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报告摘要

网络安全先进技术与应用发展系列报告：用户实体行为分析技术（UEBA）

核心内容

本报告由中国信息通信研究院安全研究所与杭州安恒信息技术股份有限公司联合发布，旨在探讨**用户实体行为分析技术（UEBA）**在网络安全领域的应用与发展。报告从安全新范式、UEBA的定义与演进、技术架构、部署实施、最佳实践以及典型行业应用案例等多方面展开分析，为组织提供UEBA在网络安全运营中的价值和实施路径。

主要观点

1. 安全新范式

数字化浪潮下，网络安全面临更复杂的挑战，包括外部攻击、内部威胁、系统脆弱性增加和安全团队能力不足。
传统安全方式存在滞后效应、误报率高、难以检测未知攻击等问题。
大数据和机器学习成为新的安全范式，以行为分析为核心，提升安全可见性和响应效率。

2. UEBA的破局价值

UEBA通过行为层面的数据分析，弥补了传统安全手段的不足，帮助识别内部和外部的威胁。
具有发现未知攻击、增强安全可见性、提升能效、降低成本等独特价值。
UEBA是安全新范式的重要体现，能够提升安全运营的整体效率和智能化水平。

3. UEBA的技术架构与核心技术

UEBA系统包含数据中心层、算法分析层、场景应用层三个层次。
主要技术包括：
- 基线及群组分析：通过历史行为与群体行为对比，发现异常。
- 异常检测：使用传统算法（如孤立森林）和深度学习技术（如RNN、LSTM、GNN）识别异常行为。
- 集成学习风险评分：结合多种算法对风险进行评估，实现优先级排序。
- 安全知识图谱：构建实体间的关系网络，辅助攻击路径分析。
- 强化学习：通过反馈机制持续优化风险评分模型。
- 其他技术：如特征工程、会话重组、身份识别等。

4. UEBA的部署与实施

部署需聚焦组织目标、识别数据源、确定部署模式、进行分析微调与定制、持续迭代优化。
推荐采用专职团队进行实施，以确保技术落地和持续优化。
需关注法律合规性，确保数据采集与分析过程符合相关法规。

关键信息

1. 安全新范式五大特点

行为分析导向：通过行为模式识别异常，而非依赖静态规则。
聚焦用户与实体：关注用户和实体行为，提升风险可见性。
全时空分析：结合历史、当前和未来行为，多维度分析。
机器学习驱动：通过高级算法捕捉细微异常。
异常检测：识别从正常行为中偏离的异常活动。

2. UEBA的应用场景

恶意内部人员：识别异常访问行为，防止敏感数据泄露。
失陷账号：检测异常登录和访问行为，识别账户被入侵风险。
失陷主机：分析主机行为特征，检测异常活动如勒索病毒。
数据泄露：通过行为分析，识别数据访问异常，辅助数据保护。
风险定级排序：对告警进行智能排序，提升安全团队响应效率。
业务API安全：检测异常API调用行为，防止数据被非法访问。
远程办公安全：通过行为分析识别异常远程访问行为，保障网络安全。

3. 行业应用案例

医疗行业：识别非法统方行为，保护患者隐私和医院数据。
金融行业：检测撞库攻击，识别异常登录和交易行为。
能源行业：通过分析App和充电桩行为，识别非法充电和数据泄露。
政务行业：检测数据库异常操作，防范数据勒索和泄露。

4. UEBA的成熟度与未来趋势

UEBA已逐渐成熟，成为中大型企业的重要安全工具。
随着技术的发展，UEBA将向主流安全技术演进，推动更多安全场景的应用。
在未来，UEBA将与SIEM、SOAR等系统融合，实现一体化安全运营。

总结

UEBA作为一种基于用户与实体行为分析的先进技术，正在成为应对复杂网络安全威胁的重要手段。它通过机器学习和大数据分析，帮助组织提升安全可见性、检测未知威胁、优化安全响应流程、降低运营成本。随着数字化进程的加快，UEBA将逐步成为安全运营的核心技术之一，推动网络安全从传统边界防护向纵深安全检测与响应转变。