Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği

Önemli bilgiler

  • MarketsandMarkets tarafından hazırlanan bir rapora göre, küresel UEBA pazar büyüklüğünün tahmin dönemi boyunca %18,9'luk bir Yıllık Bileşik Büyüme Oranı (CAGR) ile 2022 yılında 2,1 milyar ABD dolarından 2027 yılına kadar 5,0 milyar ABD dolarına yükselmesi beklenmektedir.

Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği (UEBA), kullanıcılara ve varlıklara odaklanarak ağlardaki davranışları anlamak ve tahmin etmek için makine öğreniminden yararlanan son teknoloji bir yaklaşımdır. UEBA sistemleri, büyük miktarda veriyi eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürerek potansiyel güvenlik olaylarına işaret edebilecek anormallikleri tespit etmek için proaktif bir yol sağlar.

Kullanıcı ve Varlık Davranışı Analitiğini Anlama

UEBA, bir BT ortamındaki kullanıcıların ve varlıkların davranışlarını izlemek ve değerlendirmek için gelişmiş analitik kullanan bir siber güvenlik sürecidir. Önceden tanımlanmış kurallara ve imzalara dayanan geleneksel güvenlik araçlarının aksine, UEBA sistemleri, normal davranıştan sapmaları tespit etmek için makine öğrenimini kullanır ve bu da güvenliği ihlal edilmiş bir içeriden veya hileli bir varlık gibi bir tehdide işaret edebilir.

Machine Learning UEBA'daki Rolü

Makine öğrenimi, UEBA'nın etkinliğinin ayrılmaz bir parçasıdır. Makine öğrenimi modelleri, zaman içinde kullanıcı ve varlık davranış kalıplarını analiz ederek "normal" faaliyeti neyin oluşturduğunu belirleyebilir. Bu temel, anormalliklerin daha yüksek doğrulukla tespit edilmesini sağlar. Örneğin, bir kullanıcı aniden son derece düzensiz bir veri hacmine erişirse, UEBA sistemi daha fazla araştırma için bu etkinliği işaretler.

UEBA'da Machine Learning Faydaları

Makine öğreniminin UEBA'da kullanılması birkaç önemli avantaj sunmaktadır:

  • Gelişmiş Tespit Yetenekleri: Makine öğrenimi algoritmaları zaman, rol ve veri erişim kalıpları gibi çeşitli boyutlardaki davranışları analiz ederek karmaşık tehditlerin tespitini geliştirebilir.
  • Azaltılmış Yanlış Pozitifler: Kullanıcıların ve varlıkların tipik davranışlarını anlayarak, makine öğrenimi ile uyarlanmış UEBA sistemlerinin yanlış alarmları tetikleme olasılığı daha düşüktür, böylece operasyonel verimliliği artırır.
  • Proaktif Güvenlik Duruşu: Şüpheli davranışları tahmin etme ve tanımlama becerisiyle UEBA, kurumların tehditlere zarar vermeden önce yanıt vermesine olanak tanıyarak reaktif bir güvenlik duruşundan proaktif bir güvenlik duruşuna geçmelerini sağlar.

UEBA'nın pratik uygulamalarından biri de içeriden gelen tehditlerin tespit edilmesidir. Örneğin, bir finansal analist normalde her gün 5MB veri indirirken, bir Cuma akşamı geç saatlerde aniden 5GB veri indirir. Bir UEBA sistemi bu anormalliği tespit edebilir ve faaliyet gözden geçirilene kadar kullanıcının erişimini geçici olarak kısıtlamak için otomatik kontrolleri tetikleyebilir. Bu tür gerçek zamanlı müdahaleler potansiyel veri sızıntılarını önleyebilir.

Zorluklar ve Sınırlamalar

UEBA güvenliği önemli ölçüde artırırken, özellikle kullanıcı verilerini yöneten GDPR gibi sıkı düzenlemelerle birlikte gizlilik endişeleri gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Dahası, UEBA sistemlerinin başarısı büyük ölçüde bu sistemlere beslenen verilerin kalitesine bağlıdır; veri kalitesinin düşük olması hatalı temellere ve etkisiz anomali tespitine yol açabilir.

UEBA'da Machine Learning Geleceği

Makine öğrenimi teknolojileri geliştikçe UEBA da gelişmektedir. Gelecekteki gelişmelerin, daha hassas davranış tahminlerine ve anormallik tespitlerine olanak tanıyan daha derin öğrenme yetenekleri sunması muhtemeldir. Bu evrim, UEBA'nın daha dinamik ve karmaşık kullanıcı davranışlarını yönetme becerisini geliştirerek güvenlik risklerini daha da azaltacaktır.

Geleneksel güvenlik araçlarından Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği (UEBA) gibi daha sofistike çözümlere geçiş, siber güvenlik ortamında çok önemli bir değişime işaret ediyor. Kullanıcı ve varlık davranışlarını analiz etmek ve tahmin etmek için makine öğrenimine dayanan UEBA, bir kuruluşun içinden gelen potansiyel güvenlik tehditlerini tespit etmede önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Ancak, siber güvenlikteki evrim burada bitmiyor. UEBA, güvenlik teknolojilerinin bir sonraki aşaması olan Ağ Algılama ve Yanıtlama (NDR) için temel bir unsur olarak hizmet vermektedir.

NDR - UEBA

NDR, tehditleri çevreden uç nokta kadar her seviyede tespit ederek ağ ortamının kapsamlı bir görünümünü sağlar. Davranışsal analitik gibi UEBA'nın güçlü yönlerini bir araya getirir ve bunları tespit edilen tehditlere otomatik gerçek zamanlı yanıtlar, gelişmiş adli araçlar ve diğer güvenlik teknolojileriyle sorunsuz entegrasyon gibi yeteneklerle genişletir. Bu, NDR'yi özellikle karmaşık ağlara sahip veya güvenlik olaylarının verimli ve etkili bir şekilde yönetilmesini sağlamak için anında ve otomatik yanıtlar gerektiren sofistike siber tehditlerle karşı karşıya kalan kuruluşlar için uygun hale getirir.

UEBA'nın NDR ile değiştirilmesi

UEBA'yı Ağ Tespit ve Müdahale (NDR) ile değiştirmek, güvenliğe daha bütünsel bir yaklaşım arayan kuruluşlar için avantajlı olabilir. UEBA özellikle kullanıcı ve varlık davranışlarına odaklanırken, NDR tüm ağ genelinde daha geniş bir tehdit algılama ve müdahale yetenekleri yelpazesini kapsar.

NDR, UEBA'nın davranışsal analitiğini cephaneliğinin bir parçası olarak entegre eder ve ağ trafiği analizi, tehdit istihbaratı ve otomatik yanıt eylemlerini içeren ek güvenlik izleme katmanlarıyla geliştirir. Bu entegre yaklaşım sadece anomalileri daha etkili bir şekilde tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda daha hızlı kontrol altına alma ve düzeltme sağlayarak gelişen tehdit ortamıyla daha uyumlu kapsamlı bir savunma mekanizması sunar.

UEBA, NDR ve XDR

Daha ileriye baktığımızda, siber güvenlik entegrasyonunun geleceği Genişletilmiş Tespit ve Müdahale (XDR) şeklinde ortaya çıkmaktadır. XDR, tehdit tespiti, araştırması ve müdahalesini toplu ve sürekli olarak gerçekleştiren entegre bir güvenlik ürünleri paketini temsil etmektedir. UEBA, NDR, uç nokta tespiti ve daha fazlası dahil olmak üzere birden fazla güvenlik ürününü birleştiren XDR, bir kuruluşun altyapısının tüm yönlerini kapsayan birleşik bir güvenlik duruşu sağlar. Bu birleşik yaklaşım yalnızca tespit ve müdahale süreçlerini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda ilişkili veriler aracılığıyla daha derin içgörüler sunarak güvenlik operasyonlarının çok çeşitli tehditlerle mücadelede daha proaktif, verimli ve etkili olmasını sağlar.

Makine öğrenimi gelişmeye devam ettikçe, UEBA, NDR ve nihayetinde XDR'ye entegrasyonu, bu sistemlerin siber tehditleri dinamik olarak tahmin etme ve bunlara yanıt verme yeteneğini önemli ölçüde artıracaktır. Siber güvenlik teknolojilerinde süregelen bu gelişme, savunmaların sofistike ve sürekli değişen tehdit ortamına ayak uydurmakla kalmayıp bir adım önünde olmasını sağlamaktadır.

Daha fazla siber güvenlik temelleri

Sıkça Sorulan Sorular

UEBA nedir?

UEBA'nın geleneksel güvenlik sistemlerinden farkı nedir?

UEBA ne tür tehditleri tespit edebilir?

UEBA saldırıları önleyebilir mi?

Bir UEBA çözümünde aranacak temel özellikler nelerdir?

UEBA veri gizliliği endişelerini nasıl ele alıyor?

UEBA her büyüklükteki kuruluş için uygun mu?

UEBA'yı mevcut güvenlik altyapıma nasıl entegre edebilirim?

UEBA'yı uygularken ne gibi zorluklarla karşılaşabilirim?

Bir UEBA çözümünün etkinliğini nasıl ölçebilirim?