User and Entity Behavior Analytics (EUBA) è un processo completo di sicurezza informatica che protegge l'infrastruttura IT di un'azienda. Utilizza l'apprendimento automatico e algoritmi avanzati per monitorare tutti gli utenti, le entità e gli eventi nel sistema per rilevare anomalie e attività sospette che potrebbero compromettere la sicurezza dei dati.
Gli hacker sono ovunque, penetrano nei firewall e accedono ai dati protetti. Non solo inviano malware ed e-mail infettate da virus, ma si infiltrano anche nel sistema di sicurezza di un'azienda connivendo, costringendo o corrompendo un dipendente. A livello globale, si prevede che il costo annuale del crimine informatico, che comprende pirateria informatica, furto di dati, sabotaggio, abuso e violazione della sicurezza $ 6 trilioni di 2021.
UEBA è un'estensione di una precedente analisi del comportamento degli utenti (UBA). Questo processo di sicurezza informatica utilizza analisi statistiche basate sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per monitorare le attività e il comportamento degli utenti e tenere traccia di rapporti e registri. Stabilisce i modelli normali di un utente, identifica le deviazioni e invia avvisi quando vengono rilevate potenziali minacce alla sicurezza.
Vantaggi dell'UEBA
Se gli hacker entrano nell'infrastruttura IT di un'azienda, UEBA offre i seguenti vantaggi:
- Rileva minacce interne, account compromessi, attacchi di forza bruta, modifiche alle autorizzazioni degli utenti, creazione di super utenti, escalation dei privilegi non autorizzati e violazione dei dati protetti.
- Segnala un allarme non appena vengono rilevate delle anomalie, il che consente al reparto IT aziendale di minimizzare i danni.
- Aiuta a mitigare le minacce, a prevenire il furto di dati e a ridurre la vulnerabilità agli attacchi informatici.
- Completa il sistema di monitoraggio della sicurezza esistente e migliora la posizione di sicurezza IT complessiva di un'azienda.
Come funziona UEBA
UEBA si concentra sulle minacce interne ai dipendenti con accesso al sistema compromesso a causa del furto di nomi utente e password o di coloro che cospirano con estranei per effettuare violazioni dei dati. Utilizza tecniche di valutazione del rischio e deep learning per tenere traccia del comportamento degli utenti e rilevare anomalie nel tempo.
Analizza tutti gli utenti, le entità e gli eventi per determinare cosa può essere considerato un comportamento normale. Rubare le informazioni di sicurezza ai dipendenti potrebbe essere più facile, ma imitare il comportamento della persona nella rete è più difficile. Ad esempio, un improvviso aumento della dimensione del file di informazioni sensibili scaricate quotidianamente fa scattare un allarme. UEBA rileva rapidamente attacchi complessi e violazioni in tutto il sistema.