Top 16 Casi d'Uso UEBA per i SOC di Oggi
Le misure di sicurezza tradizionali, come gateway web, firewall, strumenti IPS e VPN, non sono più sufficienti per difendersi dai moderni attacchi informatici. Gli attaccanti operano abitualmente utilizzando credenziali valide che gli strumenti basati su regole raramente segnalano.
I sistemi UEBA colmano questa lacuna monitorando le entità non umane insieme agli utenti umani, utilizzando il machine learning per stabilire linee di base comportamentali e rilevare le deviazioni.
1. Rilevamento di insider malevoli
Gli insider malevoli sono dipendenti interni o ex dipendenti che danneggiano intenzionalmente un’organizzazione abusando del loro accesso legittimo a sistemi e dati. Sono tra le minacce più difficili da rilevare proprio perché la loro attività si confonde con le operazioni normali.
L’UEBA identifica questi individui non segnalando eventi specifici, ma correlando le variazioni comportamentali rispetto alle linee di base personali e ai gruppi di pari, rilevando pattern che nessun singolo log rivelerebbe:
- Attività degli insider che deviano dal comportamento storico dell’utente o del suo gruppo di pari
- Sequenze di attività sospette o malevole
- Alert correlati da strumenti esterni (DLP, CASB, EDR)
I costi delle minacce interne hanno raggiunto 19.5 milioni di dollari per organizzazione all’anno nel 2026, in aumento del 12% rispetto al 2025, con un incremento del 123% dal 2018. Gli incidenti interni rappresentano ora circa il 30% di tutte le violazioni dei dati. Il tempo medio di contenimento è migliorato a 67 giorni nel 2026, in calo rispetto agli 86 giorni del 2023, in correlazione con l’investimento nel rilevamento comportamentale basato sull’IA.1
Esempio reale: Una soluzione CASB API + UEBA ha rilevato un insider che si autenticava utilizzando numerosi indirizzi IP in posizioni geograficamente incoerenti. La soluzione ha generato alert di “tentativi di accesso da determinati blocchi IP” e “paesi a rischio” basandosi sulla deviazione comportamentale, non sulla violazione di una regola esplicita.2
Limitazioni: Il Rapporto sulle Minacce Interne 2026 del Cyber Strategy Institute documenta che gli incidenti ad alto impatto utilizzano sempre più tecniche “a basso rumore” – comandi legittimi della console di amministrazione, furto di cookie di sessione tramite infostealer e ingegneria sociale sull’helpdesk MFA – che non attivano allarmi comportamentali fino a quando i dati non hanno già lasciato l’organizzazione. L’UEBA rimane essenziale per il rilevamento, ma dovrebbe essere combinato con la governance delle identità e i controlli di accesso just-in-time per prevenire l’esfiltrazione prima che avvenga.3
2. Rilevamento della compromissione degli account utente
La compromissione degli account, in cui credenziali valide vengono rubate e utilizzate da un soggetto non autorizzato, è uno dei modelli di attacco più comuni che le organizzazioni devono affrontare. Ciò include il rilevamento di attività su account condivisi, credential stuffing e frodi sugli account in generale.
L’UEBA rileva che un account è gestito da qualcuno diverso dal suo legittimo proprietario modellando il comportamento normale e segnalando le deviazioni:
- Attività anomala in Active Directory
- Account disabilitati che diventano attivi
- Recupero dell’account da posizioni insolite
- Attività da parte di utenti cessati
Esempio reale: Una soluzione DLP & UEBA ha rilevato un utente che ha scaricato oltre 2.000 file da un’istanza aziendale di OneDrive e caricato oltre 400 file su un Google Drive personale. I rilevamenti includevano potenziali movimenti di file sensibili, movimento di dati aziendali, un picco nel caricamento di dati sensibili su app personali per singolo utente e un insolito aumento del volume di download, tutto in un arco di tempo compresso. 2
3. Rilevamento della compromissione dei dispositivi
Il rilevamento di endpoint infettati da malware è distinto dal caso d’uso dell’account compromesso: il comportamento malevolo può provenire da un host senza alcuna associazione con un account utente specifico. Il malware può operare silenziosamente utilizzando processi a livello di sistema.
L’UEBA rileva la compromissione dei dispositivi attraverso una modellazione basata sul comportamento, indipendentemente da come è stata veicolata l’infezione iniziale, monitorando i cambiamenti in:
- Modelli di comunicazione tra dispositivi
- Comunicazione con domini esterni o indirizzi IP non presenti nella baseline storica del dispositivo
- Caratteristiche del dominio (domini registrati di recente, TLD insoliti, nomi di dominio ad alta entropia)
Esempio reale: Lo studio legale Winthrop & Weinstine ha implementato una soluzione UEBA per rilevare e rispondere agli attacchi informatici. Centralizzando i dati di sicurezza e visualizzando i modelli di comunicazione IP, lo studio ha identificato compromissioni di host e dispositivi che erano sfuggite alle difese perimetrali.4
4. Rilevamento del movimento laterale
Il movimento laterale coinvolge un attaccante che ha già ottenuto un accesso iniziale utilizzando un’identità fidata e che espande sistematicamente la sua portata attraverso la rete, elevando i privilegi, accedendo a nuove risorse e posizionandosi per l’esfiltrazione dei dati o la distribuzione di ransomware.
L’UEBA rileva il movimento laterale monitorando le tendenze comportamentali di utenti ed entità e individuando deviazioni in:
- Modelli di escalation dei privilegi
- Accesso a risorse sensibili al di fuori del normale ambito dell’utente
- Sequenze di autenticazione anomale tra i sistemi
Tra le tecniche specifiche di movimento laterale che l’UEBA può rilevare figurano:
- Pass the hash (PtH): furto di credenziali in cui un attaccante utilizza un hash di autenticazione catturato per impersonare un utente
- Accessi a forza bruta: ripetuti tentativi di autenticazione falliti su più account
- Spearphishing interno: comunicazioni email insolite tra account interni
- Dirottamento SSH: utilizzo non autorizzato di sessioni SSH attive
5. Identificazione delle violazioni delle policy di rete
Le organizzazioni si affidano a policy per regolamentare la condivisione degli account utente, il movimento dei dati e l’accesso ai dispositivi, ma far rispettare queste policy su larga scala è difficile. L’UEBA automatizza il rilevamento delle violazioni delle policy che altrimenti richiederebbero una revisione manuale:
- Accessi simultanei da posizioni geograficamente distanti: l’UEBA segnala autenticazioni quasi simultanee da luoghi che non possono essere fisicamente conciliabili, indicando la condivisione di account o la compromissione delle credenziali.
- Trasferimenti di dati insoliti: l’UEBA rileva movimenti di dati improvvisi e di grandi dimensioni e trasferimenti verso reti non autorizzate, in violazione delle policy di governance dei dati.
- Connessioni di dispositivi non autorizzati: i dispositivi sconosciuti o non registrati che tentano di accedere alla rete vengono segnalati come critici negli ambienti BYOD.
- Violazioni RBAC: l’UEBA analizza i modelli di accesso per ruolo e identifica quando gli utenti accedono a file o sistemi al di là dei permessi definiti.
6. Rilevamento dell’esfiltrazione dei dati
L’esfiltrazione dei dati è un rischio anche quando gli account e gli endpoint appaiono non compromessi, perché gli utenti autorizzati con accesso legittimo possono comunque rubare dati. L’UEBA è essenziale in questo caso perché gli strumenti DLP standard spesso non rilevano l’esfiltrazione da parte di utenti fidati che operano all’interno dei loro normali permessi.
L’UEBA identifica la perdita o il furto di dati attraverso diversi vettori:
- Infrastruttura di rete (firewall e proxy)
- Servizi di cloud storage (account personali, shadow IT)
- Archiviazione rimovibile (dispositivi USB)
- Email (volumi insoliti di allegati, destinatari esterni)
L’UEBA stabilisce l’aspetto “normale” del comportamento di trasferimento dati per ciascun utente e ruolo, segnalando anomalie nel volume, nella destinazione, nella tempistica e nei modelli di tipo di file che un DLP basato su regole non coglierebbe se l’utente ha i diritti di accesso ai dati.
7. Prevenzione dell’abuso degli accessi privilegiati
Gli account privilegiati utilizzati da amministratori di sistema, DBA e dirigenti hanno un ampio accesso a sistemi sensibili. La loro compromissione o uso improprio comporta conseguenze sproporzionate: violazioni dei dati, interruzioni del sistema o compromissione completa del dominio.
L’UEBA monitora continuamente il comportamento degli utenti privilegiati e segnala:
- Accesso a dati o sistemi sensibili al di fuori del normale ambito operativo dell’utente
- Attività in orari insoliti (fuori orario, fine settimana, festivi)
- Sequenze di comandi insolite o azioni amministrative che si discostano dalla baseline storica dell’utente
- Tentativi di escalation dei privilegi che vanno oltre i modelli di utilizzo consolidati dell’account
8. Automazione e indagine degli alert di sicurezza
I team SOC affrontano l’affaticamento da alert – volumi elevati di alert provenienti da strumenti anti-malware, DLP e controllo degli accessi di rete che mancano di contesto sufficiente per un triage efficiente. Gli alert privi di host, hash del file, identità dell’utente o catena di attività precedente richiedono ore di indagine manuale per ogni incidente.
L’UEBA risolve questo problema arricchendo gli alert di terze parti con il contesto comportamentale, consentendo agli analisti di accedere a un quadro completo di chi, cosa e quando inserendo un singolo ID alert.
A partire dal 2026, i punteggi di rischio generati dall’UEBA stanno alimentando sempre più flussi di lavoro SOC automatizzati e agentici, con agenti IA che eseguono le fasi iniziali dell’indagine, convalidano le anomalie e passano solo i casi confermati ad alto rischio agli analisti umani. Il Global Cybersecurity Outlook 2026 del WEF riporta che il 77% delle organizzazioni ha adottato l’IA per la sicurezza informatica, e i punteggi di rischio UEBA sono un input primario per questi sistemi automatizzati.5
Esempio reale: Union Bank ha implementato una soluzione UEBA per aggregare tutti gli eventi DLP e stabilire linee di base comportamentali. La soluzione ha consentito alla banca di filtrare i falsi positivi e concentrare il tempo degli analisti sulle situazioni realmente ad alto rischio, riducendo significativamente l’onere investigativo.6
9. Indagine sul blocco degli account
I blocchi degli account drenano risorse amministrative nelle grandi organizzazioni. Alcune aziende dedicano una posizione a tempo pieno ogni anno alla ricerca sui soli blocchi degli account. Senza UEBA, ogni account bloccato richiede una revisione manuale per determinare se si tratta di un errore dell’utente, di un conflitto di credenziali in cache o di un attacco attivo.
L’UEBA automatizza questa indagine verificando:
- I log eventi del controller di dominio per identificare l’origine del blocco
- Le credenziali in cache sul dispositivo dell’utente che potrebbero causare ripetuti fallimenti di autenticazione
- Le sessioni attive in conflitto con il blocco
Ciò riduce il tempo di indagine da ore a minuti per incidente e fornisce agli analisti una cronologia comportamentale che distingue i blocchi di routine da potenziali dirottamenti di account.
10. Monitoraggio della creazione degli account
Gli attaccanti che hanno ottenuto un primo punto d’appoggio spesso creano nuovi account come meccanismo di persistenza; anche se la macchina originariamente compromessa viene bonificata, le nuove credenziali li mantengono nella rete.
L’UEBA monitora l’attività di creazione degli account e rileva:
- Creazione di credenziali non autorizzata al di fuori dei normali flussi di provisioning
- Account digitali fraudolenti che utilizzano identità rubate o sintetiche
- Nuovi account immediatamente utilizzati per invio di spam, movimento laterale o violazioni delle policy
11. Monitoraggio del rischio di terze parti e della supply chain
Fornitori, appaltatori e partner di terze parti accedono regolarmente ai sistemi aziendali come parte delle normali operazioni. Questo accesso è necessario ma crea una superficie di attacco estesa che è difficile monitorare con gli strumenti perimetrali standard.
L’UEBA monitora l’attività delle terze parti e rileva:
- Tentativi di accesso non autorizzato al di là dell’ambito definito per il partner
- Modelli di esfiltrazione dei dati da account di terze parti
- Anomalie comportamentali che indicano che un account di un appaltatore è stato compromesso
Esempio reale: Lineas, la più grande azienda privata di trasporto ferroviario merci in Europa, ha implementato una soluzione UEBA per spostare l’attenzione degli analisti dalla revisione dei log grezzi all’analisi comportamentale della supply chain. La soluzione ha fornito visibilità su host, account, traffico di rete e repository di dati che in precedenza erano punti ciechi.7
Aggiungi come fonte preferita12. Monitoraggio del rischio interno
Il rischio interno comprende comportamenti sia malevoli che negligenti. L’UEBA cattura e analizza il modo in cui gli utenti interagiscono regolarmente con i sistemi IT, stabilendo l’aspetto “normale” e segnalando le deviazioni per ulteriori indagini.
Dati attuali del 2026: il 55% degli incidenti interni deriva da negligenza piuttosto che da intento malevolo, e le organizzazioni hanno sperimentato in media 14,5 incidenti interni all’anno.8 L’UEBA segnala i cambiamenti comportamentali che possono indicare un rischio crescente – orari di lavoro insoliti, nuovi modelli di accesso ai file, cambiamenti nel comportamento di comunicazione – prima che questi modelli si trasformino in incidenti.
Ciò fornisce ai team SOC una panoramica sull’analisi dell’attività degli utenti in tutta l’organizzazione e supporta una gestione proattiva piuttosto che puramente reattiva del rischio interno.
13. Previsione dei guasti software e hardware
La creazione di linee di base comportamentali dell’UEBA si estende alla salute dell’infrastruttura, fornendo ai team operativi un preavviso di guasti imminenti.
- Software: L’UEBA raccoglie e analizza i log applicativi e i tempi di risposta. Se rileva tassi di errore crescenti o tempi di risposta delle transazioni che storicamente precedono i crash, invia un alert di problema software prima che si verifichi l’interruzione.
- Hardware: L’UEBA monitora l’utilizzo della CPU, il consumo di memoria e il traffico di rete su server, sistemi di storage e apparecchiature di rete. Picchi o deviazioni dai profili operativi consolidati attivano alert di problemi hardware, consentendo una manutenzione proattiva piuttosto che una risposta reattiva agli incidenti.
14. Conformità al GDPR
GDPR: Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati dell’UE richiede alle aziende di rendere conto di chi accede ai dati personali, come vengono utilizzati e quando vengono cancellati. L’UEBA supporta la conformità al GDPR monitorando continuamente l’attività degli utenti e l’accesso ai dati personali, mantenendo le tracce di audit e rilevando gli accessi non autorizzati.
Legge UE sull’IA: La Legge sull’IA dell’UE entra in piena applicazione il 2 agosto 2026 per la maggior parte delle disposizioni. Le organizzazioni che implementano sistemi di IA ad alto rischio devono implementare un monitoraggio continuo, una registrazione completa degli audit delle interazioni del sistema di IA, obblighi di trasparenza e piani di monitoraggio post-commercializzazione. Le capacità di monitoraggio comportamentale e di audit trail dell’UEBA supportano direttamente questi requisiti, in particolare l’obbligo di registrare e monitorare l’attività degli agenti di IA.9
15. Mantenimento della sicurezza zero-trust
L’architettura zero-trust opera sul principio “mai fidarsi, sempre verificare”, richiedendo una visibilità completa su tutti gli utenti, i dispositivi, gli asset e le entità attraverso la rete in ogni momento.
L’UEBA è un abilitatore fondamentale del modello zero-trust perché fornisce l’intelligence comportamentale che i controlli di accesso statici non possono offrire: una visione in tempo reale di ciò che utenti ed entità stanno effettivamente facendo, non solo di ciò che sono autorizzati a fare. L’UEBA segnala i dispositivi che cercano accesso al di fuori dei loro modelli consolidati, gli utenti che tentano di superare i propri diritti e i cambiamenti comportamentali che indicano che un’identità precedentemente fidata potrebbe essere compromessa.
16. Monitoraggio del Comportamento degli Agenti di IA (Novità nel 2026)
Il nuovo caso d’uso UEBA più significativo del 2026 è l’estensione dell’analisi comportamentale agli agenti IA, ai copiloti, ai bot RPA e ad altri sistemi automatizzati che operano con credenziali aziendali.
Gli agenti IA che accedono a repository di dati, effettuano chiamate API, eseguono flussi di lavoro e interagiscono con i sistemi aziendali si comportano in modi che assomigliano molto agli utenti umani. Un agente IA compromesso o fuori ambito può esfiltrare dati a velocità macchina, molto più rapidamente di qualsiasi insider umano. Eppure, secondo un rapporto sul rischio interno del 2026, solo il 19% delle organizzazioni tratta attualmente gli agenti IA con credenziali come insider, rendendo questa una superficie di minaccia attivamente sotto-monitorata.5
Exabeam ha lanciato Agent Behavior Analytics (ABA) a gennaio 2026, la prima capacità disponibile in commercio che applica i principi di definizione delle linee di base comportamentali dell’UEBA direttamente all’attività degli agenti IA. Quando un agente accede a sistemi al di fuori del proprio ambito funzionale, legge volumi insoliti di dati sensibili o effettua chiamate API non coerenti con il proprio modello consolidato, ABA lo segnala e genera automaticamente una timeline forense.10
Le organizzazioni che implementano agenti IA nel 2026 dovrebbero estendere l’ambito dell’UEBA per includere:
- Definizione delle linee di base comportamentali per gli agenti: definite a quali API un agente fa chiamate, a quali dati accede e con quali volumi
- Rilevamento delle deviazioni: segnalate quando un agente accede a sistemi al di fuori della sua funzione prevista
- Timeline forensi: ricostruite automaticamente la sequenza di azioni quando viene rilevata un’anomalia dell’agente
- Governance delle credenziali: trattate le credenziali degli agenti IA con la stessa supervisione applicata agli account umani privilegiati
Strumenti UEBA open source
Per saperne di più: Strumenti UEBA open source.
UEBA vs SIEM
- SIEM si concentra sui dati degli eventi di sicurezza piuttosto che sul comportamento di utenti o entità. Ciò significa che il SIEM raccoglie e analizza dati da log di sicurezza, log firewall, log di prevenzione delle intrusioni e traffico di rete, mentre l’UEBA utilizza fonti relative a utenti ed entità e vari log.
Il caso d’uso principale del SIEM è il monitoraggio della sicurezza in tempo reale, la correlazione degli eventi, il rilevamento e la risposta agli incidenti.
- L’UEBA può rilevare minacce interne, compromissioni di account, abusi di privilegi e altri comportamenti anomali o attività di trasferimento dati. L’UEBA utilizza algoritmi di machine learning e modellazione statistica per stabilire linee di base del comportamento “normale”, mentre il SIEM impiega correlazione basata su regole e riconoscimento di pattern.
L’UEBA può anche essere integrato nei sistemi SIEM per migliorare l’analisi comportamentale di utenti ed entità, e le soluzioni SIEM offrono spesso capacità UEBA come moduli. Alcuni fornitori, come ManageEngine Log360 o Microsoft Sentinel, offrono prodotti SIEM unificati che forniscono capacità SIEM e UEBA in un’unica soluzione.
FAQ
Un sistema UEBA identifica e risponde alle minacce di cybersecurity monitorando l’attività degli utenti e della rete. Aiuta a rilevare comportamenti anomali, configurazioni errate e potenziali vulnerabilità, consentendo ai team di sicurezza di adottare le misure necessarie per proteggere i loro sistemi.
Gartner definisce i tre pilastri dell’UEBA (analisi comportamentale di utenti ed entità) come segue:
1. Casi d’uso: i sistemi UEBA dovrebbero monitorare, rilevare e allertare in caso di deviazioni nell’attività di utenti ed entità in più casi d’uso.
2. Fonti di dati: i sistemi UEBA dovrebbero essere in grado di recuperare dati da repository di dati generici o tramite un SIEM senza dover distribuire agenti direttamente nell’ambiente IT.
3. Analisi: per scoprire le anomalie, l’UEBA utilizza diversi strumenti analitici, come modelli statistici e machine learning.
Gli strumenti UEBA raccolgono log e alert da tutte le fonti di dati collegate e li analizzano per creare profili comportamentali di base delle entità della tua organizzazione (es. utenti, host, indirizzi IP e app) nel tempo e tra gruppi di pari.
Questi strumenti possono sfruttare il rilevamento delle minacce basato sulle anomalie per fornire approfondimenti completi su utenti ed entità riguardo ad attività insolite e aiutarti a determinare se un asset è stato compromesso. Ciò aiuta i SOC a dare priorità all’indagine e alla risposta agli incidenti. Per maggiori informazioni: Strumenti di risposta agli incidenti.
Nota che, a differenza dell’analisi comportamentale degli utenti (UBA), l’UEBA ha un ambito più esteso. Mentre l’UBA si concentra solo sulla valutazione dell’attività degli utenti, l’UEBA comprende il comportamento sia degli utenti che delle entità di rete, tra cui:
-dispositivi di rete
-router
-database
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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