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Benutzer and Entity Behavior Analysis (UEBA) ist ein Sicherheitsansatz, der Benutzer und Entity Behavioral Muster analysiert, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen.
Schlüsselerkenntnis
- UEBA verfolgt subtile Änderungen des aktuellen Verhaltens von etablierten Baselines aus, um Anomalien zu identifizieren und verdächtige Aktivitäten aufzudecken.
- Die IT überwacht sowohl menschliche Benutzer als auch nichtmenschliche Einheiten wie Geräte und Anwendungen, um eine umfassende Sicherheitsabdeckung zu bieten.
- Die UEBA-Sicherheit nutzt fortschrittliche Analyse und maschinelles Lernen (ML), um Bedrohungen zu identifizieren, die herkömmliche Sicherheitstools möglicherweise übersehen.
- Unternehmen setzen UEBA ein, um Fehlalarme zu reduzieren und die Bedrohungserkennung in ihren Netzwerkumgebungen zu verbessern.
UEBA-Grundlagen
Erweitert von der Benutzerverhaltensanalyse (UBA), die sich auf menschliche Benutzer (Mitarbeiter, Auftragnehmer, Kunden) konzentriert, umfasst UEBA Entitäten (Geräte, Anwendungen, Netzwerke), die eine Bedrohungserkennung im gesamten digitalen Ökosystem ermöglichen. Gartner hat den Begriff im Jahr 2015 geprägt.
Während herkömmliche Sicherheitstools auf vordefinierten Regeln und Signaturen basieren, erstellt UEBA Verhaltensgrundlagen mithilfe von ML, statistischer Analyse und Verhaltensmodellierung. Grundlegende Baselines ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung, die Abweichungen von der normalen Aktivität identifiziert, die auf Sicherheitsbedrohungen hinweisen können, sodass die IT sofort gekennzeichnet wird, wenn eine Person oder ein Gerät vom etablierten Verhalten abweicht.
In Remote-Workflows nimmt UEBA Lösungen Daten von Endpoints auf, einschließlich solcher, die in Remote-Umgebungen (Unternehmenslaptops, Mobilgeräte) verwendet werden, indem sie mit Endpoint Detection and Response (EDR) und dem Network Monitoring Tool integriert werden.
UEBA erkennt eine breite Palette digitaler Bedrohungen, darunter Distributed-Denial-of-Service-Angriffe (DDoS-Angriffe), Brute-Force-Angriffe und Insider-Bedrohungen. Die IT kann außerdem dazu beitragen, Phishing- und Social-Engineering-Betrug schnell einzudämmen, indem sie geringfügige Verhaltensunterschiede erkennt, wenn menschliche Benutzer versehentlich Anmeldedaten weitergeben, auf schädliche Links klicken oder infizierte Software herunterladen.
UEBA orientiert sich an der „Erkennungs“-Funktion des Cybersecurity Frameworkdes National Institute of Standard and Technology (NIST) , indem es Sicherheitsmaßnahmen durch verhaltensbezogenes Monitoring kontinuierlich überprüft.
So funktioniert UEBA
Beginnend mit der Datenerfassung und -analyse wandelt UEBA Rohdaten in verwertbare Sicherheitseinblicke um. UEBA-Lösungen sammeln Daten über die gesamte IT-Infrastruktur. Zu den Datenquellen gehören Authentifizierungssysteme und Identity-Management-Plattformen, Netzwerkverkehr Ablauf, Anwendung und Zugriffsprotokoll, Endpunktaktivität, Cloud-Dienst Protokoll und E-Mail-Adresse Metadaten und Protokoll.
Grundstruktur des Musters
UEBA-Systeme verwenden gesammelte Daten, um Verhaltensgrundlinien festzulegen, die „normale“ Muster für Einzelpersonen (Menschen, Unternehmen), Okta-Community-Gruppen (Berufsrollen, Funktionen) und allgemeine Organisationsnormen definieren.
Zu den Faktoren, die zum Festlegen von Baselines verwendet werden, gehören Zugriffsmuster (wann, wo und wie häufig auf Ressourcen zugegriffen wird), Transaktionsvolumen und -typen, Kommunikationsmuster und Ressourcennutzung (Anwendungen, Daten, Systeme).
Erkennung von Anomalien
UEBA verwendet eine fortschrittliche Analyse bei gleichzeitiger kontinuierlicher Überwachung auf Musterabweichungen, indem statistische Analysen, ML-Algorithmen, Verhaltensmodellierung und Analysen der Okta-Community Gruppe genutzt werden.
UEBA erkennt Abweichungen von der Norm in Bezug auf Zugriffsmuster- oder Anmeldezeiten, Datenzugriff oder -exfiltration, Anmeldung von unerwarteten geografischen Standorten, Kommunikationsmuster, Anwendungsnutzung und laterale Bewegung innerhalb von Netzwerken.
Risikobewertung
Risiko-Score sind dynamisch und kontextsensitiv. Sie kombinieren oft mehrere Anomalien zu einem einzigen Risikoereignis, um die Alarmmüdigkeit zu reduzieren.
UEBA ermöglicht es dem Sicherheitsteam, Bedrohungen mithilfe einer kontextabhängigen Risikoanalyse zu priorisieren, die den Schweregrad der Musterabweichung, die Ressourcensensitivität, den Vorfallverlauf und den Aktivitätskontext misst.
Generierung und Reaktion auf Warnungen
UEBA kann in SOAR-Plattformen (Security Orchestrierung, Automation and Response) integriert werden, um die Untersuchung und Reaktion zu optimieren. Wenn signifikante Anomalien erkannt werden, liefern Warnungen detaillierte Kontext- und forensische Beweise und können automatisierte Reaktionsmaßnahmen auslösen.
UEBA hilft Unternehmen, ihre Sicherheitslage zu stärken, indem sie sich zu einem anpassungsfähigeren, informationsgesteuerten Sicherheitsansatz entwickeln.
Common UEBA Anwendungsfall
Insider Bedrohungserkennung: UEBA kann böswillige Insider erkennen und Anmeldedaten durch Datenzugriffs- oder Datenexfiltrationsversuche kompromittieren, einschließlich Ressourcen, auf die außerhalb typischer Jobfunktionen zugegriffen wird, inaktive Kontoaktivierung, Verhaltensänderungen vor dem Ausscheiden von Mitarbeitern und Rechteausweitung oder Missbrauch.
Account kompromittieren detection: Selbst wenn ein Angreifer über gültige Anmeldedaten verfügt, kann UEBA kompromittieren Account identifizieren. UEBA-Systeme sind auf die Anmeldung von ungewöhnlichen Standorten oder Geräten eingestellt, ungewöhnliche Zugriffszeiten oder -dauern, Änderungen in der Eingabe von Muster- oder Befehlsverwendungen, ungewöhnliche Navigation durch Anwendungen oder Systeme und Ressourcenzugriff, der normalerweise nicht vom Kontoinhaber verwendet wird.
Erkennung von Advanced Persistent Threat (APT): UEBA hilft bei der Erkennung von APTs durch die Identifizierung ungewöhnlicher lateraler Bewegungen innerhalb von Netzwerken, Aufklärungsaktivitäten, Daten-Staging vor der Exfiltration, Befehls- und Kontrollkommunikation und Persistenzmechanismen.
Betrugserkennung: UEBA identifiziert betrügerische Aktivitäten, indem es ungewöhnliche Muster für Finanztransaktionen, verdächtige Kontoänderungen, ungewöhnliche Interaktionen mit dem Kundendienst, Verstöße gegen Richtlinien in Finanzsystemen und Änderungen im Transaktionsverhalten erkennt.
Compliance- und Audit-Unterstützung: UEBA erstellt einen Audit-Trail, der Benutzer- und Entitätsaktivitäten abgleicht, den Zugriff auf regulierte Daten dokumentiert, forensische Untersuchungen unterstützt, die Wirksamkeit von Sicherheitskontrollen nachweist und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften nachweist.
UEBA-Leistungen und Sicherheitsabfrage
Hauptvorteile
Verbesserte Bedrohungserkennung
UEBA verbessert die Fähigkeit, komplexe Bedrohungen zu erkennen, die herkömmliche Sicherheitskontrollen umgehen, wie etwa Zero-Day-Angriffe, Bedrohungen ohne vordefinierte Signaturen oder Regeln sowie Angriffe, die sich langsam im Laufe der Zeit entwickeln, indem es Einblick in den gesamten Lebenszyklus eines Angriffs bietet.
Reduzierte Fehlalarme
UEBA reduziert Fehlalarme, indem es mehrere Verhaltenssignale im Laufe der Zeit korreliert und sich auf Muster und nicht auf isolierte Anomalien konzentriert. Die IT wendet kontextabhängiges Risk Scoring an, um signifikante Bedrohungen zu priorisieren und unterscheidet zwischen bösartigen Aktivitäten und legitimem, aber ungewöhnlichem Verhalten.
Verbesserte Ermittlungsmöglichkeiten
UEBA bietet Sicherheitsanalysten einen detaillierten Kontext für effektivere Untersuchungen, indem es umfassende Zeitleisten von Benutzer- und Entitätsaktivitäten bereitstellt, verwandte Ereignisse über mehrere Systeme hinweg korreliert und grafische Darstellungen von Verhaltensanomalien vermittelt.
Anpassungsfähigkeit an sich verändernde Umgebungen
Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen, die ständige Aktualisierungen erfordern, passt sich UEBA an sich entwickelnde Umgebungen an, indem es die Verhaltensgrundlagen kontinuierlich verfeinert, sich an organisatorische Veränderungen und neue Systeme anpasst, Aktualisierungen von Benutzerrollen und -funktionen berücksichtigt und aus Untersuchungsergebnissen lernt, um die zukünftige Erkennung zu verbessern.
Implementierung Sicherheitsabfrage
Datenqualität und -verfügbarkeit
Die Effektivität von UEBA geht Hand in Hand mit der Datenqualität und erfordert eine umfassende Protokollierung über mehrere Systeme hinweg, konsistente Datenformate und eine genaue Identifizierung von Benutzern und Entitäten.
Periode der Etablierung in der Ausgangsphase
Die Entwicklung zuverlässiger Verhaltensgrundlagen kann Wochen oder Monate einer genauen Datenerfassung in Anspruch nehmen und von Faktoren wie saisonalen Schwankungen beeinflusst werden.
Anforderungen an die Expertise
Für die Implementierung und Verwaltung von UEBA sind Fachkräfte erforderlich, die in Datenanalyse, Sicherheit, Integration, Wartung und Optimierung geschult sind und über zusätzliche Fachkenntnisse in der Feinabstimmung von UEBA-Tools verfügen.
Komplexität der Integration
Die Integration von UEBA in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur kann eine Herausforderung darstellen. Die IT-Abteilung benötigt möglicherweise neue Methoden zur Datenerfassung, muss sich an den Sicherheitsabläufen orientieren und muss in andere Tools integriert werden.
Best Practice für die UEBA-Implementierung
- Klare Ziele definieren: Identifizieren Sie spezifische Sicherheitsabfragen, definieren Sie Erfolgskriterien und Kennzahlen und legen Sie realistische Erwartungen an die Implementierungszeiträume fest.
- Engagieren Sie funktionsübergreifende Teams: Planen Sie eine funktionsübergreifende Abstimmung zwischen Sicherheits-, IT- und Compliance-Teams, um einen nahtlosen Datenzugriff, eine nahtlose Integration und Governance zu gewährleisten.
- Stellen Sie eine umfassende Datenerfassung sicher: Identifizieren Sie relevante Datenquellen, stellen Sie eine vollständige und konsistente Protokollierung bereit, validieren Sie die Datenqualität und -vollständigkeit und schließen Sie Lücken in der bestehenden Datenerfassung.
- Beginnen Sie mit einem hochwertigen Anwendungsfall: Beginnen Sie mit dem kritischsten Sicherheitsanwendungsfall, konzentrieren Sie sich auf die Bereiche mit dem höchsten potenziellen Risiko, und demonstrieren Sie den Wert durch frühe Erfolge.
- Integrieren Sie es in vorhandene Arbeitsabläufe des Sicherheitsbetriebs: Richten Sie die Warnweiterleitung an den Reaktionsverfahren aus, schulen und trainieren Sie das Sicherheitsteam und legen Sie klare Eskalationspfade für erkannte Anomalien fest.
- Kontinuierlich optimieren und verfeinern: Überprüfen und Anpassen von Erkennungsschwellenwerten, Analysieren von Fehlalarmen, Aktualisieren von Baselines bei organisatorischen Änderungen und Einbeziehen von Feedback von Sicherheitsanalysten.
UEBA vs. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) (IAM)
Feature | UEBA | IAM |
Zweck | Erkennt anomales Verhalten Muster, das auf Sicherheitsbedrohungen hinweisen kann | Verwaltet die Benutzeridentität und steuert den Zugriff auf Ressourcen |
Funktionalität | Legt Ausgangswerte fest und identifiziert Abweichungen vom normalen Verhalten | Authentifiziert Benutzer, verifiziert die Identität und gewährt spezifischen Ressourcenzugriff basierend auf Rollen und Berechtigung |
Zeitrahmen | Arbeitet kontinuierlich und analysiert das Verhalten im Laufe der Zeit, um Anomalien zu erkennen | Arbeitet hauptsächlich zur Zeit von Zugriffsanforderungen, um vordefinierte Zugriffsrichtlinien durchzusetzen |
Methode | Verwendet ML und erweiterte Analysen, um unbekannte Bedrohungen zu identifizieren | Verwendet in der Regel regelbasierte Systeme für Zugriffsentscheidungen auf der Grundlage vordefinierter Richtlinien. |
Position der Integration | Nimmt häufig IAM Protokolle als Datenquelle auf | Kann UEBA-Erkenntnisse verwenden, um die Zugriffsrichtlinie anzupassen oder die Step-up-Authentifizierung auszulösen |
UEBA vs. Endpoint Detection and Response (EDR)
Feature | UEBA | EDR |
Schwerpunkte | Analysiert das Verhalten von Benutzern und Entitäten, um Anomalien zu erkennen, die auf Bedrohungen hinweisen könnten | Konzentriert sich speziell auf Endpunktsicherheit, Überwachung und Bedrohungsreaktion auf Geräten |
Nachweismethode | Verwendet Verhaltensanalyse und ML, um Baselines festzulegen und abnormale Muster zu erkennen | Verwendet signaturbasierte Erkennung, Heuristiken und Verhaltensanalyse speziell für Endpunktaktivitäten |
Datenquelle | Sammelt Daten aus mehreren Quellen im gesamten Netzwerk (Authentifizierungsprotokoll, Zugriffsmuster usw.) | Sammelt Daten vom Endpunkt (Computer, Server, Mobilgerät) |
Reaktionsfähigkeit | Bietet Warnungen und Analysen, aber eingeschränkte Direktantwortfunktionen | Aktive Reaktionsfunktionen, einschließlich Eindämmung, Behebung und Rollback |
Implementierung | Häufig integriert mit SIEM Lösungen als analytische Integration | Bereitstellung als Agent auf dem Endpunkt mit einer zentralen Verwaltungskonsole |
UEBA vs. Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM)
Feature | UEBA | SIEM |
Kernfunktionalität | Fokussiert sich speziell auf die Verhaltensanalyse zur Erkennung von Anomalien | Erfassung, Korrelation und Analyse von Sicherheitsereignissen über mehrere Systeme hinweg |
Scoping | Enger fokussiert auf Benutzer- und Entitätsverhalten | Bietet eine breitere Abdeckung von Sicherheitsereignissen in der gesamten IT Infrastruktur |
Analysemethode | Verwendet ML und statistische Analysen, um Baselines zu erstellen | Verwendet traditionell regelbasierte Korrelation, obwohl moderne SIEMs jetzt einige UEBA-Funktionen enthalten |
Historischer Kontext | Entstanden als Erweiterung von UBA, um sowohl menschliche Benutzer als auch Entitäten einzubeziehen und so die Bedrohungserkennung zu verbessern | Weiterentwickelt von Protokollverwaltungssystemen, um eine umfassendere Sicherheitsüberwachung zu ermöglichen |
Einsatz | Oft eine Komponente von oder neben SIEM | Eine einheitliche Sicherheitsüberwachungsplattform, die UEBA-Funktionalität enthalten kann |
Benutzer- und Entitätsverhalten Analysieren Sie FAQs
Wie unterscheidet sich UEBA von herkömmlichen Sicherheitstools?
Herkömmliche Sicherheitstools basieren auf bekannten Signaturen, vordefinierten Regeln oder Musterabgleich. UEBA legt Baselines für normales Verhalten fest und identifiziert Anomalien, die von diesen Mustern abweichen, sodass UEBA unbekannte Bedrohungen und ausgeklügelte Angriffe erkennen kann, die von herkömmlichen Kontrollen übersehen werden.
Was ist der Unterschied zwischen UEBA und ITDR?
UEBA konzentriert sich auf die Überwachung, wie Identität in der gesamten Umgebung verwendet (und möglicherweise missbraucht) wird, während Identität Bedrohungserkennung and Response (ITDR) speziell auf direkte Angriffe auf die Identitätssysteme achtet, die diese Identität verwalten. Sie ergänzen sich in hohem Maße, wobei die Erkenntnisse aus dem einen oft die Analyse des anderen bereichern, was zu einer stärkeren Gesamtidentität Sicherheit beiträgt.
Wie reduziert UEBA Fehlalarme?
Die UEBA kann zwischen echten Sicherheitsbedrohungen und ungewöhnlichen, aber legitimen Aktivitäten unterscheiden, indem sie das normale Verhalten und die Risikobewertung versteht und anwendet. Dieses kontextabhängige Bewusstsein reduziert False Positives im Vergleich zu regelbasierten Sicherheitstools erheblich.
Ersetzt UEBA andere Sicherheitstechnologien?
UEBA ergänzt, ersetzt aber nicht andere Sicherheitstechnologien. Die IT arbeitet am effektivsten als Teil einer umfassenden Sicherheitsstrategie, die präventive Kontrollen, Netzwerksicherheit, Endpunktschutz und andere Erkennungsfunktionen umfasst.
Wie lange dauert die Implementierung von UEBA in der IT-Abteilung?
Die Erstellung zuverlässiger Verhaltensgrundlinien erfordert, je nach Komplexität der Umgebung, mehrere Wochen bis Monate der Datenerfassung. Einige Erkennungsfunktionen werden schneller realisiert als andere. Die Vorteile von UEBA zeigen sich, wenn das System mit der Zeit normale Verhaltensmuster erlernt.
Stärken Sie Ihre Sicherheitslage mit Okta
Schützen Sie Ihr Unternehmen proaktiv und in Echtzeit vor neuen Identitätsbedrohungen.
