Top 16 UEBA-Anwendungsfälle für die heutigen SOCs
Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen wie Web-Gateways, Firewalls, IPS-Tools und VPNs reichen nicht mehr aus, um sich gegen moderne Cyberangriffe zu verteidigen. Angreifer operieren routinemäßig mit gültigen Anmeldeinformationen, die von regelbasierten Tools selten gekennzeichnet werden.
UEBA-Systeme schließen diese Lücke, indem sie Nicht-Benutzer-Entitäten zusammen mit menschlichen Benutzern überwachen und mithilfe von maschinellem Lernen Verhaltens-Baselines erstellen und Abweichungen erkennen.
1. Erkennung böswilliger Insider
Böswillige Insider sind interne oder ehemalige Mitarbeiter, die einer Organisation vorsätzlich Schaden zufügen, indem sie ihren legitimen Zugriff auf Systeme und Daten missbrauchen. Sie gehören zu den am schwersten zu erkennenden Bedrohungen, gerade weil ihre Aktivitäten mit normalen Vorgängen verschwimmen.
UEBA identifiziert diese Personen nicht durch das Kennzeichnen bestimmter Ereignisse, sondern durch die Korrelation von Verhaltensabweichungen mit Selbst-Baselines und Peer-Group-Baselines, um Muster zu erkennen, die kein einzelner Protokolleintrag offenbaren würde:
- Insider-Aktivitäten, die vom historischen Verhalten des Benutzers oder seiner Peer-Group abweichen
- Verdächtige oder böswillige Aktivitätssequenzen
- Korrelierte Warnmeldungen von externen Tools (DLP, CASB, EDR)
Die Kosten durch Insider-Bedrohungen erreichten im Jahr 2026 19,5 Millionen US-Dollar pro Organisation und Jahr, ein Anstieg von 12 % gegenüber 2025 und ein Anstieg von 123 % seit 2018. Insider-Vorfälle machen mittlerweile etwa 30 % aller Datenschutzverletzungen aus. Die durchschnittliche Eindämmungszeit verbesserte sich 2026 auf 67 Tage, gegenüber 86 Tagen im Jahr 2023, was mit Investitionen in KI-gestützte Verhaltenserkennung korreliert.1
Praxisbeispiel: Eine CASB API + UEBA-Lösung erkannte einen Insider, der sich über zahlreiche IP-Adressen an geografisch inkonsistenten Standorten authentifizierte. Die Lösung generierte Warnmeldungen zu „Zugriffsversuchen aus bestimmten IP-Blöcken“ und „riskanten Ländern“, basierend auf Verhaltensabweichungen und nicht auf einer expliziten Regelverletzung.2
Einschränkungen: Der Insider Threat Report 2026 des Cyber Strategy Institute dokumentiert, dass Vorfälle mit großer Auswirkung zunehmend „geräuscharme“ Techniken nutzen – legitime Admin-Konsolenbefehle, Diebstahl von Sitzungs-Cookies durch Infostealer und Social Engineering beim MFA-Helpdesk – die keine Verhaltensalarme auslösen, bis die Daten die Organisation bereits verlassen haben. UEBA bleibt für die Erkennung unerlässlich, sollte aber mit Identity Governance und Just-in-Time-Zugriffskontrollen kombiniert werden, um die Exfiltration zu verhindern, bevor sie eintritt.3
2. Erkennung kompromittierter Benutzerkonten
Die Kompromittierung von Konten, bei der gültige Anmeldeinformationen gestohlen und von einer unbefugten Partei verwendet werden, ist eines der häufigsten Angriffsmuster, mit denen Unternehmen konfrontiert sind. Dazu gehört die Erkennung von Aktivitäten gemeinsam genutzter Konten, Credential Stuffing und allgemeinem Kontenbetrug.
UEBA erkennt, dass ein Konto von jemand anderem als seinem rechtmäßigen Besitzer betrieben wird, indem es normales Verhalten modelliert und Abweichungen kennzeichnet:
- Anomale Active Directory-Aktivität
- Deaktivierte Konten, die aktiv werden
- Kontowiederherstellung von ungewöhnlichen Standorten
- Aktivitäten von ausgeschiedenen Benutzern
Praxisbeispiel: Eine DLP & UEBA-Lösung erkannte einen Benutzer, der über 2.000 Dateien von einer Unternehmens-OneDrive-Instanz herunterlud und über 400 Dateien auf eine persönliche Google-Drive hochlud. Zu den Erkennungen gehörten potenzielle vertrauliche Dateibewegungen, Unternehmensdatenbewegungen, eine benutzerbasierte Spitze beim Hochladen sensibler Daten in persönliche Apps und eine ungewöhnliche Spitze beim Download-Volumen, alles innerhalb eines komprimierten Zeitfensters. 2
3. Erkennung kompromittierter Geräte
Die Erkennung von mit Malware infizierten Endpoints unterscheidet sich vom Anwendungsfall des kompromittierten Kontos: Böswilliges Verhalten kann von einem Host ausgehen, ohne mit einem bestimmten Benutzerkonto verknüpft zu sein. Malware kann geräuschlos über Systemprozesse agieren.
UEBA erkennt Gerätekompromittierungen durch verhaltensbasierte Modellierung, unabhängig davon, wie die ursprüngliche Infektion erfolgte, indem es Änderungen in folgenden Bereichen verfolgt:
- Kommunikationsmustern zwischen Geräten
- Kommunikation mit externen Domains oder IP-Adressen, die nicht in der historischen Baseline des Geräts enthalten sind
- Domain-Merkmale (neu registrierte Domains, ungewöhnliche TLDs, Domains mit hoher Entropie)
Praxisbeispiel: Die Anwaltskanzlei Winthrop & Weinstine setzte eine UEBA-Lösung zur Erkennung und Reaktion auf Cyberangriffe ein. Durch die Zentralisierung von Sicherheitsdaten und die Visualisierung von IP-Kommunikationsmustern identifizierte die Kanzlei Host- und Gerätekompromittierungen, die Perimeter-Abwehr umgangen hatten.4
4. Erkennung von Lateral Movement
Lateral Movement liegt vor, wenn ein Angreifer, der bereits mit einer vertrauenswürdigen Identität ersten Zugang erlangt hat, seine Reichweite systematisch im Netzwerk ausdehnt, Rechte eskaliert, auf neue Ressourcen zugreift und sich für die Datenexfiltration oder die Bereitstellung von Ransomware positioniert.
UEBA erkennt Lateral Movement durch die Überwachung von Verhaltenstrends von Benutzern und Entitäten und die Identifizierung von Abweichungen bei:
- Mustern der Rechteausweitung
- Zugriff auf sensible Ressourcen außerhalb des normalen Bereichs des Benutzers
- Abnormale Authentifizierungssequenzen über Systeme hinweg
Zu den spezifischen Lateral-Movement-Techniken, die UEBA erkennen kann, gehören:
- Pass the Hash (PtH): Diebstahl von Anmeldeinformationen, bei dem ein Angreifer einen erfassten Authentifizierungs-Hash verwendet, um sich als Benutzer auszugeben
- Brute-Force-Logins: wiederholte fehlgeschlagene Authentifizierungsversuche über Konten hinweg
- Internes Spearphishing: ungewöhnliche E-Mail-basierte Kommunikation zwischen internen Konten
- SSH-Hijacking: unbefugte Nutzung aktiver SSH-Sitzungen
5. Identifizierung von Netzwerkrichtlinienverstößen
Unternehmen verlassen sich auf Richtlinien, um die gemeinsame Nutzung von Benutzerkonten, Datenbewegungen und Gerätezugriffe zu regeln, aber die Durchsetzung dieser Richtlinien in großem Maßstab ist schwierig. UEBA automatisiert die Erkennung von Richtlinienverstößen, die sonst eine manuelle Überprüfung erfordern würden:
- Gleichzeitige Anmeldungen von geografisch weit entfernten Standorten: UEBA kennzeichnet nahezu gleichzeitige Authentifizierungen von Standorten, die physisch nicht vereinbar sind, was auf die gemeinsame Nutzung von Konten oder die Kompromittierung von Anmeldeinformationen hinweist.
- Ungewöhnliche Datenübertragungen: UEBA erkennt plötzliche, große Datenbewegungen und Übertragungen in nicht autorisierte Netzwerke, die gegen Data-Governance-Richtlinien verstoßen.
- Unbefugte Geräteverbindungen: Unbekannte oder nicht registrierte Geräte, die versuchen, auf das Netzwerk zuzugreifen, werden in BYOD-Umgebungen als kritisch eingestuft.
- RBAC-Verstöße: UEBA analysiert Zugriffsmuster pro Rolle und identifiziert, wenn Benutzer auf Dateien oder Systeme außerhalb ihrer definierten Berechtigungen zugreifen.
6. Erkennung von Datenexfiltration
Datenexfiltration ist auch dann ein Risiko, wenn Konten und Endpoints nicht kompromittiert erscheinen, da autorisierte Benutzer mit legitimem Zugriff dennoch Daten stehlen können. UEBA ist hier unverzichtbar, da Standard-DLP-Tools die Exfiltration durch vertrauenswürdige Benutzer, die innerhalb ihrer normalen Berechtigungen agieren, oft übersehen.
UEBA identifiziert Datenverlust oder -diebstahl über mehrere Vektoren hinweg:
- Netzwerkinfrastruktur (Firewalls und Proxies)
- Cloud-Speicherdienste (persönliche Konten, Shadow IT)
- Wechseldatenträger (USB-Geräte)
- E-Mail (ungewöhnliche Anhangsvolumen, externe Empfänger)
UEBA legt fest, wie „normales“ Datenübertragungsverhalten für jeden Benutzer und jede Rolle aussieht, und kennzeichnet Anomalien bei Volumen, Ziel, Zeitpunkt und Dateitypmustern, die ein regelbasiertes DLP nicht erkennen würde, wenn der Benutzer Zugriffsrechte auf die Daten hat.
7. Verhinderung des Missbrauchs privilegierter Zugriffe
Privilegierte Konten, die von Systemadministratoren, DBAs und Führungskräften verwendet werden, haben umfassenden Zugriff auf sensible Systeme. Ihre Kompromittierung oder ihr Missbrauch hat übergroße Konsequenzen: Datenschutzverletzungen, Systemstörungen oder vollständige Domänenkompromittierung.
UEBA überwacht kontinuierlich das Verhalten privilegierter Benutzer und kennzeichnet:
- Zugriff auf sensible Daten oder Systeme außerhalb des normalen betrieblichen Rahmens des Benutzers
- Aktivitäten zu ungewöhnlichen Zeiten (außerhalb der Arbeitszeit, an Wochenenden, an Feiertagen)
- Ungewöhnliche Befehlssequenzen oder administrative Aktionen, die von der historischen Baseline des Benutzers abweichen
- Versuche der Rechteausweitung, die über die etablierten Nutzungsmuster des Kontos hinausgehen
8. Automatisierung und Untersuchung von Sicherheitswarnungen
SOC-Teams sind mit Alarmmüdigkeit konfrontiert – hohe Mengen an Warnmeldungen von Anti-Malware-, DLP- und Netzwerkzugriffskontrolltools, denen es an ausreichendem Kontext für eine effiziente Triage mangelt. Warnmeldungen, bei denen Host, Datei-Hash, Benutzeridentität oder vorherige Aktivitätskette fehlen, erfordern stundenlange manuelle Untersuchungen pro Vorfall.
UEBA löst dies, indem es Warnmeldungen von Drittanbietern mit Verhaltenskontext anreichert und Analysten so den Zugriff auf ein vollständiges Bild von Wer, Was und Wann durch die Eingabe einer einzigen Warnmeldungs-ID ermöglicht.
Ab 2026 fließen UEBA-generierte Risikobewertungen zunehmend in automatisierte, agentische SOC-Workflows ein, wobei KI-Agenten erste Untersuchungsschritte durchführen, Anomalien validieren und nur bestätigte Hochrisikofälle an menschliche Analysten eskalieren. Der Global Cybersecurity Outlook 2026 des WEF berichtet, dass 77 % der Unternehmen KI für Cybersicherheit eingeführt haben und UEBA-Risikobewertungen eine primäre Eingabe für diese automatisierten Systeme sind.5
Praxisbeispiel: Union Bank setzte eine UEBA-Lösung ein, um alle DLP-Ereignisse zu aggregieren und Verhaltens-Baselines zu erstellen. Die Lösung ermöglichte es der Bank, Fehlalarme herauszufiltern und die Zeit der Analysten auf wirklich risikoreiche Situationen zu konzentrieren, wodurch der Untersuchungsaufwand erheblich reduziert wurde.6
9. Untersuchung von Kontosperrungen
Kontosperrungen binden administrative Ressourcen in großen Unternehmen. Einige Unternehmen widmen jährlich eine Vollzeitstelle allein der Recherche zu Kontosperrungen. Ohne UEBA erfordert jedes gesperrte Konto eine manuelle Überprüfung, um festzustellen, ob es sich um einen Benutzerfehler, einen Konflikt mit zwischengespeicherten Anmeldeinformationen oder einen aktiven Angriff handelt.
UEBA automatisiert diese Untersuchung durch die Überprüfung von:
- Domänencontroller-Ereignisprotokollen zur Identifizierung der Sperrquelle
- Zwischengespeicherten Anmeldeinformationen auf dem Gerät des Benutzers, die wiederholte Authentifizierungsfehler auslösen könnten
- Aktiven Sitzungen, die mit der Sperrung in Konflikt stehen
Dies reduziert die Untersuchungszeit von Stunden auf Minuten pro Vorfall und liefert Analysten einen Verhaltensverlauf, der routinemäßige Sperrungen von potenzieller Kontoübernahme unterscheidet.
10. Überwachung der Kontoerstellung
Angreifer, die einen ersten Zugang erlangt haben, erstellen oft neue Konten als Persistenzmechanismus; selbst wenn der ursprünglich kompromittierte Rechner saniert wird, halten die neuen Anmeldeinformationen sie im Netzwerk.
UEBA überwacht Aktivitäten zur Kontoerstellung und erkennt:
- Unbefugte Erstellung von Anmeldeinformationen außerhalb normaler Bereitstellungs-Workflows
- Betrügerische digitale Konten unter Verwendung gestohlener oder synthetischer Identitäten
- Neue Konten, die sofort für Spamming, Lateral Movement oder Richtlinienverstöße genutzt werden
11. Überwachung von Drittanbieter- und Lieferkettenrisiken
Drittanbieter, Auftragnehmer und Partner greifen im Rahmen des normalen Betriebs routinemäßig auf Unternehmenssysteme zu. Dieser Zugriff ist notwendig, schafft aber eine erweiterte Angriffsfläche, die mit Standard-Perimeter-Tools schwer zu überwachen ist.
UEBA überwacht Aktivitäten von Drittanbietern und erkennt:
- Unbefugte Zugriffsversuche über den definierten Bereich des Partners hinaus
- Muster der Datenexfiltration von Drittanbieterkonten
- Verhaltensanomalien, die auf eine Kompromittierung eines Auftragnehmerkontos hindeuten
Praxisbeispiel: Lineas, Europas größtes privates Schienengüterverkehrsunternehmen, setzte eine UEBA-Lösung ein, um den Analystenfokus von der reinen Protokollprüfung auf verhaltensbezogene Lieferkettenanalysen zu verlagern. Die Lösung bot Einblicke in Hosts, Konten, Netzwerkverkehr und Datenspeicher, die zuvor blinde Flecken gewesen waren.7
Als bevorzugte Quelle hinzufügen12. Überwachung von Insider-Risiken
Das Insider-Risiko umfasst sowohl böswilliges als auch fahrlässiges Verhalten. UEBA erfasst und analysiert, wie Benutzer regelmäßig mit IT-Systemen interagieren, legt fest, wie „normal“ aussieht, und meldet Abweichungen zur weiteren Untersuchung.
Aktuelle Daten für 2026: 55 % der Insider-Vorfälle sind auf Fahrlässigkeit und nicht auf böswillige Absicht zurückzuführen, und Unternehmen verzeichneten durchschnittlich 14,5 insiderbezogene Vorfälle pro Jahr.8 UEBA kennzeichnet Verhaltensänderungen, die auf ein steigendes Risiko hindeuten könnten – ungewöhnliche Arbeitszeiten, neue Dateizugriffsmuster, Änderungen im Kommunikationsverhalten – bevor diese Muster zu Vorfällen eskalieren.
Dies gibt SOC-Teams einen Überblick über die Aktivitätsanalyse der Benutzer im gesamten Unternehmen und unterstützt ein proaktives statt rein reaktives Insider-Risikomanagement.
13. Vorhersage von Software- und Hardwareausfällen
Die Verhaltens-Baseline-Erstellung von UEBA erstreckt sich auf den Zustand der Infrastruktur und gibt Betriebsteams frühzeitige Warnungen vor drohenden Ausfällen.
- Software: UEBA sammelt und analysiert Anwendungsprotokolle und Antwortzeiten. Wenn es steigende Fehlerraten oder Transaktionsantwortzeiten erkennt, die historisch Abstürzen vorausgehen, sendet es eine Softwareproblem-Warnung, bevor der Ausfall eintritt.
- Hardware: UEBA überwacht die CPU-Auslastung, den Speicherverbrauch und den Netzwerkverkehr auf Servern, Speichersystemen und Netzwerkgeräten. Spitzen oder Abweichungen von etablierten Betriebsprofilen lösen Hardwareproblem-Warnungen aus und ermöglichen so eine proaktive Wartung anstelle einer reaktiven Incident Response.
14. Einhaltung der DSGVO-Compliance
DSGVO: Die Datenschutz-Grundverordnung der EU verlangt von Unternehmen, Rechenschaft darüber abzulegen, wer auf personenbezogene Daten zugreift, wie sie verwendet werden und wann sie gelöscht werden. UEBA unterstützt die DSGVO-Compliance durch die kontinuierliche Überwachung von Benutzeraktivitäten und des Zugriffs auf personenbezogene Daten, die Pflege von Audit-Trails und die Erkennung unbefugter Zugriffe.
EU KI Act: Der EU KI Act tritt am 2. August 2026 für die meisten Bestimmungen vollständig in Kraft. Organisationen, die Hochrisiko-KI-Systeme einsetzen, müssen kontinuierliche Überwachung, vollständige Audit-Protokollierung von KI-Systeminteraktionen, Transparenzpflichten und Pläne zur Marktüberwachung nach dem Inverkehrbringen implementieren. Die Verhaltensüberwachungs- und Audit-Trail-Funktionen von UEBA unterstützen diese Anforderungen direkt, insbesondere die Verpflichtung zur Protokollierung und Überwachung von KI-Agentenaktivitäten.9
15. Aufrechterhaltung der Zero-Trust-Sicherheit
Die Zero-Trust-Architektur basiert auf dem Prinzip „Niemals vertrauen, immer verifizieren“ und erfordert zu jeder Zeit vollständige Transparenz über alle Benutzer, Geräte, Assets und Entitäten im gesamten Netzwerk.
UEBA ist ein zentraler Enabler von Zero Trust, da es die Verhaltensinformationen liefert, die statische Zugriffskontrollen nicht bieten können: Echtzeit-Einblicke in das, was Benutzer und Entitäten tatsächlich tun, nicht nur, was sie tun dürfen. UEBA kennzeichnet Geräte, die Zugriff außerhalb ihrer etablierten Muster suchen, Benutzer, die versuchen, ihre Rechte zu überschreiten, und Verhaltensänderungen, die darauf hindeuten, dass eine zuvor vertrauenswürdige Identität kompromittiert sein könnte.
16. Überwachung des Verhaltens von KI-Agenten (Neu in 2026)
Der bedeutendste neue UEBA-Anwendungsfall im Jahr 2026 ist die Ausweitung der Verhaltensanalyse auf KI-Agenten, Copilots, RPA-Bots und andere automatisierte Systeme, die mit Unternehmensanmeldeinformationen arbeiten.
KI-Agenten, die auf Datenspeicher zugreifen, API-Aufrufe tätigen, Workflows ausführen und mit Geschäftssystemen interagieren, verhalten sich auf eine Weise, die menschlichen Benutzern sehr ähnlich ist. Ein kompromittierter oder außerhalb seines Rahmens agierender KI-Agent kann Daten mit Maschinengeschwindigkeit exfiltrieren, weit schneller als jeder menschliche Insider. Laut einem Insider-Risikobericht von 2026 behandeln jedoch nur 19 % der Unternehmen KI-Agenten mit Anmeldeinformationen als Insider, was diese zu einer aktiv unterüberwachten Bedrohungsfläche macht.5
Exabeam brachte im Januar 2026 Agent Behavior Analytics (ABA) auf den Markt – die erste kommerziell verfügbare Funktion, die Verhaltens-Baseline-Prinzipien von UEBA direkt auf die Aktivitäten von KI-Agenten anwendet. Wenn ein Agent außerhalb seines Funktionsbereichs auf Systeme zugreift, ungewöhnliche Mengen sensibler Daten liest oder API-Aufrufe tätigt, die nicht seinem etablierten Muster entsprechen, kennzeichnet ABA dies und erstellt automatisch eine forensische Zeitleiste.10
Unternehmen, die 2026 KI-Agenten implementieren, sollten ihren UEBA-Umfang um Folgendes erweitern:
- Verhaltens-Baselines für Agenten: definieren, welche APIs ein Agent aufruft, auf welche Daten er zugreift und in welchem Umfang
- Abweichungserkennung: kennzeichnen, wenn ein Agent auf Systeme außerhalb seiner erwarteten Funktion zugreift
- Forensische Zeitleisten: automatische Rekonstruktion der Aktionssequenz, wenn eine Agenten-Anomalie erkannt wird
- Governance von Anmeldeinformationen: Behandlung von KI-Agenten-Anmeldeinformationen mit der gleichen Aufsicht wie für privilegierte menschliche Konten
Open-Source-UEBA-Tools
Lesen Sie mehr: Open-Source-UEBA-Tools.
UEBA vs. SIEM
- SIEM konzentriert sich auf Sicherheitsereignisdaten und nicht auf das Verhalten von Benutzern oder Entitäten. Das bedeutet, dass SIEM Daten aus Sicherheitsprotokollen, Firewall-Protokollen, Intrusion-Prevention-Protokollen und Netzwerkverkehr sammelt und analysiert, während UEBA benutzer- und entitätsbezogene Quellen sowie verschiedene Protokolle verwendet.
Der Kernanwendungsfall für SIEM ist die Sicherheitsüberwachung in Echtzeit, Ereigniskorrelation, Vorfallserkennung und -reaktion.
- UEBA kann Insider-Bedrohungen, Kontokompromittierungen, Privilegienmissbrauch und anderes abnormales Verhalten oder Datenübertragungsaktivitäten erkennen. UEBA verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens und statistische Modellierung, um „normale“ Verhaltens-Baselines zu erstellen, während SIEM regelbasierte Korrelation und Mustererkennung einsetzt.
UEBA kann auch in SIEM-Systeme integriert werden, um die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens zu verbessern, und SIEM-Lösungen bieten häufig UEBA-Funktionen als Module an. Einige Anbieter, wie z. B. ManageEngine Log360 oder Microsoft Sentinel, bieten einheitliche SIEM-Produkte an, die SIEM- und UEBA-Funktionen in einer einzigen Lösung bereitstellen.
FAQs
Ein UEBA-System identifiziert und reagiert auf Cybersicherheitsbedrohungen, indem es Benutzer- und Netzwerkaktivitäten überwacht. Es hilft bei der Erkennung anomaler Verhaltensweisen, Fehlkonfigurationen und potenzieller Schwachstellen und ermöglicht es Sicherheitsteams, die notwendigen Schritte zur Sicherung ihrer Systeme zu unternehmen.
Gartner definiert die drei Säulen von UEBA (User and Entity Behavior Analytics) wie folgt:
1. Anwendungsfälle: UEBA-Systeme sollten Abweichungen in der Benutzer- und Entitätsaktivität überwachen, erkennen und darauf hinweisen – über mehrere Anwendungsfälle hinweg.
2. Datenquellen: UEBA-Systeme sollten in der Lage sein, Daten aus generischen Daten-Repositories oder über ein SIEM abzurufen, ohne Agents direkt in der IT-Umgebung einzusetzen.
3. Analytik: Um Anomalien zu entdecken, verwendet UEBA verschiedene Analysewerkzeuge, wie z. B. statistische Modelle und maschinelles Lernen.
UEBA-Tools sammeln Protokolle und Warnmeldungen aus allen verbundenen Datenquellen und analysieren sie, um Basisverhaltensprofile der Entitäten Ihres Unternehmens (z. B. Benutzer, Hosts, IP-Adressen und Apps) im Laufe der Zeit und über Peer-Groups hinweg zu erstellen.
Diese Tools können anomaliebasierte Bedrohungserkennung nutzen, um umfassende Einblicke in ungewöhnliche Aktivitäten von Benutzern und Entitäten zu liefern und Ihnen bei der Feststellung zu helfen, ob eine Ressource gehackt wurde. Dies hilft SOCs, die Untersuchung und Incident Response zu priorisieren. Für mehr: Incident-Response-Tools.
Beachten Sie, dass UEBA im Gegensatz zu User Behavior Analytics (UBA) einen erweiterten Umfang hat. Während sich UBA nur auf die Bewertung von Benutzeraktivitäten konzentriert, umfasst UEBA das Verhalten sowohl von Benutzern als auch von Netzwerkentitäten, einschließlich:
-Netzwerkgeräten
-Routern
-Datenbanken
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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}Referenzlinks
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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