Análise de comportamento de usuários e entidades (UEBA)

Os ataques cibernéticos estão em constante evolução e os hackers modernos podem contornar os sistemas de segurança convencionais com o mínimo de esforço. Os invasores continuam encontrando novas maneiras de invadir firewalls, enviar programas maliciosos e até mesmo subornar funcionários para realizar ataques internos. Sistemas de segurança convencionais estão rapidamente se tornando obsoletos e vulneráveis a novas tendências de ataques.

Se você observar os ataques infames do passado, descobrirá que não houve dois ataques da mesma maneira. Ainda assim, existem estratégias e táticas defensivas frequentemente utilizadas porque se mostraram eficazes. Uma delas é equipar-se com técnicas de machine learning que possam identificar todos os tipos de anomalias de segurança em sua organização.

O que é a UEBA?

As soluções de análise de comportamento de usuários e entidades (UEBA) estabelecem o comportamento normal de usuários e máquinas dentro de uma organização e identificam qualquer comportamento anormal. Eles são projetados para processar grandes quantidades de dados de firewalls, roteadores, estações de trabalho, bancos de dados, servidores de arquivos e outros dispositivos, a fim de criar um modelo de comportamento para cada usuário e entidade.

Qualquer atividade que se desvie deste modelo é sinalizada como anormal e depois avaliada quanto a riscos potenciais. Esta avaliação do risco está diretamente correlacionada com uma pontuação de risco que decide a resposta à ameaça. Quanto mais anormal for o comportamento, maior será a pontuação. Além disso, o administrador de TI pode analisar o problema a partir de um painel e tomar medidas, se necessário.

O que a UEBA pode fazer?

Ela está ajustada para detectar ataques internos, contas comprometidas, abuso de privilégios, violações de políticas e ataques de força bruta, entre outras ameaças potenciais.

Um evento ligeiramente anormal por si só não resultará em um alerta de segurança. O sistema requer vários sinais de comportamento anormal para isso. Ele tem a capacidade de correlacionar múltiplas atividades distintas que podem estar relacionadas a um único incidente de segurança, que não é perceptível a olhos destreinados.

As soluções de UEBA também podem integrar as informações que geram com os sistemas de monitoramento de segurança existentes. Impulsionadas por machine learning e algoritmos estatísticos, elas tornam-se mais eficazes à medida que processam cada vez mais dados.