوک کاربران و سایر موجودیت‌ها در شبکه‌های سازمانی به کار می‌رود. این تکنولوژی از الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای ارزیابی فعالیت‌های کاربران و دستگاه‌ها استفاده می‌کند تا الگوهایی که ممکن است نشانه‌ای از تهدیدات امنیتی باشند را شناسایی کند.
ضرورت استفاده از UEBA
- دقت بالا در تشخیص تهدیدات: با تجزیه و تحلیل رفتاری پیچیده، UEBA کاهش قابل توجهی در هشدارهای کاذب ایجاد می‌کند.
- پوشش جامع‌تر تهدیدات: علاوه بر تهدیدات مبتنی بر فایل، UEBA همچنین تهدیدات بدون فایل و تاکتیک‌های پیشرفته را شناسایی می‌کند.
- پیش‌بینی و پیشگیری از حملات: با شناسایی رفتارهای غیرعادی قبل از تبدیل شدن به تهدیدات واقعی، UEBA امکان پیش‌بینی و جلوگیری از حملات را فراهم می‌کند.
در نتیجه، استفاده از UEBA به عنوان بخشی از استراتژی امنیتی جامع، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا دید بهتری نسبت به تهدیدات داخلی و خارجی داشته باشند و به طور مؤثرتری به محافظت از منابع و داده‌های خود بپردازند.
کاربردهای اصلی UEBA در امنیت سایبری
- شناسایی حملات داخلی: UEBA به خوبی می‌تواند رفتارهای مشکوک کاربران داخلی را تشخیص دهد، از جمله دسترسی‌های نامتعارف به داده‌ها یا سیستم‌های حساس، که ممکن است نشانه‌ای از سوء استفاده یا خطاهای داخلی باشد.
- تشخیص حملات بیرونی: UEBA می‌تواند فعالیت‌های مرتبط با حساب‌های کاربری که توسط مهاجمین بیرونی تصرف شده‌اند را شناسایی کند. برای مثال، تغییرات ناگهانی در الگوهای دسترسی یا فعالیت‌های غیرمعمول که می‌تواند نشان‌دهنده نفوذ باشد.
- کشف نفوذ و فریب‌کاری: UEBA توانایی تشخیص تلاش‌ها برای دور زدن مکانیزم‌های امنیتی یا استفاده از تاکتیک‌های فریب‌کارانه را دارد. این می‌تواند شامل شناسایی برنامه‌های کاربردی مخرب یا استفاده از اعتبارهای سرقتی باشد.
- پاسخ به تهدیدات و تحقیقات: با شناسایی فوری فعالیت‌های مشکوک، UEBA به سازمان‌ها امکان می‌دهد به سرعت به تهدیدات پاسخ دهند و تحقیقات امنیتی را به منظور شناسایی و مقابله با تهدیدات بالقوه انجام دهند.
بهترین ابزارهای UEBA شناخته شده
ابزارهای UEBA (User and Entity Behavior Analytics) نقش مهمی در شناسایی رفتارهای غیرعادی و مشکوک در شبکه‌های سازمانی دارند. در اینجا به پنج ابزار برجسته UEBA اشاره می‌کنیم که به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا امنیت داده‌های خود را تقویت کنند:
Exabeam
Exabeam یک پلتفرم امنیتی مبتنی بر داده است که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رفتار کاربران و دستگاه‌ها استفاده می‌کند. این سیستم می‌تواند الگوهای غیرعادی را شناسایی کرده و به تحلیل گسترده‌تر و عمیق‌تر حوادث امنیتی بپردازد.
کاربرد: مؤثر در شناسایی نقض‌های امنیتی، حملات داخلی و خارجی، و کمک به پاسخگویی سریع‌تر به تهدیدات.
- Splunk User Behavior Analytics (UBA)
Splunk UBA از تجزیه و تحلیل رفتاری برای شناسایی تهدیدات داخلی و خارجی استفاده می‌کند. این ابزار داده‌های شبکه و داده‌های رفتاری را ترکیب کرده و برای شناسایی حملات پیچیده بدون نیاز به قوانین پیش‌تعریف شده است.
کاربرد: کاربردی در محیط‌های بزرگ که نیازمند تحلیل حجم زیادی از داده‌های رفتاری هستند.
- Gurucul Risk Analytics
Gurucul Risk Analytics یک راه‌حل پیشرفته UEBA است که از یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار کاربران، دستگاه‌ها و سایر موجودیت‌ها در شبکه استفاده می‌کند. این ابزار می‌تواند تهدیدات را به طور پویا شناسایی کرده و ریسک‌ها را ارزیابی کند.
کاربرد: مفید برای سازمان‌هایی که به دنبال ادغام دیدگاه‌های ریسک و امنیت در یک پلتفرم واحد هستند.
- Rapid7 InsightIDR
Rapid7 InsightIDR یک راه‌حل تشخیص و پاسخ تهدید است که تجزیه و تحلیل رفتاری را با تشخیص نفوذ ترکیب می‌کند. این ابزار می‌تواند به سرعت تهدیدات را شناسایی کرده و امکان پاسخ فوری به حوادث را فراهم می‌آورد.
کاربرد: مناسب برای سازمان‌هایی که به دنبال یک راه‌حل جامع برای تشخیص و پاسخ به تهدیدات در زمان واقعی هستند.
- Varonis DatAlert
Varonis DatAlert یک راه‌حل تحلیلی است که رفتارهای کاربران، دستگاه‌ها، و داده‌ها را برای شناسایی نشت‌های داده، حملات داخلی و سایر تهدیدات امنیتی تحلیل می‌کند.
کاربرد: بسیار مفید برای سازمان‌هایی که نیاز به حفاظت دقیق از داده‌های حساس دارند و می‌خواهند تهدیدات را قبل از آنکه خسارتی وارد کنند شناسایی کنند.
این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته تحلیل رفتاری، امنیت شبکه خود را در برابر تهدیدات متنوع تقویت کنند و به طور فعال در مقابل حملات سایبری واکنش نشان دهند.
- ویژگی های کلیدی
ابزارهای UEBA (User and Entity Behavior Analytics) از تکنولوژی‌های پیشرفته تحلیلی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی رفتارهای غیرعادی و مشکوک استفاده می‌کنند. این ابزارها به شناسایی تهدیدات امنیتی کمک می‌کنند که ممکن است توسط سایر سیستم‌های امنیتی نادیده گرفته شوند. در ادامه به ویژگی‌های کلیدی ابزارهای UEBA اشاره می‌کنیم:
- تجزیه و تحلیل رفتاری پیشرفته
ابزارهای UEBA از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل رفتار کاربران، دستگاه‌ها و دیگر موجودیت‌های متصل به شبکه استفاده می‌کنند. این تحلیل‌ها برای شناسایی الگوهای غیرمعمول که ممکن است نشان‌دهنده تهدیدات امنیتی باشند، طراحی شده‌اند.
- شناسایی تهدیدات داخلی و خارجی
UEBA می‌تواند به شناسایی حملات داخلی، مانند سرقت اطلاعات توسط کارمندان، و تهدیدات خارجی، مانند نفوذها و حملات مبتنی بر بدافزار، کمک کند.
- کشف تهدیدات بدون فایل و حملات پیچیده
بسیاری از حملات سایبری جدید از تکنیک‌هایی استفاده می‌کنند که فایل‌های مخرب تولید نمی‌کنند. UEBA به خوبی توانایی شناسایی این نوع حملات را دارد که ممکن است توسط آنتی‌ویروس‌های سنتی شناسایی نشوند.
- پاسخ خودکار به تهدیدات
برخی از سیستم‌های UEBA قابلیت پیکربندی برای انجام اقدامات خودکار در پاسخ به شناسایی تهدیدات را دارند. این اقدامات می‌توانند شامل قرنطینه کردن کاربران، تغییر دسترسی‌ها، یا اعلان‌های امنیتی باشند.
- انطباق و گزارش‌دهی
UEBAبه سازمان‌ها کمک می‌کند تا با الزامات انطباقی مختلف مطابقت داشته باشند. این ابزارها گزارش‌های دقیقی از فعالیت‌های شبکه ارائه می‌دهند که می‌توانند برای تجزیه و تحلیل ریسک و ارزیابی‌های امنیتی استفاده شوند.
- یکپارچگی با سایر سیستم‌های امنیتی
UEBA معمولاً قابلیت یکپارچگی با سایر سیستم‌های امنیتی مانند SIEM (مدیریت اطلاعات و رویدادهای امنیتی) و سایر ابزارهای تشخیص و پاسخ را دارد، که به ارائه دید چندلایه‌ای از امنیت شبکه کمک می‌کند.
ابزارهای UEBA بخش مهمی از یک استراتژی دفاعی جامع برای محافظت از داده‌ها و دارایی‌های سازمانی در برابر تهدیدات روزافزون سایبری هستند.
