Che cos'è l'analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA)?

Scopri cos'è l'analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA), i suoi vantaggi e come funziona. Trova le migliori pratiche per la scelta, l'integrazione e l'implementazione degli strumenti UEBA in questo articolo dettagliato.

Poiché le organizzazioni cercano di conformarsi ulteriormente a severi requisiti legali quali GDPR, HIPAA e PCI-DSS che richiedono una maggiore protezione dei dati e della privacy, vi è la necessità di una protezione di sicurezza robusta. L'analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA) è particolarmente utile alle aziende per soddisfare tali normative grazie alla sua funzionalità di prevenzione e rilevamento di attività sospette e di protezione delle informazioni sensibili in qualsiasi momento. Inoltre, l'UEBA offre anche una combinazione di conformità con la prevenzione e la mitigazione delle minacce, il che la rende assolutamente fondamentale per le organizzazioni che desiderano rimanere nel rispetto della legge e stare al passo con le sfide della sicurezza informatica. Secondo il rapporto, l'adozione dell'UEBA dovrebbe aumentare con un CAGR del 40,5% dal 2024 al 2031, mostrando una maggiore espansione del ruolo dell'UEBA nel proteggere le aziende dalle minacce emergenti e nel mantenerle al passo con le normative e i rischi informatici.

L'importanza dell'UEBA nella moderna sicurezza informatica non può essere sottovalutata, pertanto è necessario comprenderne gli aspetti per una migliore implementazione. Questo articolo discuterà il significato dell'UEBA e fornirà una panoramica completa dell'analisi UEBA, dei vantaggi dell'UEBA e di come aggiunge valore rispetto ad altri strumenti di sicurezza informatica come UBA e SIEM. Fornirà inoltre le migliori pratiche per l'implementazione dell'UEBA, le sue sfide e i suoi casi d'uso più efficaci.

Che cos'è l'analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA)?

L'analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA) è una solida soluzione di sicurezza informatica che sfrutta la potenza dell'apprendimento automatico per individuare anomalie nel comportamento degli utenti e dei dispositivi in una rete. Stabilendo linee guida comportamentali e identificando le deviazioni da tali linee guida, l'UEBA è in grado di rilevare attacchi sofisticati come minacce interne o dispositivi compromessi. A differenza dei sistemi statici basati su regole, l'UEBA è un sistema di autoapprendimento che si adatta continuamente all'evoluzione dei comportamenti degli utenti, rendendolo particolarmente efficace contro le minacce persistenti avanzate (APT).

Con l'aumentare delle sfide alla sicurezza, il 98% dei responsabili della sicurezza sta già consolidando o pianificando di consolidare gli strumenti di sicurezza, il che rende le soluzioni dinamiche come l'UEBA parte integrante dei moderni framework di sicurezza informatica. Questa transizione indica il ruolo fondamentale dell'UEBA nel miglioramento della sicurezza contro gli attacchi in ambienti IT complessi.

La necessità dell'analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA)

Poiché le minacce informatiche stanno diventando sempre più sofisticate, i meccanismi di sicurezza tradizionali come quelli basati su regole o le difese perimetrali non sono più in grado di garantire la sicurezza contro le minacce crescenti. Diventando una soluzione ideale, l'UEBA colma questa lacuna concentrandosi sulle azioni e sui comportamenti degli utenti e delle entità all'interno della rete. Ora vediamo in dettaglio perché l'UEBA è fondamentale per le organizzazioni moderne:

1. Rilevamento delle minacce interne: Le minacce interne sono probabilmente alcune delle sfide più ardue che le organizzazioni devono affrontare nel mondo della sicurezza, poiché i dipendenti o gli appaltatori che hanno accesso possono abusare di tale privilegio. UEBA monitora il comportamento nel tempo e avvisa quando qualcosa è fuori dall'ordinario. Ad esempio, se qualcuno accede a dati sensibili per i quali non ha l'autorizzazione, le potenziali minacce interne possono essere segnalate prima che si verifichino danni critici.
2. Mitigazione delle minacce persistenti avanzate (APT): Le APT sono attacchi furtivi e di lunga durata in cui i criminali informatici si infiltrano in una rete e rimangono inosservati per lunghi periodi. Gli strumenti tradizionali potrebbero non rilevare tali minacce fino a quando non è troppo tardi. L'analisi comportamentale di UEBA è in grado di individuare deviazioni sottili e prolungate, fornendo avvisi tempestivi di questi attacchi sofisticati.
3. Prevenzione dell'esfiltrazione dei dati: L'esfiltrazione accidentale e deliberata di dati rimane una delle preoccupazioni aziendali più critiche. L'UEBA può segnalare abitudini di accesso o trasferimento dei dati eccezionalmente insolite, come il download di un volume eccessivamente elevato di file da parte di un dipendente.>esfiltrazione di dati rimane una delle preoccupazioni aziendali più critiche. L'UEBA è in grado di individuare accessi ai dati o abitudini di trasferimento eccezionalmente insoliti, come ad esempio un dipendente che scarica un volume eccessivamente elevato di file contrassegnati come sensibili, il che potrebbe indicare un tentativo di violazione. In questo caso, la rilevazione tempestiva consente di reagire rapidamente a livello organizzativo, riducendo la perdita di dati.
4. Riduzione dei falsi positivi: I falsi positivi sovraccaricano i team di sicurezza in termini di tempo e risorse impiegate. L'UEBA ottimizza le linee guida comportamentali al fine di ridurre i falsi allarmi. Grazie all'uso dell'intelligenza artificiale, a ogni anomalia viene assegnato un punteggio di rischio, assicurando che solo le attività ad alto rischio attraggano l'attenzione.
5. Migliorare la conformità normativa: La conformità normativa, in generale, è molto importante per qualsiasi organizzazione che gestisce dati sensibili. La capacità di UEBA di monitorare e registrare tutti gli accessi a sistemi e dati critici aiuta a soddisfare una parte dei requisiti di conformità attraverso registrazioni dettagliate delle interazioni tra utenti ed entità, supportando così esigenze di conformità come GDPR e HIPAA.

Confronto: UEBA vs UBA vs SIEM

Per comprendere in dettaglio i vantaggi dell'UEBA, un approccio possibile è quello di confrontarlo con altri strumenti simili, come l'analisi del comportamento degli utenti (UBA) e la gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM). Sebbene queste soluzioni abbiano qualcosa in comune, hanno uno scopo diverso nella sicurezza informatica. Cerchiamo quindi di comprenderle nel dettaglio attraverso un confronto tra le loro caratteristiche principali.

UEBA vs UBA

Caratteristica	UEBA	UBA
Ambito	Monitora sia i comportamenti degli utenti che quelli delle entità (dispositivi, server, applicazioni)	Si concentra esclusivamente sui comportamenti degli utenti
Metodo di rilevamento	L'apprendimento automatico rileva minacce complesse e a lungo termine tra utenti e dispositivi	Traccia i modelli di accesso e attività degli utenti utilizzando regole predefinite
Focus sulle anomalie	Identifica le deviazioni nei comportamenti degli utenti e dei dispositivi per rilevare le minacce interne	Si concentra sull'identificazione delle attività non autorizzate degli utenti
Threat Range	Rileva minacce interne, APT, esfiltrazione di dati e anomalie dei dispositivi	Monitora principalmente il comportamento degli utenti e le anomalie di accesso
Automazione	Regola automaticamente le linee di base per l'apprendimento e l'adattamento continui	Utilizza regole statiche con capacità di adattamento limitate

Mentre l'UBA si concentra generalmente solo sugli utenti, l'UEBA ne rappresenta l'evoluzione per monitorare entità quali dispositivi IoT, server e applicazioni oltre agli utenti. In senso lato, ciò consente all'UEBA di rilevare minacce con una maggiore libertà rispetto a quelle generate da comportamenti anomali dei dispositivi. L'UBA si estende ulteriormente al monitoraggio delle anomalie nel comportamento degli utenti, mentre non tiene conto del monitoraggio più ampio delle entità introdotto dall'UEBA. Con l'UEBA, l'uso dell'apprendimento automatico consente di perfezionare continuamente le linee guida comportamentali per adattarsi ai nuovi modelli nel tempo. Al contrario, l'UBA si basa maggiormente su regole predefinite di natura statica.

UEBA vs SIEM

Caratteristica	UEBA	SIEM
Focus	Monitora le anomalie comportamentali sia degli utenti che dei dispositivi	Aggrega e correla i registri degli eventi per il rilevamento delle minacce in tempo reale
Raccolta dati	Raccoglie dati comportamentali da utenti e dispositivi per stabilire norme di riferimento	Raccoglie registri eventi da dispositivi di rete, server e applicazioni
Meccanismo di allerta	Fornisce avvisi basati su deviazioni comportamentali con punteggi di rischio assegnati	Genera avvisi basati sulla correlazione degli eventi e su regole predefinite
Casi d'uso	Ideale per rilevare minacce interne, abuso di privilegi e attacchi avanzati	Adatto per il monitoraggio della conformità, l'analisi forense e gli avvisi di minaccia in tempo reale
Integrazione	Si integra con SIEM, sistemi di risposta agli incidenti e piattaforme di intelligence sulle minacce	Si integra con firewall, strumenti antivirus e sistemi di gestione dei log

L'essenza dei sistemi SIEM è quella di aggregare, correlare e analizzare i log degli eventi di sicurezza il più possibile in tempo reale; in questo modo, forniscono una visione di alto livello degli incidenti di sicurezza e garantiscono la conformità. Tuttavia, i sistemi SIEM sono solitamente incentrati su regole e approcci basati sui log, il che rende la piattaforma intrinsecamente meno adattabile a minacce più complesse e mutevoli. Ad esempio, l'UEBA si concentra specificamente sul monitoraggio del comportamento degli utenti e dei dispositivi per scoprire minacce più nascoste, come gli attacchi interni, attraverso la riscrittura continua dei modelli di comportamento che utilizzano l'apprendimento automatico.

Mentre SIEM è molto efficace nella gestione della conformità e negli avvisi in tempo reale per eventi puntuali, ma può essere meno efficace contro minacce più complesse, come gli APT o gli attacchi interni. L'UEBA colma alcune delle lacune riscontrate nel SIEM offrendo una visione più approfondita dei comportamenti e, per questo motivo, i due strumenti funzionano in modo molto efficace insieme. Mentre il SIEM si occupa del rilevamento basato sugli eventi e della conformità, l'UEBA rileva le minacce utilizzando il monitoraggio continuo dei comportamenti. In breve, insieme creano una potente combinazione di solida sicurezza informatica.

Come funziona l'analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA)?

L'UEBA monitora e interpreta continuamente le attività degli utenti e delle entità per individuare eventuali deviazioni dai modelli comportamentali normalizzati impostati all'interno di un'organizzazione. L'utilizzo dell'apprendimento automatico con algoritmi più approfonditi consente di stare al passo con i modelli in evoluzione, assicurando che anche le minacce più sottili o emergenti vengano rilevate prima che si sviluppino.

Ecco come funziona l'analisi UEBA:

1. Dati multisorgente: L'UEBA raccoglie dati da tutti i tipi di fonti, inclusi, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, i registri VPN, i dati firewall, soluzioni di sicurezza endpoint e applicazioni cloud. Adotta un approccio olistico in cui vengono tracciate le attività degli utenti e le interazioni dei dispositivi per offrire una visione completa della rete.
2. Creazione di linee di base comportamentali: UEBA lo fa raccogliendo prima i dati e poi utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per stabilire modelli comportamentali normali relativi a utenti ed entità. Questa linea di base è in continua evoluzione; si evolve continuamente al variare dei comportamenti, con il sistema che apprende autonomamente le nuove attività normali.
3. Rilevamento delle anomalie: L'UEBA monitora continuamente le attività rispetto alle linee di base impostate in tempo reale. Se rileva deviazioni significativelt;b>Rilevamento delle anomalie: UEBA monitora continuamente le attività rispetto alle linee guida stabilite in tempo reale. Se rileva deviazioni significative, le segnala immediatamente. Un esempio è un utente che utilizza i sistemi in orari insoliti o un dispositivo che comunica con un indirizzo IP sconosciuto.
4. Punteggio di rischio: UEBA mostra il punteggio di rischio di ciascuna anomalia rilevata in ordine di gravità. In questo modo, i team di sicurezza possono concentrarsi sulla risposta alle attività ad alto rischio senza essere distratti da anomalie non così gravi. Questo meccanismo di valutazione migliora notevolmente l'efficienza del rilevamento delle minacce.
5. Avvisi in tempo reale e risposte automatizzate: Gli avvisi in tempo reale vengono generati non appena il sistema identifica comportamenti ad alto rischio. In alcuni casi, il sistema stesso può attivare risposte automatizzate, come il blocco degli account o l'isolamento di un dispositivo dalla rete, per contenere la minaccia con un'azione immediata.

Vantaggi dell'UEBA (User and Entity Behavior Analytics)

I vantaggi derivanti dall'uso dell'UEBA vanno oltre il rilevamento delle minacce e includono il miglioramento della sicurezza delle organizzazioni attraverso il monitoraggio in tempo reale e l'analisi del comportamento.

Adattandosi a tali comportamenti in continua evoluzione, l'UEBA garantisce una protezione continua ed è quindi diventato lo strumento moderno indispensabile che le organizzazioni cercano di utilizzare per stare al passo con le sofisticate minacce informatiche.

Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi dell'UEBA, che lo rendono indispensabile per le organizzazioni moderne:

1. Migliore rilevamento delle minacce interne: Tra le più difficili da rilevare, le minacce interne sono quelle in cui l'organizzazione è esposta a individui che hanno già un accesso legittimo ai sistemi. L'UEBA fornisce una visione senza pari del comportamento degli utenti, necessaria per aiutare un'organizzazione a individuare e rispondere a una potenziale minaccia proveniente dall'interno.
2. Tempi di risposta più rapidi: Uno dei principali vantaggi di UEBA è il fatto che fornisce avvisi in tempo reale, il che rende facile per le organizzazioni rispondere rapidamente alle minacce in pochi minuti anziché in giorni. Questa capacità offerta dall'UEBA aiuta le aziende a ridurre il margine di manovra degli hacker, prevenendo incidenti gravi.
3. Conformità e auditing: L'UEBA garantisce la disponibilità di registri dettagliati di tutte le attività degli utenti e delle entità. Ciò aiuta le organizzazioni a dimostrare la conformità alle normative come GDPR, HIPAA, PCI-DSS, ecc. Inoltre, protegge un'organizzazione da pesanti sanzioni fornendo prove documentate relative alle attività utilizzando funzionalità di tracciamento.
4. Riduzione del rumore: La maggior parte dei sistemi di sicurezza tradizionali genera molto rumore sotto forma di falsi positivi che tengono occupati i team di sicurezza. Gli algoritmi di apprendimento automatico di UEBA riducono drasticamente questi falsi allarmi distinguendo efficacemente tra fluttuazioni normali e minacce legittime, evidenziando quindi solo le anomalie veramente ad alto rischio per ulteriori indagini.
5. Riduzione dei costi operativi: Sebbene le soluzioni UEBA richiedano spesso un investimento iniziale significativo, a lungo termine possono portare a una riduzione dei costi operativi. Automatizzano il rilevamento e la risposta alle minacce, lasciando poco spazio o necessità di intervento umano e assegnando ai team di sicurezza un ruolo strategico piuttosto che la gestione quotidiana delle minacce.

Sfide dell'analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA)

La gestione dei dati può diventare piuttosto onerosa perché, nell'UEBA, è necessario acquisire e analizzare enormi insiemi di dati provenienti da ambienti diversificati. Sebbene l'UEBA offra numerosi vantaggi, la sua implementazione potrebbe anche presentare alcune sfide alle quali le aziende devono essere preparate:

1. Costo elevato dell'investimento iniziale: L'implementazione della soluzione UEBA richiede ingenti costi di investimento iniziali, soprattutto nel caso di piccole organizzazioni. Ciò include il costo del software stesso, l'integrazione con altri sistemi e la formazione del personale. Tuttavia, per le grandi imprese con un ambiente complesso, il ritorno sull'investimento a lungo termine spesso compensa i costi iniziali.
2. Complessità nella gestione dei dati: I sistemi UEBA creano un volume molto elevato di dati provenienti da un'ampia varietà di fonti. Un'azienda avrebbe difficoltà a gestire e interpretare questi dati senza un team di sicurezza dedicato. Per sfruttare appieno le analisi fornite dall'UEBA è necessaria una formazione specializzata combinata con lo strumento giusto.
3. Integrazione con i sistemi legacy: Le aziende con sistemi obsoleti o legacy potrebbero trovare più difficile l'integrazione dell'UEBA. In generale, tali infrastrutture legacy potrebbero non essere compatibili con gli strumenti più recenti sviluppati per l'UEBA e potrebbero essere necessari aggiornamenti o riconfigurazioni importanti. Ciò può sicuramente aumentare i tempi e i costi di implementazione.
4. Requisiti di manutenzione continua: I sistemi UEBA richiedono aggiornamenti periodici per mantenere la loro efficacia. Gli algoritmi di apprendimento automatico devono essere costantemente ottimizzati per tenere conto dei nuovi comportamenti e delle minacce in continua evoluzione. Ciò richiede risorse IT dedicate per mantenere il software aggiornato su base regolare.
5. Complemento, non soluzione autonoma: Sebbene l'UEBA sia uno strumento potente, funziona ancora meglio se integrato con altri strumenti che offrono un framework di sicurezza più ampio. Ad esempio, l'integrazione dell'UEBA con altri strumenti, come SIEM o soluzioni di sicurezza degli endpoint, diventa necessaria per una difesa completa contro le minacce interne ed esterne.

Best practice per l'analisi del comportamento di utenti ed entità

Affinché le aziende possano sfruttare appieno i vantaggi dell'UEBA, è essenziale seguire alcune best practice durante l'implementazione. Queste pratiche garantiscono che il sistema funzioni in modo efficiente e si integri bene nell'architettura di sicurezza complessiva.

1. Integrazione con altri strumenti di sicurezza: L'UEBA funziona al meglio quando viene implementata insieme ad altri strumenti di sicurezza come SIEM e DLP. Questo meccanismo a più livelli migliora la loro posizione di sicurezza aggiungendo l'analisi del comportamento ai dati del registro eventi, rendendo così il rilevamento delle minacce molto più completo e sicuro per ridurre i rischi.
2. Personalizzazione del punteggio di rischio: Ogni organizzazione ha esigenze di sicurezza diverse, quindi il punteggio di rischio in UEBA dovrebbe essere adattato in base a tali esigenze. Ottimizzare il sistema per concentrarsi sulle aree più critiche della vostra attività garantisce che le minacce più gravi vengano segnalate per un intervento immediato, riducendo la possibilità di distrarre il vostro team di sicurezza con avvisi di basso livello.
3. Formare i team di sicurezza per sfruttare l'analisi: L'utilizzo dell'analisi UEBA può essere piuttosto complesso ed è fondamentale che il team di sicurezza sia adeguatamente formato per comprendere i dati che fornisce. Workshop e sessioni di formazione regolari consentiranno al personale di utilizzare il sistema in modo efficace, garantendo risposte più rapide alle potenziali minacce e un processo decisionale più informato.
4. Utilizzo di avvisi e risposte in tempo reale: Gli avvisi in tempo reale nell'UEBA dovrebbero essere abilitati quando si verificano anomalie ad alto rischio. Per una protezione ancora migliore, è possibile impostare risposte automatizzate in cui il sistema interviene immediatamente senza attendere l'intervento umano, ad esempio bloccando gli account in caso di compromissione o utilizzando protocolli di verifica più rigorosi.
5. Mantenere il sistema regolarmente aggiornato: Come qualsiasi soluzione di apprendimento automatico, UEBA richiederà aggiornamenti periodici e alcune piccole modifiche. I team di sicurezza devono aggiornare gli algoritmi di sistema con una certa regolarità, in modo che il sistema sia in grado di affrontare i nuovi tipi di minacce quando si presentano. Controlli e aggiornamenti regolari del sistema saranno molto importanti per garantire un successo duraturo.

Casi d'uso dell'analisi del comportamento di utenti ed entità

Grazie alla sua versatilità, UEBA può essere estesa per l'uso in molti settori per gestire un'ampia varietà di problemi di sicurezza informatica. Ciò amplia ulteriormente la capacità di rilevamento delle minacce interne, rendendola molto efficace nel settore finanziario, tra gli altri settori in cui i dati devono essere protetti a tutti i costi. Di seguito vengono presentati alcuni casi d'uso comuni in cui UEBA si rivela preziosa:

1. Rilevamento degli attacchi laterali: L'UEBA rileva gli attacchi laterali in cui gli aggressori, dopo aver ottenuto l'accesso, si muovono lateralmente attraverso i sistemi e creano un punto di ingresso all'interno di una rete. Individua interazioni anomale con sistemi o dati che un utente generalmente non utilizza attraverso l'analisi del comportamento in tutta la rete. Il rilevamento precoce impedisce l'escalation, poiché ferma un aggressore prima che ottenga altri privilegi per causare ulteriori danni.
2. Rilevamento di account compromessi da trojan: L'UEBA è in grado di identificare quando un intruso ha compromesso un account utente valido e lo ha trasformato in un trojan horse. Monitora il comportamento attuale dell'account rispetto alle norme stabilite per rilevare deviazioni quali l'accesso a sistemi mai utilizzati in precedenza, download di grandi quantità di dati o l'utilizzo dell'account in orari in cui non è mai stato utilizzato. Questo rilevamento proattivo contiene abusi a lungo termine.
3. Violazioni della politica di condivisione degli account: Il motivo per cui la condivisione degli account è contraria alla politica di molte organizzazioni deriva dalle implicazioni di sicurezza. È qui che entra in gioco l'UEBA: identifica gli accessi simultanei da parte di utenti geograficamente distanti o modelli di attività insoliti. Questo tipo di segnali di allarme indicano la condivisione di account tra utenti, che è contraria alla politica e aumenta la possibilità di accessi indesiderati o abusi.
4. Prevenzione dell'esfiltrazione dei dati: L'esfiltrazione dei dati, che nella maggior parte dei casi è invisibile, può essere rilevata dall'UEBA attraverso la deviazione dal comportamento tipico di accesso e trasferimento dei dati. L'UEBA crea un profilo per ogni utente in relazione alla normale attività dei dati. Segnala quelle anomalie che comportano trasferimenti di file di grandi dimensioni verso destinazioni esterne sconosciute. La diagnosi precoce aiuta a prevenire la fuga di dati non autorizzata e possibili violazioni della sicurezza dei dati vitali.
5. Prevenzione dell'abuso di privilegi: Gli account privilegiati hanno accesso a sistemi critici e sono quindi spesso oggetto di abusi. L'UEBA monitora continuamente gli account privilegiati per rilevare qualsiasi comportamento al di fuori della loro normale sfera di competenza, come l'accesso a dati sensibili o modifiche in orari insoliti. In questo caso, quando vengono rilevate anomalie, il sistema genera avvisi che possono impedire azioni dannose da parte di account privilegiati compromessi o comunque utilizzati in modo improprio.
6. Monitoraggio delle minacce di terze parti e della catena di fornitura: Molte organizzazioni concedono l'accesso ai propri sistemi a diversi fornitori terzi, il che le rende ancora più vulnerabili. UEBA estende la rete di monitoraggio per tracciare le loro attività considerate comportamenti sospetti che potrebbero indicare una violazione, come i tentativi di accedere ad aree riservate o l'esfiltrazione di dati sensibili. Contribuisce quindi a proteggere la catena di fornitura e a ridurre le minacce provenienti dall'esterno.
7. Rilevamento delle compromissioni: Quando gli account degli utenti vengono compromessi, UEBA rileva abbastanza rapidamente comportamenti anomali al di fuori della linea di base. UEBA segnalerebbe attività quali l'accesso da luoghi sconosciuti, l'accesso a file sensibili durante l'orario di lavoro e l'apporto di modifiche non autorizzate. Ciò contribuisce a prevenire un ulteriore sfruttamento degli account compromessi.

Questi casi d'uso sottolineano quanto UEBA contribuisca a rendere adeguato il rilevamento e la mitigazione delle minacce per la sicurezza informatica, spaziando da semplici avvisi a minacce persistenti avanzate, trasformandolo in una soluzione fondamentale in tutti i settori.

Esempi di UEBA

UEBA rileva e contrasta le minacce informatiche attraverso il monitoraggio costante del comportamento degli utenti e dei dispositivi sulla rete. Attraverso l'individuazione di deviazioni nelle attività comportamentali prestabilite, è possibile individuare potenziali violazioni della sicurezza molto prima che diventino problemi su larga scala.

Di seguito sono riportati alcuni esempi che dimostrano l'efficacia dell'UEBA nel prevenire ogni tipo di minaccia informatica:

1. Prevenzione del furto di dati negli istituti finanziari: UEBA osserva l'anomalia comportamentale di un dipendente che accede a un grande volume di dati sensibili durante l'orario di chiusura. Confrontandolo con i modelli di comportamento consolidati, UEBA individua l'anomalia e attiva un allarme. Le indagini rivelano quindi l'intenzione di rubare dati, fornendo così all'azienda l'opportunità di prevenire la violazione prima che possa causare danni.
2. Rilevamento di frodi interne nel settore sanitario: UEBA monitora l'accesso all'archivio delle cartelle cliniche dei pazienti, confrontando l'attività con i valori di riferimento basati sui ruoli. Quando un determinato dipendente sanitario inizia ad accedere a dati al di fuori del proprio reparto, tale attività viene segnalata dal sistema come anomala. Si tratta di notifiche tempestive che consentono a un'organizzazione di indagare e quindi di fermare le frodi interne.
3. Prevenzione degli attacchi brute-force nella produzione: UEBA monitora un aumento dei tentativi di accesso non riusciti dallo stesso indirizzo IP, un'azione indicativa di un attacco brute-force. Il sistema controlla i comportamenti di accesso e fornisce risposte automatizzate al fine di bloccare un account e impedire l'accesso non autorizzato a risorse critiche.
4. Abusi di accesso privilegiato nei sistemi IT: Un'attività anomala si verifica quando un utente privilegiato accede a sistemi o dati sensibili oltre il normale ambito, in particolare in orari insoliti. UEBA segnalerebbe tale attività come sospetta confrontando il comportamento con le linee guida stabilite e aiuterebbe il team di sicurezza a identificare il più possibile gli abusi di privilegi e ad agire prima che si possano causare danni ingenti.
5. Esfiltrazione di dati nell'e-commerce: L'UEBA traccia e confronta i modelli tipici di trasferimento dei dati per ciascun utente. Quando un dipendente che ha un modello di trasferimento tipico inizia improvvisamente a trasferire molti dati al servizio cloud esterno, ciò viene segnalato dal sistema. Ciò consente all'azienda di individuare comportamenti irregolari prima che l'esfiltrazione dei dati comprometta le informazioni sensibili relative ai dati dei clienti.

Questi esempi dimostrano come UEBA utilizzi la definizione di linee guida comportamentali, il rilevamento delle anomalie e il monitoraggio continuo per mitigare le minacce informatiche in diversi settori.

Scegliere gli strumenti UEBA per la propria organizzazione

La scelta dello strumento UEBA giusto è fondamentale per la sua integrazione di successo nel framework di sicurezza informatica di un'organizzazione.

I fattori critici da considerare per soddisfare le vostre esigenze di sicurezza specifiche, adattati dalle caratteristiche chiave dei moderni strumenti UEBA, sono i seguenti:

1. Integrazione perfetta con i sistemi esistenti: Il vostro strumento UEBA dovrebbe supportare la compatibilità con il sistema operativo e l'integrazione SaaS per una visibilità completa sulle piattaforme attuali. Tali integrazioni saranno importanti per costruire una posizione di sicurezza informatica completa, con integrazioni come quelle dei SIEM, DLP e sicurezza degli endpoint nella soluzione UEBA. Un buon strumento dovrebbe monitorare i dati provenienti da diverse fonti, consentendo così una protezione completa dell'ambiente IT.
2. Monitoraggio delle minacce in tempo reale e risposta automatizzata: La soluzione dovrebbe fornire un monitoraggio in tempo reale con avvisi immediati in caso di attività sospette. Le risposte automatiche immediate includono il blocco degli account o l'apposizione di flag di anomalie equivalenti per ridurre la finestra di vulnerabilità. Ciò garantirà interventi tempestivi oltre a limitare i potenziali danni derivanti da incidenti di sicurezza.
3. Prestazioni dell'analisi comportamentale: I fattori principali che rendono efficace un dato strumento UEBA includono funzionalità avanzate di machine learning e intelligenza artificiale. Lo strumento dovrebbe ospitare algoritmi di apprendimento automatico che continuano ad aggiornare e improvvisare le linee di base comportamentali. Ciò aiuta il sistema ad adattarsi alle minacce emergenti e quindi supporta il rilevamento efficiente di comportamenti anomali all'interno della rete.
4. Punteggio di rischio personalizzabile e privacy dei dati: Una buona soluzione UEBA dovrebbe consentire un punteggio di rischio personalizzato. Ciò garantirebbe alla vostra organizzazione la possibilità di dare priorità a diversi tipi di comportamenti o anomalie in base alla loro particolare tolleranza al rischio. Inoltre, lo strumento dovrebbe garantire il mantenimento della privacy degli utenti attraverso l'anonimizzazione dei dati degli utenti, preservando la riservatezza e consentendo al contempo un rilevamento completo delle minacce.
5. Scalabilità, flessibilità e facilità d'uso: Uno strumento UEBA ideale dovrebbe supportare la crescita aziendale, essere flessibile per adattarsi a un ambiente IT in continua evoluzione con l'aggiunta di nuovi dispositivi o piattaforme, avere un'interfaccia grafica intuitiva ed essere facile da installare al fine di migliorare l'efficacia dello strumento e ampliarne l'utilizzo istituzionale.

Integrazione di UEBA e XDR

La combinazione di User and Entity Behavior Analytics (UEBA) con Extended Detection and Response (XDR) genera una soluzione di sicurezza informatica resiliente che collega l'analisi comportamentale con il rilevamento e la reazione completi alle minacce. Ecco come UEBA e XDR lavorano insieme per migliorare la sicurezza:

1. Visione completa delle minacce

UEBA offre una comprensione completa dei comportamenti degli utenti e dei dispositivi, consentendo il riconoscimento di anomalie che possono indicare minacce interne, privilegi sfruttati o account hackerati. Integrando UEBA con XDR, le organizzazioni possono ottenere una prospettiva unificata sui dati di sicurezza in tutte le parti del loro ambiente (endpoint, sistemi cloud e strumenti di terze parti), assicurandosi che nulla passi inosservato. SentinelOne’s Singularity™ XDR funziona al meglio in questo compito di integrazione, elaborando dati provenienti da fonti diverse (tra cui UEBA) e collegando gli eventi in tempo reale per una visibilità immediata in tutta l'azienda. Grazie a questo metodo unificato, i team di sicurezza sono in grado di riconoscere rapidamente e correttamente le minacce sofisticate.

2. Analisi avanzate del comportamento, combinate con il monitoraggio in tempo reale

UEBA è eccellente nell'individuare le differenze rispetto alle linee di base comportamentali standardizzate, aiutando le aziende a riconoscere minacce interne sottili o comportamenti insoliti che i sistemi standard potrebbero non rilevare. L'organizzazione, quando utilizza le funzionalità di monitoraggio delle minacce in tempo reale di XDR, ottiene una valutazione continua ed è in grado di individuare sia le minacce note che quelle nuove. La funzionalità Storyline Active Response™ (STAR) di Singularity™ XDR utilizza l'analisi comportamentale basata sull'intelligenza artificiale per correlare automaticamente gli eventi, collegare attività simili e fornire informazioni utili agli analisti di tutti i livelli di competenza.

3. Risposta automatica alle anomalie

La combinazione di UEBA e XDR migliora l'automazione nei processi di sicurezza informatica. Non appena UEBA identifica un'anomalia nel comportamento di un utente o di un dispositivo, XDR può assumersi la responsabilità della risposta, riducendo così la necessità di un intervento manuale. Un esempio calzante è quello di un utente che inizia a comportarsi in modo strano, accedendo a informazioni sensibili o eseguendo azioni di rete anomale: XDR può separare automaticamente il dispositivo, proteggere l'account o ripristinare le modifiche non autorizzate.

Singularity™ XDR di SentinelOne offre una correzione automatizzata con un solo clic, consentendo alle organizzazioni di rispondere immediatamente agli incidenti di sicurezza, mitigando le minacce prima che si aggravino. L'integrazione di UEBA in XDR rende la posizione di sicurezza di un'organizzazione molto più proattiva e automatizzata. Infatti, l'esempio perfetto può essere visto analizzando la sinergia creata dalla combinazione delle migliori intuizioni comportamentali di UEBA con le capacità di rilevamento delle minacce profonde e ampie e di risposta rapida che XDR ha da offrire, garantendo così la protezione in tutta l'azienda.

4. Indagini avanzate sugli incidenti insieme alla scienza forense

Con UEBA e XDR che lavorano insieme, le indagini sugli incidenti diventano più veloci e accurate. Mentre UEBA fornisce analisi comportamentali dettagliate, XDR correla queste informazioni con gli incidenti verificatisi in tutta la rete. Questa integrazione consente ai team di sicurezza di seguire la traccia degli attacchi, identificare i percorsi attraverso i quali le minacce hanno avuto accesso alla rete e identificare rapidamente le risorse coinvolte. Singularity™ XDR’s Storyline automatizza la ricostruzione delle storie degli attacchi, associando i dati degli eventi senza il coinvolgimento di analisi manuali, migliorando il processo di indagine e fornendo una comprensione più coerente di come si è svolto un attacco.

5. Migliore scalabilità e flessibilità

Un vantaggio fondamentale della fusione tra UEBA e XDR è la scalabilità che la vostra azienda ottiene man mano che progredisce. L'integrazione del monitoraggio comportamentale di UEBA con l'ampia copertura di XDR mantiene la sicurezza efficiente man mano che le organizzazioni adottano progressivamente più applicazioni cloud, dispositivi IoT e ambienti di lavoro remoti. La soluzione XDR di SentinelOne’s XDR include la funzione Skylight, che unisce i dati di terze parti ai flussi di lavoro UEBA, consentendo un rilevamento completo delle minacce in contesti sia sostanziali che complessi. La flessibilità consente un'integrazione flessibile in base alle esigenze delle aziende sia grandi che piccole.

La combinazione di UEBA con XDR consente alle organizzazioni di godere di una strategia di sicurezza più automatizzata e proattiva. Singularity™ XDR di SentinelOne’slt;/a> fornisce l'esempio perfetto di questa sinergia, combinando le informazioni comportamentali di UEBA con le ampie capacità di rilevamento delle minacce e di risposta rapida di XDR, garantendo una protezione completa in tutta l'azienda.

Conclusione

In conclusione, l'analisi del comportamento delle entità utente (UEBA) si è dimostrata una risorsa molto valida per il rilevamento delle minacce persistenti avanzate all'interno di un'organizzazione. Ciò è possibile grazie all'utilizzo dell'apprendimento automatico per esaminare i comportamenti sia degli utenti che dell'entità nel suo complesso, consentendo di rilevare tempestivamente potenziali minacce interne, tentativi di appropriazione di account e minacce persistenti avanzate. Inoltre, le organizzazioni possono assistere a un aumento del rilevamento delle minacce utilizzando l'UEBA integrata con piattaforme avanzate come SentinelOne’s Singularity™ XDR.

Per le aziende che mirano a proteggersi dalle minacce informatiche in continua evoluzione, l'integrazione di UEBA non dovrebbe essere considerata un'opzione, ma una misura di sicurezza informatica necessaria. Assicura la sorveglianza in caso di attacchi provenienti sia dall'interno che dall'esterno e la mitigazione automatica del tempo di risposta per garantire la protezione delle risorse di valore. Tuttavia, è sempre meglio considerare le opzioni disponibili, le loro caratteristiche e le esigenze aziendali prima di prendere una decisione.

FAQs

A cosa serve UEBA?

UEBA monitora il comportamento degli utenti e delle entità (risorse, dispositivi) nella rete in base alla deviazione dalla loro linea di base stabilita. UEBA rileva minacce interne, violazioni dei dati, e i rischi per la sicurezza individuando anomalie nell'attività, come accessi non autorizzati, trasferimenti di dati insoliti o modelli di accesso irregolari. Offre una visione sincronizzata dell'attività degli utenti e del comportamento dei dispositivi, un rilevamento accurato delle minacce e una rapida mitigazione dei rischi.

Quali sono i tre pilastri dell'UEBA?

I tre pilastri dell'UEBA sono l'analisi del comportamento degli utenti, l'analisi del comportamento delle entità e l'apprendimento automatico. Ciascuno dei tre pilastri lavora in combinazione con gli altri per fornire una sicurezza end-to-end che individua comportamenti anomali da parte di elementi umani e macchine all'interno di una rete, consentendo alle aziende di monitorare utenti, dispositivi e applicazioni alla ricerca di atti sospetti.

Cosa significa UEBA?

UEBA sta per User and Entity Behavior Analytics (analisi del comportamento degli utenti e delle entità). Si tratta di una soluzione di sicurezza informatica che utilizza vari algoritmi avanzati per monitorare i modelli di comportamento di diversi utenti ed entità, compresi quelli di dispositivi e applicazioni, identificando le deviazioni che potrebbero rappresentare minacce alla sicurezza.

Quali sono i metodi di analisi UEBA?

UEBA tiene traccia delle attività su una rete utilizzando l'apprendimento automatico, l'analisi statistica e il pattern matching. Queste tecniche rilevano le variazioni rispetto al comportamento di base che possono indicare minacce interne, account compromessi o altre minacce persistenti avanzate, al fine di consentire all'organizzazione di agire rapidamente per prevenire gli attacchi.