**Օգտատերերի վարքագծի վերլուծություն** (*անգլ.՝ **User behavior analytics** (**UBA**)*) կիբեռանվտանգության գործընթաց է, որն օգնում է հայտնաբերել ցանցի վտանգավոր կետերը, ներքին սպառնալիքները, նպատակային հարձակումները և ֆինանսական խարդախությունները (ըստ Gartner-ի):

**UBA** լուծումները տրվում են մարդկանց վարքագիծը ալգորիթմներով և վիճակագրական վերլուծություններով արտահայտելու, ինչպես նաև օրինաչափություններ գտնելու համար, իսկ հետո այդ օրինաչափությունների հիման վրա բացահայտում հավանական սպառնալիքները: Սարքավորումների կամ անվտանգության ստուգումները կատարելու փոխարեն, **UBA**-ը հսկում է համակարգի օգտատերերին: Ներկայում **UBA**-ը ML-ի ամենազարգացող ճյուղերից է:

**Նպատակ**
----------

Ըստ Nemertes Research-ի գործադիր տնօրեն Թիլ Ջոնսոնի, **UBA**-ի հիմնական խնդիրն է SIEM, IDS / IPS և այլ համակարգերի միջոցով ստանալ և զտել այն տեղեկությունները, որը հստակ չի երևում անվտանգության հանակարգերի տրամադրած նյութերի վերլուծության ընթացքում և կարող է անվտանգության իրական սպառնալիք լինել: **UBA** աշխատանքը հիմնակաանում կենտրոնացած է կիրառվելիք համակարգերի և դրանք սպառողների վարքագծի անվտանգ վերլուծության վրա: **UBA** տեխնոլոգիաներն առաջին անգամ օգտագործվել են 2000-ականների սկզբին, որպես գործիք մարքեթինգի համակարգում՝ օգնելով ընկերություններին հասկանալ և կանխատեսել սպառողի ակնկալիքները: Բայց պարզվում է նաև, որ **UBA**-ը կարող է շատ օգտակար լինել տեխնոլոգիական ապահովման ոլորտում ևս:

**Կիրառություն**
----------------

Այսօր օգտագործողների վարքագծի վերլուծության գործիքներն ունեն պրոֆիլ և բացառության մոնիտորինգի ավելի առաջադեմ հնարավորություններ, քան SIEM համակարգերը և օգտագործվում են երկու հիմնական գործառույթների համար: Նախ, **UBA** գործիքները կարող են օգտագործվել` որոշելու համար կազմակերպության և դրա անհատական ​​օգտագործողների համար հատուկ բնականոն գործունեության մի հիմք: Երկրորդ, դրանք կարող են օգտագործվել նաև նորմայից շեղումները բացահայտելու համար: **UBA**-ն օգտագործում է մեծ տվյալների և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ` իրական շեղումները գնահատելու համար իրական ժամանակում:

Չնայած **UBA**-ն միայն մեկ օգտագործողի վրա վնասակար գործունեություն գտնելու համար կարող է օգտակար չլինել, այն մեծ մասշտաբով գործարկելը կարող է կազմակերպությանը հնարավորություն տալ հայտնաբերելու չարամիտ կամ այլ պոտենցիալ կիբերանվտանգության սպառնալիքներ, ինչպիսիք են տվյալների արտահանումը, ներսից սպառնալիքներն ու վտանգված արդյունքները:

**Շուկայական զարգացումներ**
---------------------------

**UBA** տեխնոլոգիայի զարգացումները Gartner-ին մղեցին կատեգորիան վերածել օգտագործողի և անձի վարքագծի վերլուծության («UEBA»): 2015-ի սեպտեմբերին Gartner-ը հրապարակեց փոխնախագահի և հայտնի վերլուծաբան Avivah Litan- ի օգտագործողի և անձի վերլուծության շուկայի ուղեցույցը, որը տվեց մանրակրկիտ բնութագիր և բացատրություն: UEBA- ին հիշատակվում էր Gartner- ի ավելի վաղ զեկույցներում, բայց ոչ շատ խորը: UBA- ից սահմանման ընդլայնումը ներառում է սարքեր, ծրագրեր, սերվերներ, տվյալներ կամ IP հասցե ունեցող ցանկացած այլ բան: Այն անցնում է կեղծիքներին ուղղված UBA- ի ուշադրության կենտրոնից դեպի ավելի լայն մի միտք, որն ընդգրկում է չարամիտ և վիրավորական վարք, որն այլևս աննկատ մնաց անվտանգության վերահսկման առկա համակարգերի կողմից, ինչպիսիք են SIEM և DLP: Դերը ցանցային հարձակման մեջ և կարող է արժեքավոր լինել նաև հարձակողական գործունեության բացահայտման գործում: Երբ վերջնական օգտվողները փոխզիջման են գնում, ծրագիրը կարող է ամիսներ շարունակ «ննջել» և մնալ չբացահայտված: Կողմնակաի անձանց գտնելու փոխարեն, UEBA-ը թույլ է տալիս ավելի արագ հայտնաբերել` օգտագործելով ալգորիթմներ` ներքին տվյալների սպառնալիքները հայտնաբերելու համար:

**Աղբյուրներ**
--------------

**Գրականություն**
-----------------

**Տես նաև**
-----------