Сложные атаки всё чаще обходят классические правила корреляции и сигнатуры. Здесь помогает UEBA - аналитика поведения пользователей и сущностей, которая строит модели «нормы» и ловит отклонения. Ниже - коротко о том, как это работает сегодня, чем UEBA отличается от UBA, и какие российские продукты уже применяют машинное обучение и корреляцию событий на практике.
UEBA и зачем она нужна
UEBA - программный класс, который с помощью поведенческой аналитики и ML выявляет нетипичное поведение пользователей и устройств. Такие системы дополняют Zero Trust и помогают находить инсайдеров, компрометации учёток и APT-активность даже там, где сигнатур нет. Ключевая идея - собрать телеметрию из множества источников, построить профиль «нормы» и подсветить отклонения с приоритетами для реагирования.
Типовой конвейер: сбор событий из SIEM, прокси, сетевого трафика и рабочих станций - построение поведенческих моделей для пользователей, учёток, устройств и процессов - поиск аномалий статистикой и ML - отправка инцидентов в SOAR или SIEM для дальнейших действий. В зрелых решениях добавляются конструкторы правил без кода, обогащение инцидентов и автоматизация отклика.
UBA vs UEBA - в чём разница
UBA фокусируется на действиях людей. UEBA шире - учитывает и «сущности» инфраструктуры: устройства, сервисные учётки, приложения, сетевые узлы. Это даёт больше контекста и снижает ложные срабатывания по сравнениям с чисто пользовательской аналитикой.
Российские решения: короткий обзор
-
Security Vision UEBA - строит модели поведения пользователей, учёток, устройств и процессов, анализирует сырые потоки данных, выявляет отклонения и допускает гибкую аналитику и реакцию. В продукте доступны десятки преднастроенных правил и обновления на платформе Security Vision 5.
-
R-Vision UEBA - аналитический модуль, который выявляет ранние признаки атаки, приоритизирует угрозы и показывает цепочку аномалий. Используются статистика и ML, есть отраслевые сценарии и интеграции с экосистемой R-Vision.
-
Kaspersky Fraud Prevention - поведенческая аналитика для антифрода: профилирует легитимных пользователей и ловит аномалии в реальном времени в вебе и мобильных каналах, ориентирован на банки и e-commerce.
-
InfoWatch Prediction - UBA/UEBA-модуль в линейке InfoWatch для анализа аномалий и прогнозирования рисков по поведенческим параметрам, в том числе для предупреждения инцидентов.
-
КИБ SearchInform - стек поведенческой аналитики и мониторинга, интегрируется с SIEM и DLP, применяется для выявления внутренних рисков и поведенческого комплаенса.
-
StaffCop Enterprise - платформа мониторинга действий сотрудников с UEBA-функциями: выявляет отклонения и инсайдерские риски, поддерживает аудит и форензику с детализацией сессий.
Сравнительная таблица
| Продукт | Фокус | ML и аномалии | Интеграции | Типичные кейсы |
|---|---|---|---|---|
| Security Vision UEBA | Поведение пользователей, учёток, устройств и процессов | Статистика + ML, преднастроенные правила | Сбор логов, трафика, прокси, сервера Windows/Linux | Инциденты по отклонениям, автоматизация расследований |
| R-Vision UEBA | Ранние признаки атаки, приоритизация рисков | ML и статистика для цепочек аномалий | Экосистема R-Vision, SIEM/DLP | Инсайдеры, компрометации, расследование цепочек |
| Kaspersky Fraud Prevention | Antifraud для веб и мобильных каналов | Профилирование и аномалии в реальном времени | Банковские и e-commerce платформы | Кража учёток, мошеннические транзакции |
| InfoWatch Prediction | Прогнозирование поведенческих рисков | Модели на множестве параметров | Линейка InfoWatch, DLP | Предиктивная аналитика, предотвращение утечек |
| КИБ SearchInform | Поведенческий контроль и комплаенс | UEBA-подход к внутренним рискам | SIEM, DLP, источники ИБ | Инсайдерские угрозы, нарушение политик |
| StaffCop Enterprise | Мониторинг сотрудников с UEBA | Детекция отклонений и инсайдеров | Агенты, журналы, сессии, отчёты | Аудит действий, форензика, предотвращение утечек |
Как выбрать
-
Если задача - антифрод в банке или маркетплейсе, берите профильные решения с поведенческой аналитикой транзакций и устройств - Kaspersky Fraud Prevention.
-
Нужна общая поведенческая аналитика под SOC, смотрите на Security Vision UEBA или R-Vision UEBA - важно наличие конструкторов правил, источников телеметрии и сценариев отклика.
-
Фокус на инсайдерских рисках и поведенческом комплаенсе, подойдут КИБ SearchInform и StaffCop как инструменты непрерывного мониторинга и анализа.
-
Требуется предиктивная оценка и предупреждение инцидентов, используйте InfoWatch Prediction как UBA/UEBA-модуль в составе линейки.
Вывод
UEBA не заменяет SIEM и DLP, а усиливает их за счёт поведенческого контекста. Чтобы получить предсказуемый эффект, начните с инвентаря источников данных и метрик «нормы», договоритесь о приоритизации инцидентов и интеграции с SOAR, а затем подключайте тематические модули под ваши кейсы - от antifraud до инсайдеров. Так вы снижаете шум, ускоряете расследования и держите риски под контролем.
