UEBA (تحليل سلوك المستخدمين والكيانات): دليل شامل لعام 2025

ما هي تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA)؟

UEBA, which stands for User and Entity Behavior Analytics, is a cybersecurity technology that analyzes user and entity behavior to detect anomalous and potentially malicious activities. It goes beyond traditional security measures by focusing on patterns of behavior, not just known threats, using machine learning and advanced analytics to identify deviations from normal activity. This helps organizations detect insider threats, compromised credentials, and other sophisticated attacks.

The core function of UEBA includes:

• Behavioral analysis: UEBA systems analyze user and entity behavior, including actions like login attempts, file access, network traffic, and application usage. 
• Anomaly detection: It establishes a baseline of normal behavior for each user and entity and then flags deviations from that baseline as potential threats. 
• Machine learning: UEBA leverages machine learning algorithms to identify subtle patterns and anomalies that might be missed by traditional security methods.

Key benefits include:

• Enhanced threat detection: UEBA can detect a wider range of threats, including insider threats, compromised accounts, and advanced persistent threats (APTs). 
• Improved security posture: By proactively identifying suspicious activity, UEBA helps organizations improve their overall security posture and reduce the risk of data breaches. 
• Reduced false positives: UEBA’s ability to analyze context and behavior helps minimize false alarms, allowing security teams to focus on genuine threats. 
• Faster incident response: By quickly identifying and alerting on anomalous behavior, UEBA enables faster incident response and containment. 
• Comprehensive visibility: UEBA provides a comprehensive view of user and entity activity, helping organizations understand how their systems are being used and identify potential security weaknesses.

تستخدم أدوات UEBA خوارزميات مبتكرة، تعتمد على التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق، لاكتشاف السلوكيات غير الطبيعية والمخاطرة من قبل المستخدمين والآلات والكيانات الأخرى على الشبكة المؤسسية غالبًا بالتزامن مع حل إدارة الحوادث والأحداث الأمنية (SIEM).

---

The Growing Need for UEBA: Insider Risks Surpass External Threats

According to our recent report, From Human to Hybrid: How AI and the Analytics Gap Are Fueling Insider Risk, insider risks have now surpassed external threats as the leading concern for security teams. In our survey, 64% of cybersecurity professionals identified malicious or compromised insiders as a greater danger than outside attackers, compared to 36% who pointed to external actors. 

ضمن تلك النسبة 64%، رأى 42% أن الموظفين الخبيثين هم القلق الرئيسي، و ذكر 22% الموظفين المخترقين. أكثر من نصف (53%) أفادوا بأن الحوادث الداخلية قد زادت في العام الماضي، و 54% يتوقعون أن ترتفع أكثر في الأشهر الـ 12 المقبلة.

تظل قدرات الكشف غير متطورة. فقط 44% من المنظمات تستخدم تحليلات سلوك المستخدم والكيان (UEBA)، والتي تعتبر حاسمة للكشف عن الأنشطة غير الطبيعية. على الرغم من أن 88% يقولون إن لديهم برنامج تهديد داخلي، إلا أن العديد منها غير رسمي، وغير ممول بشكل كاف، أو تفتقر إلى الرؤية عبر الأنظمة. كما أن توافق القيادة يمثل فجوة أيضًا: 74% من المتخصصين في الأمن يعتقدون أن التنفيذيين يقللون من تقدير مخاطر التهديدات الداخلية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي يسرع المشكلة. 76% من المنظمات شهدت استخداماً غير مصرح به لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي من قبل الموظفين. تصدرت هجمات التصيد المعززة بالذكاء الاصطناعي والهندسة الاجتماعية (27%) واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي غير المصرح به (22%) قائمة أبرز تهديدات الداخل، إلى جانب إساءة استخدام الامتيازات (18%).

يعترف قادة الأمن بالحاجة إلى تحسين الرؤية السلوكية، لكنهم يواجهون عقبات تقنية وتنظيمية. مقاومة الخصوصية (20%)، نقص الرؤية (16%)، والأدوات المجزأة (10%) تخلق نقاط عمياء في جهود الكشف.

---

كيف يعمل تحليل سلوك المستخدم والكيانات (UEBA)

تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA) هو فئة من حلول أو قدرات الأمن السيبراني التي تحلل سلوك المستخدمين والكيانات وتطبق تحليلات متقدمة ونمذجة سلوكية لتحديد السلوك الشاذ. يُستخدم UEBA لاكتشاف التهديدات الأمنية المتقدمة مثل المتسللين الخبيثين وخرق حسابات المستخدمين المميزين، والتي لا تستطيع أدوات الأمن التقليدية المعتمدة على القواعد رؤيتها. تقوم حلول UEBA بجمع البيانات التشغيلية من العديد من المصادر وتحديد ما هو السلوك الطبيعي لأي مستخدم أو كيان غير بشري. قد تشمل الكيانات أصول تكنولوجيا المعلومات مثل المضيفين، والتطبيقات، وحركة مرور الشبكة، وحسابات الخدمة، ومستودعات البيانات. مع مرور الوقت، تبني الحلول ملفات تعريف قياسية للسلوك للمستخدمين والكيانات عبر مجموعات الأقران لإنشاء خط أساس لما هو طبيعي في المنظمة. عند تحديد نشاط شاذ، يتم تعيين درجة مخاطر له. ترتفع الدرجة مع زيادة كميات السلوك الشاذ حتى تتجاوز عتبة محددة مسبقًا، مما يؤدي إلى تنبيه محللي الأمن. يمكن لبعض الحلول أتمتة إجراءات الاستجابة.

Here’s a more detailed look at UEBA’s core function:

• Machine learning: UEBA applies supervised and unsupervised machine learning techniques to detect subtle anomalies that static rules cannot catch. Algorithms can adapt as user behavior evolves, reducing the need for constant manual updates. This allows the system to uncover hidden attack patterns, such as low-and-slow data exfiltration or privilege abuse, that unfold gradually and might otherwise evade detection.
• Behavioral analysis: UEBA collects and correlates data from multiple sources such as authentication logs, file systems, email, and cloud applications to build a comprehensive view of activity. It tracks not just isolated events but also sequences of actions over time, making it possible to identify unusual workflows, access attempts, or usage patterns that may indicate misuse or compromise.
• Anomaly detection: Once normal behavior profiles are established, UEBA continuously compares new activity against these baselines. Deviations such as login attempts from unusual locations, excessive file downloads, or unexpected access to sensitive resources are flagged. The system assigns context to these anomalies, helping analysts distinguish between benign deviations and genuine threats.

تحليل شامل عبر مصادر بيانات متعددة

القوة الحقيقية لحل UEBA تكمن في قدرته على تجاوز الحدود التنظيمية والأنظمة التكنولوجية ومصادر البيانات وتحليل جميع البيانات المتاحة لمستخدم أو كيان معين.

يجب أن يقوم حل UEBA بتحليل أكبر عدد ممكن من مصادر البيانات، ومن أمثلة مصادر البيانات التي يمكن تحليلها:

• أنظمة المصادقة مثل الدليل النشط
• أنظمة الوصول مثل الشبكات الافتراضية الخاصة (VPN) والوكيلات.
• قواعد بيانات إدارة التكوين
• بيانات الموارد البشرية - الموظفون الجدد، الموظفون الذين غادروا، وأي بيانات توفر سياقًا إضافيًا عن المستخدمين.
• جدار الحماية، أنظمة الكشف عن التسلل ومنع التسلل (IDPS)
• أنظمة مكافحة البرمجيات الضارة والفيروسات
• أنظمة الكشف والاستجابة للنقاط النهائية
• تحليل حركة مرور الشبكة
• تدفقات استخبارات التهديد

على سبيل المثال، يجب أن يكون حل UEBA قادرًا على تحديد تسجيل الدخول غير المعتاد عبر الدليل النشط، ومقارنته بأهمية الجهاز الذي يتم تسجيل الدخول إليه، وحساسية الملفات التي تم الوصول إليها، وأي نشاط غير عادي على الشبكة أو نشاط برمجيات خبيثة قد يكون قد مكن من حدوث اختراق.

تحديد سلوكيات الأساس ودرجات المخاطر

حل UEBA يتعلم السلوك الطبيعي لتحديد السلوك غير الطبيعي. يقوم بفحص مجموعة واسعة من البيانات لتحديد القاعدة الأساسية أو الملف السلوكي للمستخدم.

على سبيل المثال، يقوم النظام بمراقبة المستخدم ويرى كيف يستخدم شبكة VPN، وفي أي وقت يصل إلى العمل، وأي الأنظمة يسجل الدخول إليها، وما الطابعة التي يستخدمها، ومدى تكرار وحجم الملفات التي يرسلها عبر البريد الإلكتروني أو يحملها على محرك USB، والعديد من النقاط البيانية الأخرى التي تحدد "السلوك الطبيعي" للمستخدم. ويتم القيام بنفس الشيء للخوادم وقواعد البيانات أو أي نظام تكنولوجيا معلومات مهم.

عندما يحدث انحراف عن القاعدة الأساسية، يضيف النظام إلى درجة المخاطر الخاصة بذلك المستخدم أو الآلة. كلما كان السلوك غير عادي أكثر، كانت درجة المخاطر أعلى. مع تراكم المزيد من السلوكيات المشبوهة، تزداد درجة المخاطر حتى تصل إلى حد معين، مما يؤدي إلى تصعيدها إلى محلل للتحقيق.

هذا النهج التحليلي له عدة مزايا:

• التجميع - تتكون درجة المخاطر من العديد من الأحداث، لذا لا حاجة للمحللين لمراجعة أعداد كبيرة من التنبيهات الفردية يدويًا ودمجها ذهنيًا لاكتشاف التهديد.
• تقليل الإنذارات الكاذبة - حدث غير طبيعي واحد بمفرده لن يؤدي إلى إنذار أمني. يتطلب النظام وجود علامات متعددة على سلوك غير طبيعي لإنشاء إنذار، مما يقلل من عدد الإنذارات الكاذبة ويوفر الوقت للمحللين.

المزيد من السياق— قد تكون قواعد الارتباط التقليدية التي يحددها مسؤولو الأمن صحيحة لمجموعة معينة من المستخدمين أو الأنظمة، ولكن ليست لمجموعات أخرى. على سبيل المثال، إذا بدأت إدارة ما في توظيف عمال نوبات أو عمال خارجيين، فسوف يبدأون في تسجيل الدخول في أوقات غير عادية، مما سيؤدي إلى تفعيل تنبيه قائم على القواعد طوال الوقت. UEBA أكثر ذكاءً لأنه يحدد خط أساس حساس للسياق لكل مجموعة من المستخدمين. لن يُعتبر تسجيل دخول عامل خارجي في الساعة 3 صباحًا بالتوقيت المحلي حدثًا غير طبيعي.

تحليل الجدول الزمني وتجميع الجلسات

عند تحليل الحوادث الأمنية، يُعتبر الجدول الزمني مفهومًا حاسمًا يمكن أن يربط بين أنشطة تبدو غير مرتبطة. الهجمات الحديثة هي عمليات، وليست أحداثًا معزولة.

على سبيل المثال، اعتبر مستخدمًا قام بتسجيل الدخول، وأجرى نشاطًا مشبوهًا ثم اختفى من السجلات. هل تم استخدام نفس عنوان IP للاتصال بأنظمة تنظيمية أخرى بعد ذلك بوقت قصير؟ إذا كان الأمر كذلك، فقد يكون هذا جزءًا من نفس الحادث، حيث يستمر نفس المستخدم في محاولته لاختراق النظام. مثال إضافي يمكن أن يكون مهاجمًا يقوم بتسجيل الدخول إلى نفس الجهاز عدة مرات باستخدام بيانات اعتماد مختلفة. يتطلب هذا أيضًا "تجميع" البيانات حول محاولات تسجيل الدخول المختلفة واعتبارها حادثًا واحدًا.

---

UEBA use cases and examples

تهديدات داخلية

هناك ثلاثة أنواع من التهديدات الداخلية:

1. المستخدم المهمل– المستخدم المهمل هو موظف أو متعاقد لديه وصول مميز إلى أنظمة تكنولوجيا المعلومات، والذي يعرض منظمته للخطر بشكل غير مقصود لأنه لا يتبع الإجراءات الصحيحة لتكنولوجيا المعلومات. على سبيل المثال، شخص يترك جهاز الكمبيوتر الخاص به دون تسجيل الخروج، أو مسؤول لم يغير كلمة المرور الافتراضية أو فشل في تطبيق تصحيح أمني. إن تحديد النشاط الطبيعي مقابل النشاط غير الطبيعي للمستخدم هو المفتاح لاكتشاف المستخدم الذي تم اختراقه بسبب الإهمال.
2. المتسلل الخبيث– المتسلل الخبيث هو موظف أو متعاقد لديه وصول مميز إلى أنظمة تكنولوجيا المعلومات، وينوي تنفيذ هجوم إلكتروني ضد المنظمة. من الصعب قياس النية الخبيثة أو اكتشافها من خلال سجلات الملفات أو الأحداث الأمنية العادية. تساعد حلول UEBA من خلال إنشاء خط أساس لسلوك المستخدم العادي واكتشاف الأنشطة غير الطبيعية.
3. المستخدم الداخلي المخترق– من الشائع أن يقوم المهاجمون بالتسلل إلى منظمة ما واختراق حساب مستخدم مميز أو مضيف موثوق على الشبكة، ومتابعة الهجوم من هناك. يمكن أن تساعد حلول UEBA في اكتشاف وتحليل الأنشطة الخبيثة التي يقوم بها المهاجم عبر الحساب المخترق.

تجد أدوات الأمان التقليدية صعوبة في اكتشاف المتسلل الداخلي المخترق إذا لم يكن نمط الهجوم أو سلسلة القتل معروفة حاليًا (مثل الهجوم في يوم الصفر)، أو إذا انتقل الهجوم بشكل جانبي عبر المنظمة من خلال تغيير بيانات الاعتماد أو عناوين IP أو الآلات. ومع ذلك، يمكن لتقنية UEBA اكتشاف هذه الأنواع من الهجمات، لأنها ستجبر الأصول تقريبًا على التصرف بشكل مختلف عن المعايير المعمول بها.

تحديد أولويات الحوادث

يجمع نظام SIEM الأحداث والسجلات من أدوات الأمان المتعددة والأنظمة الحرجة، وينتج عددًا كبيرًا من التنبيهات التي يجب على موظفي الأمان التحقيق فيها. هذا يؤدي إلى إرهاق التنبيهات، وهو تحدٍ شائع لمراكز عمليات الأمان (SOC).

يمكن أن تساعد حلول UEBA في فهم أي الحوادث تعتبر غير عادية أو مشبوهة أو potentially خطيرة في سياق مؤسستك. يمكن أن تتجاوز UEBA القواعد الأساسية ونماذج التهديد من خلال إضافة بيانات حول الهيكل التنظيمي - على سبيل المثال، أهمية الأصول والأدوار ومستويات الوصول للوظائف التنظيمية المحددة. قد يكون الانحراف الطفيف عن القاعدة لنظام محمي حرج أو لمسؤول رفيع المستوى يستحق النظر من قبل المحقق؛ بينما بالنسبة لموظف عادي، فإن الانحراف الكبير فقط هو الذي سيحظى بأولوية عالية.

منع فقدان البيانات (DLP) ومنع تسرب البيانات

تُستخدم أدوات منع فقدان البيانات (DLP) لمنع تسرب البيانات، أو النقل غير المشروع للبيانات خارج حدود المؤسسة. تقوم أدوات DLP التقليدية بالإبلاغ عن أي نشاط غير عادي يتم على البيانات الحساسة، مما يؤدي إلى إنشاء عدد كبير من التنبيهات التي قد تكون صعبة على فرق الأمان التعامل معها.

يمكن لحلول UEBA أخذ تنبيهات DLP، وترتيبها حسب الأولوية وتجميعها من خلال فهم أي الأحداث تمثل سلوكًا غير طبيعي مقارنة بالمعايير المعروفة. هذا يوفر الوقت للمحققين ويساعدهم في اكتشاف الحوادث الأمنية الحقيقية بشكل أسرع.

تحليلات الكيانات (إنترنت الأشياء)

يمكن أن تكون UEBA مهمة بشكل خاص في التعامل مع مخاطر أمان إنترنت الأشياء (IoT). تقوم المنظمات بنشر أساطيل كبيرة من الأجهزة المتصلة، وغالبًا ما تكون هذه الأجهزة ذات تدابير أمان ضئيلة أو معدومة. يمكن للمهاجمين اختراق أجهزة إنترنت الأشياء، واستخدامها لسرقة البيانات أو الوصول إلى أنظمة تكنولوجيا المعلومات الأخرى، أو الأسوأ من ذلك - استغلالها في هجمات DDoS أو هجمات أخرى ضد أطراف ثالثة.

فئتان حساسيتان من إنترنت الأشياء هما الأجهزة الطبية ومعدات التصنيع. قد تحتوي الأجهزة الطبية المتصلة على بيانات حيوية، وقد تكون مهددة للحياة إذا تم استخدامها مباشرة في رعاية المرضى. يمكن أن تتسبب معدات التصنيع في خسائر مالية كبيرة إذا تم تعطيلها، وفي بعض الحالات قد تهدد سلامة الموظفين.

يمكن لنظام UEBA تتبع الأجهزة المتصلة، وتحديد سلوك أساسي لكل جهاز أو مجموعة من الأجهزة المماثلة، واكتشاف على الفور إذا كان الجهاز يتصرف خارج حدوده العادية. على سبيل المثال:

• الاتصالات من أو إلى عناوين أو أجهزة غير عادية
• نشاط في أوقات غير معتادة
• تم تفعيل ميزات الجهاز التي عادةً لا تُستخدم.

---

تقارب تحليل سلوك المستخدم والكيان مع إدارة معلومات الأمان والأحداث

هناك علاقة وثيقة بين تقنيتي UEBA و SIEM، لأن UEBA يعتمد على بيانات الأمان عبر المنظمات لإجراء تحليلاته، وهذه البيانات عادة ما يتم جمعها وتخزينها بواسطة SIEM.

تعتبر غارتنر أن UEBA ميزة مدمجة في SIEM. تحليل السلوك هو أحد القدرات التي تستخدمها غارتنر لتقييم البائعين في الربع السحري لإدارة معلومات الأمن والأحداث. تحدد غارتنر القدرات التالية لنظام SIEM:

• تجميع بيانات الأحداث التي تنتجها أجهزة الأمان، والبنية التحتية للشبكات، والأنظمة، والتطبيقات.
• دمج بيانات الأحداث مع معلومات سياقية حول المستخدمين والأصول والتهديدات والثغرات بهدف التقييم، تحديد الأولويات، وتسريع التحقيقات.
• قم بتطبيع البيانات لتحليلها بشكل أكثر كفاءة.
• تقديم تحليل في الوقت الحقيقي للأحداث لمراقبة الأمن، وتحليل متقدم لسلوكيات المستخدمين والكيانات، واستعلامات التحليلات، ودعم التحقيقات وإدارة الحوادث، والتقارير.

---

UEBA مقابل التقنيات المماثلة

تحليل سلوك المستخدم والكيان مقابل تحليل حركة الشبكة

تحليل حركة مرور الشبكة (NTA) يركز على مراقبة وتحليل الاتصالات الشبكية لاكتشاف الشذوذ أو علامات الاختراق. بينما كل من UEBA و NTA يحدد سلوكًا غير طبيعي، إلا أن نطاقاتهما تختلف.

UEBA يفحص سلوك المستخدم والكيان عبر أنظمة متنوعة - بما في ذلك نقاط النهاية، والتطبيقات، والدلائل - وليس فقط نشاط الشبكة. NTA يقتصر على بيانات الشبكة ويتفوق في تحديد التهديدات مثل الحركة الجانبية واستخراج البيانات. على النقيض من ذلك، يمكن لـ UEBA اكتشاف التهديدات التي تتضمن إساءة استخدام الوصول المميز، أو سلوك تسجيل الدخول غير المعتاد، أو التغييرات في أنماط الوصول إلى الملفات. عادةً ما يدعم NTA تحليل حركة المرور في الوقت الحقيقي، بينما يعمل UEBA مع كل من البيانات في الوقت الحقيقي والبيانات التاريخية لنمذجة السلوك على المدى الطويل.

معًا، يمكن أن يكمل UEBA و NTA بعضهما البعض: NTA يبرز المسارات الشبكية المشبوهة، بينما يوفر UEBA سياقًا سلوكيًا حول من أو ما هو المعني.

يو بي إيه ضد يو إي بي إيه

تحليل سلوك المستخدمين (UBA) هو جيل سابق من التكنولوجيا يركز فقط على المستخدمين البشريين. يقوم بتحليل سلوك المستخدم للكشف عن المخاطر مثل سوء استخدام بيانات الاعتماد، التهديدات الداخلية، أو أنماط الوصول المشبوهة.

تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA) يوسع هذا المفهوم من خلال تضمين الكيانات غير البشرية مثل الخوادم والتطبيقات وأجهزة إنترنت الأشياء. هذا النطاق الأوسع أمر حاسم حيث تستهدف العديد من الهجمات أو تنشأ من كيانات تتجاوز المستخدمين البشر. كما يتضمن UEBA عادةً تحليلات أكثر تقدمًا، مثل نماذج التعلم الآلي القادرة على تحديد الشذوذات السلوكية المعقدة عبر البيئات الهجينة.

باختصار، يبني UEBA على UBA من خلال تقديم رؤية أكثر شمولاً لجميع الكيانات في بيئة تكنولوجيا المعلومات والعلاقات بينها.

---

أساليب تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA)

بعض حلول تحليل سلوك المستخدم وسلوك الكيان (UEBA) تعتمد على طرق تقليدية لتحديد الأنشطة المشبوهة. يمكن أن تشمل هذه الطرق القواعد المعرفة يدويًا، والارتباطات بين الأحداث الأمنية وأنماط الهجوم المعروفة. تقتصر تقنيات التقليدية على كونها جيدة فقط بقدر القواعد التي يحددها مسؤولو الأمن، ولا يمكنها التكيف مع أنواع جديدة من التهديدات أو سلوك النظام.

تشمل التحليلات المتقدمة العديد من التقنيات الحديثة التي يمكن أن تساعد في تحديد السلوك غير الطبيعي حتى في غياب الأنماط المعروفة.

• التعلم الآلي المراقب– يتم إدخال مجموعات من السلوكيات المعروفة الجيدة والسلوكيات المعروفة السيئة إلى النظام. تتعلم الأداة تحليل سلوكيات جديدة وتحديد ما إذا كانت "تشبه" مجموعة السلوكيات المعروفة الجيدة أو السيئة.
• الشبكات البايزية–يمكن أن تجمع بين التعلم الآلي المراقب والقواعد لإنشاء ملفات تعريف سلوكية.
• التعلم غير المراقب–يتعلم النظام السلوك الطبيعي، ويستطيع اكتشاف وتنبيه السلوك غير الطبيعي. لن يكون قادرًا على تحديد ما إذا كان السلوك غير الطبيعي جيدًا أم سيئًا، فقط أنه ينحرف عن الطبيعي.
• التعلم الآلي المعزز / شبه المراقب– نموذج هجين حيث الأساس هو التعلم غير المراقب، ويتم إدخال الحلول الفعلية للتنبيهات مرة أخرى إلى النظام للسماح بضبط دقيق للنموذج وتقليل نسبة الإشارة إلى الضوضاء.
• التعلم العميق– يمكّن من تصنيف التنبيهات الافتراضية والتحقيق فيها. يقوم النظام بالتدريب على مجموعات بيانات تمثل التنبيهات الأمنية ونتائج تصنيفها، ويؤدي التعرف الذاتي على الميزات، ويكون قادرًا على التنبؤ بنتائج التصنيف لمجموعات جديدة من التنبيهات الأمنية.

تقنيات التحليل التقليدية حتمية، بمعنى أنه إذا كانت شروط معينة صحيحة، يتم توليد تنبيه، وإذا لم تكن كذلك، يفترض النظام أن "كل شيء على ما يرام". أما طرق التحليل المتقدمة المذكورة أعلاه فهي مختلفة لأنها استدلالية. فهي تحسب درجة المخاطر التي تمثل احتمال أن يكون الحدث شذوذًا أو حادثًا أمنيًا. عندما تتجاوز درجة المخاطر حدًا معينًا، يقوم النظام بإنشاء تنبيه أمني.

---

التحديات في نشر تحليل سلوك المستخدم والكيانات

ربط وتكامل قواعد البيانات والتوسع

أحد التحديات الرئيسية في نشر أنظمة تحليل سلوك المستخدم والكيان (UEBA) هو دمج مصادر البيانات المتنوعة. تعتمد أنظمة UEBA على بيانات شاملة وعالية الجودة من أنظمة إدارة الهوية، سجلات التطبيقات، حركة مرور الشبكة، بيانات الأجهزة الطرفية، وغيرها. يمكن أن يكون دمج هذه المصادر - التي غالبًا ما تكون بتنسيقات وأحجام مختلفة - معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً.

القابلية للتوسع هي قضية أخرى. مع نمو المؤسسات وإضافة المزيد من الأجهزة والتطبيقات والمستخدمين، تزداد كمية البيانات بشكل كبير. يجب على حلول UEBA معالجة هذه البيانات في الوقت القريب من الحقيقي مع الحفاظ على الأداء. بدون تخطيط مناسب، يمكن أن تؤدي اختناقات الأداء وزيادة الكمون إلى تدهور قدرات الكشف وسير العمل للمحللين.

إيجابيات خاطئة

على الرغم من التحليلات المتقدمة، تظل الإيجابيات الزائفة مصدر قلق كبير في نشر أنظمة تحليل سلوك المستخدمين (UEBA). إذا كان النظام يولد الكثير من التنبيهات بسبب أنماط غير ضارة - مثل مستخدم شرعي يعمل من موقع جديد - فقد يصبح المحللون الأمنيون مرهقين أو غير حساسين.

تُرتبط هذه المشكلة غالبًا بنقص نضوج الأساسيات أو نقص السياق في نماذج السلوك. مع مرور الوقت، ومع تعلم النظام وتحسين تقييم المخاطر، يمكن أن تنخفض الإيجابيات الكاذبة. ومع ذلك، في المراحل المبكرة من التنفيذ أو في البيئات الديناميكية، قد يكون من الصعب الحفاظ على جودة التنبيهات المقبولة.

متطلبات المهارات والموارد

تتطلب منصات UEBA موظفين مهرة للتكوين والضبط والصيانة. تحتاج المنظمات إلى محللين لديهم معرفة بالتحليلات السلوكية واكتشاف التهديدات والاستجابة للحوادث. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك حاجة إلى مهندسي بيانات لضمان إدخال البيانات بشكل صحيح وتطبيعها.

قد تفتقر المنظمات الصغيرة إلى الخبرة أو عدد الموظفين اللازم لدعم تنفيذ نظام تحليل سلوك المستخدم والحدث (UEBA) على نطاق واسع. حتى بالنسبة للمؤسسات الكبيرة، قد يتطلب دمج نظام UEBA في العمليات الأمنية الحالية استثمارًا كبيرًا من الوقت وجهدًا مستمرًا للحفاظ على دقة وفعالية النماذج.

---

أفضل الممارسات الأساسية لتنفيذ تحليل سلوك المستخدم والكيان (UEBA)

1. ضمان ربط وتكامل قواعد البيانات بشكل شامل وعالي الجودة.

تعتمد أنظمة UEBA على بيانات غنية ومتنوعة لنمذجة السلوك بدقة. ابدأ بتحديد مصادر البيانات الرئيسية عبر مزودي الهوية (مثل الدليل النشط، LDAP)، سجلات النقاط النهائية، التطبيقات السحابية، الشبكات الافتراضية الخاصة، الوكلاء، وحركة مرور الشبكة. قم بجمع كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة لبناء ملفات تعريف سلوكية كاملة.

استخدم الموصلات أو واجهات برمجة التطبيقات أو أدوات نقل السجلات لأتمتة جمع البيانات، وتأكد من أن تزامن الوقت عبر المصادر متسق - فاختلافات الوقت يمكن أن تمنع التحليل الدقيق للجداول الزمنية. استثمر في عمليات تطبيع البيانات وإثرائها لتوحيد التنسيقات، وحل الغموض، وإضافة بيانات وصفية ذات صلة مثل أدوار المستخدمين أو تصنيفات الأصول.

جودة البيانات العالية ليست مجرد متطلب تقني، بل هي أساس قدرة UEBA على توليد رؤى ذات مغزى وقابلة للتنفيذ. تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى انحرافات في الأسس، وكشف غير فعال عن الشذوذ، وزيادة في الإيجابيات الكاذبة.

2. إنشاء معايير سلوكية قوية

تعتمد فعالية UEBA على قوة نماذجها السلوكية. ابدأ بالسماح للنظام بفترة مراقبة - عادةً ما تكون عدة أسابيع - خلال هذه الفترة يراقب النشاط دون تنبيه. خلال هذه الفترة، يقوم النظام بتحديد الأسس للمستخدمين والكيانات من خلال تعلم أنماط الاستخدام، وأوقات الوصول، والتفاعلات الشبكية، وسلوك النظام.

لزيادة الدقة، يجب أن تكون المعايير الأساسية مدركة للأقران، حيث تتضمن مقارنات سلوكية بين المستخدمين في أدوار أو أنظمة مشابهة ضمن نفس الفئة التشغيلية. يساعد دمج السياق التنظيمي، مثل القسم أو الموقع، في تخصيص المعايير الأساسية ومنع التصنيفات الخاطئة.

قم بمراجعة وتحسين هذه المعايير الأساسية بانتظام. إذا تغيرت العمليات التجارية - مثل إضافة فرق العمل عن بُعد أو زيادة النشاط الموسمي - تأكد من أن النظام يتكيف. المعايير الثابتة في بيئات ديناميكية تؤدي إلى نقاط عمياء أو إرهاق من التنبيهات.

3. قم بتكوين الحدود ونقاط المخاطر بعناية.

ليس كل الشذوذ يستدعي نفس القدر من القلق. تستخدم أنظمة UEBA درجات المخاطر لتقييم شدة الانحرافات، ولكن يجب ضبطها بعناية. ابدأ بعتبات محافظة لتجنب إرباك المحللين، وقم بتعديلها بناءً على التغذية الراجعة التشغيلية وتحليل الحوادث.

يجب أن يأخذ تقييم المخاطر في الاعتبار تكرار الشذوذ، شدته، وأهمية النظام أو المستخدم المتأثر. على سبيل المثال، يجب أن يحمل تسجيل الدخول غير المعتاد على خادم ذو قيمة عالية من قبل مسؤول وزناً أكبر من نفس الفعل على محطة عمل عادية.

استخدم عتبات ديناميكية حيثما أمكن - الأنظمة التكيفية التي تتعلم التباين المقبول مع مرور الوقت يمكن أن توفر تنبيهات أكثر دقة. كما يجب تحديد مسارات التصعيد وأتمتة إجراءات الاستجابة للأحداث ذات الثقة العالية والمخاطر العالية لتسريع التخفيف.

4. تعزيز التنبيهات بالسياق واستخبارات التهديد

السياق ضروري لتقليل الوقت المستغرق في التصنيف وتحسين اتخاذ القرارات. يجب إثراء التنبيهات ببيانات إضافية من أنظمة الموارد البشرية (مثل حالة التوظيف، القسم)، ومخزونات الأصول (مثل أهمية النظام)، وأنماط السلوك التاريخية. يجب تضمين تفاصيل مثل أوقات تسجيل الدخول، ومعرفات الأجهزة، والموقع الجغرافي، وسجلات الوصول إلى البيانات.

دمج تدفقات معلومات التهديدات لمطابقة الشذوذ مع مؤشرات معروفة للاختراق (IOCs) أو تكتيكات وتقنيات وإجراءات المهاجمين (TTPs). يساعد ذلك في التمييز بين الشذوذ العشوائي والتهديدات المستهدفة.

تقديم تنبيهات غنية بصيغة سهلة الفهم للمحللين، وربطها بالأحداث ذات الصلة في سلسلة الهجوم. هذا يقلل من الوقت المستغرق في التحقيق اليدوي ويحسن جودة إجراءات الاستجابة.

5. دمج بشكل متكامل مع مجموعة الأمان وسير العمل

لزيادة القيمة، يجب أن تعمل UEBA ضمن النظام الأمني الأوسع. يجب التكامل مع منصات SIEM للاستفادة من قدرات جمع السجلات والتوافق الموجودة. يجب تغذية أنظمة SOAR بالدرجات والمخاطر والتنبيهات لتمكين تنفيذ سيناريوهات التشغيل الآلي، مثل عزل الأجهزة أو إعادة تعيين بيانات الاعتماد.

تأكد من أن مخرجات UEBA تتوافق مع سير عمل استجابة الحوادث الحالي لديك، وأنظمة التذاكر، ولوحات التقارير. هذا يسمح بتسليم سلس بين فرق الكشف والتحقيق، ويتجنب تكرار الجهود.

اختبر التكاملات بشكل شامل - يجب أن تقدم أنظمة تحليل سلوك المستخدم (UEBA) تنبيهات دقيقة وأن تتناسب مع الواقع العملي. حجم التنبيهات، ووقت الاستجابة، وسهولة الاستخدام هي بنفس أهمية دقة الكشف. استهدف تصميمًا معماريًا متكاملًا حيث تصبح تحليلات السلوك جزءًا طبيعيًا من دورة عمليات الأمان لديك.

---

Exabeam: حل متكامل لنظام إدارة معلومات الأمان (SIEM) وتحليل سلوك المستخدم (UEBA)

تم نشر عدة أنظمة في الميدان تجمع بين نطاق البيانات في نظام إدارة معلومات الأمان (SIEM) والتحليلات العميقة التي تتيحها محركات تحليل سلوك المستخدم المتطورة (UEBA).

مثال واحد على نظام متكامل هو منصة Exabeam SOC. Exabeam هو حل SIEM كامل يعتمد على تقنية بحيرة البيانات الحديثة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يوفر القدرات التالية لـ UEBA:

• الكشف عن الحوادث بدون قواعد أو توقيعات— تستخدم Exabeam تحليلات متقدمة لتحديد الأنشطة غير الطبيعية والمخاطر دون الحاجة إلى قواعد ارتباط محددة مسبقًا أو أنماط تهديد. إنها توفر تنبيهات ذات مغزى دون الحاجة إلى إعدادات ثقيلة وضبط دقيق، ومع تقليل الإيجابيات الكاذبة.
• جداول زمنية تلقائية للحوادث الأمنية— يمكن لـ Exabeam تجميع الأحداث الأمنية ذات الصلة في جدول زمني يظهر حادثة أمنية، تمتد عبر عدة مستخدمين وعناوين IP وأنظمة تكنولوجيا المعلومات.
• تجميعات الأقران الديناميكية— لا يقوم Exabeam فقط بإجراء تحليل سلوكي للكيانات الفردية، بل يقوم أيضًا بتجميع الكيانات المتشابهة ديناميكيًا (مثل المستخدمين من نفس القسم، أو أجهزة IoT من نفس الفئة)، لتحليل السلوك الجماعي الطبيعي عبر المجموعة بأكملها واكتشاف الأفراد الذين يظهرون سلوكًا محفوفًا بالمخاطر.
• كشف الحركة الجانبية— تقوم Exabeam باكتشاف المهاجمين أثناء تحركهم عبر الشبكة باستخدام عناوين IP مختلفة، وبيانات اعتماد وآلات، بحثًا عن بيانات حساسة أو أصول رئيسية. إنها تربط البيانات من مصادر متعددة لربط النقاط ورؤية رحلة المهاجم عبر الشبكة.