نحوه انتخاب راه حل مناسب UEBA

• هشدارهای بلادرنگ
• با هشدارها، می توانید اعلان هایی را در مورد ناهنجاری هایی که در شبکه اتفاق می افتد در زمان واقعی دریافت کنید. به عنوان مثال، ممکن است به محض شناسایی ناهنجاری یک ایمیل اعلان دریافت کنید. با هشدارهای بلادرنگ، نیازی به ورود به راه حل UEBA خود نخواهید داشت تا هر زمان که خطر جدیدی در معرض خطر جدیدی وجود دارد، هشدارها را بررسی کنید.
• گردآوری و تجزیه وتحلیل داده ها
• یک راه حل UEBA باید به درستی داده های کاربران، ماشین ها و سایر موجودیت های موجود در یک شبکه، مانند گزارش های رویداد و داده های ضبط بسته را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کند. نظارت و تجزیه و تحلیل مستمر داده ها از منابع مختلف به تشخیص آسان و فوری ناهنجاری ها کمک می کند.
• مدل های ناهنجاری قابل تنظیم
• همه سیستم های تشخیص ناهنجاری مدل های ناهنجاری داخلی را ارائه می دهند. اینها الگوریتم های یادگیری ماشینی هستند که مبنای فعالیت مورد انتظار برای هر کاربر و میزبان در شبکه را یاد می گیرند. اگر راه حل UEBA به شما اجازه می دهد مدل ناهنجاری خود را آموزش دهید، به آن مدل ناهنجاری قابل تنظیم می گویند. این به شما امکان می دهد تا وضعیت امنیتی خاص شرکت خود را به روشی بهتر برآورده کنید.
• گزارش های عملی
• داده های جمع آوری شده باید به طور موثر در گزارش هایی با قابلیت مشاهده آسان ادغام شوند و تولید گزارش های عملی یکی دیگر از عملکردهای حیاتی راه حل UEBA است. بررسی منظم گزارش ها به مدیران کمک می کند تا پرچم گذاری های نادرست را در شبکه شناسایی کنند و بینش هایی را در مورد نحوه سفارشی کردن راه حل UEBA برای مطابقت با هنجارهای امنیتی سازمان ارائه می دهد.
• امتیازدهی دقیق ریسک
• راه حل UEBA باید بتواند یک امتیاز ریسک را به هر کاربر و میزبان در شبکه اختصاص دهد تا میزان ریسک ناشی از یک نهاد را نشان دهد. امتیاز ریسک بستگی به میزان و نوع ناهنجاری هایی دارد که کاربر یا میزبان ایجاد می کند.
• تجزیه و تحلیل گروه بندی همتایان
• گروه بندی همتا فرآیندی است که در آن کاربران و میزبان ها را بر اساس رفتار گذشته آنها در گروه های همتا متمایز گروه بندی می کنید. اگر پلتفرم تجزیه و تحلیل امنیتی شما از تجزیه و تحلیل گروه همتا استفاده کند، می تواند بر اساس گروه هایی که در آن قرار دارد، تعیین کند که آیا کاربر یا میزبان طبق انتظار رفتار می کند یا خیر. اگر آنطور که انتظار می رود رفتار نکند، سیستم یک هشدار ناهنجاری ایجاد می کند. با انجام این کار، علاوه بر مقایسه رفتار کاربر یا میزبان با خط پایه خود، تجزیه و تحلیل گروه همتا به کاهش تعداد موارد مثبت کاذب کمک می کند.

UEBA (User and Entity Behavior Analytics) یا تحلیل رفتار کاربران و موجودیت‌ها یکی از روش‌های پیشرفته امنیت سایبری است که برای شناسایی تهدیدات و حملات در سیستم‌های اطلاعاتی طراحی شده است. این سیستم از تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تحلیل رفتار کاربران و موجودیت‌ها (مثل دستگاه‌ها، سرورها یا اپلیکیشن‌ها) استفاده می‌کند. هدف UEBA شناسایی الگوهای غیرعادی در رفتار کاربران یا موجودیت‌ها است که ممکن است نشان‌دهنده‌ی فعالیت‌های مخرب باشد.