用戶和實體行為分析(UEBA)解決方案旨在根據異常行為識別網絡安全威脅。一旦解決方案清楚地了解組織的系統如何正常工作，它就可以識別可能表明潛在威脅的偏差。例如，從公司數據庫大量異常下載數據可能表明數據泄露正在進行中。

用戶和實體行為分析(UEBA)如何工作？

UEBA 解決方案部署到整個組織網絡中的設備。在部署后的一段時間內，UEBA 解決方案會監控設備并建立正常使用情況的配置文件。這包括該設備的各種用戶的活動。一段時間后，UEBA 有了一個很好的模型來區分什么是正常和異常行為。此時，它可以從學習模式過渡到主動模式。

在活動模式下，UEBA 解決方案會監控各種操作并根據其正常行為模型對其進行評估。如果它觀察到異常活動，它可以提醒管理員并可能觸發旨在阻止潛在威脅的響應。

例如，組織中的用戶通常可能將大部分工作日花在編輯文檔和瀏覽 Internet 上。如果他們的賬戶突然開始向其他系統發出請求并探索網絡，UEBA 解決方案可能會發出警報。雖然這種活動變化可能是良性的，但它也可能表明用戶的憑據已被攻擊者泄露。如果這是追逐，UEBA 解決方案提供的警告為組織提供了解決問題的機會。

用戶和實體行為分析 (UEBA) 的需求

如果攻擊者可以訪問用戶的帳戶，他們可能不需要使用惡意軟件和類似技術來實現他們的目標。這可能會給一些旨在檢測此類惡意內容的安全解決方案帶來挑戰。

然而，攻擊者在實現其目標的過程中很可能會采取偏離規范的行動。例如，如果不訪問數據就無法執行數據泄露，勒索軟件涉及大量文件操作。UEBA 解決方案可以識別并報告這些異常活動，使組織能夠在沒有惡意軟件或惡意內容的情況下檢測到攻擊。

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UEBA 為組織的安全運營中心(SOC) 提供了許多好處，包括：

廣泛的威脅檢測： UEBA 通過尋找與正常行為的偏差來識別威脅。這使它能夠識別范圍廣泛的威脅，包括不使用惡意軟件或惡意內容的威脅。

自動分析： UEBA 自動收集和分析大量數據以構建其模型并檢測異常事件。這提供了有價值的上下文，而無需安全分析師執行此分析。

提高安全性： UEBA 能夠識別內部威脅和其他使用其他安全解決方案更難檢測的風險。因此，它降低了組織遭受網絡攻擊的風險。

UEBA 與 NTA

UEBA 和網絡流量分析(NTA)——也稱為網絡檢測和響應(NDR)——都可以識別一些相同的威脅，并且它們都使用類似的技術，例如機器學習和數據分析。但是，它們不是相同的解決方案。例如，NTA 可以提供對組織網絡事件的更廣泛可見性，而不僅僅是那些被標記為異常的事件。另一方面，UEBA 解決方案提供對受監控設備上本地事件的可見性，而 NTA 僅具有對網絡級事件的可見性。

UEBA 與 SIEM

UEBA 和安全信息與事件管理(SIEM) 解決方案都使用機器學習和數據分析來識別威脅。但是，它們是旨在識別不同類型威脅的不同解決方案。

一般來說，SIEM 解決方案更能夠識別不太復雜的一次性威脅，并且專注于安全管理。但是，他們可能無法了解更復雜和微妙的攻擊活動。另一方面，UEBA 解決方案更側重于構建用戶和設備的配置文件，并尋找與這些配置文件的偏差。這使他們能夠識別更微妙的攻擊并檢測 SIEM 可能遺漏的內部威脅。