การวิเคราะห์พฤติกรรมคืออะไร?

หมายถึงศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งตรวจสอบรูปแบบในกิจกรรมของผู้ใช้และเอนทิตี เพื่อทำความเข้าใจ คาดการณ์ และตรวจจับความเบี่ยงเบนจากพฤติกรรมที่คาดหวัง ในทางปฏิบัติ ความปลอดภัยและ DevSecOpsการทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์พฤติกรรมคืออะไรจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการป้องกันภัยคุกคามสมัยใหม่ที่หลีกเลี่ยงระบบที่ใช้กฎเกณฑ์แบบดั้งเดิมโดยการเลียนแบบการใช้งานปกติ

คำนี้ครอบคลุมทั้งข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ เช่น การติดตามปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า และแนวทางปฏิบัติที่เน้นด้านความปลอดภัย เช่น การค้นหาภัยคุกคามจากบุคคลภายในองค์กร การโจมตีแบบศูนย์วันและพฤติกรรมที่ผิดปกติในระบบต่างๆ

การวิเคราะห์พฤติกรรมมีพื้นฐานมาจากอะไร?

#

• การจัดตั้งฐานข้อมูลขั้นแรก คือการสร้างโปรไฟล์ "พฤติกรรมปกติ" โดยใช้ข้อมูลหลากหลายจุด เช่น การกระทำของผู้ใช้ เหตุการณ์ของระบบ การรับส่งข้อมูลเครือข่าย และกิจกรรมของอุปกรณ์
• การจดจำรูปแบบและการตรวจจับความผิดปกติเมื่อมีข้อมูลพื้นฐานแล้ว ระบบวิเคราะห์พฤติกรรมจะแจ้งเตือนความผิดปกติ เช่น การดาวน์โหลดจำนวนมากอย่างกะทันหัน หรือเวลาการเข้าถึงที่ไม่ปกติ ซึ่งบ่งชี้ถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
• การเรียนรู้ของเครื่องและ AIระบบที่ทันสมัยในปัจจุบันพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) อย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์จำนวนมากและปรับเปลี่ยนพฤติกรรมพื้นฐานไปตามกาลเวลา
• การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และเอนทิตี (UEBA)UEBA เป็นส่วนขยายของการวิเคราะห์พฤติกรรมที่เน้นด้านความปลอดภัย โดยไม่เพียงแต่สร้างโปรไฟล์ผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเอนทิตีต่างๆ เช่น อุปกรณ์ แอปพลิเคชัน และเซิร์ฟเวอร์ เพื่อตรวจจับภัยคุกคามที่ซับซ้อน

แอปพลิเคชันสำคัญใน DevSecOps และความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน

#

1. ภายใน DevSecOps Pipelines

ใน DevSecOps การฝังการวิเคราะห์พฤติกรรมช่วยให้สามารถตรวจสอบได้อย่างต่อเนื่องว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์มีพฤติกรรมอย่างไร CI/CD เครื่องมือและระบบอัตโนมัติจะโต้ตอบกับที่เก็บโค้ด ระบบสร้างโปรแกรม และการปรับใช้ pipelineในบริบทนี้ การวิเคราะห์พฤติกรรมหมายถึงการตรวจจับกิจกรรมที่ผิดปกติ เช่น การเข้าถึงสคริปต์การปรับใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต หรือจำนวนการสร้างที่เพิ่มขึ้นอย่างผิดปกติ ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการถูกโจมตี

2 การตรวจจับภัยคุกคามจากบุคคลภายใน

ภัยคุกคามจากบุคคลภายในมักหลบเลี่ยงระบบป้องกันที่ใช้ลายเซ็นได้ การวิเคราะห์พฤติกรรมช่วยเปิดเผยว่าเมื่อใดที่ผู้ใช้ที่ถูกต้องเริ่มแสดงพฤติกรรมที่ผิดปกติ เช่น เข้าถึงโมดูลที่สำคัญ ส่งออกข้อมูล หรือเรียกใช้คำสั่งค้นหาที่ไม่ปกติ การวิจัยแสดงให้เห็นว่ากรอบการทำงานการวิเคราะห์พฤติกรรมสามารถลดจำนวนผลลัพธ์ที่ผิดพลาด (false positives) ในการตรวจจับภัยคุกคามจากบุคคลภายในได้อย่างมีนัยสำคัญ

3. ภัยคุกคามขั้นสูงแบบต่อเนื่อง (APTs) และการล่าหาความผิดปกติ

การวิเคราะห์พฤติกรรมมีความโดดเด่นในการเปิดเผยภัยคุกคามขั้นสูง (APT) ที่พัฒนาอย่างช้าๆ และซ่อนตัวได้ดี โดยการเปรียบเทียบเหตุการณ์แบบเรียลไทม์กับข้อมูลพื้นฐานที่กำหนดไว้ ระบบสามารถตรวจจับความเบี่ยงเบนเล็กน้อย ทำให้สามารถตามล่าภัยคุกคามและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้อย่างรวดเร็ว

4. การสืบสวนและนิติวิทยาศาสตร์หลังเกิดเหตุ

หลังเกิดเหตุการณ์ การวิเคราะห์พฤติกรรมหมายถึงการวิเคราะห์บันทึกพฤติกรรมในอดีตเพื่อติดตามลำดับของความผิดปกติ ว่าเริ่มต้นเมื่อใด อะไรเปลี่ยนแปลงไป และพฤติกรรมพัฒนาไปอย่างไร ซึ่งจะช่วยปรับปรุงกลยุทธ์การตรวจสอบและแก้ไขปัญหาให้ดียิ่งขึ้น

5. นอกเหนือจากความปลอดภัย: ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ

แม้ว่าเป้าหมายหลักของเราคือความปลอดภัย แต่การวิเคราะห์พฤติกรรมก็เป็นส่วนสำคัญในการพัฒนา DevOps ด้วยเช่นกันcisการทำความเข้าใจขั้นตอนการทำงานของผู้ใช้ การใช้งานฟีเจอร์ในโลกแห่งความเป็นจริง และรูปแบบ UI/UX ช่วยให้ทีมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานฟีเจอร์แฟล็ก และลดความเสี่ยงได้

เทคนิคและวิธีการ

#

• โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (ออโต้เอนโคเดอร์)ระบบ UEBA สามารถใช้ deep autoencoders เพื่อเรียนรู้การกระจายพฤติกรรมปกติและระบุความผิดปกติในลักษณะที่อธิบายได้
• การจัดกลุ่มและการประมาณค่าความไม่แน่นอนกรอบการทำงานขั้นสูงผสานการวิเคราะห์พฤติกรรมเข้ากับการจัดกลุ่มเชิงลึกและการสร้างแบบจำลองความไม่แน่นอน เพื่อปรับตัวได้อย่างไดนามิกและลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด
• การเชื่อมโยงเหตุการณ์และการตรวจสอบแบบเรียลไทม์การผสานรวมกับระบบ SIEM ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์พฤติกรรมโดยการรวมเหตุการณ์บันทึกเข้าเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ครบวงจร ช่วยเพิ่มความสามารถในการมองเห็นความปลอดภัยแบบเรียลไทม์
• ตัวชี้วัดพื้นฐานด้านพฤติกรรมองค์ประกอบต่างๆ ได้แก่ การวิเคราะห์กลุ่มตัวอย่าง เส้นทาง และช่องทาง เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรม ซึ่งมีความสำคัญทั้งในด้านความปลอดภัยและการวิเคราะห์ผู้ใช้

ประโยชน์สำหรับทีม DevSecOps และทีมรักษาความปลอดภัย

#

การวิเคราะห์พฤติกรรมนำอะไรมาสู่ทีม DevSecOps บ้าง?

การป้องกันแบบปรับตัวระบบแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้การวิเคราะห์พฤติกรรมปรับตัวได้อย่างยืดหยุ่นตามการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม
เชิงรุก การตรวจจับความผิดปกติ: ระบุภัยคุกคามที่ซ่อนเร้นซึ่งระบบแบบดั้งเดิมมองข้ามไป
ลดลง เตือนอาการเหนื่อยล้าการสร้างแบบจำลองด้วยแมชชีนเลิร์นนิงช่วยลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดและจัดลำดับความสำคัญของความผิดปกติที่สามารถดำเนินการแก้ไขได้
รายละเอียดทางนิติวิทยาศาสตร์ที่ได้รับการปรับปรุง: เกณฑ์พื้นฐานด้านพฤติกรรมที่สอดคล้องกับเวลา ช่วยในการวิเคราะห์เหตุการณ์อย่างละเอียด
การมองเห็นภาพรวมของ DevOps ที่ดีขึ้น: ทำความเข้าใจพฤติกรรมในเครื่องมือต่างๆ และ pipelines ช่วยให้มองเห็นทั้งปัญหาด้านความปลอดภัยและความไม่มีประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานได้ชัดเจนขึ้น

ความท้าทายและแนวทางการแก้ไข

#

แม้แต่ระบบที่ดีที่สุดก็ยังต้องพบกับอุปสรรค:

• ผลบวกและลบเท็จการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมอันเนื่องมาจากกิจกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายอาจทำให้การตรวจจับสับสน หรือผู้โจมตีอาจเลียนแบบพฤติกรรมได้ดีพอที่จะหลบเลี่ยงการตรวจจับได้
  
• ความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนดการรวบรวมข้อมูลกิจกรรมของผู้ใช้ในรายละเอียดสูงก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและข้อกำหนดต่างๆ เช่น GDPR การกำกับดูแลข้อมูลที่ชัดเจนจึงเป็นสิ่งสำคัญ
  
• ความซับซ้อนของเครื่องมือและความเสี่ยงด้านการบูรณาการ: การนำการวิเคราะห์พฤติกรรมมาใช้ใน DevSecOps pipelines ต้องการการออกแบบที่แข็งแกร่ง API และข้อมูล pipelineเพื่อให้เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่
  
• ปริมาณข้อมูลและค่าใช้จ่ายส่วนเกินการบันทึกข้อมูลเหตุการณ์จำนวนมหาศาลในสภาพแวดล้อมการพัฒนา การทดสอบ และการใช้งานจริง จำเป็นต้องมีการจัดเก็บ การกรอง และการเรียกค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

สรุปคำจำกัดความ

#

และข้อคิดปิดท้ายเกี่ยวกับสิ่งที่เรียกว่า การวิเคราะห์พฤติกรรม

#

การวิเคราะห์พฤติกรรมในบริบทของ DevSecOps คืออะไร? อย่างที่เราได้เห็นไปแล้ว มันไม่ใช่แนวคิดนามธรรม แต่เป็นกลไกที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้จริง ซึ่งขับเคลื่อนการรักษาความปลอดภัยเชิงรุก การตรวจจับแบบปรับตัวได้ และข้อมูลเชิงลึกในการปฏิบัติงานอย่างลึกซึ้ง หากคุณผสานการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะเข้ากับการกำหนดเกณฑ์พื้นฐานด้านพฤติกรรม ทีม DevSecOps จะสามารถตรวจจับภัยคุกคามที่ซ่อนเร้น ปรับปรุงความสามารถในการสืบสวน และปรับการพัฒนาให้สอดคล้องกัน pipelineพร้อมด้วยระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง พร้อมทั้งจัดการกับความซับซ้อนของความเป็นส่วนตัวและโครงสร้างพื้นฐาน

แพลตฟอร์มความปลอดภัย เช่น ไซเกนี ขยายขีดความสามารถเหล่านี้โดยการปกป้องห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์และ CI/CD สภาพแวดล้อมต่างๆ ที่ให้ข้อมูลพฤติกรรมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นจากที่เก็บโค้ด กระบวนการสร้าง และการปรับใช้ pipelineการผสานรวมนี้ช่วยเสริมศักยภาพการวิเคราะห์พฤติกรรมในการตรวจจับความผิดปกติได้เร็วขึ้น ลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาด และทำให้มั่นใจได้ว่าทุกขั้นตอนของวงจรการพัฒนาจะมีความปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนด

#

#

ชมการแนะนำผลิตภัณฑ์ของเรา or ทดลองใช้ฟรี!