El análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) es una tecnología avanzada diseñada para mejorar la seguridad de las organizaciones mediante el monitoreo y la evaluación del comportamiento de usuarios y entidades dentro de una red. Esta herramienta utiliza el aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial para detectar actividades anómalas que podrían indicar una amenaza de seguridad.
Acompáñanos a descubrir cómo el UEBA transforma la gestión de la seguridad en las empresas modernas.
¿Qué es UEBA?
El UEBA (análisis de comportamiento de usuarios y entidades) es una herramienta de ciberseguridad diseñada para identificar comportamientos anómalos dentro de las redes corporativas. Este sistema analiza tanto a usuarios como a entidades no humanas, como dispositivos y servidores, para detectar acciones que se desvíen del comportamiento normal.
El principal objetivo de UEBA es detectar posibles amenazas internas y actividades maliciosas que otros sistemas de seguridad pueden pasar por alto.
UEBA es una evolución del análisis de comportamiento de usuarios (UBA), que inicialmente solo se centraba en el monitoreo de usuarios individuales. Al expandir su alcance a dispositivos y otras entidades, UEBA ofrece una visión más holística y efectiva de la seguridad.
El término fue acuñado por Gartner en 2015, respondiendo a la necesidad de una mejor detección de amenazas internas y el uso de credenciales comprometidas, situaciones que las soluciones de seguridad tradicionales frecuentemente no lograban identificar eficazmente. Utiliza aprendizaje automático y técnicas de análisis avanzadas para aprender de los datos recopilados, permitiendo una respuesta más rápida a las amenazas emergentes.
Se integra frecuentemente con otras herramientas de seguridad como:
- La información de seguridad y gestión de eventos (SIEM).
- Detección y respuesta de endpoints (EDR).
- Detección y respuesta extendidas (XDR).
- La gestión de identidad y acceso (IAM).
UEBA versus SIEM
Los sistemas de Gestión de Información y Eventos de Seguridad (SIEM) aglutinan y analizan datos de múltiples fuentes para gestionar eventos de seguridad y generar alertas. Aunque eficaces en la agregación de datos, los SIEMs carecen del aprendizaje automático avanzado que caracteriza al UEBA, el cual permite un análisis más profundo del comportamiento de los usuarios y las entidades para predecir y alertar sobre amenazas en tiempo real.
Este enfoque proactivo en el análisis del comportamiento es lo que distingue a UEBA, ofreciendo una detección más dinámica en comparación con la respuesta más estática del SIEM.
UBA versus UEBA
El Análisis de Comportamiento de Usuarios (UBA) se centra exclusivamente en los patrones de comportamiento humano dentro de los sistemas informáticos. La evolución hacia UEBA añadió la dimensión de «entidades», ampliando el alcance para incluir dispositivos, aplicaciones y otros componentes de la red.
Esta expansión permite una comprensión más completa de las actividades dentro de la red y una mejor capacidad para detectar amenazas provenientes no solo de humanos sino también de máquinas comprometidas o mal configuradas.
UEBA versus SOAR
Las herramientas de Orquestación, Automatización y Respuesta de Seguridad (SOAR) se concentran en la automatización de la respuesta a incidentes y la gestión eficiente de las operaciones de seguridad. Aunque las herramientas SOAR optimizan la respuesta a incidentes, el UEBA proporciona una capa adicional de análisis al identificar comportamientos anómalos que podrían indicar amenazas antes de que se materialicen en ataques efectivos.
Esta capacidad de predicción y detección hace que UEBA sea complementario a SOAR, no necesariamente superior.
¿En qué casos se usa el análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)?
Ciberseguridad
Este es uno de los dominios primordiales donde UEBA muestra su valor. En entornos corporativos, UEBA ayuda a detectar amenazas como el uso indebido de credenciales, comportamientos anómalos en la red y potenciales amenazas internas.
Por ejemplo, si un empleado accede a sistemas críticos en horarios no habituales o descarga volúmenes inusuales de datos, UEBA puede alertar a los equipos de seguridad para una revisión más detallada y, si es necesario, una acción correctiva.
Esta tecnología es crucial para prevenir la exfiltración de datos y otros tipos de ciberataques sofisticados.
Optimización de servicios y marketing
En el sector comercial, el UEBA permite analizar cómo los usuarios interactúan con aplicaciones y sitios web. Al registrar y analizar sesiones de usuarios, crear mapas de calor y trazar el recorrido del cliente, las empresas pueden optimizar la colocación de productos y personalizar las estrategias de marketing.
Esta aplicación es especialmente útil en entornos de comercio electrónico, donde entender el comportamiento de los usuarios puede traducirse directamente en un aumento de las conversiones y la satisfacción del cliente.
Salud y seguridad laboral
UEBA también se aplica en el monitoreo de comportamientos que puedan indicar condiciones de salud o riesgos de seguridad. En ambientes laborales, por ejemplo, el análisis de comportamiento puede identificar signos de fatiga o distracción que podrían conducir a accidentes.
En el ámbito de la salud, patrones inusuales en el modo en que los pacientes interactúan con dispositivos médicos pueden alertar sobre la necesidad de intervenciones médicas preventivas.
¿Cómo funciona el análisis de comportamiento de usuarios y entidades?
El UEBA (análisis de comportamiento de usuarios y entidades) funciona estableciendo un comportamiento normal para cada usuario y entidad en la red y luego utiliza aprendizaje automático para detectar comportamientos anómalos que se desvíen de estas normas.
El proceso es así:
- Recopilación de Datos: UEBA comienza recolectando datos de diversas fuentes dentro de la organización. Esto incluye registros de actividad de sistemas como ERP, herramientas de seguridad como antivirus y SIEM, y bases de datos de autenticación como Active Directory.
- Establecimiento de la Línea Base: Utilizando técnicas de análisis avanzadas, UEBA analiza los datos recogidos para crear un perfil o línea base de comportamientos normales para usuarios y entidades. Este perfil se ajusta continuamente a medida que el sistema aprende más sobre el comportamiento habitual.
- Monitoreo y Análisis: Una vez establecida la línea base, el análisis de comportamiento de usuarios y entidades monitorea continuamente la actividad, comparando el comportamiento actual con el esperado. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para ajustar y refinar las líneas base en tiempo real.
- Detección de Anomalías: Cuando se detecta una actividad que no coincide con el patrón establecido, el sistema lo identifica como anómalo. Esto puede incluir acciones como accesos no habituales, descargas inusuales de datos, o intentos de conexión en horarios atípicos.
- Evaluación de Riesgos y Alertas: Las actividades detectadas son evaluadas y clasificadas según su riesgo potencial. Las actividades de alto riesgo, como la posible exfiltración de datos o un movimiento lateral sospechoso, desencadenan alertas que se envían a los equipos de seguridad para su investigación y respuesta.
- Respuesta a Incidentes: Dependiendo de la gravedad de la alerta, el UEBA puede iniciar respuestas automáticas, como desactivar una cuenta comprometida o aislar un dispositivo infectado, para mitigar la amenaza.
Atributos del UEBA
Según Garnet, el UEBA (User and Entity Behavior Analytics o análisis de comportamiento de usuarios y entidades) tiene 3 elementos fundamentales:
Casos de uso
UEBA no se limita a aplicaciones específicas; su diseño permite supervisar una variedad de actividades, tanto de usuarios como de entidades tecnológicas. Esto incluye desde la detección de amenazas internas hasta el análisis de tráfico de red, pasando por la supervisión de terminales y el monitoreo de la seguridad en la nube.
La flexibilidad para abordar múltiples casos de uso permite que el análisis de comportamiento de usuarios y entidades se adapte a diferentes entornos y necesidades de seguridad, lo que supera las capacidades de las herramientas tradicionales centradas en tareas más limitadas.
Análisis avanzado
La fuerza de UEBA reside en su capacidad analítica, que combina aprendizaje automático, modelos estadísticos y diversas reglas para evaluar la conducta de usuarios y las entidades. Esta tecnología no solo detecta patrones de comportamientos anormales basados en desviaciones de actividades previamente observadas, sino que también aprende de manera continua, mejorando su precisión con el tiempo.
Integración de datos diversos
Un aspecto crucial del sistema UEBA es su habilidad para integrar y procesar datos de una amplia gama de fuentes. Esto incluye información de herramientas de seguridad como UEBA SIEM, bases de datos de autenticación, registros de acceso a la red, y más.
Esta capacidad de absorber y analizar datos desde múltiples puntos ayuda a obtener una visión holística de la seguridad de la red, permitiendo una respuesta más rápida y fundamentada ante incidentes potenciales.
Ventajas y desventajas del análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA)
Toda herramienta tiene sus pros y contras. Y los UEBA no son la excepción.
Pros:
- Detección de abuso de privilegios internos: UEBA permite identificar cuando los usuarios realizan acciones fuera de su comportamiento habitual, ayudando a detectar el uso indebido de acceso privilegiado.
- Priorización de incidentes: Esta tecnología reduce los falsos positivos y minimiza la fatiga de alertas entre el personal de seguridad, concentrándose en las alertas más críticas.
- Prevención de exfiltración de datos: UEBA alerta cuando datos sensibles se mueven de manera inusual dentro de la red o se transfieren hacia fuera, ayudando a prevenir posibles robos o fugas de información.
- Detección de movimiento lateral: Capaz de identificar cuando los cibercriminales utilizan credenciales robadas para moverse dentro de la red en busca de activos valiosos.
- Respuestas automáticas: Se puede configurar para tomar acciones automáticas en respuesta a incidentes detectados, agilizando la respuesta a incidentes.
- Reducción de personal de seguridad necesario: UEBA puede automatizar parte del análisis de datos, reduciendo la necesidad de personal dedicado exclusivamente a estas tareas.
Contras:
- Costo inicial elevado: La implementación de un sistema UEBA puede ser costosa, requiriendo una inversión inicial significativa en términos de software y hardware.
- Necesidad de formación especializada: Los operadores deben recibir formación específica para interpretar adecuadamente los informes y datos que el sistema proporciona.
- Dependencia de otras soluciones de seguridad: Para maximizar su efectividad, UEBA necesita integrarse y funcionar conjuntamente con otras herramientas de seguridad.
- Necesidad de entrenamiento del sistema: Si el sistema se inicia desde cero, debe ser entrenado, lo que puede realizarse de forma semi supervisada o completamente supervisada, requiriendo tiempo y recursos adicionales.
UEBA: Los software mejor valorados
Entonces, ¿cuáles son los mejores software de UEBA del mercado? Aquí te presentamos un pequeño top 10 de los mejores.
1. Cyberhaven
Cyberhaven se destaca por su capacidad para monitorear el flujo de datos en dispositivos y entornos SaaS, combinando la detección de amenazas internas con la prevención de pérdida de datos. Su funcionalidad única reside en su capacidad para diferenciar entre tipos de datos que entran y salen, mejorando significativamente la precisión en la detección de actividades sospechosas.
2. Splunk
A través de su módulo User Behavior Analytics, Splunk utiliza aprendizaje automático para analizar y puntuar el comportamiento de los usuarios, identificando actividades anómalas y ofreciendo insights basados en el análisis de comportamiento.
Es especialmente útil para organizaciones que ya implementan Splunk como su SIEM principal, integrando análisis de comportamiento en un sistema existente.
3. Rapid7 InsightIDR
Rapid7 InsightIDR combina capacidades de SIEM y XDR con un enfoque en el análisis de comportamiento del usuario. Utiliza el aprendizaje automático para detectar y priorizar automáticamente amenazas potenciales. Esto genera investigaciones más eficientes y automatizadas mediante la creación de alertas que inician investigaciones de incidentes.
4. LogRhythm
Con su integración en la solución SIEM de LogRhythm, la funcionalidad análisis de comportamiento de usuarios y entidades añade un componente de inteligencia artificial en la nube para un análisis más profundo del comportamiento de los usuarios. Esta herramienta es ideal para visualizar y gestionar el riesgo a través de datos comportamentales agregados y visualizados de manera eficaz.
5. IBM QRadar
Este producto de IBM no solo se desempeña como un potente SIEM sino que también ofrece análisis del comportamiento del usuario a través de su módulo UEBA. Con el uso de aprendizaje automático, QRadar puede identificar desviaciones del comportamiento estándar del usuario, ayudando a los administradores a monitorizar y reaccionar ante actividades sospechosas.
6. Cynet 360 AutoXDR
Conocido por su interfaz de usuario intuitiva, Cynet 360 AutoXDR combina UEBA con capacidades EDR y XDR en una sola solución, proporcionando una cobertura de seguridad integral desde la detección de amenazas hasta la respuesta automática a incidentes.
7. Securonix
Securonix integra funcionalidades SIEM y SOAR, y es destacada por sus modelos de amenazas predefinidos y capacidades de aprendizaje automático que facilitan la automatización en la detección y respuesta a incidentes, incluyendo la exfiltración de datos.
8. Gurucul
Gurucul es una suite de seguridad que combina SIEM, UEBA y XDR, utilizando más de 1000 modelos de aprendizaje automático listos para usar. Es notable por su capacidad para analizar registros, flujos de datos, el comportamiento online y en redes sociales de los usuarios para evaluar riesgos.
9. ManageEngine Log360
ManageEngine Log360 proporciona una auditoría detallada y capacidades de UEBA, enfocándose en la detección de anomalías mediante aprendizaje automático y gestionando incidentes desde una variedad de fuentes de datos.
10. Proofpoint Insider Threat Management
Este software realiza un seguimiento del comportamiento del usuario en dispositivos finales y es particularmente fuerte en la prevención de pérdida de datos, integrando clasificaciones de datos para identificar y proteger los archivos más sensibles.
Conclusión
A lo largo de este artículo, hemos explorado las capacidades y beneficios que el análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) aporta a la ciberseguridad. Con su potencial para identificar comportamientos sospechosos de manera precoz, el UEBA se presenta como una solución indispensable en la lucha contra las amenazas cibernéticas.
