UEBA技术详解：2020年中国信通院网络安全报告

"用户实体行为分析技术(UEBA)(2020年)——中国信通院与杭州安恒信息技术股份有限公司联合发布的一份行业研究报告，重点关注网络安全中的UEBA技术及其应用。" 用户实体行为分析技术（UEBA）是一种先进的安全防护方法，它通过监测和分析用户和实体的行为模式，来检测潜在的网络威胁和异常活动。这份2020年的报告详细阐述了UEBA在网络安全新范式中的作用，以及如何应对数字化环境下的安全挑战。 一、安全新范式 UEBA作为新范式的破局之道，旨在解决传统安全解决方案难以应对的复杂威胁。报告指出，随着数字化的深入，网络安全面临的新挑战包括数据泄露、恶意内部人员、失陷账户等问题。UEBA通过建立行为基线，识别正常行为与异常行为的差异，来提升对这些威胁的防御能力。 二、架构与技术 UEBA的核心技术包括基线及群组分析、异常检测、集成学习风险评分、安全知识图谱和强化学习等。基线分析用于确定正常行为模式，而群组分析则关注群体行为。异常检测通过孤立森林等算法找出偏离正常模式的行为。集成学习结合多种算法提高识别准确性，安全知识图谱则提供更全面的威胁视图。强化学习则让系统能够自我学习和适应不断变化的威胁环境。 三、部署实施 实施UEBA系统需要明确目标、识别数据源并接入数据，选择合适的部署模式，如云端或本地部署。分析微调与定制确保系统适应特定组织环境，而迭代优化则持续提升系统性能。 四、最佳实践 报告推荐组建专职团队专注UEBA的实施与维护，重点开发适用的用例，并确保符合法律法规要求，以实现有效的安全防护。 五、典型应用案例 UEBA广泛应用于防范恶意内部人员、失陷账户、失陷主机、数据泄露等场景。它还能帮助风险定级排序，提升业务API和远程办公的安全性。 六、行业应用案例 报告列举了医疗、金融、能源和政务等行业的具体应用，展示了UEBA如何在不同领域中增强网络安全。 七、总结 总体而言，UEBA通过深度学习和大数据分析，提高了对网络安全威胁的响应速度和精确度，是当前和未来网络安全防护的重要工具。 该报告的图示丰富，如图3展示了UEBA与SIEM、SOAR的融合趋势，图7解释了孤立森林在异常检测中的作用，图8描绘了集成学习的工作原理，进一步强化了UEBA技术的理解。