UEBA-Tools für Unternehmen

Was sind UEBA-Tools?

Für Unternehmen nutzen UEBA-Tools (User and Entity Behavior Analytics) maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen, um ungewöhnliche Benutzer- und Entitätsaktivitäten zu erkennen, die herkömmliche Sicherheitslösungen möglicherweise übersehen. Durch die Festlegung einer Basislinie für „normales“ Verhalten können UEBA-Lösungen potenzielle Bedrohungen wie Insiderangriffe, kompromittierte Konten und Datenexfiltration identifizieren.

Unternehmen sollten bei der Evaluierung von UEBA-Lösungen auf folgende Funktionen achten:

• Adaptives maschinelles Lernen: Nutzt kontinuierlich weiterentwickelte ML-Modelle, um Basisverhalten zu ermitteln und Abweichungen zu erkennen, die auf Bedrohungen hinweisen, einschließlich unbekannter oder „Zero-Day“-Angriffe.
• Datenerfassung und -integration: Sammelt und analysiert große Datenmengen aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Protokolle, Netzwerkverkehr und Identitätsinformationen. Die Lösung muss sich nahtlos in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur eines Unternehmens integrieren lassen, einschließlich SIEM-Systemen, Firewalls und EDR-Systemen.
• Echtzeitüberwachung und -alarmierung: Kontinuierliche Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens ermöglicht die schnelle Erkennung und Reaktion auf potenzielle Bedrohungen. Fortschrittliche Tools priorisieren Warnmeldungen risikobasiert.
• Verhaltensprofilierung und Risikobewertung: Es werden individuelle und gruppenbezogene Profile erstellt, um auffälliges Verhalten zu identifizieren. Die Lösung sollte Risikobewertungen zuweisen, um die Untersuchung der kritischsten Bedrohungen zu priorisieren.
• Funktionen für forensische Untersuchungen: Speichert detaillierte Aktivitätsdatensätze von Benutzern und Entitäten und stellt automatisierte Vorfallzeitleisten bereit, um Sicherheitsteams bei der Untersuchung und dem Verständnis der Ursache eines Sicherheitsereignisses zu unterstützen.
• Automatisierung und Orchestrierung: Automatisiert Reaktionsmaßnahmen wie das Sperren eines kompromittierten Kontos oder das Blockieren einer verdächtigen IP-Adresse. Es kann Reaktionen über andere Sicherheitstools hinweg orchestrieren, um den Workflow der Vorfallsreaktion zu vereinfachen.

Die Wahl der richtigen UEBA-Lösung hängt von den spezifischen Sicherheitsanforderungen, dem Budget und der bestehenden Technologieinfrastruktur Ihres Unternehmens ab:

• Identifizieren Sie Anwendungsfälle: Bestimmen Sie Ihre primären Ziele, wie z. B. die Erkennung von Insiderbedrohungen, die Bekämpfung von Datenexfiltration oder die Verbesserung der Transparenz bei fortgeschrittenen persistenten Bedrohungen (APTs).
• Evaluieren Sie Integrationen: Wählen Sie eine Lösung, die gut mit Ihren aktuellen Sicherheitsinvestitionen harmoniert, insbesondere wenn Sie bereits über ein SIEM-, EDR- oder andere Kernplattformen verfügen.
• Wägen Sie zwischen Cloud und On-Premises ab: Wählen Sie ein Bereitstellungsmodell, das zur Infrastruktur Ihres Unternehmens passt. Viele moderne Lösungen bieten Cloud-native Plattformen, während andere On-Premises- oder Hybridoptionen bereitstellen.
• Bewerten Sie KI und Analytik: Achten Sie auf Anbieter mit robusten und präzisen Funktionen für maschinelles Lernen und KI. Einige Tools sind ausgereifter und effektiver bei der Erkennung subtiler Verhaltensanomalien.
• Priorisieren Sie die Benutzerfreundlichkeit: Für Sicherheitsteams, die oft mit Warnmeldungen überlastet sind, können Funktionen wie automatisierte Vorfallzeitleisten und Risikobewertungen entscheidend sein, um die Effizienz zu steigern und sich auf die wichtigsten Bedrohungen zu konzentrieren.

Hauptmerkmale von UEBA-Tools für Unternehmen

Adaptives maschinelles Lernen

Adaptives maschinelles Lernen ist zentral für UEBA-Tools und ermöglicht deren Fähigkeit, sich entwickelnde Bedrohungen ohne ständige manuelle Aktualisierungen zu erkennen. Diese Systeme erstellen dynamische Verhaltensprofile von Benutzern und Entitäten auf Basis kontinuierlicher Dateneingabe und passen sich im Laufe der Zeit an veränderte Ausgangswerte und neue Muster an. Im Gegensatz zu statischen, regelbasierten Systemen können adaptive Modelle subtile Abweichungen vom normalen Verhalten erkennen und so komplexe Angriffe wie den Missbrauch von Anmeldeinformationen oder die Ausweitung von Berechtigungen schneller identifizieren.

Regelmäßige Nachschulungen gewährleisten, dass die Analyse-Engine auch bei sich ändernden Benutzerrollen, Arbeitsabläufen und Geschäftsprozessen präzise bleibt. Diese Lernfähigkeit ermöglicht es Unternehmen, hohe Erkennungsraten beizubehalten und gleichzeitig Fehlalarme zu minimieren.

Datenerfassung und -integration

Effiziente Datenerfassung und -integration mit bestehenden Datenquellen sind für die Effektivität von UEBA unerlässlich. Diese Tools erfassen Aktivitätsprotokolle und Telemetriedaten aus einer Vielzahl von Systemen, darunter Identitäts- und Zugriffsmanagement-Plattformen, Netzwerkgeräte, Endpunkte, Cloud-Dienste und Anwendungen. Die umfassende Datenerfassung stellt sicher, dass die UEBA-Plattform über den notwendigen Kontext verfügt, um Verhaltensweisen im gesamten Unternehmen präzise zu modellieren.

Integrationen lassen sich über APIs, Konnektoren, Log-Weiterleitung und die Unterstützung gängiger Standards wie Syslog oder JSON realisieren. Je nahtloser und umfassender die Integrationen sind, desto besser kann das System Ereignisse korrelieren und subtile Anzeichen einer Kompromittierung erkennen.

Echtzeitüberwachung und -warnung

UEBA-Plattformen ermöglichen Echtzeitüberwachung durch die kontinuierliche Analyse von Aktivitätsdaten im gesamten Netzwerk. Sobald eine Verhaltensabweichung festgestellt wird, kann das Tool Benachrichtigungen und Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle auslösen.

Diese Warnmeldungen werden üblicherweise nach Risiko priorisiert, sodass sich Analysten auf die kritischsten Bedrohungen konzentrieren können. Anpassbare Warnregeln, adaptive Schwellenwerte und die Integration mit SIEM-Systemen (Security Incident and Event Management) gewährleisten, dass Unternehmen ihre Benachrichtigungspraktiken an ihre betrieblichen Anforderungen anpassen können.

Verhaltensprofilierung und Risikobewertung

Verhaltensprofilierung ist die Methode, mit der UEBA-Tools Baselines für normale Benutzer- und Entitätsaktionen im Zeitverlauf erstellen. Profile werden aus der kontinuierlichen Analyse von Anmeldemustern, Ressourcenzugriffen, Datenbewegungen und anderen Aktivitätsindikatoren generiert. Das typische Verhalten jeder Entität wird abgebildet, wodurch Aktionen, die außerhalb des erwarteten Bereichs liegen, gekennzeichnet und genauer untersucht werden können.

Risikobewertung ordnen Aktivitäten quantitative Bedrohungsstufen zu, basierend auf Schweregrad und Abweichung vom Basiswert. Diese risikobasierte Priorisierung hilft Sicherheitsteams, ihre Bemühungen auf die verdächtigsten Ereignisse zu konzentrieren. Die Bewertung berücksichtigt typischerweise Kontextinformationen wie Zeit, Ort und Gerätetyp, um zwischen harmlosen Anomalien und echten Bedrohungen zu unterscheiden.

Fähigkeiten zur forensischen Untersuchung

UEBA-Tools unterstützen forensische Untersuchungen durch die detaillierte Protokollierung von Benutzer- und Entitätsaktivitäten, kontextualisiert durch Verhaltensanalysen. Im Falle eines Sicherheitsvorfalls können Analysten die historischen Daten und den Verhaltenskontext nutzen, um Angriffsabläufe zu rekonstruieren, laterale Bewegungen nachzuverfolgen und die Ursache einer Sicherheitsverletzung zu identifizieren.

Die Fähigkeit, schnelle Suchvorgänge durchzuführen, intuitive Visualisierungen zu erstellen und detaillierte Informationen zu anomalen Ereignissen zu analysieren, ist entscheidend für die proaktive Bedrohungsanalyse und die nachträgliche Untersuchung. Ausführliche forensische Beweise unterstützen die Erstellung von Compliance-Berichten, die rechtliche Reaktion und die Optimierung von Erkennungsstrategien auf Basis beobachteter Angreifertechniken.

Automatisierung und Orchestrierung

UEBA-Lösungen automatisieren wiederkehrende Aufgaben wie die Priorisierung von Anomalien, die Erstellung von Supportfällen und die Eskalation von Warnmeldungen. Durch Orchestrierung integrieren sie sich in umfassendere Sicherheitsökosysteme, um vordefinierte Reaktionsmaßnahmen auszulösen, beispielsweise Benutzersperrungen, Rechteeinschränkungen oder die Integration mit SOAR Plattformen (Security Orchestration, Automation and Response), sobald ein hohes Risiko erkannt wird.

Automatisierung verkürzt Reaktionszeiten und entlastet Analysten, sodass Bedrohungen umgehend nach ihrem Auftreten abgewehrt werden können. Orchestrierungsfunktionen verstärken diesen Effekt zusätzlich, indem sie einheitliche Arbeitsabläufe über verschiedene Systeme hinweg schaffen, die Zusammenarbeit zwischen Sicherheitstools verbessern und eine konsistente, wiederholbare Reaktion auf Sicherheitsvorfälle gewährleisten.

Bemerkenswerte UEBA-Tools für Unternehmen

1. Exabeam

Exabeam Nova fungiert als New-Scale Security Operations Platform die agentenbasierte KI integriert, um die Arbeitsabläufe für Erkennung, Untersuchung und Reaktion zu optimieren. Sie arbeitet als koordiniertes System von in die Plattform eingebetteten KI-Agenten und bietet Sicherheitsteams ein einheitliches Benutzererlebnis.

Zu den Enterprise-Funktionen gehören:

• Einheitliche Sicherheitsoperationsplattform: Integriert agentenbasierte KI für Erkennung, Untersuchung und Reaktion in einer einzigen Konsole, mit dem Ziel, die Notwendigkeit separater Tools zu eliminieren und unzusammenhängende Arbeitsabläufe zu reduzieren.
• Beschleunigte Sicherheitsabläufe: Automatisiert Aufgaben wie die Beweissammlung, die Triage und die Fallerstellung mit dem Ziel, die mittlere Erkennungszeit (MTTD) und die mittlere Reaktionszeit (MTTR) zu verkürzen.
• Einblicke in die Sicherheitslage und Framework-Ausrichtung: Bietet tägliche Einblicke in die Sicherheitslage durch einen Berateragenten, ordnet Erkennungen etablierten Sicherheitsframeworks wie MITRE ATT&CK zu und gibt Empfehlungen zur Verbesserung im Laufe der Zeit.
• Verbesserte Programmtransparenz: Bietet quantifizierbare Ergebnisse und Statusberichte mit dem Ziel, Sicherheitsverantwortlichen einen besseren Überblick und ein tieferes Verständnis ihrer Sicherheitsprogramme zu ermöglichen.
• Steigerung der Analysteneffizienz: Ziel ist es, die Produktivität der Analysten durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und das Angebot geführter Arbeitsabläufe zu verbessern und so Analysten auf verschiedenen Qualifikationsstufen zu unterstützen.

Die Verhaltensanalysefunktionen von Exabeam Nova umfassen:

• Risikobasierte Priorisierung: Ziel ist es, die Anzahl irrelevanter Warnmeldungen durch risikobasierte Priorisierung zu reduzieren, damit sich die Sicherheitsteams auf Vorfälle mit höherer Schwere konzentrieren können.
• Verhaltensbasierte Datenerhebung und Anomalieerkennung: Es werden verhaltensbasierte Daten für Benutzer, Entitäten und KI-Agenten erstellt, um subtile Abweichungen zu identifizieren, die auf eine Kompromittierung hindeuten könnten.
• Adaptive Risikobewertung: Wendet eine dynamische Risikobewertung auf Ereignisse an und ordnet diese Bedrohungszeitleisten zu, um wichtige Warnmeldungen für die Untersuchung zu priorisieren.
• Umfassende Verhaltensanalyse: Erkennt subtile Abweichungen vom normalen Verhalten und umfasst Aktivitäten über Benutzer, Entitäten und KI-Agenten hinweg.

Splunk UBA

Splunk User Behavior Analytics (UBA) stärkt die Unternehmenssicherheit durch den Einsatz von unüberwachtem maschinellem Lernen zur Erkennung von Anomalien, die auf Insiderbedrohungen, Kontokompromittierung oder Angriffe hindeuten. Anstatt auf statische Regeln zu setzen, definiert UBA Referenzwerte für normale Benutzer-, Geräte- und Anwendungsaktivitäten und hebt anschließend Abweichungen hervor, die auf böswillige Absichten schließen lassen.

Zu den Enterprise-Funktionen gehören:

• Native Integration mit der Unternehmenssicherheit: UEBA ist in Splunk Enterprise Security integriert und vereint Verhaltensanalysen mit SIEM, SOAR und agentenbasierter KI in einer einzigen Konsole.
• Einheitliche Erkennungs- und Reaktionsabläufe: Die Integration zentralisiert die Untersuchungsansichten und verknüpft UEBA-Erkenntnisse mit Korrelationsregeln, um die Triage und die Bearbeitung von Vorfällen zu optimieren.
• Automatisierte risikobasierte Priorisierung: Dynamische Bewertung ordnet Entitäten und Ereignisse nach Risiko ein, reduziert die Alarmmüdigkeit und konzentriert die Anstrengungen der Analysten auf Verhaltensweisen mit höherer Schwere.
• Korrelierte Transparenz über verschiedene Systeme hinweg: Aggregiert Verhaltenssignale von Benutzern, Geräten, Endpunkten und Cloud-Anwendungen, um Muster aufzudecken, die sich über mehrere Umgebungen erstrecken.
• Kontextreiche Analystenansichten: Bereichert Warnmeldungen mit Peer-Vergleichen, Verlauf, Zeitachsen und Heatmaps, um schnellere Entscheidungen bei Untersuchungen zu ermöglichen.

Zu den UEBA-Funktionen gehören:

• Verhaltensbasierte Erfassung und Lernen: Es werden kontinuierlich normale Benutzer- und Entitätsaktivitäten modelliert, wodurch subtile Abweichungen aufgedeckt werden, die auf Missbrauch durch Insider oder fortgeschrittene Angriffstechniken hinweisen.
• Risikobewertung pro Entität: Aggregiert heterogene Indikatoren zu dynamischen Risikobewertungen für Benutzer und Geräte, um Untersuchungen zu priorisieren und Warnmeldungen mit geringem Wert zu reduzieren.
• Korrelation von Angriffen auf mehrere Entitäten: Verknüpft verwandte Verhaltensweisen über Systeme hinweg, um laterale Bewegungen, Missbrauch von Privilegien und koordinierte Aktivitätsketten aufzudecken.
• Automatisierte Anomalieerkennung: Nutzt mehrere Modelle des maschinellen Lernens, um aufkommende Bedrohungen zu überwachen und die Erkennungen automatisch nach Risikoschweregrad zu ordnen.
• Kontextualisierte Bedrohungseinblicke: Bietet angereicherte Metadaten und Vergleiche mit ähnlichen Gruppen, um zu erklären, warum die Aktivität während der Alarmprüfung vom Ausgangswert abweicht.

Source: Splunk 

Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel integriert Verhaltensanalysen für Benutzer und Entitäten, um anomales Verhalten zu erkennen, indem dynamische Baselines für Benutzer, Geräte und Anwendungen im gesamten Unternehmen erstellt werden. Anstatt lediglich Protokolle zu erfassen, nutzt es maschinelles Lernen, um Abweichungen von normalen Mustern zu identifizieren und vergleicht dabei einzelne Benutzer mit ihrer eigenen Historie, mit Vergleichsgruppen und mit der gesamten Organisation.

Zu den Enterprise-Funktionen gehören:

• Vereinheitlichte Defender-Portal-Operationen: Sentinel ist im Microsoft Defender-Portal verfügbar und konsolidiert Sicherheitsoperationen, ohne dass eine Defender XDR- oder E5-Lizenzierung erforderlich ist.
• Entitätskontext-Synchronisierung: Synchronisiert Microsoft Entra ID und optional lokales Active Directory (Vorschau), um Benutzerprofile in der IdentityInfo-Tabelle zu füllen.
• Zugriff auf Verhaltensanalysedaten: Stellt die Tabellen BehaviorAnalytics und UserPeerAnalytics für KQL-Abfragen und die erweiterte Suche nach Entitäten und Anomalien zur Verfügung.
• Integrierte Untersuchungsinhalte: Umfasst Suchabfragen, Erkundungsabfragen und ein UEBA-Arbeitsbuch zur Visualisierung von Anomalien und zur Unterstützung von Untersuchungen.
• Ausrichtung der sicherheitsorientierten Analytik: Priorisiert Anwendungsfälle, die mit MITRE ATT&CK übereinstimmen, und wählt Datenquellen entsprechend aus, um sich auf relevante Angriffsvektoren zu konzentrieren.

Zu den UEBA-Funktionen gehören:

• Dynamische Verhaltensbaselines: Erlernt die normale Aktivität von Benutzern, Hosts, IPs und Anwendungen im Laufe der Zeit und vergleicht Entitäten mit sich selbst, mit Kollegen und mit der Organisation.
• Priorisierung der Untersuchung: Aktivitäten werden anhand ihrer Abweichung vom Verhalten von Nutzern und Gleichaltrigen mit 0 bis 10 Punkten bewertet, um die Analyse zu priorisieren.
• Kontextuelle Anomaliebewertung: Kennzeichnet Abweichungen über Geografie, Gerät, Umgebung, Zeit und Häufigkeit hinweg mit klaren Artefakten, die erklären, warum Aktionen von Basismustern abweichen.
• Peer-Group-Analyse: Berechnet und ordnet Peers anhand von Signalen wie Sicherheitsgruppen- und Mailinglistenmitgliedschaft und normalisiert die Gewichtungen mit TF-IDF.
• Anlagensensibilität und Explosionsradius: Schätzt die Anlagensensibilität und die potenziellen Auswirkungen ein, um Untersuchungen und Entscheidungen zum Umgang mit Vorfällen effektiver zu priorisieren.

Source: Microsoft 

Varonis

Varonis bietet datenzentriertes UEBA, das sensible Informationen vor Insider-Bedrohungen, Ransomware und persistenten Angriffen schützt. Durch die kontinuierliche Überwachung der Datenaktivitäten über verschiedene Plattformen hinweg erstellt Varonis Verhaltensbaselines für Benutzer und Geräte und erkennt Anomalien wie ungewöhnliche Dateizugriffe, Rechteausweitung oder Geo-Hopping.

Zu den Enterprise-Funktionen gehören:

• Kontinuierliche Datenüberwachung: Überwacht kontinuierlich Daten, Aktivitäten und Ereignisse, um Bedrohungen wie APTs, böswillige Insider und öffentliche Offenlegungen vor einer Eskalation aufzudecken.
• Managed Detection and Response: Bietet Managed Data Detection and Response rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr mit einem definierten Ziel für Ransomware-Services und Expertise in der Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.
• SIEM- und SOAR Integrationen: Verbindet sich über native Konnektoren mit Splunk, QRadar, Cortex XSOAR und Google Chronicle sowie mit syslog und SNMP.
• Plattformübergreifende Risikoabdeckung: Überwacht Daten in verschiedenen Umgebungen, um anormale Zugriffe, laterale Bewegungen und Rechteausweitungen, die sensible Informationen betreffen, zu verfolgen.
• Arbeitsabläufe zur Datenerkennung und -reaktion: Kombiniert Bedrohungsmodelle mit der Analyse von Vorfallsreaktionsteams, um verdeckte und Insider-Bedrohungen zu identifizieren und einzudämmen.

Zu den UEBA-Funktionen gehören:

• Benutzer- und gerätespezifische Baseline-Erstellung: Es werden Verhaltensprofile für jeden Benutzer und jedes Gerät erstellt, um ungewöhnliche Dateizugriffe, E-Mail-Aktivitäten und Berechtigungsänderungen zu erkennen.
• Breite des Bedrohungsmodells: Wendet Hunderte von maschinellen Lernbedrohungsmodellen an, um Ransomware-Verhalten, Insidermissbrauch und fortgeschrittene persistente Techniken zu identifizieren.
• Anomalieindikatoren und Telemetrie: Erkennung von Geo-Hopping, ungewöhnlichen Zugriffsmustern und Rechteausweitung mithilfe datenzentrierter Signale über Plattformen und Dienste hinweg.
• Erkennung von Datenexfiltration: Erkennt Uploads, Downloads, Link-Sharing und Indikatoren für Command-and-Control-Angriffe im DNS-, Proxy- und VPN-Verkehr.
• Fokussierte datenzentrierte Analytik: Der Schwerpunkt liegt auf Telemetriedaten, die mit sensiblen Daten verknüpft sind, anstatt auf Endpunkt- oder netzwerkzentrierten Signalen, um relevante Risiken aufzudecken.

Source: Varonis 

Securonix

Securonix bietet UEBA-Lösungen, die mithilfe von maschinellem Lernen und Verhaltensanalyse Insiderbedrohungen, Kontoübernahmen und unbekannte Angriffe mit minimalem Störfaktor erkennen. Durch die Analyse von Echtzeitereignissen und historischem Verhalten unterscheidet Securonix zwischen legitimen Benutzeraktionen und schädlichen Aktivitäten und stellt Sicherheitsteams entsprechende Warnmeldungen bereit.

Zu den Enterprise-Funktionen gehören:

• Cloud-natives Bereitstellungsmodell: UEBA wird als Cloud-Service bereitgestellt, der keine Infrastrukturverwaltung erfordert und eine schnelle Implementierung in verschiedenen Umgebungen ermöglicht.
• Erweiterbar auf bestehende SIEM-Systeme: Integriert sich nahtlos in bestehende SIEM-Systeme, wodurch ein kompletter Austausch vermieden und gleichzeitig die Arbeitsabläufe bei der Erkennung und Untersuchung verbessert werden.
• Cloud-Abdeckung über integrierte APIs: Erweitert die Überwachung auf wichtige Cloud-Infrastruktur- und Anwendungsplattformen mithilfe integrierter nativer Konnektoren und APIs.
• Operative Beschleuniger: Bietet vorgefertigte Anwendungsfälle, sofort einsatzbereite Analysen, Konnektoren und Fallmanagement-Workflows zur Unterstützung von Ermittlungen und Reaktionen.
• Vorgefertigte Anwendungsfallinhalte: Enthält Inhalte, die mit einem Klick für Insiderbedrohungen, IP-Diebstahl, Betrug und weitere Szenarien verfügbar sind, um sofortigen Zugriff und Nutzung zu ermöglichen.

Zu den UEBA-Funktionen gehören:

• Erweiterte Verhaltensanalyse: Nutzt maschinelles Lernen und Verhaltensanalyse, um legitime Vorgänge von Bedrohungen zu unterscheiden, indem Echtzeitsignale mit dem historischen Verhaltenskontext kombiniert werden.
• Peer-Group-Analyse: Automatisiert die Anomalieerkennung, indem Benutzeraktivitäten mit denen von Gleichaltrigen verglichen werden, um Störungen durch erwartete rollenbasierte Unterschiede zu reduzieren.
• Modellierung von Bedrohungsketten: Ordnet Erkennungen den MITRE ATT&CK und US-CERT-Frameworks zu, um langsam fortschreitende, mehrstufige Angriffsmuster zu identifizieren.
• Schwerpunkt Rauschunterdrückung: Der Fokus liegt auf vorkonfigurierten Analysen und Risikoprofilen, um Fehlalarme zu reduzieren und gleichzeitig die Abdeckung von Bedrohungen für Benutzer und Organisationen aufrechtzuerhalten.
• Cloud-orientiertes Monitoring: Erweitert Verhaltensanalysen auf Cloud-Umgebungen durch die direkte Nutzung von APIs für wichtige Cloud-Infrastrukturen und -Anwendungen.

Source: Securonix 

Wie Sie ein UEBA-Tool für Ihr Unternehmen auswählen

Organisationen sollten bei der Bewertung von UEBA-Tools Folgendes berücksichtigen.

1. Anwendungsfälle identifizieren

Die klare Definition der primären Anwendungsfälle ist der erste Schritt bei der Auswahl eines geeigneten UEBA-Tools. Unternehmen sollten festlegen, ob sie sich auf die Erkennung von Insiderbedrohungen, die Verhinderung von Kontokompromittierungen, die Überwachung privilegierter Benutzer oder die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen konzentrieren müssen. Jeder Anwendungsfall erfordert unterschiedliche Datenquellen, Analyseanforderungen und Integrationspunkte und bestimmt somit den Funktionsumfang der UEBA-Plattform.

Das Verständnis der zu lösenden spezifischen Probleme ist die Grundlage für Investitionsentscheidungen und gewährleistet, dass das gewählte Tool einen messbaren Sicherheitsnutzen bietet. Die Einbindung von Stakeholdern aus den Bereichen Sicherheitsbetrieb, Compliance und Geschäftsbereiche stellt sicher, dass alle kritischen Risikoszenarien und betrieblichen Anforderungen berücksichtigt werden.

2. Integrationen bewerten

Effektive UEBA-Tools müssen eine umfassende und nahtlose Integration in bestehende IT- und Sicherheitssysteme von Unternehmen ermöglichen. Vor der Auswahl sollten Organisationen prüfen, ob die infrage kommenden Plattformen Daten von Verzeichnisdiensten, SIEM-Systemen, Netzwerk- und Endpunktüberwachungstools, Cloud-Anwendungen und Identitätsanbietern verarbeiten können. Umfang und Flexibilität der Integrationsmöglichkeiten entscheiden darüber, wie vollständig und aussagekräftig die Verhaltensanalysen sind.

Pilotprojekte oder Machbarkeitsstudien sind hilfreich, um die Kompatibilität im realen Einsatz, die Datenanreicherung und die Interoperabilität mit anderen Sicherheitstechnologien zu bestätigen. Die Kompatibilität mit APIs und Ereignisstandards sowie die Unterstützung herstellerseitiger Konnektoren sollten sorgfältig geprüft werden.

3. Cloud-Lösung vs. On-Premises-Lösung abwägen

Das Bereitstellungsmodell ist eine entscheidende Frage bei der Auswahl eines UEBA-Tools. Unternehmen müssen prüfen, ob eine Cloud-Lösung, eine lokale Installation oder ein Hybridansatz ihren Sicherheitsanforderungen, regulatorischen Vorgaben und ihrer IT-Infrastruktur am besten entspricht. Cloud-Lösungen bieten Skalierbarkeit und einen geringeren Wartungsaufwand, während lokale Installationen erforderlich sein können, wenn strenge Datenschutzbestimmungen gelten.

Kosten, Bereitstellungsgeschwindigkeit, Updatezyklen und die Integration mit anderen Cloud- oder On-Premises-Ressourcen beeinflussen ebenfalls die optimale Bereitstellungsoption. Unternehmen mit stark verteilten Umgebungen oder schnellem Geschäftswachstum bevorzugen aufgrund ihrer Flexibilität und einfachen Skalierbarkeit häufig SaaS-Modelle. Organisationen mit ausgereiften, streng kontrollierten Umgebungen entscheiden sich hingegen unter Umständen für On-Premises-Lösungen, um maximale Transparenz und Kontrolle zu gewährleisten.

4. KI und Analytik bewerten

Die Tiefe und Qualität der Analyse-Engine eines UEBA-Tools beeinflussen dessen Fähigkeit zur Bedrohungserkennung unmittelbar. Unternehmen sollten die Leistungsfähigkeit der Machine-Learning-Modelle, die Anpassungsfähigkeit an individuelle Organisationsumgebungen und die Transparenz der Ergebnisse der Anomalieerkennung bewerten. Tools sollten kontextbezogene Risikoanalysen unterstützen und Verhaltensanomalien im Geschäftskontext abwägen, um Fehlalarme zu reduzieren und tatsächliche Bedrohungen aufzuzeigen.

Die Angaben der Anbieter zu KI-Funktionen sollten durch Tests und die Überprüfung dokumentierter Erkennungsmethoden validiert werden. Auch die Unterstützung benutzerdefinierter Analysen und die kontinuierliche Optimierung spielen eine Rolle, da sich die Bedrohungslandschaft in den jeweiligen Umgebungen ständig weiterentwickelt.

5. Benutzerfreundlichkeit priorisieren.

Die Benutzerfreundlichkeit wird oft vernachlässigt, ist aber entscheidend für die optimale Nutzung von UEBA. Tools sollten intuitive Dashboards, unkomplizierte Workflows und aussagekräftige Warnmeldungen bieten, die keine lange Einarbeitungszeit erfordern. Effizientes Fallmanagement, geführte Untersuchungen und übersichtliche Berichtsfunktionen ermöglichen es Analysten aller Erfahrungsstufen, Bedrohungen effizient zu erkennen und darauf zu reagieren.

Pilotprojekte, Nutzerfeedback und Vorführungen von Anbietern helfen, die praktische Anwendbarkeit einer Lösung im täglichen Betrieb zu bewerten. Ein Tool, das die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle vereinfacht und relevante Informationen priorisiert, beschleunigt die Bedrohungsbehebung und ermöglicht es Sicherheitsteams, sich auf dringende Vorfälle zu konzentrieren. Benutzerfreundlichkeit und Funktionsumfang sollten im Gleichgewicht stehen, um die Zugänglichkeit des Tools zu gewährleisten.

Abschluss

UEBA-Tools bieten Unternehmen einen verhaltensorientierten Sicherheitsansatz und helfen, Bedrohungen zu erkennen, die von herkömmlichen Systemen übersehen werden. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, kontextbezogener Analyse und risikobasierter Priorisierung ermöglichen sie Sicherheitsteams, Anomalien schnell zu identifizieren, Vorfälle effektiver zu untersuchen und mit größerer Sicherheit zu reagieren. Dies macht UEBA zu einer entscheidenden Komponente moderner Unternehmensverteidigungsstrategien.