O que é análise comportamental de usuário e entidade (UEBA)?

Os sistemas de análise comportamental de usuário e entidade (UEBA, na sigla em inglês) monitoram a rede da organização. Nesse processo, são usados a IA e o machine learning (ML) para analisar atividades suspeitas relacionadas ao comportamento de usuários e endpoints que podem indicar uma ameaça à segurança. À medida que os ciberataques modernos se tornam mais sofisticados, a UEBA se tornou essencial para detectar ameaças que as medidas tradicionais não conseguem identificar.

Neste artigo, vamos explorar os principais conceitos e componentes da UEBA, além dos benefícios e desafios que ele traz. Vamos começar examinando os principais conceitos da UEBA em mais detalhes.

Conceitos básicos da UEBA

A UEBA usa técnicas de ML e análise de dados para estabelecer os padrões típicos de comportamento dos usuários e entidades em uma organização. Ao estabelecer essa linha de base de comportamento, a UEBA pode detectar padrões anormais de atividade nos sistemas e redes da organização. Esses comportamentos anômalos podem indicar ameaças, como roubo de credenciais, comprometimento de entidades e ataques internos.

De forma mais geral, a análise de comportamento se refere ao estudo de atividades repetitivas ou significativas. No contexto da cibersegurança, a análise de comportamento se concentra em entender como os usuários e entidades normalmente interagem com os sistemas da organização. O “usuários” na UEBA podem incluir os funcionários, subcontratados e até mesmo clientes da organização. Já as “entidades” podem ser qualquer outra coisa que se comunica na rede, como servidores, dispositivos, aplicações e muito mais. A inclusão de entidades na UEBA é importante porque as ciberameaças nem sempre estão vinculadas a pessoas: robôs automatizados e dispositivos comprometidos podem causar tanto dano quanto invasores humanos.

Aplicações práticas

A UEBA tem muitas aplicações práticas dentro da empresa moderna:

• Segurança de rede: monitore a atividade de rede e o acesso a recursos executados por usuários e entidades para detectar vulnerabilidades e ataques.
• Detecção de ameaças internas: identifique atividades anormais de usuários autorizados que indicam a possibilidade de ações prejudiciais dentro da organização.
• Invasão de adversários: identifique padrões incomuns de acesso a dados que podem indicar a invasão de adversários, além de enviar alertas à equipe sobre isso.

Componentes e processos da UEBA

Uma boa UEBA exige a coordenação de diferentes componentes e processos. Juntos, eles formam um sistema que possibilita o monitoramento, análise e alerta de possíveis ameaças à segurança. Vamos analisar cada um desses componentes em mais detalhes.

Coleta de dados

A efetividade do modelo de ML depende da quantidade de dados disponíveis. Naturalmente, a UEBA requer dados de várias fontes nos sistemas da organização. Essas fontes de dados incluem:

• Logs do sistema
• Dados de tráfego de rede
• Métricas de uso de aplicações
• Logs de atividade do usuário

Esses dados são coletados em tempo real e ajudam a estabelecer a linha de base para que a UEBA entenda o comportamento normal e anormal.

Mecanismos de análise e ML

O mecanismo de análise ingere os dados brutos coletados, aplicando algoritmos de ML para fins de treinamento. Com base nesse treinamento, a UEBA consegue entender o que se qualifica como comportamento normal dentro dos seus sistemas. É essencial estabelecer essa linha de base para identificar padrões anômalos de atividade e possíveis ameaças à segurança.

Monitoramento contínuo para detectar anomalias

Com a linha de base de comportamento estabelecida, o sistema de UEBA monitora a rede de maneira contínua. Caso algum desvio da norma seja detectado, ele sinalizará a anomalia para a realização de investigações posteriores.

Alerta e resposta

Depois que uma anomalia é sinalizada, o sistema envia um alerta à sua equipe de segurança, que fornece validação especializada e humana. A notificação imediata possibilita uma resposta rápida. Os especialistas investigam a anomalia e tomam as medidas adequadas para mitigar o risco. As ações de mitigação podem variar, como alterar as permissões do usuário ou isolar sistemas comprometidos.

Agora que você já sabe como a UEBA funciona, vamos conhecer os benefícios dela e os desafios associados.

Benefícios e desafios do uso da UEBA

Embora a UEBA esteja se tornando cada vez mais essencial para a cibersegurança moderna, ela traz desafios além de benefícios. À medida que sua organização considera implementar a UEBA, é essencial entender esses dois lados.

Benefícios

Por meio do monitoramento e análise contínuos dos padrões de comportamento, a UEBA oferece segurança aprimorada ao detectar anomalias que as medidas tradicionais podem não perceber. A análise em tempo real fortalece a postura de segurança para você enfrentar um cenário de ameaças em evolução. Além disso, ela capacita sua equipe a tomar medidas rápidas contra ameaças assim que elas surgem.

Além dos benefícios acima, a UEBA também ajuda na conformidade regulatória. Ao manter logs detalhados e realizar análises frequentes, a UEBA ajuda você a atender aos requisitos de conformidade exigidos pelo seu setor ou região específicos.

Desafios

É claro que a UEBA também tem seus próprios desafios. Um dos problemas mais significativos do uso da UEBA é o risco de falsos positivos. Quando o comportamento normal é sinalizado como anômalo, essa investigação acaba desperdiçando tempo e recursos.

Além disso, algumas organizações ficam desestimuladas por conta da complexidade da implementação da UEBA. Muitas vezes, a UEBA pode exigir muita familiaridade com os conceitos de ML e a capacidade de ajustar sistemas de ML.

Por fim, a efetividade da UEBA depende dos seus vários métodos de coleta de dados. Em algumas organizações, isso acaba produzindo preocupações com a privacidade dos dados, já que o nível de coleta necessário pode ser considerado invasivo.

Apresentamos a análise de comportamento alimentada por IA da CrowdStrike

Em resumo, a UEBA utiliza o ML e a análise de dados para oferecer um mecanismo robusto e em tempo real que detecta e mitiga ameaças à segurança na sua organização.

O CrowdStrike Falcon® Next-Gen Identity Security utiliza a análise de comportamento para detectar ações anômalas. Por exemplo, no Active Directory (AD), o Falcon Next-Gen Identity Security define a referência do comportamento normal de cada usuário com base em dados históricos e de autenticação. A solução usa algoritmos avançados e tecnologias de ML para classificar as contas automaticamente e fazer a correlação delas com possíveis caminhos de ataque ao AD ou elevações de privilégios: vetores de ameaça que costumam passar despercebidos pelos operadores do AD.

O Falcon Next-Gen Identity Security traça perfis detalhados de comportamento para cada entidade, o que estabelece a referência do que é e não é considerado comportamento normal. Qualquer desvio do comportamento definido na linha de base é sinalizado como uma detecção de ameaça, o que aciona respostas automatizadas com base nas políticas predefinidas. Como o Falcon Next-Gen Identity Security possibilita o monitoramento contínuo em tempo real, ele consegue interromper o movimento lateral de imediato, assim que um risco maior é detectado. Essas funcionalidades não são oferecidas por outros sistemas, como as soluções legadas de gerenciamento e correlação de eventos de segurança (SIEM), que dependem da ingestão e análise de logs para detectar comportamentos anormais.

Com sistemas de UEBA alimentados por IA, as organizações podem reforçar os processos de cibersegurança para detectar ameaças que as medidas tradicionais talvez não identifiquem. Incluído na plataforma CrowdStrike Falcon®, o CrowdStrike Falcon® Adversary Intelligence usa a IA/ML na própria inteligência de ameaças para determinar indicadores de ataque. Para saber mais, entre em contato conosco hoje mesmo.