User and Entity Behavior Analytics (UEBA), un approccio all'avanguardia che sfrutta l'apprendimento automatico per comprendere e prevedere il comportamento delle reti concentrandosi su utenti ed entità. I sistemi UEBA trasformano grandi quantità di dati in informazioni utili, offrendo un modo proattivo per rilevare le anomalie che potrebbero indicare potenziali incidenti di sicurezza.
L'UEBA è un processo di cybersecurity che utilizza analisi avanzate per monitorare e valutare il comportamento di utenti ed entità all'interno di un ambiente IT. A differenza degli strumenti di sicurezza tradizionali, che si basano su regole e firme predefinite, i sistemi UEBA utilizzano l'apprendimento automatico per rilevare le deviazioni dal comportamento normale che potrebbero indicare una minaccia, come un insider compromesso o un'entità disonesta.
L'apprendimento automatico è parte integrante dell'efficacia dell'UEBA. Analizzando i modelli di comportamento degli utenti e delle entità nel corso del tempo, i modelli di apprendimento automatico possono stabilire ciò che costituisce un'attività "normale". Questa linea di base consente di rilevare le anomalie con maggiore precisione. Ad esempio, se un utente accede improvvisamente a un volume di dati altamente irregolare, il sistema UEBA segnala questa attività per ulteriori indagini.
L'impiego dell'apprendimento automatico nell'UEBA offre diversi vantaggi significativi:
Un'applicazione pratica dell'UEBA è l'individuazione delle minacce interne. Ad esempio, un analista finanziario scarica normalmente 5 MB di dati al giorno, ma improvvisamente ne scarica 5 GB il venerdì sera. Un sistema UEBA identificherebbe questa anomalia e potrebbe attivare controlli automatici per limitare temporaneamente l'accesso dell'utente fino alla revisione dell'attività. Questa risposta in tempo reale può prevenire una potenziale esfiltrazione di dati.
Se da un lato l'UEBA migliora significativamente la sicurezza, dall'altro si trova ad affrontare sfide come le preoccupazioni per la privacy, soprattutto in presenza di normative rigorose come il GDPR che regolano i dati degli utenti. Inoltre, il successo dei sistemi UEBA dipende in larga misura dalla qualità dei dati che vi confluiscono: una scarsa qualità dei dati può portare a linee di base imprecise e a un rilevamento inefficace delle anomalie.
Con l'evoluzione delle tecnologie di apprendimento automatico, si evolve anche l'UEBA. I progressi futuri introdurranno probabilmente capacità di apprendimento più profonde, consentendo previsioni di comportamento e rilevamenti di anomalie ancora più precisi. Questa evoluzione migliorerà la capacità dell'UEBA di gestire comportamenti più dinamici e complessi degli utenti, riducendo ulteriormente i rischi per la sicurezza.
La transizione dagli strumenti di sicurezza tradizionali a soluzioni più sofisticate come la User and Entity Behavior Analytics (UEBA) segna un cambiamento cruciale nel panorama della cybersecurity. L'UEBA, che si basa sull'apprendimento automatico per analizzare e prevedere i comportamenti di utenti ed entità, rappresenta un progresso significativo nel rilevamento di potenziali minacce alla sicurezza all'interno di un'organizzazione. Tuttavia, l'evoluzione della sicurezza informatica non si ferma qui. L'UEBA è un elemento fondamentale per la prossima fase delle tecnologie di sicurezza: il rilevamento e la risposta di rete (NDR).
L'NDR fornisce una visione completa dell'ambiente di rete, rilevando le minacce a tutti i livelli, dal perimetro al sito endpoint. Incorpora i punti di forza dell'UEBA, come l'analisi comportamentale, e li amplia con funzionalità come le risposte automatiche in tempo reale alle minacce rilevate, strumenti forensi potenziati e una perfetta integrazione con altre tecnologie di sicurezza. Ciò rende l'NDR particolarmente adatto alle organizzazioni con reti complesse o che affrontano minacce informatiche sofisticate che richiedono risposte immediate e automatizzate per garantire una gestione efficiente ed efficace degli incidenti di sicurezza.
La sostituzione dell'UEBA con il Network Detection and Response (NDR) può essere vantaggiosa per le organizzazioni che cercano un approccio più olistico alla sicurezza. Mentre l'UEBA si concentra specificamente sui comportamenti degli utenti e delle entità, l'NDR comprende uno spettro più ampio di capacità di rilevamento e risposta alle minacce nell'intera rete.
NDR integra l'analisi comportamentale di UEBA come una parte del suo arsenale, potenziandola con ulteriori livelli di monitoraggio della sicurezza che includono l'analisi del traffico di rete, le informazioni sulle minacce e le azioni di risposta automatizzate. Questo approccio integrato non solo rileva le anomalie in modo più efficace, ma consente anche un più rapido contenimento e rimedio, fornendo un meccanismo di difesa completo e più allineato con l'evoluzione del panorama delle minacce.
In prospettiva, il futuro dell'integrazione della cybersecurity si manifesta sotto forma di Extended Detection and Response (XDR). XDR rappresenta una suite integrata di prodotti di sicurezza che eseguono collettivamente e continuamente il rilevamento, l'indagine e la risposta alle minacce. Consolidando diversi prodotti di sicurezza, tra cui UEBA, NDR, rilevamento endpoint e altri ancora, XDR fornisce una postura di sicurezza unificata che copre tutti gli aspetti dell'infrastruttura di un'organizzazione. Questo approccio unificato non solo semplifica i processi di rilevamento e risposta, ma offre anche approfondimenti grazie alla correlazione dei dati, assicurando che le operazioni di sicurezza siano più proattive, efficienti ed efficaci nel combattere un'ampia gamma di minacce.
Con la continua evoluzione dell'apprendimento automatico, la sua integrazione nell'UEBA, nell'NDR e, infine, nell'XDR, migliorerà significativamente la capacità di questi sistemi di prevedere e rispondere alle minacce informatiche in modo dinamico. Questo continuo sviluppo delle tecnologie di cybersecurity garantisce che le difese non solo tengano il passo, ma siano anche in grado di anticipare un panorama di minacce sofisticato e in continua evoluzione.