أفضل برامج تحليل سلوك المستخدم: أفضل 5 خيارات في عام 2026

ما هو برنامج UEBA؟

UEBA (تحليلات سلوك المستخدم والكيان) هو حل للأمن السيبراني يستخدم التعلم الآلي وتحليلات السلوك لاكتشاف التهديدات، بما في ذلك التهديدات الداخلية والاستيلاء على الحسابات، من خلال إنشاء خط أساس للسلوك الطبيعي للمستخدمين والكيانات ثم الإشارة إلى الانحرافات التي تشير إلى المخاطر.

تشمل الفوائد الرئيسية الكشف المتقدم عن التهديدات، وتقليل التعب الناتج عن التنبيهات من خلال تحديد الأولويات بناءً على المخاطر، وتقليل المخاطر التنظيمية من خلال تمكين الكشف المبكر عن التهديدات المعروفة وغير المعروفة.

كيف يعمل برنامج UEBA:

• السياق وسرد القصص: غالبًا ما توفر منصات UEBA السياق وتبني "خطوط زمنية" للأنشطة الخاصة بالمستخدمين لمساعدة فرق الأمن في فهم التهديدات والتعبير عنها، مما يحسن من كفاءة التحقيق.
• تأسيس خط الأساس: يتعلم البرنامج وينشئ ملف تعريف للسلوك الطبيعي للمستخدمين الفرديين والكيانات النظامية (مثل الأجهزة، والخوادم).
• جمع البيانات وتحليلها: أ نه يجمع ويحلل كميات هائلة من البيانات من مصادر أمنية متنوعة، بما في ذلك السجلات والأحداث.
• كشف الشذوذ: يستمر في مراقبة الأنشطة الحالية، ويقارنها بالمعايير المحددة لتحديد السلوكيات المشبوهة أو الشاذة.
• أولوية التهديدات: يتم تفعيل التنبيهات للأنشطة عالية المخاطر، مما يقلل من الإيجابيات الكاذبة ويساعد الفرق الأمنية على التركيز على التهديدات الحرجة.

كيف يعمل برنامج تحليل سلوك المستخدم والكيانات (UEBA)

إنشاء خطوط أساسية

يجب على حل UEBA أولاً إنشاء خطوط أساسية سلوكية للمستخدمين والكيانات. يتم اشتقاق هذه الخطوط الأساسية من خلال مراقبة الأنشطة بشكل مستمر مثل أوقات تسجيل الدخول، والوصول إلى الملفات، واستهلاك الموارد، وأنماط الاتصال خلال فترة تعلم أولية. من خلال تحليل هذه الإجراءات، يقوم النظام بإنشاء ملف تعريف لما يعتبر سلوكًا نموذجيًا لكل مستخدم وجهاز في البيئة.

بمجرد وضع هذه المعايير الأساسية، تقوم البرمجيات بتحديثها بانتظام لتأخذ في الاعتبار التغيرات الطبيعية في السلوك، مثل تعديلات الأدوار الوظيفية أو تقلبات الأعمال الموسمية. من خلال الحفاظ على تحديث المعايير الأساسية، تزيد UEBA من دقة الكشف وتقلل من الإيجابيات الكاذبة، مما يضمن أن الأنشطة غير العادية والخطرة فقط هي التي تستدعي التحقيق أو التدخل من فريق الأمن.

استيعاب البيانات وتحليلها

تعتمد UEBA على جمع البيانات من مجموعة واسعة من المصادر عبر المنظمة، بما في ذلك سجلات النظام، حركة مرور الشبكة، سجلات المصادقة، ونشاط التطبيقات السحابية. تُغذي هذه البيانات محرك التحليلات الأساسي، مما يوفر الأساس لتحليل سلوك شامل. تتكامل حلول UEBA الحديثة مع منصات إدارة معلومات الأمان والأحداث (SIEM) أو مباشرة مع نقاط النهاية وأجهزة الشبكة لتعزيز الرؤية.

بمجرد جمع البيانات، يقوم مكون التحليل بتطبيق خوارزميات تقوم بترتيب البيانات وربطها وتحضير المعلومات لتحليلات سلوكية. يسمح التحليل المتقدم للبيانات للحل بمقارنة الأحداث عبر أوقات وأقسام وأنواع أجهزة مختلفة، مما يكشف عن أنماط أو تفاعلات دقيقة قد لا تكون واضحة من مجموعة بيانات واحدة.

كشف الشذوذ

من خلال الإشارة إلى المعايير الأساسية المعتمدة، يقوم النظام بتقييم البيانات الحية باستمرار بحثًا عن أنماط نشاط غير عادية مثل تسجيل الدخول في أوقات غير معتادة، أو تغييرات مفاجئة في الأذونات، أو حركة بيانات غير متوقعة. يتم تصنيف هذه الانحرافات على أنها شذوذ، مما يستدعي مزيدًا من التحقيق من قبل فرق الأمان.

ليست جميع الشذوذات خبيثة، لذا تستخدم أنظمة UEBA النمذجة الإحصائية وتعلم الآلة لتصنيف وتقييم الشذوذات المكتشفة. يتم أخذ العوامل السياقية، مثل التغييرات الأخيرة في الأدوار أو أنشطة الصيانة، بعين الاعتبار لتقليل الضوضاء وتحسين صلة الكشف. مع مرور الوقت، تقوم البرمجيات بتحسين نماذج الكشف عن الشذوذات لتفريق التهديدات الحقيقية عن الحالات الشاذة غير الضارة، مما يؤدي إلى تنبيهات أكثر قابلية للتنفيذ.

تحديد أولويات التهديدات

بعد اكتشاف الشذوذ، يقوم نظام تحليل سلوك المستخدم والكيانات (UEBA) بتعيين درجات المخاطر لكل حدث مشبوه، مع إعطاء الأولوية لتلك التي تشكل أكبر تهديد. يعتمد هذا التصنيف على عدة عوامل: نوع الشذوذ، وأهمية الأصول المتأثرة، والتأثير المحتمل على الأعمال. والنتيجة هي قائمة بالتهديدات ذات الأولوية، مما يسمح لمراكز العمليات الأمنية (SOCs) بتركيز الموارد على المخاطر الأكثر أهمية بدلاً من فرز عدد كبير من التنبيهات.

من خلال ربط الحوادث وتحليل السياق التاريخي، يمكن لأنظمة UEBA تتبع تقدم الهجمات المتقدمة. غالبًا ما تعتمد آليات الأولوية على الذكاء الاصطناعي للتعرف على أنماط التصعيد، مثل الحركة الجانبية وزيادة الامتيازات. تضمن هذه الطريقة معالجة الأحداث الحرجة على الفور.

السياق وسرد القصص

تحسن UEBA (تحليل سلوك المستخدم والكيان) التنبيهات التقليدية من خلال توفير السياق وبناء سرد للحوادث، وغالبًا ما يُشار إليها باسم "سرد القصص". بدلاً من إرسال تنبيهات معزولة، يقوم البرنامج بربط أحداث متعددة على مر الزمن، مثل سلسلة من تسجيلات الدخول غير العادية، تليها محاولات لاستخراج البيانات، لصياغة جدول زمني لسلوك الفاعل المهدد. يوفر هذا النهج السياقي لفرق الأمان معلومات قابلة للتنفيذ، مما يجعل التحقيقات أسرع وأكثر كفاءة.

تساعد سرديات الحوادث هذه في التمييز بين الشذوذات المعزولة والهجمات المنسقة الأكبر. مع وجود قصة واضحة تربط بين الأفعال، يحصل المستجيبون على رؤية أوسع لسلسلة الهجمات، مما يحسن من فهمهم واستجابتهم للتهديدات. يسمح السرد الفعال للمحللين بتقليل الوقت المستغرق في ربط البيانات يدوياً وتحديد أولويات الإجراءات بناءً على الصورة الكاملة للتهديد.

برمجيات UEBA الملحوظة

1. إكزابييم

Exabeam هي منصة SIEM مدفوعة بتحليلات سلوكية تقدم قدرات متقدمة في اكتشاف التهديدات الداخلية، وسوء استخدام بيانات الاعتماد، والحركة الجانبية عبر البيئات الهجينة والسحابية. تجمع بين جمع البيانات القابل للتوسع، والتحليلات المعتمدة على المخاطر، والأتمتة لتعزيز الرؤية والسرعة عبر عمليات الكشف والتحقيق.

الميزات العامة:

•  جمع البيانات وتوحيدها: يجمع ويقوم بتوحيد السجلات من أنظمة الهوية، النقاط النهائية، التطبيقات السحابية، وأجهزة الشبكة من أجل رؤية موحدة وترابط.
• الجداول الزمنية للتحقيقات الآلية: تبني سرديات سياقية مرتبة زمنياً لنشاط المستخدم والكيانات لتسريع التحقيقات وتقليل التقييم اليدوي.
• الأتمتة المتكاملة: تستخدم كتب اللعب المدفوعة بـ SOAR لتنظيم إجراءات الاحتواء والتصحيح، مما يقلل من عبء العمل على المحللين ووقت الاستجابة.

ميزات UEBA:

• تحليل مجموعة الأقران: يقارن نشاط المستخدم مع مجموعات الأقران المستندة إلى القسم أو الدور للكشف عن الانحرافات الطفيفة التي تشير إلى وجود أشخاص داخليين مهددين أو خبيثين.
• محرك تحليل سلوكي: يؤسس معايير ديناميكية للمستخدمين والأجهزة وحسابات الخدمة لاكتشاف الشذوذ مثل تصعيد الامتيازات، تسريب البيانات، أو أنماط الوصول غير العادية.
• تقييم المخاطر وتحديد الأولويات: يخصص درجات مخاطر موزونة للانحرافات باستخدام إشارات سياقية، مما يمكّن المحللين من التركيز على التهديدات الأكثر صلة وتأثيرًا.
• ربط الكيانات وبناء السياق: يربط أنشطة المستخدم والنقطة النهائية والشبكة في قصة سلوكية واحدة للكشف بدقة أكبر عن التهديدات المعقدة.

2. مايكروسوفت سنتينل

مايكروسوفت سينتينل هو نظام إدارة معلومات أمنية وتحليل أحداث سحابي أصلي يتوسع عبر بيئات متعددة السحاب ومنصات متعددة. يجمع بين التحليلات، والأتمتة، وذكاء التهديدات لجمع البيانات، والكشف، والتحقيق، والصيد، والاستجابة من خلال بوابة مايكروسوفت ديفندر.

الميزات العامة:

• جمع البيانات على نطاق واسع: استيعاب البيانات من المستخدمين والأجهزة والتطبيقات والبنية التحتية باستخدام موصلات مدمجة، CEF، Syslog، أو تكاملات REST API.
• تطبيع ودفاتر العمل: تطبيع السجلات المتباينة عبر ASIM واستخدام قوالب دفاتر العمل المدمجة لتصور الرؤى على الفور بعد الاتصال بمصادر البيانات.
• التحليلات وتجميع الحوادث: تقليل ضوضاء التنبيهات باستخدام القواعد التحليلية التي تربط الإشارات وتجميع التنبيهات في حوادث ذات دقة أعلى لفرز مركز.

ميزات UEBA:

• قدرات الصيد الاستباقي: صيد عبر البيانات باستخدام استعلامات متوافقة مع MITRE؛ تعزيز النتائج إلى اكتشافات مخصصة تولد تنبيهات مرتبطة بالسلوكيات الملاحظة.
• تحليلات تركز على الشذوذ: استخدم تحليلات تقوم برسم السلوك وكشف الشذوذ عبر الموارد للكشف عن التهديدات غير المكتشفة سابقًا مع تقليل الإيجابيات الكاذبة.
• التحقيقات التي تركز على الكيانات: تحقيق في الحوادث باستخدام رسم بياني تفاعلي للكيانات لتتبع العلاقات، وتحديد نطاق التأثير، والغوص في الأنشطة المتصلة بكفاءة.

Source: Microsoft

3. سبلك

تحليلات سلوك المستخدمين من Splunk (UBA) هي حل مدفوع بالتعلم الآلي للكشف عن التهديدات الداخلية والهجمات المتقدمة من خلال تحليل السلوك عبر المستخدمين والأجهزة والأنظمة. تقوم ببناء معايير متعددة الأبعاد وملفات تعريف لمجموعات الأقران لتحديد الانحرافات التي تشير إلى حسابات مخترقة أو حركة جانبية أو تسرب بيانات.

الميزات العامة:

• تقليل الضوضاء: يقوم تلقائيًا بتقطير كميات ضخمة من الأحداث إلى مجموعة مركزة من التهديدات، مما يقلل من الإيجابيات الكاذبة وإرهاق التنبيهات.
• التحقيقات المتكاملة: تدفع التهديدات المكتشفة إلى نظام Splunk Enterprise Security لإدارة الحوادث بشكل مركزي وتبسيط سير العمل.
• تعديل يدوي minimal: يتطلب جهدًا إداريًا منخفضًا من خلال استخدام نماذج سلوكية ديناميكية بدلاً من الاعتماد فقط على القواعد التي تم إنشاؤها يدويًا.

ميزات UEBA:

• التعلم الآلي غير المراقب: يتعلم أنماط السلوك العادية للمستخدمين والأجهزة والتطبيقات، ثم يحدد الشذوذ مثل إساءة استخدام الحساب، وسرقة البيانات، أو الحركة الجانبية.
• سياق التهديد والتصور: يوفر تحليلًا قائمًا على الرسوم البيانية ورسم خريطة سلسلة القتل لإظهار السبب الجذري ونطاق الهجمات والجدول الزمني لها، مما يمكّن من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة.

Source: Splunk 

4. رابيد7

تحسن نظام Rapid7 Incident Command من اكتشاف التهديدات والاستجابة لها من خلال دمج تحليلات سلوك المستخدم مع تقنيات الكشف عن المهاجمين والتضليل. على عكس أنظمة التنبيه التقليدية التي تركز فقط على عناوين IP، يربط Rapid7 النشاط بالمستخدمين والأصول، مما يسهل التحقق من التهديدات والتحقيق فيها.

تشمل الميزات العامة ما يلي:

• فخاخ المتسللين المتكاملة: تستخدم تقنيات الخداع (مثل، الفخاخ العسلية، بيانات الاعتماد العسلية) للكشف عن الأنشطة الضارة وتوليد إشارات تهديد فريدة.
• رؤية النظام البيئي: يوفر تغطية من النقطة النهائية إلى السحابة، مما يقلل الحاجة إلى التبديل بين الأدوات أو تجميع السجلات يدويًا.
• العمارة السحابية الأصلية: تتعامل مع كميات كبيرة من بيانات الآلات دون الحاجة إلى إدارة الفرق للبنية التحتية أو نمو التخزين.

تشمل ميزات UEBA ما يلي:

• تنبيهات غنية بالسياق: تربط تلقائيًا سلوك المستخدم بنشاط الأصول لتوفير رؤى واضحة للمحللين حول ما حدث، وأين، ومن كان متورطًا.
• الكشف الموجه نحو المهاجم: يتجاوز الكشف الأساسي عن الشذوذ من خلال التركيز على سلوكيات المهاجمين المعروفة مثل التصيد الاحتيالي وسرقة بيانات الاعتماد والحركة الجانبية.

Source: Rapid7 

5. مانج إنجين لوج 360

ManageEngine Log360 هو حل موحد لإدارة المعلومات الأمنية (SIEM) يعزز عمليات الأمان من خلال تحليل سلوك المستخدم المدمج، والاستجابة الآلية، والرؤية عبر البيئات الهجينة. يجمع بين الكشف المدفوع بالذكاء الاصطناعي، ومحركات الربط، وأدوات التحقيق السياقي لمساعدة فرق الأمان في اكتشاف التهديدات الداخلية، واختراق الحسابات، وأنماط الهجوم.

تشمل الميزات العامة ما يلي:

• أدوات التحقيق السياقي: تجمع لوحة العمل المركزية للحوادث البيانات من مصادر مثل الدليل النشط، مما يوفر جداول زمنية بصرية وتحليل موجه.
• مراقبة الويب المظلم: تكتشف بيانات الاعتماد المسربة والبيانات المكشوفة في مصادر الويب المظلم، مما يمكّن من الوقاية الاستباقية من الاختراق.
• قدرات SOAR: تقوم بأتمتة سير عمل استجابة الحوادث من خلال كتب اللعب المحددة مسبقًا، مما يحرر المحللين ويقلل من وقت الاستجابة.

تشمل ميزات UEBA ما يلي:

• TDIR الآلي: يقوم Vigil IQ بأتمتة الكشف والتحقيق والاستجابة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وقواعد الترابط، وجداول الحوادث لتسريع حل التهديدات.
• التحليلات السلوكية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تستخدم UEBA مع تجميع الأقران الديناميكي ورسم هوية المستخدم للكشف عن الشذوذات التي تشير إلى تهديدات داخلية أو اختراق بيانات الاعتماد.

Source: ManageEngine 

محتوى ذي صلة: اقرأ دليلنا حولأدوات UEBA

استنتاج

يعمل برنامج UEBA على تعزيز عمليات الأمان من خلال التركيز على السلوك بدلاً من القواعد الثابتة أو التوقيعات. من خلال التعلم المستمر لما هو طبيعي والإشارة إلى الانحرافات، يقوم UEBA بالكشف عن التهديدات الداخلية، واختراقات الحسابات، والهجمات المتقدمة التي تتجاوز الدفاعات التقليدية. إن قدرته على تحديد الأولويات وتقديم جداول زمنية سياقية تتيح لفرق الأمان الاستجابة بشكل أسرع وأكثر دقة، مما يقلل من تعرض المنظمة لكل من التهديدات المعروفة وغير المعروفة.