Qu'est-ce que l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) ?

Découvrez ce qu'est l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA), ses avantages et son fonctionnement. Trouvez les meilleures pratiques pour choisir, intégrer et mettre en œuvre des outils UEBA dans cet article détaillé.

Alors que les organisations cherchent à se conformer davantage à des exigences légales strictes telles que le RGPD, la loi HIPAA et la norme PCI-DSS, qui imposent une protection et une confidentialité accrues des données, il existe une demande pour une protection de sécurité robuste. L'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) est particulièrement utile aux entreprises pour se conformer à ces réglementations, car elle permet de prévenir et de détecter les activités suspectes et de protéger les informations sensibles à tout moment. De plus, l'UEBA offre également une combinaison de conformité, de prévention et d'atténuation des menaces, ce qui la rend absolument essentielle pour les organisations qui souhaitent rester en conformité avec la loi et garder une longueur d'avance sur les défis en matière de sécurité de l'information. Selon le rapport, l'adoption de l'UEBA devrait augmenter à un TCAC de 40,5 % entre 2024 et 2031, ce qui témoigne de l'importance croissante de l'UEBA dans la protection des entreprises contre les menaces émergentes et leur permet de garder une longueur d'avance sur les réglementations et les cyberrisques.

L'importance de l'UEBA dans la cybersécurité moderne ne peut être surestimée, il est donc nécessaire d'en comprendre les aspects pour une meilleure mise en œuvre. Cet article abordera la signification de l'UEBA et fournira un aperçu complet de l'analyse UEBA, des avantages de l'UEBA et de la valeur ajoutée qu'elle apporte par rapport à d'autres outils de cybersécurité tels que l'UBA et le SIEM. Il proposera également les meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'UEBA, ses défis et ses cas d'utilisation les plus efficaces.

Qu'est-ce que l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) ?

L'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) est une solution de cybersécurité robuste qui exploite la puissance de l'apprentissage automatique pour détecter les anomalies dans le comportement des utilisateurs et des appareils d'un réseau. En établissant des références comportementales et en identifiant les écarts par rapport à ces références, l'UEBA peut détecter des attaques sophistiquées telles que les menaces internes ou les appareils compromis. Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, l'UEBA est un système d'auto-apprentissage qui s'adapte en permanence à l'évolution des comportements des utilisateurs, ce qui le rend particulièrement efficace contre les menaces persistantes avancées (APT)." target="_blank" rel="noopener">les menaces persistantes avancées (APT).

Alors que les défis en matière de sécurité se multiplient, 98 % des responsables de la sécurité consolident déjà ou prévoient de consolider leurs outils de sécurité, ce qui rend les solutions dynamiques telles que l'UEBA indispensables aux cadres de cybersécurité modernes. Cette transition souligne le rôle essentiel de l'UEBA dans l'amélioration de la sécurité contre les attaques dans les environnements informatiques complexes.

La nécessité de l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA)

Les cybermenaces devenant de plus en plus sophistiquées, les mécanismes de sécurité traditionnels tels que les mécanismes basés sur des règles ou les défenses périmétriques ne peuvent plus garantir la sécurité face à ces menaces croissantes. Solution idéale, l'UEBA comble cette lacune en se concentrant sur les actions et les comportements des utilisateurs et des entités au sein du réseau. Voyons maintenant comprenons en détail pourquoi l'UEBA est essentielle pour les organisations modernes :

1. Détection des menaces internes : Les menaces internes constituent probablement l'un des défis les plus redoutables auxquels les organisations sont confrontées en matière de sécurité, car les employés ou les sous-traitants ayant accès à ces données peuvent abuser de ce privilège. L'UEBA surveille les comportements au fil du temps et vous avertit lorsque quelque chose sort de l'ordinaire. Par exemple, si quelqu'un accède à des données sensibles pour lesquelles il n'a pas d'autorisation, les menaces internes potentielles peuvent être signalées avant que des dommages critiques ne se produisent.
2. Atténuer les menaces persistantes avancées (APT) : Les APT sont des attaques furtives et à long terme dans lesquelles les cybercriminels infiltrent un réseau et restent indétectables pendant de longues périodes. Les outils traditionnels peuvent ne pas détecter ces menaces avant qu'il ne soit trop tard. L'analyse comportementale de l'UEBA permet de repérer les écarts subtils et prolongés, fournissant ainsi des alertes précoces sur ces attaques sophistiquées.
3. Prévention de l'exfiltration de données : L'exfiltration accidentelle et délibérée de données reste l'une des préoccupations les plus critiques pour les entreprises. L'UEBA peut signaler des habitudes d'accès ou de transfert de données exceptionnellement inhabituelles, telles qu'un employé téléchargeant un volume excessivement important de fichiers étiquetés comme sensibles, ce qui pourrait indiquer une tentative de violation. Dans ce cas, une détection précoce permet à l'organisation de réagir rapidement afin de réduire la perte de données.
4. Réduire les faux positifs : Les faux positifs accablent les équipes de sécurité en termes de temps et de ressources consacrés. L'UEBA affine les références comportementales afin de réduire les fausses alertes. Grâce à l'utilisation de l'IA, un score de risque est attribué à chaque anomalie, ce qui garantit que seules les activités à haut risque attirent l'attention.
5. Améliorer la conformité réglementaire : La conformité réglementaire est, en général, très importante pour toute organisation traitant des données sensibles. La capacité de l'UEBA à surveiller et à enregistrer tous les accès aux systèmes et données critiques permet de répondre à une partie des exigences de conformité grâce à des enregistrements détaillés des interactions entre les utilisateurs et les entités, ce qui facilite la mise en conformité avec des réglementations telles que le RGPD et l'HIPAA.

Comparaison : UEBA vs UBA vs SIEM

Afin de comprendre en détail les avantages de l'UEBA, une approche consiste à la comparer à d'autres outils similaires, tels que l'analyse du comportement des utilisateurs (UBA) et la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM). Bien que ces solutions aient des points communs, elles ont des objectifs différents en matière de cybersécurité. Comprenons donc chacune d'entre elles grâce à cette comparaison détaillée de leurs principales caractéristiques.

UEBA vs UBA

Caractéristique	UEBA	UBA
Portée	Surveille à la fois les comportements des utilisateurs et des entités (appareils, serveurs, applications)	Se concentre exclusivement sur les comportements des utilisateurs
Méthode de détection	L'apprentissage automatique détecte les menaces complexes et à long terme sur l'ensemble des utilisateurs et des appareils	Suivi des modèles d'accès et d'activité des utilisateurs à l'aide de règles prédéfinies
Anomalie Focus	Identifie les écarts dans les comportements des utilisateurs et des appareils afin de détecter les menaces internes	Se concentre sur l'identification des activités non autorisées des utilisateurs
Threat Range	Détecte les menaces internes, les APT, l'exfiltration de données et les anomalies des appareils	Surveille principalement le comportement des utilisateurs et les anomalies d'accès
Automatisation	Ajuste automatiquement les références pour un apprentissage et une adaptation continus	Utilise des règles statiques avec des capacités d'adaptation limitées

Alors que l'UBA se concentre généralement uniquement sur les utilisateurs, l'UEBA est son évolution pour surveiller des entités telles que les appareils IoT, les serveurs et les applications en plus des utilisateurs. Dans un sens plus large, cela permet à l'UEBA de détecter des menaces avec une plus grande latitude que celles générées par un comportement anormal des appareils. L'UBA s'étend davantage au suivi des anomalies de comportement des utilisateurs, mais ne permet pas la surveillance plus large des entités introduite par l'UEBA. Avec l'UEBA, l'utilisation de l'apprentissage automatique permet d'affiner en permanence les bases de référence comportementales afin de s'adapter à de nouveaux modèles au fil du temps. En revanche, l'UBA s'appuie davantage sur des règles prédéfinies qui sont de nature statique.

UEBA vs SIEM

Fonctionnalité	UEBA	SIEM
Focus	Surveille les anomalies comportementales des utilisateurs et des appareils	Agrège et corrèle les journaux d'événements pour une détection des menaces en temps réel
Collecte de données	Collecte les données comportementales des utilisateurs et des appareils afin d'établir des normes de référence	Collecte les journaux d'événements des appareils réseau, des serveurs et des applications
Mécanisme d'alerte	Fournit des alertes basées sur les écarts de comportement avec des scores de risque attribués	Génère des alertes basées sur la corrélation des événements et des règles prédéfinies
Cas d'utilisation	Idéal pour détecter les menaces internes, les abus de privilèges et les attaques avancées	Convient pour la surveillance de la conformité, l'analyse médico-légale et les alertes de menaces en temps réel
Intégration	S'intègre aux systèmes SIEM, aux systèmes de réponse aux incidents et aux plateformes de renseignements sur les menaces	S'intègre aux pare-feu, aux outils antivirus et aux systèmes de gestion des journaux

L'essence même des systèmes SIEM consiste à agréger, corréler et analyser les journaux d'événements de sécurité en temps quasi réel, afin de fournir une vue d'ensemble des incidents de sécurité et d'assurer la conformité. Cependant, les systèmes SIEM se concentrent généralement sur des approches de détection basées sur des règles et des journaux, ce qui les rend intrinsèquement moins adaptables à des menaces plus complexes et en constante évolution. Par exemple, l'UEBA se concentre spécifiquement sur la surveillance du comportement des utilisateurs et des appareils afin de détecter les menaces plus furtives, telles que les attaques internes, grâce à la réécriture continue des modèles de comportement à l'aide de l'apprentissage automatique.

Où SIEM est très performant en matière de gestion de la conformité et d'alerte en temps réel pour les événements ponctuels, il peut s'avérer moins efficace contre des menaces plus complexes, telles que les APT ou les attaques internes. L'UEBA comble certaines des lacunes du SIEM en offrant une analyse comportementale plus approfondie, ce qui permet aux deux outils de fonctionner très efficacement ensemble. Alors que le SIEM se concentre sur la détection basée sur les événements et la conformité, l'UEBA détecte les menaces grâce à une surveillance comportementale continue. En bref, ensemble, ils forment une combinaison puissante pour une cybersécurité robuste.

Comment fonctionne l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) ?

L'UEBA surveille et interprète en continu les activités des utilisateurs et des entités afin de détecter tout écart par rapport aux modèles de comportement normalisés définis au sein d'une organisation. L'utilisation de l'apprentissage automatique avec des algorithmes plus approfondis permet de suivre l'évolution des modèles, garantissant ainsi que même les menaces subtiles ou émergentes sont détectées avant qu'elles ne s'intensifient.

Voici comment fonctionne l'analyse UEBA :

1. Données multisources : L'UEBA collecte des données provenant de tous types de sources, y compris, mais sans s'y limiter, les journaux VPN, les données de pare-feu, les solutions de sécurité des terminaux et les applications cloud. Il adopte une approche holistique dans laquelle les activités des utilisateurs et les interactions des appareils sont suivies afin d'offrir une vue d'ensemble du réseau.
2. Établissement de références comportementales : UEBA procède d'abord à la collecte de données, puis utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour établir des modèles comportementaux normaux concernant les utilisateurs et les entités. Cette base de référence est en constante évolution ; elle s'adapte continuellement aux changements de comportement, le système apprenant de manière autonome les nouvelles activités normales.
3. Détection des anomalies : L'UEBA surveille en permanence les activités par rapport aux références définies en temps réel. Si elle détecte des écarts importants, elle les signale immédiatement. Par exemple, un utilisateur qui utilise les systèmes à des heures inhabituelles ou un appareil qui communique avec une adresse IP inconnue.
4. Évaluation des risques : UEBA affiche le score de risque de chaque anomalie détectée par ordre de gravité. Ainsi, les équipes de sécurité peuvent se concentrer sur les activités à haut risque sans se laisser distraire par des anomalies moins graves. Ce mécanisme de notation améliore considérablement l'efficacité de la détection des menaces.
5. Alertes en temps réel et réponses automatisées : Des alertes en temps réel sont générées dès que le système identifie des comportements à haut risque. Dans certains cas, des réponses automatisées peuvent être déclenchées par le système lui-même, telles que le verrouillage de comptes ou l'isolation d'un appareil du réseau afin de contenir la menace par une action immédiate.

UEBA (analyse du comportement des utilisateurs et des entités) Avantages

Les avantages découlant de l'utilisation de l'UEBA vont au-delà de la détection des menaces et incluent le renforcement de la sécurité des organisations grâce à une surveillance en temps réel et à l'analyse des comportements.

En s'adaptant à ces comportements en constante évolution, l'UEBA assure une protection continue et est donc devenu l'outil moderne indispensable que les organisations s'efforcent d'utiliser pour prendre une longueur d'avance sur les cybermenaces sophistiquées.

Voici quelques-uns des principaux avantages de l'UEBA, qui la rendent indispensable aux organisations modernes :

1. Amélioration de la détection des menaces internes : Parmi les plus difficiles à détecter, les menaces internes sont celles où l'organisation est exposée à des individus qui ont déjà un accès légitime aux systèmes. L'UEBA fournit des informations inégalées sur le comportement des utilisateurs, nécessaires pour aider une organisation à détecter et à réagir à une menace potentielle provenant d'un initié.
2. Temps de réponse plus rapides : L'un des principaux avantages de l'UEBA est qu'il fournit des alertes en temps réel, ce qui permet aux organisations de réagir rapidement aux menaces en quelques minutes, contre plusieurs jours auparavant. Cette capacité offerte par l'UEBA aide les entreprises à réduire la marge de manœuvre des pirates informatiques, prévenant ainsi les incidents majeurs.
3. Conformité et audit : L'UEBA garantit la disponibilité de journaux détaillés de toutes les activités des utilisateurs et des entités. Cela aide les organisations à prouver leur conformité aux réglementations telles que le RGPD, l'HIPAA, la norme PCI-DSS, etc. Elle protège également les organisations contre les lourdes amendes en fournissant des preuves documentées des activités grâce à des capacités de suivi.
4. Réduction du bruit : La plupart des systèmes de sécurité traditionnels génèrent beaucoup de bruit sous forme de faux positifs qui occupent les équipes de sécurité. Les algorithmes d'apprentissage automatique de l'UEBA réduisent considérablement ces fausses alertes en distinguant efficacement les fluctuations normales des menaces légitimes, ne mettant ainsi en évidence que les anomalies réellement à haut risque pour une investigation plus approfondie.
5. Réduction des coûts opérationnels : Si les solutions UEBA nécessitent souvent un investissement initial important, elles peuvent permettre de réduire les coûts opérationnels à long terme. Elles automatisent la détection et la réponse aux menaces, laissant peu de place ou de besoin à l'intervention humaine et conférant aux équipes de sécurité un rôle stratégique plutôt que la gestion quotidienne des menaces.

Défis liés à l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA)

La gestion des données peut devenir très lourde à gérer car, dans le cadre de l'UEBA, d'énormes ensembles de données provenant d'environnements diversifiés doivent être capturés et analysés. Si l'UEBA présente de nombreux avantages, sa mise en œuvre peut également poser certains défis auxquels les entreprises doivent être préparées :

1. Coût initial élevé : La mise en œuvre d'une solution UEBA nécessite des coûts d'investissement initiaux considérables, en particulier pour les petites organisations. Cela comprend le coût du logiciel lui-même, l'intégration avec d'autres systèmes et la formation du personnel. Cependant, pour les grandes entreprises dont l'environnement est complexe, le retour sur investissement à long terme compense souvent les coûts initiaux.
2. Complexité de la gestion des données : Les systèmes UEBA génèrent un volume très important de données provenant d'une grande variété de sources. Une entreprise aurait du mal à gérer et à interpréter ces données sans une équipe de sécurité dédiée. Une formation spécialisée combinée à un outil adapté est nécessaire pour tirer pleinement parti des analyses fournies par l'UEBA.
3. Intégration avec les systèmes existants : Les entreprises disposant de systèmes obsolètes ou existants peuvent trouver l'intégration de l'UEBA plus difficile. En général, une telle infrastructure existante peut ne pas être compatible avec les derniers outils développés pour l'UEBA, et des mises à jour ou des reconfigurations majeures peuvent être nécessaires. Cela peut certainement augmenter le temps et le coût du déploiement.
4. Exigences de maintenance continue : Les systèmes UEBA nécessitent des mises à jour périodiques afin de conserver leur efficacité. Les algorithmes d'apprentissage automatique doivent être constamment affinés afin de prendre en compte les nouveaux comportements et les menaces en constante évolution. Cela nécessite des ressources informatiques dédiées pour maintenir le logiciel à jour régulièrement.lt;/li>
5. Une solution complémentaire, et non autonome : Bien que l'UEBA soit un outil puissant, il fonctionne encore mieux lorsqu'il est intégré à d'autres outils offrant un cadre de sécurité plus complet. Par exemple, l'intégration de l'UEBA à d'autres outils, tels que les solutions SIEM ou de sécurité des terminaux, devient nécessaire pour assurer une défense complète contre les menaces internes et externes.

Meilleures pratiques en matière d'analyse du comportement des utilisateurs et des entités

Pour que les entreprises puissent tirer pleinement parti des avantages de l'UEBA, il est essentiel de suivre certaines meilleures pratiques lors de sa mise en œuvre. Ces pratiques garantissent que le système fonctionne efficacement et s'intègre bien dans l'architecture de sécurité globale.

1. Intégration avec d'autres outils de sécurité : L'UEBA fonctionne mieux lorsqu'elle est déployée avec d'autres outils de sécurité tels que SIEM et DLP. Ce mécanisme multicouche renforce leur posture de sécurité en ajoutant une analyse comportementale aux données du journal des événements, ce qui rend la détection des menaces beaucoup plus complète et permet de réduire les risques.
2. Personnalisation de la notation des risques : Chaque organisation a des besoins différents en matière de sécurité, c'est pourquoi la notation des risques dans l'UEBA doit être adaptée à ces besoins. En adaptant le système pour qu'il se concentre sur les domaines les plus critiques de votre entreprise, vous vous assurez que les menaces les plus graves sont signalées pour une action immédiate, ce qui réduit le risque de distraire votre équipe de sécurité avec des alertes de faible niveau.
3. Former les équipes de sécurité à l'utilisation des analyses : L'utilisation des analyses UEBA peut être assez complexe, et il est essentiel que votre équipe de sécurité soit correctement formée pour comprendre les données qu'elles fournissent. Des ateliers et des sessions de formation réguliers permettront à votre personnel d'utiliser efficacement le système, garantissant ainsi des réponses plus rapides aux menaces potentielles et une prise de décision plus éclairée.
4. Utilisation d'alertes et de réponses en temps réel : Les alertes en temps réel dans UEBA doivent être activées lorsque des anomalies à haut risque se produisent. Pour une protection encore meilleure, des réponses automatisées peuvent être configurées afin que le système prenne des mesures instantanées sans attendre l'intervention humaine, par exemple en verrouillant les comptes en cas de compromission ou en utilisant des protocoles de vérification renforcés.
5. Maintenir le système régulièrement à jour : Comme toute solution d'apprentissage automatique, l'UEBA nécessite des mises à jour périodiques et quelques ajustements. Les équipes de sécurité doivent actualiser régulièrement les algorithmes du système afin que celui-ci soit en mesure de faire face aux nouveaux types de menaces lorsqu'elles apparaissent. Des vérifications et des mises à jour régulières du système sont essentielles pour garantir un succès durable.

Cas d'utilisation de l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités

Grâce à sa polyvalence, l'UEBA peut être étendue à de nombreux secteurs pour traiter un large éventail de problèmes de cybersécurité. Cela étend encore davantage la capacité de détection des menaces internes, ce qui la rend très efficace dans le secteur financier, entre autres, où les données doivent être protégées à tout prix. Voici quelques cas d'utilisation courants dans lesquels l'UEBA s'avère inestimable :

1. Détection des attaques latérales : L'UEBA détecte les attaques latérales dans lesquelles les attaquants, après avoir pénétré dans le système, se déplacent latéralement à travers les systèmes et établissent leur intrusion au sein d'un réseau. Elle détecte les interactions anormales avec les systèmes ou les données qu'un utilisateur n'utilise généralement pas grâce à l'analyse du comportement à travers le réseau. Une détection précoce permet d'éviter l'escalade, car elle arrête l'attaquant avant qu'il n'obtienne d'autres privilèges pour causer davantage de dommages.
2. Détection des comptes compromis par des chevaux de Troie : L'UEBA peut identifier lorsqu'un intrus a compromis un compte utilisateur valide et en a fait un cheval de Troie. Il surveille le comportement actuel du compte par rapport aux normes établies afin de détecter les écarts tels que l'accès à des systèmes jamais consultés auparavant, les téléchargements importants de données ou l'utilisation du compte à des heures où il n'a jamais été utilisé. Cette détection proactive permet de limiter les abus à long terme.
3. Violations de la politique de partage de compte : La raison pour laquelle le partage de compte est contraire à la politique de nombreuses organisations tient à des implications en matière de sécurité. C'est là qu'intervient l'UEBA : elle identifie les connexions simultanées d'utilisateurs géographiquement éloignés ou les modèles d'activité inhabituels. Ce type de signaux d'alerte indique un partage de compte entre utilisateurs, ce qui est contraire à la politique et augmente le risque d'accès indésirable ou d'utilisation abusive.
4. Prévention de l'exfiltration de données : l'exfiltration de données, qui est généralement invisible, peut être détectée par l'UEBA grâce aux écarts par rapport au comportement habituel en matière d'accès et de transfert de données. L'UEBA établit un profil pour chaque utilisateur en fonction de son activité normale en matière de données. Elle signale les anomalies impliquant des transferts de fichiers volumineux vers une destination externe inconnue. Une détection précoce permet d'éviter les fuites de données non autorisées et les éventuelles violations de la sécurité des données vitales.
5. Prévention des abus de privilèges : Les comptes privilégiés ont accès à des systèmes critiques et sont donc souvent la cible d'abus. L'UEBA surveille en permanence les comptes privilégiés afin de détecter tout comportement hors de leur domaine de compétence normal, tel que l'accès à des données sensibles ou des modifications à des heures inhabituelles. Ici, lorsque des anomalies sont détectées, le système génère des alertes qui peuvent empêcher les actions malveillantes de comptes privilégiés compromis ou utilisés à mauvais escient.
6. Surveillance des menaces provenant de tiers et de la chaîne d'approvisionnement : De nombreuses organisations donnent accès à leurs systèmes à plusieurs fournisseurs tiers, ce qui les rend d'autant plus vulnérables. L'UEBA étend son réseau de surveillance pour suivre leurs activités considérées comme des comportements suspects pouvant indiquer une violation, telles que les tentatives d'accès à des zones restreintes ou l'exfiltration de données sensibles. Elle contribue ainsi à sécuriser la chaîne d'approvisionnement et à réduire les menaces extérieures.
7. Détection des compromissions : Lorsque des comptes d'utilisateurs sont compromis, l'UEBA détecte assez rapidement les comportements anormaux par rapport à la base de référence. L'UEBA signale des activités telles que les connexions à partir d'emplacements inconnus, l'accès à des fichiers sensibles en dehors des heures de travail et les modifications non autorisées. Cela permet d'empêcher toute exploitation supplémentaire des comptes compromis.

Ces cas d'utilisation soulignent à quel point l'UEBA contribue à rendre la détection et l'atténuation des menaces adéquates pour la cybersécurité, qu'il s'agisse de simples alertes ou de menaces persistantes avancées, ce qui en fait une solution essentielle dans tous les secteurs.

Exemples d'UEBA

L'UEBA détecte et contrecarre les cybermenaces grâce à la surveillance constante du comportement des utilisateurs et des appareils sur le réseau. En établissant des écarts par rapport aux activités comportementales définies, les violations potentielles de la sécurité peuvent être détectées bien avant qu'elles ne deviennent des problèmes à plus grande échelle.

Voici quelques exemples illustrant l'efficacité de l'UEBA dans la prévention de toutes sortes de cybermenaces :

1. Prévention du vol de données dans les institutions financières : L'UEBA observe le comportement anormal d'un employé qui accède à un volume important de données sensibles en dehors des heures de travail. En le comparant aux modèles de comportement établis, l'UEBA détecte l'anomalie et déclenche une alerte. Les investigations révèlent alors l'intention de voler des données, ce qui permet à l'entreprise de prévenir la violation avant que des dommages ne soient causés.
2. Détection des fraudes internes dans le secteur de la santé : L'UEBA surveille l'accès au référentiel des dossiers des patients, en comparant l'activité aux références basées sur les rôles. Lorsqu'un employé du secteur de la santé commence à accéder à des données en dehors de son service, cette activité est signalée par le système comme anormale. Ce sont ces notifications précoces qui permettent à une organisation d'enquêter et ainsi de mettre fin à la fraude interne.
3. Prévention des attaques par force brute dans le secteur manufacturier : L'UEBA surveille l'augmentation des tentatives de connexion infructueuses à partir d'une même adresse IP, une action indicative d'une attaque par force brute. Le système surveille les comportements de connexion et dispose de réponses automatisées afin de verrouiller un compte et d'empêcher tout accès non autorisé à des actifs critiques.
4. Abus d'accès privilégiés dans les systèmes informatiques : Une activité anormale se produit lorsqu'un utilisateur privilégié accède à des systèmes ou des données sensibles au-delà de la portée habituelle, en particulier à des heures inhabituelles. UEBA signale cette activité comme suspecte en comparant le comportement aux références établies et aide l'équipe de sécurité à identifier autant que possible les abus de privilèges et à prendre des mesures avant que des dommages importants ne soient causés.
5. Exfiltration de données dans le commerce électronique : L'UEBA suit et compare les modèles de transfert de données typiques de chaque utilisateur. Lorsqu'un employé qui a un modèle de transfert typique commence soudainement à transférer beaucoup de données vers un service cloud externe, cela est signalé par le système. Cela permet à l'entreprise de détecter les comportements irréguliers avant que l'exfiltration de données ne compromette les informations sensibles relatives aux données des clients.

Ces exemples montrent comment l'UEBA utilise l'établissement de références comportementales, la détection des anomalies et la surveillance continue pour atténuer les cybermenaces dans différents secteurs.

Choisir les outils UEBA adaptés à votre organisation

Il est essentiel de choisir le bon outil UEBA pour réussir son intégration dans le cadre de cybersécurité d'une organisation.

Les facteurs essentiels à prendre en compte pour répondre à vos besoins spécifiques en matière de sécurité, adaptés à partir des principales fonctionnalités des outils UEBA modernes, sont les suivants :

1. Intégration transparente avec les systèmes existants : Votre outil UEBA doit prendre en charge la compatibilité avec les systèmes d'exploitation et l'intégration SaaS pour une visibilité complète sur les plateformes actuelles. Ces intégrations seront importantes pour mettre en place une posture de cybersécurité complète, avec des intégrations telles que celles des SIEM, DLP et la sécurité des terminaux dans la solution UEBA. Un bon outil doit surveiller les données provenant de diverses sources, permettant ainsi une protection complète de l'environnement informatique.
2. Surveillance des menaces en temps réel et réponse automatisée : La solution doit assurer une surveillance en temps réel avec des alertes immédiates en cas d'activités suspectes. Les réponses automatisées immédiates comprennent le verrouillage des comptes ou le signalement des anomalies afin de réduire la fenêtre de vulnérabilité. Cela garantit des interventions rapides et limite les dommages potentiels liés aux incidents de sécurité.
3. Performances de l'analyse comportementale : Les principaux facteurs qui rendent un outil UEBA efficace comprennent des capacités avancées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. L'outil doit intégrer des algorithmes d'apprentissage automatique qui mettent à jour et améliorent en permanence les références comportementales. Cela aide le système à s'adapter aux menaces émergentes et permet ainsi de détecter efficacement les comportements anormaux au sein de votre réseau.
4. Évaluation personnalisable des risques et confidentialité des données : Une bonne solution UEBA doit permettre une évaluation personnalisée des risques. Cela permettrait à votre organisation de hiérarchiser différents types de comportements ou d'anomalies en fonction de leur tolérance au risque particulière. En outre, l'outil doit garantir la confidentialité des utilisateurs grâce à l'anonymisation des données utilisateur, tout en permettant une détection complète des menaces.
5. Évolutivité, flexibilité et facilité d'utilisation : Un outil UEBA idéal doit soutenir la croissance de l'entreprise, être suffisamment flexible pour s'adapter à un environnement informatique en constante évolution avec l'ajout de nouveaux appareils ou de nouvelles plateformes, disposer d'une interface graphique conviviale et être facile à installer afin d'améliorer son efficacité et d'élargir son utilisation au sein de l'organisation.

Intégration de l'UEBA et du XDR

La combinaison de l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) avec la détection et la réponse étendues (XDR) génère une solution de cybersécurité résiliente qui relie l'analyse comportementale à une détection et une réaction complètes aux menaces. Voici comment l'UEBA et le XDR fonctionnent ensemble pour renforcer la sécurité :

1. Vue d'ensemble des menaces

L'UEBA offre une compréhension complète des comportements des utilisateurs et des appareils, permettant de reconnaître les anomalies qui peuvent indiquer des menaces internes, des privilèges exploités ou des comptes piratés. En intégrant l'UEBA à l'XDR, les organisations peuvent obtenir une vue d'ensemble des données de sécurité dans tous les éléments de leur environnement (terminaux, systèmes cloud et outils tiers), garantissant ainsi que rien ne passe inaperçu. Singularity™ XDR de SentinelOne est la solution la plus efficace pour cette tâche d'intégration, car elle traite les données provenant de diverses sources (dont l'UEBA) et relie les événements en temps réel pour offrir une visibilité immédiate à l'échelle de l'entreprise. Grâce à cette méthode unifiée, les équipes de sécurité sont en mesure de reconnaître rapidement et correctement les menaces sophistiquées.

2. Analyse avancée du comportement, associées à une surveillance en temps réel

L'UEBA excelle dans l'identification des écarts par rapport aux comportements de référence standardisés, aidant ainsi les entreprises à reconnaître les menaces internes subtiles ou les comportements inhabituels que les systèmes standard pourraient ne pas détecter. En utilisant les fonctionnalités de surveillance des menaces en temps réel de XDR, l'organisation bénéficie d'une évaluation continue et est en mesure de repérer à la fois les menaces connues et les nouvelles menaces. La fonctionnalité Storyline Active Response™ (STAR) de Singularity™ XDR utilise l'analyse comportementale basée sur l'IA pour relier automatiquement les événements, connecter des activités similaires et fournir des informations exploitables aux analystes de tous niveaux de compétence.

3. Répondre automatiquement aux anomalies

La combinaison de l'UEBA et du XDR améliore l'automatisation des processus de cybersécurité. Dès que l'UEBA identifie une anomalie dans le comportement d'un utilisateur ou d'un appareil, le XDR peut prendre en charge la réponse, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle. Par exemple, si un utilisateur commence à se comporter de manière étrange, en accédant à des informations sensibles ou en effectuant des actions réseau anormales, le XDR peut automatiquement isoler l'appareil, sécuriser le compte ou annuler les modifications non autorisées.

SentinelOne’s Singularity™ XDR de SentinelOne offre une correction automatisée en un clic, permettant aux organisations de réagir immédiatement aux incidents de sécurité et d'atténuer les menaces avant qu'elles ne s'aggravent. L'intégration de l'UEBA dans le XDR rend la posture de sécurité d'une organisation beaucoup plus proactive et automatisée. En effet, l'exemple parfait peut être observé en analysant la synergie créée par la combinaison des meilleures informations comportementales de l'UEBA avec les capacités approfondies de détection des menaces et de réponse rapide offertes par le XDR, garantissant ainsi une protection à l'échelle de l'entreprise.

larges capacités de détection des menaces et de réponse rapide offertes par XDR, garantissant ainsi la protection de l'ensemble de l'entreprise.

4. Enquête avancée sur les incidents et analyse forensic

Grâce à la combinaison de l'UEBA et du XDR, les enquêtes sur les incidents deviennent plus rapides et plus précises. Alors que l'UEBA fournit des analyses comportementales détaillées, le XDR met en corrélation ces informations avec les incidents survenus sur l'ensemble du réseau. Cette intégration permet aux équipes de sécurité de suivre la trace des attaques, d'identifier les chemins par lesquels les menaces ont accédé au réseau et d'identifier rapidement les actifs concernés. La technologie Storyline™ La technologie Storyline de XDR automatise la reconstruction des scénarios d'attaque, en associant les données d'événements sans intervention manuelle, ce qui améliore le processus d'enquête et permet de mieux comprendre le déroulement d'une attaque.

5. Évolutivité et flexibilité améliorées

L'un des avantages essentiels de la fusion entre UEBA et XDR est l'évolutivité dont bénéficie votre entreprise à mesure qu'elle se développe. L'intégration de la surveillance comportementale de l'UEBA à la large couverture du XDR permet de maintenir l'efficacité de la sécurité à mesure que les organisations adoptent de plus en plus d'applications cloud, des appareils IoT et des environnements de travail à distance. La solution XDR de SentinelOne inclut la fonctionnalité Skylight, qui fusionne les données tierces avec les workflows UEBA, permettant une détection complète des menaces dans des environnements à la fois importants et complexes. Sa flexibilité permet une intégration adaptée aux besoins des petites et grandes entreprises.

La combinaison de l'UEBA et du XDR permet aux organisations de bénéficier d'une stratégie de sécurité à la fois plus automatisée et plus proactive. Singularity™ de SentinelOne XDR illustre parfaitement cette synergie, en combinant les informations comportementales de l'UEBA avec les capacités étendues de détection des menaces et de réponse rapide du XDR, garantissant ainsi une protection complète à l'échelle de l'entreprise.

Conclusion

En conclusion, l'analyse du comportement des entités utilisateur (UEBA) s'est avérée être une très bonne ressource pour détecter les menaces persistantes avancées au sein d'une organisation. Elle utilise pour cela l'apprentissage automatique afin d'examiner les comportements des utilisateurs et de l'entité dans son ensemble, ce qui permet de détecter les menaces internes potentielles, les tentatives de prise de contrôle de compte et les menaces persistantes avancées à un stade précoce. En outre, les organisations peuvent constater une amélioration de la détection des menaces grâce à l'UEBA intégrée à des plateformes avancées telles que SentinelOne’s Singularity™ XDR.

Pour les entreprises qui souhaitent se protéger contre les cybermenaces en constante évolution, l'intégration de l'UEBA ne doit pas être considérée comme une option, mais comme une mesure de cybersécurité nécessaire. Elle garantit une surveillance des attaques provenant de sources internes ou externes et une atténuation automatique du temps de réponse afin de protéger les actifs de valeur. Cependant, il est toujours préférable d'examiner les options disponibles, leurs caractéristiques et les besoins de votre entreprise avant de prendre une décision.

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FAQs

À quoi sert l'UEBA ?

L'UEBA surveille le comportement des utilisateurs et des entités (ressources, appareils) sur le réseau en fonction de leur écart par rapport à leur base de référence établie. L'UEBA détecte les menaces internes, les violations de données, et les risques de sécurité en détectant les anomalies dans les activités, telles que les accès non autorisés, les transferts de données inhabituels ou les schémas de connexion irréguliers. Il offre une vue synchronisée de l'activité des utilisateurs et du comportement des appareils, une détection précise des menaces et une atténuation rapide des risques.

Quels sont les trois piliers de l'UEBA ?

Les trois piliers de l'UEBA sont l'analyse du comportement des utilisateurs, l'analyse du comportement des entités et l'apprentissage automatique. Ces trois éléments fonctionnent conjointement pour fournir une sécurité de bout en bout qui détecte les comportements anormaux des éléments humains et machines au sein d'un réseau, afin que les entreprises puissent surveiller les utilisateurs, les appareils et les applications à la recherche d'actes suspects.

Que signifie UEBA ?

UEBA signifie User and Entity Behavior Analytics (analyse du comportement des utilisateurs et des entités). Il s'agit d'une solution de cybersécurité qui utilise divers algorithmes avancés pour surveiller les modèles de comportement de différents utilisateurs et entités, y compris ceux des appareils et des applications, afin d'identifier les écarts pouvant constituer des menaces pour la sécurité.

Quelles sont les méthodes d'analyse UEBA ?

L'UEBA suit les activités sur un réseau à l'aide de l'apprentissage automatique, de l'analyse statistique et de la correspondance de modèles. Ces techniques détectent les écarts par rapport au comportement de référence qui peuvent indiquer des menaces internes, des comptes compromis ou d'autres menaces persistantes avancées afin de permettre à une organisation d'agir rapidement pour prévenir les attaques.