2026 Yılında Günümüzün SOC'ları İçin En İyi 16 UEBA Kullanım Alanı
Web ağ geçitleri, güvenlik duvarları , IPS araçları ve VPN'ler gibi geleneksel güvenlik önlemleri, modern siber saldırılara karşı savunma için artık yeterli değil. Saldırganlar, kural tabanlı araçların asla işaretlemediği geçerli kimlik bilgilerini kullanarak düzenli olarak faaliyet gösteriyor.
UEBA sistemleri, makine öğrenimini kullanarak davranışsal temel ölçütler belirleyip sapmaları tespit ederek, insan kullanıcıların yanı sıra kullanıcı olmayan varlıkları da izleyerek bu açığı kapatır. Bu, SOC ekiplerine sıfır güven girişimlerini iyileştiren ve ihlal ile önleme arasındaki süreyi kısaltan davranışsal güvenlik içgörüleri sağlar.
1. Kötü niyetli iç çalışanların tespiti
Kötü niyetli içeriden kişiler, sistemlere ve verilere meşru erişimlerini kötüye kullanarak bir kuruluşa kasıtlı olarak zarar veren kurum içi veya eski çalışanlardır. Faaliyetleri normal operasyonlarla iç içe geçtiği için tespit edilmesi en zor tehditler arasındadırlar.
UEBA, bu bireyleri belirli olayları işaretleyerek değil, davranışsal farklılıkları kendi öz değerlendirme ölçütleri ve akran grubu değerlendirme ölçütleriyle ilişkilendirerek, tek bir kayıt girişinin ortaya çıkaramayacağı kalıpları tespit ederek belirler:
- Kullanıcının veya akran grubunun geçmişteki davranışlarından sapma gösteren içeriden yapılan faaliyetler.
- Şüpheli veya kötü niyetli faaliyet dizileri
- Harici araçlardan (DLP, CASB, EDR) gelen ilişkili uyarılar
İç tehditlerden kaynaklanan maliyetler, 2026 yılında kuruluş başına yıllık 19,5 milyon dolara ulaşarak 2025 yılına göre %12, 2018 yılına göre ise %123 artış gösterdi. İç kaynaklı olaylar artık tüm veri ihlallerinin yaklaşık %30'unu oluşturuyor. Ortalama önleme süresi, yapay zeka destekli davranışsal tespit yatırımlarıyla paralel olarak, 2023 yılındaki 86 günden 2026 yılında 67 güne düştü. 1
Gerçek hayattan bir örnek: Bir CASB API + UEBA çözümü, coğrafi olarak tutarsız konumlarda çok sayıda IP adresi kullanarak kimlik doğrulaması yapan bir içeriden kişiyi tespit etti. Çözüm, herhangi bir açık kural ihlaline değil, davranışsal sapmaya dayanarak "belirli IP bloklarından erişim girişimleri" ve "riskli ülkeler" uyarıları üretti. 2
Sınırlamalar: Siber Strateji Enstitüsü'nün 2026 İç Tehdit Raporu, yüksek etkili olayların giderek daha fazla "düşük gürültülü" teknikler kullandığını belgeliyor: meşru yönetici konsolu komutları, bilgi hırsızlığı tabanlı oturum çerez hırsızlığı ve MFA yardım masası sosyal mühendisliği gibi, veriler kuruluştan ayrılana kadar davranışsal alarmları tetiklemeyen yöntemler. UEBA, tespit için gerekli olmaya devam ediyor, ancak veri sızmasını önlemek için kimlik yönetimi ve anlık erişim kontrolleriyle birleştirilmelidir. 3
2. Kullanıcı hesabı güvenliğinin ihlal edildiğinin tespiti
Geçerli kimlik bilgilerinin çalınarak yetkisiz bir tarafça kullanılması anlamına gelen hesap ele geçirme, kuruluşların karşılaştığı en yaygın saldırı türlerinden biridir. Bu, paylaşılan hesap etkinliğinin tespiti, kimlik bilgisi hırsızlığı ve genel olarak hesap sahtekarlığını içerir.
UEBA, normal davranışı modelleyerek ve sapmaları işaretleyerek, bir hesabın meşru sahibinden başka biri tarafından işletildiğini tespit eder:
- Anormal Active Directory etkinliği
- Devre dışı bırakılan hesaplar aktif hale gelir.
- Olağandışı konumlardan hesap kurtarma
- Sonlandırılmış kullanıcılardan gelen etkinlik
Gerçek hayattan bir örnek: Bir DLP ve UEBA çözümü, kurumsal bir OneDrive örneğinden 2.000'den fazla dosya indiren ve kişisel Google Drive'ına 400'den fazla dosya yükleyen bir kullanıcıyı tespit etti. Tespitler arasında potansiyel hassas dosya aktarımı, kurumsal veri aktarımı, kişisel uygulamalara yüklenen hassas verilerde kullanıcı bazlı bir artış ve sıkıştırılmış bir zaman dilimi içinde indirme hacminde olağandışı bir artış yer alıyordu. 4
3. Cihaz güvenliğinin ihlalinin tespiti
Kötü amaçlı yazılımlarla enfekte olmuş uç noktaların tespiti, ele geçirilmiş hesap kullanım durumundan farklıdır: Kötü amaçlı davranış, belirli bir kullanıcı hesabıyla hiçbir ilişkisi olmayan bir sunucudan kaynaklanabilir. Kötü amaçlı yazılımlar, sistem düzeyindeki süreçleri kullanarak sessizce çalışabilir.
UEBA, ilk enfeksiyonun nasıl bulaştığına bakılmaksızın, davranış tabanlı modelleme yoluyla cihazın güvenliğinin ihlal edildiğini şu değişiklikleri izleyerek tespit eder:
- Cihazlar arasındaki iletişim modelleri
- Cihazın geçmiş kayıtlarında yer almayan harici alan adları veya IP adresleriyle iletişim kurulması.
- Alan adı özellikleri (yeni kayıtlı alan adları, alışılmadık üst düzey alan adları, yüksek entropili alan adları)
Gerçek hayattan bir örnek: Winthrop & Weinstine hukuk firması, siber saldırıları tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için bir UEBA çözümü kullandı. Güvenlik verilerini merkezileştirerek ve IP iletişim modellerini görselleştirerek, firma çevre savunmalarını atlatan sunucu ve cihaz ihlallerini belirledi. 5
4. Yanal hareketin tespiti
Yanal hareket, güvenilir bir kimlik kullanarak ilk erişimi zaten sağlamış olan bir saldırganın, ağ genelinde erişimini sistematik olarak genişletmesini, ayrıcalıklarını yükseltmesini, yeni kaynaklara erişmesini ve veri sızdırma veya fidye yazılımı yayma için konumlanmasını içerir.
UEBA, kullanıcı ve varlık davranış eğilimlerini izleyerek ve aşağıdaki alanlardaki sapmaları belirleyerek yatay hareketi tespit eder:
- Ayrıcalık artış kalıpları
- Kullanıcının normal yetki alanı dışında kalan hassas kaynaklara erişim.
- Sistemler genelinde anormal kimlik doğrulama dizileri
UEBA'nın tespit edebildiği spesifik yanal hareket teknikleri şunlardır:
- Kimlik doğrulama özetini geçme (Pass the hash - PtH): Saldırganın ele geçirdiği kimlik doğrulama özetini kullanarak bir kullanıcının kimliğine büründüğü kimlik bilgisi hırsızlığı türü.
- Kaba kuvvetle giriş denemeleri: hesaplar arasında tekrarlanan başarısız kimlik doğrulama girişimleri.
- Dahili hedefli kimlik avı: şirket içi hesaplar arasında yapılan olağandışı e-posta tabanlı iletişimler.
- SSH ele geçirme: aktif SSH oturumlarının yetkisiz kullanımı
5. Ağ politikası ihlallerinin belirlenmesi
Kuruluşlar, kullanıcı hesabı paylaşımını, veri aktarımını ve cihaz erişimini yönetmek için politikalara güvenir, ancak bu politikaların geniş ölçekte uygulanması zordur. UEBA, aksi takdirde manuel inceleme gerektirecek olan politika ihlallerinin tespitini otomatikleştirir:
- Coğrafi olarak uzak konumlardan eş zamanlı oturum açma işlemleri: UEBA, fiziksel olarak eşleştirilemeyen konumlardan gelen neredeyse eş zamanlı kimlik doğrulama işlemlerini işaretleyerek hesap paylaşımını veya kimlik bilgilerinin ele geçirilmesini gösterir.
- Olağandışı veri aktarımları: UEBA, veri yönetimi politikalarını ihlal eden, yetkisiz ağlara yapılan ani ve büyük veri hareketlerini ve aktarımlarını tespit eder.
- Yetkisiz cihaz bağlantıları: BYOD ortamlarında, ağa erişmeye çalışan bilinmeyen veya kayıtlı olmayan cihazlar kritik olarak işaretlenir.
- RBAC ihlalleri : UEBA, rol bazında erişim modellerini analiz eder ve kullanıcıların tanımlanmış izinlerinin ötesinde dosya veya sistemlere eriştiği durumları belirler.
6. Veri sızıntısının tespiti
Hesaplar ve uç noktalar güvenli görünse bile, veri sızdırma riski mevcuttur çünkü meşru erişime sahip yetkili kullanıcılar yine de veri çalabilir. Bu noktada UEBA (Kullanıcı Deneyimi Tabanlı Analiz) çok önemlidir çünkü standart DLP (Veri Kaybını Önleme) araçları, normal izinleri dahilinde çalışan güvenilir kullanıcılar tarafından yapılan veri sızdırmayı genellikle gözden kaçırır.
UEBA, veri kaybını veya hırsızlığını birden fazla etken üzerinden tespit eder:
- Ağ altyapısı (güvenlik duvarları ve proxy'ler)
- Bulut depolama hizmetleri (kişisel hesaplar, gölge BT)
- Çıkarılabilir depolama aygıtları (USB aygıtları)
- E-posta (alışılmadık miktarda ek dosya, harici alıcılar)
UEBA, her kullanıcı ve rol için "normal" veri aktarım davranışının neye benzediğini belirler ve kullanıcının verilere erişim hakları varsa kural tabanlı bir DLP'nin yakalayamayacağı hacim, hedef, zamanlama ve dosya türü kalıplarındaki anormallikleri işaretler.
7. Ayrıcalıklı erişimin kötüye kullanımının önlenmesi
Sistem yöneticileri, veritabanı yöneticileri ve üst düzey yöneticiler tarafından kullanılan ayrıcalıklı hesaplar, hassas sistemlere geniş erişime sahiptir. Bu hesapların ele geçirilmesi veya kötüye kullanılması, veri ihlalleri, sistem aksamaları veya alan adının tamamen ele geçirilmesi gibi çok büyük sonuçlar doğurur.
UEBA, ayrıcalıklı kullanıcı davranışlarını sürekli olarak izler ve şu durumları işaretler:
- Kullanıcının normal çalışma kapsamı dışında kalan hassas verilere veya sistemlere erişim.
- Olağandışı zamanlardaki faaliyetler (mesai saatleri dışında, hafta sonları, tatillerde)
- Kullanıcının geçmişteki alışkanlıklarından sapma gösteren olağandışı komut dizileri veya yönetimsel işlemler.
- Hesabın yerleşik kullanım kalıplarının ötesine geçen ayrıcalık yükseltme girişimleri
8. Güvenlik uyarılarının otomasyonu ve incelenmesi
SOC ekipleri, kötü amaçlı yazılım önleme, veri kaybı önleme ve ağ erişim kontrolü araçlarından gelen ve verimli bir şekilde önceliklendirme için yeterli bağlam içermeyen yüksek hacimli uyarılar nedeniyle uyarı yorgunluğuyla karşı karşıya kalıyor. Ana bilgisayar, dosya karması, kullanıcı kimliği veya önceki etkinlik zinciri eksik olan uyarılar, olay başına saatlerce süren manuel inceleme gerektiriyor.
UEBA, üçüncü taraf uyarılarını davranışsal bağlamla zenginleştirerek bu sorunu çözüyor ve analistlerin tek bir uyarı kimliği girerek kimin, neyin ve ne zaman olduğuna dair eksiksiz bir tabloya erişmelerini sağlıyor.
2026 yılı itibarıyla, UEBA tarafından oluşturulan risk puanları, yapay zeka ajanlarının ilk inceleme adımlarını gerçekleştirdiği, anormallikleri doğruladığı ve yalnızca yüksek riskli olduğu teyit edilen vakaları insan analistlere ilettiği otomatik, ajan tabanlı SOC iş akışlarına giderek daha fazla entegre ediliyor. WEF Küresel Siber Güvenlik Görünümü 2026 raporuna göre, kuruluşların %77'si siber güvenlik için yapay zekayı benimsemiş durumda ve UEBA risk puanları bu otomatik sistemlerin temel girdilerinden biri. 6
Gerçek hayattan bir örnek: Union Bank, tüm DLP olaylarını bir araya getirmek ve davranışsal temel çizgiler oluşturmak için bir UEBA çözümü devreye aldı. Bu çözüm, bankanın yanlış pozitifleri filtrelemesini ve analistlerin zamanını gerçekten yüksek riskli durumlara odaklamasını sağlayarak soruşturma yükünü önemli ölçüde azalttı. 7
9. Hesap kilitleme soruşturması
Hesap kilitlemeleri, büyük kuruluşlarda idari kaynakları tüketir. Bazı şirketler, yalnızca hesap kilitlemeleri üzerine araştırma yapmak için yılda tam zamanlı bir pozisyon ayırır. UEBA olmadan, kilitlenen her hesabın kullanıcı hatası mı, önbelleğe alınmış kimlik bilgisi çakışması mı yoksa aktif bir saldırı mı olduğunu belirlemek için manuel inceleme gerekir.
UEBA bu incelemeyi aşağıdaki kontrolleri yaparak otomatikleştirir:
- Etki alanı denetleyicisi olay günlükleri, kilitleme kaynağını belirlemek için kullanılır.
- Kullanıcının cihazında önbelleğe alınmış kimlik bilgileri, tekrarlanan kimlik doğrulama hatalarına neden olabilir.
- Kilitleme ile çakışan aktif oturumlar
Bu, olay başına soruşturma süresini saatlerden dakikalara indirir ve analistlere rutin kilitlenmeleri potansiyel hesap ele geçirme girişimlerinden ayıran bir davranış geçmişi sağlar.
10. Hesap oluşturma takibi
İlk etapta ağa sızmayı başaran saldırganlar, kalıcılık mekanizması olarak genellikle yeni hesaplar oluştururlar; ilk ele geçirilen makine onarılsa bile, yeni kimlik bilgileri onları ağda tutar.
UEBA hesap oluşturma faaliyetlerini izler ve şunları tespit eder:
- Normal tedarik iş akışlarının dışında yetkisiz kimlik bilgisi oluşturma
- Çalıntı veya sahte kimlikler kullanan sahte dijital hesaplar
- Yeni hesaplar anında spam göndermek, yatay hareket etmek veya politika ihlalleri için kullanılır.
11. Üçüncü taraf ve tedarik zinciri risk izleme
Üçüncü taraf tedarikçiler, yükleniciler ve ortaklar, normal operasyonların bir parçası olarak kurumsal sistemlere düzenli olarak erişmektedir. Bu erişim gerekli olmakla birlikte, standart çevre güvenlik araçlarıyla izlenmesi zor olan genişletilmiş bir saldırı yüzeyi oluşturmaktadır.
UEBA, üçüncü taraf faaliyetlerini izler ve şunları tespit eder:
- İş ortağının tanımladığı kapsamın ötesinde yetkisiz erişim girişimleri
- Üçüncü taraf hesaplardan veri sızdırma kalıpları
- Bir yüklenici hesabının ele geçirildiğini gösteren davranışsal anormallikler
Gerçek hayattan bir örnek: Avrupa'nın en büyük özel demiryolu yük taşımacılığı şirketi Lineas, analistlerin odağını ham log incelemesinden davranışsal tedarik zinciri analitiğine kaydırmak için bir UEBA çözümü devreye aldı. Bu çözüm, daha önce kör noktalar olan sunuculara, hesaplara, ağ trafiğine ve veri depolarına görünürlük sağladı. 8
12. İçeriden kaynaklanan risk izleme
İçeriden kaynaklanan risk, hem kötü niyetli hem de ihmalkar davranışları kapsar. UEBA, kullanıcıların BT sistemleriyle düzenli olarak nasıl etkileşim kurduğunu yakalar ve analiz eder, "normal"in neye benzediğini belirler ve daha fazla araştırma için sapmaları rapor eder.
2026 yılına ait güncel veriler: İçeriden kaynaklanan olayların %55'i kötü niyetten ziyade ihmalden kaynaklanmaktadır ve kuruluşlar yılda ortalama 14,5 içeriden kaynaklı olay yaşamaktadır. 9 UEBA, riskin artmasına, olağandışı çalışma saatlerine, yeni dosya erişim modellerine ve iletişim davranışındaki değişikliklere işaret eden davranışsal değişiklikleri, bu modellerin olaylara dönüşmesinden önce uyarır.
Bu, SOC ekiplerine kuruluş genelindeki kullanıcı etkinliği analizlerine genel bir bakış sağlar ve yalnızca reaktif olmaktan ziyade proaktif bir iç tehdit risk yönetimini destekler.
13. Yazılım ve donanım arızalarının tahmin edilmesi
UEBA'nın davranışsal temel belirleme yaklaşımı, altyapı sağlığına da uzanarak operasyon ekiplerine yaklaşan arızalar konusunda erken uyarı sağlıyor.
- Yazılım: UEBA, uygulama günlüklerini ve yanıt sürelerini toplar ve analiz eder. Geçmişte çökmelerden önce artan hata oranları veya işlem yanıt süreleri tespit ederse, kesinti gerçekleşmeden önce bir yazılım sorunu uyarısı gönderir.
- Donanım: UEBA, sunucularda, depolama sistemlerinde ve ağ ekipmanlarında CPU kullanımını, bellek tüketimini ve ağ trafiğini izler. Belirlenen işletim profillerinden ani artışlar veya sapmalar, donanım sorunu uyarılarını tetikler ve reaktif olay müdahalesi yerine proaktif bakım yapılmasını sağlar.
14. GDPR uyumluluğuna riayet etmek
GDPR: AB'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği, işletmelerin kişisel verilere kimin eriştiğini, bunların nasıl kullanıldığını ve ne zaman silindiğini açıklamalarını gerektirir. UEBA, kullanıcı etkinliğini ve kişisel verilere erişimi sürekli olarak izleyerek, denetim kayıtlarını tutarak ve yetkisiz erişimi tespit ederek GDPR uyumluluğunu destekler.
AB Yapay Zeka Yasası: AB Yapay Zeka Yasası, hükümlerinin çoğu için 2 Ağustos 2026'da tam olarak yürürlüğe giriyor. Yüksek riskli yapay zeka sistemleri kullanan kuruluşlar, sürekli izleme, yapay zeka sistemi etkileşimlerinin eksiksiz denetim kaydı, şeffaflık yükümlülükleri ve piyasa sonrası izleme planları uygulamak zorundadır. UEBA'nın davranışsal izleme ve denetim izi yetenekleri, özellikle yapay zeka ajanı faaliyetlerinin kaydedilmesi ve izlenmesi yükümlülüğü olmak üzere, bu gereksinimleri doğrudan desteklemektedir. 10
15. Sıfır güvenliğe dayalı güvenlik yaklaşımını sürdürmek
Sıfır güven mimarisi, "asla güvenme, her zaman doğrula" ilkesine dayanır ve ağ genelindeki tüm kullanıcılar, cihazlar, varlıklar ve kuruluşlar hakkında her zaman tam görünürlük gerektirir.
UEBA, statik erişim kontrollerinin sağlayamadığı davranışsal zekayı sunarak sıfır güven yaklaşımının temel bir unsurudur: kullanıcıların ve varlıkların yalnızca izin verilenleri değil, gerçekte ne yaptıklarına dair gerçek zamanlı bilgi sağlar. UEBA, yerleşik kalıplarının dışında erişim arayan cihazları, haklarını aşmaya çalışan kullanıcıları ve daha önce güvenilen bir kimliğin tehlikeye girmiş olabileceğini gösteren davranış değişikliklerini işaretler.
16. Yapay Zeka Ajan Davranışının İzlenmesi (2026'da Yeni)
2026'nın en önemli yeni UEBA kullanım alanı, davranışsal analitiğin yapay zeka ajanlarına , yardımcı pilotlara, RPA botlarına ve kurumsal kimlik bilgileriyle çalışan diğer otomatik sistemlere genişletilmesidir.
Veri depolarına erişen, API çağrıları yapan, iş akışlarını yürüten ve iş sistemleriyle etkileşim kuran yapay zeka ajanları, insan kullanıcılarına çok benzer şekillerde davranır. Güvenliği ihlal edilmiş veya kapsam dışı bir yapay zeka ajanı, herhangi bir insan içeriden bilgi sızdırıcısından çok daha hızlı bir şekilde, makine hızında veri sızdırabilir. Ancak 2026 tarihli bir içeriden bilgi sızdırma riski raporuna göre, kuruluşların yalnızca %19'u şu anda yetkilendirilmiş yapay zeka ajanlarını içeriden bilgi sızdıran kişiler olarak değerlendiriyor; bu da aktif olarak yeterince izlenmeyen bir tehdit yüzeyi anlamına geliyor. 11
Exabeam, Ocak 2026'da, UEBA'nın davranışsal temel belirleme prensiplerini doğrudan yapay zeka ajan faaliyetlerine uygulayan ilk ticari olarak kullanılabilir yetenek olan Ajan Davranış Analitiği'ni (ABA) piyasaya sürdü. Bir ajan işlevsel kapsamının dışındaki sistemlere eriştiğinde, alışılmadık miktarda hassas veri okuduğunda veya yerleşik kalıbıyla tutarsız API çağrıları yaptığında, ABA bunu işaretler ve otomatik olarak adli bir zaman çizelgesi oluşturur. 12
2026 yılında yapay zeka ajanlarını uygulamaya koyacak kuruluşlar, UEBA kapsamlarını aşağıdaki alanları da içerecek şekilde genişletmelidir:
- Ajanlar için davranışsal temel belirleme: bir ajanın hangi API'leri çağırdığını, hangi verilere eriştiğini ve hangi hacimlerde eriştiğini tanımlayın.
- Sapma tespiti: Bir ajanın beklenen işlevinin dışında sistemlere eriştiğinde uyarı işareti.
- Adli zaman çizelgeleri: Bir ajan anormalliği tespit edildiğinde eylem dizisini otomatik olarak yeniden oluşturur.
- Kimlik doğrulama yönetimi: Yapay zeka ajanlarının kimlik bilgilerine, ayrıcalıklı insan hesaplarına uygulanan aynı denetim uygulanacaktır.
Açık kaynaklı UEBA araçları
Alet | İşlevsellik |
|---|---|
OpenUBA | Makine öğrenimi ve davranışsal profil oluşturma modellerini kullanarak anormal davranışları tespit etmek için kayıt dosyalarını alır ve analiz eder. |
Graylog | Sunuculardan logları toplar ve arayüzü aracılığıyla makine öğrenimine dayalı anormallik tespiti uygular. |
Wazuh | Tehdit tespiti ve anormallik analizi için telemetri verilerini izler. |
Apache-Metron | Büyük veri platformları aracılığıyla güvenlik telemetrisine ilişkin gerçek zamanlı bilgiler sağlar. |
HELK | ELK yığını ve Apache Spark kullanarak gerçek zamanlı veri analizi ile tehdit avlama yetenekleri sağlar. |
Apache-Spot | Şüpheli kullanıcı veya kuruluş faaliyetlerini gösteren ağ trafiği anormalliklerini tespit eder. |
Daha fazla bilgi için: Açık kaynaklı UEBA araçları .
UEBA ve SIEM karşılaştırması
- SIEM , kullanıcı veya varlık davranışından ziyade güvenlik olay verilerine odaklanır. Bu, SIEM'in güvenlik günlüklerinden, güvenlik duvarı günlüklerinden, saldırı önleme günlüklerinden ve ağ trafiğinden veri topladığı ve analiz ettiği anlamına gelir; oysa UEBA, kullanıcı ve varlıkla ilgili kaynakları ve çeşitli günlükleri kullanır.
SIEM'in temel kullanım alanı gerçek zamanlı güvenlik izleme, olay ilişkilendirme, olay tespiti ve müdahalesidir .
- UEBA, içeriden gelen tehditleri, hesap ihlallerini, ayrıcalık suistimallerini ve diğer anormal davranışları veya veri aktarım faaliyetlerini tespit edebilir. UEBA, "normal" davranış temellerini oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları ve istatistiksel modelleme kullanırken, SIEM kural tabanlı korelasyon ve örüntü tanıma yöntemlerini kullanır.
UEBA, kullanıcı ve varlık davranış analizini iyileştirmek için SIEM sistemlerine de entegre edilebilir ve SIEM çözümleri sıklıkla UEBA yeteneklerini modül olarak sunar. ManageEngine Log360 veya Sentinel gibi bazı satıcılar, tek bir çözümde SIEM ve UEBA yetenekleri sağlayan birleşik SIEM ürünleri sunmaktadır .
SSS'ler
Bir UEBA sistemi, kullanıcı ve ağ etkinliğini izleyerek siber güvenlik tehditlerini belirler ve bunlara yanıt verir. Anormal davranışları, yanlış yapılandırmaları ve potansiyel güvenlik açıklarını tespit etmeye yardımcı olarak güvenlik ekiplerinin sistemlerini güvence altına almak için gerekli adımları atmalarını sağlar.
Gartner, UEBA'nın (kullanıcı ve varlık davranış analizi) üç temel direğini şu şekilde tanımlar:
1. Kullanım senaryoları: UEBA sistemleri, birden fazla kullanım senaryosunda kullanıcı ve varlık faaliyetlerindeki sapmaları izlemeli, tespit etmeli ve bunlara ilişkin uyarı vermelidir .
2. Veri kaynakları: UEBA sistemleri, BT ortamında doğrudan aracı yazılımlar dağıtmadan, genel veri depolarından veya SIEM aracılığıyla veri alabilmelidir.
3. Analitik: Anormallikleri tespit etmek için UEBA, istatistiksel modeller ve makine öğrenimi gibi çeşitli analitik araçlar kullanır.
UEBA araçları, bağlı tüm veri kaynaklarından günlükleri ve uyarıları toplar ve bunları analiz ederek kuruluşunuzun varlıklarının (örneğin, kullanıcılar, sunucular, IP adresleri ve uygulamalar) zaman içinde ve eş gruplar genelinde temel davranış profillerini oluşturur.
Bu araçlar, anormallik tabanlı tehdit tespitinden yararlanarak, olağandışı faaliyetlere ilişkin kapsamlı kullanıcı ve varlık içgörüleri sağlayabilir ve bir varlığın saldırıya uğrayıp uğramadığını belirlemenize yardımcı olabilir. Bu, güvenlik operasyon merkezlerinin (SOC) soruşturma ve olay müdahalesini önceliklendirmesine yardımcı olur. Daha fazla bilgi için: Olay müdahale araçları .
Kullanıcı davranış analizi (UBA)'nın aksine, UEBA'nın daha geniş bir kapsamı olduğunu unutmayın. UBA yalnızca kullanıcı etkinliğini değerlendirmeye odaklanırken, UEBA aşağıdakiler de dahil olmak üzere hem kullanıcıların hem de ağ varlıklarının davranışlarını kapsar:
-ağ aygıtları
-yönlendiriciler
-veritabanları
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.