什麼是使用者與實體行為分析（UEBA）？

隨著組織尋求進一步符合 GDPR、HIPAA 和 PCI-DSS 等嚴格法律要求，這些要求需要更高層級的資料保護與隱私，因此對強固安全防護的需求也隨之增加。使用者與實體行為分析（UEBA）對企業在滿足此類法規方面特別有幫助，因為其具備可隨時防止與偵測可疑活動並保護敏感資訊的功能。此外，UEBA 也結合法規遵循、威脅預防與緩解能力，使其對於希望保持合法合規並領先因應資訊安全挑戰的組織而言至關重要。根據報告，預計 UEBA 的採用率將於 2024 年至 2031 年間以 40.5% 的年複合成長率成長，顯示 UEBA 在保護企業免受新興威脅影響，以及協助其在法規要求與網路風險方面保持領先的角色正持續擴大。

UEBA 在現代網路安全中的重要性怎麼強調都不為過，因此有必要了解其各個面向，以利更有效地實作。本文將討論 UEBA 的意義，並全面概述 UEBA 分析、UEBA 優勢，以及相較於其他網路安全工具（例如 UBA 和 SIEM），它如何創造價值。本文也將提供 UEBA 實作的最佳實務、其挑戰，以及最有效的使用案例。

什麼是使用者與實體行為分析（UEBA）？

使用者與實體行為分析（UEBA）是一種強大的資安解決方案，運用機器學習的能力來發現網路中使用者以及裝置行為的異常。透過建立行為基準並識別偏離這些基準的情況，UEBA 能夠偵測複雜的攻擊，例如內部威脅或遭入侵的裝置。與靜態的規則式系統相比，UEBA 是一種自我學習系統，會隨著使用者行為的演變持續調適，因此對於防範 especially effective against進階持續性威脅（APTs）.

隨著安全挑戰增加，已有 98% 的安全領導者正在整合或計畫整合安全工具，這使得像 UEBA 這樣的動態解決方案成為現代網路安全框架中不可或缺的一環。這項轉變顯示出 UEBA 在複雜 IT 環境中提升整體防禦能力、抵禦攻擊方面所扮演的關鍵角色。

使用者與實體行為分析（UEBA）的必要性

由於網路威脅日益複雜，傳統安全機制（如基於規則的機制或邊界防禦）已無法保證能防範不斷升高的威脅。UEBA 成為理想的解決方案，透過聚焦於網路內使用者與實體的動作與行為來彌補這項缺口。現在，讓我們深入了解為何 UEBA 對現代組織至關重要：

1. 內部威脅偵測： 內部威脅 可能是組織在安全領域所面臨最棘手的挑戰之一，因為擁有存取權限的員工或承包商可能會濫用這些權限。UEBA 會隨時間監控行為，並在出現異常時通知您。例如，如果有人存取其無權限查看的敏感資料，就能在造成重大損害之前標示出潛在的內部威脅。
2. 降低進階持續性威脅（APTs）： APTs 是隱匿且長期的攻擊，網路犯罪分子會滲透網路並在長時間內不被發現。傳統工具可能要到為時已晚時才偵測到這類威脅。UEBA 的行為分析可發現細微且持續的偏差，及早對這些複雜攻擊提出警示。
3. 防止資料外洩： 無論是意外或蓄意的資料外洩，始終是最關鍵的業務關切事項之一。UEBA 能指出異常不尋常的資料存取或傳輸模式，例如某位員工下載了數量異常龐大且標示為敏感的檔案，這可能代表一次入侵嘗試。在這種情況下，及早偵測可讓組織迅速回應，降低資料損失。
4. 減少誤判： 誤判會讓安全團隊耗費大量時間與資源。UEBA 會微調行為基準，以減少錯誤警示。透過 AI，系統會為每個異常指派風險分數，確保只有高風險活動才會觸發關注。
5. 強化法規遵循: 法規遵循 對於任何處理敏感資料的組織而言通常都非常重要。UEBA 監控並記錄所有對關鍵系統與資料的存取能力，有助於透過詳細的使用者與實體互動紀錄來滿足部分法規要求，進而支援 GDPR 和 HIPAA 等遵循需求。

比較：UEBA vs UBA vs SIEM

為了詳細了解 UEBA 的優勢，一種方法是將其與其他類似工具進行比較，例如使用者行為分析（UBA）和安全資訊與事件管理（SIEM）。雖然這些解決方案有一些共通點，但它們在網路安全中的用途不同。因此，讓我們透過這份針對其主要功能所做的詳細比較來了解各自差異。

UEBA vs UBA

UBA 通常僅專注於使用者，而 UEBA 則是其演進版本，除了使用者之外，還可監控 IoT 裝置、伺服器和應用程式等實體。從更廣泛的角度來看，這使 UEBA 能夠以比僅由異常裝置行為所產生的威脅更大的範圍來偵測威脅。UBA 進一步延伸至追蹤使用者行為異常，但它無法涵蓋 UEBA 所引入的更廣泛實體監控。透過 UEBA，機器學習的使用可持續精進行為基準，以隨時間推移適應新的模式。相較之下，UBA 更依賴本質上較為靜態的預先定義規則。

UEBA vs SIEM

SIEM 系統的本質是在盡可能接近即時的情況下彙總、關聯並分析安全事件日誌；因此，它們可提供安全事件的高層級視圖並確保合規性。然而，SIEM 通常天生著重於規則與以日誌為驅動的偵測方法，這使得平台對於更複雜且持續變化的威脅本質上較缺乏適應性。例如，UEBA 特別著重於監控使用者與裝置行為，以揭露更隱匿的威脅，例如內部攻擊，這是透過持續重寫採用機器學習的行為模型來達成。

何處 SIEM在合規管理與針對單點事件的即時警示方面非常強大，但對於更複雜的威脅，例如 APT 或內部人員攻擊，可能較不具成效。UEBA 透過提供更深入的行為洞察，填補了 SIEM 中的一些缺口，因此這兩種工具能夠非常有效地協同運作。SIEM 著重於以事件為基礎的偵測與合規，而 UEBA 則透過持續性的行為監控來偵測威脅。簡而言之，兩者結合可形成強大的網路資安防護組合。

使用者與實體行為分析（UEBA）如何運作？

UEBA 會持續監控並解讀使用者與實體的活動，以找出相對於組織內所建立正常化行為模式的偏差。透過採用更深入演算法的機器學習，可跟上不斷變化的模式，確保即使是細微或新興的威脅，也能在累積成形之前被偵測到。

以下說明 UEBA 分析的運作方式：

1. 多來源資料： UEBA 會從各種類型的來源蒐集資料，包括但不限於 VPN 日誌、防火牆資料、端點安全解決方案，以及雲端應用程式。它採取整體性方法，追蹤使用者活動與裝置互動，以提供完整的網路視圖。
2. 建立行為基準： UEBA 首先透過蒐集資料，接著利用機器學習演算法建立與使用者及實體相關的正常行為模式。此基準會持續變動；隨著行為改變而不斷演進，系統也會自我學習哪些新活動屬於正常。
3. 異常偵測： UEBA 會持續即時將活動與既定基準進行比對監控。若偵測到明顯偏差，便會立即加以標記。例如，使用者在異常時段操作系統，或裝置與未知 IP 位址通訊。
4. 風險評分： UEBA 會依嚴重程度顯示每個已偵測異常的風險分數。因此，安全團隊可專注於回應高風險活動，而不會被不那麼嚴重的異常情況分散注意力。此評分機制可大幅提升威脅偵測效率。
5. 即時警示與自動化回應： 一旦系統識別出高風險行為，就會產生即時警示。在某些情況下，系統本身也可能觸發自動化回應，例如鎖定帳戶或將裝置自網路隔離，以立即採取行動遏止威脅。

UEBA（使用者與實體行為分析）的優勢

使用 UEBA 所帶來的優勢不僅限於威脅偵測，還包括透過即時監控與行為分析來提升組織的安全性。

藉由適應這類不斷演變的行為，UEBA 可確保持續性的防護，因此已成為組織為了在複雜網路威脅之前保持領先而力求採用的現代必要工具。

以下是 UEBA 的一些主要優勢，使其成為現代組織不可或缺的工具：

1. 提升內部威脅偵測能力： 內部威脅是最難偵測的威脅之一，因為組織面對的是已經擁有系統合法存取權限的人員。UEBA 提供無可比擬的使用者行為洞察，協助組織發現並回應來自內部人員的潛在威脅。
2. 更快的回應時間： UEBA 的一大優勢在於可提供即時警示，使組織能在幾分鐘內快速回應威脅，而非耗費數天。UEBA 提供的這項能力有助於企業縮短駭客可利用的時間窗口，防止重大事件發生。
3. 合規與稽核： UEBA 可確保所有使用者與實體活動皆有詳細日誌可供使用。這有助於組織證明符合 GDPR、HIPAA、PCI-DSS 等法規要求。它也透過追蹤能力提供與活動相關的文件化證據，協助組織避免高額罰款。
4. 降低雜訊：大多數傳統安全系統會產生大量以誤判形式出現的雜訊，讓安全團隊疲於應付。UEBA 中的機器學習演算法可有效區分正常波動與真實威脅，從而大幅減少這些錯誤警示，因此僅凸顯真正高風險的異常以供進一步調查。
5. 降低營運成本： 雖然 UEBA 解決方案通常需要可觀的前期投資，但長期而言可降低營運成本。它可自動化威脅偵測與回應，幾乎不需人工介入，讓安全團隊能專注於策略性角色，而非日常威脅管理。

使用者與實體行為分析（UEBA）的挑戰

在 UEBA 中，必須擷取並分析來自多元環境的大量資料集，因此資料管理可能會變得相當沉重且難以處理。雖然 UEBA 帶來許多優勢，但其導入也可能伴隨一些企業必須預先準備的挑戰：

1. 高昂的初期投資成本： 導入 UEBA 解決方案需要龐大的前期投資成本，尤其對小型組織而言更是如此。這包括軟體本身的成本、與其他系統的整合，以及員工培訓。然而，對於環境複雜的大型企業而言，長期投資報酬通常足以彌補前期成本。
2. 管理資料的複雜性： UEBA 系統會從各式各樣的來源產生非常大量的資料。若沒有專責的資安團隊，企業將難以管理並理解這些資料。若要充分利用 UEBA 提供的分析能力，必須結合專業訓練與適當的工具。
3. 與舊有系統整合： 擁有過時或舊有系統的公司，可能會發現整合 UEBA 更加困難。一般而言，這類舊有基礎架構可能無法與為 UEBA 開發的最新工具相容，因此可能需要進行重大更新或重新設定。這無疑會增加部署所需的時間與成本。
4. 持續維護需求： UEBA 系統需要定期更新，才能維持其有效性。機器學習演算法必須持續微調，以納入新的行為模式與不斷演變的威脅。這需要專責的 IT 資源，定期維護並更新軟體。
5. 作為補充，而非獨立解決方案： 雖然 UEBA 是強大的工具，但若能與其他工具整合至更完整的安全架構中，效果會更好。例如，將 UEBA 與其他工具整合，例如 SIEM 或端點安全解決方案，對於全面防禦內部與外部威脅而言是必要的。

使用者與實體行為分析最佳實務

為了讓企業充分發揮 UEBA 的效益，在實作期間遵循一些最佳實務至關重要。這些做法可確保系統高效運作，並能良好整合至整體安全架構中。

1. 與其他安全工具整合： UEBA 與其他安全工具（例如 SIEM 和 DLP）一同部署時效果最佳。這種分層機制可透過將行為分析加入事件記錄資料中來強化其安全態勢，進而使威脅偵測更加全面，並確實降低風險。
2. 自訂風險評分： 每個組織都有不同的安全需求，因此 UEBA 中的風險評分應依據這些需求進行調整。將系統調整為聚焦於業務中最關鍵的領域，可確保最嚴重的威脅會被升級並立即處理，同時降低低層級警示分散資安團隊注意力的可能性。
3. 訓練資安團隊善用分析能力： 運用 UEBA 分析可能相當複雜，因此確保您的資安團隊接受適當訓練，以理解其提供的資料至關重要。定期的工作坊與訓練課程將使您的人員能有效使用系統，確保更快速回應潛在威脅，並做出更有依據的決策。
4. 使用即時警示與回應： 當發生高風險異常時，應啟用 UEBA 中的即時警示。為了獲得更完善的保護，也可以設定自動化回應，讓系統無需等待人工介入即可立即採取行動，例如在帳戶遭入侵時鎖定帳戶，或啟用更嚴格的驗證程序。
5. 定期保持系統更新： 如同任何機器學習解決方案，UEBA 需要定期更新與適度微調。資安團隊必須相當定期地更新系統演算法，使系統具備因應新型威脅的能力。定期的系統檢查與更新，對於帶來長期成功將非常重要。

使用者與實體行為分析使用案例

由於其多功能性，UEBA 可延伸應用於許多產業，以處理各式各樣的資安問題。這也進一步擴展了內部威脅偵測能力，使其在金融業等必須不惜一切代價保護資料的產業中特別有效。以下將介紹一些常見的使用案例，說明 UEBA 如何展現其不可或缺的價值：

1. 橫向攻擊偵測： UEBA 可偵測橫向攻擊，也就是攻擊者在取得初始存取權後，於系統間橫向移動，並在網路中建立其入侵路徑。它會透過整個網路中的行為分析，找出使用者通常不會使用之系統或資料的異常互動。及早偵測可防止事態升級，因為它能在攻擊者取得其他權限並造成進一步損害之前加以阻止。
2. 遭木馬化帳戶偵測： UEBA 可識別入侵者何時已入侵有效的使用者帳戶，並將其變成 Trojan horse。它會將帳戶目前的行為與既有常態進行比對，以偵測偏差，例如存取過去從未存取過的系統、大量下載資料，或在過去從未使用過的時段使用該帳戶。這種主動式偵測可遏止長期濫用。
3. 帳戶共用政策違規： 許多組織禁止帳戶共用的原因在於其安全影響。這正是 UEBA 發揮作用之處：它可識別地理位置相距甚遠的使用者同時登入，或不尋常的活動模式。這類警訊指出使用者之間存在帳戶共用情形，這不僅違反政策，也提高未授權存取或誤用的可能性。
4. 防止資料外洩：資料外洩通常難以察覺，而 UEBA 可透過典型資料存取與傳輸行為的偏差來加以偵測。UEBA 會為每位使用者建立與正常資料活動相關的設定檔。當異常涉及將大型檔案傳輸至未知的外部目的地時，系統便會加以標記。及早偵測有助於防止未授權的資料洩漏，以及關鍵資料可能發生的安全事件。
5. 防止權限濫用： 特權帳戶可存取關鍵系統，因此經常成為濫用目標。UEBA 會持續監控特權帳戶是否出現超出其正常職責範圍的行為，例如存取敏感資料或在異常時段進行變更。當偵測到異常時，系統會產生警示，以防止遭入侵或遭不當使用的特權帳戶執行惡意行為。
6. 第三方與供應鏈威脅監控： 許多組織會讓多家第三方供應商存取其系統，這使其更加脆弱。UEBA 擴大監控範圍，以追蹤其活動中被視為可疑的行為，這些行為可能指向入侵，例如嘗試存取受限區域或外洩敏感資料。因此，它有助於保護供應鏈並降低來自外部的威脅。
7. 入侵偵測： 當使用者帳戶遭入侵時，UEBA 能相當快速地偵測出偏離基準的異常行為。UEBA 會標記例如從未知位置登入、在非工作時間存取敏感檔案，以及進行未授權變更等活動。這有助於防止遭入侵帳戶被進一步利用。

這些使用案例強調了 UEBA 在使資安威脅偵測與緩解更為充分方面所提供的價值，涵蓋從簡單警示到進階持續性威脅，使其成為各產業中的關鍵解決方案。

UEBA 範例

UEBA 透過持續監控網路上使用者與裝置的行為來偵測並阻止網路威脅。藉由建立既定行為活動中的偏差，便能在潛在安全事件演變成更大規模問題之前及早發現。

以下是幾個說明 UEBA 如何有效防範各類網路威脅的範例：

1. 金融機構中的資料竊取防護： UEBA 觀察到員工在非工作時間存取大量敏感資料的行為異常。透過與既有行為模式比對，UEBA 會辨識出該異常並觸發警示。後續調查揭露其竊取資料的意圖，從而讓公司有機會在造成損害之前防止事件發生。
2. 醫療保健中的內部詐欺偵測： UEBA 會監控病患紀錄儲存庫的存取情況，並將活動與基於角色的基準進行比較。當特定醫療保健員工開始存取其部門以外的資料時，系統會將此類活動標記為異常。這類早期通知可讓組織展開調查，進而阻止內部詐欺。
3. 製造業中的暴力破解攻擊防護： UEBA 會監控來自相同 IP 位址的登入失敗次數增加，這是暴力破解攻擊的指標性行為。系統會留意登入行為，並透過自動化回應鎖定帳戶，以防止未授權存取關鍵資產。
4. IT 系統中的特權存取濫用： 當特權使用者在非一般範圍之外存取敏感系統或資料，尤其是在異常時段時，即屬於異常活動。UEBA 會透過將行為與既有基準進行比較，將此類活動標記為可疑，並盡可能協助安全團隊識別特權濫用，在造成重大損害之前採取行動。
5. 電子商務中的資料外洩： UEBA 會追蹤並比較每位使用者的典型資料傳輸模式。當一名平時具有典型傳輸模式的員工，突然開始將大量資料傳輸到外部雲端服務時，系統就會將其標記。這讓企業能在資料外洩發生之前偵測到異常行為，保護客戶資料中的敏感資訊。

這些範例展示了 UEBA 如何運用行為基準建立、異常偵測與持續監控，來降低不同行業中的網路威脅。

為您的組織選擇 UEBA 工具

選擇合適的 UEBA 工具，對於成功整合至組織的網路安全框架至關重要。

以下是根據現代 UEBA 工具的關鍵功能調整而成、為滿足您獨特安全需求時應注意的重要因素：

1. 與現有系統無縫整合： 您的 UEBA 工具應支援作業系統相容性與 SaaS 整合，以完整掌握目前平台的可視性。這類整合對於建立全面的網路安全態勢非常重要，例如將 SIEM、DLP 與 端點安全 系統整合至 UEBA 解決方案中。優秀的工具應能監控來自多元來源的資料，從而實現對 IT 環境的完整保護。
2. 即時威脅監控與自動化回應： 該解決方案應提供即時監控，並在任何可疑活動發生時立即發出警示。即時自動化回應包括帳戶鎖定或同等級的異常標記，以縮短脆弱暴露窗口。這將確保能及時介入，同時限制安全事件可能造成的損害。
3. 行為分析效能： 使任何 UEBA 工具有效的主要因素包括先進的機器學習與 AI 能力。該工具應具備可持續更新並改進行為基準的機器學習演算法。這有助於系統適應新興威脅，進而支援高效率地偵測您網路中的異常行為。
4. 可自訂風險評分與資料隱私： 優秀的 UEBA 解決方案應允許自訂風險評分。這可確保您的組織能根據自身特定的風險承受度，對不同類型的行為或異常進行優先排序。此外，該工具應透過將使用者資料匿名化來確保維護使用者隱私，在保留機密性的同時，仍能實現全面的威脅偵測。
5. 可擴充性、靈活性與易用性： 理想的 UEBA 工具應支援業務成長，能靈活適應隨著新增裝置或平台而不斷變化的 IT 環境，具備使用者友善的圖形介面，且易於安裝，以提升工具效能並擴大其在組織內的使用。

整合 UEBA 與 XDR

將使用者與實體行為分析 (UEBA) 與 Extended Detection and Response (XDR) 結合，可產生具韌性的網路安全解決方案，將行為分析與全面性的威脅偵測及回應連結起來。以下說明 UEBA 與 XDR 如何協同運作以強化安全性：

1. 威脅的全面視角

UEBA 可全面了解使用者與裝置行為，從而辨識可能代表內部威脅、權限遭濫用或帳戶遭入侵的異常。透過將 UEBA 與 XDR 整合，組織可對其整體環境中的所有安全資料—端點、雲端系統與第三方工具—取得統一視角，確保沒有任何異常被忽略。 SentinelOne’s Singularity™ XDR 在這項整合工作中表現最佳，可處理來自各種來源的資料（包括 UEBA），並即時關聯事件，以便快速掌握整個企業的可視性。在這種統一方法下，安全團隊能夠快速且準確地識別複雜威脅。

2. 結合即時監控的進階行為分析

UEBA 擅長找出與標準化行為基準的差異，協助企業識別標準系統可能遺漏的細微內部威脅或異常行為。當組織使用 XDR 的即時威脅監控功能時，便可獲得持續評估，並能發現已知與新型威脅。來自 Storyline Active Response™ (STAR)  的功能使用 AI 驅動的行為分析，自動關聯事件、連結相似活動，並向各種熟練程度的分析師提供可採取行動的洞察。

3. 自動回應異常

將 UEBA 與 XDR 結合可強化網路安全流程中的自動化。一旦 UEBA 識別出使用者或裝置行為中的異常，XDR 即可負責回應，從而降低對人工介入的需求。例如，如果某位使用者開始出現異常行為—例如存取敏感資訊或執行異常網路操作—XDR 可自動隔離裝置、保護帳戶，或還原未經授權的變更。

SentinelOne’s Singularity™ XDR提供一鍵式自動化修復，讓組織能夠立即回應安全事件，在威脅升級之前加以緩解。將 UEBA 整合至 XDR，可使組織的安全態勢更加主動且自動化。事實上，透過分析結合 UEBA 行為洞察的優勢，以及 XDR 所提供的深入、廣泛威脅偵測與快速回應能力所產生的綜效，便可看出最完美的範例，從而確保整個企業的防護。

4. 進階事件調查與鑑識

當 UEBA 與 XDR 協同運作時，事件調查會變得更快速且更準確。UEBA 提供詳細的行為分析，而 XDR 則將這些資訊與整個網路中的事件進行關聯。透過這種整合方式，安全團隊能夠追蹤攻擊軌跡、識別威脅進入網路的路徑，並快速找出涉及的資產。 Singularity™ XDR’s Storyline 技術可自動重建攻擊故事，在無需人工分析的情況下關聯事件資料，改善調查流程，並更連貫地理解攻擊是如何發生的。

5. 提升可擴充性與靈活性

整合 UEBA 與 XDR 的一項關鍵優勢，是企業在持續發展過程中所獲得的可擴充性。將 UEBA 的行為監控與 XDR 的廣泛涵蓋範圍結合，可在組織採用越來越多雲端應用程式、IoT 裝置與遠端工作環境時，維持安全性的效率。 SentinelOne’s XDR 解決方案包含 Skylight 功能，可將第三方資料與 UEBA 工作流程整合，從而在大型且複雜的環境中實現全面的威脅偵測。這種靈活性使整合能夠依據大型與小型企業的需求彈性調整。

UEBA 與 XDR 的結合，讓組織能採用更自動化且更主動的安全策略。 SentinelOne’s Singularity™ XDR 完美展現了這種協同效應，將 UEBA 的行為洞察與 XDR 廣泛的威脅偵測及快速回應能力結合，確保整個企業獲得完整保護。

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結論

總而言之，使用者實體行為分析（UEBA）已被證明是組織中偵測進階持續性威脅的非常有效資源。它透過運用機器學習來檢視使用者與整體實體的行為，從而更早偵測潛在的內部威脅、嘗試性的帳戶接管，以及進階持續性威脅。此外，組織可透過將 UEBA 與如 這類進階平台整合，提升威脅偵測能力SentinelOne’s Singularity™ XDR.

對於致力於保護自身免受不斷演變的網路威脅影響的企業而言，整合 UEBA 不應被視為一種選項，而是必要的網路安全措施。它可確保在攻擊可能來自內部或外部的情況下進行監控，並自動縮短應對時間，以確保高價值資產受到保護。然而，在做出決策之前，最好還是先考量可用選項、其功能以及您的業務需求。