What is user and entity behavior analytics (UEBA)?

User and entity behavior analytics provide anomaly detection through a variety of analytics approaches, typically combining:-basic analytics methods (e.g., rules that use signatures, pattern matching, and simple statistics)-advanced analytics (e.g., supervised and unsupervised machine learning).Vendors utilize integrated analytics to assess the activity of users and other entities (hosts, apps, network traffic) to detect possible issues (activities that deviate from the regular profiles and behaviors of users and entities).Examples of these activities include anomalous access to systems and data by insiders or third parties.

How do UEBA tools help organizations?

UEBA tools collect logs and alerts from all connected data sources and analyze them to create baseline behavioral profiles of your organization's entities (e.g., users, hosts, IP addresses, and apps) over time and peer group boundaries.These tools can then leverage anomaly-based threat detection to provide comprehensive user and entity insights into unusual activity and assist you in determining if an asset has been hacked. This helps SOCs to prioritize investigation and incident response. For more: Incident response tools.Note that, unlike user behavior analytics (UBA), UEBA has an extended scope. While UBA focuses only on evaluating user activity, UEBA encompasses the behavior of both users and network entities, including:-network devices-routers-databases

Why are existing security methods insufficient?

Traditional IPS/IDS (intrusion detection systems) use signature-based detection and cannot detect patterns or indicators of new, unknown threats.Attackers may bypass these security features using means such as: -Denial of service-Fileless malware-Obfuscation (attackers use code obfuscation, which involves altering the malware code)-Zero-Day ExploitsSome IPS/IDS solutions address this challenge by comparing current network data to baseline traffic patterns. While this approach enables more configurable and adaptive intrusion detection, it comes with certain drawbacks. These systems tend to be more costly and resource-intensive to implement and maintain. Additionally, despite their capabilities, IPS/IDS systems are not foolproof.

What’s the difference between SIEM, SOAR, and UEBA?

SIEM, SOAR, and UEBA are all security technologies, but each has unique features. -SIEM collects and analyzes security event logs.-SOAR automates incident response procedures.-UEBA detects insider threats with analytics that track user actions.

SIEMs are not outdated. They play an important role in cybersecurity, providing a comprehensive picture of security events across the network and promptly capturing data for early evaluation. SIEMs, when paired with technologies like UEBA, can improve their capabilities and enable more analytical and detailed threat detection and response.

Top 9 UEBA-integrated tools reviewedA UEBA product needs to:-Use machine learning to create baseline behaviors for individual users and resources in a network.-Monitor the network, users, and resources to detect anomalies in user behavior patterns.-Provide incident information and remediation suggestions or integrated incident response capabilities.

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

En İyi 9 Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği (UEBA) Aracı

Adil Hafa

Güncellenme tarihi: 26 Mar 2026

Bakınız etik normlar

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

Yaklaşık 20 yıllık siber güvenlik uzmanlığına sahip, sıkı düzenlemelere tabi bir endüstride CISO olarak, SOC'lerin anormal ve potansiyel olarak tehlikeli kullanıcı ve cihaz davranışlarını tespit etmesine yardımcı olabilecek en iyi 9 kullanıcı ve varlık davranış analitiği (UEBA) aracını karşılaştırdım:

Satıcı

Odak

IBM Security QRadar SIEM

SIEM

Exabeam

SIEM

Splunk User Behavior Analytics

UBA araç kutusu

Özellik karşılaştırması

Özellik açıklamalarına bakın.

Satıcı	Tehdit istihbaratı	Akran grubu analizi
ManageEngine Log360	✅	✅
IBM Security QRadar SIEM	✅	❌
Exabeam	✅	✅
Splunk User Behavior Analytics	❌	✅
Teramind	✅	❌
Forcepoint Insider Threat	✅	❌
Cynet	✅	❌
Varonis Data Security Platform	✅	✅
Microsoft Defender for Identity	✅	✅

Kullanıcı ve varlık davranış analitiği (UEBA) araçları, geleneksel güvenlik araçları tarafından tespit edilmeyecek modern sıfırıncı gün ve iç tehditleri ağlarında keşfetmelerine yardımcı olmak için kuruluşlara yardımcı olur.

Bu tehditleri tespit etmek için UEBA araçları, ağdaki bireysel kullanıcılar ve kaynaklar için temel oluşturmak için ML kullanır, ardından bu temellerden sapmaları belirlemek için istatistiksel analiz kullanır.

Bu anormal aktiviteler, bir varlığın veya bir kullanıcının hesabının tehlikeye girdiğini gösterebilir. UEBA çözümü böyle bir varyasyonu tespit ettiğinde, bir risk skoru atar ve olay bilgisi ile düzeltme önerileri sağlar.

Bu araçlar genellikle güvenlik bilgi ve olay yönetimi (SIEM), veri odaklı güvenlik, veri kaybı önleme (DLP) ve çalışan izleme yazılımları gibi diğer kurumsal güvenlik çözümleriyle birlikte kullanılır.

Yasal Uyarı: Aşağıdaki içgörüler, bu çözümlerle olan deneyimimizden ve Reddit ¹, Gartner ² ve G2³'de paylaşılan diğer kullanıcıların deneyimlerinden gelmektedir.

1. UEBA'lı SIEM araçları

Sadece SIEM araçlarına güvenmek açıklara yol açar. Kimlik avı veya zorlama saldırıları yoluyla elde edilen geçerli kimlik bilgilerini kullanan saldırganlar, kural tabanlı sistemler tarafından tespit edilmeyebilir.

UEBA, kimlik doğrulama kalıplarını analiz ederek ve mevcut olayları tarihsel ve akran temelleriyle karşılaştırarak bu boşluğu doldurur; alışılmadık konumlardan veya cihazlardan yapılan girişleri yakalar.

SIEM'i UEBA ile entegre etmenin faydaları:

Daha fazla veri kaynağı
Daha doğru analiz
Daha uygulanabilir uyarılar
Daha verimli olay müdahalesi

ManageEngine Log360

ManageEngine Log360, SOAR yeteneklerine sahip UEBA entegreli bir SIEM'dir. UEBA modülü, ADAudit Plus, EventLog Analyzer ve Cloud Security Plus ile birlikte eklenebilir.

Temel özellikler:

Anomali kullanıcı ve varlık aktivite analitiği: Kullanıcının nadiren eriştiği ana makinelerden yapılan alışılmadık zamanlarda girişler, tekrarlanan giriş hataları ve dosya silinmeleri gibi alışılmadık aktiviteleri tespit eder.
Anomali raporlama cihazlar ve uygulamalar arasında:
- Windows: başlatma/kapatma olayları, USB aktivitesi, uygulama beyaz listesi, girişler, dosya değişiklikleri, güvenlik duvarı değişiklikleri
- Unix: USB aktivitesi, oturum açmalar, VMware girişleri, dosya transferleri
- Yönlendiriciler: yapılandırma değişiklikleri ve giriş aktivitesi
- Active Directory: girişler, işlem aktivitesi, kullanıcı yönetimi işlemleri
- Microsoft SQL Server: veri değişiklikleri, girişler, şifre değişiklikleri
- FTP sunucuları: dosya transferleri, oturum açmalar, dosya aktivitesi
Skor tabanlı risk değerlendirmesi: İç tehditler, veri sızıntısı, tehlikeye girmiş hesaplar, oturum açma anormallikleri ve bulut/veritabanı/dosya sunucusu anormallikleri olmak üzere beş kategori boyunca kullanıcı ve ana makine başına bir risk skoru görselleştirir
Merkezi tespit konsolu (2026): MITRE ATT&CK haritalı kuralları, UEBA'yı, korelasyonu ve tehdit istihbaratını birleştiren tek bir görünüm. Test ve geliştirici hesaplarından gelen uyarı gürültüsünü azaltmak için kullanıcı, grup ve OU seviyelerinde nesne düzeyinde filtreleme içerir, ayrıca gerçek dünya sinyal metriklerine dayalı kural ayarlaması içgörülerini içerir⁴

IBM Security QRadar SIEM

IBM Security QRadar, kullanıcı davranış analitiği (UBA) içeren bir SIEM platformudur. Her tehdidi takip eder ve ortam genelinde ilgili davranışları ilişkilendirir.

Temel özellikler:

QRadar analitiği: Zafiyetli ağ bileşenlerini tespit etmek için tehdit istihbaratını, ağ aktivitesini ve kullanıcı davranışını analiz eder.
Risk profil oluşturma: Kötü amaçlı site ziyaretleri gibi kriterlere dayalı güvenlik kullanım durumlarına risk atfeder, her olay şiddet ve güvenilirlik açısından puanlanır.
Birleştirilmiş kullanıcı kimlikleri: QRadar'da zaten bulunan olay ve akış verilerini ilişkilendirerek kullanıcı tehdit profilleri oluşturur.
İzlenen üç trafik kategorisi: ağ erişimi ve kimlik doğrulama; proxy, güvenlik duvarı, IPS ve VPN aktivitesi; uç nokta ve SaaS uygulama günlükleri.

Exabeam

Exabeam New-Scale, davranış analitiği (UEBA) çekirdeğinde olan bir güvenlik operasyon platformudur. Mevcut SIEM'lerin (IBM QRadar, Splunk, Microsoft Sentinel, OpenText ArcSight, LogRhythm, McAfee Nitro, Sumo Logic, Google Cloud Pub/Sub) üzerinde bir SIEM artırma katmanı olarak veya New-Scale Fusion aracılığıyla bağımsız bir SIEM ikamesi olarak çalışır.⁵

Temel özellikler:

Kural ve imzasız tespit: Gerçek zamanlı olarak kalıpları ve anormallikleri analiz ederek bilinmeyen ve sıfırıncı gün tehditlerini tespit eder. Otomatik olay zaman çizelgeleri: İlgili güvenlik olaylarını kullanıcılar, IP adresleri ve sistemler arasında bir sorunu izleyen bir zaman çizelgesinde birleştirir.
Dinamik akran gruplamaları: Davranışsal sapmaları bağlamsallaştırmak için benzer varlıkları (aynı departmandan kullanıcılar, aynı sınıftan IoT cihazları) gruplandırır.
Ajan Davranış Analitiği: Exabeam, UEBA'sını insan dışı kimlikler olarak AI ajanlarını izlemek için genişletti; bunu yapan ilk platformdur. Bir ajan işlevinin dışındaki sistemlere eriştiğinde veya alışılmadık hacimlerde hassas veri çektiğinde, platform sapmayı tespit eder ve her eylemin adli bir zaman çizelgesini otomatik olarak oluşturur. Gerçek zamanlı ajan aktivite görünürlüğü için Google Gemini Enterprise ile entegre olur.⁶
Agentic AI Güvenlik panosu: Kuruluş genelinde AI ajan aktivitesi için AI risk durumu, kapsama açıkları ve olgunluk izlemeyi gösteren kuruluşa hazır bir görünüm.

Splunk User Behavior Analytics

Splunk UBA artık yeni bir lisans olarak satın alınamaz. Cisco ve Splunk, UEBA yeteneklerini doğrudan Splunk Enterprise Security (ES) Sürümlerine entegre etmiştir. Mevcut müşteriler, tüm teknik destek, hata düzeltmeleri ve güvenlik güncellemelerinin 10 Aralık 2026'da sona ereceği tarihten önce göç planlamalıdır.⁷

Temel özellikler:

Tehdit incelemesi ve keşfi: Bir saldırı yolu boyunca tehditleri görselleştirir.
Tehdit şiddeti ve tespit geri bildirimi: Kuruluşunuzun süreçleri, varlıkları ve kullanıcı rollerine göre özelleştirilmiş anormallik modelleri için ayrıntılı geri bildirim sağlar.

Temel hususlar (bağımsız UBA, yalnızca mevcut müşteriler için):

Bağımsız ürün, Splunk platformunda yerel olarak çalışmak yerine çeşitli açık kaynak bileşenlerini yeniden paketler. Splunk'tan ham olayları dışa aktarır ve bunları açık kaynak analitik motorlarına yeniden alır, bu da altyapınızın ek arama ve alma yükünü yönetmesi gerektiği anlamına gelir.

2. UEBA'lı DLP araçları

UEBA, DLP araçlarına davranışsal bağlam sağlar. Tek başına bir DLP sistemi hassas bir ek içeren bir e-postayı işaretler, ancak davranışsal temel veri olmadan, bu eylemin o belirli kullanıcı için şüpheli olup olmadığını söyleyemez. UEBA ile sistem, e-postanın normal saatler dışında, alışılmadık bir alıcıya veya anormal bir hacimde gönderilip gönderilmediğini de kontrol eder.

Faydalar:

Davranışsal analiz
İç tehdit tespiti
Bağlamsal sinyaller: kullanıcı konumu, cihaz türü, ağ aktivitesi

Gerçek yaşam örneği: Küresel bir medya ve telekom sağlayıcısı, UEBA'yı DLP ile birleştirerek kötü niyetli olmayan politika ihlallerinin %80'ini otomatik olarak azalttı.

Teramind

Teramind, çalışan, uzaktan kullanıcı ve yüklenici aktivitesini veri sızıntılarını önlemek için izleyen bir DLP ve iç risk platformudur. Uygulamaları, web sitelerini, e-postaları, anlık mesajları, sosyal medyayı, dosya transferlerini, yazıcıları ve ağları takip eder. Yöneticiler kullanıcıları bilgilendirmek, engellemek, oturumu kapatmak veya yönlendirmek için kurallar yapılandırır.

GDPR, HIPAA, PCI DSS ve ISO 27001 uyumluluğunu destekler.

Temel özellikler:

Davranış izleme: Aşırı kişisel internet kullanımını, yetkisiz erişim girişimlerini ve politika ihlallerini tespit eder.
Aktif vs. boş zaman analizi: Kullanıcı başına üretken vs. pasif zaman hakkında raporlar.
Mobil uygulama: Mobil görünürlük için Android panosu. Bulut, Yerel veya Özel Bulut (AWS, Azure) olarak mevcuttur.

Forcepoint Insider Threat

Forcepoint Insider Threat, hükümet ve Fortune 100 ortamlarında 15 yılı aşkın bir süredir dağıtıma sahiptir. İç tehditleri tespit etmek için kullanıcı davranışını (girişler, yazdırma işleri) ve varlık bilgilerini (İK verileri) izler.

Çözüm, kullanıcı davranışını (örn. girişler, yazdırma işleri) ve varlık bilgilerini (örn. İK verileri) izleyebilir.

Temel özellikler:

Puanlama sistemleri: Forcepoint Behavioral Analytics, bireyler hakkında eylemlerine dayalı içgörüler sağlamak için birkaç puanlama sistemi ve analitik kullanır.

Otomatik bildirimler: Çözüm, güvenlik yöneticilerinin belirli çalışan eylemleri için otomatik bildirimler oluşturmasına izin veren ayrıntılı, yapılandırılabilir ayarlar sağlar

Temel hususlar:

Forcepoint Insider Threat, kullanıcı davranışını veri hareketine bağlayarak proaktif güvenlik önlemlerini etkinleştirmede etkilidir. Forcepoint Insider Threat'i şunlar için öneriyoruz:

Geniş izleme yetenekleri talep eden ve daha güçlü bir güvenlik durumu için ürünü diğer Forcepoint araçlarıyla entegre etmek için bütçesi olan büyük şirketler.
İç tehdit geçmişi olan şirketler.

Forcepoint Insider Threat, karmaşık güvenlik ihtiyaçlarını ele almak için sağlam yetenekler sunarken, uygulaması zor olabilir ve mevcut BT altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre olmak için genellikle önemli kaynaklar ve özel uzmanlık gerektirir.

Ayrıca, Forcepoint Insider Threat, üçüncü taraf araçlardan daha fazla Forcepoint ürünleriyle sorunsuz entegrasyon sunar, bu da entegrasyon seçeneklerini Forcepoint ekosistemine zaten bağlı olan kuruluşlar için daha etkili hale getirir.

3. UEBA'lı veri odaklı güvenlik yazılımı

UEBA, veri güvenliği yazılımını şu şekilde zenginleştirir:

Bağlamsal içgörüler: Olay günlüklerine davranışsal veri ekler, böylece bilinmeyen bir cihazdan saat 02.00'de hassas bir veritabanına yapılan bir giriş, iş saatleri sırasında bilinen bir cihazdan yapılan aynı girişten daha yüksek risk olarak puanlanır.
Dinamik tehdit değerlendirmesi: Daha doğru şiddet değerlendirmesi için günlükleri kullanıcı profilleri ve meta verilerle zenginleştirir.
Uyarlanabilir temeller: Yeni kalıplar ortaya çıktıkça modeller sürekli güncellenir, zaman içinde yanlış pozitifleri azaltır.

Faydalar:

Zenginleştirilmiş aktivite günlükleri
Dinamik tehdit değerlendirmeleri
Proaktif risk yönetimi

Cynet

Cynet, olay müdahalesi, saldırı tespiti, UEBA ve XDR'yi birleştirir. Uç noktaları ve ağları izler, şüpheli aktiviteyi analiz eder. Otomatik düzeltme, manuel analist incelemesi yanında mevcuttur.

Dağıtım: Yerel, IaaS, SaaS, hibrit.

Temel özellikler:

Özelleştirilebilir davranışsal temeller: Rol, grup, coğrafya ve çalışma saatlerine göre normal kalıpları tanımlayın.
Otomatik uyarılar ve düzeltme: Şüpheli aktivite üzerine uyarılar gönderir. Tehlikeye girmiş hesapları otomatik olarak engelleyebilir veya inceleme için yükseltebilir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Varonis Data Security Platform

Varonis, hassas veri keşfi, veri erişim yönetişimi, davranışsal anormallik tespiti, GDPR uyumluluk yardımı, olay senaryoları ve adli raporlama dahil olmak üzere veri güvenliği durumu yönetimi (DSPM) sağlar.

Konektör entegrasyonları: Splunk, QRadar, Palo Alto Cortex XSOAR, Google Chronicle SOAR ve diğerleri.

Temel özellikler:

Tehdit avcılığı: Tehditleri proaktif olarak tespit etmek için veri erişimini, kullanıcı aktivitesini ve ağ davranışını izler.
Yönetilen veri tespiti ve müdahalesi (MDDR): Uç noktalardan ziyade veri tehditlerine odaklanır. Veri ile ilgili olayları gerçek zamanlı olarak tespit eder ve müdahale eder.

Temel hususlar:

Varonis, özellikle veri sınıflandırma, erişim yönetişimi ve fidye yazılımı kalıpları gibi anormal dosya aktivitesinde uyarılma için veri odaklı kuruluşlar için doğru seçenektir. Konektörler veya syslog/SNMP üzerinden mevcut SIEM/SOAR'a entegre olur. Dosyalara kimin eriştiğini veya değiştirdiğini takip etmesi gereken güvenlik ekipleri için güçlü bir uyum.

4. UEBA'lı iç risk yönetimi çözümleri

İç risk platformları, güvenilir kullanıcılardan gelen tehditler için özel olarak oluşturulmuştur. UEBA, bu araçlara davranışsal bağlam sağlar: yükseltilmiş erişim istekleri, alışılmadık dosya silmeleri veya gece geç saatlerde yapılan girişler, davranış değiştikçe gelişen bir risk skoruna katkıda bulunur.

Faydalar:

Yönetilen erişim ihlalleri için daha doğru içgörüler
Daha doğru yan hareket tespiti
Bağlam açısından zengin iç tehdit soruşturmaları

Microsoft Defender for Identity

Microsoft Defender for Identity (eski adıyla Azure Advanced Threat Protection / Azure ATP), Active Directory tehditlerine odaklanır.

Toplanan veri:

DNS sorguları dahil olmak üzere etki alanı denetleyicilerine giden/gelen ağ trafiği
Windows güvenlik olay günlükleri
Alt ağlar dahil Active Directory bilgileri
Varlık bilgileri: isimler, e-posta adresleri, telefon numaraları

Temel özellikler:

Uyarı puanlaması: Her kullanıcının belirli bir uyarı üzerindeki etkisini, şiddet, kullanıcı etkisi ve aktivite sıklığına göre puanlayarak gösterir.
Aktivite puanlaması: Bir kullanıcının kendi ve akranlarının davranışsal geçmişine dayalı olarak belirli bir aktiviteyi gerçekleştirme olasılığını tahmin eder.

Temel hususlar:

Defender for Identity, ajanlar etki alanı denetleyicilerine yüklendiği için yerel AD'yi izler. Kötü amaçlı aktiviteye karşı uç nokta koruması için Defender for Endpoint ile entegrasyon gereklidir.

Entegrasyonlar:

Microsoft araçları: Kimlik uyarılarını Microsoft güvenlik ekosistemi genelindeki sinyallerle ilişkilendirir.
SIEM'ler: Bir güvenlik uyarısı tetiklendiğinde herhangi bir SIEM sunucusuna syslog uyarıları gönderir.

UEBA araçlarını uygularken dikkate alınması gereken temel faktörler

1. UEBA araçları uyarır, engellemez

UEBA, potansiyel saldırıları, kötü amaçlı yazılımları, kimlik avını, balık avını, sosyal mühendisliği ve DDoS'u tespit eder ve işaretler, ancak bunları önlemez. Müdahale eylemi güvenlik ekibinden veya entegre platformlardan gelir.

2. UEBA araçları bağımsız değildir

UEBA, mevcut güvenlik sistemleriyle birlikte çalışan bir katmandır. Ağ izleme ve veri güvenliği durumunu geliştirir; bunların yerini almaz.

3. UEBA entegre edildiğinde en iyi şekilde çalışır

Örneğin UEBA'yı yazılım tanımlı sınır (SDP) çözümleriyle eşleştirmek, sınır bağlamı DNS, VPN, web proxy verilerini davranışsal temellere ekler ve SOC analistlerine daha kesin uyarılar sağlar.

Özellik açıklamaları

Satıcılarda bulunan:

Akran grubu analizi, benzer özelliklere sahip kullanıcıları ve ana makineleri tespit etmek ve bunları bir grup olarak sınıflandırmak için makine öğrenimini kullanabilir. Bu, bir kullanıcının davranışının arkasındaki bağlamı tespit etmeye ve bunu ilgili bir akran grubunun davranışıyla karşılaştırmaya yardımcı olur.
Tehdit istihbaratı, şu bilgileri sağlayan ayrıntılı, uygulanabilir tehdit bilgisi sağlar:
- taktiksel istihbarat (gerçek zamanlı)
- operasyonel istihbarat (proaktif)
- stratejik istihbarat (uzak bakış)

UEBA uygulamalarındaki temel ayırt ediciler

Araç	Odak alanı	UEBA kullanımı
UEBA'lı SIEM	Tehditleri tespit etmek için olay ve günlük yönetimi.	Tehditler için gerçek zamanlı olay korelasyonu ve anormallik tespiti.
UEBA'lı DLP	Hassas veri kaybını önleme.	Veri kaybı olaylarına bağlam ekler, niyeti ayırt eder.
UEBA'lı veri odaklı güvenlik	Ortam genelinde veri koruma.	Erişim kontrolü için veri ile davranışsal etkileşimleri izler.
UEBA'lı iç risk yönetimi	İç tehdit azaltma.	Kullanıcılara ve varlıklara davranışlarına dayalı risk skorları atar.

SSS'ler

Kullanıcı ve varlık davranış analitiği, genellikle şunları birleştiren çeşitli analitik yaklaşımlar aracılığıyla anormallik tespiti sağlar:

–temel analitik yöntemleri (örn. imzalar, kalıp eşleştirme ve basit istatistikler kullanan kurallar)
–gelişmiş analitik (örn. denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi).

Satıcılar, kullanıcıların ve diğer varlıkların (ana makineler, uygulamalar, ağ trafiği) aktivitesini değerlendirmek ve olası sorunları (kullanıcıların ve varlıkların düzenli profillerinden ve davranışlarından sapan aktiviteler) tespit etmek için entegre analitik kullanır.

Bu aktivitelerin örnekleri, içeriden gelenlerin veya üçüncü tarafların sistemlere ve verilere anormal erişimini içerir.

UEBA araçları, tüm bağlı veri kaynaklarından günlük ve uyarıları toplar ve bunları kuruluşunuzun varlıklarının (örn. kullanıcılar, ana makineler, IP adresleri ve uygulamalar) zaman içinde ve akran grubu sınırları içinde temel davranışsal profiller oluşturmak için analiz eder.

Bu araçlar daha sonra alışılmadık aktivite hakkında kapsamlı kullanıcı ve varlık içgörülerini sağlamak ve bir varlığın hacklenip hacklenmediğini belirlemenize yardımcı olmak için anormallik tabanlı tehdit tespiti kullanabilir. Bu, SOC'lerin soruşturma ve olay müdahalesini önceliklendirmesine yardımcı olur. Daha fazlası için: Olay müdahale araçları.

Kullanıcı davranış analitiğinden (UBA) farklı olarak, UEBA'nın genişletilmiş bir kapsamı olduğunu unutmayın. UBA yalnızca kullanıcı aktivitesini değerlendirmeye odaklanırken, UEBA hem kullanıcıların hem de ağ varlıklarının davranışlarını kapsar, bunlar şunları içerir:

-ağ cihazları
-yönlendiriciler
-veritabanları

Geleneksel IPS/IDS (saldırı tespit sistemleri) imza tabanlı tespit kullanır ve yeni, bilinmeyen tehditlerin kalıplarını veya göstergelerini tespit edemez.

Saldırganlar şu yollarla bu güvenlik özelliklerini atlayabilir:

-Hizmet reddi
-Dosyasız kötü amaçlı yazılım
-Karmaşıklaştırma (saldırganlar, kötü amaçlı yazılım kodunu değiştirmeyi içeren kod karmaşıklaştırmasını kullanır)
-Sıfırıncı Gün Sömürüleri

Bazı IPS/IDS çözümleri, mevcut ağ verilerini temel trafik kalıplarıyla karşılaştırarak bu sorunu ele alır. Bu yaklaşım daha yapılandırılabilir ve uyarlanabilir saldırı tespitini mümkün kılarken, belirli dezavantajlarla birlikte gelir.

Bu sistemler uygulamak ve bakımlarını yapmak için daha maliyetli ve kaynak yoğun olma eğilimindedir. Ayrıca, yeteneklerine rağmen, IPS/IDS sistemleri kusursuz değildir.

SIEM, SOAR ve UEBA hepsi güvenlik teknolojileridir, ancak her birinin benzersiz özellikleri vardır.

-SIEM, güvenlik olay günlüklerini toplar ve analiz eder.
-SOAR, olay müdahale prosedürlerini otomatikleştirir.
-UEBA, kullanıcı eylemlerini izleyen analitiklerle iç tehditleri tespit eder.

SIEM'ler eski değildir. Siber güvenlikte önemli bir rol oynarlar, ağ genelinde güvenlik olaylarının kapsamlı bir resmini sağlarlar ve erken değerlendirme için verileri hızlı bir şekilde yakalarlar. SIEM'ler, UEBA gibi teknolojilerle eşleştirildiğinde, yeteneklerini geliştirebilir ve daha analitik ve detaylı tehdit tespiti ve müdahalesini mümkün kılabilir.

İncelenen en iyi 9 UEBA entegreli araç
Bir UEBA ürününün şunları yapması gerekir:

-Ağdaki bireysel kullanıcılar ve kaynaklar için temel davranışlar oluşturmak için makine öğrenimini kullanır.

-Kullanıcı davranış kalıplarındaki anormallikleri tespit etmek için ağı, kullanıcıları ve kaynakları izler.

-Olay bilgisi ve düzeltme önerileri veya entegre olay müdahale yetenekleri sağlar.

Daha fazla okuma

Rol tabanlı Erişim Kontrolü (RBAC)

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

Adil Hafa (2026) - "En İyi 9 Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği (UEBA) Aracı". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 26 Mart 2026, kaynak: https://aimultiple.com/ueba-tools [Çevrimiçi Kaynak]

Hafa, A. (2026, 26 Mart). En İyi 9 Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği (UEBA) Aracı. AIMultiple. https://aimultiple.com/ueba-tools

@misc{hafa2026,
  author = {Hafa, Adil},
  title  = {{En İyi 9 Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği (UEBA) Aracı}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ueba-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 26 Mart 2026}
}