UEBA nutzt die verhaltensbasierte Anomalieerkennung und Machine Learning, um subtile Abweichungen im Verhalten von Benutzern und Entitäten zu erkennen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Identifikation und Neutralisierung von Insider-Bedrohungen wie Kontomissbrauch, kompromittierte Zugangsdaten und Seitwärtsbewegung (Lateral Movement).
Durch das Aggregieren und Korrelieren von Verhaltensdaten über Benutzer, Geräte und Anwendungen hinweg stellt UEBA ganzheitliche Risikoerkenntnisse und kontextbezogene Informationen in Form eines Entitätsrisikowerts bereit. Dies ermöglicht Sicherheitsteams die Situationserkennung, sodass sie neue Bedrohungen priorisieren und effektiv darauf reagieren können.
UEBA reduziert Over-Alerting, indem es irrelevante Events herausfiltert sowie die Bedrohungsbewertung und -priorisierung automatisiert, was zu optimierten SOC-Workflows führt. Dadurch können sich Analysten auf die kritischsten Risiken konzentrieren und so schnellere, präzisere Untersuchungen durchführen sowie die Incident Response beschleunigen.
UEBA lernt kontinuierlich dazu und ermittelt Normalwerte für das Verhalten von Benutzern und Entitäten, um geringfügige Abweichungen zu erkennen, die auf Insider-Bedrohungen und komplexe Angriffe hindeuten. Durch dieses adaptive Machine Learning lassen sich versteckte Risiken aufspüren, die von herkömmlichen, regelbasierten Tools übersehen werden. Dies macht eine proaktive Bedrohungserkennung möglich.
Risikosignale aus mehreren Quellen werden in einer einzelnen, belastbaren Risikobewertung für jeden Benutzer bzw. jede Entität aggregiert. Durch die dynamische Bewertung werden Bedrohungen sinnvoll priorisiert, was das Over-Alerting reduziert und SOC-Teams hilft, sich auf die kritischsten Risiken zu konzentrieren.
Entdecken Sie komplexe Bedrohungen, die sich über mehrere Systeme erstrecken, indem Sie das Verhalten über Benutzer, Geräte, Endpunkte und Cloud-Anwendungen hinweg korrelieren, um komplexe Angriffsmuster wie Seitwärtsbewegungen und Berechtigungsmissbrauch zu erkennen.
Unterstützen Sie Analysten mit angereicherten Benachrichtigungs-Metadaten, Peer-Gruppen-Vergleichen und historischem Verhaltenskontext, um die Situationserkennung zu verbessern. Nutzen Sie Visualisierungen wie Bedrohungszeitachsen und Risiko-Heatmaps, um schnellere, fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen.
Verwenden Sie mehrere Machine Learning-Modelle, um neue Bedrohungen ohne manuelles Eingreifen kontinuierlich zu überwachen und zu erkennen. Bei der automatisierten Priorisierung werden Sicherheitsereignisse nach Risikolevel eingestuft. Dies optimiert SOC-Workflows und beschleunigt die Incident Response.
UEBA ist nativ in das Sicherheitsökosystem von Splunk integriert, um Erkennungs-, Untersuchungs- und Response-Workflows zu vereinheitlichen. Diese Integration organisiert Incident-Ansichten zentral und verbessert die SOC-Effizienz durch die Kombination der Verhaltenserkenntnisse aus UEBA mit SIEM-Korrelationsregeln.
UEBA (User and Entity Behavior Analytics) nutzt Machine Learning, um das Verhalten von Benutzern, Geräten und Anwendungen zu analysieren und ungewöhnliche oder anomale Aktivitäten zu erkennen, die auf Insiderbedrohungen, kompromittierte Konten, Seitwärtsbewegung, Datenexfiltration und andere komplexe Bedrohungen hindeuten können. Durch das Festlegen von Basiswerten für das Normalverhalten und das Identifizieren von Abweichungen werden umsetzbare Sicherheitserkenntnisse gewonnen und Over-Alerting eingedämmt. UEBA optimiert Untersuchungen durch die Anreicherung mit Kontextinformationen und eine Risikoeinstufung in Echtzeit und steigert so die Effizienz des SOC.
UEBA ist nativ in Splunk Enterprise Security (ES) Premier integriert. Risiken werden über Benutzer, Geräte, Cloud-Anwendungen und Sicherheitsschichten hinweg aggregiert, um eine umfassende, benutzerorientierte Risikoeinstufung bereitzustellen. Diese Integration ermöglicht zentralisierte Incident-Ansichten, eine Anreicherung mit Warnmeldungskontext und End-to-End-Untersuchungs-Workflows und optimiert damit die Bedrohungserkennungs-, Untersuchungs- und Response-Funktionen innerhalb der Splunk ES-Plattform.
UEBA ist als Feature in Splunk Enterprise Security Premier enthalten. Es ist nicht als eigenständiges Produkt oder Add-on für Splunk Enterprise Security Essentials verfügbar. Kunden, die an UEBA interessiert sind, sollten die ES Premier Edition erwerben, um auf diese leistungsstarken Verhaltensanalysefunktionen zugreifen zu können.
UEBA erkennt ein breites Spektrum an Insider- und komplexen Bedrohungen, darunter kompromittierte Benutzerkonten (gestohlene Anmeldeinformationen oder unbefugte Nutzung), Kontomissbrauch (versehentlicher oder vorsätzlicher Missbrauch von Berechtigungen), Seitwärtsbewegung zwischen Systemen, Datenexfiltration über Cloud-Speicher, USB, E-Mail und Netzwerkvektoren, mit Malware infizierte Rechner sowie unbekannte oder verdächtige Verhaltensweisen, die von festgelegten Basiswerten abweichen.
Splunk UBA (User Behavior Analytics) ist ein älteres, eigenständiges Produkt, das sich in Splunk ES integrieren lässt, jedoch eine separate Verwaltung und separate Workflows erfordert. Der Verkauf von Splunk UBA wurde im Dezember 2025 eingestellt, der Support läuft im Januar 2027 aus. Im Gegensatz dazu ist UEBA nativ in Splunk ES Premier integriert und bietet hochmodernes Unsupervised Machine Learning, einen erweiterten Verhaltensanalysebereich (einschließlich Benutzern, Geräten, Cloud und Anwendungen), Risikoeinstufung in Echtzeit und integrierte Untersuchungs-Workflows. UEBA bietet im Sicherheitsbetrieb eine einheitlicheres, effizienteres und ausgesprochen leistungsstarkes Erlebnis.
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