En İyi Açık Kaynak UEBA Araçları ve Ticari Alternatifler

Özünde, UEBA çözümleri ister gerçek zamanlı akışlardan ister geçmiş dataset'lerden gelsin, verilerdeki örüntüleri tanımlar.

• ManageEngine Log360 gibi ticari UEBA araçları, kendi özel ML model'lerini kapalı tutar. Bu model'lere erişim, analistlerin verilerden ilgili örüntüleri çıkarmasına ve anormallik tespiti süreçlerini iyileştirmesine olanak tanır.
• Açık kaynak UEBA araçları, kullanıcılara bu model'lere tam erişim sağlayarak daha hedefli anormallik tespiti için örüntü çıkarımını çoğaltmalarını sağlar.

Açık kaynak UEBA araçları

Her açık kaynak UEBA framework'ünün ve aracının belgelerini inceledikten sonra; standart SIEM benzeri yetenekler, uyarı, MITRE ATT&CK tehdit istihbaratı framework'ü desteği ve veri kaynaklarından API tabanlı veri alımı sunan önde gelen açık kaynak davranış analitiği teknolojilerini seçtim.

Yerleşik UEBA özellikleri sunup sunmadıklarına göre bunları şu şekilde ayırdım:

• Temel UEBA araçları: OpenUBA ve Graylog
• Tamamlayıcı UEBA araçları: Wazuh

Temel UEBA araçları: OpenUBA ve Graylog

Temel UEBA araçları, anormal kullanıcı ve varlık davranışlarını tanımlamak ve analiz etmek için kullanıma hazır model deposu, makine öğrenimi ve davranışsal profilleme model'leri sunar. Bu araçlar çeşitli kaynaklardan günlükleri toplar, bunları veritabanlarında depolar ve daha ileri işleme ve analiz için Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Logstash) ile entegre olur.

Graylog, üçüncü taraf ajanlar (ör. Filebeat) kullanarak çeşitli sunuculardan günlükleri toplar ve bu günlükleri hafif Graylog Sidecar ajanıyla merkezi bir konumdan yapılandırabilir. Günlükler alındıktan sonra, Graylog arayüzü üzerinden ML tabanlı anormallik tespiti kullanılabilir.

OpenUBA, sunuculardan ve üçüncü taraf günlük alım ajanlarından günlükleri alır. Günlükler alındıktan sonra, yerleşik ML veya davranışsal profilleme model'leri kullanılarak anormal davranışlar açısından analiz edilebilir. Görselleştirme ve analitik için TensorFlow, Keras, Scikit-Learn ve Elasticsearch ile entegre olur. Proje erken geliştirme aşamasındadır (pre-alpha).

Tamamlayıcı UEBA araçları: Wazuh

Tamamlayıcı UEBA araçları, kullanıcı ve varlık anormalliklerini tespit etmek için izleme ve veri analitiğini kullanır. Apache Spark gibi büyük veri teknolojilerini Elasticsearch gibi motorlarla entegre ederek merkezi günlük analizi ve anormallik tespiti sağlar.

Wazuh, metrikler, günlükler ve izler dahil telemetri verilerini izler. Sunucuları doğrudan izleyebilir veya bulut hizmetlerini izlemek için AWS kullanabilirsiniz; sonuçlar Wazuh Dashboard'da görselleştirilir.

Karşılaştırın: ücretsiz ve açık kaynak UEBA araçları

Ajan tabanlı günlük alımı

✕: Üçüncü taraf ajan entegrasyonları gerektirir.

Yerleşik ajan tabanlı günlük alımı, bir platformun uç noktalardan, sunuculardan veya cihazlardan kendi ajanlarını kullanarak, üçüncü taraf araçlar olmadan doğrudan günlük verisi toplamasına ve merkezi analiz ile izleme yapmasına olanak tanır.

Önceden tanımlı yanıt eylemleri ve özel playbook desenleri

Listelenen araçlar, tespit edilen anormalliklere dayalı olarak uyarı gönderme, bilet oluşturma veya olaylara yanıt verme gibi iş akışlarını tetiklemek için SOAR entegrasyonları sunar (API/özel entegrasyonlar aracılığıyla). Graylog ve Wazuh, SOAR entegrasyonlarına gerek kalmadan iş akışı otomasyonu sağlayan önceden tanımlı yanıt eylemleri sunar.

• Önceden tanımlı yanıt eylemleri, günlük verilerine dayalı olarak otomatik tetiklenir; böylece uyarı gönderme, IP'leri engelleme veya sistemleri karantinaya alma gibi proaktif tehdit tespiti ve eylemleri sağlar.
• Özel playbook desenleri, şüpheli davranış tespit edildiğinde güvenlik operatörlerinin ekipleri uyarma veya erişimi engelleme gibi özel yanıtları tetiklemesine olanak tanır.

Güvenlik bakımı

Kurumsal güvenlik bakımı, güvenlik önlemlerinin aktif olarak uygulanmasını, izlenmesini ve güncellenmesini sağlayarak günlük toplama sürecine şu şekilde yardımcı olur:

• Merkezi kontrol ve gözetim
• Tutarlı günlük kaydı yapılandırmaları
• Günlük toplama araçlarına yapılan düzenli güncellemeler ve yamalar, güvenlik açıklarının istismar edilmesini önler

Kullanıma hazır entegrasyonlar

OpenUBA

OpenUBA, güvenlik analitiği için SIEM'den bağımsız bir UEBA framework'üdür. SIEM'inizden bağımsız çalışır ve verileri doğrudan veri depolarından çeker.

OpenUBA, birden fazla kaynaktan ölçekli olarak veri işlemek ve almak için Spark ve Elasticsearch kullanır. Docker Hub'a benzer bir Model Kitaplığı/Kayıt Defteri içerir; böylece geliştiriciler ve güvenlik analistleri model deposunda arama yapabilir ve model'lerini toplulukla paylaşabilir.

Öne çıkan özellikler:

• Görsel kural oluşturucu: Analistler, kod yazmadan tespit kuralları oluşturmak için kayıtlı model'leri etkileşimli bir tuval üzerinde mantıksal operatörlerle birbirine bağlar. Kurallar sürümlü JSON olarak serileştirilir; böylece denetlenebilir ve yeniden üretilebilir olur.¹
• Topluluk Model Merkezi: openuba.org üzerindeki bir model pazar yeri, çekirdek ekip ve topluluk tarafından sağlanan kullanıma hazır anormallik tespiti model'lerini barındırır.
• Sunuculardan ve üçüncü taraf günlük alım ajanlarından günlükleri alır
• Yerleşik ML veya davranışsal profilleme model'leri kullanarak alınan verileri anormal davranışlar açısından analiz eder
• Görselleştirme ve analitik için TensorFlow, Keras, Scikit-Learn ve Elasticsearch ile entegre olur

Graylog

Graylog, platformunda SIEM, UEBA ve anormallik tespitini bir araya getirir. Graylog Server şunları içerir:

• Graylog uygulaması: çeşitli kaynaklardan günlükleri kabul eder ve saklar
• Elasticsearch veritabanı
• MongoDB, yapılandırma verileri (kullanıcı hesapları, kayıtlı aramalar vb.) için

Çözüm, MITRE ATT&CK framework'üne ve gerçek dünyadan rakip örneklerine dayalı 50'den fazla önceden oluşturulmuş güvenlik senaryosu içerir.²

Graylog; Office 365, Azure, GCP, AWS, Okta, Palo Alto Networks, F5, CrowdStrike ve Salesforce ile entegre olur.

Wazuh

Wazuh; şirket içi, sanallaştırılmış, konteynerleştirilmiş ve bulut ortamları için birleşik bir XDR ve SIEM platformudur. İzlenen sistemlere dağıtılan bir uç nokta güvenlik ajanı, verileri toplar ve analiz eder; ardından merkezi yönetim sunucusuna iletir.

Google Cloud etkinliklerini Wazuh panosunda görselleştirme:

Kaynak: Wazuh³

Öne çıkan özellikler:

• Saldırı tespiti: Uzlaşma göstergeleri için günlük verilerini analiz etmek amacıyla imza tabanlı bir yaklaşım kullanarak kötü amaçlı yazılımları ve gizli dosyaları tespit eder.
• Günlük verisi analizi: İşletim sistemi ve uygulama günlüklerini okur ve kural tabanlı analiz için bunları merkezi bir yöneticiye iletir.
• Dosya bütünlüğü izleme: Dosya sistemlerini içerik, izinler, sahiplik ve özniteliklerdeki değişikliklere karşı izler. PCI DSS uyumluluğu için kullanıcı ve uygulama eylemlerini takip eder.
• Olay müdahalesi: Tehditleri engeller ve uzlaşma göstergelerini belirlemek için sistem sorguları çalıştırır.
• MCP/AI entegrasyonu (2026): Artık birden fazla açık kaynak MCP sunucusu Wazuh, Claude, ChatGPT ve diğer AI asistanlarıyla entegre oluyor; böylece API çağrısı yazmadan “web sunucularımdaki kritik güvenlik açıklarını göster” gibi doğal dilde güvenlik sorguları yapılabiliyor. En eksiksiz uygulama Wazuh 4.8.0–4.14.4 sürümlerini destekler.⁴

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Ticari UEBA araçları

Ticari UEBA araçları, kapsamlı özelleştirme gerektirmeden mevcut ortamlara entegre edilebilen, kullanıcı davranışı analitiği için kullanıma hazır yetenekler sunar.

Önde gelen ticari satıcılar:

• ManageEngine Log360: SIEM günlük alımını davranışsal analitikle birleştirir.
• Exabeam: UEBA'ya sahip, artık AI ajan davranışını da kapsayan bir davranışsal analitik platformudur (Ocak 2026). Büyük ve karmaşık ortamlar için en uygunudur.
• IBM Security QRadar: Risk profili oluşturma ile UBA sağlar ve tehdit tespiti için daha derin bağlam sunar.
• Teramind: UEBA ile DLP'yi birleştirir; veri sızıntısı önleme ve çalışan izlemeye odaklanır.

Açık kaynak UEBA araçları ile ticari UEBA araçları

Ticari sağlayıcılar genellikle bir veya daha fazla açık kaynak teknoloji, örüntü tanıma ve yeni anormallik desenleri için veritabanı güncellemeleriyle başlar; ardından bunun üzerine özel otomasyon ve önceden yapılandırılmış tespit model'leri ekler.

1. Önceden yapılandırılmış anormallik tespiti model'leri: Ticari araçlar bunları kutudan çıktığı gibi sağlar. Açık kaynak araçlar genellikle kullanıcıların kendi model'lerini oluşturmasını ve yapılandırmasını gerektirir; ancak Graylog (ücretli katmanlar) ve Wazuh bazı önceden tanımlı yetenekler sunar.

2. Otomatik yanıt iş akışları: Ticari araçlar önceden tanımlı eylemleri doğrudan tetikler. Açık kaynak araçlar genellikle SOAR entegrasyonları veya özel script'ler gerektirir; ancak Wazuh ve Graylog (ücretli) bazı önceden tanımlı eylemler içerir.

3. Örüntü tanıma otomasyonu: Ticari araçlar bunu gelişmiş ML model'leriyle otomatikleştirir. Açık kaynak araçlar daha fazla manuel yapılandırma ve özel model oluşturma gerektirir.

4. Veri kaybı önleme (DLP): Ticari araçlar cihaz, konum ve ağ bağlamıyla DLP içerir. Açık kaynak araçlar bunu eklemek için ek araçlara veya entegrasyonlara ihtiyaç duyar.

5. Uyumluluk raporlaması: Ticari araçlar GDPR, HIPAA, PCI-DSS ve SOX için yerleşik raporlama içerir. Açık kaynak araçlar özel geliştirme veya üçüncü taraf eklentiler gerektirir.

6. Üçüncü taraf entegrasyonları: Ticari araçlar SIEM, SOAR ve antivirüs platformlarına önceden oluşturulmuş bağlayıcılar içerir. Açık kaynak araçlar, özel API bağlantıları aracılığıyla entegre olur.

SSS'ler

Daha fazla bilgi

• Rol Tabanlı Erişim Kontrolü (RBAC)  
• Silahsızlandırılmış Bölge (DMZ): Örnekler ve Mimari

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
  title  = {{En İyi Açık Kaynak UEBA Araçları ve Ticari Alternatifler}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-ueba}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 26 Mart 2026}
}

Değişiklik günlüğü

10 güncelleme

202620252024

1. 26 Mar

   Apache-Metron, HELK ve Apache-Spot, "Açık kaynak UEBA araçları" bölümünden kaldırıldı.

Referans Linkleri

1.

GitHub - GACWR/OpenUBA: A robust, and flexible open source User & Entity Behavior Analytics (UEBA) framework used for Security Analytics. Developed with luv by Data Scientists & Security Analysts from the Cyber Security Industry. [BETA] · GitHub

2.

Graylog Announces Security Solution with ML-based Anomaly Detection

Graylog

3.

GitHub - wazuh/wazuh: Wazuh - The Open Source Security Platform. Unified XDR and SIEM protection for endpoints and cloud workloads. · GitHub

4.

GitHub - gensecaihq/Wazuh-MCP-Server: AI-powered security operations for Wazuh SIEM—use any MCP-compatible client to ask security questions in plain English. Faster threat detection, incident triage, and compliance checks with real-time monitoring and ano

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Endüstri Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple bünyesinde endüstri analistidir. Lisans derecesini Boğaziçi Üniversitesi'nden tamamlamıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder