Was ist User Behavior Analytics (UBA)?

User Behavior Analytics (UBA) ist eine strukturierte, datengesteuerte Methode zur Untersuchung und Interpretation von Mustern in Benutzeraktionen auf verschiedenen Plattformen. Unternehmen nutzen UBA, um Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren, Betriebsabläufe zu verbessern und das Kundenerlebnis zu verfeinern.

Was ist eine Benutzerverhaltensanalyse?

Die Benutzerverhaltensanalyse, auch als User Behavior Analytics bekannt, ist der systematische Prozess der Sammlung, Verarbeitung und Auswertung von Daten, die durch Benutzerinteraktionen in digitalen Systemen oder Anwendungen. Ziel ist es, ein detailliertes Verständnis typischer Benutzerverhaltensmuster zu entwickeln und anhand dieser Grundlage Unregelmäßigkeiten zu erkennen, die auf Sicherheitsvorfälle, betriebliche Ineffizienzen oder Bereiche mit Verbesserungsbedarf hinweisen können. UBA aggregiert Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Beglaubigung Protokolle, Systemzugriffsaufzeichnungen, Statistiken zur Anwendungsnutzung und Netzwerkaktivität, um im Laufe der Zeit ein ganzheitliches Profil der Benutzeraktionen zu erstellen.

Im Kern versucht das UBA, kritische Fragen darüber zu beantworten, wie Einzelpersonen oder Gruppen mit digitalen Umgebungen interagieren. Der Prozess beinhaltet die Überwachung spezifischer Aktivitäten, einschließlich Anmeldehäufigkeit, Ressourcenzugriff, Datenübertragungen und Aufgabenausführung, um Trends und Abweichungen zu identifizieren. In Internet-SicherheitDas UBA ist maßgeblich an der Erkennung Insider-Bedrohungen, kompromittierte Anmeldeinformationen oder nicht autorisierte Aktivitäten, indem Sie sich auf Verhaltensanomalien statt auf vordefinierte Angriffssignaturen konzentrieren.

Über die Sicherheit hinaus ist UBA auch für geschäftliche Anwendungen nützlich, beispielsweise zur Optimierung Benutzeroberflächen, Erkennung betrügerischer Transaktionen und Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Standards. Diese Methodik verwendet erweiterte Analysen, oft mit statistischen Techniken und Maschinelles Lernen, um große Datensätze zu verarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Indem es Verhalten gegenüber statischen Regeln betont, passt sich UBA dynamischen Benutzermustern an und ist somit ein vielseitiges Tool für mehrere Domänen.

Wie funktioniert das UBA?

Nachfolgend sind die wesentlichen Bestandteile des operativen Rahmens des UBA aufgeführt.

Datensammlung

In der ersten Phase des UBA werden Rohdaten aus der digitalen Infrastruktur einer Organisation gesammelt. Diese Daten bilden die Grundlage für alle nachfolgenden Analysen. Zu den Quellen gehören eine breite Palette von Eingaben, darunter:

• Authentifizierungsprotokolle. Aufzeichnungen von Anmeldeversuchen, einschließlich Zeitstempeln, Standorten und Gerätekennungen.
• System- und AnwendungsprotokolleDetaillierte Berichte über Benutzerinteraktionen mit Betriebssysteme, Datenbanken und Software. Plattformen, die Aktionen erfassen wie Datei Zugriffs- oder Konfigurationsänderungen.
• Netzwerkaktivität. Kennzahlen zu Datenflüssen, wie IP-Adressen, Paketvolumen und Protokollnutzung, die die Kommunikationsmuster der Benutzer widerspiegeln.
• Endpunkttelemetrie. Daten von einzelnen Geräten (z. B. Arbeitsstationen, Mobilgeräten) mit detaillierten Angaben zu lokalen Aktivitäten wie Anwendungsstarts oder Peripherienutzung.
• Transaktionsdaten. Aufzeichnungen aus Finanz- oder E-Commerce-Systemen, die Kaufbeträge, -häufigkeiten und Empfängerdetails dokumentieren.

Die Datenaggregation erfolgt über diese Quellen hinweg, gefolgt von Normalisierung um Formate zu standardisieren und Inkonsistenzen zu beseitigen und so einen einheitlichen Datensatz für die Analyse sicherzustellen.

Verhaltensmodellierung und Festlegung von Basislinien

Nach der Datenerfassung analysieren die UBA-Systeme historische und Echtzeitdaten um Verhaltens-Baselines für einzelne Benutzer, Gruppen oder Rollen innerhalb der Organisation zu erstellen. Diese Baselines stellen den „normalen“ Aktivitätsbereich dar und werden mithilfe von maschinellem Lernen erstellt. Algorithmen die wiederkehrende Muster identifizieren. Zu den wichtigsten Elementen einer Baseline gehören:

• Zeitliche Muster. Typische Zeiten und Dauer des Systemzugriffs oder der Anwendungsnutzung.
• Geografische Konsistenz. Häufige Standorte, von denen aus Benutzer agieren, basierend auf IP-Geolokalisierung oder Geräteverfolgung.
• Ressourceninteraktion. Häufig aufgerufene Dateien, Verzeichnisse, Anwendungen oder Netzwerkendpunkte.
• Tätigkeitsbereich. Umfang und Art der durchgeführten Aktionen, z. B. Daten-Uploads, Downloads oder ausgeführte Abfragen.

Die Baseline ist nicht statisch; sie passt sich dynamisch an, wenn sich das Benutzerverhalten aufgrund von Änderungen bei Rollen, Zeitplänen oder organisatorischen Prozessen ändert. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass legitime Abweichungen keine unnötigen Warnungen auslösen.

Anomaly Detection

Die zentrale analytische Funktion von UBA liegt in der Anomalieerkennung, bei der die aktuelle Benutzeraktivität mit der festgelegten Basislinie verglichen wird. Statistische Techniken, überwachte und unüberwachte Modelle des maschinellen Lernens und künstliche Intelligenz Algorithmen verarbeiten die Daten, um Abweichungen zu identifizieren. Anomalien äußern sich in verschiedenen Formen, wie zum Beispiel:

• Unregelmäßiger Zugriffszeitpunkt. Anmeldungen erfolgen außerhalb der üblichen Zeiten oder aus unerwarteten Zeitzonen.
• Untypischer Ressourcenverbrauch. Zugriff auf Dateien, Systeme oder Anwendungen, die nicht mit der Rolle oder dem Verlauf eines Benutzers übereinstimmen.
• Abnormale Datenbewegung. Große oder häufige Überweisungen, die vom Standardmuster abweichen.
• Verhaltensänderungen. Plötzlicher Anstieg des Aktivitätsvolumens oder -typs, der nicht durch kontextuelle Faktoren erklärt werden kann.

Jede Anomalie erhält einen Risikowert basierend auf dem Ausmaß der Abweichung und den potenziellen Auswirkungen, sodass Warnmeldungen priorisiert werden können. Maschinelles Lernen verbessert die Erkennungsgenauigkeit, indem es zwischen harmlosen Änderungen (z. B. einem Benutzer, der lange arbeitet) und verdächtigen Aktivitäten (z. B. einem gehackten Konto) unterscheidet.

Antwortprotokolle

Bei Erkennung einer Anomalie führen UBA-Systeme vordefinierte Reaktionsmechanismen aus, die auf die Richtlinien der Organisation und die Schwere der Anomalie zugeschnitten sind. Zu diesen Reaktionen gehören:

• Benachrichtigungen. Warnmeldungen an Sicherheitsanalysten, Systemadministratoren, oder Compliance-Beauftragte per E-Mail, Dashboards oder Messaging-Plattformen.
• Automatisierte Schadensbegrenzung. Maßnahmen wie Sperrung des Kontos, Zugriffsbeschränkung oder die Durchsetzung zusätzlicher Authentifizierungsschritte (z. B. Multi-Faktor-Authentifizierung).
• Ausführliche Berichterstattung. Generierung von Protokollen, Visualisierungen und forensischen Daten zur Unterstützung manueller Untersuchungen und Ursachenanalysen.

Die Reaktionsphase ist in umfassendere Sicherheits- oder Betriebsrahmen integriert und stellt sicher, dass Anomalien schnell behoben werden, um Risiken oder Störungen zu minimieren.

Wer benötigt eine Analyse des Benutzerverhaltens?

Hier ist eine Liste der UBA-Benutzer und ihrer Hauptanwendungen:

• Cybersicherheitsexperten. Sicherheitsteams verlassen sich auf UBA, um Insider-Bedrohungen, kompromittierte Konten und Advanced Persistent Threats (APTs) durch die Überwachung von Verhaltensanomalien, die signaturbasierten Abwehrmaßnahmen entgehen.
• IT-Administratoren. Das IT-Personal verwendet UBA, um die Systemleistung zu überwachen, Ineffizienzen im Arbeitsablauf zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Ressourcennutzung den organisatorischen Anforderungen entspricht.
• Compliance-Beauftragte. Personen, die für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verantwortlich sind, nutzen UBA, um Prüfpfade zu erstellen, die Einhaltung von Richtlinien durch Benutzer zu überwachen und die Einhaltung von Standards wie DSGVO, HIPAAoder PCI-DSS.
• Marketingteams. Marketingfachleute wenden UBA an, um Kundeninteraktionen mit digitalen Plattformen zu analysieren und so datengesteuerte Strategien für Engagement, Segmentierung und Kampagnenoptimierung zu ermöglichen.
• Benutzererfahrung (UX) Designer. UX-Spezialisten verwenden UBA, um Navigationsmuster der Benutzer zu verfolgen, Probleme bei der Benutzerfreundlichkeit zu ermitteln und das Schnittstellendesign zu verbessern, um die Zufriedenheit zu steigern.
• Einheiten zur Betrugserkennung. Teams in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Versicherungen oder E-Commerce verwenden UBA, um betrügerische Aktivitäten wie Kontoübernahmen oder unregelmäßige Transaktionen zu identifizieren, indem sie Verhaltensausreißer kennzeichnen.
• Personalabteilungen. HR-Mitarbeiter nutzen UBA, um die Aktivitäten von Mitarbeitern auf Anzeichen von Richtlinienverstößen, mangelndem Engagement oder potenziellen Insiderrisiken zu überwachen, bevor es zu Kündigungen oder Rollenwechseln kommt.
• Geschäftsführung. Entscheidungsträger nutzen die Erkenntnisse des UBA, um die Betriebsgesundheit zu beurteilen, Technologieinvestitionen an den Benutzeranforderungen auszurichten und unternehmensweite Risiken zu mindern.

Warum ist die Analyse des Benutzerverhaltens wichtig?

Nachfolgend sind die Hauptgründe für die Bedeutung des UBA aufgeführt.

Sicherheitsverbesserung

UBA stärkt die organisatorische Sicherheit, indem es sich auf Verhaltensanalysen statt auf statische Regeln oder bekannte Angriffssignaturen konzentriert. Zu den wichtigsten Beiträgen gehören:

• Erkennung von Insider-Bedrohungen. Böswillige oder fahrlässige Handlungen autorisierter Benutzer, wie zum Beispiel Datendiebstahl oder Sabotage, erkennt das UBA durch Abweichungen von festgelegten Verhaltensmustern.
• Kompromittierte Zugangsdaten. Die Methode erkennt Kontoverletzungen, indem sie Aktivitäten erkennt, die nicht mit den Basisdaten eines Benutzers übereinstimmen, selbst wenn Angreifer gültige Anmeldedaten verwenden.
• Zero-Day-Exploit Milderung. Durch die Hervorhebung von Anomalien gegenüber vordefinierten Signaturen deckt UBA neuartige oder sich entwickelnde Angriffe auf, die herkömmliche Abwehrmaßnahmen umgehen.
• Verhinderung von Datenverlust. Die Überwachung ungewöhnlicher Datenzugriffs- oder Übertragungsmuster trägt dazu bei, das Herausfiltern vertraulicher Informationen zu verhindern.

Betriebsoptimierung

UBA liefert Erkenntnisse, die organisatorische Prozesse und Ressourcenmanagement optimieren. Konkrete Auswirkungen sind:

• Workflow-Effizienz. Durch die Analyse der Benutzerinteraktionen werden Engpässe oder redundante Schritte aufgedeckt, sodass eine Prozessoptimierung möglich ist.
• RessourcenzuweisungDas Verständnis von Nutzungsmustern gewährleistet Hardware, Software- und Netzwerkressourcen werden nach Bedarf angepasst, wodurch Abfall reduziert wird.
• Aufgabenautomatisierung. Vom UBA identifizierte repetitive Verhaltensmuster informieren Automatisierung Strategien, wodurch der manuelle Arbeitsaufwand für Benutzer und IT-Mitarbeiter verringert wird.

Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit

Bei Organisationen mit kundenorientierten Systemen steigert UBA das Engagement und die Zufriedenheit. Zu den bemerkenswerten Auswirkungen zählen:

• Personalisierte Angebote. Verhaltensdaten unterstützen maßgeschneiderte Inhalte, Empfehlungen oder Dienste, die auf individuelle Vorlieben abgestimmt sind.
• Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit. Das Erkennen von Reibungspunkten in der Benutzerreise führt zu Designverbesserungen und reduziert die Abbruchraten.
• Engagement-Wachstum. Einblicke in Interaktionstrends ermöglichen gezielte Kampagnen oder Funktionen, die die Benutzerbindung und -treue erhöhen.

Beispiel für die Analyse des Benutzerverhaltens

Um die praktische Anwendung von UBA zu demonstrieren, betrachten Sie ein detailliertes Szenario im Kontext der Cybersicherheit eines Unternehmens:

Ein multinationaler Konzern implementiert UBA, um seine internen Systeme vor Insider-Bedrohungen und externen Angriffen zu schützen. Ein Mitarbeiter, ein Finanzanalyst, greift normalerweise während der Geschäftszeiten an Wochentagen von seinem zugewiesenen Arbeitsplatz im New Yorker Büro aus auf die Datenbank des Unternehmens zu. Zu seinen Routineaktivitäten gehören das Abfragen von Kundenzahlungsaufzeichnungen und das Erstellen von Quartalsberichten.

Im Verlauf von drei Tagen stellt das UBA-System mehrere Unregelmäßigkeiten in der Kontoaktivität des Analysten fest:

• Ungewöhnlicher Anmeldezeitpunkt und -ort. Die Anmeldung für das Konto erfolgt um 3 Uhr EST von einer IP-Adresse aus, die nach Osteuropa zurückverfolgt werden kann und außerhalb der normalen Arbeitszeiten und des normalen Standorts des Analysten liegt.
• Zugriff auf nicht verwandte Systeme. Das Konto versucht, auf die HR-Datenbank zuzugreifen, die die Gehaltsabrechnungsdaten der Mitarbeiter enthält, ein System, mit dem der Analyst weder zuvor interagiert hat, noch für dessen Verwendung er autorisiert ist.
• Datenexportaktivität. Das Konto initiiert eine Übertragung von 5 GB an Kundenfinanzdaten an eine externe cloud Speicherdienst, der die typischen Berichtsgrößen bei weitem übertrifft.

Das UBA-System ordnet diesen Ereignissen eine hohe Risikobewertung zu und löst Folgendes aus:

• Sofortige Alarmierung. Der Sicherheitsbetriebszentrum (SOC) erhält eine detaillierte Benachrichtigung mit Zeitstempeln, IP-Details und aufgerufenen Ressourcen.
• Kontosperrung. Das System sperrt das Konto automatisch, um weitere Aktivitäten zu verhindern.
• Ermittlung. Analysten überprüfen die Protokolle und stellen fest, dass das Konto über einen Phishing Angriff, bei dem die Anmeldeinformationen des Analysten abgegriffen wurden. Sie isolieren betroffene Systeme und setzen den Zugriff zurück.

Im obigen Beispiel verhinderte die schnelle Erkennung und Reaktion durch UBA einen erheblichen Datenverlust und begrenzte den Umfang der Datenmissbrauch.

Wie implementiert man eine Benutzerverhaltensanalyse?

Die folgenden Schritte bieten eine umfassende Anleitung zum effektiven Einsatz von UBA.

1. Ziele und Umfang definieren

Organisationen legen zunächst klare Ziele für die UBA-Bereitstellung fest. Zu den Zielen können beispielsweise die Verbesserung der Sicherheit, die Verbesserung der Systemleistung oder die Optimierung des Kundenerlebnisses gehören. Die Definition des Umfangs – ob unternehmensweit oder auf bestimmte Abteilungen beschränkt – bestimmt die erforderlichen Ressourcen und den erforderlichen Fokus.

2. Datenquellen auswählen und integrieren

Die Identifizierung relevanter Datenquellen ist für eine robuste Analyse von entscheidender Bedeutung. Organisationen kompilieren Daten aus:

• Authentifizierungssysteme. Anmeldedatensätze und Sitzungsdetails.
• Anwendungsprotokolle. Nutzungsstatistiken und Fehlerberichte.
• Netzwerkinfrastruktur. Verkehrsprotokolle und Bandbreite Verwendung.
• Endpunkte. Aktivitätsaufzeichnungen auf Geräteebene.

Bei der Integration geht es darum, diese Quellen mit einer zentralen UBA-Plattform zu verbinden und so die Kompatibilität und Einhaltung der Datenverwaltungsrichtlinien sicherzustellen.

3. Einsatz von Analysetools

Der nächste Schritt besteht in der Auswahl und Konfiguration von UBA-Tools. Die Tools müssen Folgendes unterstützen:

• Datenverarbeitung. Aggregation und Normalisierung heterogener Daten.
• Maschinelles Lernen. Algorithmen zur Baseline-Erstellung und Anomalieerkennung.
• Berichterstattung Dashboards und Protokolle für umsetzbare Erkenntnisse.

Die Bereitstellung umfasst die Installation, Prüfung und Kalibrierung, um sie an die organisatorischen Anforderungen anzupassen.

4. Verhaltensgrundlinien festlegen

Auf Grundlage historischer Daten erstellen UBA-Systeme Basiswerte wie folgt:

• Analyse vergangener Aktivitäten. Erkennen von Mustern über Wochen oder Monate hinweg.
• Algorithmen anwenden. Trainingsmodelle zum Erkennen normalen Verhaltens von Benutzern und Gruppen.

Um die Genauigkeit sicherzustellen, müssen Baselines vorab validiert werden. Echtzeit Die Überwachung beginnt.

5. Aktivität überwachen und analysieren

Bei der kontinuierlichen Überwachung werden Livedaten mit Basisdaten verglichen, um Anomalien zu erkennen. Analysten überprüfen Risikobewertungen und priorisierte Warnmeldungen, um notwendige Maßnahmen zu bestimmen und die Erkennungsparameter nach Bedarf zu verfeinern.

6. Implementieren Sie Reaktionsmechanismen

Organisationen erstellen Protokolle für die Reaktion auf Anomalien, beispielsweise:

• Manuelle Überprüfung. Sicherheits- oder IT-Teams untersuchen gemeldete Vorfälle.
• Automatisierte Steuerungen. Durchsetzen von Einschränkungen oder Warnungen auf der Grundlage vordefinierter Regeln.
• Dokumentation. Protokollieren von Vorfällen für Audits und Trendanalysen.

Die Antworten stehen im Einklang mit der Risikotoleranz und den Compliance-Anforderungen des Unternehmens.

7. Warten und verfeinern Sie das System

Das UBA fordert eine kontinuierliche Instandhaltung, unter anderem:

• Basislinienaktualisierungen. Anpassung an legitime Verhaltensänderungen.
• Werkzeug-Upgrades. Integrieren neuer Funktionen oder Algorithmen.
• Leistungsbeurteilungen. Wirksamkeit beurteilen und Lücken schließen.

Dieser iterative Prozess gewährleistet anhaltende Genauigkeit und Relevanz.

Tools zur Analyse des Benutzerverhaltens

Hier ist eine Liste prominenter UBA-Tools:

• Splunk Analyse des Benutzerverhaltens. Eine dedizierte Plattform, die maschinelles Lernen zur Bedrohungserkennung nutzt und in Splunks umfassendere Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) Ökosystem.
• Exabeam. Eine SIEM-Lösung mit erweiterten UBA-Funktionen, die sich durch Anomalieerkennung und automatisierte Vorfallzeitpläne auszeichnet.
• Securonixherunterzuladen. Ein cloud-einheimisch UBA-Tool bietet Echtzeitüberwachung, Bedrohungssuche und skalierbare Analysen.
• Google AnalyticsEin weit verbreitetes Tool zur Verfolgung Website und App-Verhalten und bietet Metriken für UX- und Marketingoptimierung.
• Mixpanel. Eine Produktanalyseplattform, die Benutzerreisen, Bindung und Funktionsakzeptanz analysiert.
• Amplitude. Eine Verhaltensanalyselösung mit Schwerpunkt auf Trichteranalyse und Kohortenverfolgung für Produktteams.
• IBM QRadar. Ein SIEM-System mit eingebettetem UBA, das umfassende Bedrohungserkennung und Compliance-Berichte liefert.
• LogRhythm. Ein SIEM-Tool mit UBA zur Überwachung von Insider-Bedrohungen und betrieblichen Einblicken.

Was sind die Vorteile und Herausforderungen der Benutzerverhaltensanalyse?

Hier sind die Vorteile der Benutzerverhaltensanalyse:

• Proaktive Bedrohungsidentifizierung. Durch die Analyse von Verhaltensabweichungen erkennt das UBA Risiken, bevor sie eskalieren, und verringert so die Auswirkungen von Vorfällen.
• Beschleunigte Reaktionszeiten. Echtzeitwarnungen und Automatisierung ermöglichen rasches Handeln und verkürzen die Verweildauer bei Verstößen.
• Detaillierte Benutzereinblicke. Detaillierte Verhaltensprofile verbessern die Entscheidungsfindung in Bezug auf Sicherheit, Betrieb und Kundenstrategien.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Umfassende Aktivitätsprotokolle unterstützen Auditanforderungen und die Durchsetzung von Richtlinien.
• Kostenreduzierung. Durch frühzeitige Erkennung und Prozessoptimierung werden die mit Verstößen oder Ineffizienzen verbundenen Kosten gesenkt.
• Skalierbare Anpassungsfähigkeit. UBA passt sich an wachsende Datensätze und sich entwickelnde Benutzermuster an und gewährleistet so einen langfristigen Nutzen.

Allerdings bringt die Analyse des Benutzerverhaltens auch die folgenden Herausforderungen mit sich:

• DatenschutzkonformitätDas Sammeln von Benutzerdaten erfordert die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder CCPA, was die Umsetzung erschwert.
• Integrationskomplexität. Das Kombinieren unterschiedlicher Datenquellen erfordert einen erheblichen technischen Aufwand und viel Fachwissen.
• Falsch-Positiv-Raten. Ungenaue Baselines oder unzureichende Feinabstimmung führen zu Alarmmüdigkeit und belasten die Ressourcen der Analysten.
• Ressourcenintensität. UBA erfordert robuste Hardware, Software und qualifiziertes Personal, was die Betriebskosten.
• Datenüberladung. Ein hohes Maß an Benutzeraktivität stellt eine Herausforderung für die Systemleistung und Analysegenauigkeit dar.
• Ethische Überlegungen. Die Überwachung des Verhaltens gibt Anlass zur Sorge hinsichtlich der Überwachung und des Vertrauens der Mitarbeiter und erfordert transparente Richtlinien.

Was ist der Unterschied zwischen UBA und UEBA?

Die Analyse des Benutzerverhaltens (UBA) und die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA) basieren auf denselben Grundprinzipien, unterscheiden sich jedoch in Umfang und Anwendung. Die UBA konzentriert sich ausschließlich auf das menschliche Benutzerverhalten, während die UEBA die Analyse auf nicht-menschliche Entitäten wie Geräte, Anwendungen und Netzwerkkomponenten ausdehnt. Die folgende Tabelle vergleicht die beiden: