Che cos'è l'analisi del comportamento degli utenti (UBA)?

L'analisi del comportamento utente (UBA) è una metodologia strutturata basata sui dati, progettata per esaminare e interpretare i modelli nelle azioni degli utenti su diverse piattaforme. Le organizzazioni sfruttano l'UBA per identificare le minacce alla sicurezza, migliorare i flussi di lavoro operativi e perfezionare le esperienze dei clienti.

Che cos'è un'analisi del comportamento dell'utente?

L'analisi del comportamento dell'utente, nota anche come analisi del comportamento dell'utente, è il processo sistematico di raccolta, elaborazione e valutazione dei dati generati dalle interazioni dell'utente all'interno dei sistemi digitali o applicazioni. L'obiettivo è stabilire una comprensione dettagliata dei tipici modelli di comportamento degli utenti e utilizzare questa baseline per rilevare irregolarità che potrebbero indicare incidenti di sicurezza, inefficienze operative o aree di miglioramento. UBA aggrega dati da diverse fonti, come autenticazione registri, record di accesso al sistema, statistiche sull'utilizzo delle applicazioni e attività di rete, per creare un profilo olistico delle azioni degli utenti nel tempo.

Alla sua fondazione, UBA cerca di rispondere a domande critiche su come individui o gruppi interagiscono con gli ambienti digitali. Il processo comporta il monitoraggio di attività specifiche, tra cui frequenza di login, accesso alle risorse, trasferimenti di dati ed esecuzione delle attività, per identificare tendenze e deviazioni. In sicurezza informatica, l'UBA è determinante nel riconoscere minacce interne, credenziali compromesse o attività non autorizzate concentrandosi sulle anomalie comportamentali anziché sulle firme di attacco predefinite.

Oltre alla sicurezza, UBA è utile per le applicazioni aziendali, come l'ottimizzazione interfacce utente, rilevando transazioni fraudolente e garantendo la conformità agli standard normativi. Questa metodologia utilizza analisi avanzate, spesso incorporando tecniche statistiche e machine learning, per elaborare grandi set di dati e fornire informazioni utili. Enfatizzando il comportamento rispetto alle regole statiche, UBA si adatta ai modelli dinamici degli utenti, rendendolo uno strumento versatile in più domini.

Come funziona l'UBA?

Di seguito sono riportati i componenti chiave del quadro operativo dell'UBA.

Raccolta dati

La fase iniziale di UBA prevede la raccolta di dati grezzi dall'infrastruttura digitale di un'organizzazione. Questi dati costituiscono la base per tutte le analisi successive. Le fonti includono un'ampia gamma di input, tra cui:

• Registri di autenticazioneRegistrazioni dei tentativi di accesso, inclusi timestamp, posizioni e identificatori dei dispositivi.
• Registri di sistema e delle applicazioni. Resoconti dettagliati delle interazioni degli utenti con sistemi operativi, banche dati e Software piattaforme, catturando azioni come filetto modifiche di accesso o configurazione.
• Attività di rete. Metriche sui flussi di dati, come Gli indirizzi IP, volumi di pacchetti e utilizzo del protocollo, che riflettono i modelli di comunicazione degli utenti.
• Telemetria degli endpointDati provenienti da singoli dispositivi (ad esempio, workstation, dispositivi mobili), che descrivono in dettaglio le attività locali come l'avvio di applicazioni o l'utilizzo di periferiche.
• Dati transazionaliRegistrazioni provenienti da sistemi finanziari o di commercio elettronico, che documentano importi di acquisto, frequenze e dettagli del destinatario.

L'aggregazione dei dati avviene attraverso queste fonti, seguita da normalizzazione per standardizzare i formati ed eliminare le incongruenze, garantendo un set di dati unificato per l'analisi.

Modellazione comportamentale e definizione della linea di base

Dopo la raccolta dei dati, i sistemi UBA analizzano i dati storici e dati in tempo reale per costruire linee di base comportamentali per singoli utenti, gruppi o ruoli all'interno dell'organizzazione. Queste linee di base rappresentano la gamma "normale" di attività e vengono stabilite utilizzando l'apprendimento automatico Algoritmi che identificano modelli ricorrenti. Gli elementi chiave di una baseline includono:

• Modelli temporali. Tempi e durate tipici di accesso al sistema o di utilizzo delle applicazioni.
• Coerenza geograficaPosizioni comuni da cui operano gli utenti, in base alla geolocalizzazione IP o al tracciamento del dispositivo.
• Interazione delle risorseFile a cui si accede frequentemente, directory, applicazioni o endpoint di rete.
• Ambito di attività. Il volume e il tipo di azioni eseguite, come caricamenti di dati, download o query eseguite.

La baseline non è statica; si adatta dinamicamente man mano che il comportamento dell'utente evolve a causa di cambiamenti nei ruoli, nelle pianificazioni o nei processi organizzativi. Questa adattabilità assicura che le variazioni legittime non attivino avvisi non necessari.

Anomaly Detection

La funzione analitica principale di UBA risiede nel rilevamento delle anomalie, in cui l'attività corrente dell'utente viene confrontata con la baseline stabilita. Tecniche statistiche, modelli di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati e intelligenza artificiale algoritmi elaborano i dati per identificare le deviazioni. Le anomalie si manifestano in varie forme, come:

• Orari di accesso irregolari. Accessi effettuati al di fuori degli orari consueti o da fusi orari inaspettati.
• Utilizzo anomalo delle risorse. Accesso a file, sistemi o applicazioni non allineati con il ruolo o la cronologia di un utente.
• Spostamento anomalo dei dati. Trasferimenti frequenti o di grandi dimensioni che si discostano dagli schemi standard.
• Cambiamenti comportamentali. Aumenti improvvisi del volume o del tipo di attività non spiegati da fattori contestuali.

Ogni anomalia riceve un punteggio di rischio basato sulla sua entità di deviazione e sul potenziale impatto, consentendo la definizione delle priorità degli avvisi. L'apprendimento automatico migliora la precisione del rilevamento distinguendo tra cambiamenti benigni (ad esempio, un utente che lavora fino a tardi) e attività sospette (ad esempio, un account violato).

Protocolli di risposta

Quando viene rilevata un'anomalia, i sistemi UBA eseguono meccanismi di risposta predefiniti, adattati alle policy dell'organizzazione e alla gravità dell'anomalia. Tali risposte includono:

• Notifiche. Avvisi inviati agli analisti della sicurezza, amministratori di sistemao responsabili della conformità tramite e-mail, dashboard o piattaforme di messaggistica.
• Mitigazione automatizzata. Azioni quali la sospensione dell'account, la limitazione dell'accesso o l'applicazione di ulteriori passaggi di autenticazione (ad esempio, autenticazione a più fattori).
• Rapporti dettagliati. Generazione di registri, visualizzazioni e dati forensi a supporto delle indagini manuali e dell'analisi delle cause principali.

La fase di risposta si integra con quadri operativi o di sicurezza più ampi, garantendo che le anomalie vengano affrontate rapidamente per ridurre al minimo i rischi o le interruzioni.

Chi ha bisogno dell'analisi del comportamento degli utenti?

Ecco un elenco degli utenti UBA e delle loro principali applicazioni:

• Professionisti della sicurezza informaticaI team di sicurezza si affidano a UBA per rilevare minacce interne, account compromessi e minacce persistenti avanzate (APT) monitorando le anomalie comportamentali che eludono le difese basate sulle firme.
• Amministratori ITIl personale IT utilizza UBA per supervisionare le prestazioni del sistema, identificare inefficienze nel flusso di lavoro e garantire che l'utilizzo delle risorse sia in linea con le esigenze organizzative.
• Responsabili della conformitàGli individui responsabili dell'aderenza alle normative utilizzano UBA per generare tracce di controllo, monitorare la conformità degli utenti alle policy e dimostrare l'aderenza a standard come GDPR, HIPAA, o PCI-DSS.
• Team di marketingI professionisti del marketing applicano l'UBA per analizzare le interazioni dei clienti con le piattaforme digitali, consentendo strategie basate sui dati per il coinvolgimento, la segmentazione e l'ottimizzazione delle campagne.
• Esperienza utente (UX) designer e gli illustratori veneziani,Gli specialisti UX utilizzano UBA per monitorare i modelli di navigazione degli utenti, individuare problemi di usabilità e migliorare la progettazione dell'interfaccia per una maggiore soddisfazione.
• Unità di rilevamento delle frodi. I team che operano nei settori dei servizi finanziari, delle assicurazioni o dell'e-commerce utilizzano UBA per identificare attività fraudolente, come furti di account o transazioni irregolari, segnalando comportamenti anomali.
• Dipartimenti delle risorse umaneIl personale delle risorse umane sfrutta l'UBA per monitorare le attività dei dipendenti alla ricerca di segnali di violazioni delle policy, disimpegno o potenziali rischi interni prima del licenziamento o del cambio di ruolo.
• Leadership esecutiva. I decisori utilizzano le informazioni UBA per valutare lo stato di salute delle operazioni, allineare gli investimenti tecnologici alle esigenze degli utenti e mitigare i rischi per l'intera azienda.

Perché è importante l'analisi del comportamento degli utenti?

Di seguito sono elencati i motivi principali per cui l'UBA è essenziale.

Miglioramento della sicurezza

UBA rafforza la sicurezza organizzativa concentrandosi sull'analisi comportamentale piuttosto che su regole statiche o firme di attacco note. I contributi chiave includono:

• Rilevamento delle minacce interne. L'UBA individua azioni dolose o negligenti da parte di utenti autorizzati, come il furto di dati o il sabotaggio, attraverso deviazioni dai modelli di comportamento stabiliti.
• Identificazione delle credenziali compromessaLa metodologia rileva le violazioni degli account riconoscendo le attività non coerenti con i dati di base di un utente, anche quando gli aggressori utilizzano dettagli di accesso validi.
• Exploit zero-day mitigazione. Mettendo in risalto le anomalie rispetto alle firme predefinite, UBA scopre attacchi nuovi o in evoluzione che aggirano le difese convenzionali.
• Prevenzione della perdita dei datiIl monitoraggio di modelli insoliti di accesso o trasferimento dei dati aiuta a prevenire l'esfiltrazione di informazioni sensibili.

Ottimizzazione operativa

UBA fornisce approfondimenti che semplificano i processi organizzativi e la gestione delle risorse. Gli impatti specifici includono:

• Efficienza del flusso di lavoroL'analisi delle interazioni degli utenti evidenzia colli di bottiglia o passaggi ridondanti, consentendo il perfezionamento dei processi.
• Assegnazione delle risorseLa comprensione dei modelli di utilizzo garantisce hardware, software e risorse di rete soddisfano la domanda, riducendo gli sprechi.
• Automazione delle attivitàI modelli di comportamento ripetitivi identificati dall'UBA informano automazione strategie, riducendo il carico di lavoro manuale per utenti e personale IT.

Miglioramento dell'esperienza utente

Per le organizzazioni con sistemi rivolti al cliente, UBA guida i miglioramenti nell'impegno e nella soddisfazione. Gli effetti degni di nota includono:

• Offerte personalizzateI dati comportamentali supportano contenuti, raccomandazioni o servizi personalizzati in base alle preferenze individuali.
• Affinamento dell'usabilitàL'identificazione dei punti di attrito nei percorsi degli utenti consente di apportare miglioramenti alla progettazione, riducendo i tassi di abbandono.
• Crescita dell'impegno. Le informazioni sulle tendenze di interazione consentono campagne o funzionalità mirate che aumentano la fidelizzazione e la fedeltà degli utenti.

Esempio di analisi del comportamento dell'utente

Per dimostrare l'applicazione pratica dell'UBA, prendiamo in considerazione uno scenario dettagliato nel contesto della sicurezza informatica aziendale:

Una multinazionale implementa UBA per proteggere i propri sistemi interni da minacce interne e violazioni esterne. Un dipendente, un analista finanziario, in genere accede al database aziendale durante l'orario lavorativo dei giorni feriali dalla postazione di lavoro assegnata nell'ufficio di New York. Le sue attività di routine includono l'interrogazione dei registri dei pagamenti dei clienti e la generazione di report trimestrali.

Nell'arco di tre giorni, il sistema UBA individua molteplici irregolarità nell'attività del conto dell'analista:

• Orario e luogo di accesso insoliti. L'account effettua l'accesso alle 3 del mattino EST da un indirizzo IP riconducibile all'Europa orientale, al di fuori del normale programma e della normale posizione dell'analista.
• Accesso a sistemi non correlati. L'account tenta di accedere al database delle risorse umane, che contiene i dati sulle retribuzioni dei dipendenti, un sistema con cui l'analista non ha alcuna interazione preventiva né è autorizzato a utilizzare.
• Attività di esportazione datiL'account avvia un trasferimento di 5 GB di dati finanziari del cliente a un server esterno cloud servizio di archiviazione, che supera di gran lunga le dimensioni tipiche dei report.

Il sistema UBA assegna un punteggio di rischio elevato a questi eventi e attiva quanto segue:

• Avviso immediato. Il centro operativo di sicurezza (SOC) riceve una notifica dettagliata con timestamp, dettagli IP e risorse a cui si è avuto accesso.
• Blocco dell'account. Il sistema sospende automaticamente l'account per impedire ulteriori attività.
• Indagine. Gli analisti esaminano i registri e determinano che l'account è stato compromesso tramite un phishing attacco che ha raccolto le credenziali dell'analista. Isolano i sistemi interessati e ripristinano l'accesso.

Nell'esempio sopra, la rapida rilevazione e risposta abilitate da UBA hanno impedito una significativa perdita di dati e limitato la portata dell' violazione di dati.

Come implementare l'analisi del comportamento degli utenti?

I passaggi seguenti forniscono una guida completa per implementare UBA in modo efficace.

1. Definire obiettivi e ambito

Le organizzazioni iniziano stabilendo obiettivi chiari per l'implementazione di UBA. Gli obiettivi possono includere il potenziamento della sicurezza, il miglioramento dell'efficienza del sistema o l'ottimizzazione delle esperienze dei clienti. La definizione dell'ambito, sia esso aziendale o limitato a reparti specifici, determina le risorse e l'attenzione richieste.

2. Selezionare e integrare le fonti dati

L'identificazione di fonti di dati rilevanti è fondamentale per un'analisi solida. Le organizzazioni compilano i dati da:

• Sistemi di autenticazione. Record di accesso e dettagli della sessione.
• Log dell'applicazioneStatistiche di utilizzo e segnalazioni di errori.
• Infrastruttura di reteRegistri del traffico e larghezza di banda utilizzo.
• endpoint. Registrazioni delle attività a livello di dispositivo.

L'integrazione implica la connessione di queste fonti a una piattaforma UBA centralizzata, garantendo la compatibilità e la conformità con le policy di governance dei dati.

3. Distribuire strumenti analitici

La selezione e la configurazione degli strumenti UBA è il passo successivo. Gli strumenti devono supportare:

• Elaborazione dati. Aggregazione e normalizzazione di dati eterogenei.
• Apprendimento automatico. Algoritmi per la creazione di linee di base e il rilevamento di anomalie.
• Segnalazione. Dashboard e registri per informazioni fruibili.

L'implementazione comprende l'installazione, il collaudo e la calibrazione per soddisfare le esigenze organizzative.

4. Stabilire linee di base comportamentali

Utilizzando dati storici, i sistemi UBA generano linee di base:

• Analisi dell'attività passata. Individuare schemi ricorrenti nel corso di settimane o mesi.
• Applicazione di algoritmi. Modelli di addestramento per riconoscere comportamenti normali di utenti e gruppi.

Le linee di base richiedono la convalida per garantire l'accuratezza prima tempo reale inizia il monitoraggio.

5. Monitorare e analizzare l'attività

Il monitoraggio continuo comporta il confronto dei dati live con le linee di base per rilevare anomalie. Gli analisti esaminano i punteggi di rischio e gli avvisi prioritari per determinare le azioni necessarie, perfezionando i parametri di rilevamento in base alle necessità.

6. Implementare meccanismi di risposta

Le organizzazioni stabiliscono protocolli per rispondere alle anomalie, quali:

• Revisione manuale. I team di sicurezza o IT indagano sugli incidenti segnalati.
• Controlli automatizzati. Applicazione di restrizioni o avvisi in base a regole predefinite.
• Documentazione. Registrazione degli incidenti per audit e analisi delle tendenze.

Le risposte sono in linea con i requisiti di tolleranza al rischio e di conformità dell'organizzazione.

7. Mantenere e perfezionare il sistema

L'UBA richiede una manutenzione continua, tra cui:

• Aggiornamenti di base. Adattamento ai legittimi cambiamenti di comportamento.
• Aggiornamenti degli strumenti. Incorporare nuove funzionalità o algoritmi.
• Revisioni delle prestazioni. Valutare l'efficacia e colmare le lacune.

Questo processo iterativo garantisce accuratezza e pertinenza durature.

Strumenti di analisi del comportamento degli utenti

Ecco un elenco dei principali strumenti UBA:

• Splunk Analisi del comportamento degli utenti. Una piattaforma dedicata che sfrutta l'apprendimento automatico per il rilevamento delle minacce, integrandosi con la più ampia soluzione di Splunk informazioni sulla sicurezza e gestione degli eventi (SIEM) ecosistema.
• ExabeamUna soluzione SIEM con funzionalità UBA avanzate, che eccelle nel rilevamento delle anomalie e nelle tempistiche automatizzate degli incidenti.
• Securonix. UN cloud-nativo Strumento UBA che offre monitoraggio in tempo reale, ricerca delle minacce e analisi scalabili.
• Google AnalyticsUno strumento ampiamente utilizzato per il monitoraggio sito web ufficiale e comportamento dell'app, fornendo metriche per l'ottimizzazione dell'esperienza utente e del marketing.
• Pannello misto. Una piattaforma di analisi dei prodotti che analizza i percorsi degli utenti, la fidelizzazione e l'adozione delle funzionalità.
• Ampiezza. Una soluzione di analisi comportamentale focalizzata sull'analisi dell'imbuto e sul monitoraggio di coorte per i team di prodotto.
• Radar QR di IBM. Un sistema SIEM con UBA integrato, che fornisce rilevamento completo delle minacce e reporting sulla conformità.
• LogRhythmUno strumento SIEM che incorpora UBA per il monitoraggio delle minacce interne e per approfondimenti operativi.

Quali sono i vantaggi e le sfide dell'analisi del comportamento degli utenti?

Ecco i vantaggi dell'analisi del comportamento degli utenti:

• Identificazione proattiva delle minacce. UBA rileva i rischi prima che degenerino analizzando le deviazioni comportamentali, riducendo così l'impatto degli incidenti.
• Tempi di risposta accelerati. Gli avvisi in tempo reale e l'automazione consentono di intervenire rapidamente, riducendo i tempi di permanenza della violazione.
• Informazioni dettagliate sugli utenti. Profili comportamentali dettagliati migliorano il processo decisionale in materia di sicurezza, operazioni e strategie per i clienti.
• Conformità normativa. I registri completi delle attività supportano i requisiti di audit e l'applicazione delle policy.
• Riduzione dei costi. Il rilevamento tempestivo e l'ottimizzazione dei processi riducono le spese legate a violazioni o inefficienze.
• Adattabilità scalabile. UBA si adatta alla crescita dei set di dati e all'evoluzione dei modelli di utilizzo, garantendone l'utilità a lungo termine.

Tuttavia, l'analisi del comportamento degli utenti presenta anche le seguenti sfide:

• Conformità alla privacyLa raccolta dei dati degli utenti richiede l'aderenza a normative come GDPR o CCPA, complicandone l'implementazione.
• Complessità di integrazioneLa combinazione di diverse fonti di dati richiede notevoli sforzi tecnici e competenze.
• Tassi di falsi positivi. Le linee di base imprecise o una messa a punto insufficiente portano a un affaticamento degli avvisi, mettendo a dura prova le risorse degli analisti.
• Intensità delle risorse. L'UBA richiede hardware, software e personale qualificato robusti, aumentando i costi operativi.
• Sovraccarico di datiUn elevato volume di attività degli utenti mette a dura prova le prestazioni del sistema e la precisione delle analisi.
• Considerazioni eticheIl monitoraggio del comportamento solleva preoccupazioni in merito alla sorveglianza e alla fiducia dei dipendenti, richiedendo politiche trasparenti.

Qual è la differenza tra UBA e UEBA?

User behavior analytics (UBA) e user and entity behavior analytics (UEBA) condividono principi fondamentali ma divergono in ambito e applicazione. UBA si concentra esclusivamente sul comportamento umano dell'utente, mentre UEBA estende l'analisi a entità non umane come dispositivi, applicazioni e componenti di rete. La tabella seguente confronta i due: