Ochrona cyfrowej przestrzeni: Wprowadzenie do UEBA
W dzisiejszym zdigitalizowanym świecie, naruszenia bezpieczeństwa to niepokojąca codzienność. W tym dynamicznym środowisku, kluczową rolę odgrywa analiza zachowań użytkowników i podmiotów (UEBA), która pomaga organizacjom w identyfikacji i neutralizacji potencjalnych zagrożeń.
Analiza zachowań użytkowników i jednostek, znana wcześniej jako analiza zachowań użytkowników (UBA), to zaawansowane rozwiązanie z zakresu cyberbezpieczeństwa. Wykorzystuje ono zaawansowane algorytmy do analizy typowych zachowań użytkowników (osób) oraz podmiotów (urządzeń sieciowych i serwerów) w danej organizacji. Dzięki temu, możliwe jest błyskawiczne wykrywanie anomalii i niecodziennych aktywności, które mogą sygnalizować niebezpieczeństwo.
System UEBA jest w stanie zidentyfikować i powiadomić specjalistów ds. bezpieczeństwa o ryzykownych odchyleniach i podejrzanych działaniach, które mogą wskazywać na:
- Przeskakiwanie między zasobami sieciowymi
- Nieuprawnione wykorzystanie kont o podwyższonych uprawnieniach
- Eskalację uprawnień dostępu
- Kompromitację danych uwierzytelniających
- Zagrożenia wewnętrzne, takie jak nieuczciwi pracownicy.
UEBA nie tylko identyfikuje zagrożenia, ale również ocenia poziom ryzyka i dostarcza informacje niezbędne do podjęcia odpowiednich działań zaradczych.
Zapraszam do lektury, aby dowiedzieć się więcej o mechanizmach działania UEBA, powodach, dla których organizacje decydują się na jego wdrożenie, najważniejszych elementach systemu, jego roli w reagowaniu na incydenty oraz dobrych praktykach związanych z jego stosowaniem.
Jak działa analiza zachowań użytkowników i podmiotów?
Działanie systemu analizy zachowań użytkowników i podmiotów opiera się na gromadzeniu informacji o typowych zachowaniach ludzi i maszyn w Twojej organizacji. Dane te pobierane są z różnorodnych źródeł, takich jak jeziora danych, hurtownie danych, czy też za pośrednictwem systemu SIEM (Security Information and Event Management).
Następnie, UEBA wykorzystuje zaawansowane techniki analityczne do przetworzenia tych danych i stworzenia bazy danych o standardowych wzorcach zachowań. Określane są m.in. takie parametry, jak miejsca logowania pracowników, poziomy ich uprawnień, pliki i serwery, do których najczęściej uzyskują dostęp, czasy i częstotliwości dostępu oraz wykorzystywane urządzenia.
Po ustaleniu punktu odniesienia, UEBA rozpoczyna ciągłe monitorowanie aktywności użytkowników i podmiotów, porównując je ze zdefiniowanymi wzorcami bazowymi. System analizuje te dane, identyfikując działania, które mogą zwiastować atak.
UEBA potrafi odróżnić normalną aktywność użytkownika od działań o charakterze ataku. Nawet jeśli haker zdobędzie dane logowania pracownika, nie będzie w stanie odtworzyć jego codziennych czynności i zachowań.
Główne elementy składowe rozwiązania UEBA
Rozwiązanie UEBA opiera się na trzech kluczowych komponentach:
Analiza danych: UEBA agreguje i porządkuje dane o użytkownikach i podmiotach, tworząc standardowe profile ich zachowań. Następnie stosowane są modele statystyczne, które mają za zadanie wykryć nietypową aktywność i powiadomić o niej zespół ds. bezpieczeństwa.
Integracja danych: W celu zwiększenia skuteczności systemu, UEBA porównuje dane z różnych źródeł, takich jak dzienniki systemowe, dane z przechwytywania pakietów oraz informacje z istniejących systemów bezpieczeństwa.
Prezentacja danych: Jest to proces, w którym system UEBA przekazuje swoje ustalenia i proponuje odpowiednie reakcje. Zazwyczaj obejmuje to wysłanie powiadomienia do analityków bezpieczeństwa w celu zbadania nietypowego zachowania.
Rola UEBA w reakcji na incydenty
Analiza zachowań użytkowników i podmiotów wykorzystuje techniki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do monitorowania i analizowania standardowych zachowań ludzi i maszyn w organizacji.
W przypadku wykrycia odchyleń od typowych wzorców, system UEBA przeprowadza analizę w celu ustalenia, czy nietypowe zachowanie stanowi realne zagrożenie.
UEBA gromadzi dane z różnych dzienników, takich jak bazy danych, Windows AD, VPN, serwery proxy, identyfikatory, pliki i punkty końcowe, w celu przeprowadzenia szczegółowej analizy. Na podstawie tych danych system łączy informacje w celu ustalenia ostatecznej oceny ryzyka i przesłania szczegółowego raportu analitykom bezpieczeństwa.
Na przykład, system UEBA może zwrócić uwagę na pracownika, który po raz pierwszy loguje się przez VPN z Afryki. Samo to zachowanie, choć nietypowe, nie musi oznaczać zagrożenia, gdyż pracownik może być w podróży. Jednak, jeśli ten sam pracownik działu kadr zacznie nagle uzyskiwać dostęp do sieci finansowej, system UEBA zidentyfikuje działania jako podejrzane i powiadomi o tym zespół ds. bezpieczeństwa.
Poniżej przedstawiony jest kolejny możliwy scenariusz.
Pracownik szpitala, Harry, potrzebuje gotówki. Pewnego wieczora, po opuszczeniu biura przez resztę załogi, pobiera na nośnik USB poufne dane pacjentów. Jego celem jest sprzedaż tych danych na czarnym rynku.
Na szczęście, szpital korzysta z rozwiązania UEBA, które stale monitoruje aktywność każdego użytkownika i podmiotu w sieci szpitalnej.
Choć Harry posiada uprawnienia do przeglądania danych pacjentów, system UEBA podnosi jego ocenę ryzyka w chwili, gdy wykrywa odstępstwo od jego normalnych zachowań, które zazwyczaj polegają na tworzeniu i edytowaniu dokumentacji pacjentów w godzinach 9:00-17:00.
W momencie gdy Harry próbuje uzyskać dostęp do danych o godzinie 19:00, system rejestruje nieprawidłowości we wzorcu i czasie logowania i przypisuje mu ocenę ryzyka.
System UEBA można skonfigurować tak, aby generował powiadomienie dla zespołu ds. bezpieczeństwa.
Czy rozwiązanie UEBA jest potrzebne?
W obecnych czasach, w których hakerzy przeprowadzają coraz bardziej wyrafinowane ataki, system UEBA staje się kluczowym narzędziem dla organizacji. Szczególnie w przypadkach, gdy zagrożenie pochodzi z wnętrza firmy.
Według ostatnich statystyk, ponad 34% firm doświadcza zagrożeń wewnętrznych na całym świecie. Dodatkowo, aż 85% firm przyznaje, że trudno jest oszacować rzeczywiste koszty ataków z wykorzystaniem poufnych danych.
W rezultacie zespoły ds. bezpieczeństwa poszukują innowacyjnych podejść do wykrywania i reagowania na incydenty. Analitycy bezpieczeństwa coraz częściej łączą technologie takie jak UEBA z konwencjonalnymi systemami SIEM, aby wzmocnić i usprawnić swoje mechanizmy obronne.
W porównaniu z tradycyjnymi systemami bezpieczeństwa, UEBA oferuje znacznie skuteczniejszy system wykrywania zagrożeń wewnętrznych. Nie tylko monitoruje anomalie w zachowaniu ludzi, ale również podejrzane ruchy w sieci. Ponadto, UEBA śledzi aktywność w usługach chmurowych, urządzeniach mobilnych i urządzeniach IoT.
Zaawansowany system UEBA gromadzi dane z różnych źródeł i generuje szczegółowy raport dla analityków bezpieczeństwa, co pozwala zaoszczędzić ich czas, który wcześniej poświęcali na przeglądanie niezliczonych dzienników w celu zidentyfikowania ataku.
Poniżej przedstawiono kilka przykładów zastosowania systemu UEBA.
6 najlepszych przypadków użycia systemu UEBA
#1. UEBA identyfikuje przypadki nadużyć uprawnień przez osoby wewnątrz organizacji, które podejmują ryzykowne działania odbiegające od ustalonych norm.
#2. UEBA agreguje podejrzane informacje z różnych źródeł, aby stworzyć ocenę ryzyka.
#3. UEBA nadaje priorytet incydentom, redukując liczbę fałszywych alarmów, pozwalając zespołom ds. bezpieczeństwa skupić się na alertach o wysokim ryzyku.
#4. UEBA chroni przed utratą i wyciekiem danych poprzez wysyłanie powiadomień o próbach przesyłania poufnych informacji poza sieć.
#5. UEBA pomaga wykryć ruchy hakerów wewnątrz sieci, którzy mogli przejąć dane logowania pracowników.
#6. UEBA zapewnia automatyczną reakcję na incydenty, umożliwiając zespołom ds. bezpieczeństwa błyskawiczne podejmowanie działań.
Jak UEBA udoskonala UBA i starsze systemy bezpieczeństwa, takie jak SIEM
UEBA nie zastępuje innych systemów bezpieczeństwa, ale stanowi znaczące ulepszenie, które w połączeniu z innymi rozwiązaniami pozwala na osiągnięcie wyższego poziomu cyberbezpieczeństwa. W przeciwieństwie do analizy zachowań użytkowników (UBA), UEBA bierze pod uwagę również „Podmioty” i „Zdarzenia”, takie jak serwery, routery i punkty końcowe.
Rozwiązanie UEBA jest bardziej kompleksowe niż UBA, ponieważ monitoruje procesy nie tylko ludzkie, ale również zachowania maszyn, co pozwala na dokładniejszą identyfikację zagrożeń.
SIEM, czyli Security Information and Event Management, to system służący do zarządzania informacjami o bezpieczeństwie i zdarzeniami. Tradycyjny system SIEM może nie być w stanie samodzielnie wykryć zaawansowanych zagrożeń, gdyż nie został zaprojektowany do monitorowania zagrożeń w czasie rzeczywistym. Ponieważ hakerzy często rezygnują z prostych ataków na rzecz bardziej złożonych, mogą pozostać niewykryci przez tradycyjne systemy, takie jak SIEM, przez wiele tygodni, a nawet miesięcy.
Zaawansowane rozwiązanie UEBA eliminuje to ograniczenie. Systemy UEBA analizują dane przechowywane przez SIEM i współpracują z nim, aby monitorować zagrożenia w czasie rzeczywistym, umożliwiając szybką i sprawną reakcję na naruszenia bezpieczeństwa.
Dzięki połączeniu narzędzi UEBA i SIEM, organizacje mogą znacznie skuteczniej wykrywać i analizować zagrożenia, szybko eliminować luki w zabezpieczeniach i zapobiegać atakom.
Najlepsze praktyki w analizie zachowań użytkowników i jednostek
Poniżej przedstawiono pięć najlepszych praktyk analizy zachowań użytkowników, które należy wziąć pod uwagę podczas tworzenia punktu odniesienia dla zachowań użytkowników.
#1. Zdefiniuj przypadki użycia
Określ, jakie rodzaje zagrożeń ma identyfikować Twoje rozwiązanie UEBA. Może to obejmować wykrywanie nadużyć na kontach o podwyższonych uprawnieniach, naruszenia danych uwierzytelniających lub zagrożenia wewnętrzne. Zdefiniowanie konkretnych przypadków użycia ułatwi określenie, jakie dane należy zbierać do monitorowania.
#2. Zdefiniuj źródła danych
Im więcej źródeł danych obsługuje Twój system UEBA, tym dokładniejsze będą wyniki analizy. Niektóre źródła to dzienniki systemowe lub dane dotyczące zasobów ludzkich, takie jak historia pracy pracowników.
#3. Określ zachowania, których dane będą zbierane
Może to obejmować godziny pracy pracownika, aplikacje i urządzenia, z których najczęściej korzysta, a nawet rytm pisania. Analiza tych danych pozwoli lepiej zrozumieć przyczyny fałszywych alarmów.
#4. Ustal czas trwania tworzenia linii bazowej
Podczas ustalania czasu trwania okresu bazowego należy uwzględnić cele bezpieczeństwa firmy i specyfikę działań użytkowników.
Okres bazowy nie powinien być ani zbyt krótki, ani zbyt długi. Zbyt krótki okres może uniemożliwić zebranie wystarczającej ilości danych, co spowoduje wysoki odsetek fałszywych alarmów. Z kolei zbyt długi okres może doprowadzić do uznania niektórych szkodliwych działań za normę.
#5. Regularnie aktualizuj dane bazowe
W związku ze zmianami w aktywności użytkowników i podmiotów, dane bazowe mogą wymagać regularnej aktualizacji. Pracownik może otrzymać awans, zmienić swoje zadania i projekty, poziom uprawnień i aktywności. System UEBA można skonfigurować tak, aby automatycznie gromadził dane i dostosowywał dane bazowe w miarę zachodzących zmian.
Podsumowanie
W miarę jak technologia staje się coraz bardziej integralną częścią naszego życia, zagrożenia cyberbezpieczeństwa stają się coraz bardziej skomplikowane. Duże organizacje muszą chronić swoje systemy, w których przechowywane są poufne dane, zarówno własne, jak i klientów. UEBA oferuje system reagowania na incydenty w czasie rzeczywistym, który pomaga zapobiegać atakom.