Се однесува на дисциплина водена од податоци која ги испитува шемите во активноста на корисниците и субјектите за да разбере, предвиди и открие отстапувања од очекуваното однесување. Во примена безбедност и DevSecOps, разбирањето што е аналитика на однесувањето станува клучно при одбраната од модерни закани кои ги заобиколуваат традиционалните системи базирани на правила преку имитирање на нормална употреба.
Терминот опфаќа и увиди насочени кон бизнисот, како што е следењето на интеракцијата со клиентите, и безбедносно-центрираната практика на откривање на внатрешни закани, напади од нула дени аномално однесување низ системите
Врз што е изградена бихевиоралната аналитика? #
- Воспоставување на основната линијаПрво, тоа подразбира креирање профил на „нормално однесување“ преку различни точки на податоци, кориснички дејства, системски настани, мрежен сообраќај и активност на уредот.
- Препознавање на шаблони и откривање на аномалииОткако ќе се создаде основната линија, системите за анализа на однесувањето ги означуваат отстапувањата, како што се ненадејни масовни преземања или нетипични времиња на пристап, што укажуваат на потенцијален ризик.
- Машинско учење и вештачка интелигенцијаСовремените имплементации во голема мера се потпираат на вештачката интелигенција и машинското учење за да анализираат големи количини на податоци за настани и да ги адаптираат основните однесувања со текот на времето.
- Анализа на однесувањето на корисниците и ентитетите (УЕБА)UEBA, како продолжение на аналитиката на однесувањето фокусирано на безбедноста, ги профилира не само корисниците, туку и субјектите како уреди, апликации и сервери за да открие софистицирани закани.
Клучни апликации во DevSecOps и безбедност на апликации #
1 Внатре во DevSecOps Pipelines
Во DevSecOps, вградувањето на аналитика на однесувањето помага континуирано да се следи како програмерите, CI/CD алатките и автоматизираните системи комуницираат со складиштата на код, градат системи и распоредуваат pipelineс. Аналитиката на однесувањето во овој контекст открива абнормална активност, како што се неовластен пристап до скрипти за распоредување или необични скокови во градбите, што би можело да сигнализира компромитирање.
2 Детекција на закани одвнатре
Внатрешните закани честопати ги избегнуваат заштитниците базирани на потписи. Аналитиката на однесувањето помага да се открие кога легитимен корисник почнува да дејствува надвор од нормалните шеми, пристапувајќи до чувствителни модули, извезувајќи податоци или активирајќи нетипични барања. Истражувањата покажуваат дека рамките за аналитика на однесувањето можат значително да ги намалат лажните позитиви во откривањето на внатрешни закани.
3 Напредни перзистентни закани (APT) и лов на аномалии
Аналитиката на однесувањето е одлична во откривањето на APT-и кои напредуваат бавно и одржуваат прикриеност. Со споредување на настаните во реално време со утврдената основна линија, системот може да открие суптилни отстапувања, овозможувајќи рано откривање на закани и одговор на инциденти.
4 Истрага и форензика по инцидентот
По инцидент, она што е аналитика на однесувањето значи парсирање низ историските логови на однесување за да се проследи низа аномалии, кога започнале, што се променило и како еволуирало однесувањето, со што се подобруваат форензиката и стратегиите за санација.
5 Надвор од безбедноста: Бизнис увиди
Иако нашиот фокус е безбедноста, аналитиката на однесувањето исто така ги напојува DevOps de.cisјони, разбирање на работните процеси на корисниците, користењето на функциите во реалниот свет и UI/UX шемите, помагајќи им на тимовите да ги оптимизираат распоредувањата, ознаките на функциите и изложеноста на ризик.
Техники и методи #
- Модели на длабоко учење (автоенкодери)UEBA системите можат да користат длабоки автоенкодери за да учат нормални распределби на однесувањето и да означуваат аномалии на објаснет начин.
- Кластерирање и проценка на неизвесностаНапредните рамки комбинираат аналитика на однесувањето со длабоко кластерирање и моделирање на неизвесност за динамично прилагодување и намалување на лажните предупредувања.
- Корелација на настани и следење во реално времеИнтеграцијата со SIEM-ови ги подобрува анализите на однесувањето со комбинирање на настаните од дневникот во унифицирани сознанија, зголемувајќи ја видливоста на безбедноста во реално време.
- Основни метрики за однесувањеКомпонентите вклучуваат анализа на кохорти, патеки и инки за следење на тоа како се развиваат однесувањата, што е клучно и за безбедноста и за аналитиката на корисниците.
Предности за DevSecOps и безбедносните тимови #
Што им носи аналитиката на однесувањето на тимовите од DevSecOps?
Адаптивна одбранаСистемите за машинско учење помагаат аналитиката на однесувањето динамично да се прилагодува како што се развива околината.
Проактивен Откривање на аномалијаИдентификува суптилни закани што традиционалните системи ги превидуваат.
Намален Замор на будностМоделирањето поддржано од машинска машина ги намалува лажните позитиви и им дава приоритет на аномалиите што можат да се преземат.
Подобрени форензички деталиВременски усогласените основни линии на однесување помагаат во деконструкцијата на инцидентите.
Подобрена видливост на DevOpsРазбирање на однесувањето низ алатките и pipelines помага да се откријат безбедносните и неефикасностите на процесите.
Предизвици и ублажување #
Дури и најдобрите системи се соочуваат со пречки:
- Лажно позитивни и негативни резултатиПромените во однесувањето поради легитимна активност можат да го збунат откривањето, или напаѓачите можат да го имитираат однесувањето доволно добро за да избегнат откривање.
- Приватност и усогласеностСобирањето на детали за активноста на корисниците покренува загриженост во врска со приватноста и прописите како што е GDPR. Јасното управување со податоците е од суштинско значење.
- Комплексност на алатките и ризик од интеграцијаВоведување на аналитика на однесувањето во DevSecOps pipelines бара робустен дизајн, API-ја и податоци pipelines за да се вклопи во постоечката инфраструктура
- Обем на податоци и режиски трошоциСнимањето огромни податоци за настани низ развојните, сценографските и производствените средини бара ефикасно складирање, филтрирање и пребарување.
Резиме на дефинициите #
| Терминот | Објаснување |
|---|---|
| Што е бихевиорална аналитика | Методологија што ги следи, анализира и означува дејствата на корисникот/ентитетот во однос на научените основни вредности користејќи аналитика на податоци и вештачка интелигенција. |
| Основната линија | на standard модел на активност во однос на кој се мерат отстапувањата. |
| УЕБА | Аналитика на однесувањето на корисниците и ентитетите, варијанта фокусирана на безбедноста што профилира корисници, уреди, апликации и системи. |
| Откривање на аномалија | Идентификување на отстапувањата од утврдените основни линии како потенцијални безбедносни проблеми. |
| Откривање на закани од внатре | Користење на аналитика на однесувањето за откривање на абнормални инсајдерски дејствија. |
| Детекција на APT-и | Откривање на прикриени, напредни закани кои опстојуваат под радарот. |
| Форензика и одговор на инциденти | Пост-хок анализа на податоци за однесување за реконструкција на безбедносни инциденти. |
| Машинско учење / вештачка интелигенција | Алатки и алгоритми што овозможуваат откривање на шеми, градење на основна линија и адаптивна аналитика. |
| Приватност и усогласеност | Рамки за да се обезбеди собирање податоци за однесувањето да се почитуваат прописите. |
| Интеграција со DevSecOps | Вградување на аналитика на однесувањето во CI/CD pipelineи синџири на алатки за мониторинг и заштита во живо. |
И, завршна забелешка за тоа што е бихевиорална аналитика #
Што е аналитика на однесувањето во контекст на DevSecOps? Како што видовме, тоа не е апстрактен концепт; тоа е практичен, моќен механизам кој поттикнува проактивна безбедност, адаптивно откривање и длабок оперативен увид. Ако комбинирате интелигентна анализа на податоци со основно поставување на однесувањето, тимовите на DevSecOps ќе можат да детектираат суптилни закани, да ги подобрат истражните способности и да го усогласат развојот. pipelineсо робусна безбедносна позиција, а сето тоа додека се справувате со приватноста и комплексноста на инфраструктурата.
Безбедносни платформи како што се Xygeni проширување на овие можности преку заштита на синџирот на снабдување со софтвер и CI/CD средини, обезбедувајќи збогатени податоци за однесувањето од складишта на код, процеси на градење и распоредување pipelineс. Оваа интеграција им овозможува на аналитичарите на однесувањето порано да детектираат аномалии, да ги намалат лажните позитиви и да обезбедат дека секоја фаза од животниот циклус на развојот останува безбедна и во согласност со прописите.
#
#
Погледнете ја нашата промотивна тура на производи or Добијте бесплатен пробен период!
