আজ আমরা সর্বশেষের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারী এবং সত্তা আচরণগত বিশ্লেষণ (UEBA) বাজারের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ প্রদান করব গার্টনার গবেষণা. গার্টনার হাইপ সাইকেল ফর থ্রেট-ফেসিং টেকনোলজিস অনুসারে UEBA বাজার "মোহভঙ্গ পর্যায়ের" নীচে রয়েছে, যা প্রযুক্তির পরিপক্কতা নির্দেশ করে। কিন্তু পরিস্থিতির প্যারাডক্সটি UEBA প্রযুক্তিতে বিনিয়োগের একযোগে সাধারণ বৃদ্ধি এবং স্বাধীন UEBA সমাধানগুলির অদৃশ্য বাজারের মধ্যে রয়েছে। গার্টনার ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে UEBA সম্পর্কিত তথ্য সুরক্ষা সমাধানগুলির কার্যকারিতার অংশ হয়ে উঠবে। "UEBA" শব্দটি সম্ভবত ব্যবহার থেকে বেরিয়ে যাবে এবং একটি সংকীর্ণ অ্যাপ্লিকেশন এলাকায় (যেমন, "ব্যবহারকারীর আচরণ বিশ্লেষণ"), একটি অনুরূপ অ্যাপ্লিকেশন এলাকা (যেমন, "ডেটা বিশ্লেষণ") উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে অন্য সংক্ষিপ্ত শব্দ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে বা সহজভাবে কিছু হয়ে যাবে। নতুন বাজওয়ার্ড (উদাহরণস্বরূপ, "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" [এআই] শব্দটি আকর্ষণীয় দেখায়, যদিও এটি আধুনিক UEBA নির্মাতাদের কাছে কোন অর্থ বহন করে না)।

গার্টনার অধ্যয়নের মূল ফলাফলগুলি নিম্নরূপ সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে:

• ব্যবহারকারী এবং সত্তার আচরণগত বিশ্লেষণের জন্য বাজারের পরিপক্কতা নিশ্চিত করা হয় যে এই প্রযুক্তিগুলি মাঝারি এবং বড় কর্পোরেট বিভাগ দ্বারা ব্যবসায়িক সমস্যাগুলির একটি সংখ্যা সমাধানের জন্য ব্যবহার করা হয়;
• UEBA বিশ্লেষণ ক্ষমতাগুলি সম্পর্কিত তথ্য সুরক্ষা প্রযুক্তির বিস্তৃত পরিসরে তৈরি করা হয়েছে, যেমন ক্লাউড অ্যাক্সেস সিকিউরিটি ব্রোকার (CASBs), আইডেন্টিটি গভর্নেন্স অ্যান্ড অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (IGA) SIEM সিস্টেম;
• UEBA বিক্রেতাদের চারপাশে প্রচার এবং "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা" শব্দটির ভুল ব্যবহার গ্রাহকদের জন্য একটি পাইলট প্রকল্প পরিচালনা না করে নির্মাতাদের প্রযুক্তি এবং সমাধানের কার্যকারিতার মধ্যে প্রকৃত পার্থক্য বোঝা কঠিন করে তোলে;
• গ্রাহকরা লক্ষ্য করেন যে UEBA সমাধানগুলির বাস্তবায়নের সময় এবং প্রতিদিনের ব্যবহার নির্মাতার প্রতিশ্রুতির চেয়ে বেশি শ্রম-নিবিড় এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে, এমনকি শুধুমাত্র মৌলিক হুমকি সনাক্তকরণ মডেলগুলি বিবেচনা করার সময়ও। কাস্টম বা প্রান্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে যোগ করা অত্যন্ত কঠিন হতে পারে এবং ডেটা বিজ্ঞান এবং বিশ্লেষণে দক্ষতার প্রয়োজন হতে পারে।

কৌশলগত বাজার উন্নয়ন পূর্বাভাস:

• 2021 সালের মধ্যে, ব্যবহারকারী এবং সত্তা আচরণগত বিশ্লেষণ (UEBA) সিস্টেমের বাজার একটি পৃথক এলাকা হিসাবে বিদ্যমান থাকবে না এবং UEBA কার্যকারিতা সহ অন্যান্য সমাধানের দিকে সরে যাবে;
• 2020 সালের মধ্যে, সমস্ত UEBA স্থাপনার 95% একটি বিস্তৃত নিরাপত্তা প্ল্যাটফর্মের অংশ হবে।

UEBA সমাধানের সংজ্ঞা

ইউইবিএ সলিউশন ব্যবহারকারী এবং অন্যান্য সত্তার (যেমন হোস্ট, অ্যাপ্লিকেশন, নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক এবং ডেটা স্টোর) কার্যকলাপ মূল্যায়ন করতে অন্তর্নির্মিত বিশ্লেষণ ব্যবহার করে।
তারা হুমকি এবং সম্ভাব্য ঘটনা সনাক্ত করে, সাধারণত নির্দিষ্ট সময়ের সাথে একই গ্রুপে ব্যবহারকারী এবং সত্ত্বার স্ট্যান্ডার্ড প্রোফাইল এবং আচরণের তুলনায় অস্বাভাবিক কার্যকলাপের প্রতিনিধিত্ব করে।

এন্টারপ্রাইজ সেগমেন্টে সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে হুমকি সনাক্তকরণ এবং প্রতিক্রিয়া, সেইসাথে অভ্যন্তরীণ হুমকির সনাক্তকরণ এবং প্রতিক্রিয়া (বেশিরভাগই আপোসকৃত অন্তর্নিহিত; কখনও কখনও অভ্যন্তরীণ আক্রমণকারী)।

UEBA এর মত সিদ্ধান্ত, এবং ফাংশন, একটি নির্দিষ্ট টুলের মধ্যে নির্মিত:

• সমাধান হল "বিশুদ্ধ" UEBA প্ল্যাটফর্মের নির্মাতারা, বিক্রেতারা সহ যারা আলাদাভাবে SIEM সমাধান বিক্রি করে। ব্যবহারকারী এবং সত্তা উভয়ের আচরণগত বিশ্লেষণে বিস্তৃত ব্যবসায়িক সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা।
• এমবেডেড - প্রস্তুতকারক/বিভাগ যেগুলি তাদের সমাধানগুলিতে UEBA ফাংশন এবং প্রযুক্তিগুলিকে একীভূত করে৷ সাধারণত ব্যবসায়িক সমস্যার আরও নির্দিষ্ট সেটের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়। এই ক্ষেত্রে, UEBA ব্যবহারকারী এবং/অথবা সত্তার আচরণ বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।

গার্টনার সমস্যা সমাধানকারী, বিশ্লেষণ এবং ডেটা উত্স সহ তিনটি অক্ষ বরাবর UEBA দেখেন (চিত্র দেখুন)।

"বিশুদ্ধ" UEBA প্ল্যাটফর্ম বনাম অন্তর্নির্মিত UEBA

গার্টনার একটি "বিশুদ্ধ" UEBA প্ল্যাটফর্মকে সমাধান হিসাবে বিবেচনা করে যা:

• বেশ কিছু নির্দিষ্ট সমস্যার সমাধান করুন, যেমন সুবিধাপ্রাপ্ত ব্যবহারকারীদের পর্যবেক্ষণ করা বা প্রতিষ্ঠানের বাইরে ডেটা আউটপুট করা, এবং শুধুমাত্র বিমূর্ত "ব্যবহারকারীর কার্যকলাপের উপর নজরদারি" নয়;
• জটিল বিশ্লেষণের ব্যবহার জড়িত, অপরিহার্যভাবে মৌলিক বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে;
• পরিকাঠামোতে পৃথক এজেন্টদের মোতায়েন করার বাধ্যতামূলক প্রয়োজন ছাড়াই ডেটা সংগ্রহের জন্য বিভিন্ন বিকল্প প্রদান করে, যার মধ্যে অন্তর্নির্মিত ডেটা সোর্স মেকানিজম এবং লগ ম্যানেজমেন্ট টুল, ডেটা লেক এবং/অথবা SIEM সিস্টেম উভয়ই অন্তর্ভুক্ত রয়েছে;
• অন্তর্ভুক্ত না করে স্বতন্ত্র সমাধান হিসাবে ক্রয় এবং স্থাপন করা যেতে পারে
  অন্যান্য পণ্যের সংমিশ্রণ।

নীচের টেবিলটি দুটি পদ্ধতির তুলনা করে।

সারণী 1. "বিশুদ্ধ" UEBA সমাধান বনাম অন্তর্নির্মিত বেশী

বিভাগ	"বিশুদ্ধ" UEBA প্ল্যাটফর্ম	অন্তর্নির্মিত UEBA সহ অন্যান্য সমাধান
সমস্যার সমাধান করতে হবে	ব্যবহারকারীর আচরণ এবং সত্তার বিশ্লেষণ।	ডেটার অভাব UEBA কে শুধুমাত্র ব্যবহারকারী বা সত্তার আচরণ বিশ্লেষণ করতে সীমাবদ্ধ করতে পারে।
সমস্যার সমাধান করতে হবে	বিস্তৃত সমস্যার সমাধান করতে পরিবেশন করে	সীমিত সংখ্যক কাজের মধ্যে বিশেষজ্ঞ
বৈশ্লেষিক ন্যায়	বিভিন্ন বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি ব্যবহার করে অসংগতি সনাক্তকরণ - প্রধানত পরিসংখ্যানগত মডেল এবং মেশিন লার্নিং, নিয়ম এবং স্বাক্ষর সহ। তাদের এবং সহকর্মীদের প্রোফাইলে ব্যবহারকারী এবং সত্তা কার্যকলাপ তৈরি এবং তুলনা করতে অন্তর্নির্মিত বিশ্লেষণের সাথে আসে।	বিশুদ্ধ UEBA অনুরূপ, কিন্তু বিশ্লেষণ শুধুমাত্র ব্যবহারকারী এবং/অথবা সত্তা সীমিত হতে পারে.
বৈশ্লেষিক ন্যায়	উন্নত বিশ্লেষণাত্মক ক্ষমতা, শুধুমাত্র নিয়ম দ্বারা সীমাবদ্ধ নয়। উদাহরণস্বরূপ, সত্তার গতিশীল গ্রুপিং সহ একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম।	"বিশুদ্ধ" UEBA এর মতো, কিন্তু কিছু এমবেডেড হুমকি মডেলে সত্তা গ্রুপিং শুধুমাত্র ম্যানুয়ালি পরিবর্তন করা যেতে পারে।
বৈশ্লেষিক ন্যায়	ব্যবহারকারী এবং অন্যান্য সত্ত্বার কার্যকলাপ এবং আচরণের পারস্পরিক সম্পর্ক (উদাহরণস্বরূপ, বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে) এবং অস্বাভাবিক কার্যকলাপ সনাক্ত করার জন্য পৃথক ঝুঁকি আচরণের সমষ্টি।	বিশুদ্ধ UEBA অনুরূপ, কিন্তু বিশ্লেষণ শুধুমাত্র ব্যবহারকারী এবং/অথবা সত্তা সীমিত হতে পারে.
তথ্য সূত্র	বিল্ট-ইন মেকানিজম বা বিদ্যমান ডেটা স্টোর, যেমন SIEM বা ডেটা লেকের মাধ্যমে সরাসরি ডেটা উত্স থেকে ব্যবহারকারী এবং সংস্থাগুলির ইভেন্টগুলি গ্রহণ করা।	ডেটা প্রাপ্তির প্রক্রিয়াগুলি সাধারণত শুধুমাত্র সরাসরি হয় এবং শুধুমাত্র ব্যবহারকারী এবং/অথবা অন্যান্য সত্ত্বাকে প্রভাবিত করে। লগ ম্যানেজমেন্ট টুলস / SIEM / ডেটা লেক ব্যবহার করবেন না।
তথ্য সূত্র	সমাধানটি কেবলমাত্র ডেটার মূল উৎস হিসাবে নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিকের উপর নির্ভর করা উচিত নয়, এবং টেলিমেট্রি সংগ্রহের জন্য এটির নিজস্ব এজেন্টদের উপর নির্ভর করা উচিত নয়।	সমাধানটি শুধুমাত্র নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিকের উপর ফোকাস করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, NTA - নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক বিশ্লেষণ) এবং/অথবা শেষ ডিভাইসগুলিতে এর এজেন্ট ব্যবহার করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, কর্মচারী পর্যবেক্ষণ ইউটিলিটিগুলি)।
তথ্য সূত্র	প্রসঙ্গ সহ ব্যবহারকারী/সত্তা ডেটা স্যাচুরেটিং। রিয়েল টাইমে স্ট্রাকচার্ড ইভেন্টের সংগ্রহকে সমর্থন করে, সেইসাথে আইটি ডিরেক্টরি থেকে স্ট্রাকচার্ড/আনস্ট্রাকচার্ড সমন্বিত ডেটা - উদাহরণস্বরূপ, অ্যাক্টিভ ডিরেক্টরি (AD), বা অন্যান্য মেশিন-পাঠযোগ্য তথ্য সংস্থান (উদাহরণস্বরূপ, এইচআর ডেটাবেস)।	খাঁটি UEBA-এর মতো, তবে প্রাসঙ্গিক ডেটার সুযোগ কেস থেকে কেস আলাদা হতে পারে। AD এবং LDAP হল এমবেডেড UEBA সমাধান দ্বারা ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ প্রাসঙ্গিক ডেটা স্টোর।
উপস্থিতি	একটি স্বতন্ত্র পণ্য হিসাবে তালিকাভুক্ত বৈশিষ্ট্য প্রদান করে।	এটি তৈরি করা হয়েছে এমন একটি বাহ্যিক সমাধান ক্রয় না করে অন্তর্নির্মিত UEBA কার্যকারিতা কেনা অসম্ভব।
সূত্র: গার্টনার (মে 2019)

এইভাবে, কিছু সমস্যা সমাধানের জন্য, এমবেডেড UEBA মৌলিক UEBA বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, সাধারণ আনসুপারভাইজড মেশিন লার্নিং), কিন্তু একই সময়ে, সঠিক প্রয়োজনীয় ডেটা অ্যাক্সেসের কারণে, এটি একটি "বিশুদ্ধ" এর চেয়ে সামগ্রিকভাবে আরও কার্যকর হতে পারে। UEBA সমাধান। একই সময়ে, "বিশুদ্ধ" UEBA প্ল্যাটফর্মগুলি, যেমনটি প্রত্যাশিত, অন্তর্নির্মিত UEBA টুলের তুলনায় প্রধান জ্ঞান হিসাবে আরও জটিল বিশ্লেষণ অফার করে। এই ফলাফলগুলি সারণি 2 এ সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে।

সারণি 2. "বিশুদ্ধ" এবং অন্তর্নির্মিত UEBA এর মধ্যে পার্থক্যের ফলাফল

বিভাগ	"বিশুদ্ধ" UEBA প্ল্যাটফর্ম	অন্তর্নির্মিত UEBA সহ অন্যান্য সমাধান
বৈশ্লেষিক ন্যায়	বিভিন্ন ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য প্রযোজ্যতা আরও জটিল বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং মডেলের উপর জোর দিয়ে UEBA ফাংশনগুলির একটি আরও সার্বজনীন সেটকে বোঝায়।	ব্যবসায়িক সমস্যাগুলির একটি ছোট সেটের উপর ফোকাস করার অর্থ হল অত্যন্ত বিশেষ বৈশিষ্ট্য যা সহজ যুক্তি সহ অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট মডেলগুলিতে ফোকাস করে৷
বৈশ্লেষিক ন্যায়	প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন দৃশ্যের জন্য বিশ্লেষণাত্মক মডেলের কাস্টমাইজেশন প্রয়োজনীয়।	বিশ্লেষণাত্মক মডেলগুলি সেই টুলের জন্য পূর্ব-কনফিগার করা আছে যেটিতে UEBA তৈরি করা আছে। অন্তর্নির্মিত UEBA সহ একটি টুল সাধারণত কিছু ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানে দ্রুত ফলাফল অর্জন করে।
তথ্য সূত্র	কর্পোরেট অবকাঠামোর সমস্ত কোণ থেকে ডেটা উত্সগুলিতে অ্যাক্সেস।	কম ডেটা উত্স, সাধারণত তাদের জন্য এজেন্টের উপলব্ধতা বা UEBA ফাংশন সহ টুল নিজেই সীমিত।
তথ্য সূত্র	প্রতিটি লগে থাকা তথ্য ডেটা উত্স দ্বারা সীমিত হতে পারে এবং সেন্ট্রালাইজড UEBA টুলের জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেটা নাও থাকতে পারে।	এজেন্ট দ্বারা সংগৃহীত এবং UEBA-তে প্রেরণ করা কাঁচা ডেটার পরিমাণ এবং বিশদ বিশেষভাবে কনফিগার করা যেতে পারে।
স্থাপত্য	এটি একটি প্রতিষ্ঠানের জন্য একটি সম্পূর্ণ UEBA পণ্য। SIEM সিস্টেম বা ডেটা লেকের ক্ষমতা ব্যবহার করে ইন্টিগ্রেশন সহজ।	বিল্ট-ইন UEBA আছে এমন প্রতিটি সমাধানের জন্য UEBA বৈশিষ্ট্যগুলির একটি পৃথক সেট প্রয়োজন। এমবেডেড UEBA সমাধানগুলির জন্য প্রায়ই এজেন্ট ইনস্টল এবং ডেটা পরিচালনার প্রয়োজন হয়।
মিশ্রণ	প্রতিটি ক্ষেত্রে অন্যান্য সরঞ্জামের সাথে UEBA সমাধানের ম্যানুয়াল ইন্টিগ্রেশন। একটি সংস্থাকে "অ্যানালগগুলির মধ্যে সেরা" পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে তার প্রযুক্তি স্ট্যাক তৈরি করার অনুমতি দেয়৷	UEBA ফাংশনগুলির প্রধান বান্ডিলগুলি ইতিমধ্যে প্রস্তুতকারকের দ্বারা নিজেই সরঞ্জামটিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। UEBA মডিউলটি অন্তর্নির্মিত এবং সরানো যায় না, তাই গ্রাহকরা তাদের নিজস্ব কিছু দিয়ে এটি প্রতিস্থাপন করতে পারবেন না।
সূত্র: গার্টনার (মে 2019)

UEBA একটি ফাংশন হিসাবে

UEBA এন্ড-টু-এন্ড সাইবার সিকিউরিটি সমাধানের একটি বৈশিষ্ট্য হয়ে উঠছে যা অতিরিক্ত বিশ্লেষণ থেকে উপকৃত হতে পারে। UEBA ব্যবহারকারী এবং/অথবা সত্তা আচরণের ধরণগুলির উপর ভিত্তি করে উন্নত বিশ্লেষণের একটি শক্তিশালী স্তর প্রদান করে এই সমাধানগুলিকে অন্তর্নিহিত করে।

বর্তমানে বাজারে, বিল্ট-ইন UEBA কার্যকারিতা প্রযুক্তিগত সুযোগ দ্বারা গোষ্ঠীবদ্ধ নিম্নলিখিত সমাধানগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে:

• ডেটা-কেন্দ্রিক নিরীক্ষা এবং সুরক্ষা, হল বিক্রেতা যারা কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা স্টোরেজ (ওরফে DCAP) এর নিরাপত্তার উন্নতির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে৷

  বিক্রেতাদের এই শ্রেণীর মধ্যে, গার্টনার নোট, অন্যান্য জিনিসের মধ্যে, Varonis সাইবার নিরাপত্তা প্ল্যাটফর্ম, যা বিভিন্ন তথ্য স্টোর জুড়ে অসংগঠিত ডেটা অনুমতি, অ্যাক্সেস এবং ব্যবহারের পরিবর্তনগুলি নিরীক্ষণ করার জন্য ব্যবহারকারীর আচরণ বিশ্লেষণ অফার করে।

• CASB সিস্টেম, একটি অভিযোজিত অ্যাক্সেস কন্ট্রোল সিস্টেম ব্যবহার করে অবাঞ্ছিত ডিভাইস, ব্যবহারকারী এবং অ্যাপ্লিকেশন সংস্করণগুলির জন্য ক্লাউড পরিষেবাগুলিতে অ্যাক্সেস ব্লক করে ক্লাউড-ভিত্তিক SaaS অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বিভিন্ন হুমকির বিরুদ্ধে সুরক্ষা প্রদান করে।

  সমস্ত বাজার-নেতৃস্থানীয় CASB সমাধান UEBA ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত.

• ডিএলপি সমাধান - সংস্থার বাইরে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা স্থানান্তর বা এর অপব্যবহার শনাক্ত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা।

  ডিএলপি অগ্রগতিগুলি মূলত বিষয়বস্তু বোঝার উপর ভিত্তি করে, ব্যবহারকারী, অ্যাপ্লিকেশন, অবস্থান, সময়, ইভেন্টের বেগ এবং অন্যান্য বাহ্যিক কারণগুলির মতো প্রসঙ্গ বোঝার উপর কম ফোকাস করে। কার্যকর হওয়ার জন্য, DLP পণ্যগুলিকে অবশ্যই বিষয়বস্তু এবং প্রসঙ্গ উভয়ই চিনতে হবে। এই কারণেই অনেক নির্মাতারা তাদের সমাধানগুলিতে UEBA কার্যকারিতা একীভূত করতে শুরু করেছে।

• কর্মচারী পর্যবেক্ষণ কর্মচারীর ক্রিয়াকলাপ রেকর্ড এবং পুনরায় চালানোর ক্ষমতা, সাধারণত আইনি প্রক্রিয়ার জন্য উপযুক্ত ডেটা বিন্যাসে (যদি প্রয়োজন হয়)।

  ব্যবহারকারীদের ক্রমাগত নিরীক্ষণ করা প্রায়শই প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করে যার জন্য ম্যানুয়াল ফিল্টারিং এবং মানব বিশ্লেষণের প্রয়োজন হয়। অতএব, এই সমাধানগুলির কার্যকারিতা উন্নত করতে এবং শুধুমাত্র উচ্চ-ঝুঁকির ঘটনা সনাক্ত করতে UEBA-কে পর্যবেক্ষণ সিস্টেমের ভিতরে ব্যবহার করা হয়।

• এন্ডপয়েন্ট সিকিউরিটি - এন্ডপয়েন্ট ডিটেকশন এবং রেসপন্স (EDR) সমাধান এবং এন্ডপয়েন্ট প্রোটেকশন প্ল্যাটফর্ম (EPP) শক্তিশালী ইন্সট্রুমেন্টেশন এবং অপারেটিং সিস্টেম টেলিমেট্রি প্রদান করে
  শেষ ডিভাইস।

  এই ধরনের ব্যবহারকারী-সম্পর্কিত টেলিমেট্রি বিল্ট-ইন UEBA কার্যকারিতা প্রদানের জন্য বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

• অনলাইন জালিয়াতি - অনলাইন জালিয়াতি সনাক্তকরণ সমাধানগুলি বিচ্যুত কার্যকলাপ সনাক্ত করে যা একটি স্পুফ, ম্যালওয়্যার বা অনিরাপদ সংযোগ/ব্রাউজার ট্র্যাফিক বাধার শোষণের মাধ্যমে গ্রাহকের অ্যাকাউন্টের আপস নির্দেশ করে৷

  বেশিরভাগ জালিয়াতি সমাধানগুলি UEBA, লেনদেন বিশ্লেষণ এবং ডিভাইস পরিমাপের সারাংশ ব্যবহার করে, আরও উন্নত সিস্টেমগুলি পরিচয় ডাটাবেসের মধ্যে সম্পর্কগুলিকে মেলানোর মাধ্যমে তাদের পরিপূরক করে।

• আইএএম এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ - গার্টনার বিশুদ্ধ বিক্রেতাদের সাথে একীভূত হওয়ার এবং তাদের পণ্যগুলিতে কিছু UEBA কার্যকারিতা তৈরি করার জন্য অ্যাক্সেস কন্ট্রোল সিস্টেম বিক্রেতাদের মধ্যে একটি বিবর্তনীয় প্রবণতা নোট করে।
• আইএএম এবং আইডেন্টিটি গভর্নেন্স অ্যান্ড অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (আইজিএ) সিস্টেম আচরণগত এবং পরিচয় বিশ্লেষণের পরিস্থিতি যেমন অসঙ্গতি সনাক্তকরণ, অনুরূপ সত্তার গতিশীল গ্রুপিং বিশ্লেষণ, লগইন বিশ্লেষণ এবং অ্যাক্সেস নীতি বিশ্লেষণের জন্য UEBA ব্যবহার করুন।
• আইএএম এবং প্রিভিলেজড অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (পিএএম) - প্রশাসনিক অ্যাকাউন্টের ব্যবহার নিরীক্ষণের ভূমিকার কারণে, কীভাবে, কেন, কখন এবং কোথায় প্রশাসনিক অ্যাকাউন্টগুলি ব্যবহার করা হয়েছিল তা দেখানোর জন্য PAM সমাধানগুলির টেলিমেট্রি রয়েছে। প্রশাসকদের অস্বাভাবিক আচরণ বা দূষিত অভিপ্রায়ের উপস্থিতির জন্য UEBA-এর অন্তর্নির্মিত কার্যকারিতা ব্যবহার করে এই ডেটা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।
• নির্মাতারা NTA (নেটওয়ার্ক ট্রাফিক বিশ্লেষণ) - কর্পোরেট নেটওয়ার্কে সন্দেহজনক কার্যকলাপ সনাক্ত করতে মেশিন লার্নিং, উন্নত বিশ্লেষণ এবং নিয়ম-ভিত্তিক সনাক্তকরণের সংমিশ্রণ ব্যবহার করুন।

  NTA সরঞ্জামগুলি ক্রমাগত উত্স ট্র্যাফিক এবং/অথবা প্রবাহের রেকর্ড বিশ্লেষণ করে (যেমন NetFlow) মডেলগুলি তৈরি করতে যা স্বাভাবিক নেটওয়ার্ক আচরণকে প্রতিফলিত করে, প্রাথমিকভাবে সত্তা আচরণ বিশ্লেষণের উপর ফোকাস করে।

• সিয়েম – অনেক SIEM বিক্রেতাদের এখন SIEM-এ বা একটি পৃথক UEBA মডিউল হিসাবে তৈরি উন্নত ডেটা বিশ্লেষণ কার্যকারিতা রয়েছে৷ 2018 জুড়ে এবং এখন পর্যন্ত 2019 সালে, SIEM এবং UEBA কার্যকারিতার মধ্যে সীমানা একটি ক্রমাগত অস্পষ্ট হয়েছে, যেমন নিবন্ধে আলোচনা করা হয়েছে "আধুনিক SIEM এর জন্য প্রযুক্তির অন্তর্দৃষ্টি". SIEM সিস্টেমগুলি বিশ্লেষণের সাথে কাজ করতে এবং আরও জটিল প্রয়োগের পরিস্থিতি অফার করতে আরও ভাল হয়ে উঠেছে।

UEBA অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতি

UEBA সমাধানগুলি বিস্তৃত সমস্যার সমাধান করতে পারে। যাইহোক, গার্টনার ক্লায়েন্টরা সম্মত হন যে প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিভিন্ন ধরণের হুমকি সনাক্ত করা জড়িত, যা ব্যবহারকারীর আচরণ এবং অন্যান্য সত্তার মধ্যে ঘন ঘন পারস্পরিক সম্পর্ক প্রদর্শন ও বিশ্লেষণ করে অর্জন করা হয়:

• অননুমোদিত অ্যাক্সেস এবং ডেটা চলাচল;
• বিশেষ সুবিধাপ্রাপ্ত ব্যবহারকারীদের সন্দেহজনক আচরণ, কর্মীদের দূষিত বা অননুমোদিত কার্যকলাপ;
• অ-মানক অ্যাক্সেস এবং ক্লাউড সম্পদের ব্যবহার;
• এবং অন্যদের

এছাড়াও অনেকগুলি সাইবারসিকিউরিটি অপ্রয়োজনীয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে, যেমন জালিয়াতি বা কর্মচারী পর্যবেক্ষণ, যার জন্য UEBA ন্যায্য হতে পারে। যাইহোক, তাদের প্রায়শই আইটি এবং তথ্য সুরক্ষার সাথে সম্পর্কিত নয় এমন ডেটা উত্স, বা এই ক্ষেত্রের গভীর বোঝার সাথে নির্দিষ্ট বিশ্লেষণাত্মক মডেলের প্রয়োজন হয়। UEBA নির্মাতারা এবং তাদের গ্রাহক উভয়েই যে পাঁচটি প্রধান পরিস্থিতি এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে একমত তা নীচে বর্ণনা করা হয়েছে।

"দূষিত অভ্যন্তরীণ"

UEBA সলিউশন প্রদানকারীরা যেগুলি এই দৃশ্যটি কভার করে শুধুমাত্র অস্বাভাবিক, "খারাপ" বা দূষিত আচরণের জন্য কর্মচারী এবং বিশ্বস্ত ঠিকাদারদের নিরীক্ষণ করে। এই দক্ষতার ক্ষেত্রে বিক্রেতারা পরিষেবা অ্যাকাউন্ট বা অন্যান্য অ-মানবিক সত্তার আচরণ পর্যবেক্ষণ বা বিশ্লেষণ করে না। মূলত এই কারণে, তারা উন্নত হুমকি সনাক্ত করার দিকে মনোনিবেশ করে না যেখানে হ্যাকাররা বিদ্যমান অ্যাকাউন্টগুলি দখল করে। পরিবর্তে, তারা ক্ষতিকারক কার্যকলাপে জড়িত কর্মীদের চিহ্নিত করার লক্ষ্যে।

মূলত, একটি "দূষিত অন্তর্নিহিত" ধারণাটি দূষিত অভিপ্রায় সহ বিশ্বস্ত ব্যবহারকারীদের থেকে উদ্ভূত হয় যারা তাদের নিয়োগকর্তার ক্ষতি করার উপায় খোঁজে। কারণ দূষিত উদ্দেশ্য পরিমাপ করা কঠিন, এই বিভাগের সেরা বিক্রেতারা প্রাসঙ্গিক আচরণের ডেটা বিশ্লেষণ করে যা অডিট লগগুলিতে সহজে পাওয়া যায় না।

এই স্পেসে সমাধান প্রদানকারীরা আচরণের প্রসঙ্গ সরবরাহ করতে ইমেল সামগ্রী, উত্পাদনশীলতা প্রতিবেদন বা সামাজিক মিডিয়া তথ্যের মতো অসংগঠিত ডেটা সর্বোত্তমভাবে যুক্ত এবং বিশ্লেষণ করে।

আপোসকৃত অভ্যন্তরীণ এবং অনুপ্রবেশকারী হুমকি

আক্রমণকারী প্রতিষ্ঠানে প্রবেশাধিকার লাভ করে এবং আইটি অবকাঠামোর মধ্যে চলতে শুরু করলে দ্রুত "খারাপ" আচরণ সনাক্ত করা এবং বিশ্লেষণ করা চ্যালেঞ্জ।
জার্সিটিভ থ্রেট (APTs), যেমন অজানা বা এখনও সম্পূর্ণরূপে বোঝা যায় নি হুমকি, সনাক্ত করা অত্যন্ত কঠিন এবং প্রায়ই বৈধ ব্যবহারকারী কার্যকলাপ বা পরিষেবা অ্যাকাউন্টের পিছনে লুকিয়ে থাকে। এই ধরনের হুমকির সাধারণত একটি জটিল অপারেটিং মডেল থাকে (দেখুন, উদাহরণস্বরূপ, নিবন্ধটি " সাইবার কিল চেইনকে সম্বোধন করা") বা তাদের আচরণ এখনও ক্ষতিকারক হিসাবে মূল্যায়ন করা হয়নি। এটি তাদের সহজ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সনাক্ত করা কঠিন করে তোলে (যেমন প্যাটার্ন, থ্রেশহোল্ড বা পারস্পরিক সম্পর্কের নিয়ম অনুসারে)।

যাইহোক, এই অনুপ্রবেশকারী হুমকিগুলির মধ্যে অনেকগুলি অ-মানক আচরণের ফলস্বরূপ, প্রায়শই সন্দেহাতীত ব্যবহারকারী বা সত্তা (ওরফে আপোসকৃত অভ্যন্তরীণ) জড়িত। UEBA কৌশলগুলি এই ধরনের হুমকি সনাক্ত করতে, সংকেত-থেকে-শব্দ অনুপাত উন্নত করতে, বিজ্ঞপ্তির পরিমাণ একত্রিত করতে এবং হ্রাস করতে, অবশিষ্ট সতর্কতাগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে এবং কার্যকর ঘটনার প্রতিক্রিয়া এবং তদন্তের সুবিধার্থে বেশ কয়েকটি আকর্ষণীয় সুযোগ দেয়।

UEBA বিক্রেতাদের এই সমস্যা এলাকা টার্গেট করা প্রায়ই সংস্থার SIEM সিস্টেমের সাথে দ্বি-দিকনির্দেশক একীকরণ থাকে।

ডেটা এক্সফিল্ট্রেশন

এই ক্ষেত্রে কাজটি হ'ল সংস্থার বাইরে ডেটা স্থানান্তর করা হচ্ছে তা সনাক্ত করা।
বিক্রেতারা এই চ্যালেঞ্জের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে সাধারণত অসঙ্গতি সনাক্তকরণ এবং উন্নত বিশ্লেষণের সাথে ডিএলপি বা ডিএজি ক্ষমতাগুলি লাভ করে, যার ফলে সংকেত-টু-শব্দ অনুপাতের উন্নতি হয়, বিজ্ঞপ্তির পরিমাণ একত্রিত হয় এবং অবশিষ্ট ট্রিগারগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়। অতিরিক্ত প্রেক্ষাপটের জন্য, বিক্রেতারা সাধারণত নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক (যেমন ওয়েব প্রক্সি) এবং এন্ডপয়েন্ট ডেটার উপর বেশি নির্ভর করে, কারণ এই ডেটা উত্সগুলির বিশ্লেষণ ডেটা অপসারণ তদন্তে সহায়তা করতে পারে।

তথ্য বহিষ্কার সনাক্তকরণ অভ্যন্তরীণ এবং বহিরাগত হ্যাকারদের সংগঠনকে হুমকির জন্য ধরতে ব্যবহৃত হয়।

বিশেষাধিকারপ্রাপ্ত অ্যাক্সেস সনাক্তকরণ এবং পরিচালনা

দক্ষতার এই ক্ষেত্রে স্বাধীন UEBA সমাধানের নির্মাতারা অত্যধিক সুবিধা বা অস্বাভাবিক অ্যাক্সেস সনাক্ত করার জন্য ইতিমধ্যে গঠিত অধিকার সিস্টেমের পটভূমিতে ব্যবহারকারীর আচরণ পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করে। এটি সুবিধাপ্রাপ্ত এবং পরিষেবা অ্যাকাউন্ট সহ সমস্ত ধরণের ব্যবহারকারী এবং অ্যাকাউন্টের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। সংস্থাগুলি সুপ্ত অ্যাকাউন্ট এবং ব্যবহারকারীর সুবিধাগুলি থেকে পরিত্রাণ পেতে UEBA ব্যবহার করে যা প্রয়োজনের চেয়ে বেশি।

ঘটনা অগ্রাধিকার

এই কাজের লক্ষ্য হল কোন ঘটনা বা সম্ভাব্য ঘটনাগুলিকে প্রথমে সুরাহা করা উচিত তা বোঝার জন্য তাদের প্রযুক্তি স্ট্যাকের সমাধানগুলির দ্বারা উত্পন্ন বিজ্ঞপ্তিগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া৷ UEBA পদ্ধতি এবং সরঞ্জামগুলি এমন ঘটনাগুলি সনাক্ত করতে কার্যকর যা বিশেষভাবে অস্বাভাবিক বা একটি নির্দিষ্ট সংস্থার জন্য বিশেষভাবে বিপজ্জনক। এই ক্ষেত্রে, UEBA প্রক্রিয়া শুধুমাত্র কার্যকলাপ এবং হুমকি মডেলের বেস স্তর ব্যবহার করে না, কিন্তু কোম্পানির সাংগঠনিক কাঠামো (উদাহরণস্বরূপ, সমালোচনামূলক সংস্থান বা ভূমিকা এবং কর্মীদের অ্যাক্সেসের স্তর) সম্পর্কে তথ্য সহ ডেটা পরিপূর্ণ করে।

UEBA সমাধান বাস্তবায়নের সমস্যা

UEBA সমাধানগুলির বাজারের যন্ত্রণা হল তাদের উচ্চ মূল্য, জটিল বাস্তবায়ন, রক্ষণাবেক্ষণ এবং ব্যবহার। কোম্পানিগুলো যখন বিভিন্ন অভ্যন্তরীণ পোর্টালের সংখ্যা নিয়ে লড়াই করছে, তারা আরেকটি কনসোল পাচ্ছে। একটি নতুন টুলে সময় এবং সম্পদের বিনিয়োগের আকার হাতের চ্যালেঞ্জ এবং সেগুলি সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণের ধরণের উপর নির্ভর করে এবং প্রায়শই বড় বিনিয়োগের প্রয়োজন হয়।

অনেক নির্মাতারা যা দাবি করেন তার বিপরীতে, UEBA একটি "সেট ইট এবং ভুলে যান" টুল নয় যা শেষ পর্যন্ত কয়েকদিন ধরে চলতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, গার্টনার ক্লায়েন্টরা মনে রাখবেন যে এই সমাধানটি যে সমস্যার জন্য প্রয়োগ করা হয়েছিল সেগুলির সমাধানের প্রথম ফলাফল পেতে প্রথম থেকে একটি UEBA উদ্যোগ চালু করতে 3 থেকে 6 মাস সময় লাগে৷ আরও জটিল কাজের জন্য, যেমন একটি প্রতিষ্ঠানে অভ্যন্তরীণ হুমকি সনাক্ত করা, সময়কাল 18 মাস পর্যন্ত বৃদ্ধি পায়।

UEBA বাস্তবায়নের অসুবিধা এবং টুলটির ভবিষ্যত কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করার কারণগুলি:

• প্রতিষ্ঠানের আর্কিটেকচার, নেটওয়ার্ক টপোলজি এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট নীতির জটিলতা
• বিস্তারিত সঠিক স্তরে সঠিক তথ্যের উপলব্ধতা
• বিক্রেতার অ্যানালিটিক্স অ্যালগরিদমগুলির জটিলতা-উদাহরণস্বরূপ, পরিসংখ্যানগত মডেল এবং মেশিন লার্নিং বনাম সাধারণ নিদর্শন এবং নিয়মগুলির ব্যবহার।
• প্রি-কনফিগার করা অ্যানালিটিক্সের পরিমাণ অন্তর্ভুক্ত—অর্থাৎ, প্রতিটি কাজের জন্য কোন ডেটা সংগ্রহ করতে হবে এবং বিশ্লেষণ করার জন্য কোন ভেরিয়েবল এবং বৈশিষ্ট্যগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তা নির্মাতার বোঝা।
• প্রস্তুতকারকের পক্ষে প্রয়োজনীয় ডেটার সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংহত করা কত সহজ।

  উদাহরণস্বরূপ:

  • যদি একটি UEBA সমাধান একটি SIEM সিস্টেমকে তার ডেটার প্রধান উত্স হিসাবে ব্যবহার করে, SIEM কি প্রয়োজনীয় ডেটা উত্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করে?
  • প্রয়োজনীয় ইভেন্ট লগ এবং সাংগঠনিক প্রসঙ্গ ডেটা কি UEBA সমাধানে পাঠানো যেতে পারে?
  • যদি SIEM সিস্টেমটি এখনও UEBA সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা উত্সগুলি সংগ্রহ ও নিয়ন্ত্রণ না করে, তবে কীভাবে সেগুলি সেখানে স্থানান্তর করা যেতে পারে?

• প্রতিষ্ঠানের জন্য আবেদনের দৃশ্য কতটা গুরুত্বপূর্ণ, কতগুলি ডেটা উৎসের প্রয়োজন এবং এই কাজটি কতটা নির্মাতার দক্ষতার ক্ষেত্রের সাথে ওভারল্যাপ করে।
• সাংগঠনিক পরিপক্কতা এবং সম্পৃক্ততার কত ডিগ্রি প্রয়োজন - উদাহরণস্বরূপ, নিয়ম এবং মডেল তৈরি, বিকাশ এবং পরিমার্জন; মূল্যায়নের জন্য ভেরিয়েবলের ওজন নির্ধারণ করা; বা ঝুঁকি মূল্যায়ন থ্রেশহোল্ড সমন্বয়.
• প্রতিষ্ঠানের বর্তমান আকার এবং এর ভবিষ্যতের প্রয়োজনীয়তার তুলনায় বিক্রেতার সমাধান এবং এর আর্কিটেকচার কতটা মাপযোগ্য।
• মৌলিক মডেল, প্রোফাইল এবং কী গ্রুপ তৈরি করার সময়। "স্বাভাবিক" ধারণাগুলি সংজ্ঞায়িত করার আগে নির্মাতারা প্রায়শই বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে কমপক্ষে 30 দিন (এবং কখনও কখনও 90 দিন পর্যন্ত) প্রয়োজন হয়। ঐতিহাসিক ডেটা একবার লোড করলে মডেল প্রশিক্ষণের গতি বাড়তে পারে। কিছু আকর্ষণীয় কেস অবিশ্বাস্যভাবে অল্প পরিমাণ প্রাথমিক ডেটা সহ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার চেয়ে নিয়ম ব্যবহার করে দ্রুত সনাক্ত করা যেতে পারে।
• ডায়নামিক গ্রুপিং এবং অ্যাকাউন্ট প্রোফাইলিং (পরিষেবা/ব্যক্তি) তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রচেষ্টার স্তর সমাধানগুলির মধ্যে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে।

উত্স: www.habr.com