Die 9 besten Tools für die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA)
Als CISO in einer stark regulierten Branche mit rund 20 Jahren Erfahrung im Bereich Cybersicherheit habe ich die neun besten Tools für die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA) verglichen, die SOCs dabei helfen können, abnormales und potenziell gefährliches Benutzer- und Geräteverhalten zu erkennen:
Funktionsvergleich
Siehe Funktionsbeschreibungen .
Tools zur Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA) helfen Unternehmen dabei, moderne Zero-Day- und Insider-Bedrohungen in ihren Netzwerken zu entdecken, die von herkömmlichen Sicherheitstools unentdeckt bleiben würden.
Um diese Bedrohungen zu erkennen, verwenden UEBA-Tools maschinelles Lernen, um Baselines für einzelne Benutzer und Ressourcen in einem Netzwerk zu erstellen, und nutzen dann statistische Analysen, um Abweichungen von diesen Baselines zu identifizieren.
Diese ungewöhnlichen Aktivitäten können darauf hindeuten, dass ein Unternehmen oder ein Benutzerkonto kompromittiert wurde. Sobald die UEBA-Lösung eine solche Abweichung erkennt, vergibt sie eine Risikobewertung und stellt Informationen zum Vorfall sowie Vorschläge zur Behebung bereit.
Diese Tools werden häufig zusammen mit anderen Sicherheitslösungen für Unternehmen eingesetzt, wie z. B. Security Information and Event Management (SIEM) , datenzentrierte Sicherheit , Data Loss Prevention (DLP) und Software zur Mitarbeiterüberwachung.
Hinweis: Die folgenden Erkenntnisse basieren auf unseren eigenen Erfahrungen mit diesen Lösungen sowie auf den Erfahrungen anderer Nutzer, die auf Reddit geteilt wurden. 1 , Gartner 2 und G2 3 .
1. SIEM-Tools mit UEBA
Sich ausschließlich auf SIEM- Tools zu verlassen, birgt Sicherheitslücken. Angreifer, die gültige Zugangsdaten verwenden, welche sie durch Phishing oder Brute-Force-Angriffe erlangt haben, können von regelbasierten Systemen unentdeckt bleiben.
UEBA schließt diese Lücke, indem es Authentifizierungsmuster analysiert und aktuelle Ereignisse mit historischen und vergleichbaren Referenzwerten vergleicht, um Anmeldungen von ungewöhnlichen Standorten oder Geräten zu erkennen.
Vorteile der Integration von SIEM mit UEBA:
- Weitere Datenquellen
- Genauere Analyse
- Mehr umsetzbare Warnmeldungen
- Effizientere Reaktion auf Vorfälle
ManageEngine Log360
ManageEngine Log360 ist ein UEBA-integriertes SIEM mit SOAR-Funktionen. Das UEBA-Modul kann zusammen mit ADAudit Plus, EventLog Analyzer und Cloud Security Plus hinzugefügt werden.
Hauptmerkmale:
- Anomale Benutzer- und Entitätsaktivitätenanalyse: Erkennt ungewöhnliche Aktivitäten wie Anmeldungen zu ungewöhnlichen Zeiten, wiederholte Anmeldefehler und Dateilöschungen von Hosts, auf die der Benutzer selten zugreift.
- Anomaly Meldung über Geräte und Anwendungen hinweg:
- Windows: Start-/Herunterfahrereignisse, USB-Aktivität, Anwendungs-Whitelisting, Anmeldungen, Dateiänderungen, Firewall-Änderungen
- Unix: USB-Aktivitäten, Anmeldungen, VMware-Anmeldungen, Dateiübertragungen
- Router: Konfigurationsänderungen und Anmeldeaktivitäten
- Active Directory: Anmeldungen, Prozessaktivitäten, Benutzerverwaltungsaktionen
- Microsoft SQL Server: Datenänderungen, Anmeldungen, Passwortänderungen
- FTP-Server: Dateiübertragungen, Anmeldungen, Dateiaktivität
- Risikobewertung auf Score-Basis: Visualisiert einen Risikoscore pro Benutzer und Host in fünf Kategorien: Insiderbedrohungen, Datenexfiltration, kompromittierte Konten, Anmeldeanomalien und Cloud-/Datenbank-/Dateiserver-Anomalien
- Zentrale Erkennungskonsole (2026): Eine einheitliche Ansicht, die MITRE ATT&CK-zugeordnete Regeln, UEBA, Korrelation und Bedrohungsanalysen zusammenführt. Sie umfasst Filterung auf Objektebene (Benutzer-, Gruppen- und Organisationseinheitsebene) zur Reduzierung von Warnmeldungen aus Test- und Entwicklerkonten sowie Optimierungsvorschläge für Regeln basierend auf realen Signalmetriken. 4
IBM Security QRadar SIEM
IBM Security QRadar ist eine SIEM-Plattform mit Benutzerverhaltensanalyse (UBA). Sie verfolgt jede Bedrohung und korreliert zugehörige Verhaltensweisen in der gesamten Umgebung.
Hauptmerkmale:
- QRadar-Analytics: Analysiert Bedrohungsdaten, Netzwerkaktivitäten und Benutzerverhalten, um anfällige Netzwerkkomponenten zu identifizieren.
- Risikoprofilierung: Ordnet Sicherheitsanwendungsfällen Risiken auf der Grundlage von Kriterien wie böswilligen Website-Besuchen zu, wobei jedes Ereignis nach Schweregrad und Zuverlässigkeit bewertet wird.
- Einheitliche Benutzer-IDs: Erstellt Benutzer-Bedrohungsprofile durch Korrelation von Ereignis- und Flussdaten, die bereits in QRadar vorhanden sind.
- Es werden drei Arten von Datenverkehr überwacht: Netzwerkzugriff und Authentifizierung; Proxy-, Firewall-, IPS- und VPN-Aktivitäten; Endpunkt- und SaaS-Anwendungsprotokolle.
Exabeam
Exabeam New-Scale ist eine Security-Operations-Plattform mit Verhaltensanalyse (UEBA) als Kernfunktion. Sie läuft als SIEM-Erweiterungsschicht über bestehenden SIEM-Systemen (z. B. QRadar, Splunk, Sentinel, OpenText ArcSight, LogRhythm, McAfee Nitro, Sumo Logic, Cloud Pub/Sub) oder als eigenständiger SIEM-Ersatz über New-Scale Fusion. 5
Hauptmerkmale:
- Regel- und signaturfreie Erkennung: Identifiziert unbekannte und Zero-Day-Bedrohungen durch die Analyse von Mustern und Anomalien in Echtzeit. Automatische Vorfallchronologie: Kombiniert zugehörige Sicherheitsereignisse zu einer Chronologie, die ein Problem über Benutzer, IP-Adressen und Systeme hinweg nachverfolgt.
- Dynamische Peer-Gruppierungen: Gruppiert ähnliche Entitäten (Benutzer aus derselben Abteilung, IoT-Geräte derselben Klasse), um Verhaltensabweichungen in einen Kontext zu setzen.
- Agentenverhaltensanalyse: Exabeam hat seine UEBA-Lösung erweitert, um KI-Agenten als nicht-menschliche Identitäten zu überwachen – als erste Plattform mit dieser Funktion. Greift ein Agent auf Systeme außerhalb seines Aufgabenbereichs zu oder ruft er ungewöhnlich große Mengen sensibler Daten ab, erkennt die Plattform diese Abweichung und erstellt automatisch eine forensische Zeitleiste aller Aktionen. Die Integration mit Gemini Enterprise ermöglicht die Echtzeit-Transparenz der Agentenaktivitäten. 6
- Agentic AI Security Dashboard: Eine für die Geschäftsleitung geeignete Ansicht, die die Risikolage im Bereich KI, Abdeckungslücken und den Reifegrad der KI-Agentenaktivitäten im gesamten Unternehmen aufzeigt.
Splunk-Nutzerverhaltensanalyse
Splunk UBA kann nicht mehr als neue Lizenz erworben werden. Cisco und Splunk haben die UEBA-Funktionen direkt in die Splunk Enterprise Security (ES) Editionen integriert. Bestehende Kunden sollten die Migration vor dem 10. Dezember 2026 planen, da an diesem Tag der technische Support, die Fehlerbehebungen und die Sicherheitsupdates eingestellt werden. 7
Hauptmerkmale:
- Bedrohungsanalyse und -erkundung: Visualisiert Bedrohungen entlang eines Angriffspfades.
- Schweregrad der Bedrohung und Feedback zur Erkennung: Liefert detailliertes Feedback für kundenspezifische Anomaliemodelle, basierend auf den Prozessen, Assets und Benutzerrollen Ihrer Organisation.
Wichtige Überlegungen (eigenständige UBA, nur für Bestandskunden):
Das eigenständige Produkt verpackt verschiedene Open-Source-Komponenten neu, anstatt nativ auf der Splunk-Plattform zu laufen. Es exportiert Rohdaten aus Splunk und importiert sie erneut in Open-Source-Analyse-Engines, wodurch Ihre Infrastruktur die zusätzliche Such- und Datenaufnahmelast bewältigen muss.
2. DLP-Tools mit UEBA
UEBA liefert DLP-Tools Verhaltenskontext. Ein DLP-System allein kennzeichnet zwar E-Mails mit sensiblen Anhängen, kann aber ohne Verhaltensdaten nicht feststellen, ob diese Aktion für den jeweiligen Benutzer verdächtig ist. Mit UEBA prüft das System zusätzlich, ob die E-Mail außerhalb der üblichen Geschäftszeiten, an einen ungewöhnlichen Empfänger oder in ungewöhnlich hohem Aufkommen versendet wurde.
Vorteile:
- Verhaltensanalyse
- Erkennung von Insiderbedrohungen
- Kontextuelle Signale: Benutzerstandort, Gerätetyp, Netzwerkaktivität
Praxisbeispiel: Ein globaler Medien- und Telekommunikationsanbieter automatisierte die Behebung von 80 % der nicht böswilligen Richtlinienverstöße durch die Kombination von UEBA mit DLP.
Teramind
Teramind ist eine DLP- und Insider-Risiko-Plattform, die die Aktivitäten von Mitarbeitern, Remote-Benutzern und externen Dienstleistern überwacht, um Datenlecks zu verhindern. Sie verfolgt Anwendungen, Websites, E-Mails, Instant Messages, Social-Media-Aktivitäten, Dateiübertragungen, Drucker und Netzwerke. Administratoren konfigurieren Regeln, um Benutzer zu benachrichtigen, zu blockieren, abzumelden oder umzuleiten.
Unterstützt die Einhaltung von DSGVO, HIPAA, PCI DSS und ISO 27001.
Hauptmerkmale:
- Verhaltensüberwachung: Erkennt übermäßige private Internetnutzung, unbefugte Zugriffsversuche und Verstöße gegen die Richtlinien.
- Analyse der Aktivitäts- vs. Leerlaufzeit: Berichte über produktive vs. inaktive Zeit pro Benutzer.
- Mobile App: Android-Dashboard für mobile Transparenz. Verfügbar als Cloud-, On-Premise- oder Private-Cloud-Lösung (AWS, Azure).
Forcepoint-Insiderbedrohung
Forcepoint Insider Threat ist seit über 15 Jahren in Regierungsbehörden und Fortune-100-Unternehmen im Einsatz. Es überwacht das Benutzerverhalten (Anmeldungen, Druckaufträge) und Unternehmensinformationen (Personaldaten), um interne Bedrohungen zu erkennen.
Die Lösung kann das Nutzerverhalten (z. B. Anmeldungen, Druckaufträge) und Entitätsinformationen (z. B. Personaldaten) überwachen.
Hauptmerkmale:
Bewertungssysteme: Forcepoint Behavioral Analytics verwendet verschiedene Bewertungssysteme und Analysen, um auf der Grundlage der Handlungen von Personen Erkenntnisse über diese zu gewinnen.
Automatisierte Benachrichtigungen: Die Lösung bietet detaillierte, konfigurierbare Einstellungen, mit denen Sicherheitsverantwortliche automatisierte Benachrichtigungen für bestimmte, besorgniserregende Mitarbeiteraktionen einrichten können.
Wichtige Überlegungen:
Forcepoint Insider Threat ermöglicht effektiv proaktive Sicherheitsmaßnahmen, indem es das Nutzerverhalten mit Datenbewegungen verknüpft. Wir empfehlen Forcepoint Insider Threat für:
- Große Unternehmen, die umfassende Überwachungsfunktionen benötigen und über das Budget verfügen, das Produkt mit anderen Forcepoint-Tools zu integrieren, um eine stärkere Sicherheitslage zu erreichen.
- Unternehmen, bei denen es in der Vergangenheit zu Bedrohungen durch Insider gekommen ist.
Forcepoint Insider Threat bietet zwar robuste Funktionen zur Bewältigung komplexer Sicherheitsanforderungen, die Implementierung kann sich jedoch als schwierig erweisen und erfordert oft erhebliche Ressourcen und spezialisiertes Fachwissen für eine nahtlose Integration in die bestehende IT-Infrastruktur.
Darüber hinaus bietet Forcepoint Insider Threat eine nahtlosere Integration mit Forcepoint-Produkten als Tools von Drittanbietern, wodurch die Integrationsmöglichkeiten für Organisationen, die bereits auf das Forcepoint-Ökosystem setzen, effektiver sind.
3. Datenzentrierte Sicherheitssoftware mit UEBA
UEBA bereichert Datensicherheitssoftware durch:
- Kontextbezogene Einblicke: Fügt Verhaltensdaten zu Protokollereignissen hinzu, sodass eine Anmeldung an eine sensible Datenbank um 2 Uhr morgens von einem unbekannten Gerät als risikoreicher eingestuft wird als dieselbe Anmeldung während der Geschäftszeiten von einem bekannten Gerät.
- Dynamische Bedrohungsbewertung: Reichert Protokolle mit Benutzerprofilen und Metadaten an, um eine genauere Schweregradbewertung zu ermöglichen.
- Adaptive Baselines: Die Modelle werden kontinuierlich aktualisiert, sobald neue Muster auftreten, wodurch die Anzahl falsch positiver Ergebnisse im Laufe der Zeit reduziert wird.
Vorteile:
- Erweiterte Aktivitätsprotokolle
- Dynamische Bedrohungsanalysen
- Proaktives Risikomanagement
Cynet
Cynet vereint Incident Response, Intrusion Detection, UEBA und XDR. Es überwacht Endpunkte und Netzwerke und analysiert verdächtige Aktivitäten. Automatisierte Behebungsmaßnahmen sind ebenso verfügbar wie die manuelle Überprüfung durch Analysten.
Bereitstellung: On-Premise, IaaS, SaaS, Hybrid.
Hauptmerkmale:
- Anpassbare Verhaltensgrundlagen: Normale Verhaltensmuster werden basierend auf Rolle, Gruppe, geografischem Standort und Arbeitszeit definiert.
- Automatisierte Warnmeldungen und Gegenmaßnahmen: Versendet Warnmeldungen bei verdächtigen Aktivitäten. Kann kompromittierte Konten automatisch sperren oder zur Überprüfung weiterleiten.
Varonis Datensicherheitsplattform
Varonis bietet Data Security Posture Management (DSPM) an, einschließlich der Ermittlung sensibler Daten, der Steuerung des Datenzugriffs, der Erkennung von Verhaltensanomalien, der Unterstützung bei der Einhaltung der DSGVO, der Erstellung von Notfallplänen und der Erstellung forensischer Berichte.
Konnektorintegrationen: Splunk, QRadar, Palo Alto Cortex XSOAR, Chronicle SOAR und andere.
Hauptmerkmale:
- Bedrohungssuche: Überwacht Datenzugriffe, Benutzeraktivitäten und Netzwerkverhalten, um Bedrohungen proaktiv zu erkennen.
- Managed Data Detection and Response (MDDR): Konzentriert sich auf Datenbedrohungen anstatt auf Endpunkte. Erkennt und reagiert auf datenbezogene Vorfälle in Echtzeit.
Wichtige Überlegungen:
Varonis ist die optimale Lösung für datenzentrierte Unternehmen, insbesondere für Datenklassifizierung, Zugriffsverwaltung und Warnmeldungen bei ungewöhnlichen Dateiaktivitäten, wie z. B. Ransomware-Mustern. Die Integration in bestehende SIEM/SOAR-Systeme erfolgt über Konnektoren oder Syslog/SNMP. Varonis eignet sich hervorragend für Sicherheitsteams, die nachverfolgen müssen, wer auf Dateien zugegriffen oder diese verändert hat.
4. Insider-Risikomanagementlösungen mit UEBA
Plattformen zur Insider-Risikobewertung sind speziell für Bedrohungen durch vertrauenswürdige Benutzer konzipiert. UEBA (User-Effects-Based Assessment) liefert diesen Tools Verhaltenskontext: Erhöhte Zugriffsanfragen, ungewöhnliche Dateilöschungen oder Anmeldungen in den späten Abendstunden tragen alle zu einer Risikobewertung bei, die sich mit Verhaltensänderungen weiterentwickelt.
Vorteile:
- Genauere Erkenntnisse über Verstöße gegen privilegierte Zugriffsrechte
- Präzisere Erkennung seitlicher Bewegungen
- Kontextreiche Untersuchungen zu Insiderbedrohungen
Microsoft Verteidiger für Identität
Microsoft Defender for Identity (ehemals Azure Advanced Threat Protection / Azure ATP) konzentriert sich auf Active Directory-Bedrohungen.
Erfasste Daten:
- Netzwerkverkehr zu/von Domänencontrollern, einschließlich DNS-Anfragen
- Windows-Sicherheitsereignisprotokolle
- Active Directory-Informationen einschließlich Subnetze
- Informationen zur Entität: Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern
Hauptmerkmale:
- Bewertung von Warnmeldungen: Zeigt den Einfluss jedes Benutzers auf eine bestimmte Warnmeldung, bewertet nach Schweregrad, Benutzerauswirkung und Aktivitätshäufigkeit.
- Aktivitätsbewertung: Schätzt die Wahrscheinlichkeit ein, mit der ein Benutzer eine bestimmte Aktivität ausführt, basierend auf seiner eigenen Verhaltensgeschichte und der seiner Gleichaltrigen.
Wichtige Überlegungen:
Defender for Identity überwacht lokale Active Directory-Umgebungen, da Agenten auf Domänencontrollern installiert sind. Für den Endpunktschutz vor schädlichen Aktivitäten ist die Integration mit Defender for Endpoint erforderlich.
Integrationen:
- Tools: Korreliert Identitätswarnungen mit Signalen im gesamten Sicherheitsökosystem.
- SIEM-Systeme: Senden Sie Syslog-Warnungen an einen beliebigen SIEM-Server, wenn eine Sicherheitswarnung ausgelöst wird.
Wichtige Faktoren, die bei der Implementierung von UEBA-Tools zu berücksichtigen sind
1. UEBA-Tools geben eine Warnung aus, blockieren aber nicht.
UEBA erkennt und kennzeichnet potenzielle Angriffe, Malware, Phishing, Whaling, Social Engineering und DDoS-Angriffe, verhindert diese aber nicht. Die Reaktion darauf erfolgt durch das Sicherheitsteam oder integrierte Plattformen.
2. UEBA-Tools sind nicht eigenständig.
UEBA ist eine Schicht, die parallel zu bestehenden Sicherheitssystemen arbeitet. Sie verbessert die Netzwerküberwachung und die Datensicherheit; sie ersetzt diese nicht.
3. UEBA funktioniert am besten, wenn es integriert ist.
Die Kombination von UEBA mit Software-Defined Perimeter (SDP)-Lösungen fügt beispielsweise Perimeter-Kontext-DNS-, VPN- und Web-Proxy-Daten zu den Verhaltensbaselines hinzu und ermöglicht so SOC-Analysten präzisere Warnmeldungen.
Funktionsbeschreibungen
Anbieter mit:
- Die Peer-Group-Analyse nutzt maschinelles Lernen, um Nutzer und Hosts mit ähnlichen Merkmalen zu identifizieren und sie einer Gruppe zuzuordnen. Dies hilft, den Kontext des Nutzerverhaltens zu verstehen und ihn mit dem Verhalten einer relevanten Peer-Group zu vergleichen.
- Threat Intelligence liefert detaillierte, umsetzbare Bedrohungsinformationen, darunter:
- taktische Aufklärung (Echtzeit)
- operative Aufklärung (proaktiv)
- strategische Aufklärung (Fernaussichten)
Wesentliche Unterscheidungsmerkmale bei UEBA-Anwendungen
FAQs
Verhaltensanalysen von Nutzern und Entitäten ermöglichen die Erkennung von Anomalien durch eine Vielzahl von Analyseansätzen, die typischerweise Folgendes kombinieren:
– grundlegende Analysemethoden (z. B. Regeln, die Signaturen, Mustererkennung und einfache Statistiken verwenden)
– fortgeschrittene Analysemethoden (z. B. überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen).
Anbieter nutzen integrierte Analysen, um die Aktivitäten von Benutzern und anderen Entitäten (Hosts, Apps, Netzwerkverkehr) zu bewerten und mögliche Probleme (Aktivitäten, die von den üblichen Profilen und Verhaltensweisen von Benutzern und Entitäten abweichen) zu erkennen.
Beispiele für solche Aktivitäten sind der unerlaubte Zugriff auf Systeme und Daten durch Insider oder Dritte.
UEBA-Tools sammeln Protokolle und Warnmeldungen aus allen verbundenen Datenquellen und analysieren diese, um Verhaltensprofile der Entitäten Ihrer Organisation (z. B. Benutzer, Hosts, IP-Adressen und Apps) über die Zeit und über die Grenzen vergleichbarer Gruppen hinweg zu erstellen.
Diese Tools nutzen die Anomalieerkennung, um umfassende Einblicke in ungewöhnliche Aktivitäten von Benutzern und Organisationen zu liefern und Sie bei der Feststellung zu unterstützen, ob ein System gehackt wurde. Dies hilft Security Operations Centern (SOCs), die Untersuchung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle zu priorisieren. Weitere Informationen finden Sie unter: Tools zur Reaktion auf Sicherheitsvorfälle .
Im Gegensatz zur Nutzerverhaltensanalyse (UBA) hat die UEBA einen erweiterten Anwendungsbereich. Während sich die UBA lediglich auf die Auswertung der Nutzeraktivität konzentriert, umfasst die UEBA das Verhalten sowohl von Nutzern als auch von Netzwerkkomponenten, einschließlich:
-Netzwerkgeräte
-Router
-Datenbanken
Herkömmliche IPS/IDS (Intrusion Detection Systems) nutzen signaturbasierte Erkennung und können weder Muster noch Indikatoren für neue, unbekannte Bedrohungen erkennen.
Angreifer können diese Sicherheitsvorkehrungen beispielsweise mit folgenden Mitteln umgehen:
-Dienstverweigerung
-Dateilose Malware
-Verschleierung (Angreifer nutzen Code-Verschleierung, d. h. die Veränderung des Malware-Codes)
-Zero-Day-Exploits
Einige IPS/IDS-Lösungen begegnen dieser Herausforderung, indem sie aktuelle Netzwerkdaten mit Referenzdatenverkehrsmustern vergleichen. Dieser Ansatz ermöglicht zwar eine besser konfigurierbare und adaptive Angriffserkennung, bringt aber auch gewisse Nachteile mit sich.
Diese Systeme sind in der Regel kostspieliger und ressourcenintensiver in der Implementierung und Wartung. Zudem sind IPS/IDS-Systeme trotz ihrer Leistungsfähigkeit nicht unfehlbar.
SIEM, SOAR und UEBA sind allesamt Sicherheitstechnologien, aber jede hat einzigartige Merkmale.
-SIEM sammelt und analysiert Sicherheitsereignisprotokolle.
-SOAR automatisiert die Verfahren zur Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.
-UEBA erkennt Insider-Bedrohungen mithilfe von Analysen, die Benutzeraktionen verfolgen.
SIEM-Systeme sind nicht veraltet. Sie spielen eine wichtige Rolle in der Cybersicherheit, indem sie ein umfassendes Bild der Sicherheitsereignisse im gesamten Netzwerk liefern und Daten umgehend für eine frühzeitige Auswertung erfassen. In Kombination mit Technologien wie UEBA können SIEM-Systeme ihre Leistungsfähigkeit verbessern und eine analytischere und detailliertere Bedrohungserkennung und -abwehr ermöglichen.
Die 9 besten UEBA-integrierten Tools im Test
Ein UEBA-Produkt muss Folgendes erfüllen:
-Mithilfe von maschinellem Lernen werden Basisverhaltensweisen für einzelne Benutzer und Ressourcen in einem Netzwerk erstellt.
-Überwachen Sie das Netzwerk, die Benutzer und die Ressourcen, um Anomalien im Benutzerverhalten zu erkennen.
-Bereitstellung von Informationen zum Vorfall und Vorschlägen zur Behebung oder integrierten Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle.
Weiterführende Literatur
Referenzlinks
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