什么是用户行为分析UBA？使用用户行为分析进行数字身份保护
一、什么是用户行为分析（UBA）
用户行为分析（UBA）是一种用于检测用户行为模式异常以发现网络内威胁的技术。UBA 解决方案使用数据分析和机器学习（ML）算法来创建特定于每个用户的基线行为，它们可以检测与此基线的偏差，从而有助于在早期阶段检测潜在的安全威胁。
但是，UBA与传统的安全解决方案到底有何不同？
二、传统安全解决方案的局限性
误报掩盖了真正的威胁：传统的安全工具会用大量错误标记的安全警报轰炸管理员，因为它们采用基于规则的威胁检测技术，而 UBA 解决方案采用基于 ML 的技术来有效和准确地检测异常。这使得使用传统安全解决方案很难发现真正表明可能遭受真正攻击的信息，尽管组织保持其边界安全并仔细审查内部人员和外部人员的一举一动，但大多数管理员在大量误报中错过了妥协的迹象。
无法检测异常：传统安全解决方案使用的审核技术无法准确检测异常用户行为。警报阈值是主观的，并且每个网络都是独一无二的，而且它们会随时间而变化，因此不能依赖警报来发现威胁，尤其是缓慢的攻击。您可以使用机器学习来检测偏差，而无需设置任何阈值，机器学习会分析一段时间内的用户行为，并发现任何轻微的用户异常。
三、UBA提供什么
效率：提高检测速度，帮助分析安全事件的影响并快速响应。
精确性：超越简单的规则，利用基于机器学习的技术，在早期阶段准确检测缓慢和有针对性的攻击。
减少误报：由于误报警报是延迟违规检测的干扰源，因此特定于组织中每个用户的唯一警报阈值变得非常重要，UBA 根据每个用户的活动级别计算其阈值，而不是对所有用户使用一揽子阈值。
更好的威胁检测：传统的安全解决方案无法分析用户行为，也无法检测此行为中的异常情况。因此，当员工处理敏感数据时，很难知道他们只是在做自己的工作还是恶意的，UBA 解决方案依靠用户的基线活动来识别指向潜在攻击的异常用户行为。
四、用户行为分析（UBA）在工作中的应用
虽然现有的安全解决方案使用静态阈值来区分正常和不正常，但 UBA 解决方案使用分析方法（数据分析和机器学习的组合）根据实际用户行为实现动态阈值。
UBA 收集有关整个组织中的用户在较长时间内所做的事情的信息，然后创建特定于每个用户的“正常”活动的基线。每当偏离既定基线时，UBA 解决方案都会认为此异常并提醒管理员。
UBA解决方案的基石是行为难以模仿的前提，因此，当外部实体试图闯入网络时，很容易被发现。
UBA 工作方式的各个阶段：
在较长的时间内收集有关用户的信息。
对特定于每个用户的正常活动的基线进行建模。
根据实际用户行为定义唯一阈值。
找出与常态的偏差。
通知有关安保人员。
根据最新数据不断更新阈值。
五、实现 UBA 的身份保护的工具
卓豪ADAudit Plus 作为一款AD域文件审计工具，借助强大的 UBA 技术，能有效建立活动模式，敏锐发现细微异常情况，如异常数量的特权用户活动。接下来就从三个案例来和大家分享，ADAudit Plus的UBA是如何应用的：
（1）用户登录异常行为监测
异常登录地点：通常，员工会在公司办公地点或其常用的家庭地址登录企业系统。如果系统监测到某个用户从一个陌生的地理位置（如国外、偏远地区等）登录，这可能意味着账户被盗用或者存在外部攻击的风险。
∙异常登录时间：每个用户都有自己的常规工作时间，正常情况下会在这些时间段内登录系统。若某个用户在非工作时间（如凌晨、深夜等）频繁登录，就可能存在异常。
∙多次登录失败：如果一个账户在短时间内出现大量的登录失败记录，可能是有人在尝试使用暴力破解的方法获取账户密码。例如，在 10 分钟内一个账户尝试登录 20 次均失败，这种异常的登录尝试频率就值得关注。
（2）数据操作异常监测
∙异常数据删除：如果某个用户在没有合理理由的情况下删除大量的系统数据，或者删除关键业务数据，如企业的销售记录、研发文档等，就可能对企业造成严重损失，ADAP的UBA功能会将其识别为异常行为。
（3）权限滥用异常监测
∙越权访问数据：企业会根据员工的工作职责和岗位需求为其分配相应的系统访问权限。如果某个用户试图访问超出其权限范围的数据，比如普通员工尝试访问高管的机密文件，或者非财务人员访问公司的财务报表，ADAudit Plus UBA 就能检测到这种越权行为。
∙异常权限变更：正常情况下，用户权限的变更需要经过严格的审批流程。若系统发现某个用户的权限在未经授权的情况下被更改，或者用户自行尝试修改自己或他人的权限，这都属于异常行为。例如，一名普通员工的账户突然被提升为管理员权限，而没有相关的审批记录。
总之，通过 UBA 技术，这些工具能精准识别异常行为，为企业的网络安全保驾护航。在复杂多变的网络环境中，部署如 AD360 和 ADAudit Plus 等具备 UBA 功能的工具，是企业保障数字身份安全、防范内部和外部威胁的明智之举。