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.
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.
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.
Makine öğreniminin UEBA'da kullanılması birkaç önemli avantaj sunmaktadır:
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.
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.
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, 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'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.
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.
UEBA, yani Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği, güvenlik tehditlerinin göstergesi olan anormallikleri tespit etmek amacıyla bir ağ içindeki kullanıcı ve varlık davranışlarını izlemek ve analiz etmek için gelişmiş analitik kullanır. Kuruluşlar daha kapsamlı güvenlik çözümleri aradıkça, UEBA, Ağ Algılama ve Yanıtlama (NDR) gibi daha geniş sistemlerin önemli bir bileşeni olarak hizmet ederek genel tehdit algılama yeteneklerini geliştirir.
Statik kurallara dayanan geleneksel sistemlerin aksine, UEBA normal davranış kalıpları oluşturmak ve sapmaları belirlemek için makine öğrenimini kullanır. Bu yöntem, NDR sistemlerinde kullanılan daha geniş ve daha entegre tehdit algılama stratejileri için gerekli olan daha dinamik ve uyarlanabilir bir yaklaşım sağlar.
UEBA, içeriden gelen tehditleri, ele geçirilmiş hesapları ve karmaşık dış saldırıları tespit etmede mükemmeldir. UEBA'nın bir NDR çerçevesine entegre edilmesi, ağ genelinde bu tür tehditleri yalnızca tespit etme değil, aynı zamanda bunlara hızlı bir şekilde yanıt verme kapasitesini de artırır.
UEBA öncelikle tespit ve müdahale için tasarlanmış olsa da, bir NDR sistemine entegre edildiğinde daha proaktif bir savunma stratejisine katkıda bulunur ve tespit edilen anomalilere daha hızlı ve daha etkili yanıtlar verilmesini sağlayarak saldırıların önlenmesine yardımcı olur.
Temel özellikler arasında anomali tespiti, risk puanlaması, mevcut güvenlik araçlarıyla entegrasyon, gerçek zamanlı analitik, veri kaybını önleme yetenekleri ve kuruluş büyüdükçe ölçeklendirme yeteneği yer alıyor.
UEBA sistemleri GDPR gibi veri koruma düzenlemelerine uygun olmalıdır. Kişisel verilerin güvenli bir şekilde işlenmesini sağlamalı, toplanan veriler hakkında şeffaflık sağlamalı ve bireysel gizliliği korumak için kontrol mekanizmaları sunmalıdırlar.
Evet, UEBA çözümleri küçük işletmelerin yanı sıra büyük işletmelerin ihtiyaçlarına uyacak şekilde ölçeklendirilebilir. Önemli olan, kuruluşun özel güvenlik ihtiyaçları ve kaynaklarıyla uyumlu bir çözüm seçmektir.
UEBA çözümleri mevcut güvenlik bilgi ve olay yönetimi (SIEM) sistemleri ve diğer güvenlik araçlarıyla uyumlu olmalıdır. Entegrasyon, kapsamlı davranışsal içgörüler sağlamak için UEBA aracının bu sistemlerden veri alacak ve analiz edecek şekilde yapılandırılmasını içerir.
Zorluklar arasında etkili analiz için gereken veri hacmini ve çeşitliliğini yönetmek, sistemin yanlış pozitifleri azaltacak şekilde ayarlanmasını sağlamak ve personeli UEBA çıktılarını doğru yorumlamaları için eğitmek sayılabilir.
Etkililik, olay müdahale sürelerindeki azalma, tehdit tespitinin doğruluğu (özellikle yanlış pozitiflerin azalması) ve güvenlik duruşundaki genel iyileşme ile ölçülebilir. Düzenli denetimler ve incelemeler, UEBA çözümünün yeni ve gelişmekte olan tehditlere karşı ne kadar iyi koruma sağladığını değerlendirmeye yardımcı olabilir.