La User Entity Behavior Analytics (UEBA) si configura oggi come una soluzione strategica per contrastare le minacce hacker e virus sofisticate.

L’UEBA va oltre i tradizionali strumenti di sicurezza, applicando algoritmi di machine learning e modelli di deep learning per tracciare e analizzare comportamenti di utenti e dispositivi di rete. Questo approccio innovativo consente di stabilire basi di comportamento normativo e di rilevare anomalie comportamentali in tempo reale, aumentando la capacità di prevenzione contro attacchi interni, possibili frodi e minacce persistenti.

Vediamo nello specifico di che cosa parliamo e quali servizi sono necessari alle imprese per adeguarsi.

ueba
  1. UEBA: definizione e evoluzione
  2. UEBA vs UBA
  3. Come funziona l’UEBA
  4. UEBA e SIEM
  5. Confronto tra UEBA e SOAR
  6. Vantaggi implementazione UEBA
  7. Sfide nell’adozione di UEBA

UEBA: definizione e evoluzione

L’analisi del comportamento di utenti ed entità, nota come UEBA, è un processo di sicurezza informatica che utilizza set di dati per modellare comportamenti tipici e atipici all’interno di una rete. Originariamente focalizzata sull’analisi del comportamento degli utenti (UBA), l’UEBA si è estesa per includere anche le entità, come server e dispositivi collegati in rete, per rilevare minacce e attacchi che potrebbero sfuggire ai metodi di sicurezza tradizionali.

UEBA vs UBA

La transizione da UBA, l’analisi del comportamento degli utenti, a UEBA, che aggiunge l’analisi delle “entità“, segna un’evoluzione critica nel campo della sicurezza informatica. Infatti, UEBA non si limita a monitorare gli schemi comportamentali umani, ma estende la sua vigilanza a dispositivi di rete, server e endpoint, sfruttando la ricchezza di dati generati per prevenire attacchi complessi e multi-veicolo.
Questo ampliamento nel raggio d’azione di UEBA è una risposta diretta all’esplosione di dispositivi IoT e asset cloud, che hanno reso i perimetri di sicurezza tradizionali sempre più obsoleti e permeabili.

Come funziona l’UEBA

UEBA è paragonabile ad un intelligente custode digitale, in grado di recepire e analizzare incessantemente i flussi di dati all’interno delle reti aziendali.
Il suo motore centrale è costituito da un complesso sistema di algoritmi di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico che apprende informazioni dai pattern comportamentali di utenti e dispositivi per stabilire ciò che è considerato normale.

Questa base dati viene poi usata come riferimento per identificare deviazioni o attività sospette.
Una volta rilevato un comportamento anomalo, il sistema di UEBA calcola un punteggio di rischio e genera un allarme che informa i responsabili della sicurezza. Continuando a imparare nel tempo, l’UEBA si affina diventando sempre più preciso nel distinguere tra false allarmi e vere minacce.

UEBA e SIEM: parliamo di questa collaborazione necessaria

L’UEBA si integra spesso con i sistemi SIEM (Security Information and Event Management) che offrono una visione completa degli eventi di sicurezza.
Questa integrazione permette di monitorare le minacce in tempo reale e rispondere prontamente, aumentando significativamente l’efficacia nella rilevazione e nell’analisi delle minacce.
Ma vediamo all’interno della nostra infografica quali sono le differenze tra questi due sistemi:

ueba e siem confronto

Confronto tra UEBA e SOAR

UEBA e SOAR servono a scopi distinti nel panorama della sicurezza informatica.
UEBA è focalizzato sul rilevamento di comportamenti anomali degli utenti e delle entità per identificare possibili minacce, come accessi non autorizzati o movimenti di dati insoliti. Sfrutta l’apprendimento automatico per apprendere dai comportamenti standard e segnalare deviazioni.

SOAR, invece, è progettato per gestire e rispondere agli incidenti di sicurezza.
Infatti, se la tecnologia UEBA identifica un’anomalia, la soluzione SOAR entra in gioco per automatizzare l’analisi e la risposta agli allarmi.

In pratica, se una soluzione UEBA può generare l’allerta di una potenziale minaccia e SOAR può prendere quella allerta e predisporre la risposta necessaria.

ueba vs soar

Vantaggi implementazione UEBA

L’adozione di un sistema UEBA nell’ecosistema di sicurezza aziendale offre un insieme distintivo di vantaggi. Primo fra tutti, migliora la capacità di rilevamento delle minacce interne, spesso le più difficili da identificare e tra le più dannose.

UEBA, con il suo intuito basato su AI, è in grado di notare sottili cambiamenti nel comportamento degli utenti che potrebbero indicare una compromissione delle credenziali o azioni malevole interne.
Inoltre, l’implementazione di UEBA migliora la postura di sicurezza contro attacchi sofisticati che non lasciano dietro di sé tracce della presenza di malware o segnali convenzionali di intrusione. Questa tecnologia può anche ridurre il numero di falsi positivi, affinando gli allarmi e permettendo ai team di sicurezza di rispondere con maggiore precisione. In più, la continua analisi e apprendimento del sistema permette un adattamento e un miglioramento costante delle difese dell’azienda.

Sfide nell’adozione di UEBA

L’introduzione di un sistema UEBA può presentare alcune sfide: ad esempio, l’implementazione iniziale può essere complessa e richiedere competenze specifiche, con la necessità di affrontare una curva di apprendimento sia per gli operatori che per il sistema stesso.
La tecnologia è inoltre pesantemente dipendente dalla qualità dei dati e l’adattamento delle baseline comportamentali richiede tempo e attenzione per evitare un eccesso di falsi positivi.
Questi sistemi sollevano anche questioni di privacy e possono richiedere investimenti significativi in termini di risorse informatiche e finanziarie.
Inoltre, pur essendo efficaci nel rilevamento delle anomalie, i sistemi UEBA spesso non forniscono soluzioni immediate per la risposta agli incidenti, implicando la necessità di un intervento manuale per la risoluzione dei problemi.