Analiza behawioralna użytkownika – nową erą bezpieczeństwa IT
Katgoria: IT Solutions / Utworzono: 21 wrzesień 2015
Analiza behawioralna użytkownika – nową erą bezpieczeństwa IT
Najgorszym koszmarem wielu firm są wyrafinowane cyberataki zarówno te zewnętrzne, jak i wewnętrzne. Obecnie napastnicy są inteligentni, dobrze przygotowani, a ich ataki są coraz bardziej kompletne oraz dobrze skalibrowane. Ostatnie wycieki danych, takie jak w przypadku firmy Sony, Target czy Ashley Madison, były dokładnie zaplanowane i nie wykryto ich od razu.
Atakujący mogli swobodnie poruszać się wewnątrz środowiska IT ofiar. Działanie z wewnątrz organizacji ma przewagę nad infrastrukturą bezpieczeństwa firmy, ponieważ narzędzia te zostały stworzone do ochrony przed zewnętrznymi zagrożeniami, a nie przed własnymi, zaufanymi pracownikami. W ukierunkowanych atakach wykorzystuje się kombinacje luk systemowych, inżynierię społeczną i zwykłe przestępstwa, aby pozyskać nieautoryzowany dostęp do wewnętrznej sieci firmowej.
Oznacza to, że nowy obszar ochrony, gdzie firmy powinny skoncentrować swoje działania, to użytkownicy ich systemów. Analiza behawioralna użytkowników (User Behavior Analytics – UBA) jest wdrożeniem tego podejścia, bezpieczeństwo IT zorientowane na użytkowniku: koncentruje się na tym, co wewnętrzni i zewnętrzni użytkownicy robią w systemie. Poprzez wykrywanie odchyleń od normalnego zachowania, rozwiązania analizy behawioralnej użytkownika pomagają firmom skupić swoje zasoby zabezpieczeń na ważnych wydarzeniach, a także umożliwić im aktualizację i optymalizację narzędzi kontroli, uzyskując przy tym większą wydajność pracy całej organizacji.
Tradycyjne produkty i techniki bezpieczeństwa IT wykorzystują technologie oparte na wzorcach do wykrywania i blokowania ataków. Prewencyjne produkty bezpieczeństwa przyjmują formę zapisanej wiedzy o wirusach i sposobach ataków, czasem poszerzonej o prostą heurystykę, na przykład antywirusy lub rozwiązania obronne APT (Advanced Persistent Threat). Rozwiązania monitoringu, jak IDS lub SIEM działają podobnie, wykorzystują wzory dostarczone przez sprzedawcę lub utworzone przez użytkownika. Jednak w obu przypadkach produkty te mogą jedynie wykrywać zdarzenia lub ataki, do których są przygotowywane. Heurystyka może poszerzyć możliwości tych narzędzi bezpieczeństwa do wykrywania wirusów polimorficznych lub uprzednio niewykrywalnych ataków z użyciem podobnych wzorców, jednakże nie są w stanie rozwiązać nieznanych wcześniej technik ataku. Nie możliwe jest stworzenia „uniwersalnych” wzorców lub elastycznej heurystyki na wszystkie przypadki.
Rozwiązania analityki behawioralnej użytkowników (UBA) zapewniają doskonałą okazję do obrony przed zagrożeniami APT i innymi związanymi z poświadczeniem wewnętrznego użytkownika. Jednakże nie oznacza to, że jest to nowe objawienie branży bezpieczeństwa IT. Narzędzia UBA nie są substytutem lecz uzupełnieniem dla dotychczasowych rozwiązań SIEM do zarządzania informacją związaną z bezpieczeństwem i zdarzeniami. Obecnie istnieje ogromna dysproporcja między tymi narzędziami bezpieczeństwa, które kontrolują i tymi, które monitorują infrastrukturę IT. Zarządzający bezpieczeństwem w organizacjach stawiają na prewencję, próbują zrozumieć znane zagrożenia i zdefiniować poziom zaufania. W ten sposób budują coraz więcej warstw kontroli dostępu, polityk i zapór, korzystając z gotowych wzorców i reguł w celu wykrycia tych zagrożeń. Ale jeszcze większe zapory i jeszcze większa kontrola nie dają oczekiwanego rezultatu, jak pokazują ostatnie naruszenia bezpieczeństwa i wycieki danych.
Jednakże powszechność outsourcingu, cloud computing i BYOD oznacza, że nadążanie za zmianami wymaga dużej ilości zasobów i likwidowanie niedopuszczalnych ograniczeń dla biznesu. Zbyt duża kontrola nie może zapewnić bezpieczeństwa i w tym samym czasie umożliwić ludziom wykonywanie ich pracy – należy zaufać pracownikom, aby dobrze wykonywali swoje zadania. Narzędzia UBA dają właśnie tę swobodę użytkownikom, ale natychmiast interweniują i reagują jeżeli jeden z nich staje się prawdziwym zagrożeniem dla firmy.
Jak UBA działa?
Użytkownicy zostawiają swoje ślady w całym systemie, podczas korzystania przez nich z całej infrastruktury IT firmy. Ich działania są widoczne poprzez dzienniki zdarzeń (logi), w ścieżkach audytu, logi zmian w aplikacjach biznesowych oraz w wielu innych miejscach, takich jak rozwiązania SIEM lub PAM (Pluggable Authentication Modules). To jest olbrzymia liczba danych, które już istnieją. Rozwiązania UBA nie wymagają predefiniowanych reguł korelacji, żadnych dodatkowych sond i środków potrzebnych do uruchomienia; po prostu pracują z istniejącymi danymi. Pierwszym krokiem jest zebranie informacji. UBA nie dodaje nowych warstw monitoringu – jedynie gromadzi i analizuje istniejące już dane. Użytkownicy mogą być pewni, że dane zostały wykorzystane jedynie do utrzymania bezpieczeństwa. Ponadto niektóre rozwiązania UBA, jak Blindspotter firmy BalaBit, są w stanie realizować pseudonimizację, czyli zastępować pola identyfikacyjne pseudonimami.
Używając zgromadzonych danych możliwe jest zbudowanie bazy „normalnych” zachowań użytkowników. Są to informacje dotyczące: czasu kiedy są oni zwykle aktywni, jakich aplikacji, programów, funkcji używają, w jaki sposób ich używają itd. Rozwiązania UBA stosują różne algorytmy uczenia się w celu utworzenia profili użytkowników.
Po ustaleniu bazowych danych narzędzia UBA są w stanie porównać bieżącą aktywność użytkownika do jego zwykłego zachowania i zidentyfikować nietypowe działania w czasie rzeczywistym. Osoba atakująca za pomocą shakowanego konta lub szkodliwego oprogramowanie będzie współdziałać z systemem inaczej niż zwykły użytkownik - na przykład będzie chciała się połączyć z innymi serwerami, zaloguje się do innych miejsc, w innym czasie, będzie pobierać więcej i innych niż zwykle danych. Porównując te działania do bazowych danych z profilu użytkownika można je wychwycić w czasie rzeczywistym, w momencie gdy są realizowane.
Poprzez wykrywanie podejrzanych działań w czasie rzeczywistym, możliwa staje się natychmiastowa reakcja. Automatyczna reakcja może znacznie skrócić czas działania przestępcy i udaremnić faktyczny atak. W większości scenariuszy cyberataku, wydarzenie o dużym znaczeniu jest poprzedzone fazą rozpoznawczą. Ważne jest wykrywanie i reagowanie na tym początkowym etapie, aby zapobiec dalszej działalności przestępczej. Reakcje mogą wahać się od prostego zgłoszenia anomalii odpowiedniemu administratorowi systemu do zawieszenia danego konta i może się to odbyć automatycznie lub poprzez zaangażowanie specjalisty w celu bardziej szczegółowej oceny danego podejrzanego wydarzenia.
Oznacza to, że nowy obszar ochrony, gdzie firmy powinny skoncentrować swoje działania, to użytkownicy ich systemów. Analiza behawioralna użytkowników (User Behavior Analytics – UBA) jest wdrożeniem tego podejścia, bezpieczeństwo IT zorientowane na użytkowniku: koncentruje się na tym, co wewnętrzni i zewnętrzni użytkownicy robią w systemie. Poprzez wykrywanie odchyleń od normalnego zachowania, rozwiązania analizy behawioralnej użytkownika pomagają firmom skupić swoje zasoby zabezpieczeń na ważnych wydarzeniach, a także umożliwić im aktualizację i optymalizację narzędzi kontroli, uzyskując przy tym większą wydajność pracy całej organizacji.
Trzeba sobie uświadomić, że atakujący zawsze będą krok przed nami. To nie jest kwestia, kiedy cyberprzestępcy dostaną się do naszej sieci. Jeżeli nasze dane są dla nich wystarczająco cenne to będą próbowali je zdobyć aż do skutku, a może już są wewnątrz naszej sieci. To jest kwestia tego, czy będziemy w stanie ich wykryć, zanim oni dokonają rzeczywistych szkód. – komentuje Márton Illés, Product Evangelist, BalaBit.Czy UBA będzie zabójcza dla tradycyjnych rozwiązań bezpieczeństwa?
Tradycyjne produkty i techniki bezpieczeństwa IT wykorzystują technologie oparte na wzorcach do wykrywania i blokowania ataków. Prewencyjne produkty bezpieczeństwa przyjmują formę zapisanej wiedzy o wirusach i sposobach ataków, czasem poszerzonej o prostą heurystykę, na przykład antywirusy lub rozwiązania obronne APT (Advanced Persistent Threat). Rozwiązania monitoringu, jak IDS lub SIEM działają podobnie, wykorzystują wzory dostarczone przez sprzedawcę lub utworzone przez użytkownika. Jednak w obu przypadkach produkty te mogą jedynie wykrywać zdarzenia lub ataki, do których są przygotowywane. Heurystyka może poszerzyć możliwości tych narzędzi bezpieczeństwa do wykrywania wirusów polimorficznych lub uprzednio niewykrywalnych ataków z użyciem podobnych wzorców, jednakże nie są w stanie rozwiązać nieznanych wcześniej technik ataku. Nie możliwe jest stworzenia „uniwersalnych” wzorców lub elastycznej heurystyki na wszystkie przypadki.
Rozwiązania analityki behawioralnej użytkowników (UBA) zapewniają doskonałą okazję do obrony przed zagrożeniami APT i innymi związanymi z poświadczeniem wewnętrznego użytkownika. Jednakże nie oznacza to, że jest to nowe objawienie branży bezpieczeństwa IT. Narzędzia UBA nie są substytutem lecz uzupełnieniem dla dotychczasowych rozwiązań SIEM do zarządzania informacją związaną z bezpieczeństwem i zdarzeniami. Obecnie istnieje ogromna dysproporcja między tymi narzędziami bezpieczeństwa, które kontrolują i tymi, które monitorują infrastrukturę IT. Zarządzający bezpieczeństwem w organizacjach stawiają na prewencję, próbują zrozumieć znane zagrożenia i zdefiniować poziom zaufania. W ten sposób budują coraz więcej warstw kontroli dostępu, polityk i zapór, korzystając z gotowych wzorców i reguł w celu wykrycia tych zagrożeń. Ale jeszcze większe zapory i jeszcze większa kontrola nie dają oczekiwanego rezultatu, jak pokazują ostatnie naruszenia bezpieczeństwa i wycieki danych.
Jednakże powszechność outsourcingu, cloud computing i BYOD oznacza, że nadążanie za zmianami wymaga dużej ilości zasobów i likwidowanie niedopuszczalnych ograniczeń dla biznesu. Zbyt duża kontrola nie może zapewnić bezpieczeństwa i w tym samym czasie umożliwić ludziom wykonywanie ich pracy – należy zaufać pracownikom, aby dobrze wykonywali swoje zadania. Narzędzia UBA dają właśnie tę swobodę użytkownikom, ale natychmiast interweniują i reagują jeżeli jeden z nich staje się prawdziwym zagrożeniem dla firmy.
Jak UBA działa?
Użytkownicy zostawiają swoje ślady w całym systemie, podczas korzystania przez nich z całej infrastruktury IT firmy. Ich działania są widoczne poprzez dzienniki zdarzeń (logi), w ścieżkach audytu, logi zmian w aplikacjach biznesowych oraz w wielu innych miejscach, takich jak rozwiązania SIEM lub PAM (Pluggable Authentication Modules). To jest olbrzymia liczba danych, które już istnieją. Rozwiązania UBA nie wymagają predefiniowanych reguł korelacji, żadnych dodatkowych sond i środków potrzebnych do uruchomienia; po prostu pracują z istniejącymi danymi. Pierwszym krokiem jest zebranie informacji. UBA nie dodaje nowych warstw monitoringu – jedynie gromadzi i analizuje istniejące już dane. Użytkownicy mogą być pewni, że dane zostały wykorzystane jedynie do utrzymania bezpieczeństwa. Ponadto niektóre rozwiązania UBA, jak Blindspotter firmy BalaBit, są w stanie realizować pseudonimizację, czyli zastępować pola identyfikacyjne pseudonimami.
Używając zgromadzonych danych możliwe jest zbudowanie bazy „normalnych” zachowań użytkowników. Są to informacje dotyczące: czasu kiedy są oni zwykle aktywni, jakich aplikacji, programów, funkcji używają, w jaki sposób ich używają itd. Rozwiązania UBA stosują różne algorytmy uczenia się w celu utworzenia profili użytkowników.
Po ustaleniu bazowych danych narzędzia UBA są w stanie porównać bieżącą aktywność użytkownika do jego zwykłego zachowania i zidentyfikować nietypowe działania w czasie rzeczywistym. Osoba atakująca za pomocą shakowanego konta lub szkodliwego oprogramowanie będzie współdziałać z systemem inaczej niż zwykły użytkownik - na przykład będzie chciała się połączyć z innymi serwerami, zaloguje się do innych miejsc, w innym czasie, będzie pobierać więcej i innych niż zwykle danych. Porównując te działania do bazowych danych z profilu użytkownika można je wychwycić w czasie rzeczywistym, w momencie gdy są realizowane.
Poprzez wykrywanie podejrzanych działań w czasie rzeczywistym, możliwa staje się natychmiastowa reakcja. Automatyczna reakcja może znacznie skrócić czas działania przestępcy i udaremnić faktyczny atak. W większości scenariuszy cyberataku, wydarzenie o dużym znaczeniu jest poprzedzone fazą rozpoznawczą. Ważne jest wykrywanie i reagowanie na tym początkowym etapie, aby zapobiec dalszej działalności przestępczej. Reakcje mogą wahać się od prostego zgłoszenia anomalii odpowiedniemu administratorowi systemu do zawieszenia danego konta i może się to odbyć automatycznie lub poprzez zaangażowanie specjalisty w celu bardziej szczegółowej oceny danego podejrzanego wydarzenia.
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Oferty Pracy
-
Młodszy konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant Microsoft Dynamics 365
-
Konsultant Wdrożeniowy Symfonia – księgowość
-
Microsoft Fabric Engineer (MFE)
-
Data/Business Analyst (PBI/Fabric)
-
CRM consultant
-
Starszy architekt systemów rozproszonych
-
Inżynier Zastosowań AI
Przeczytaj Również
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
