Los sistemas de análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) monitorizan la red de una organización, mediante IA y aprendizaje automático (ML), para analizar actividades sospechosas relacionadas con el comportamiento de usuarios y endpoints que podrían indican una amenaza a la seguridad. A medida que los ciberataques modernos se vuelven cada vez más sofisticados, el análisis UEBA resulta fundamental para detectar las amenazas que superan las medidas de ciberseguridad tradicionales.

En este artículo, vamos a explorar los conceptos y componentes clave de UEBA, así como las ventajas y retos que acarrea. Empecemos por examinar en profundidad los conceptos básicos de UEBA.

Conceptos básicos de UEBA

UEBA usa técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos para establecer los patrones de comportamiento típicos de los usuarios y las entidades de una organización. Con esta referencia de comportamiento establecida, UEBA puede detectar patrones de actividad anómalos en los sistemas y redes de una organización. Estos comportamientos pueden indicar amenazas como robo de credenciales, entidades comprometidas o ataques internos.

De manera más general, el análisis del comportamiento se refiere al estudio de actividades repetitivas o significativas. En el contexto de la ciberseguridad, el análisis del comportamiento se centra en comprender el modo en que los usuarios y las entidades interactúan con los sistemas de una organización. El término "usuario" en UEBA se refiere a los empleados, contratistas e incluso clientes de una organización. Del mismo modo, las "entidades" pueden ser cualquier elemento que se comunique con la red, como servidores, dispositivos, aplicaciones, etc. La inclusión de entidades en UEBA es importante porque las ciberamenazas no están siempre vinculadas a personas; bots automatizados o dispositivos comprometidos pueden ser tan dañinos como los ciberdelincuentes.

Aplicaciones prácticas

El análisis UEBA tiene muchas aplicaciones prácticas en una empresa moderna:

• Seguridad de la red: monitorización de la actividad de la red y del acceso a los recursos tanto por parte de usuarios como de entidades para detectar vulnerabilidades o brechas.
• Detección de amenazas internas: identificación de actividad anómala por parte de usuarios autorizados, lo que indica la posibilidad de acciones dañinas dentro de tu organización.
• Intrusión de adversarios: detección y generación de alertas para informar a tu equipo de patrones de datos inusuales que pueden indicar intrusiones de adversarios.

Componentes y procesos de UEBA

Una estrategia UEBA efectiva requiere coordinar diferentes componentes y procesos. En conjunto, estos componentes forman un sistema capaz de monitorizar, analizar y generar alertas ante potenciales amenazas de seguridad. Veamos sus componentes con más detalle.

Recopilación de datos

La efectividad del modelo de aprendizaje automático depende de la cantidad de datos disponible. Por supuesto, un sistema UEBA requiere datos de diferentes orígenes y de todos los sistemas de tu organización. Estos orígenes de datos incluyen:

• Logs del sistema
• Datos de tráfico de red
• Métricas de uso de aplicaciones
• Logs de actividad del usuario

Estos datos se recopilan en tiempo real y ayudan a establecer la base de UEBA para comprender un comportamiento normal y uno anómalo.

Motores de análisis y aprendizaje automático

Un motor de análisis incorpora los datos sin procesar recopilados y aplica algoritmos de aprendizaje automático para el entrenamiento. Basándose en este entrenamiento, un sistema UEBA puede discernir qué se considera un comportamiento normal dentro de sus sistemas. Establecer este punto de referencia es fundamental para identificar patrones anómalos de actividad y posibles amenazas a la seguridad.

Monitorización continua y detección de anomalías

Una vez que se ha establecido la referencia de comportamiento, el sistema UEBA monitoriza continuamente tu red. Si detecta desviaciones de la norma, destaca la anomalía para investigarla.

Alerta y respuesta

Cuando se detecta una anomalía, el sistema alerta a tu equipo de seguridad para que sea un experto el que la valide La notificación inmediata permite dar una respuesta rápida. Un experto investiga la anomalía y toma las medidas adecuadas para reducir el riesgo. Las acciones de reducción del riesgo van desde el cambio de los permisos del usuario hasta el aislamiento de los sistemas comprometidos.

Ahora que tenemos claro cómo funciona un sistema UEBA, veamos sus ventajas y retos.

Ventajas y retos del uso de UEBA

Aunque los sistemas UEBA cada vez son más cruciales para la ciberseguridad actual, presenta una serie de retos inherentes a sus ventajas. Si tu organización está sopesando implementar UEBA, es fundamental que conozca ambos.

Ventajas

Gracias a la monitorización continua y el análisis de los patrones de comportamiento, UEBA ofrece una seguridad mejorada mediante la detección de anomalías que las medidas tradicionales de ciberseguridad pasan por alto. El análisis en tiempo real garantiza una posición de seguridad sólida de cara a un panorama de amenazas en constante evolución, y permite a tu equipo tomar medidas con rapidez en cuanto surgen las amenazas.

Además de las ventajas anteriores, un sistema UEBA también ayuda en el cumplimiento normativo. Al mantener unos logs detallados y realizar análisis periódicos, UEBA te permite cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo que pueda exigir tu sector o región particular.

Retos

Por supuesto, disfrutar de un sistema UEBA también plantea retos. Uno de los más problemas más importantes al usar UEBA es el riesgo de falsos positivos. Cuando un comportamiento normal se señala como anómalo, se dedica (y se pierde) tiempo y recursos para investigarlo.

Además, algunas organizaciones se desaniman al percibir complejidad a la hora de implementar un sistema UEBA. UEBA puede requerir un mayor grado de familiaridad con el aprendizaje automático y con los mecanismos de ajuste de estos sistemas.

Por último, la efectividad depende de sus métodos de recopilación amplia de datos. Para algunas organizaciones, esto supone problemas de privacidad de los datos, porque la cantidad de datos necesarios para la recopilación puede parecer invasiva.

Introducción al análisis de comportamiento basado en IA de CrowdStrike

En resumen, UEBA usa el aprendizaje automático y el análisis de datos para ofrecer un mecanismo robusto y en tiempo real que detecta y reduce las amenazas de seguridad en tu organización.

CrowdStrike Falcon® Next-Gen Identity Security aprovecha el análisis del comportamiento para detectar acciones anómalas. Por ejemplo, en Active Directory (AD), Falcon Next-Gen Identity Security establece un comportamiento normal para cada usuario en función de la autenticación y los datos históricos. Mediante algoritmos avanzados y tecnologías de aprendizaje automático, clasifica automáticamente las cuentas y las correlaciona con posibles rutas de ataque de AD o elevación de privilegios, vectores de amenaza que normalmente están ocultos para el operador de AD.

Falcon Next-Gen Identity Security genera una identificación detallada de comportamiento para todas las entidades, y define una referencia de qué es un comportamiento normal y qué no. Las desviaciones del comportamiento según esa referencia se consideran una detección de amenaza y se activa una respuesta automática basada en las directivas predefinidas. Gracias a que Falcon Next-Gen Identity Security ofrece monitorización continua en tiempo real, puede detener inmediatamente el movimiento lateral en el momento en que se detecta un aumento del riesgo. Esto contrasta con otros sistemas, como las soluciones anteriores de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), que dependen de la ingesta y el análisis de logs para detectar comportamientos anómalos.

Mediante los sistemas UEBA con tecnología de IA, las organizaciones pueden reforzar sus medidas de ciberseguridad para detectar amenazas de seguridad que los sistemas de ciberseguridad tradicionales podrían pasar por alto. CrowdStrike Falcon® Adversary Intelligence, parte de la plataforma CrowdStrike Falcon®, usa IA y aprendizaje automático en su inteligencia sobre amenazas para determinar indicadores de ataque. Para obtener más información, ponte en contacto con nosotros hoy mismo.