Bugünün SOCs'leri İçin En İyi 16 UEBA Kullanım Durumu
Geleneksel güvenlik önlemleri, web ağ geçitleri, güvenlik duvarları, IPS araçları ve VPN'ler gibi, modern siber saldırılara karşı savunmak için artık yeterli değildir. Saldırganlar, kural tabanlı araçların asla işaret etmediği geçerli kimlik bilgileriyle çalışır.
UEBA sistemleri, makine öğrenimini kullanarak davranışsal temeller oluşturur ve sapmaları tespit ederek bu boşluğu, insan kullanıcıların yanı sıra kullanıcı olmayan varlıkları izleyerek giderir. Bu, SOC ekiplerine SOC ekiplerine sıfır güven girişimlerini iyileştiren ve tehlikeye atılma ile içerme arasındaki süreyi azaltan davranışsal güvenlik içgörüleri sağlar.
1. Kötü niyetli iç tehditlerin tespit edilmesi
Kötü niyetli iç tehditler, sistemlere ve verilere yasal erişimlerini kötüye kullanarak bir organizasyona kasıtlı olarak zarar veren mevcut veya eski çalışanlardır. Etkinlikleri normal operasyonlarla iç içe geçtiği için tespit edilmesi en zor tehditler arasındadırlar.
UEBA, bu bireyleri belirli olayları işaretleyerek değil, tek bir günlük girdisinin ortaya çıkarmayacağı kalıpları ortaya çıkaran kendi temellerine ve akran grubu temellerine karşı davranışsal varyansları ilişkilendirerek tanımlar:
- Kullanıcının veya akran grubunun tarihsel davranışından sapan iç tehdit faaliyetleri
- Şüpheli veya kötü niyetli aktivite dizileri
- Dış araçlardan (DLP, CASB, EDR) ilişkili uyarılar
İç tehdit maliyetleri, 2026'da organizasyon başına yıllık 19,5 milyon dolara ulaştı, 2025'ten %12 artışla, 2018'den beri %123 artış. İç olaylar artık tüm veri ihlallerinin yaklaşık %30'unu oluşturuyor. Ortalama içerme süresi, 2023'teki 86 günden 2026'da 67 güne düştü, bu da yapay zeka destekli davranışsal tespitlere yapılan yatırımla ilişkili.1
Gerçek yaşam örneği: Bir CASB API + UEBA çözümü, coğrafi olarak tutarsız konumlarda çok sayıda IP adresi kullanarak kimlik doğrulayan bir iç tehdidi tespit etti. Çözüm, herhangi bir açık kural ihlali yerine davranışsal sapmaya dayalı olarak "belirli IP bloklarından erişim denemeleri" ve "riskli ülkeler" uyarıları oluşturdu.2
Sınırlamalar: Siber Strateji Enstitüsü'nün 2026 İç Tehdit Raporu, yüksek etkili olayların giderek artan şekilde "düşük gürültülü" teknikler kullandığını belgelemektedir: yasal admin konsol komutları, infostealer tabanlı oturum cookie'ler hırsızlığı ve MFA yardım masası sosyal mühendisliği, veri organizasyondan ayrılmadan önce davranışsal alarmları tetiklemez. UEBA tespit için hala gereklidir ancak sızıntının gerçekleşmeden önce önlenmesi için kimlik yönetimi ve zamanında erişim kontrolleri ile birleştirilmelidir.3
2. Kullanıcı hesabı tehlikeye atılmasının tespit edilmesi
Geçerli kimlik bilgilerinin çalınması ve yetkisiz bir taraf tarafından kullanılması olan hesap tehlikeye atılması, organizasyonların karşılaştığı en yaygın saldırı desenlerinden biridir. Bu, paylaşılan hesap etkinliğini, kimlik bilgisi doldurmayı ve genel hesap dolandırıcılığını tespit etmeyi içerir.
UEBA, bir hesabın yasal sahibinden başka biri tarafından işletildiğini, normal davranışı modelleyerek ve sapmaları işaretleyerek tespit eder:
- Anomalous Active Directory etkinliği
- Devre dışı bırakılan hesapların aktif hale gelmesi
- Önemsiz konumlardan hesap kurtarma
- İşten çıkarılan kullanıcılardan gelen etkinlik
Gerçek yaşam örneği: Bir DLP & UEBA çözümü, kurumsal bir OneDrive örneğinden 2.000'den fazla dosya indiren ve kişisel bir Google Drive'a 400'den fazla dosya yükleyen bir kullanıcıyı tespit etti. Tespitler, potansiyel hassas dosya hareketi, kurumsal veri hareketi, kişisel uygulamalara yüklenen hassas verilerde kullanıcı tabanlı bir artış ve sıkıştırılmış bir zaman penceresi içindeki alışılmadık bir indirme hacmi artışını içerdi. 4
3. Cihaz tehlikeye atılmasının tespit edilmesi
Malware ile enfekte uç noktaların tespit edilmesi, tehlikeye atılmış hesap kullanım durumundan farklıdır: kötü niyetli davranış, belirli bir kullanıcı hesabıyla herhangi bir ilişki olmadan bir hosttan kaynaklanabilir. Malware, sistem düzeyi işlemlerini sessizce kullanabilir.
UEBA, başlangıç enfeksiyonunun nasıl iletildiğinden bağımsız olarak, davranış tabanlı modelleme yoluyla cihaz tehlikeye atılmasını tespit eder, değişiklikleri izleyerek:
- Cihazlar arasındaki iletişim kalıpları
- Cihazın tarihsel temelinde olmayan dış alanlar veya IP adresleriyle iletişim
- Alan özellikleri (yeni kayıtlı alan adları, alışılmadık TLD'ler, yüksek entropili alan adları)
Gerçek yaşam örneği: Hukuk firması Winthrop & Weinstine, siber saldırıları tespit etmek ve yanıt vermek için bir UEBA çözümü kullandı. Güvenlik verilerini merkezileştirerek ve IP iletişim kalıplarını görselleştirerek, firma, çevre savunmalarını atlatan host ve cihaz tehlikelerini tespit etti.5
4. Yan hareketin tespit edilmesi
Yan hareket, zaten güvenilir bir kimlik kullanarak ilk erişimi kazanan ve ağ boyunca erişimlerini sistematik olarak genişleten, ayrıcalıkları artıran, yeni kaynaklara erişen ve veri sızıntısı veya fidye yazılımı dağıtımı için konumlanan bir saldırganı içerir.
UEBA, kullanıcı ve varlık davranış trendlerini izleyerek ve aşağıdakilerdeki sapmaları tanımlayarak yan hareketi tespit eder:
- Ayrıcalık yükseltme kalıpları
- Kullanıcının normal kapsamı dışındaki hassas kaynaklara erişim
- Sistemler arasında anormal kimlik doğrulama dizileri
UEBA'nın tespit edebileceği belirli yan hareket teknikleri şunlardır:
- Hash ile geçiş (PtH): bir saldırganın bir kullanıcıyı taklit etmek için ele geçirilmiş bir kimlik doğrulama hash'ini kullandığı kimlik bilgisi hırsızlığı
- Kaba kuvvet girişleri: hesaplar arasında tekrarlayan başarısız kimlik doğrulama denemeleri
- İç hedefli kimlik avı: iç hesaplar arasında alışılmadık e-posta tabanlı iletişimler
- SSH gası: aktif SSH oturumlarının yetkisiz kullanımı
5. Ağ politika ihlallerinin belirlenmesi
Organizasyonlar, kullanıcı hesap paylaşımını, veri hareketini ve cihaz erişimini yönetmek için politikalara güvenir, ancak bu politikaları ölçekli olarak uygulamak zordur. UEBA, aksi takdirde manuel inceleme gerektirecek politika ihlallerinin tespitini otomatikleştirir:
- Coğrafi olarak uzak konumlardan eşzamanlı girişler: UEBA, fiziksel olarak uzlaştırılamayan konumlardan neredeyse eşzamanlı kimlik doğrulamaları işaretler, hesap paylaşımını veya kimlik bilgisi tehlikeye atılmasını gösterir.
- Alışılmadık veri transferleri: UEBA, veri yönetişim politikalarını ihlal eden, yetkisiz ağlara ani, büyük veri hareketlerini ve transferlerini tespit eder.
- Yetkisiz cihaz bağlantıları: BYOD ortamlarında ağa erişmeye çalışan bilinmeyen veya kayıtsız cihazlar kritik olarak işaretlenir.
- RBAC ihlalleri: UEBA, rol başına erişim kalıplarını analiz eder ve kullanıcıların tanımlanmış izinlerinin ötesinde dosyalara veya sistemlere eriştiğini belirler.
6. Veri sızıntısının tespit edilmesi
Hesaplar ve uç noktalar tehlikeye atılmamış görünse bile veri sızıntısı bir risktir, çünkü yasal erişime sahip yetkili kullanıcılar hala veri çalabilir. UEBA burada gereklidir çünkü standart DLP araçları, genellikle normal izinleri içinde çalışan güvenilir kullanıcılar tarafından yapılan sızıntıyı kaçırır.
UEBA, çoklu vektörler üzerinden veri kaybını veya hırsızlığını tespit eder:
- Ağ altyapısı (güvenlik duvarları ve proxy'ler)
- Bulut depolama hizmetleri (kişisel hesaplar, gölge BT)
- Kaldırılabilir depolama (USB cihazlar)
- E-posta (alışılmadık ek hacimleri, dış alıcılar)
UEBA, her kullanıcı ve rol için "normal" veri transferi davranışının nasıl göründüğünü belirler, kural tabanlı bir DLP'nin kullanıcı verinin erişim haklarına sahipse yakalamayacağı hacim, hedef, zamanlama ve dosya tipi kalıplarındaki anomaliyi işaretler.
7. Ayrıcalıklı erişim kötüye kullanımının önlenmesi
Sistem yöneticileri, DBA'lar ve yöneticiler tarafından kullanılan ayrıcalıklı hesaplar, hassas sistemlere geniş erişime sahiptir. Tehlikeye atılmaları veya kötüye kullanılmaları orantısız sonuçlar taşır: veri ihlalleri, sistem kesintisi veya tam alan tehlikeye atılması.
UEBA, ayrıcalıklı kullanıcı davranışını sürekli izler ve şunları işaretler:
- Kullanıcının normal operasyonel kapsamı dışındaki hassas verilere veya sistemlere erişim
- Alışılmadık zamanlarda etkinlik (mesai saatleri dışı, hafta sonları, tatiller)
- Kullanıcının tarihsel temelinden sapan alışılmadık komut dizileri veya idari işlemler
- Hesabın kurulu kullanım kalıplarının ötesine geçen ayrıcalık yükseltme girişimleri
8. Güvenlik uyarısı otomasyonu ve soruşturması
SOC ekipleri, anti-malware, DLP ve ağ erişim kontrol araçlarından yeterli bağlamdan yoksun, verimli triaj için yetersiz olan yüksek uyarı hacimlerinden uyarı yorgunluğu yaşar. Host, dosya hash'i, kullanıcı kimliği veya önceki etkinlik zincirini eksik olan uyarılar, olay başına saatlerce manuel soruşturma gerektirir.
UEBA, bunu üçüncü taraf uyarılarını davranışsal bağlamla zenginleştirerek çözer, analistlerin tek bir uyarı kimliği girerek kim, ne ve ne zaman'ın tam resmine erişmesini sağlar.
2026 itibarıyla, UEBA tarafından oluşturulan risk skorları, giderek otomatik, ajanlı SOC iş akışlarına beslenmektedir; AI ajanları ilk soruşturma adımlarını gerçekleştirir, anomaliyi doğrular ve yalnızca onaylanmış yüksek riskli durumları insan analistlere iletir. WEF Global Siber Güvenlik Görünümü 2026, organizasyonların %77'sinin siber güvenlik için AI'ı benimsediğini rapor ediyor ve UEBA risk skorları bu otomatik sistemlere birincil girdidir.6
Gerçek yaşam örneği: Union Bank, tüm DLP olaylarını toplamak ve davranışsal temeller oluşturmak için bir UEBA çözümü kullandı. Çözüm, bankanın yanlış pozitifleri filtrelemesine ve analistlerin zamanını gerçekten yüksek riskli durumlara odaklanmasına olanak tanıdı, soruşturma yükünü önemli ölçüde azalttı.7
9. Hesap kilitleme soruşturması
Hesap kilitlemeleri, büyük organizasyonlarda idari kaynakları tüketir. Bazı şirketler, yalnızca hesap kilitlemeleri üzerine araştırma yapmak için yıllık tam zamanlı bir pozisyon ayırır. UEBA olmadan, her kilitli hesap, bir kullanıcı hatası mı, önbelleğe alınmış kimlik bilgisi çakışması mı yoksa aktif bir saldırı mı olduğunu belirlemek için manuel inceleme gerektirir.
UEBA, bunu şunları kontrol ederek soruşturmayı otomatikleştirir:
- Kilitleme kaynağını belirlemek için alan denetleyicisi olay günlükleri
- Tekrarlayan kimlik doğrulama hatalarını tetikleyebilecek kullanıcının cihazındaki önbelleğe alınmış kimlik bilgileri
- Kilitleme ile çakışan aktif oturumlar
Bu, soruşturma süresini olay başına saatlerden dakikalara indirir ve analistlere rutin kilitlemeleri potansiyel hesap gaspından ayıran bir davranışsal geçmiş sağlar.
10. Hesap oluşturma izleme
İlk bir ayak kazanan saldırganlar, genellikle kalıcılık mekanizması olarak yeni hesaplar oluşturur; orijinal olarak tehlikeye atılan makine düzeltilse bile, yeni kimlik bilgileri onları ağda tutar.
UEBA, hesap oluşturma etkinliğini izler ve şunları tespit eder:
- Normal tedarik iş akışlarının ötesinde yetkisiz kimlik bilgisi oluşturma
- Çalınmış veya sentetik kimlikler kullanarak sahte dijital hesaplar
- Yeni hesapların hemen spam, yan hareket veya politika ihlalleri için kullanılması
Tercih edilen kaynak olarak ekle11. Üçüncü taraf ve tedarik zinciri riski izleme
Üçüncü taraf tedarikçiler, müteahhitler ve ortaklar, normal operasyonların bir parçası olarak kurumsal sistemlere düzenli olarak erişir. Bu erişim gereklidir ancak standart çevre araçlarıyla izlenmesi zor genişletilmiş bir saldırı yüzeyi oluşturur.
UEBA, üçüncü taraf etkinliğini izler ve şunları tespit eder:
- Ortağın tanımlanmış kapsamının ötesinde yetkisiz erişim girişimleri
- Üçüncü taraf hesaplardan veri sızıntısı kalıpları
- Müteahhit hesabının tehlikeye atıldığını gösteren davranışsal anomali
Gerçek yaşam örneği: Avrupa'nın en büyük özel demiryolu yük şirketi Lineas, analist odakını ham günlük incelemesinden davranışsal tedarik zinciri analizine kaydırmak için bir UEBA çözümü kullandı. Çözüm, daha önce kör noktalar olan hostlar, hesaplar, ağ trafiği ve veri depolarına görünürlük sağladı.8
12. İç risk izleme
İç risk, hem kötü niyetli hem de ihmalkar davranışı kapsar. UEBA, kullanıcıların IT sistemleriyle nasıl düzenli olarak etkileşime girdiğini yakalar ve analiz eder, "normal"in nasıl göründüğünü belirler ve daha fazla soruşturma için sapmaları rapor eder.
2026 güncel verileri: İç olayların %55'i kötü niyetli niyetten ziyade ihmalkarlıktan kaynaklanıyor ve organizasyonlar yılda ortalama 14,5 iç kaynaklı olay yaşadı.9 UEBA, bu kalıplar olaylara tırmanmadan önce artan risk, alışılmadık çalışma saatleri, yeni dosya erişim kalıpları, iletişim davranışındaki değişiklikleri gösterebilecek davranışsal değişiklikleri işaretler.
Bu, SOC ekiplerine organizasyon genelinde kullanıcı aktivite analitiğine genel bir bakış sağlar ve proaktif yerine salt reaktif iç risk yönetimini destekler.
13. Yazılım ve donanım arızalarının tahmini
UEBA'nın davranışsal temel oluşturması, altyapı sağlığına da yayılır, operasyon ekiplerine yaklaşan arızalar için erken uyarı verir.
- Yazılım: UEBA, uygulama günlüklerini ve yanıt sürelerini toplar ve analiz eder. Artan hata oranlarını veya tarihsel olarak çöküşleri önceden gören işlem yanıt sürelerini tespit ederse, kesinti gerçekleşmeden önce bir yazılım sorunu uyarısı gönderir.
- Donanım: UEBA, sunucularda, depolama sistemlerinde ve ağ ekipmanlarında CPU kullanımı, bellek tüketimi ve ağ trafiğini izler. Belirlenmiş çalışma profillerinden sapmalar veya sıçramalar, reaktif olay yanıtı yerine proaktif bakım sağlayarak donanım sorunu uyarılarını tetikler.
14. GDPR uyumluluğuna uyma
GDPR: AB'nin Genel Veri Koruma Tüzüğü, girişimlerin kimin kişisel verilere eriştiğini, nasıl kullanıldığını ve ne zaman silindiğini hesaplamasını gerektirir. UEBA, kullanıcı etkinliğini ve kişisel verilere erişimi sürekli izleyerek, denetim izlerini koruyarak ve yetkisiz erişimi tespit ederek GDPR uyumluluğunu destekler.
AB Yapay Zeka Yasası: AB Yapay Zeka Yasası, çoğu hüküm için 2 Ağustos 2026'da tam uygulamaya girer. Yüksek riskli AI sistemleri dağıtan organizasyonlar, sürekli izleme, AI sistem etkileşimlerinin tam denetim günlüğünü, şeffaflık yükümlülüklerini ve pazar sonrası izleme planlarını uygulamalıdır. UEBA'nın davranışsal izleme ve denetim izi yetenekleri, özellikle AI ajan etkinliğini günlüğe kaydetme ve izleme yükümlülüğü olmak üzere bu gereksinimleri doğrudan destekler.10
15. Sıfır güven güvenliğini sürdürme
Sıfır güven mimarisi, "asla güvenme, her zaman doğrula" ilkesiyle çalışır, ağ genelindeki tüm kullanıcılar, cihazlar, varlıklar ve varlıklara her zaman tam görünürlük gerektirir.
UEBA, statik erişim kontrollerinin sağlayamadığı davranışsal zekayı sağladığı için sıfır güvenin temel bir sağlayıcısıdır: kullanıcıların ve varlıkların aslında ne yaptıklarına dair gerçek zamanlı içgörü, sadece ne yapmaya izin verildiklerine dair değil. UEBA, belirlenmiş kalıplarının ötesinde erişim arayan cihazları, haklarını aşmaya çalışan kullanıcıları ve daha önce güvenilir bir kimliğin tehlikeye atıldığını gösteren davranışsal değişiklikleri işaretler.
16. AI Ajan Davranışını İzleme (2026'da Yeni)
2026'nın en önemli yeni UEBA kullanım durumu, davranışsal analitiğin AI ajanlarına, copilotslara, RPA botlarına ve kurumsal kimlik bilgileriyle çalışan diğer otomatik sistemlere uzatılmasıdır.
Veri depolarına erişen, API çağrıları yapan, iş akışlarını yürüten ve iş sistemleriyle etkileşime giren AI ajanları, insan kullanıcılarla yakından paralel davranışlar sergiler. Tehlikeye atılmış veya kapsam dışı bir AI ajanı, herhangi bir insan iç tehditten çok daha hızlı olan makine hızında veri sızdırabilir. Ancak 2026 iç risk raporuna göre, organizasyonların yalnızca %19'u şu anda kimlik bilgileriyle AI ajanlarını iç tehdit olarak ele alıyor, bu da aktif olarak az izlenen bir tehdit yüzeyi yapıyor.11
Exabeam, Ocak 2026'da Ajan Davranış Analitiği (ABA) başlattı; AI ajan etkinliğine doğrudan UEBA'nın davranışsal temel oluşturma ilkelerini uygulayan ilk ticari olarak kullanılabilir yetenek. Bir ajan işlevsel kapsamının ötesinde sistemlere eriştiğinde, alışılmadık hacimlerde hassas veri okuduğunda veya kurulu kalıbıyla tutarsız API çağrıları yaptığında, ABA bunu işaretler ve otomatik olarak adli bir zaman çizelgesi oluşturur.12
2026'da AI ajanları uygulayan organizasyonlar, UEBA kapsamını şunları içerecek şekilde genişletmelidir:
- Ajanlar için davranışsal temel oluşturma: bir ajanın hangi API'leri çağırdığını, hangi verilere eriştiğini ve hangi hacimlerde olduğunu tanımlayın
- Sapma tespiti: bir ajanın beklenen işlevinin ötesinde sistemlere eriştiğinde işaretleyin
- Adli zaman çizelgeleri: bir ajan anomalisı tespit edildiğinde eylemlerin dizisini otomatik olarak yeniden oluşturun
- Kimlik bilgisi yönetişimi: AI ajan kimlik bilgilerini, ayrıcalıklı insan hesaplarına uygulanan aynı denetimle ele alın
Açık kaynak UEBA araçları
Daha fazla oku: Açık kaynak UEBA araçları.
UEBA vs SIEM
- 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, UEBA'nın ise kullanıcı ve varlık ile ilgili kaynakları ve çeşitli günlükleri kullandığı anlamına gelir.
SIEM için temel kullanım durumu, gerçek zamanlı güvenlik izleme, olay korelasyonu, olay tespiti ve yanıtıdır.
- UEBA, İç tehditleri, hesap tehlikelerini, ayrıcalık kötüye kullanımını ve diğer anormal davranışları veya veri transfer aktivitelerini tespit edebilir. UEBA, "normal" davranış temellerini oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları ve istatistiksel modelleme kullanırken, SIEM kural tabanlı korelasyon ve desen tanıma uygular.
UEBA ayrıca SIEM sistemlerine entegre edilebilir kullanıcı ve varlık davranış analitiğini iyileştirmek için ve SIEM çözümleri sık sık modüller olarak UEBA yetenekleri sunar. ManageEngine Log360 veya Microsoft Sentinel gibi bazı satıcılar, SIEM ve UEBA yeteneklerini tek bir çözümde sunan birleşik SIEM ürünleri sunar.
SSS'ler
UEBA sistemi, kullanıcı ve ağ etkinliğini izleyerek siber güvenlik tehditlerini tespit eder ve yanıt verir. Anomali davranışları, yanlış yapılandırmaları ve potansiyel güvenlik açıklarını tespit etmeye yardımcı olur, güvenlik ekiplerinin sistemlerini güvence altına almak için gerekli adımları atmasını sağlar.
Gartner, UEBA'nın (kullanıcı ve varlık davranış analitiği) üç sütununu şu şekilde tanımlar:
1. Kullanım durumları: UEBA sistemleri, çoklu kullanım durumlarında kullanıcı ve varlık etkinliğindeki sapmaları izlemeli, tespit etmeli ve uyarı vermelidir.
2. Veri kaynakları: UEBA sistemleri, doğrudan IT ortamında ajanlar dağıtmadan genel veri depolarından veya bir SIEM üzerinden veri alabilmelidir.
3. Analitik: Anomaliyi keşfetmek için UEBA, istatistiksel modeller ve makine öğrenimi gibi çeşitli analitik araçlar kullanır.
UEBA araçları, tüm bağlı veri kaynaklarından günlükleri ve uyarıları toplar ve bunları zaman içinde ve akran grupları arasında organizasyonunuzun varlıklarının (örn. kullanıcılar, hostlar, IP adresleri ve uygulamalar) temel davranış profillerini oluşturmak için analiz eder.
Bu araçlar, alışılmadık aktiviteye dair kapsamlı kullanıcı ve varlık içgörüleri sağlamak ve bir varlığın hacklenip hacklenmediğini belirlemenize yardımcı olmak için anomali tabanlı tehdit tespitinden yararlanabilir. Bu, SOCs'lerin soruşturma ve olay yanıtını önceliklendirmesine yardımcı olur. Daha fazlası için: Olay yanıtı araçları.
Kullanıcı davranış analitiğinden (UBA) farklı olarak, UEBA'nın genişletilmiş bir kapsamı olduğunu unutmayın. UBA yalnızca kullanıcı etkinliğini değerlendirmeye odaklanırken, UEBA hem kullanıcıların hem de ağ varlıklarının davranışını kapsar, şunları içerir:
-ağ cihazları
-yönlendiriciler
-veritabanları
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 = {{Bugünün SOCs'leri İçin En İyi 16 UEBA Kullanım Durumu}},
year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ueba-use-cases}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 2 Nisan 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.