UEBA (User and Entity Behavior Analytics)

Qu'est-ce que l'UEBA

UEBA (User and Entity Behavior Analytics) est une technologie de cybersécurité qui analyse le comportement des utilisateurs et des entités techniques (serveurs, routeurs, applications, bases de données) afin de détecter des anomalies signalant des menaces. L'UEBA utilise l'apprentissage automatique pour construire un profil de comportement « normal » et détecter les écarts pouvant indiquer un piratage, des actions d'un initié ou des comptes compromis.

En termes simples, l'UEBA est comparable à un système de vidéosurveillance qui ne se contente pas d'enregistrer qui entre dans le bâtiment, mais analyse comment cette personne se comporte. Si un employé qui arrive habituellement à 9 heures du matin et travaille avec des documents apparaît soudain à 3 heures du matin et tente de copier un téraoctet de données sur une clé USB — l'UEBA remarquera cet écart et déclenchera une alerte.

Contrairement aux outils de protection classiques (antivirus, filtres antispam, pare-feu) qui fonctionnent selon des signatures et des règles connues, l'UEBA se concentre sur le comportement. Cela permet de détecter les attaques zero-day (0-day), les menaces persistantes avancées (APT) et les menaces internes qui n'ont pas de signatures connues. Selon Gartner, d'ici 2026, plus de 60 % des organisations utiliseront l'UEBA dans le cadre de leur stratégie de cybersécurité, en raison de la multiplication des attaques visant les comptes et des menaces internes.

Fonctionnement de l'UEBA

L'UEBA utilise une architecture multi-niveaux comprenant plusieurs étapes de traitement des données pour détecter les menaces cachées :

1. Collecte des données : Le système agrège les données provenant de diverses sources : journaux des applications et des systèmes d'exploitation, trafic réseau, activité dans les systèmes d'entreprise (ERP, CRM, Active Directory), données des EDR/XDR, journaux d'authentification, données des systèmes DLP et du SIEM. Plus les sources de données sont nombreuses, plus les profils sont précis et meilleure est la qualité de la détection.
2. Construction de la ligne de base : Les algorithmes de ML créent un profil de comportement normal pour chaque utilisateur et chaque appareil sur la base des données historiques (généralement 3 à 6 mois). Le profil comprend : horaires typiques de connexion et de déconnexion, applications et services utilisés, volume de données transférées, géolocalisation habituelle, fréquence des actions, schémas de travail typiques.
3. Détection des anomalies : Tout écart par rapport au profil (par exemple, téléchargement d'un téraoctet de données en pleine nuit, connexion depuis une géolocalisation inhabituelle, suppression massive de fichiers, lancement de processus atypiques) est marqué comme suspect. Un « score de risque » de 0 à 100 est attribué à chaque événement.
4. Évaluation et corrélation des risques : L'UEBA met en corrélation les anomalies entre elles et avec les menaces externes (provenant par exemple du Threat Intelligence). Une anomalie isolée peut être bénigne, mais leur combinaison (par exemple, connexion depuis un nouvel appareil + téléchargement d'une grande quantité de données + envoi vers une messagerie externe) indique un niveau de risque élevé.
5. Alerte et réponse : Lorsque le seuil de risque est dépassé, une alerte est générée à destination du centre de surveillance de la sécurité de l'information (SOC). Les systèmes UEBA modernes s'intègrent également aux plateformes SOAR pour une réponse automatique selon des scénarios donnés (playbooks).

L'UEBA est activement utilisé pour protéger les systèmes critiques travaillant avec le rouble numérique et le Système de paiement rapide (FPS), car il permet de détecter en temps réel les anomalies dans les opérations financières.

Principaux avantages de l'UEBA

La mise en œuvre de l'UEBA apporte aux organisations un certain nombre d'avantages essentiels qui en font un élément indispensable d'un système de sécurité moderne :

• Détection des menaces internes : L'UEBA révèle les employés qui tentent de voler ou de faire fuiter des données, qui travaillent sous les comptes d'autres personnes ou qui agissent à des moments atypiques. Ceci est particulièrement important pour la protection des secrets commerciaux et des données personnelles.
• Détection des comptes compromis : Détection des comportements anormaux de comptes volés ou compromis (par exemple, connexion depuis un autre pays, actions inhabituelles). Cela permet de bloquer l'accès avant que l'attaquant ne cause des dommages.
• Détection des attaques ciblées (APT) : Détection de l'activité dissimulée des attaquants à l'intérieur du réseau, qui ont déjà franchi le périmètre de protection et agissent lentement et discrètement. Les attaques APT durent souvent des mois, et l'UEBA aide à les repérer dès les premiers stades.
• Réduction des faux positifs : Les algorithmes de ML distinguent plus précisément les anomalies des simples erreurs des utilisateurs, ce qui réduit la charge du SOC et permet aux analystes de se concentrer sur les menaces réelles. La précision de l'UEBA atteint 95 à 99 % avec une configuration correcte.
• Détection des attaques zero-day : Comme l'UEBA n'utilise pas de signatures, il peut détecter des attaques nouvelles et jusqu'alors inconnues, qui ne présentent aucun schéma connu.

Dans le contexte de la substitution des importations logicielles, des solutions UEBA nationales intégrées aux plateformes russes, aux systèmes de signature électronique et aux moyens de protection cryptographique (SKZI) se développent en Russie. Cela permet d'utiliser l'UEBA dans les systèmes d'information gouvernementaux et sur les objets de l'infrastructure critique d'information (CII).

L'UEBA dans l'écosystème de la cybersécurité

L'UEBA n'est pas une solution isolée, mais fait partie d'un écosystème global de protection de l'information. Pour une efficacité maximale, l'UEBA est intégré aux autres composants :

• Systèmes SIEM : L'UEBA enrichit le SIEM avec des données d'analyse comportementale, ajoutant du contexte aux événements de sécurité. Le SIEM fournit en retour à l'UEBA des journaux et des événements à analyser.
• Systèmes DLP : L'UEBA aide le DLP à détecter non seulement les faits de transfert de données, mais aussi les comportements suspects précédant une fuite (par exemple, copie massive de fichiers).
• EDR/XDR : L'UEBA analyse le comportement des utilisateurs sur les terminaux, complétant les données de l'EDR sur les processus et les fichiers. Ensemble, ils créent un tableau complet de l'activité.
• SOAR : L'UEBA transmet les alertes au SOAR pour une réponse automatique : par exemple, à la détection d'une anomalie, le système peut bloquer automatiquement un compte ou isoler un appareil.

La mise en œuvre de l'UEBA exige une approche globale. Le service de conception aidera à déterminer les sources de données, à configurer les algorithmes de ML et les seuils, et des formations permettront aux analystes de travailler efficacement avec le système d'analyse comportementale.