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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，聚焦于用户实体行为分析技术（UEBA），旨在分析UEBA在应对网络安全挑战中的价值与应用前景。UEBA作为安全新范式的重要组成部分，利用大数据分析与机器学习技术，通过行为分析识别潜在威胁，实现安全运营的智能化与自动化。

主要观点

• 安全新范式：随着数字化的加速发展，传统安全手段已难以应对日益复杂的安全威胁，需转向数据科学驱动的新范式。
• UEBA的定义：UEBA是一种通过行为分析识别异常活动的技术，结合规则、统计和机器学习方法，对用户和实体行为进行分析，发现潜在威胁。
• UEBA的价值：UEBA在发现未知威胁、增强安全可见性、提升能效、降低成本等方面具有显著优势，是安全运营的重要补充。
• UEBA的架构：UEBA系统包含数据中心层、算法分析层、场景应用层，利用大数据平台进行实时与离线分析，支持多种高级分析技术。
• 部署实施：UEBA的部署需要聚焦目标、识别数据源、确定部署模式、进行分析微调与迭代优化，以确保系统高效运行。
• 典型应用案例：UEBA可用于检测恶意内部人员、失陷账号、失陷主机、数据泄露、风险定级排序和业务API安全等场景。
• 行业应用案例：在医疗、金融、能源和政务等行业中，UEBA提供了针对性的安全解决方案，帮助组织识别和应对复杂威胁。

关键信息

一、安全新范式

1. 数字化面临的安全挑战：

   • 外部攻击数量和复杂性不断上升，包括高级持续性威胁（APT）和零日攻击。
   • 内部威胁和人员失误导致大量数据泄露，如错误配置的服务器、特权账号滥用等。
   • 数字化基础设施的脆弱性增加，安全团队面临人力与技术的双重压力。

2. 新范式破局之道：

   • 通过行为分析和大数据技术，提高安全可见性和威胁检测能力。
   • 以用户和实体为核心，结合机器学习与全时空分析，实现对威胁的精准识别。
   • 与SIEM、SOAR等系统融合，构建一体化的安全运营体系。

二、UEBA的架构与技术

1. 核心技术：

   • 基线及群组分析：通过历史数据构建用户与实体行为基线，结合群组分析提高异常检测准确性。
   • 异常检测：采用孤立森林、K均值聚类、深度学习等技术识别异常行为。
   • 集成学习风险评分：通过多种算法综合评估风险，提高检测精度。
   • 安全知识图谱：构建实体关系网络，辅助攻击路径分析与应急响应。
   • 强化学习：通过反馈机制持续优化风险评分与检测模型。

2. 其他技术：

   • 特征工程：提取行为特征，构建有效的分析模型。
   • 会话重组：将用户行为事件整合为完整会话，便于分析与追踪。
   • 身份识别：统一用户与实体标识，提升行为分析的准确性。

三、部署实施要点

1. 聚焦目标：

   • 明确组织安全焦虑与威胁类型，如数据泄露、内部威胁等。
   • 确定安全团队的使命与关键绩效指标。

2. 识别数据源与接入数据：

   • 接入日志、网络流量、物理安全数据等多源数据。
   • 优先考虑特权账号、API访问、数据库操作等关键数据。

3. 确定部署模式：

   • 根据信息系统架构和数据量选择本地、云化或SaaS部署方式。
   • 数据集成速度和带宽成本是重要考量因素。

4. 分析微调与定制：

   • 根据业务特征调整模型参数，优化风险评分与异常检测。
   • 利用自学习和主动学习技术提升模型适应性。

5. 迭代优化：

   • 遵循PDCA循环，持续改进模型与分析方法。
   • 探索新数据源与特征，提升威胁检测能力。

四、最佳实践

1. 专职团队：

   • 需要专业团队负责UEBA的部署与运营，包括安全攻防、数据分析和机器学习知识。

2. 专注于用例开发：

   • 从少量用例开始，逐步扩展，确保UEBA系统有效运行。
   • 关注特权账号行为、异常访问、可疑通信等关键场景。

3. 法律合规性：

   • 确保数据采集、分析与处理过程符合相关法律和监管要求。
   • 实施细粒度访问控制与数据隔离，保障数据安全。

五、典型应用案例

1. 恶意内部人员：

   • 通过构建动态行为基线，识别越权访问、数据窃取等行为。
   • 提供完整的用户行为时间线，辅助安全团队进行调查与响应。

2. 失陷账号：

   • 检测异常登录行为，识别账户被盗用风险。
   • 支持零信任架构，提升特权账号管理的安全性。

3. 失陷主机：

   • 通过时序异常检测与流量分析，识别主机失陷行为。
   • 识别僵尸网络、勒索病毒等威胁，辅助溯源与阻断。

4. 数据泄露：

   • 与DLP系统结合，提升数据访问异常的检测能力。
   • 通过动态基线与风险排序，优先处理高风险事件。

5. 风险定级排序：

   • 通过基线与威胁模型，对安全事件进行风险聚合与排序。
   • 提高安全团队处理效率，缓解人力不足问题。

6. 业务API安全：

   • 分析API请求频率、参数变化等特征，识别异常调用行为。
   • 支持API访问监控，防止数据窃取与恶意操作。

7. 远程办公安全：

   • 通过分析远程登录行为，识别潜在的违规操作与失陷风险。
   • 提供对远程访问的全面监控与行为建模。

六、行业应用案例

1. 医疗行业：

   • 针对非法统方行为，通过UEBA分析数据库访问行为，识别异常操作。

2. 金融行业：

   • 通过分析用户行为与IP登录特征，识别撞库攻击等欺诈行为。

3. 能源行业：

   • 通过分析App使用行为与充电桩操作数据，识别非法充电与数据泄露风险。

4. 政务行业：

   • 针对数据库操作行为，如删表、加密等，识别数据勒索与非法访问。

七、总结

UEBA作为一种成熟的安全分析技术，正在逐步成为网络安全领域的重要工具。其核心优势在于通过行为分析发现未知威胁，提升安全可见性与检测效率，同时降低运营成本与误报率。随着数字化的深入发展，UEBA将推动安全从边界防护向纵深检测响应转变，为各行业提供更加智能化、自动化的安全解决方案。

参考资料

• 图目录：包含UEBA系统架构、基线分析、异常检测、强化学习、风险排序等示意图。
• 表目录：包括UEBA厂商分类与安全技术对比表格。

关于

• 中国信息通信研究院：国家重要科研单位，推动通信与信息技术发展。
• 杭州安恒信息技术股份有限公司：国家级高新技术企业，专注于网络安全产品与服务，拥有强大的AI与大数据分析能力。
• AiLPHA大数据实验室：安恒信息的前沿研究机构，致力于安全技术的创新与应用。