为什么你的UEBA不起作用（以及如何修复）

Source: Dev.to

UEBA（用户实体行为分析）是一层安全防护，利用机器学习和分析技术通过分析用户和实体行为模式来检测威胁。

想象一下，你住在芝加哥，很少出差，突然出现一笔意大利餐厅的消费。你的信用卡公司会标记这笔交易，因为它拥有足够的历史数据来识别这种行为是可疑的。这个简单的例子展示了在拥有充足基线数据和明确规则时 UEBA 如何发挥作用。

然而，大多数威胁要隐蔽得多。攻击者不断进化以绕过静态、基于规则的检测，使传统 UEBA 显得不足。

传统 UEBA 的终结 – 为什么你的 UEBA 不再起作用

许多 UEBA 工具是围绕 静态规则和预定义行为阈值 构建的。虽然对捕获可预测的模式有帮助，但在用户活动、应用程序和攻击者战术不断变化的现代环境中，这些方法显得力不从心。

静态规则驱动 UEBA 的关键局限

• 静态阈值不具适应性 – 固定假设（例如 “如果 X 发生超过 Y 次则报警”）随着行为的演变而变得过时。
• 需要手动调规则 – 安全团队花时间追踪误报或重写规则，导致响应变慢、开销增加。
• 孤立检测缺乏上下文 – 传统 UEBA 常在信息孤岛中分析事件，而不是关联身份、终端、网络和应用数据，限制了对细微异常的检测。

因此，融合在正常活动中的高级威胁可能会逃过这些系统。

现代企业真正需要的 UEBA

现代 UEBA 必须提供三大核心能力：

1. 即时检测攻击 – 威胁可以瞬间变形，安全层必须跟上节奏。
2. 识别高度复杂、复杂的攻击 – 简单的规则集已不再足够。
3. 与现有安全运营无缝集成 – 洞察应流入分析师已经使用的工具中。

即时检测攻击（无需长时间训练）

传统 UEBA 往往需要三到六个月的学习期，期间组织暴露在风险之下。第一天的检测依赖 first‑seen 和 outlier 规则，能够立即捕捉异常行为，而无需等待机器学习模型成熟。

大多数组织已经拥有必要的数据：在 SIEM 中存储多年的日志。现代 UEBA 可以在几分钟内摄取这些历史信息并创建行为基线。例如，Sumo Logic 推崇 “日志全部记录” 的做法，并提供能够快速生成强大基线的工具。

检测高度复杂的攻击

高级攻击隐藏在正常业务操作中，使关联规则失效。现代 UEBA 必须检测 first‑seen 活动，例如异常的 OneDrive 文件共享、新的代理类别访问或偏离历史行为的可疑云服务使用。

• Microsoft Sentinel 能识别异常的 Azure 身份行为，如可能表明被妥协的异常云服务访问。
• Sumo Logic 提供 first‑seen 和 outlier 规则功能，以捕获网络嗅探工具使用、终端枚举或异常邮件转发等活动。

与现有安全运营的集成

UEBA 只有在自然融入当前工作流时才具备真正价值。分析师依赖 SIEM、SOAR、身份平台和终端工具来构建完整的活动视图。有效的 UEBA：

• 直接与更广泛的安全栈集成，使行为异常能够与日志、身份事件和威胁情报关联。
• 提供统一上下文，使分析师无需切换控制台即可更快、更准确地做出决策。
• 具备灵活性，可根据风险容忍度和运营需求调整检测逻辑和阈值，成为安全工作流的延伸，而非独立系统。

UEBA 作为 AI 安全代理的基础

UEBA 并未被 AI 取代，恰恰是 为 AI 提供养分。AI 驱动的检测与响应解决方案在摄取干净、完整的行为基线时表现最佳——这正是成熟 UEBA 所提供的。

AI 代理需要高质量的行为基线

AI 安全代理遵循 GIGO（垃圾进，垃圾出）原则。提供高质量的行为数据使 AI 能够发挥作用，糟糕的数据则导致失败——这呼应了 95 % AI 试点项目未能交付真实业务价值的统计。

结构化的 UEBA 规则为 AI 代理提供专业知识（例如典型的服务账户 S3 连接、夜间文件量），让它们能够学习并扩展这些规则集。

AI 先检测，再响应

当 UEBA 为 AI 提供输入时，安全工作流变得更加自动化：

• first‑seen 规则自动触发，使代理在几秒钟内收集数据和上下文，无需等待分析师。
• AI 对威胁进行排序，确保人工注意力集中在最偏离或高影响的事件上。
• 由 UEBA 派生的实体关系图 帮助代理建模横向移动风险并选择遏制措施（例如隔离主机、撤销凭证）。

在可靠的检测基础上，组织可以推进自动化响应，让 AI 代理执行适当的行动，同时由分析师进行监督。