Това се отнася до дисциплина, основана на данни, която изследва модели в активността на потребителите и обектите, за да разбере, предвиди и открие отклонения от очакваното поведение. В приложението сигурност и DevSecOpsРазбирането какво представлява поведенческият анализ става жизненоважно при защитата срещу съвременни заплахи, които заобикалят традиционните системи, базирани на правила, като имитират нормалната употреба.
Терминът обхваща както бизнес анализи, като например проследяване на взаимодействието с клиентите, така и ориентирана към сигурността практика за разкриване на вътрешни заплахи, атаки от типа „нулев ден“и аномално поведение в различните системи
Върху какво е изграден поведенческият анализ? #
- Установяване на базовата линияПърво, това включва създаването на профил на „нормално поведение“ чрез разнообразни данни, потребителски действия, системни събития, мрежов трафик и активност на устройството.
- Разпознаване на шаблони и откриване на аномалииСлед като базовата линия е налице, системите за поведенчески анализи сигнализират за отклонения, като например внезапни масови изтегляния или нетипични времена за достъп, които показват потенциален риск.
- Машинно обучение и AIСъвременните реализации разчитат в голяма степен на изкуствен интелект и машинно обучение, за да анализират големи обеми от данни за събития и да адаптират базовото поведение с течение на времето.
- Анализ на поведението на потребителите и обектите (UEBA)UEBA, фокусирано върху сигурността разширение на поведенческия анализ, профилира не само потребители, но и обекти като устройства, приложения и сървъри, за да открива сложни заплахи.
Ключови приложения в DevSecOps и сигурността на приложенията #
1 Вътре в DevSecOps Pipelines
В DevSecOps, вграждането на поведенчески анализи помага за непрекъснато наблюдение на това как разработчиците, CI/CD инструменти и автоматизирани системи взаимодействат с хранилища за код, системи за изграждане и внедряване pipelines. Поведенческият анализ в този контекст открива необичайна активност, като например неоторизиран достъп до скриптове за внедряване или необичайни пикове в компилациите, които биха могли да сигнализират за компрометиране.
2 Откриване на вътрешни заплахи
Вътрешните заплахи често заобикалят защитите, базирани на сигнатури. Поведенческият анализ помага да се разкрие кога легитимен потребител започва да действа извън нормалните модели, да осъществява достъп до чувствителни модули, да експортира данни или да задейства нетипични заявки. Изследванията показват, че рамките за поведенчески анализ могат значително да намалят фалшивите положителни резултати при откриване на вътрешни заплахи.
3 Разширени постоянни заплахи (APT) и лов на аномалии
Поведенческите анализи са отлични в разкриването на APT, които се развиват бавно и поддържат скритост. Чрез сравняване на събития в реално време с установената базова линия, системата може да открие фини отклонения, което позволява ранно откриване на заплахи и реагиране на инциденти.
4 Разследване след инцидента и криминалистика
След инцидент, поведенческият анализ означава анализиране на исторически записи на поведението, за да се проследи поредица от аномалии - кога са започнали, какво се е променило и как се е развило поведението, като по този начин се подобряват криминалистиката и стратегиите за отстраняване на проблеми.
5 Отвъд сигурността: Бизнес прозрения
Въпреки че нашият фокус е сигурността, поведенческите анализи също така захранват DevOps decisиони, разбиране на потребителските работни процеси, използването на функции в реалния свят и UI/UX модели, помагайки на екипите да оптимизират внедряванията, флаговете на функциите и излагането на риск.
Техники и методи #
- Модели за дълбоко обучение (автоенкодери)UEBA системите могат да използват дълбоки автоенкодери, за да изучат нормални разпределения на поведението и да маркират аномалии по обясним начин.
- Клъстеризация и оценка на неопределеносттаРазширените рамки комбинират поведенчески анализи с дълбоко клъстериране и моделиране на несигурността, за да се адаптират динамично и да намалят фалшивите аларми.
- Корелация на събития и наблюдение в реално времеИнтеграцията със SIEM системи подобрява поведенческия анализ, като комбинира събития от лог файлове в унифицирани анализи, повишавайки видимостта на сигурността в реално време.
- Базови показатели за поведениеКомпонентите включват анализ на кохорти, пътища и фунии, за да се проследи как се развива поведението, което е от решаващо значение както за сигурността, така и за потребителския анализ.
Предимства за DevSecOps и екипите по сигурност #
Какво предлага поведенческият анализ за екипите на DevSecOps?
Адаптивна защитаСистемите за машинно обучение помагат на поведенческите анализи да се адаптират динамично с развитието на средата.
Proactive Откриване на аномалииИдентифицира фини заплахи, които традиционните системи пренебрегват.
намален Предупредителна умораМоделирането, базирано на машинно обучение, намалява фалшивите положителни резултати и приоритизира аномалиите, по които може да се предприемат действия.
Подобрени криминалистични детайли: Подравнените във времето поведенчески базови линии помагат за деконструкцията на инцидентите.
Подобрена видимост на DevOpsРазбиране на поведението в инструменталната екипировка и pipelines помага да се разкрият както неефективността на сигурността, така и на процесите.
Предизвикателства и смекчаване на последиците #
Дори най-добрите системи срещат препятствия:
- Фалшиво положителни и отрицателни резултатиПромените в поведението, дължащи се на легитимна дейност, могат да объркат откриването или нападателите могат да имитират поведението достатъчно добре, за да избегнат откриването.
- Поверителност и съответствиеСъбирането на подробна потребителска активност поражда опасения относно поверителността и регулации като GDPR. Ясното управление на данните е от съществено значение.
- Сложност на инструмента и риск от интеграцияВъвеждане на поведенчески анализи в DevSecOps pipelineизисква стабилен дизайн, API и данни pipelineда се впишат в съществуващата инфраструктура
- Обем на данни и режийни разходиЗаписването на масивни данни за събития в среди за разработка, тестване и производство изисква ефективно съхранение, филтриране и извличане.
Обобщение на определенията #
| термин | Обяснение |
|---|---|
| Какво е поведенческа аналитика | Методология, която проследява, анализира и маркира действията на потребителите/субектите спрямо научени базови линии, използвайки анализ на данни и изкуствен интелект. |
| Baseline | - standard модел на активност, спрямо който се измерват отклоненията. |
| УЕБА | Поведенчески анализ на потребители и обекти, вариант, фокусиран върху сигурността, който профилира потребители, устройства, приложения и системи. |
| Откриване на аномалии | Идентифициране на отклонения от установените базови нива като потенциални проблеми със сигурността. |
| Откриване на вътрешна заплаха | Използване на поведенчески анализи за откриване на необичайни вътрешни действия. |
| Откриване на APT | Откриване на скрити, усъвършенствани заплахи, които продължават да остават незабелязани. |
| Криминалистика и реагиране при инциденти | Post-hoc анализ на поведенчески данни за реконструкция на инциденти със сигурността. |
| Машинно обучение / Изкуствен интелект | Инструменти и алгоритми, които позволяват откриване на модели, изграждане на базови линии и адаптивен анализ. |
| Поверителност и съответствие | Рамки, които гарантират, че събирането на поведенчески данни е в съответствие с разпоредбите. |
| Интеграция с DevSecOps | Вграждане на поведенчески анализи в CI/CD pipelineи набори от инструменти за наблюдение и защита в реално време. |
И заключителна бележка за това какво е поведенчески анализ #
Какво представлява поведенческият анализ в контекста на DevSecOps? Както видяхме, това не е абстрактна концепция; това е практичен, мощен механизъм, който задвижва проактивна сигурност, адаптивно откриване и задълбочено оперативно проучване. Ако комбинирате интелигентен анализ на данни с поведенческо базово проучване, екипите на DevSecOps ще могат да откриват фини заплахи, да подобрят възможностите за разследване и да синхронизират разработването. pipelineс надеждна система за сигурност, като същевременно се справяте с поверителността и сложността на инфраструктурата.
Платформи за сигурност като Ксигени разширяване на тези възможности чрез защита на веригата за доставки на софтуер и CI/CD среди, предоставяйки обогатени поведенчески данни от хранилища за код, процеси на изграждане и внедряване pipelineТази интеграция дава възможност на поведенческите анализи да откриват аномалии по-рано, да намаляват фалшивите положителни резултати и да гарантират, че всеки етап от жизнения цикъл на разработка остава сигурен и съвместим с изискванията.
#
#
Вижте нашата продуктова обиколка or Вземете безплатен пробен период!
