Was ist eine Verhaltensanalyse von Benutzern und Entitäten (UEBA)?

UEBA-Systeme (User and Entity Behavior Analytics) überwachen das Netzwerk eines Unternehmens und nutzen KI und Machine Learning (ML), um verdächtige Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Verhalten von Benutzern und Endgeräten zu analysieren, die auf eine Sicherheitsbedrohung hindeuten könnten. Da moderne Cyberangriffe immer ausgeklügelter werden, ist die UEBA unerlässlich zur Abwehr von Bedrohungen, die von traditionellen Cybersicherheitsmaßnahmen übersehen werden.

In diesem Artikel untersuchen wir die wichtigsten Konzepte und Komponenten der UEBA sowie die damit verbundenen Vorteile und Herausforderungen. Werfen wir zunächst einen genaueren Blick auf die Kernkonzepte der UEBA.

UEBA-Kernkonzepte

UEBA wendet ML- und Datenanalysetechniken an, um die typischen Verhaltensmuster von Benutzern und Entitäten in einer Organisation zu ermitteln. Anhand dieser Verhaltensbasis kann die UEBA dann anormale Aktivitätsmuster in den Systemen und Netzwerken eines Unternehmens erkennen. Diese anomalen Verhaltensweisen können auf Bedrohungen wie gestohlene Zugangsdaten, kompromittierte Entitäten oder Insider-Angriffe hinweisen.

Allgemeiner ausgedrückt, bezieht sich die Verhaltensanalyse auf die Untersuchung von sich wiederholenden oder bedeutenden Aktivitäten. Im Kontext der Cybersicherheit konzentriert sich die Verhaltensanalyse darauf, zu verstehen, wie Benutzer und Entitäten normalerweise mit den Systemen eines Unternehmens interagieren. Die „Benutzer“ in der UEBA können die Mitarbeiter eines Unternehmens, Auftragnehmer und sogar Kunden umfassen. Bei den „Entitäten“ kann es sich um alles handeln, was im Netzwerk kommuniziert, also Server, Geräte, Anwendungen oder mehr. Die Einbeziehung von Entitäten in die UEBA ist wichtig, da Cyberbedrohungen nicht immer von Menschen ausgehen. Automatisierte Bots oder kompromittierte Geräte können genauso schädlich sein wie menschliche Angreifer.

Praktische Anwendungen

Die UEBA hat in einem modernen Unternehmen viele praktische Anwendungen:

• Netzwerksicherheit: Überwachung der Netzwerkaktivitäten und des Ressourcenzugriffs von Benutzern und Entitäten, um Schwachstellen oder Kompromittierungen zu erkennen.
• Erkennen von Insider-Bedrohungen: Identifizierung anormaler Aktivitäten von autorisierten Benutzern, die auf die Möglichkeit schädlicher Aktionen innerhalb Ihres Unternehmens hinweisen.
• feindliches Eindringen: Erkennen von und Warnen Ihres Teams vor ungewöhnlichen Datenzugriffsmustern, die auf ein feindliches Eindringen hindeuten könnten.

UEBA-Komponenten und -Prozesse

Eine effektive UEBA erfordert die Koordination verschiedener Komponenten und Prozesse. Zusammen bilden diese Komponenten ein System, das Ihre Umgebung überwacht, analysiert und Sie vor potenziellen Sicherheitsbedrohungen warnt. Schauen wir uns jede dieser Komponenten genauer an.

Datenerfassung

Die Effektivität von ML-Modellen hängt von der Menge der verfügbaren Daten ab. Für die UEBA werden daher Daten aus verschiedenen Quellen in den Systemen Ihres Unternehmens benötigt. Das kann folgende Datenquellen umfassen:

• Systemprotokolle
• Netzwerkverkehrsdaten
• Metriken zur Anwendungsnutzung
• Protokolle der Benutzeraktivitäten

Diese Daten werden in Echtzeit erfasst und helfen dabei, die Basis für die UEBA zu schaffen, um nachzuvollziehen, welches Verhalten normal und welches anormal ist.

Analyse-Engines und ML

Eine Analyse-Engine nimmt die gesammelten Rohdaten auf und wendet ML-Algorithmen zum Training an. Auf der Grundlage dieses Trainings kann ein UEBA-System verstehen, was als normales Verhalten innerhalb Ihrer Systeme gilt. Die Erstellung einer solchen Basis ist der Schlüssel zur Identifizierung anomaler Aktivitätsmuster und potenzieller Sicherheitsbedrohungen.

Kontinuierliche Überwachung zur Erkennung von Anomalien

Sobald die Verhaltensbasis definiert wurde, überwacht das UEBA-System Ihr Netzwerk kontinuierlich. Wenn es Abweichungen von der Norm feststellt, markiert es die Anomalie zur weiteren Untersuchung.

Warnung und Reaktion

Sobald eine Anomalie erkannt wird, alarmiert das System Ihr Sicherheitsteam, um eine fachkundige, von Menschen geleitete Validierung durchzuführen. Diese unverzügliche Benachrichtigung ermöglicht eine schnelle Reaktion. Ein Experte untersucht die Anomalie und unternimmt die entsprechenden Schritte, um das Risiko zu mindern. Abhilfemaßnahmen können von der Änderung von Benutzerberechtigungen bis hin zur Isolierung kompromittierter Systeme reichen.

Jetzt wissen Sie, wie die UEBA funktioniert. Schauen wir uns nun die damit verbundenen Vorteile und Herausforderungen an.

Vorteile und Herausforderungen der Verwendung von UEBA

Obwohl die UEBA für die moderne Cybersicherheit immer wichtiger wird, bringt sie neben ihren Vorteilen auch Herausforderungen mit sich. Wenn Ihr Unternehmen die Einführung von UEBA in Erwägung zieht, müssen Sie diese beiden Aspekte unbedingt verstehen.

Vorteile

Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Verhaltensmustern verbessert die UEBA die Sicherheit, indem sie Anomalien aufdeckt, die von herkömmlichen Cybersicherheitsmaßnahmen möglicherweise übersehen werden. Diese Echtzeitanalyse gewährleistet eine starke Sicherheitslage angesichts einer sich entwickelnden Bedrohungslandschaft und ermöglicht es Ihrem Team, schnell auf Bedrohungen zu reagieren, sobald diese auftauchen.

Zusätzlich zu den oben genannten Vorteilen hilft UEBA auch bei der Einhaltung von Vorschriften. Mit detaillierten Protokollen und regelmäßigen Analysen unterstützt Ihr UEBA-System Sie bei der Erfüllung der Compliance-Anforderungen für Ihre Branche bzw. Region.

Herausforderungen

Natürlich bringt die Nutzung von UEBA auch Herausforderungen mit sich. Eines der größten Probleme bei der Verwendung von UEBA ist das Risiko von falsch positiven Erkennungen. Wenn ein normales Verhalten als anomal gemeldet wird, werden Zeit und Ressourcen für die Untersuchung aufgewendet (und verschwendet).

Darüber hinaus schreckt einige Unternehmen die vermeintliche Komplexität der UEBA-Implementierung ab. UEBA erfordert oft eine umfassendere Kenntnis von ML-Konzepten und Fähigkeiten zur Feinabstimmung von ML-Systemen.

Schließlich hängt die Effektivität der UEBA von ihren umfangreichen Datenerfassungsmethoden ab. Für einige Unternehmen wirft dies Fragen zum Datenschutz auf, da der Umfang der erforderlichen Datenerfassung als invasiv betrachtet werden könnte.

Wir stellen vor: KI-gestützte Verhaltensanalyse von CrowdStrike

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die UEBA ML und Datenanalysen nutzt, um Sicherheitsbedrohungen in Ihrem Unternehmen zuverlässig und in Echtzeit zu erkennen und abzuwehren.

CrowdStrike Falcon® Next-Gen Identity Security nutzt Verhaltensanalysen, um anomale Aktionen zu erkennen. Beispielsweise erstellt Falcon Next-Gen Identity Security in Active Directory (AD) auf der Grundlage von Authentifizierungs- und historischen Daten eine Basis für das normale Verhalten jedes Benutzers. Über fortschrittliche Algorithmen und ML-Technologien werden Konten automatisch klassifiziert und mit möglichen AD-Angriffspfaden oder Erweiterungen der Zugriffsrechte abgeglichen – Bedrohungsvektoren, die für den AD-Bediener in der Regel unsichtbar sind.

Falcon Next-Gen Identity Security erstellt detaillierte Verhaltensprofile für jede Entität und definiert damit, was als normales Verhalten gilt und was nicht. Jegliche Abweichung von diesem Basisverhalten wird als Bedrohungserkennung gekennzeichnet und löst automatische Reaktionen auf der Grundlage vordefinierter Richtlinien aus. Da Falcon Next-Gen Identity Security eine kontinuierliche Überwachung in Echtzeit bietet, können laterale Bewegungen sofort unterbunden werden, sobald ein erhöhtes Risiko festgestellt wird. Hier zeigt sich der Unterschied zu anderen Systemen, wie z. B. älteren Sicherheitsinformations- und Ereignismanagementlösungen (SIEM), die auf die Erfassung und Analyse von Protokollen angewiesen sind, um anormales Verhalten zu erkennen.

Mit KI-gesteuerten UEBA-Systemen können Unternehmen ihre Cybersicherheitsbemühungen verstärken, um Sicherheitsbedrohungen zu erkennen, die von herkömmlichen Cybersicherheitsmaßnahmen möglicherweise nicht erkannt werden. CrowdStrike Falcon® Adversary Intelligence nutzt als Teil der CrowdStrike Falcon®-Plattform KI/ML in der Threat Intelligence, um Angriffsindikatoren zu bestimmen. Wenn Sie mehr erfahren möchten, kontaktieren Sie uns noch heute.