Wat is User and Entity Behavior Analytics (UEBA)?

Ontdek wat User and Entity Behavior Analytics (UEBA) is, wat de voordelen ervan zijn en hoe het werkt. In dit uitgebreide artikel vindt u de best practices voor het kiezen, integreren en implementeren van UEBA-tools.

Nu organisaties streven naar verdere naleving van strenge wettelijke vereisten zoals GDPR, HIPAA en PCI-DSS, die een hogere mate van gegevensbescherming en privacy vereisen, is er behoefte aan robuuste beveiliging. User and Entity Behavior Analytics (UEBA) is bijzonder nuttig voor bedrijven om aan dergelijke regelgeving te voldoen, vanwege de functionaliteit om verdachte activiteiten te voorkomen en op te sporen en gevoelige informatie op elk moment te beschermen. Bovendien biedt UEBA ook een combinatie van naleving van regelgeving en preventie en beperking van bedreigingen, waardoor het absoluut cruciaal is voor organisaties die zich aan de wet willen houden en informatiebeveiligingsuitdagingen voor willen blijven. Volgens het rapport zal de acceptatie van UEBA tussen 2024 en 2031 naar verwachting stijgen met een CAGR van 40,5%, wat wijst op een toenemende rol van UEBA bij het beveiligen van bedrijven tegen opkomende bedreigingen en het voorblijven op regelgeving en cyberrisico's.

Het belang van UEBA in de moderne cyberbeveiliging kan niet genoeg worden benadrukt. Het is daarom noodzakelijk om de verschillende aspecten ervan te begrijpen voor een betere implementatie. In dit artikel wordt de betekenis van UEBA besproken en wordt een uitgebreid overzicht gegeven van UEBA-analyse, de voordelen van UEBA en hoe het waarde toevoegt in vergelijking met andere cyberbeveiligingstools zoals UBA en SIEM. Ook worden best practices voor de implementatie van UEBA, de uitdagingen en de meest effectieve use cases besproken.

Wat is User and Entity Behavior Analytics (UEBA)?

User and Entity Behavior Analytics (UEBA) is een robuuste cyberbeveiligingsoplossing die gebruikmaakt van de kracht van machine learning om afwijkingen in het gedrag van gebruikers en apparaten in een netwerk op te sporen. Door gedragsnormen vast te stellen en afwijkingen daarvan te identificeren, kan UEBA geavanceerde aanvallen zoals bedreigingen van binnenuit of gecompromitteerde apparaten detecteren. In tegenstelling tot statische, op regels gebaseerde systemen is UEBA een zelflerend systeem dat zich voortdurend aanpast aan het veranderende gedrag van gebruikers, waardoor het bijzonder effectief is tegen geavanceerde persistente bedreigingen (APT's).

Naarmate de beveiligingsuitdagingen toenemen, is 98% van de beveiligingsleiders al bezig met het consolideren of van plan om beveiligingstools te consolideren, waardoor dynamische oplossingen zoals UEBA een integraal onderdeel worden van moderne cyberbeveiligingsframeworks. Deze transitie wijst op de cruciale rol van UEBA bij het verbeteren van de beveiliging tegen aanvallen in complexe IT-omgevingen.

De noodzaak van User and Entity Behavior Analytics (UEBA)

Aangezien cyberdreigingen steeds geavanceerder worden, kunnen traditionele beveiligingsmechanismen zoals op regels gebaseerde mechanismen of perimeterbeveiliging niet langer de beveiliging tegen toenemende dreigingen garanderen. UEBA is een ideale oplossing en dicht deze leemte door zich te richten op de acties en het gedrag van gebruikers en entiteiten binnen het netwerk. Laten we nu eens in detail bekijken waarom UEBA zo belangrijk is voor moderne organisaties:

1. Detectie van bedreigingen van binnenuit: Bedreigingen van binnenuit zijn waarschijnlijk een van de grootste uitdagingen op het gebied van beveiliging voor organisaties, aangezien werknemers of contractanten met toegang misbruik kunnen maken van dergelijke privileges. UEBA monitort gedrag in de loop van de tijd en laat u weten wanneer er iets ongewoons gebeurt. Als iemand bijvoorbeeld toegang krijgt tot gevoelige gegevens waarvoor hij geen toestemming heeft, kunnen potentiële bedreigingen van binnenuit worden gesignaleerd voordat er ernstige schade kan ontstaan.
2. Beperking van geavanceerde persistente bedreigingen (APT's): APT's zijn heimelijke, langdurige aanvallen waarbij cybercriminelen een netwerk infiltreren en gedurende langere tijd onopgemerkt blijven. Traditionele tools detecteren dergelijke bedreigingen mogelijk pas als het te laat is. De gedragsanalyses van UEBA kunnen subtiele, langdurige afwijkingen opsporen en vroegtijdig waarschuwen voor deze geavanceerde aanvallen.
3. Preventie van gegevensdiefstal: Onopzettelijke en opzettelijke gegevensdiefstal blijft een van de belangrijkste zorgen voor bedrijven. UEBA kan uitzonderlijk ongebruikelijke gewoonten op het gebied van gegevenstoegang of -overdracht signaleren, zoals een werknemer die een buitensporig grote hoeveelheid bestanden met de label 'gevoelig' downloadt, wat kan duiden op een poging tot inbreuk. In dit geval maakt vroege detectie een snelle reactie van de organisatie mogelijk, waardoor het verlies van gegevens wordt beperkt.
4. Verminder het aantal valse positieven: Valse positieven overbelasten beveiligingsteams met tijd en middelen. UEBA verfijnt de gedragsnormen om het aantal valse waarschuwingen te verminderen. Met behulp van AI wordt aan elke afwijking een risicoscore toegekend, zodat alleen activiteiten met een hoog risico de aandacht trekken.
5. Verbetering van de naleving van regelgeving: Naleving van regelgeving is over het algemeen erg belangrijk voor elke organisatie die met gevoelige gegevens werkt. De mogelijkheid van UEBA om alle toegang tot kritieke systemen en gegevens te monitoren en te loggen, helpt bij het voldoen aan een deel van de nalevingsvereisten door middel van gedetailleerde registraties van interacties tussen gebruikers en entiteiten, waarmee het voldoet aan nalevingsvereisten zoals GDPR en HIPAA.

Vergelijking: UEBA vs UBA vs SIEM

Om de voordelen van UEBA in detail te begrijpen, kan een van de benaderingen zijn om het te vergelijken met andere vergelijkbare tools, zoals User Behavior Analytics (UBA) en Security Information and Event Management (SIEM). Hoewel deze oplossingen iets gemeen hebben, hebben ze een ander doel op het gebied van cyberbeveiliging. Laten we ze dus eens bekijken in deze gedetailleerde vergelijking van hun belangrijkste kenmerken.

UEBA vs UBA

Kenmerk	UEBA	UBA
Reikwijdte	Bewaakt zowel gebruikers- als entiteitsgedrag (apparaten, servers, applicaties)	Richt zich uitsluitend op gebruikersgedrag
Detectiemethode	Machine learning detecteert complexe, langdurige bedreigingen bij gebruikers en apparaten	Houdt gebruikersaccess en activiteitspatronen bij met behulp van vooraf gedefinieerde regels
Focus op afwijkingen	Identificeert afwijkingen in zowel gebruikers- als apparaatgedrag om bedreigingen van binnenuit te detecteren	Richt zich op het identificeren van ongeautoriseerde gebruikersactiviteiten
Bedreigingsbereik	Detecteert interne bedreigingen, APT's, gegevenslekken en apparaatafwijkingen	Houdt voornamelijk toezicht op gebruikersgedrag en afwijkingen in toegang
Automatisering	Past baselines automatisch aan voor continu leren en aanpassen	Gebruikt statische regels met beperkte aanpassingsmogelijkheden

Waar UBA zich over het algemeen alleen op gebruikers richt, is UEBA een verdere ontwikkeling om naast gebruikers ook entiteiten zoals IoT-apparaten, servers en applicaties te monitoren. In bredere zin stelt dit UEBA in staat om bedreigingen te detecteren met een grotere speelruimte dan die welke worden gegenereerd door abnormaal apparaatgedrag. UBA breidt zich verder uit tot het volgen van afwijkingen in het gedrag van gebruikers, maar mist de bredere entiteitsmonitoring die door UEBA wordt geïntroduceerd. Met UEBA maakt het gebruik van machine learning het mogelijk om de gedragsbaselines continu te verfijnen en aan te passen aan nieuwe patronen in de loop van de tijd. UBA daarentegen is meer afhankelijk van vooraf gedefinieerde regels die statisch van aard zijn.

UEBA vs SIEM

Functie	UEBA	SIEM
Focus	Controleert afwijkend gedrag van zowel gebruikers als apparaten	Verzamelt en correleert gebeurtenislogboeken voor realtime detectie van bedreigingen
Gegevensverzameling	Verzamelt gedragsgegevens van gebruikers en apparaten om basisnormen vast te stellen	Verzamelt gebeurtenislogboeken van netwerkapparaten, servers en applicaties
Waarschuwingsmechanisme	Geeft waarschuwingen op basis van afwijkend gedrag met toegewezen risicoscores	Genereert waarschuwingen op basis van gebeurteniscorrelatie en vooraf gedefinieerde regels
Gebruiksscenario's	Ideaal voor het detecteren van bedreigingen van binnenuit, misbruik van privileges en geavanceerde aanvallen	Geschikt voor nalevingscontrole, forensische analyse en realtime waarschuwingen voor bedreigingen
Integratie	Integreert met SIEM, incidentresponssystemen en dreigingsinformatieplatforms	Integreert met firewalls, antivirusprogramma's en logboekbeheersystemen

De essentie van SIEM-systemen is het zo dicht mogelijk bij realtime verzamelen, correleren en analyseren van beveiligingsgebeurtenislogboeken; zo bieden ze een overzicht op hoog niveau van beveiligingsincidenten en zorgen ze voor naleving. SIEM heeft echter meestal een inherente focus op regels en logboekgestuurde benaderingen voor detectie, waardoor het platform minder goed kan worden aangepast aan complexere en veranderende bedreigingen. UEBA richt zich bijvoorbeeld specifiek op het monitoren van gebruikers- en apparaatgedrag om meer verborgen bedreigingen, zoals aanvallen van binnenuit, aan het licht te brengen. Dit wordt bereikt door de gedragsmodellen voortdurend te herschrijven met behulp van machine learning.

Waar SIEM zeer sterk is in compliancebeheer en realtime waarschuwingen voor puntgebeurtenissen, kan het minder effectief zijn tegen complexere bedreigingen, zoals APT's of aanvallen van binnenuit. UEBA vult enkele hiaten in SIEM op door dieper inzicht in gedrag te bieden, en daardoor werken de twee tools zeer effectief samen. Terwijl SIEM zich richt op gebeurtenisgebaseerde detectie en compliance, detecteert UEBA bedreigingen door middel van continue gedragsmonitoring. Kortom, samen vormen ze een krachtige combinatie voor robuuste cyberbeveiliging.

Hoe werkt User and Entity Behavior Analytics (UEBA)?

UEBA monitort en interpreteert continu de activiteiten van gebruikers en entiteiten op afwijkingen van de genormaliseerde gedragspatronen die binnen een organisatie zijn vastgesteld. Door gebruik te maken van machine learning met diepgaandere algoritmen wordt gelijke tred gehouden met veranderende patronen, waardoor zelfs subtiele of opkomende bedreigingen worden gedetecteerd voordat ze zich kunnen ontwikkelen.

Zo werkt UEBA-analyse:

1. Multisource-gegevens: UEBA verzamelt gegevens uit allerlei soorten bronnen, waaronder maar niet beperkt tot VPN-logboeken, firewallgegevens, endpointbeveiligingsoplossingenen cloudapplicaties. Het hanteert een holistische benadering waarbij activiteiten van gebruikers en interacties van apparaten worden bijgehouden om een volledig beeld van het netwerk te krijgen.
2. Gedragsbaselines opstellen: UEBA doet dit door eerst gegevens te verzamelen en vervolgens machine learning-algoritmen te gebruiken om normale gedragspatronen met betrekking tot gebruikers en entiteiten vast te stellen. Deze baseline verandert voortdurend; hij evolueert continu naarmate het gedrag verandert, waarbij het systeem zelf nieuwe activiteiten leert die normaal zijn.
3. Anomale detectie: UEBA controleert activiteiten continu en in realtime aan de hand van vastgestelde basislijnen. Als het grove afwijkingen detecteert, worden deze onmiddellijk gemarkeerd. Een voorbeeld hiervan is een gebruiker die de systemen op ongebruikelijke tijdstippen bedient of een apparaat dat communiceert met een onbekend IP-adres.
4. Risicoscores: UEBA toont de risicoscore van elke gedetecteerde afwijking in volgorde van ernst. Zo kunnen beveiligingsteams zich concentreren op het reageren op activiteiten met een hoog risico, zonder afgeleid te worden door ongebruikelijke gebeurtenissen die niet zo ernstig zijn. Dit scoringsmechanisme verbetert de efficiëntie van dreigingsdetectie aanzienlijk.
5. Realtime waarschuwingen en geautomatiseerde reacties: Er worden realtime waarschuwingen gegenereerd zodra het systeem risicovolle gedragingen identificeert. In sommige gevallen kunnen geautomatiseerde reacties door het systeem zelf worden geactiveerd, zoals het blokkeren van accounts of het isoleren van een apparaat van het netwerk om de dreiging met onmiddellijke actie in te dammen.

Voordelen van UEBA (User and Entity Behavior Analytics)

De voordelen van het gebruik van UEBA reiken verder dan alleen het detecteren van bedreigingen. Ze omvatten ook verbeterde beveiliging voor organisaties door middel van realtime monitoring en gedragsanalyse.

Door zich aan te passen aan dergelijk evoluerend gedrag, zorgt UEBA voor continue bescherming en is het daarmee een onmisbaar modern hulpmiddel geworden dat organisaties proberen te gebruiken om geavanceerde cyberdreigingen voor te blijven.

Hieronder volgen enkele van de belangrijkste voordelen van UEBA, waardoor het onmisbaar is voor moderne organisaties:

1. Verbeterde detectie van bedreigingen van binnenuit: Bedreigingen van binnenuit behoren tot de moeilijkst te detecteren bedreigingen, omdat de organisatie wordt blootgesteld aan personen die al legitieme toegang hebben tot de systemen. UEBA biedt ongeëvenaard inzicht in het gedrag van gebruikers, wat nodig is om een organisatie te helpen bij het opsporen van en reageren op een potentiële bedreiging van binnenuit.
2. Snellere responstijden: Een van de belangrijkste voordelen van UEBA is dat het realtime waarschuwingen geeft, waardoor organisaties snel kunnen reageren op bedreigingen, binnen enkele minuten in plaats van dagen. Deze mogelijkheid van UEBA helpt bedrijven om de kans voor hackers te verkleinen en ernstige incidenten te voorkomen.
3. Naleving en auditing: UEBA zorgt ervoor dat er gedetailleerde logboeken beschikbaar zijn van alle activiteiten van gebruikers en entiteiten. Dit helpt organisaties bij het aantonen van naleving van regelgeving zoals GDPR, HIPAA, PCI-DSS, enz. Het beschermt een organisatie ook tegen hoge boetes door gedocumenteerd bewijs te leveren met betrekking tot activiteiten met behulp van trackingmogelijkheden.
4. Ruisonderdrukking: De meeste traditionele beveiligingssystemen genereren veel ruis in de vorm van valse positieven, waardoor beveiligingsteams het druk hebben. De machine learning-algoritmen in UEBA verminderen deze valse waarschuwingen drastisch door effectief onderscheid te maken tussen normale schommelingen en legitieme bedreigingen, waardoor alleen echt risicovolle afwijkingen worden gemarkeerd voor verder onderzoek.
5. Lagere operationele kosten: Hoewel UEBA-oplossingen vaak een aanzienlijke initiële investering vereisen, kunnen ze op de lange termijn leiden tot lagere operationele kosten. Ze automatiseren de detectie van en reactie op bedreigingen, waardoor er weinig ruimte of behoefte is voor menselijke tussenkomst en beveiligingsteams een strategische rol krijgen in plaats van zich bezig te houden met het dagelijkse beheer van bedreigingen.

Uitdagingen van User and Entity Behavior Analytics (UEBA)

Gegevensbeheer kan behoorlijk belastend worden, omdat in UEBA enorme hoeveelheden gegevens uit diverse omgevingen moeten worden vastgelegd en geanalyseerd. Hoewel UEBA tal van voordelen biedt, kan de implementatie ervan ook enkele uitdagingen met zich meebrengen waar bedrijven op voorbereid moeten zijn:

1. Hoge initiële investeringskosten: De implementatie van de UEBA-oplossing vereist enorme initiële investeringskosten, vooral in het geval van kleine organisaties. Dit omvat de kosten van de software zelf, de integratie met andere systemen en de training van het personeel. Voor grotere ondernemingen met een complexe omgeving worden de initiële kosten echter vaak gecompenseerd door het rendement op de investering op lange termijn.
2. Complexiteit bij het beheer van gegevens: UEBA-systemen genereren een zeer grote hoeveelheid gegevens uit een breed scala aan bronnen. Zonder een speciaal beveiligingsteam zou een onderneming het moeilijk vinden om deze gegevens te beheren en te interpreteren. Gespecialiseerde training in combinatie met de juiste tool is noodzakelijk om optimaal te kunnen profiteren van de analyses die UEBA biedt.
3. Integratie met verouderde systemen: Bedrijven met verouderde systemen kunnen de integratie van UEBA lastiger vinden. Over het algemeen is een dergelijke verouderde infrastructuur mogelijk niet geschikt voor de nieuwste tools die voor UEBA zijn ontwikkeld, en er kunnen grote updates of herconfiguraties nodig zijn. Dit kan zeker extra tijd en kosten met zich meebrengen voor de implementatie.
4. Doorlopende onderhoudsvereisten: UEBA-systemen moeten periodiek worden bijgewerkt om hun effectiviteit te behouden. Machine learning-algoritmen moeten voortdurend worden bijgesteld om rekening te houden met nieuw gedrag en steeds veranderende bedreigingen. Dit vereist speciale IT-middelen om de software regelmatig bij te werken.
5. Aanvulling, geen op zichzelf staande oplossing: Hoewel UEBA een krachtig hulpmiddel is, werkt het nog beter wanneer het wordt geïntegreerd met andere hulpmiddelen met een groter beveiligingskader. Zo is integratie van UEBA met andere tools, zoals SIEM of endpointbeveiligingsoplossingen, noodzakelijk voor een alomvattende verdediging tegen zowel interne als externe bedreigingen.

Best practices voor gebruikers- en entiteitsgedragsanalyse

Om als bedrijf optimaal te kunnen profiteren van de voordelen van UEBA, is het essentieel om tijdens de implementatie een aantal best practices te volgen. Deze practices zorgen ervoor dat het systeem efficiënt werkt en goed integreert in de algehele beveiligingsarchitectuur.

1. Integratie met andere beveiligingstools: UEBA werkt het beste wanneer het wordt ingezet in combinatie met andere beveiligingstools, zoals SIEM en DLP. Dit gelaagde mechanisme verbetert hun beveiligingsstatus door gedragsanalyse toe te voegen aan gebeurtenislogboekgegevens, waardoor de detectie van bedreigingen veel uitgebreider en zekerder wordt en risico's worden verminderd.
2. Risicoscores aanpassen: Elke organisatie heeft andere beveiligingsbehoeften, dus de risicoscores in UEBA moeten op die behoeften worden afgestemd. Door het systeem af te stemmen op de meest kritieke gebieden van uw bedrijf, zorgt u ervoor dat de ernstigste bedreigingen worden geëscaleerd voor onmiddellijke actie, waardoor de kans kleiner wordt dat uw beveiligingsteam wordt afgeleid door minder belangrijke waarschuwingen.
3. Beveiligingsteams trainen om analytics te benutten: Het gebruik van UEBA-analytics kan behoorlijk complex zijn en het is van cruciaal belang dat uw beveiligingsteam goed is getraind om de gegevens die het levert te begrijpen. Regelmatige workshops en trainingssessies stellen uw personeel in staat om het systeem effectief te gebruiken, waardoor sneller kan worden gereageerd op potentiële bedreigingen en beter geïnformeerde beslissingen kunnen worden genomen.
4. Gebruik realtime waarschuwingen en reacties: Realtime waarschuwingen in UEBA moeten worden ingeschakeld wanneer er risicovolle afwijkingen optreden. Voor nog betere bescherming kunnen geautomatiseerde reacties worden ingesteld, waarbij het systeem onmiddellijk actie onderneemt zonder te wachten op menselijke input, zoals het vergrendelen van accounts in geval van een inbreuk of het gebruik van strengere verificatieprotocollen.
5. Houd het systeem regelmatig up-to-date: Net als elke andere oplossing voor machine learning moet UEBA regelmatig worden bijgewerkt en enigszins worden bijgesteld. Beveiligingsteams moeten de algoritmen van het systeem regelmatig vernieuwen, zodat het systeem is toegerust om nieuwe soorten bedreigingen aan te pakken wanneer deze zich voordoen. Regelmatige systeemcontroles en updates zijn erg belangrijk voor blijvend succes.

Toepassingsvoorbeelden van User and Entity Behavior Analytics

Dankzij zijn veelzijdigheid kan UEBA worden uitgebreid voor gebruik in vele sectoren om een breed scala aan cyberbeveiligingsproblemen aan te pakken. Dit breidt de mogelijkheden voor het opsporen van bedreigingen van binnenuit verder uit, waardoor het zeer effectief is in onder andere de financiële sector, waar gegevens koste wat kost moeten worden beschermd. Hieronder volgen enkele veelvoorkomende gebruiksscenario's waarin UEBA van onschatbare waarde blijkt te zijn:

1. Detectie van laterale aanvallen: UEBA detecteert laterale aanvallen waarbij de aanvallers, nadat ze toegang hebben gekregen, zich lateraal door de systemen bewegen en hun ingang binnen een netwerk opbouwen. Het vindt abnormale interacties met systemen of gegevens die een gebruiker doorgaans niet gebruikt door middel van gedragsanalyse in het hele netwerk. Vroegtijdige detectie voorkomt escalatie, omdat het een aanvaller stopt voordat hij andere privileges in handen krijgt om verdere schade aan te richten.
2. Detectie van Trojaanse accounts: UEBA kan vaststellen wanneer een indringer een geldig gebruikersaccount heeft gecompromitteerd en er een Trojaans paard. Het controleert het huidige gedrag van het account aan de hand van vastgestelde normen om afwijkingen te detecteren, zoals toegang tot systemen die nog nooit eerder zijn gebruikt, grote downloads van gegevens of gebruik van het account op tijden waarop het nog nooit is gebruikt. Deze proactieve detectie voorkomt misbruik op de lange termijn.
3. Schendingen van het beleid inzake het delen van accounts: De reden waarom het delen van accounts in zoveel organisaties in strijd is met het beleid, vloeit voort uit veiligheidsimplicaties. Hier komt UEBA om de hoek kijken: het identificeert gelijktijdige aanmeldingen door gebruikers die geografisch ver uit elkaar zijn of ongebruikelijke activiteitspatronen. Dit soort rode vlaggen wijzen op het delen van accounts tussen gebruikers, wat in strijd is met het beleid en de kans op ongewenste toegang of misbruik vergroot.
4. Voorkomen van gegevenslekken: Gegevenslekken, die meestal onzichtbaar zijn, kunnen door UEBA worden gedetecteerd aan de hand van afwijkingen in het typische gedrag bij gegevenstoegang en -overdracht. UEBA stelt voor elke gebruiker een profiel op met betrekking tot normale gegevensactiviteit. Het markeert afwijkingen die gepaard gaan met enorme bestandsoverdrachten naar een onbekende externe bestemming. Vroegtijdige detectie helpt ongeoorloofde gegevenslekken en mogelijke inbreuken op de beveiliging van essentiële gegevens te voorkomen.
5. Preventie van misbruik van privileges: Privileged accounts hebben toegang tot kritieke systemen en zijn daarom vaak het doelwit van misbruik. UEBA controleert privileged accounts continu op gedrag dat buiten hun normale bevoegdheden valt, zoals toegang tot gevoelige gegevens of wijzigingen op ongebruikelijke tijdstippen. Wanneer hier afwijkingen worden gedetecteerd, genereert het systeem waarschuwingen die kwaadwillige acties door gecompromitteerde of anderszins misbruikte geprivilegieerde accounts kunnen voorkomen.
6. Monitoring van bedreigingen door derden en in de toeleveringsketen: Veel organisaties geven verschillende externe leveranciers toegang tot hun systemen, waardoor ze extra kwetsbaar worden. UEBA breidt het netwerk van monitoring uit om hun activiteiten te volgen die als verdacht gedrag kunnen worden beschouwd en die kunnen wijzen op een inbreuk, zoals pogingen om toegang te krijgen tot beperkte gebieden of het wegsluizen van gevoelige gegevens. Het helpt dus bij het beveiligen van de toeleveringsketen en vermindert bedreigingen van buitenaf.
7. Detectie van compromittering: Wanneer gebruikersaccounts worden gecompromitteerd, detecteert UEBA vrij snel afwijkend gedrag buiten de basislijn. UEBA markeert activiteiten zoals inloggen vanaf onbekende locaties, toegang tot gevoelige bestanden buiten werktijd en het aanbrengen van ongeoorloofde wijzigingen. Dit helpt verdere misbruik van gecompromitteerde accounts te voorkomen.

Deze use cases benadrukken hoe belangrijk UEBA is voor het adequaat detecteren en beperken van bedreigingen voor de cyberbeveiliging, variërend van eenvoudige waarschuwingen tot geavanceerde persistente bedreigingen, waardoor het een essentiële oplossing is voor alle sectoren.

Voorbeelden van UEBA

UEBA detecteert en voorkomt cyberdreigingen door het gedrag van gebruikers en apparaten op het netwerk voortdurend te monitoren. Door afwijkingen in vastgestelde gedragsactiviteiten vast te stellen, kunnen potentiële inbreuken op de beveiliging worden opgespoord lang voordat ze uitgroeien tot grootschalige problemen.

Enkele voorbeelden die laten zien hoe goed UEBA allerlei cyberdreigingen voorkomt, zijn onder meer:

1. Preventie van gegevensdiefstal bij financiële instellingen: UEBA observeert het afwijkende gedrag van een medewerker die buiten werktijd toegang heeft tot een grote hoeveelheid gevoelige gegevens. Door dit te vergelijken met vastgestelde gedragspatronen, selecteert UEBA de afwijking en geeft een waarschuwing. Onderzoek wijst vervolgens uit dat er sprake is van poging tot gegevensdiefstal, waardoor het bedrijf de kans krijgt om de inbreuk te voorkomen voordat er schade kan worden aangericht.
2. Detectie van fraude door insiders in de gezondheidszorg: UEBA controleert de toegang tot de opslagplaats van patiëntendossiers en vergelijkt de activiteiten met op rollen gebaseerde benchmarks. Wanneer een bepaalde medewerker in de gezondheidszorg toegang begint te krijgen tot gegevens buiten zijn of haar afdeling, wordt deze activiteit door het systeem gemarkeerd als abnormaal. Dit zijn het soort vroege meldingen die een organisatie in staat stellen om onderzoek te doen en zo fraude door insiders te stoppen.
3. Brute-force-aanvallen in de productie voorkomen: UEBA controleert op een toename van mislukte inlogpogingen vanaf hetzelfde IP-adres, een actie die wijst op een brute-force-aanval. Het systeem let op inloggedrag en reageert automatisch om een account te blokkeren en ongeoorloofde toegang tot kritieke activa te voorkomen.
4. Misbruik van geprivilegieerde toegang in IT-systemen: Er is sprake van afwijkende activiteit wanneer een geprivilegieerde gebruiker toegang krijgt tot gevoelige systemen of gegevens buiten het gebruikelijke bereik, met name op ongebruikelijke tijdstippen. UEBA markeert dergelijke activiteiten als verdacht door het gedrag te vergelijken met vastgestelde basislijnen en helpt het beveiligingsteam om misbruik van privileges zoveel mogelijk te identificeren en actie te ondernemen voordat er veel schade kan worden aangericht.
5. Datalekken in e-commerce: UEBA volgt en vergelijkt typische gegevensoverdrachtpatronen voor elke gebruiker. Wanneer een werknemer met een typisch overdrachtpatroon plotseling veel gegevens naar de externe cloudservice begint over te dragen, wordt dat door het systeem gemarkeerd. Hierdoor kan het bedrijf onregelmatig gedrag opmerken voordat gegevensexfiltratie gevoelige informatie over klantgegevens opslaat.

Deze voorbeelden laten zien hoe UEBA gebruikmaakt van gedragsbenchmarking, anomaliedetectie en continue monitoring om cyberdreigingen in verschillende sectoren te beperken.

UEBA-tools kiezen voor uw organisatie

Het selecteren van de juiste UEBA-tool is cruciaal voor een succesvolle integratie in het cyberbeveiligingskader van een organisatie.

Kritieke factoren waarmee u rekening moet houden om aan uw unieke beveiligingsbehoeften te voldoen, afgeleid van de belangrijkste kenmerken van moderne UEBA-tools, zijn als volgt:

1. Naadloze integratie met bestaande systemen: Uw UEBA-tool moet compatibiliteit met besturingssystemen en SaaS-integratie ondersteunen voor volledig inzicht in de huidige platforms. Dergelijke integraties zijn belangrijk voor het opbouwen van een uitgebreide cyberbeveiligingspositie, met integraties zoals die van SIEM's, DLP en endpoint security systemen in de UEBA-oplossing. Een goede tool moet gegevens uit diverse bronnen monitoren, zodat de IT-omgeving volledig wordt beschermd.
2. Realtime monitoring van bedreigingen en geautomatiseerde respons: De oplossing moet realtime monitoring bieden met onmiddellijke waarschuwingen in geval van verdachte activiteiten. Onmiddellijke geautomatiseerde reacties omvatten het blokkeren van accounts of het markeren van afwijkingen om de kwetsbaarheid te verminderen. Dit zorgt voor tijdige interventies en beperkt de potentiële schade van beveiligingsincidenten.
3. Prestaties op het gebied van gedragsanalyse: Belangrijke factoren die een UEBA-tool effectief maken, zijn onder meer geavanceerde machine learning en AI-mogelijkheden. De tool moet machine learning-algoritmen bevatten die de gedragsbaselines voortdurend bijwerken en verbeteren. Dit helpt het systeem zich aan te passen aan nieuwe bedreigingen en ondersteunt daarmee de efficiënte detectie van afwijkend gedrag binnen uw netwerk.
4. Aanpasbare risicoscores en gegevensprivacy: Een goede UEBA-oplossing moet aangepaste risicoscores mogelijk maken. Dit zorgt ervoor dat uw organisatie verschillende soorten gedragingen of afwijkingen kan prioriteren op basis van hun specifieke risicotolerantie. Bovendien moet de tool ervoor zorgen dat de privacy van gebruikers wordt gewaarborgd door middel van anonimisering van gebruikersgegevens, waardoor de vertrouwelijkheid wordt behouden en toch uitgebreide detectie van bedreigingen mogelijk is.
5. Schaalbaarheid, flexibiliteit en gebruiksgemak: Een ideale UEBA-tool moet bedrijfsgroei ondersteunen, flexibel zijn om zich aan te passen aan een steeds veranderende IT-omgeving met de toevoeging van nieuwe apparaten of platforms, een gebruiksvriendelijke grafische interface hebben en eenvoudig te installeren zijn om de effectiviteit van de tool te verbeteren en het institutionele gebruik ervan te verbreden.

UEBA en XDR integreren

De combinatie van User and Entity Behavior Analytics (UEBA) met Extended Detection and Response (XDR) resulteert in een veerkrachtige cyberbeveiligingsoplossing die gedragsanalyse koppelt aan uitgebreide dreigingsdetectie en -reactie. Hieronder wordt uitgelegd hoe UEBA en XDR samenwerken om de beveiliging te verbeteren:

1. Uitgebreid overzicht van dreigingen

UEBA biedt een uitgebreid inzicht in het gedrag van gebruikers en apparaten, waardoor afwijkingen kunnen worden herkend die kunnen duiden op bedreigingen van binnenuit, misbruikte privileges of gehackte accounts. Door UEBA te integreren met XDR kunnen organisaties een uniform overzicht krijgen van beveiligingsgegevens in alle delen van hun omgeving – eindpunten, cloudsystemen en tools van derden – zodat niets onopgemerkt blijft. SentinelOne’s Singularity™ XDR werkt het beste in deze integratietaak, waarbij gegevens uit verschillende bronnen (waaronder UEBA) worden verwerkt en gebeurtenissen in realtime worden gekoppeld voor onmiddellijke zichtbaarheid in de hele onderneming. Met deze uniforme methode kunnen beveiligingsteams geavanceerde bedreigingen snel en correct herkennen.

2. Geavanceerde analyse van gedrag, gecombineerd met realtime monitoring

UEBA is uitstekend in het opsporen van afwijkingen van gestandaardiseerde gedragsnormen, waardoor bedrijven subtiele bedreigingen van binnenuit of ongewoon gedrag kunnen herkennen die door standaard systemen over het hoofd zouden kunnen worden gezien. Wanneer de organisatie gebruikmaakt van de realtime bedreigingsmonitoringfuncties van XDR, krijgt zij een continue beoordeling en kan zij zowel bekende als nieuwe bedreigingen opsporen. De Storyline Active Response™ (STAR) functie van Singularity™ XDR maakt gebruik van AI-gestuurde gedragsanalyses om gebeurtenissen automatisch met elkaar in verband te brengen, vergelijkbare activiteiten te koppelen en bruikbare inzichten te leveren aan analisten van alle vaardigheidsniveaus.

3. Automatisch reageren op afwijkingen

De combinatie van UEBA met XDR verbetert de automatisering in cyberbeveiligingsprocessen. Zodra UEBA een afwijking in het gedrag van een gebruiker of apparaat identificeert, kan XDR de verantwoordelijkheid voor de reactie op zich nemen, waardoor er minder handmatige interventie nodig is. Een voorbeeld hiervan is dat als een gebruiker zich vreemd begint te gedragendoor toegang te zoeken tot gevoelige informatie of abnormale netwerkacties uit te voeren—kan XDR automatisch het apparaat afsluiten, het account beveiligen of ongeoorloofde wijzigingen ongedaan maken.

SentinelOne’s Singularity™ XDR biedt geautomatiseerde herstelmaatregelen met één muisklik, waardoor organisaties onmiddellijk kunnen reageren op beveiligingsincidenten en bedreigingen kunnen beperken voordat ze escaleren. Door UEBA in XDR te integreren, wordt de beveiligingspositie van een organisatie veel proactiever en geautomatiseerder. Het perfecte voorbeeld hiervan is te zien door de synergie te analyseren die ontstaat door het combineren van de beste UEBA-gedragsinzichten met de diepgaande, brede dreigingsdetectie en snelle responsmogelijkheden die XDR te bieden heeft, waardoor bescherming in de hele onderneming wordt gegarandeerd.

4. Geavanceerd incidentonderzoek in combinatie met forensisch onderzoek

Door de samenwerking tussen UEBA en XDR wordt incidentonderzoek sneller en nauwkeuriger. Terwijl UEBA gedetailleerde gedragsanalyses levert, correleert XDR deze informatie met incidenten uit het hele netwerk. Door deze integratie kunnen beveiligingsteams het spoor van aanvallen volgen, de paden identificeren waarlangs bedreigingen toegang hebben gekregen tot het netwerk en snel de betrokken activa identificeren. Singularity™ XDR’s Storyline-technologie automatiseert de reconstructie van aanvalsverhalen, koppelt gebeurtenisgegevens zonder handmatige analyse, verbetert het onderzoeksproces en biedt een beter begrip van hoe een aanval zich heeft afgespeeld.

5. Verbeterde schaalbaarheid en flexibiliteit

Een cruciaal voordeel van het samenvoegen van UEBA en XDR is de schaalbaarheid die uw bedrijf krijgt naarmate het zich ontwikkelt. De integratie van UEBA's gedragsmonitoring met XDR's brede dekking houdt de beveiliging efficiënt naarmate organisaties steeds meer cloudapplicaties, IoT-apparaten en externe werkomgevingen. De XDR-oplossing van SentinelOne’s bevat de Skylight-functie, die gegevens van derden samenvoegt met UEBA-workflows, waardoor uitgebreide detectie van bedreigingen in zowel omvangrijke als complexe omgevingen mogelijk is. Dankzij de flexibiliteit kan de integratie worden aangepast aan de behoeften van zowel grote als kleine bedrijven.

Door UEBA te combineren met XDR kunnen organisaties profiteren van een beveiligingsstrategie die zowel meer geautomatiseerd als proactief is. SentinelOne’s Singularity™ XDR is het perfecte voorbeeld van deze synergie, waarbij de gedragsinzichten van UEBA worden gecombineerd met de uitgebreide dreigingsdetectie en snelle responsmogelijkheden van XDR, waardoor volledige bescherming binnen de hele onderneming wordt gegarandeerd.

Conclusie

Concluderend kan worden gesteld dat User Entity Behavior Analytics (UEBA) een zeer goede hulpbron is gebleken bij het opsporen van geavanceerde persistente bedreigingen in een organisatie. Dit gebeurt door middel van machine learning, waarmee het gedrag van zowel de gebruikers als de entiteit als geheel wordt onderzocht, waardoor potentiële bedreigingen van binnenuit, pogingen tot account-overname en geavanceerde persistente bedreigingen eerder kunnen worden opgespoord. Bovendien kunnen organisaties een verbetering zien in het opsporen van bedreigingen door UEBA te integreren met geavanceerde platforms zoals SentinelOne’s Singularity™ XDR.

Voor bedrijven die zich willen beschermen tegen de steeds veranderende cyberdreigingen, moet de integratie van UEBA niet worden beschouwd als een optie, maar als een noodzakelijke cyberbeveiligingsmaatregel. Het zorgt voor bewaking van zowel interne als externe aanvallen en automatische mitigatie van de reactietijd om ervoor te zorgen dat waardevolle activa worden beschermd. Het is echter altijd beter om de beschikbare opties, hun functies en uw zakelijke behoeften in overweging te nemen voordat u een beslissing neemt.

FAQs

Waarvoor wordt UEBA gebruikt?

UEBA controleert het gedrag van gebruikers en entiteiten (bronnen, apparaten) in het netwerk door afwijkingen van hun vastgestelde baseline te detecteren. UEBA detecteert bedreigingen van binnenuit, datalekken, en beveiligingsrisico's door afwijkingen in activiteiten op te sporen, zoals ongeoorloofde toegang, ongebruikelijke gegevensoverdrachten of onregelmatige inlogpatronen. Het biedt een gesynchroniseerd overzicht van gebruikersactiviteiten en apparaatgedrag, nauwkeurige detectie van bedreigingen en snelle risicobeperking.

Wat zijn de drie pijlers van UEBA?

De drie pijlers van UEBA zijn gebruikersgedragsanalyse, entiteitsgedragsanalyse en machine learning. Deze drie werken samen om end-to-end beveiliging te bieden die abnormaal gedrag van menselijke en machine-elementen binnen een netwerk aan het licht brengt, zodat bedrijven gebruikers, apparaten en applicaties kunnen controleren op verdachte handelingen.

Waar staat UEBA voor?

UEBA staat voor User and Entity Behavior Analytics. Het is een cyberbeveiligingsoplossing die gebruikmaakt van verschillende geavanceerde algoritmen om de gedragspatronen van verschillende gebruikers en entiteiten, waaronder apparaten en applicaties, te monitoren en afwijkingen te identificeren die mogelijk een bedreiging voor de veiligheid vormen.

Wat zijn UEBA-analysemethoden?

UEBA houdt activiteiten op een netwerk bij met behulp van machine learning, statistische analyse en patroonherkenning. Deze technieken detecteren afwijkingen van het basisgedrag die kunnen wijzen op bedreigingen van binnenuit, gecompromitteerde accounts of andere geavanceerde persistente bedreigingen, zodat een organisatie snel actie kan ondernemen om aanvallen te voorkomen.