User and Entity Behavior Analytics (EUBA) é um processo abrangente de cibersegurança que protege a infraestrutura de TI de uma empresa. Ele usa aprendizado de máquina e algoritmos avançados para rastrear todos os usuários, entidades e eventos no sistema para detectar anomalias e atividades suspeitas que podem comprometer a segurança dos dados.
Os hackers estão por toda parte, invadindo firewalls e acessando dados protegidos. Eles não apenas enviam malware e e-mails infectados por vírus, mas também se infiltram no sistema de segurança de uma empresa, conivendo, coagindo ou subornando um funcionário. Globalmente, prevê-se que o custo anual do cibercrime, que envolve hacking, roubo de dados, sabotagem, abuso e violação de segurança, acertará $ 6 trilhões por 2021.
UEBA é uma extensão de um User Behavior Analytics (UBA) anterior. Este processo de segurança cibernética emprega análises estatísticas com base em inteligência artificial e aprendizado de máquina para monitorar as atividades e o comportamento do usuário e manter um registro de relatórios e logs. Ele estabelece os padrões normais de um usuário, identifica desvios e envia alertas quando ameaças potenciais de segurança são detectadas.
Benefícios da UEBA
Se hackers entrarem na infraestrutura de TI de uma empresa, a UEBA oferece as seguintes vantagens:
- Ele detecta ameaças internas, contas comprometidas, ataques de força bruta, mudanças nas permissões do usuário, criação de superusuários, escalonamento de privilégios não autorizado e violação de dados protegidos.
- Ele sinaliza um alarme assim que forem detectadas anomalias, o que permite ao departamento de TI da empresa minimizar os danos.
- Ajuda a mitigar ameaças, evitar roubo de dados e reduzir a vulnerabilidade a ataques cibernéticos.
- Ele complementa o sistema de rastreamento de segurança existente e aprimora a postura geral de segurança de TI da empresa.
Como a UEBA funciona
UEBA se concentra em ameaças internas aos funcionários com acesso ao sistema comprometido devido a nomes de usuário e senhas roubados ou aqueles que conspiram com terceiros para realizar violações de dados. Ele usa técnicas de pontuação de risco e aprendizado profundo para rastrear o comportamento do usuário e detectar anomalias ao longo do tempo.
Ele analisa todos os usuários, entidades e eventos para determinar o que pode ser considerado um comportamento normal. Roubar informações de segurança dos funcionários pode ser mais fácil de fazer, mas imitar o comportamento da pessoa na rede é mais difícil. Um aumento repentino no tamanho do arquivo de informações confidenciais baixadas diariamente, por exemplo, dispara um alarme. O UEBA detecta rapidamente ataques complexos e violações em todo o sistema.