La Analítica de Comportamiento de Usuario (User and Entity Behavior Analytics, UEBA) es una técnica de seguridad cibernética que se basa en el análisis del comportamiento de usuarios y entidades, como dispositivos, aplicaciones y sistemas, dentro de una red o entorno informático. La UEBA utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático y análisis de datos para crear perfiles de comportamiento normales y detectar desviaciones significativas en esos perfiles.
La Analítica de Comportamiento de Usuario y Entidad permite a las organizaciones tener una visión más profunda y contextual de la actividad en su red, lo que les permite identificar de manera más eficaz actividades anómalas que podrían indicar amenazas cibernéticas, como intrusiones, acceso no autorizado o actividades maliciosas.
Al analizar de manera continua el comportamiento de los usuarios y entidades, esta tecnología se convierte en una herramienta valiosa para fortalecer la seguridad cibernética y proteger los activos y datos críticos de una empresa en un entorno en constante cambio, con amenazas cada vez más sofisticadas.
¿Cómo funciona un sistema UEBA?
El funcionamiento de un sistema UEBA implica varios pasos clave que se basan en el análisis de datos y el aprendizaje automático. A continuación, se detallan los principales componentes y procesos de funcionamiento de un sistema UEBA:
Recopilación de datos
El sistema UEBA recopila datos de múltiples fuentes, como registros de eventos de sistemas, registros de actividad de usuarios, registros de aplicaciones, registros de redes y otros datos relevantes. Estos datos se almacenan en un repositorio centralizado.
Perfilamiento de usuarios y entidades
El sistema crea perfiles de comportamiento normal para usuarios individuales y entidades (como dispositivos, aplicaciones y sistemas) basándose en la información recopilada. Estos perfiles incluyen patrones de actividad típicos, como horarios de acceso, ubicaciones, aplicaciones utilizadas y comportamientos de acceso a recursos.
Aprendizaje automático y análisis de datos
El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos y detectar patrones anómalos en el comportamiento de los usuarios y las entidades. Esto implica el uso de técnicas de análisis estadístico y modelado predictivo para identificar desviaciones significativas de los perfiles normales.
Alertas y notificaciones
Cuando el sistema identifica un comportamiento anómalo o sospechoso, genera alertas y notificaciones para informar a los administradores de seguridad o analistas de incidentes. Estas alertas suelen incluir detalles sobre la actividad anómala y su gravedad.
Investigación y respuesta
Los analistas de seguridad revisan las alertas generadas por el sistema UEBA y realizan investigaciones adicionales para determinar si la actividad es una amenaza real. Esto implica la revisión de registros y la recopilación de más información.
Corrección y mitigación
Si se confirma que la actividad es maliciosa o una amenaza para la seguridad, se toman medidas de corrección y mitigación para neutralizar la amenaza. Esto puede incluir el bloqueo de cuentas de usuario comprometidas, el aislamiento de sistemas afectados o la aplicación de medidas de seguridad adicionales.
Aprendizaje continuo
El sistema UEBA se adapta y aprende con el tiempo a medida que se recopilan más datos y se producen nuevas amenazas. Esto permite mejorar la precisión en la detección de amenazas y la reducción de falsos positivos.
¿Qué dispositivos protege UEBA?
Esta solución de seguridad se enfoca en la protección de dispositivos que se conectan a la red, tales como computadoras, dispositivos móviles, tablets, impresoras, cámaras, entre otros, además de salvaguardar las cuentas de los usuarios, ya sean empleados, clientes o proveedores, que acceden a los recursos de la organización.
La esencia de UEBA radica en analizar el comportamiento típico de usuarios y entidades, generando alertas ante cualquier actividad que se perciba como sospechosa o inusual, lo que podría indicar intentos de robo de datos, sabotaje, fraude o actividades de espionaje.
Diferencias entre UEBA y SIEM
UEBA y SIEM representan dos tecnologías de seguridad cibernética diseñadas para la detección y respuesta ante amenazas en el entorno digital.
En la actualidad, hay una perspectiva evolutiva sobre estas tecnologías. Mientras que anteriormente se consideraban como dos entidades separadas, ahora se observa una tendencia hacia la integración.
El enfoque actual indica que UEBA ha evolucionado para convertirse en casos de uso específicos que se incorporan dentro del SIEM. Este cambio ha dado lugar a una plataforma de análisis de seguridad más completa, dotada de capacidades de Machine Learning (ML).
UEBA se especializa en el análisis del comportamiento de usuarios y entidades que interactúan en una red. Aprovechando técnicas de aprendizaje automático, su función radica en la identificación de patrones de comportamiento considerados como normales, y la posterior detección de cualquier desviación respecto a dichos patrones.
Estas desviaciones pueden ser indicativos de amenazas cibernéticas, tales como intrusiones, accesos no autorizados o actividades de carácter malicioso.
SIEM se especializa en la recolección, el cotejo y el análisis de eventos relacionados con la seguridad. Esta tecnología adquiere información procedente de diversas fuentes, que abarcan desde registros de cortafuegos hasta registros de programas antivirus y registros de intrusiones.
Este enfoque le otorga a SIEM la capacidad de reconocer tanto amenazas que ya se conocen como aquellas que están surgiendo y evolucionando.
Las diferencias clave entre UEBA y SIEM incluyen:
- UEBA se enfoca en el análisis del comportamiento de usuarios y entidades, a diferencia de SIEM, que se centra en los eventos de seguridad.
- UEBA hace uso del aprendizaje automático para detectar anomalías, en contraste con SIEM, que se basa en reglas predefinidas para identificar amenazas.
- UEBA demuestra ser más eficaz en la detección de amenazas internas o avanzadas, como el robo de credenciales o el movimiento lateral, mientras que SIEM sobresale en la detección de amenazas externas o conocidas, como el malware o el phishing.
Diferencias entre UEBA y SOAR
UEBA (User and Entity Behavior Analytics) y SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) son dos tecnologías empleadas para reforzar la seguridad de la información en las empresas. Ambas buscan detectar y contrarrestar amenazas cibernéticas, aunque lo hacen de maneras distintas.
UEBA se fundamenta en el análisis de las pautas de comportamiento de usuarios y entidades, como dispositivos o aplicaciones, que interactúan con los sistemas de información. Utiliza técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para crear un perfil típico de cada usuario y entidad, y detectar desviaciones o anomalías que puedan indicar actividad maliciosa o sospechosa. Por ejemplo, si un usuario accede desde una ubicación inusual o descarga grandes cantidades de datos sensibles, UEBA puede alertar sobre ello.
SOAR, en cambio, se encarga de orquestar, automatizar y responder a las alertas generadas por diversas fuentes de seguridad, como UEBA, SIEM (Security Information and Event Management), EDR (Endpoint Detection and Response), entre otras. Utiliza flujos de trabajo predefinidos o personalizados para ejecutar acciones en respuesta a amenazas, como bloquear un usuario, aislar un dispositivo o enviar notificaciones por correo electrónico, entre otras. SOAR también facilita la colaboración entre equipos de seguridad y otros departamentos, como TI, legal o recursos humanos, para una gestión eficaz de incidentes.
Las diferencias fundamentales entre UEBA y SOAR son:
- UEBA se centra en el análisis del comportamiento de usuarios y entidades, mientras que SOAR se enfoca en orquestar, automatizar y responder a las alertas.
- UEBA genera alertas, mientras que SOAR las utiliza.
- UEBA emplea inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar anomalías, mientras que SOAR utiliza flujos de trabajo basados en reglas o lógica para llevar a cabo acciones.
- UEBA ayuda a identificar las amenazas, mientras que SOAR contribuye a mitigarlas.
Fortaleciendo la Seguridad de tu empresa con UEBA
En un mundo digital en constante evolución, la Analítica de Comportamiento de Usuario (UEBA) se erige como un aliado inestimable en la defensa de la seguridad cibernética. Su capacidad para detectar amenazas cibernéticas al analizar el comportamiento de usuarios y entidades es esencial para proteger los activos y datos críticos de las organizaciones. Sin embargo, para aprovechar al máximo esta tecnología, es fundamental actuar.
Las empresas y organizaciones deben considerar la implementación de UEBA en su estrategia de seguridad cibernética. La inversión en esta tecnología puede marcar la diferencia en la identificación temprana de amenazas y la reducción del impacto de los incidentes. Además, es crucial integrar UEBA con otras soluciones, como SIEM y SOAR, para fortalecer aún más la seguridad.
La seguridad cibernética es una responsabilidad de todos, y la tecnología, como UEBA, nos proporciona las herramientas necesarias para enfrentar las amenazas en un mundo digitalizado. No esperemos a que ocurra un incidente. Actuemos proactivamente para salvaguardar nuestros activos digitales y proteger la integridad de nuestra información.
