L’UEBA utilise la détection des anomalies basée sur le comportement et le machine learning pour détecter des écarts subtils dans le comportement des utilisateurs et des entités. Cela permet d’identifier et de neutraliser au plus tôt les menaces internes telles que l’abus de compte, la compromission d’identifiants et les déplacements latéraux.
En agrégeant et en corrélant les données comportementales des utilisateurs, des appareils et des applications, l’UEBA délivre des informations complètes et contextualisées sur les risques, sous la forme d’un score de risque d’entité. Ce score apporte aux équipes de sécurité la connaissance de la situation dont elles ont besoin pour hiérarchiser les menaces émergentes et y répondre efficacement.
L’UEBA réduit les déluges d’alertes en éliminant le bruit et en automatisant l’évaluation et la hiérarchisation des menaces, afin de fluidifier les workflows du SOC. Les analystes peuvent ainsi se concentrer sur les risques critiques, mieux cibler les investigations et répondre plus rapidement en cas d’incident.
L’UEBA apprend en continu pour établir le comportement de référence des utilisateurs et des entités. La moindre déviation lui permet de détecter les menaces internes et les attaques avancées. Ce machine learning adaptatif met au jour les risques invisibles qui échappent aux outils traditionnels basés sur des règles et permet une détection proactive des menaces.
Agrégez les signaux de risque de différentes sources en un score unique et exploitable pour chaque utilisateur ou entité. L’évaluation dynamique établit une hiérarchie efficace des menaces, évite les déluges d’alertes et aide les équipes SOC à se focaliser sur les risques stratégiques.
Découvrez des menaces sophistiquées touchant plusieurs systèmes en corrélant les comportements des utilisateurs, des appareils, des endpoints et des applications cloud. Vous pourrez ainsi détecter les modèles d’attaque complexes tels que le déplacement latéral et l’abus de privilèges.
Mettez à la disposition des analystes des métadonnées d’alerte enrichies, des comparaisons de groupes de pairs et du contexte historique pour approfondir leur connaissance de la situation. Appuyez-vous sur des visualisations comme la chronologie des menaces et les cartes thermiques de risque pour prendre rapidement les bonnes décisions.
Misez sur plusieurs modèles de machine learning pour superviser vos systèmes en permanence et détecter les menaces émergentes sans intervention manuelle. La hiérarchisation automatisée classe les événements de sécurité par niveau de risque, fluidifie les workflows du SOC et accélère la réponse aux incidents.
L’UEBA s’intègre nativement à l’écosystème de sécurité de Splunk pour unifier les processus de détection, d’investigation et de réponse. Cette intégration permet de centraliser les vues des incidents et renforce l’efficacité du SOC en combinant les informations comportementales de l’UEBA et les règles de corrélation du SIEM.
© 2005 - 2025 Splunk LLC Tous droits réservés.
© 2005 - 2025 Splunk LLC Tous droits réservés.
