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 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.
© 2005 - 2025 Splunk LLC All rights reserved.
© 2005 - 2025 Splunk LLC All rights reserved.
