UEBA--用户实体行为分析软件

建设文明健康安全高效的互联网用户行为分析系统（UBA）产品白皮书北京网康科技有限公司2017年2月版权声明北京网康科技有限公司2014版权所有，保留一切权力。

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期望读者期望了解本产品主要技术特性的用户、企业管理人员、系统管理员、网络管理员等。

本文档假设您对下面的知识有一定的了解：AD服务器基本的数据分析能力Windows操作系统目录1内部威胁给企业管理带来的挑战1.1内部威胁和大数据技术大部分传统安全公司都定位于解决外部威胁问题，但是企业或组织的内部威胁问题更加严重，尤其在中国的大部分行业客户都是专网或内网，也更加在内部威胁投入较大。

根据国外的机构调查，85%的数据泄露是来于内部威胁，75%的内部威胁事件没有对外报告出来，53%的企业认为内部威胁的危害要远大于外部威胁。

根据国外对于UBA(用户行为分析)的市场定义来看，主要针对内部威胁、金融欺诈和目标攻击，我们接下来描述的UBA主要针对内部威胁。

内部威胁主要包含以下几种：1 内部金融欺诈，获取个人或小团体利益；2 知识产权窃取，有产权和无产权意识；3 内部间谍和内贼，窃取重要信息或资产；4 无意识泄露私有或敏感数据；5 不合规的内部行为，如访问未授权的信息、系统或网络。

第⼆章-信息技术发展1-信息技术及其发展1.1-计算机软硬件、计算机⽹络1.计算机硬件是指计算机系统中有电子、机械和光电元件等组成的各种物理装置的总称。

2.计算机软件是指计算机系统中的程序及文档，程序是计算任务的处理对象和处理规则的描述；文档是为了便于了解程序所需的阐明性资料。

3.硬件和软件相互依存。

4.从网络的作用范围可将网络类别划分为：个人局域网（PAN）、局域网（LAN）、城域网（MAN）、广域网（WAN）、公用网、专用网。

5.广域网协议主要包块：PPP 点对点协议、ISDN 综合业务数字网、xDSL、DDN 数字专线、x.25、FR 帧中继、ATM 异步传输模式。

6.IEEE 802 协议族：IEEE 802 规范定义了网卡如何访问传输介质（如光缆、双绞线、无线等），以及如何在传输介质上传输数据的方法，还定义了传输信息的网络设备之间连接的建立、维护和拆除的途径。

7.802.3（以太网的 CSMA/CD 载波监听多路访问/冲突检测协议）、802.11（无线局域网 WLAN 标准协议）。

8.OSI 七层网络模型从上到下：应用层（事务处理程序、文件传送协议）、表示层（管理数据的解密加密数据转换、格式化和文本压缩）、会话层（负责在网络中的两节点之间建立和维持通信，以及提供交互会话的管理功能）、传输层（提供建立、维护和拆除传送连接的功能）、网络层（网络地址 IP 地址翻译成对应物理地址 MAC 地址，并决定如何将数据从发送方路由到接收方，实现拥塞控制。

网际互联等）、数据链路层（物理地址寻址、数据的成帧、流量控制。

数据的检错重发等）、物理层（物理联网媒介，如电缆连线连接器）。

9.TCP/IP 是 Internet 的核心，共四层有：应用层（FTP 文件传输协议、TFTP 简单文件传输协议、HTTP 超文本传输协议、SMTP 简单邮件传输协议、DHCP 动态主机配置协议、Telnet 远程登录协议、DNS 域名系统、SNMP 简单网络管理协议）、传输层（TCP 传输控制协议、UDP 用户数据报协议）、网络层（IP 协议、ICMP 网络控制报文协议、IGMP 网际组管理协议、ARP 地址解析协议、RARP 反向地址解析协议）、网络接口层（底层协议，传输数据的物理媒介）。

支持资产全生命周期自动管理，包括资产自动发现、多级资产、资产入库审核、资产离线风险识别、资产退库、资产数据更新，责任人管理机制等。
联动行为管理
支持联动原有行为管理设备，支持上网行为管理做资产用户名对接，精准识别终端资产责任人。（需提供截图打印加盖原厂公章证明）
★支持联动原有行为管理设备，支持与行为管理设备的联动，包含上网提醒、冻结账号等（需提供截图打印加盖原厂公章证明）
事后异常行为检测
具备元数据行为分析引擎：httpflow、dnsflow、adflow、icmpflow、maillflow等, 通过异常行为分析，结合各类机器学习算法完成未知威胁检测。包括：内网穿透、代理、远控、隧道、反弹shell等事后检测场景。
先进性
证明
为保障安全服务效果，满足数据和网络安全要求，所投态势感知平台产品厂商需通过可信云评估，提供相应的可信云认证报告
提供三年原厂质保及原厂免费现场服务，产品的安装、培训由原厂工程师完成实施。
二、
功能项
功能要求说明
性能规格
性能参数：网络层吞吐量≥1Gbps，应用层吞吐量≥500Mbps。
硬件参数：规格≥1U，内存大小≥8G，硬盘容量≥128G SSD，电源：单电源，接口：支持不低于6千兆电口+4千兆光口SFP。
配置要求
挖矿专项检测
支持挖矿专项检测页面，具备挖矿攻击事前、事中和事后全链路的检测分析能力，综合运用威胁情报、IPS特征规则和行为关联分析技术，如检测发现文件传输（上传下载）阶段的异常，对挖矿早期的准备动作即告警。
平台内置挖矿安全知识库，对常见的挖矿如：Bluehero挖矿蠕虫变种、虚拟货币挖矿、EnMiner挖矿病毒、PowerGhost挖矿病毒、DDG挖矿病毒、Docker挖矿、DDG挖矿变种、GroksterMiner挖矿病毒、Linux 挖矿木马、ZombieBoy挖矿木马等提供详细的背景介绍、感染现象、详细分析、相关IOC（MD5、C2、URL）、解决方案。

A.定期更新网站框架
B.使用安全的编码实践
C.实施网站应用程序防火墙（WAF）
D.关闭网站评论功能
16.以下哪些技术可用于增强网络安全防护？（）
A.防火墙
B.入侵防御系统（IPS）
C.虚拟私人网络（VPN）
D.安全套接层（SSL）
17.哪些做法有助于保护企业社交网络账户安全？（）
A.使用独立的强密码
（）
2.论述在实施网络流量分析时，组织应该考虑的主要挑战和相应的解决策略。
（）
3.描述一个高级持续性威胁（APT）的攻击场景，并详细说明组织应该如何检测和防御此类攻击。
（）
4.讨论在云计算环境中，如何平衡安全性和灵活性，以确保数据在云中的安全。
（）
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. D
3. D
4. A
（）
10. ________是一种网络攻击技术，通过伪装成合法用户或系统来获取未授权的访问。
（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.在互联网安全监控中，入侵检测系统（IDS）主要用于预防网络攻击。（）
2.量子加密技术被认为是目前最安全的加密方法之一。（）
10.以下哪些是移动设备安全的关键措施？（）
A.远程擦除功能
B.应用程序沙盒
C.移动设备管理（MDM）
D.避免越狱或root
11.哪些做法有助于保护个人信息安全？（）
A.使用双因素认证
B.定期更新操作系统
C.在公共网络使用VPN
D.公开分享个人信息
12.以下哪些是高级持续性威胁（APT）的特点？（）
2. ________是一种安全协议，用于在客户端和服务器之间建立加密连接，保障数据传输安全。

取相应的保护措施。
02
访问控制
建立完善的访问控制机制，对敏感信息的访问进行严格的控制和审计，
防止未经授权的访问和泄露。
03
数据脱敏
对敏感信息进行脱敏处理，即在保证数据可用性的前提下，去除或替换
数据中的敏感信息，以减少数据泄露的风险。
隐私保护政策制定明确个人信息的收集、使用、存储和保护等方面的规定，确 保个人隐私的合法性和安全性。
安全漏洞
部分网络设备和应用系统存在安全漏洞，可能被 攻击者利用，导致数据泄露或系统瘫痪。
3
安全管理挑战
企业缺乏有效的安全管理机制，难以及时发现和 处置安全事件，安全运维人员技能水平参差不齐 。
项目目标与预期成果
提升网络安全防护能力
通过部署防火墙、入侵检测系统等设备，提 高网络对恶意攻击的防御能力。
网络运维安全项目案例
汇报人：XX
2024-01-05
目录
• 项目背景与目标 • 网络安全架构设计 • 基础设施安全防护措施 • 威胁检测与应急响应机制建立 • 身份认证与访问控制策略实施 • 数据安全与隐私保护方案部署 • 总结回顾与未来发展规划
01
项目背景与目标
企业网络环境概述
网络架构
企业采用扁平化网络架构，包括 核心交换机、汇聚交换机和接入 交换机，支持大量终端设备的接 入。
密钥管理
建立完善的密钥管理体系，包括密钥的生成、存储、使用和销毁等环节，确保密钥的安全 性和可用性。
数据完整性保护
采用数据签名和校验等技术，确保数据的完整性和真实性，防止数据在传输和存储过程中 被篡改或损坏。
敏感信息泄露风险防范措施
01
敏感信息识别
建立敏感信息识别机制，对系统中的敏感信息进行识别和分类，以便采

ueba 参数UEBA（User Engagement Behavior Analytics）是一种基于用户参与行为分析的技术，旨在通过对用户行为的深入挖掘和分析，提供有关用户参与度和行为偏好的洞察，以帮助企业优化用户体验、提升用户参与度和留存率。

UEBA技术的核心是通过采集和分析用户的行为数据，从中提取有价值的信息，并利用这些信息来优化产品设计、改进运营策略和个性化推荐等。

UEBA技术可以帮助企业了解用户在产品使用过程中的行为模式、偏好和习惯，从而针对性地进行优化和改进。

UEBA技术可以应用于各个行业和领域。

在电子商务行业中，UEBA技术可以分析用户在网站上的浏览、搜索、购买等行为，为企业提供用户购买意向和偏好的信息，从而优化产品推荐和个性化营销策略。

在社交媒体领域，UEBA技术可以分析用户在社交平台上的互动行为、发帖内容和关注度，为企业提供用户兴趣爱好和社交圈子的洞察，从而改进社交平台的功能和用户体验。

UEBA技术的应用还可以延伸到金融领域。

通过分析用户在移动银行、支付宝等金融应用中的行为，UEBA技术可以为银行和金融机构提供用户风险评估和欺诈检测的能力，从而提高金融交易的安全性和用户信任度。

在实际应用中，UEBA技术通常通过以下几个步骤来实现。

首先，需要收集和存储用户的行为数据，包括用户在产品中的点击、浏览、搜索、购买等行为。

其次，需要对这些行为数据进行清洗和预处理，去除噪声和无效数据，保证数据的准确性和可靠性。

然后，需要通过数据挖掘和机器学习等技术，对用户行为数据进行分析和建模，提取有价值的信息和模式。

最后，需要将分析结果应用到实际的产品设计和运营中，优化用户体验和提升用户参与度。

UEBA技术的应用有助于企业提升用户参与度和留存率。

通过深入了解用户的行为模式和偏好，企业可以针对性地进行产品改进和优化，提供更好的用户体验，从而提高用户的参与度和满意度。

同时，UEBA技术还可以帮助企业发现和解决用户遇到的问题和困难，提供个性化的解决方案，增加用户的忠诚度和留存率。

类别 UBM（用户行为管理）
UBA（用户行为分析）
UEBA（用户实体的使用。其包括对网页访问过滤、网络应用控制、带宽流量管理、信息 收发审计、用户行为分析、上网身份认证。 UBA技术目标市场聚焦在安全（窃取数据）和诈骗（利用窃取来的信息）上，帮助组织检测内部威胁 、有针对的攻击和金融诈骗。 能为用户做到：1、审计用户网络访问日志（包括：访问网络的ip 、端口；用户使用的协议类型；产生了多少字节的流量等）； 2、掌握用户的上网行为 （包括：何时访问了非法网站；何时访问的哪些网页，对哪些网站感兴趣？发送了哪些email；向外 发送了哪些文件等）； UEBA关联了用户活动和其它实体，例如受控或非受控的终端，应用（包括云、移动和其它内部应用） 、网络和外部威胁。通过实施UEBA，使得组织在内部威胁已经存在的情况下免受外部威胁的影响，从 UEBA采用收集网络多个节点产生的信息。会从网络设备、系统、应用、数据库和用户处收集数据。利 用这些数据，UEBA可以创建一条基线以确定各种不同情况下的正常状态是什么。 UEBA解决的，更多的是异常行为而非一般的基础设施事件。这种专门的方法，帮助解决公司企业如今 面对的一些最为棘手的问题：1、确定有效特权账户是否被盗用；2、使内部威胁浮出水面；3、确定 系统或应用是否被攻破；4、将外部和内部威胁都考虑在内

ueba的实体定义
“ueba”是指用户和实体行为分析（User and Entity Behavior Analytics），是一种安全分析方法，旨在检测对企业信息系统构成威胁的用户和实体行为。

它通过分析用户和实体的行为模式，以便识别潜在的安全威胁和异常活动。

这种方法结合了用户行为分析（UBA）和实体行为分析（EBA），旨在提高对威胁的检测能力。

从技术角度来看，UEBA平台通常会收集和分析大量的数据，包括用户登录信息、文件访问记录、网络流量数据等。

通过对这些数据进行分析，UEBA可以建立正常的用户和实体行为模式，并识别出与这些模式不符的活动，从而及时发现潜在的安全威胁。

UEBA的实体定义可以从安全技术、数据分析和信息安全管理等多个角度来进行阐述。

从安全技术角度来看，UEBA是一种基于行为分析的安全技术，旨在提高对内部和外部威胁的检测能力。

从数据分析角度来看，UEBA依赖于大数据分析和机器学习等技术，对海量数据进行实时分析和挖掘。

从信息安全管理角度来看，UEBA可以帮助企业建立更加全面和深入的安全监控和防护体系，提高对安全威胁的应对能力。

总的来说，UEBA是一种结合了用户行为分析和实体行为分析的安全分析方法，通过对大量数据进行分析，识别潜在的安全威胁和异常活动，从而提高企业对安全威胁的识别和应对能力。

浅析生命周期评价软件eBalance的使用作为中国国内最出名的LCA软件之一，eBalance4.0软件是亿科环境科技有限公司（IKE）员工和四川大学相关学者共同辛勤钻研的成果。

它是具有自主知识产权的通用生命周期评价分析软件，并提供全世界范围尤其是中国大陆境内的高质量数据库支持。

文章先简要科普LCA知识，后从使用者的角度对软件进行功能、难点、实例等几个方面的探析。

标签：LCA；本土化；数据质量1 LCA方法背景及政策支持1.1 LCA方法背景节能减排工作作为我国可持续发展策略的重要组成方面，越来越被京津冀等地区的高耗能、高污染和高排放企业、公司的高管所重视。

特别是随着欧盟EUP 等指令的出台，例如太阳能板等中国十余类相关优势出口产品将面临着发达国家尤其是欧美等国极大的环境审核风险，因此基于可持续发展的国家要求与倡导保护环境的发展趋势，生命周期评价（Life Cycle Assessment，简称LCA）方法作为国外发达国家先进经验也被引入到我国相关标准制定工作中。

产品在设计-生产-回收处理等阶段在直接或间接地消耗各种能源、资源，排放污染物，运行使用阶段更是如此。

因此，相关企业如果想在此次环境产品标准大战中实现长期盈利，就要通过合理制定产品设计方案，实现产品的可持续发展，重要手段就是对产品整个生命周期的环境性能进行综合量化评价。

LCA是目前世界上公认的量化评价产品和系统环境负荷的方法，同时也是EUP指令的核心理念。

LCA作为一种环境管理工具，为各国政府提供环境政策支持。

而eBalance 作为国内专业的生命周期评价软件，被广泛应用于我国的节能减排及生态设计、研究等工作中。

1.2 LCA政策支持LCA方法在近几年得到了更有力的国内外政策及法规支持，特别是：2013年2月，国家发改委、工信部和环保部三部委联合发布了“工业产品生态设计指导意见”，鼓励“开展产品生命周期评价、减少产品生命周期的资源消耗和环境排放”。

第13卷第2期 吕梁学院学报2023年4月Vol.13No.2 Journal of Lyuliang UniversityApr.2023·应用实践研究·收稿日期:2023⁃02⁃19基金项目:2022年山西省高等学校大学生创新创业训练计划项目(20221251);吕梁学院2022年校级教学改革创新项目(XJJG2202201)作者简介:李香林(1971-),女,山西离石人,副教授,研究方向为数据挖掘与分析.基于哉耘月粤的用户网络异常行为孤立森林与监督学习对比分析李香林,李佳琦(吕梁学院数学系,山西离石033001)摘　要:随着企业信息化水平的提升,内部用户成为敏感数据安全事件发生的主要因素.针对监督学习分析网络异常行为工作量大成本高问题,采用孤独森林算法快速地进行异常点检测,且能实现比监督学习更精准有效.关键词:异常行为;孤独森林;UEBA中图分类号:TP181 文献标识码:A 文章编号:2095-185X(2023)02-0038-030　引言为了有效保护企业信息化水平的不断提升而带来的敏感数据保护问题,杜绝由异常操作行为导致的企业敏感数据泄露安全事件发生,用户异常行为分析与识别成为重难点技术之一.[1]用户异常行为按性质一般有点异常、集体异常、上下文异常,其检测根据用户当前行为与平时行为偏离基准的程度判断是否异常.用户网络异常行为检测主要使用统计学、聚类、分类等机器学习算法.UEBA(User andEntity Behavior Analytics,UEBA)由Gartner 提出,是主要安全技术之一,用于内部用户行为的监测、智能分析,及时预警、拦截偏离正常行为的操作,以防范风险.[2]大量数据使用监督学习工作量大成本高,本文寻找有效的无监督学习算法与现有结果进行比较,分析其有效性和可用性.1　孤立森林算法孤立森林算法是由南京大学周志华教授等人共同研究出来的,该算法主要用于数据挖掘领域,孤立森林算法比较适合用在连续的异常数据中.因为异常的数据集空间密度较小,异常的点会很快被分到二叉树的一端.在孤立过程中,正常数据点需要经历多次分割才能被孤立出来,而异常数据点经过较少次数的分割就能达到孤立状态.[3]2　构建孤立森林孤立森林是由多个孤立二叉树组成的,其构建过程如下:(1)假设一个数据集共有N 个数据,首先从该N 个数据中随机抽取n 个数据,在样本数据中,随机抽取一个特征作为模型的特征值;(2)在所选出的特征值中,找到一个介于最大值和最小值中间的值,随后对样本构建二叉树;(3)将数据集中小于刚才所找出来的特征值的数据放到二叉树的左边,大于特征值的数据放到二叉树的右边;(4)以此类推,构成一个孤立树;83(5)依次构建孤立树,最终构建出一个孤立森林.3　模型评估在孤立森林中,需要设定一个评价指标来检测该点的异常程度,假定该值在0-1之间,评价异常指标从数学角度上定义为:s (x ,n )=2-E (h (x ))c (n ) 其中E (h (x ))是树中的根节点到叶子界点x 所经过的路径长度h (x )的平均值,其中c (n )是已知所给定的一个h (x )的平均值,评价指标最终的计算结果可以分为三种情况:(1)当计算的结果s (x ,n )≈1时,表明该节点到根节点的路径长度较小,则可以说明该点有可能为异常值;(2)当计算的结果s (x ,n )<0.5时,表明该节点到根节点的路径长度很大,说明该点为正常数据点;(3)当所有的计算结果s (x ,n )≈0.5时,说明整个样本中的数据没有任何异常;(4)从图1可以很明显的观察出正常数据x i 需要经过11次切分才能被切分出来,而异常数据x 0只需要经过4次就被切分出来,显示了孤立森林算法的高效性.图1　切分正常和异常数据4　基于孤立森林算法异常行为分析4.1　实验环境本实验在Intel(R)Core(TM)i5-7300HQ CPU @2.50GHz 的计算机上实现的,显卡型号为NVIDIAGeForce GTX 1050Ti 4GB,硬盘为1T +128G,采用tableau2019、PyCharm 环境和sklearn 库.4.2　数据来源实验数据来源于2022年DataFountain 大赛提供的用户异常行为数据集,数据集共有528690个数据,其中共有10个属性,分别是id(日志数据记录编号)、account(用户账号)、group(用户归属部门)、IP(终端IP)、url(终端上网网址)、port(终端上网应用端口)、vlan(终端所在虚拟网域编号)、switchIP(终端连接交换机IP)、time(终端上网行为发生时间)、ret(异常行为评价得分).4.3　特征分析与选取通过使用tableau 软件对数据进行基础分析得知,id、account、group 并不能作为构建孤立森林的特征.相同部门的vlan 和switchIP 是相同的,相同的终端网址内vlan、switchIP 分布不均匀,且IP、switchIP 内存在大量异常评分高于0.5的用户.最终,time(终端上网行为发生时间)和ret1(异常行为评价得分)来作为构建孤立树的特征值,并且ret1值大于0.5的视为异常数据.4.4　实验结果与分析使用孤立森林算法对数据进行划分,最终结果如图2所示.通过与原数据所给的异常评价得分进行分析对比可知,本次孤立森林算法所计算的异常评价得分值ret1与原始数据集中的异常评价得分值ret 基本吻合,且异常行为评分在大于0.5时,主要集中在11点之后,属于点异常.本次实验数据总量共528690个,未进行异常检测之前,正常数据共453360个.异常数据共75330个,93图2　孤立森林划分结果异常数据占比约14%.使用孤立森林算法进行异常检测后,正常数据共489608个,异常数据共39082个,占比约7%.5　结论(1)使用孤立森林算法在对数据进行分析处理后,找出相应的标签进行分类,算法的表现均有提升,实验结果更精确.(2)与有监督学习算法相比,本次实验的孤立森林无监督学习不需要先验类标签,在异常分析时可以直接进行处理分析从而计算出异常值相对于正常值的偏离情况.(3)基于无监督模型只需要找出特征值即可,适用于同类场景.参考文献院[1]DataFountain,中国计算机学会,明朝万达.基于UEBA的用户上网异常行为分析[EB/OL].https:/// competitions/520.[2]陆英,Gartner.2018年十大安全项目详解(二)[J].计算机与网络,2018(23).[3]Liu F T,Ting K M,Zhou Z H.Isolation forest[C]∥2008Eighth IEEE International Conference on Data Mining,2008.Comparative Analysis of Isolated Forest and Supervised Learning forUser Network Abnormal Behavior Based on UEBALI Xiang⁃lin,LI Jia⁃qi(Department of Mathematics,Lyuliang University,Lishi Shanxi033001,China)Abstract:With the improvement of enterprise informatization,internal users have become the main factor in the oc⁃currence of sensitive data security incidents.In order to solve the problem of heavy workload and high cost in using supervised learning to analyze the user network abnormal behavior,the isolated forest algorithm is used to quickly i⁃dentify and detect abnormal points and can function more accurately and effectively than supervised learning. Key words:abnormal behavior;isolation forest;UEBA04。

UEBA的开源规则1. 什么是UEBA？UEBA（User and Entity Behavior Analytics）即用户和实体行为分析，是一种通过监控和分析用户和实体（如设备、应用程序、网络等）的行为模式来识别潜在威胁的安全技术。

UEBA可以帮助企业识别异常行为、内部威胁和高级持续性威胁（APT），从而提高安全性和减少风险。

2. UEBA的作用UEBA可以帮助企业发现那些传统安全控制无法检测到的威胁，例如内部威胁、被感染的终端、账户被劫持等。

通过分析用户和实体的行为模式，UEBA可以识别出异常活动，提供实时警报，并帮助安全团队进行调查和应对。

3. UEBA的开源规则UEBA的开源规则是指基于UEBA技术的开源软件中所包含的规则集合。

这些规则可以帮助用户通过监控和分析用户和实体的行为模式，来识别潜在的威胁。

开源规则的好处是可以免费获取并自由修改以适应特定的环境和需求。

开源规则通常由安全专家和社区共同开发和维护，具有以下特点：•全面覆盖：开源规则集合通常包含了各种不同类型的规则，能够覆盖多个领域和方面，如用户行为、设备行为、应用程序行为等。

•灵活可定制：开源规则可以根据特定的需求进行修改和定制，以适应不同组织的安全策略和环境。

•实时更新：开源规则通常会持续进行更新和维护，以适应不断变化的威胁和攻击技术。

•社区共享：开源规则的开发和维护通常由安全社区共同参与，可以通过分享经验和知识来提高整个社区的安全水平。

4. UEBA的开源规则应用场景UEBA的开源规则可以应用于多个场景，帮助企业提高安全性和减少风险。

以下是一些常见的应用场景：4.1 内部威胁检测通过分析员工的行为模式，开源规则可以帮助企业识别出潜在的内部威胁。

例如，当某个员工的账户在非工作时间频繁登录系统、访问敏感数据，或者从未访问过的地理位置登录系统时，开源规则可以发出警报并提示安全团队进行进一步调查。

4.2 异地登录检测开源规则可以监控用户的登录行为，识别出那些从未登录过的地理位置登录系统的用户。

UEBA技术路径1. 什么是UEBA？UEBA（User and Entity Behavior Analytics）是一种通过分析用户和实体行为来检测和预防内部和外部威胁的技术。

UEBA技术基于大数据分析和机器学习算法，可以识别出不符合正常行为模式的用户或实体，并提供实时警报和风险评估。

UEBA技术主要用于网络安全领域，帮助企业监测和识别潜在的安全威胁，包括内部员工的恶意行为、外部黑客的攻击以及其他异常活动。

UEBA技术可以分析大量的实时数据，包括用户登录信息、访问日志、应用程序使用情况等，从而实现对整个IT环境的全面监控和威胁检测。

2. UEBA技术的工作原理UEBA技术主要通过以下几个步骤来实现威胁检测和分析：2.1 数据收集UEBA系统首先需要收集和整合各种数据源，包括网络设备日志、服务器日志、应用程序日志等。

这些数据可以来自不同的系统和设备，需要通过日志收集器或代理进行统一的收集和管理。

2.2 数据清洗和预处理收集到的数据需要进行清洗和预处理，去除冗余信息和噪声，同时对数据进行标准化和格式化，以便后续的分析和建模。

2.3 特征提取和建模UEBA系统利用机器学习算法对预处理后的数据进行特征提取和建模。

特征提取是指从原始数据中提取有意义的特征，用于描述用户和实体的行为。

常用的特征包括登录时间、访问频率、数据访问权限等。

建模阶段则是利用提取到的特征构建机器学习模型，用于对用户和实体的行为进行分类和预测。

2.4 异常检测和分析UEBA系统通过对建模后的数据进行实时监测和分析，识别出不符合正常行为模式的用户或实体。

系统可以根据预先设定的规则或阈值来判断行为是否异常，并生成相应的警报和报告。

2.5 威胁响应和防御当系统检测到异常行为时，UEBA系统会及时生成警报，并触发相应的响应和防御机制。

这可以包括用户账号锁定、访问权限调整、网络隔离等措施，以及通知相关的安全人员进行调查和处理。

3. UEBA技术的优势和应用场景UEBA技术相比传统的安全防御技术具有以下优势：3.1 检测潜在的内部威胁UEBA技术可以通过分析用户和实体的行为模式，识别出潜在的内部威胁，包括员工的恶意行为、数据泄露等。

浅谈零信任身份认证在企业的发展作者：李江鑫刘廷峰张晓韬来源：《科技资讯》2021年第13期摘要：身份认证是企业信息化、数字化发展中的重要基础能力，而大、云、物、移、智、链等技术的发展引发企业变革，同时对传统身份认证提出新的挑战。

对于企业而言，云端架构使得企业面临更大的风险，一旦储存的数据泄露或遭到攻击，将对企业造成难以估量的损失。

该文结合传统身份认证技术的发展与企业面临的形势，尝试提出基于零信任身份认证在企业应用落地的一种思路与方法。

关键词：身份认证零信任安全权限中图分类号：TP393.08 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）05（a）-0028-04Abstract： Identity authentication is an important basic capability in the development of enterprise informatization and digitalization. The development of big data，cloud computing，internet of things，mobile internet，artificial intelligence， blockchain and other technologies has triggered enterprise reforms， and at the same time poses new challenges to traditional identity authentication. Especially for enterprises， more and more business applications begin to rely on the cloud to build， making the data resources stored on the cloud platform become increasingly large. Once the stored data is leaked or attacked， it will cause immeasurable losses to the enterprise. This paper combines the development of traditional identity authentication technology with the forms faced by enterprises， and tries to put forward an idea and method based on the application of zero-trust identity authentication in enterprises.Key Words： Identity authentication; Zero trust; Security; Authority随着大、云、物、移、智、链（大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能、区块链）等技术的飞速发展，企业迎来了变革的新机遇，也面临着新的难题。

⾃适应安全架构的历史和演进Gartner针对⾼级别攻击设计了⼀套⾃适应安全架构，这个架构理论当时并未引起充分的认识，同时因为这个词很容易让⼈望⽂⽣义，导致了很多⼈的误解。

可以从2014年和2015年的10⼤科技趋势也可以看到，2014年10⼤科技趋势根本就没有提及安全的相关趋势，在2015年10⼤科技趋势中提及了基于风险的安全策略和⾃安全。

⾃适应安全架构的在提出两年内认可度并未得到全⾯的认识。

⾃适应安全架构1.0安全形势严峻，安全策略转移此架构针对于当时市场上的安全产品主要重在防御和边界的问题，安全形势形成了严重的挑战下提出的此框架。

让⼈们从防御和应急响应的思路中解放出来，相对应的是加强监测和响应能⼒以及持续的监控和分析。

同时也引⼊了全新的预测能⼒。

此架构的诞⽣背景跟当时的情况有⼀些巧合的地⽅。

在2013年美国总统奥巴马签署的⾏政命令EO13636，关于改进关键基础设施⽹络安全，在这个⾏政命令要求下，NIST 开发了⼀系列的框架为了减少关键基础设施的⽹络风险，2014年发布的⽹络安全增强法案⼜强化了EO13636。

NIST在2014年发布了1.0的⽹络安全整体架构，分为三⼤组件，核⼼层、实施层和实例化层。

核⼼层的表⽰如下：可以看出来跟⾃适应安全架构的三个领域是重合的，分别是保护、检测和响应。

同时在实施层的第四层叫做“⾃适应”层，但是这⾥的“⾃适应”是指对历史风险和现在遭遇的风险，不断去“适应”和改进安全的态势，这也应该是⾃适应安全架构中⾃适应的应该具有的意义。

这个架构的编写者来⾃于美国学术界和⼯业界的安全专家，可谓是集中了⾏业内最有见解的⼒量，按照中⽴和⾃愿的原则进⾏的编撰。

同时在时间上，Gartner的⾃适应安全架构的发布跟这个架构的发布基本在同时。

以上证据可以证明⾃适应安全架构受到了⽹络安全整体架构的影响。

2016年⾃适应安全架构的原作者，Gartner两位王牌分析师Neil MacDonald和Peter Firstbrook对此报告进⾏了勘误和改版，变动并不⼤，但是同年⾃适应安全架构在全球范围内得到了⼴泛的认可。

记忆碎片式源代码(Menento Source Code)记忆碎片（Memento），曾被无数影迷所追捧的烧脑之作，作为只有10分钟短期记忆的Lenny需要靠纹身拍照去记住并追寻杀妻凶手的下落。

奇妙的倒叙插叙黑白彩色时间轴的拍摄手法，更提高了这个时间拼图游戏的通关难度，形容成一根切碎的香肠打落一地为更贴切。

最终lenny对于‘事实’已不在执着，结局的真实意义也没那么重要。

人的一生就是记忆碎片的索引，所以，人们活在自我的价值中。

源代码（Source Code），通过‘围城’系统让移植某人脑细胞的colter，完成此人记忆回溯八分钟的穿越而寻找恐怖爆炸袭击的根源，看似科幻的故事情节却极具生动的展示出人们对于时间老人挑战的意愿，象征意义的片名以及“围城”系统代表了时光机器的雏形。

Goodwin对colter所说的“这个程序不是用来改变过去，它能创造未来”却是我们的初衷。

我把它定义为记忆碎片式源代码(Menento Source Code)。

是的，它就是艺赛旗公司研发的UEBA（用户实体行为分析），对于企业而言它在无数个记忆碎片的索引中寻觅每个员工的个人价值，且通过录像回放与大数据分析等手段，致力于创造未来更高效的工作效率录屏标签化回放行为化日志采集智能化图表分析时间是瓶毒药同样也是瓶解药，回忆让我们想回去，让我们记得自己是谁，让我们懂得当下活着的意义；回忆也让我们想过去，让我们忘了自己是谁，让我们热忱的投入未来的怀抱。

我们把散落的记忆碎片重新编织，勾勒出完整的回忆画面。

我们不需像Lenny般通过纹身去记忆重要信息，也不可能如colte穿越八分钟的回忆里去寻觅分析线索。

我们通过UEBA中的屏幕录像日志采集数据分析等专业性技术去实现，如同时光机器般的魔法，它带你回到了过去，它让你左右了未来。

我们助你在回忆的海洋中遨游我们助你在未来的天空中驰骋与时间老人的赛跑UEBA与你同在————艺赛旗。

揭开用户实体行为分析（UEBA）的神秘面纱
张家口坝上草原。

2018年7月15日
作为一种高级网络安全威胁检测手段，用户实体行为分析（UEBA）这个网络安全市场的新成员，这两年一直备受关注。

我们来看一下市场分析定位，就能感受到用户实体行为分析（UEBA）的发展速度了。

•2014年，Gartner发布了用户行为分析（UBA）市场界定；
•2015年，Gartner将用户行为分析（UBA）更名为用户实体行为分析(UEBA)；
•2016年，用户实体行为分析（UEBA）入选Gartner十大信息安全技术；
•2017年，用户实体行为分析（UEBA）厂商强势进入2017年度的Gartner SIEM魔力象限；
•2018年，用户实体行为分析（UEBA）入选Gartner为安全团队建议的十大新项目。

能够高准确率命中异常事件，使真正的安全威胁浮出水面，这正是用户实体行为分析（UEBA）备受关注的主要原因。

用户行为分析（UBA）最早用在网站访问和精准营销方面，通过对相关数据进行统计、分析，实现用户标签画像，预测用户消费习惯，最终对用户感兴趣商品进行推送，达到精准营销的目的。

很快，用户行为分析（UBA）就被移植到网络安全领域。

2014年，Gartner发布了用户行为分析(UBA)市场界定，用户行为分析(UBA)技术目标市场聚焦在安全（窃取数据）和诈骗（利用窃取来的信息）上，帮助企业检测内部威胁、有针对性的攻击和金融诈骗。

UEBA应用落地的关键事项张家口沽源县。

2018年7月15日。

有很多人把用户实体行为分析（UEBA）想像成像防火墙、入侵检测一样的产品，简单部署实施接入网络就可以发挥作用，一旦短时间内没有出现效果原有的期望就大打折扣，甚至悲观失望。

这是目前非常普遍的态度，其实这是因为对用户实体行为分析（UEBA）部署应用关键点还不够了解所造成的。

用户实体行为分析（UEBA）属于数据驱动的高级安全分析技术，在企业具体的应用落地过程中，更多的更像一个解决方案具体应用而非一款单一的具体产品。

因此，在实施部署过程中，如果一些关键环节处理不好，应用落地效果就很差，甚至会导致项目失败。

那在用户实体行为分析（UEBA）应用落地过程中，有哪些关键事项需要注意的呢？笔者根据自己的理解与认识，简单的做一个梳理。

1、定义需要解决的风险场景上文中提到了用户实体行为分析（UEBA）属于高级安全分析技术的一种，所以它是建立在基础安全控制的基础上的。

如果各个单点安全建设还没有到位，基础安全控制还处在一穷二白的水平，那么实施用户实体行为分析（UEBA）的效果可能就会大打折扣。

这就好比一个小孩走路还不稳当的时候，去给他建立一套提高跨栏水平的锻炼机制是没有太大意义的。

因此，用户实体行为分析（UEBA）的成功应用的一个前提，是基础性安全建设已经比较成熟，最好是SIEM或SOC平台已经建设完成，然后在集中力量解决某一个特定的安全风险场景。

因为是网络安全领域的新兴技术，很多人认为用户实体行为分析（UEBA）可以无所不能地解决所有问题。

其实并不是这样的，用户实体行为分析（UEBA）的定位和特长，是解决某个非常特定风险场景的手段。

它不能解决一个非常大面的问题，比如分析一下三万个用户的行为习惯，这个需求就太泛泛了，没有形成特定的风险场景，不适合用用户实体行为分析（UEBA）来解决。

因此，准备实施用户实体行为分析（UEBA）前，首先应该考虑好到底来解决什么特定风险场景，比如是解决电子银行撞库风险检测、还是解决利用合法账户盗取保单信息？定义特定风险场景是实施用户实体行为分析（UEBA）的前提，也只有将解决的风险场景定义清楚了，才能有针对性的开展后续的各项工作。