它指的是一门数据驱动的学科，通过检查用户和实体活动中的模式来理解、预测和检测与预期行为的偏差。在应用中 安全和 DevSecOps，了解什么是行为分析对于防御通过模仿正常使用来绕过传统基于规则的系统的现代威胁至关重要。
该术语涵盖面向业务的洞察（例如客户互动跟踪）和以安全为中心的发现内部威胁的实践， 零日袭击以及跨系统的异常行为
行为分析建立在什么基础上？ #
- 基线建立：首先，它需要通过各种数据点、用户操作、系统事件、网络流量和设备活动创建“正常行为”配置文件
- 模式识别与异常检测：一旦基线存在，行为分析系统就会标记出偏差，例如突然的大量下载或非典型的访问时间，这表明存在潜在风险
- 机器学习与人工智能：现代实施严重依赖人工智能和机器学习来分析大量事件数据并随着时间的推移调整基线行为
- 用户和实体行为分析（UEBA）：UEBA 是行为分析的安全扩展，它不仅可以分析用户，还可以分析设备、应用程序和服务器等实体，以检测复杂的威胁
DevSecOps 和应用程序安全中的关键应用 #
1 DevSecOps 内部 Pipelines
在 DevSecOps 中，嵌入行为分析有助于持续监控开发人员如何 CI/CD 工具和自动化系统与代码存储库、构建系统和部署进行交互 pipelines. 在这种情况下，行为分析可以检测异常活动，例如未经授权访问部署脚本或构建中的异常峰值，这些可能预示着妥协。
2 内部威胁检测
内部威胁通常能够规避基于签名的防护措施。行为分析有助于揭示合法用户何时开始采取非正常行为、访问敏感模块、导出数据或触发非典型查询。研究表明，行为分析框架可以显著降低内部威胁检测中的误报率。
3 高级持续性威胁 (APT) 和异常追踪
行为分析擅长发现进展缓慢且隐秘的 APT 攻击。通过将实时事件与既定基线进行比较，系统可以检测到细微的偏差，从而实现早期威胁搜寻和事件响应。
4 事后调查与取证
事件发生后，行为分析意味着通过分析历史行为日志来追踪一系列异常，包括异常何时开始、发生了什么变化以及行为如何演变，从而改进取证和补救策略。
5 超越安全：商业洞察
虽然我们的重点是安全，但行为分析也为 DevOps 提供支持cis离子，了解用户工作流程、实际功能使用情况和 UI/UX 模式，帮助团队优化部署、功能标志和风险暴露。
技术与方法 #
- 深度学习模型（自动编码器）：UEBA 系统可以使用深度自动编码器以可解释的方式学习正常行为分布并标记异常。
- 聚类和不确定性估计：先进的框架将行为分析与深度聚类和不确定性建模相结合，以动态适应并减少错误警报。
- 事件关联与实时监控：与 SIEM 的集成通过将日志事件结合成统一的见解来增强行为分析，从而提高实时安全可见性。
- 行为基线指标：组件包括群组、路径和漏斗分析，以跟踪行为如何演变，这对于安全和用户分析都至关重要。
对 DevSecOps 和安全团队的益处 #
行为分析为 DevSecOps 团队带来了什么？
自适应防御：机器学习系统帮助行为分析随着环境的变化而动态调整。
主动 异常检测：识别传统系统忽视的微妙威胁。
减少 警惕疲劳：机器学习建模可降低误报率并优先处理可操作的异常。
增强法医细节：时间一致的行为基线有助于事件解构。
提高 DevOps 可见性：了解跨工具的行为和 pipelines 有助于揭示安全性和流程效率低下的问题。
挑战与缓解 #
即使是最好的系统也会遇到障碍：
- 误报和漏报：由于合法活动而导致的行为转变可能会混淆检测，或者攻击者可能会很好地模仿行为以逃避检测
- 隐私与合规：收集精细的用户活动引发了隐私和GDPR等法规方面的担忧。清晰的数据治理至关重要
- 工具复杂性和集成风险：将行为分析引入 DevSecOps pipeline需要强大的设计、API 和数据 pipeline以适应现有的基础设施
- 数据量和开销：在开发、登台和生产环境中记录大量事件数据需要高效的存储、过滤和检索。
定义摘要 #
| 术语 | 说明 |
|---|---|
| 什么是行为分析 | 一种使用数据分析和人工智能来跟踪、分析和标记针对学习基线的用户/实体操作的方法。 |
| 底线 | 此 standard 衡量偏差的活动模式。 |
| 欧巴 | 用户和实体行为分析，一种以安全为中心的变体，可分析用户、设备、应用程序和系统。 |
| 异常检测 | 将与既定基线的偏差识别为潜在的安全问题。 |
| 内部威胁检测 | 使用行为分析来发现内部人员的异常行为。 |
| APT 检测 | 发现雷达无法发现的隐秘、先进的威胁。 |
| 取证与事件响应 | 对行为数据进行事后分析以重建安全事件。 |
| 机器学习/人工智能 | 支持模式检测、基线构建和自适应分析的工具和算法。 |
| 隐私与合规 | 确保行为数据收集符合规定的框架。 |
| DevSecOps 集成 | 将行为分析嵌入到 CI/CD pipeline用于实时监控和保护的工具链。 |
最后，关于什么是行为分析 #
在 DevSecOps 的语境下，行为分析究竟是什么？正如我们所见，它并非一个抽象的概念；而是一种实用且强大的机制，能够驱动主动安全、自适应检测和深度运营洞察。如果将智能数据分析与行为基准测试相结合，DevSecOps 团队将能够检测细微威胁，提升调查能力，并协调开发流程。 pipeline具有强大的安全态势，同时处理隐私和基础设施的复杂性。
安全平台如 西吉尼 通过保护软件供应链来扩展这些功能，并 CI/CD 环境，提供来自代码存储库、构建过程和部署的丰富行为数据 pipeline这种集成使行为分析能够更早地检测异常，减少误报，并确保开发生命周期的每个阶段都保持安全和合规。
#
#
