UEBA: как поведенческая аналитика усиливает киберзащиту

Компании всё чаще сталкиваются с угрозами, которые не фиксируют ни антивирусы, ни классические системы безопасности. UEBA — это технология, которая помогает разобраться, кто действует нестандартно, что происходит внутри инфраструктуры на самом деле. Она действует как радар для повседневной активности внутри сети — не блокирует, а внимательно смотрит и анализирует.

Понять, что это такое, можно из названия: оно расшифровывается как «User and Entity Behavior Analytics — анализ поведения пользователей и технических объектов. Вместо поиска вирусов или сигнатур система следит за тем, что происходит в инфраструктуре, замечает странности раньше, чем случится инцидент.

Расшифровка и базовое определение

Система анализирует поведение пользователей и других сущностей в ИТ-инфраструктуре.
Под «сущностями» здесь понимают не только людей, но и аккаунты, устройства, приложения, сервисные учётные записи, виртуальные машины, IoT и так далее.

UEBA отслеживает, что делает каждый участник системы: куда входит, к каким данным обращается, какие действия выполняет. Если кто-то начинает вести себя нестандартно — например, скачивает необычно много данных ночью, — система это заметит.

Такой подход не основан на правилах вроде «блокировать, если IP из чёрного списка», как в обычных средствах ИБ. UEBA ориентирован на поведение, умеет отличать норму от отклонений даже без заранее заданных условий.

Откуда возник подход, почему стал актуален

Идея появилась как ответ на растущую сложность инфраструктур и поведение злоумышленников, которые всё чаще используют легитимные средства доступа.
Традиционные средства защиты — антивирусы, IDS/IPS, DLP — ориентированы на внешние угрозы или известные сигнатуры. Но когда злоумышленник получил легальный доступ (через фишинг, утечку пароля, инсайдерскую помощь), они часто бессильны.

UEBA начал развиваться активно в 2015–2017 годах, когда стало понятно:

• атакующие действуют скрытно и долго (APT)
• слишком много ложных срабатываний у обычных SIEM и DLP
• нужно смотреть на сам контекст поведения, а не только на факт инцидента

К этому добавился рост интереса к Zero Trust, где поведение пользователя становится важным маркером доверия.

UEBA нужен, когда «всё вроде бы в порядке», но есть ощущение, что что-то пошло не так.

Поведенческий анализ как альтернатива сигнатурным методам

Классические средства ИБ работают по простому принципу:
«Если происходит X — это угроза». Пример: если кто-то сканирует порты, значит это атака.

Мониторинг поведения действует по-другому:
«Если Иванов всегда работает с 9 до 18, не подключается к бухгалтерским базам, то почему он скачал 3 ГБ из 1С в 2:42 ночи с ноута, который раньше в сети не появлялся?»

Такая логика строится не на шаблонах, а на нормальном поведении. UEBA «учит», как выглядит обычный рабочий день у каждого пользователя или сущности. Любое отклонение от этой модели — сигнал к разбору.

В основе — машинное обучение и статистика. Система отслеживает частоту событий, время активности, комбинации действий, строит так называемую поведенческую модель.

Она не ищет вирусы — она ищет странности. Это особенно ценно при работе с инсайдерами, компрометацией аккаунтов и целевыми атаками.

Отличие UEBA от UBA и других решений

UBA (User Behavior Analytics) — предшественник. Анализировал только действия пользователей: логины, перемещения, загрузки, отправку почты, прочее.

UEBA пошёл дальше: добавил в анализ «entities» — устройства, системы, сервисные аккаунты, виртуальные машины. Это важно, потому что современные атаки часто обходят стороной «живых» пользователей. Злоумышленник может использовать токен, API или забытый скрипт с правами администратора.

Поведенческий модуль чаще интегрирован в другие системы — SIEM, SOAR, DLP, PAM. Он работает не как самостоятельный инструмент, а как дополнительный слой анализа. В некоторых продуктах, например, MaxPatrol SIEM, UEBA-функции встроены в архитектуру, не требуют отдельной установки.

UEBA — это «расширенный UBA». Смотрит на поведение всей инфраструктуры, а не только на действия сотрудников.

Как работает UEBA

Сбор и агрегация поведенческих данных

Работа начинается с потока данных. Система подключается к разным источникам, собирает события, связанные с действиями пользователей, других сущностей. Это могут быть:

• логи входа и выхода из систем
• сетевой трафик
• обращения к файлам или базам данных
• запуск программ
• перемещения по корпоративной сети
• команды в терминале, другие активности

Данные могут поступать напрямую, например, с прокси или AD, или через промежуточный слой, чаще через SIEM. UEBA не копирует логи себе, а «слушает», агрегирует события, необходимые для анализа.

Создание базовых поведенческих профилей

После сбора событий начинается этап обучения. UEBA «наблюдает» за действиями каждой сущности, строит её поведенческий профиль: что, где, когда, как делает этот объект обычно.

Например:

• сотрудник бухгалтерии работает с 9 до 18, использует 1С, электронную почту, подключается только из офиса
• сервисная учётная запись взаимодействует с БД раз в 10 минут, не выполняет интерактивных команд
• рабочая станция в цехе не должна выходить в интернет

Профили хранятся и обновляются по мере накопления информации. Это база для будущего анализа.

Выявление аномалий с помощью алгоритмов

Как только профиль построен, UEBA начинает сравнивать текущие действия с ожидаемыми.
Если появляется поведение, нехарактерное для сущности, система фиксирует аномалию.

Типовые примеры:

• сотрудник скачивает гигабайты данных вне рабочего времени
• аккаунт администратора авторизуется из другой страны
• сервисная учётка выполняет команды, которые ей не свойственны
• устройство отправляет трафик на незнакомые внешние адреса

Аномалия — это не обязательно угроза. Это повод для внимания: возможно, начинается атака, а может просто сотрудник работает по новой задаче.

Обогащение данными из других систем (SIEM, DLP, другие)

Для точного анализа одной «аномалии» мало. Поведенческая аналитика получает дополнительный контекст из других систем:

1. SIEM — предоставляет коррелированные события, информацию о критичности, истории инцидентов
2. DLP — даёт сигналы о попытках утечки данных
3. CMDB — описывает, к каким системам привязаны сущности и их функции
4. AD, LDAP, MDM — дают роли пользователей, статусы устройств, применённые политики

Обогащение помогает сократить количество ложных тревог, правильно расставить приоритеты.

UEBA становится действительно полезным, когда встроен в общую систему безопасности. Он не заменяет другие решения, а усиливает их.

Роль машинного обучения и статистических моделей

В основе решения алгоритмы, способные обучаться и адаптироваться. Это не просто правила, как в старых SIEM. Системы используют:

• кластеризацию (поиск похожих групп поведения)
• методы временных рядов (понимание динамики действий)
• вероятностные модели (оценка того, насколько действие необычно)
• scoring-механизмы (выставление «оценки риска» каждой активности)

Некоторые решения используют гибридный подход: часть аномалий ищется статистикой, часть — через ML, а часть — вручную заданными правилами.

Отчётность, уведомления, сценарии реагирования

После выявления отклонений UEBA должна не просто «запомнить», а передать результат дальше. Для этого в системе предусмотрены:

• оповещения: в SIEM, по почте, через мессенджеры, API
• создание инцидента: с привязкой к пользователю, системе, активу
• отчёты: о поведении сотрудников, количестве отклонений, динамике рисков
• экспорт данных: для DLP, SOAR, SOC или руководства

Интеграция с SOAR или SIEM автоматизирует действия: заблокировать сессию, изменить права, уведомить администратора.

Поведенческий модуль не просто наблюдает — он встраивается в цепочку реагирования, помогает действовать быстро и по делу.

Применение UEBA

Польза технологии —  от выявления взломов и инсайдеров до защиты облаков и поддержки Zero Trust. В этом разделе разберём, как поведенческая аналитика работает вживую, какие задачи помогает решать.

Выявление компрометации учётных записей

Один из самых частых сценариев: злоумышленник получает доступ к реальной учётной записи. Он может войти в систему, действовать от имени сотрудника, не вызвать подозрений ни у DLP, ни у антивируса.

UEBA замечает:

• входы из необычных географических точек
• авторизации с новых устройств
• несвойственные действия (доступ к чужим данным, работа в ночное время)
• скачивание большого объёма информации, если это нехарактерно

Даже если пароль верный, поведение — «не его». Именно это позволяет обнаружить компрометацию на раннем этапе, ещё до того, как произойдёт реальный ущерб.

Обнаружение инсайдерских угроз

Сотрудник, который имеет доступ к системам и данным, может использовать их не по назначению: с умыслом или по ошибке.
UEBA не делит действия на «внешние» или «внутренние» — она просто анализирует поведение, реагирует на подозрительные отклонения.

Например:

• менеджер отдела продаж выгружает полную базу клиентов за месяц до увольнения
• системный администратор регулярно проверяет документы из юридического отдела
• инженер начинает скачивать чертежи с сервера в пятницу вечером

Система видит это как отклонение от нормы, создаёт инцидент. Это не обвинение, а сигнал: нужно разобраться.

Анализ аномального поведения сервисов и устройств

Мониторинг работает не только с людьми. Вот небольшой перечень «сущностей»:

• сервисные учётки
• автоматические агенты
• устройства IoT
• виртуальные машины
• терминальные станции
• другое

Атакующий может использовать забытый скрипт, изменить поведение системного аккаунта или внедриться через устройство на периферии сети. UEBA может засечь, что:

• скрипт обращается к нестандартным API
• IoT-камера передаёт трафик за пределы организации
• сервер запускает процессы, не свойственные его роли

Сервис не кричит «атака!», он показывает: вот объект, который повёл себя не так, как обычно.

Предотвращение продвинутых APT-атак

Целевая атака (APT) развивается медленно: разведка, компрометация, закрепление, сбор данных, вывод информации. На каждом этапе используются легитимные инструменты и малозаметные действия. Это как «стелс-режим» в игре.

UEBA подходит здесь идеально: оно не ищет сигнатуру, а наблюдает за действиями на фоне повседневности.

Примеры:

• последовательные попытки входа от разных пользователей
• перемещение по внутренней сети
• поиск конфигурационных файлов или баз данных
• нетипичные команды в PowerShell или bash

Если поведение не похоже на обычную работу — пора подключать расследование.

Поддержка стратегии Zero Trust

Zero Trust говорит: «никому не доверяй по умолчанию». Но чтобы это работало, нужно понимать — кто делает что-то, когда, зачем, откуда. Поведенческий модуль здесь получает ключевую роль. Вот как он помогает:

• формирует динамический контекст: если поведение изменилось, система повышает уровень риска
• дополняет контроль доступа: можно ограничить действия, если пользователь ведёт себя нестабильно
• даёт непрерывную верификацию: доверие к аккаунту или устройству пересматривается в режиме реального времени

Zero Trust без поведенческого анализа — просто формальность. UEBA даёт ему основу: фактическое поведение, а не только роли и права.

Все ответы о внедрении модели Zero Trust в нашей статье.

UEBA vs другие системы

Технология не заменяет привычные средства защиты, а их логично дополняет. Покажем, как она сочетается с SIEM, DLP, SOAR и XDR, чем отличается от других инструментов кибербезопасности.

Сравнение с SIEM: чем дополняют друг друга

SIEM и UEBA часто работают вместе, но это не одно и то же.

SIEM собирает события из разных систем (AD, почта, VPN, базы данных, файерволы) и анализирует их по заданным правилам:

• «Если пользователь ввёл 5 раз неправильный пароль — создать инцидент».
• «Если с одного IP происходит сканирование — предупредить администратора».

Узнайте о системах SIEM в нашем блоге.

UEBA не требует чётких условий. Она смотрит на поведение в целом, определяет, что выходит за рамки нормы. Например, SIEM может не заметить, что сотрудник работает в 4 утра с новой машины, а UEBA это отследит.

Работает обычно как расширение SIEM — прямо внутри него или в виде подключаемого модуля. Например, в MaxPatrol SIEM поведенческий анализ встроен как один из источников выявления инцидентов.

Отличие от DLP и антивирусов

DLP (Data Loss Prevention) и антивирус — эти средства работают по чётким правилам:

1. Антивирус ищет вредоносный код, сигнатуры, подозрительное поведение программ.
2. DLP ловит попытки передать данные не туда: на флешку, в мессенджер, на почту за пределы компании.

UEBA действует иначе. Оно не знает, что именно «вредно», оно замечает, когда кто-то повёл себя непривычно.

Например:

1. DLP не сработает, если сотрудник регулярно выгружает отчёты по 2 ГБ — это норма.
2. UEBA заметит, если он вдруг начинает работать в 10 раз активнее, скачивает данные с нового сервера или делает это не в своё время.

Такое поведение не подпадает под сигнатуру, но выглядит подозрительно. Именно здесь UEBA «закрывает слепую зону».

Связь с SOAR и XDR

SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) и XDR (Extended Detection and Response) — более «молодые» классы решений, помогают автоматизировать и объединять защиту.

1. SOAR работает с инцидентами: получает сигналы, в том числе от UEBA, запускает сценарии — блокирует доступ, уведомляет, собирает логи.
2. XDR объединяет данные от разных защитных систем — EDR, почты, облака, сетей — и выдаёт единое представление об угрозе.

UEBA в этой связке выступает как источник сигнала. Оно даёт «триггер» — странное поведение. SOAR автоматически разбирается, XDR включает это в общую картину.

Когда системы работают вместе:

1. UEBA находит аномалию.
2. SIEM и XDR собирают контекст.
3. SOAR запускает реакцию.

Почему UEBA не заменяет, а усиливает защиту

Поведенческий модуль не умеет блокировать трафик, удалять вирусы или шифровать документы. Оно не ставит запреты. Его задача — заметить то, что незаметно другим.

Вот почему оно не может заменить:

1. SIEM — нужен для сбора и корреляции событий.
2. DLP — ловит утечки по контенту.
3. Антивирус — борется с вредоносным ПО.
4. SOAR — автоматизирует действия.

Зато UEBA усиливает все эти системы. Добавляет слой контекста, глубины, точности. Показывает не просто «что произошло», а «насколько это странно» и «кому это не свойственно».

Когда UEBA встроено в архитектуру, организация не просто реагирует — она начинает понимать поведение внутри сети. А это уже уровень зрелой, проактивной безопасности.

Как любая технология, модуль поведенческой аналитики не лишен ограничений. Расскажем, в чём её сильные стороны, где могут возникнуть сложности, на что стоит обратить внимание при внедрении.

Более точное обнаружение новых угроз

UEBA не ограничена списком известных атак или сигнатур. Она умеет замечать то, что выходит за рамки привычного поведения, даже если об этом ещё не написали в отчётах Threat Intelligence.

Если злоумышленник использует легальные инструменты Windows (PowerShell, RDP, WMI), то антивирус и SIEM могут ничего не заметить. UEBA обнаружит, что действия атипичны и подаст сигнал. Особенно хорошо работает с ранними признаками целевых атак и инсайдерской активности.

Эта система актуальна даже для тех организаций, которые уже используют другие защитные решения.

Минимизация ручной аналитики

Без UEBA специалисты SOC или ИБ-команды тратят время на ручной анализ:

• кто выполнял действие
• насколько оно характерно
• что предшествовало инциденту
• к каким последствиям может привести

UEBA автоматизирует эту часть. Она уже знает, как обычно ведёт себя пользователь или система, может оценить отклонение сразу. Снижает нагрузку на аналитиков, особенно в больших инфраструктурах, позволяет сосредоточиться на действительно важных событиях.

Зависимость от качества обучающих данных

Чтобы мониторинг работал эффективно, ему нужно «понимать норму». Модель может построиться неправильно, если в обучающий период:

• сеть уже была скомпрометирована
• сотрудники работали нестандартно (например, в период миграции или инцидента)
• часть источников логов была недоступна

В результате нормальное поведение может показаться подозрительным, а реальную угрозу система не заметит. Надо следить за полнотой и корректностью логов, особенно на этапе внедрения.

Проблема ложных срабатываний

Хотя поведенческий анализ снижает количество тревог, связанных с жёсткими правилами, он сам может «переусердствовать», особенно на старте.

Примеры:

• сотрудник вернулся из отпуска и начал действовать не так, как раньше
• новый проект требует нестандартных доступов
• смена расписания, обновления, командировки — всё это может повлиять на поведение.

Если не адаптировать модель или не учитывать контекст, тревог будет слишком много. Это перегружает SOC, снижает доверие к системе.

Сложность интерпретации результатов без подготовки

UEBA говорит не «атакует троян», а «поведение отклонилось от нормы на 78%». Для неподготовленного специалиста или руководителя такие формулировки могут быть неочевидными.

Чтобы извлечь из системы реальную пользу, нужно:

1. Понимать, как строится модель поведения.
2. Уметь читать графики и поведенческие оценки.
3. Уметь объяснять: что именно случилось, почему это важно, как на это реагировать.

Процесс требует вовлечённости и обучения — особенно на этапе внедрения. Без этого можно упустить важные сигналы или неправильно их интерпретировать.

Как внедрить UEBA в компании

Оценка текущего уровня зрелости инфраструктуры

Прежде чем внедрять поведенческую аналитику, важно понять: насколько ваша ИБ-инфраструктура готова к этому уровню анализа. UEBA — это не кнопка «включить защиту». Она опирается на уже выстроенные процессы, доступность логов, архитектуру мониторинга.

Если в компании нет централизованного сбора логов, отсутствуют базовые политики доступа, а пользователи работают с общими учётками — система будет бесполезна. Ей просто не на что будет опереться. На этом этапе полезно провести предварительный аудит: какие источники есть, какие события собираются, какие уже используются сценарии анализа в SIEM.

Источники данных: что собирать и откуда

UEBA не требует специфических логов — она работает с тем, что уже есть в инфраструктуре. Важно, чтобы события были полными, качественными.

Чаще всего используют:

• аутентификацию (AD/LDAP, RADIUS)
• сетевую активность (NetFlow, VPN, прокси)
• доступ к файлам и базам данных
• действия пользователей на рабочих станциях и в терминалах
• поведение сервисных аккаунтов

Не обязательно подключать всё сразу. Можно начать с ключевых сервисов: доменной аутентификации, критичных серверов, удалённого доступа. Постепенное расширение — нормальный путь.

Подготовка логов, нормализация и корреляция

Сырые логи бесполезны, если система не может их прочитать. UEBA, как правило, не работает напрямую с текстом журналов — ей нужны нормализованные события: кто, где, когда, что сделал.

Для этого данные проходят этапы:

• нормализации — перевода разных форматов в единый вид
• обогащения — добавления контекста (например, геолокации по IP)
• корреляции — связывания событий между собой (вход, запуск, доступ)

Хорошо, если это уже делает SIEM. Тогда мониторинг поведения просто подключается к его результатам. В противном случае потребуется настраивать разбор логов отдельно.

Если логи не привести к порядку, даже самая умная UEBA не даст результата — она просто не поймёт, что происходит.

Настройка моделей и порогов

После подключения логов начинается обучение. UEBA должна «наблюдать» за действиями в течение определённого времени, чтобы понять, что в вашей компании считается нормой. Обычно это занимает от двух до шести недель в зависимости от объёма событий и количества сущностей.

Важно не торопиться. На старте система будет фиксировать много отклонений — это нормально. Далее нужно настроить пороги чувствительности: какие отклонения считать инцидентами, какие — просто фоном, какие — проигнорировать.

Настраивается через политики и модели. Где-то достаточно простого профиля, где-то — адаптивных алгоритмов с обратной связью.

Интеграция с уже используемыми системами безопасности

UEBA лучше всего работает, когда встроена в существующую экосистему. Сама по себе она даёт сигналы, но не может ничего сделать — ни заблокировать, ни отправить уведомление.

Вот почему важно подключить UEBA к:

• SIEM — для передачи событий и инцидентов
• SOAR — для запуска автоматических действий
• DLP, EDR, NGFW — для усиления политики защиты
• CMDB и IAM — для уточнения ролей и контекста

Если таких систем пока нет, можно начать с интеграции в SIEM — как минимум, это даст удобную визуализацию и сценарии реагирования.

Советы по эффективному использованию UEBA

Настройка постоянного обучения модели

Поведение в инфраструктуре меняется. Пользователи переходят на удалёнку, добавляются новые сервисы, меняются политики доступа. Если UEBA продолжит оценивать действия по «старой норме» — будут ложные срабатывания или, наоборот, пропущенные инциденты.

Поэтому модель должна обновляться — не один раз после внедрения, а регулярно. Большинство решений позволяют включить фоновое обучение, где модель адаптируется к изменениям без обнуления. Это важно в живых, быстрорастущих организациях.

Совет: если у вас нестабильная среда, например, активный DevOps, облачные миграции, настройте модуль на гибкий обучающий режим с ежедневным или еженедельным обновлением.

Регулярная валидация инцидентов

UEBA может выдать инцидент, но не объяснит сразу — реальная это угроза или нет. Чтобы система не «заболела тревожностью» или, наоборот, не стала слишком расслабленной, её надо учить на реальных кейсах.

Важно, чтобы команда безопасности:

• проверяла инциденты вручную
• подтверждала, что тревога была обоснованной
• отклоняла ложные срабатывания
• давала системе обратную связь

Такая валидация позволяет UEBA точнее подстраиваться под реальность. Без неё модуль «плывёт» — особенно в первые месяцы после внедрения.

Совет для руководства: не забывайте заложить ресурсы и время SOC-команды на разбор аномалий. UEBA — не волшебная кнопка, она требует внимания.

Участие SOC и CISO в интерпретации

Мониторинг часто выдает сложные для понимания оценки: «отклонение от поведения — 83%, контекстный риск высокий». Чтобы понять, что за этим стоит, нужно участие как технических аналитиков, так и управленцев по ИБ.

SOC-аналитик должен интерпретировать техническую суть отклонения, понять, в чём риск, сопоставить с другими сигналами.

CISO или ИТ-директор — оценить последствия для бизнеса, принять решение: расследовать, реагировать, пересмотреть права, или внести в белый список.

Учёт бизнес-контекста при анализе поведения

Один и тот же инцидент в разных компаниях — это разное. Например, загрузка 5 ГБ данных ночью может быть нормой для службы бэкапа, но подозрительна для обычного сотрудника.

UEBA «из коробки» не знает, как работает ваш бизнес. Ей нужно помочь.

Что можно сделать:

1. Определить роли (бухгалтер, системный администратор, менеджер продаж).
2. Связать активности с задачами (работа с базой, экспорт отчётов, поддержка клиентов).
3. Настроить поведенческие ожидания отдельно для разных подразделений.

Совет: на этапе внедрения привлекайте не только ИТ, но и бизнес-заказчиков. Это поможет вам избежать ложных тревог, повысить доверие к системе со стороны менеджеров.

Обновление поведенческих паттернов при изменениях в бизнесе

Если компания выходит на новый рынок, переходит в облако, запускает новый продукт или меняет регламент — поведение пользователей тоже меняется. UEBA должна знать об этом:

1. Внедрили CRM — появятся новые действия у отдела продаж.
2. Добавили внешнего подрядчика — появится атипичный доступ к системам.
3. Перешли на гибридный формат работы — пользователи будут заходить с разных устройств и IP.

Если не пересматривать поведенческие шаблоны, UEBA будет сигналить там, где всё в порядке.

Совет для интеграторов и CISO: включайте процесс в цикл ИБ-изменений. Каждый проект по цифровой трансформации или миграции должен сопровождаться корректировкой поведенческих моделей.

Современные тренды в UEBA

Поведенческая аналитика быстро развивается, выходит за рамки классических сценариев. UEBA интегрируется с XDR и облаками, использует искусственный интеллект, «видит» удаленщиков.

Сдвиг от реактивной к проактивной аналитике

Раньше модуль использовался в основном для пост-фактум анализа: чтобы разобраться, как произошло нарушение, кто действовал нестандартно, где была уязвимость. Сейчас подход меняется.

Современные системы начинают работать на упреждение. Если пользователь ведет себя нестабильно, система может:

• ограничить его доступ
• запросить повторную аутентификацию
• инициировать проверку через SOAR

То есть речь идёт уже не просто об аналитике, а о поведенческом управлении доступом в реальном времени. Это хорошо ложится в логику Zero Trust, помогает снижать риски до того, как они реализуются.

Интеграция UEBA в XDR-платформы

XDR (Extended Detection and Response) объединяет данные с разных источников: EDR, почта, сеть, облако, прокси, SIEM. UEBA становится неотъемлемой частью этих платформ — как слой, который связывает технические события с поведением.

Раньше поведенческий анализ внедряли отдельно или как плагин к SIEM. Теперь всё чаще она встроена прямо в ядро XDR, работает как движок оценки риска поведения.

Это помогает не просто собрать инциденты, а понять, какие из них важны именно в контексте поведения пользователя или системы.

Использование генеративного ИИ в UEBA

Новое направление — это генеративные модели ИИ. Они активно используются в ИБ:

• построение сложных моделей поведения
• имитация возможных вариантов атаки
• автоматическое формирование отчётов и пояснений к инцидентам
• создание динамических «policy hints» на основе поведения

Например, ИИ может объяснить, почему событие считается отклонением, на понятном руководителю языке. Или сформулировать гипотезу: «с высокой вероятностью пользователь действует в интересах третьей стороны».

Это снижает барьер между технической аналитикой и управленческим восприятием.

Поведенческая аналитика в облачных и гибридных средах

Современные компании всё чаще работают в гибридных инфраструктурах: часть в облаке, часть — на земле. UEBA развивается, чтобы покрыть оба сегмента.

В облаке важно отслеживать:

• нестандартные действия в админ-консолях (AWS, Azure, VK Cloud)
• доступ к хранилищам и API
• аномалии в активности пользователей SaaS-приложений

Аналитика строится уже не только на логах Active Directory, а и на событиях IAM в облаках, данных SIEM из контейнеров, поведении DevOps-сервисов.

Большинство вендоров, включая Microsoft и Positive Technologies, развивают UEBA-функции в сторону облачной телеметрии и мультиплатформенной аналитики.

Адаптация под мобильные и удалённые рабочие места

После пандемии и массового перехода на гибридный формат работы стало ясно: классическая поведенческая модель, построенная на входе в офис и работе с сервера, больше не актуальна.

UEBA теперь учитывает:

• работу с разных устройств
• перемещения между странами и сетями
• поведение в мобильных клиентах и ВПН
• переключения между рабочими и личными сессиями

Новые модели поведения должны быть гибкими: с учётом того, что сотрудник сегодня работает с ноутбука в коворкинге, а завтра — с домашнего ПК через прокси.

Интеграторы вроде «ИнфраТех» учитывают это при внедрении UEBA: настраивают сценарии под VPN, MDM, облачные учётки, системы синхронизации.

После ухода зарубежных вендоров российские компании активнее переходят на отечественные решения, в том числе в области UEBA. Какие продукты доступны на рынке, насколько они зрелые, с какими ограничениями сталкиваются, как соответствуют требованиям регуляторов, расскажем ниже.

Причины перехода на российский софт

После 2022 года многие компании и госструктуры столкнулись с уходом зарубежных вендоров и остановкой техподдержки. Решение очевидно: переходить на отечественные альтернативы.

Но речь шла не только о замещении. Российские UEBA-решения стали востребованы из-за:

• интеграции с другими отечественными СЗИ
• возможности доработок под заказчика
• фокусе на требования регуляторов (ФСТЭК, ФСБ, № 152-ФЗ)
• юридической защищённости при проверках и аудите

Особенно это касается госсектора, субъектов КИИ, компаний с персональными данными.

Обзор ключевых вендоров

На российском рынке сейчас можно выделить несколько реальных игроков, у которых в продуктах уже есть или активно развиваются UEBA-механизмы:

1. InfoWatch Prediction Модуль поведенческого анализа от InfoWatch, интегрируемый с DLP-системой. Строит поведенческие профили сотрудников, выявляет отклонения, потенциальные инсайдерские риски. Поддерживает визуализацию и формирование поведенческих индексов. Основной акцент — на работу с внутренними угрозами и анализ действий на рабочих местах.
2. Kaspersky Fraud Prevention Решение для защиты онлайн-сервисов, в первую очередь — интернет-банков. Включает поведенческую аналитику пользователей: анализ кликов, перемещений мыши, ритма ввода, устройства и сетевых признаков. Используется для выявления мошенников, ботов, скомпрометированных сессий. Не классическое UEBA, но поведенческий подход применяет активно.
3. Solar Dozor UBA Анализирует действия пользователей на рабочих станциях и в корпоративных системах, строит поведенческие профили, выявляет отклонения. Фокус — на предотвращении инсайдерских угроз, нарушений политик, утечек данных. Может работать в связке с Solar SIEM для усиления сценариев реагирования.

Уровень зрелости российских решений

UEBA в отечественных продуктах — это пока развивающееся направление. Основные особенности:

• чаще всего — как часть SIEM, а не отдельный модуль
• моделей немного, чаще статистические (ML ограничен)
• есть визуализация и формирование инцидентов, но редко — автоматическая адаптация моделей
• ограничена работа с облачными источниками и мобильными устройствами
• обновление профилей чаще вручную или по расписанию

Тем не менее, у продуктов уже есть реализованные кейсы в госструктурах и крупных компаниях. Они работают, выявляют отклонения, успешно интегрируются в существующую ИБ-инфраструктуру.

Ограничения и перспективы развития

Основные ограничения:

• низкая гибкость моделей — особенно в нестандартных сценариях
• слабая работа с внешними источниками (облака, SaaS, мобильные)
• не всегда есть API для интеграции с внешними ML-движками
• ограниченное количество готовых поведенческих политик
• нехватка специалистов по внедрению и тюнингу.

Но есть и перспективы:

• развиваются собственные ML-библиотеки (в том числе на базе российских фреймворков)
• вендоры включают UEBA в новые релизы SIEM/DLP
• активно внедряются графовые модели и контекстная аналитика
• появляются коробочные сценарии под КИИ, ГОЗ, 152-ФЗ

Сильный стимул — поддержка государства в части спроса, сертификации, стандартов безопасности.

Поддержка требований регуляторов

Все крупные отечественные решения стремятся соответствовать требованиям:

1. ФСТЭК России — наличие сертификации как части SIEM, поддержка защищённого журналирования, контроль учётных записей.
2. ФСБ России — соблюдение требований к защите каналов передачи данных, поддержка криптосредств.
3. № 152-ФЗ — контроль доступа к ПДн, фиксация действий пользователей, инцидент-менеджмент.

Особенно важно для субъектов КИИ и заказчиков с гособоронзаказом, где UEBA может стать частью комплекса технической защиты.

Главное о UEBA

UEBA — это технология, которая помогает обнаруживать скрытые угрозы внутри компании за счёт анализа поведения пользователей и систем. Она не ищет вирусы, не опирается на готовые правила, как антивирус или SIEM. Вместо этого UEBA следит за тем, как обычно ведут себя сотрудники, устройства, сервисные учётные записи, сигнализирует, если кто-то начинает действовать непривычно.

UEBA — это поведенческая аналитика, а не просто модуль.
Помогает замечать угрозы, которые не видно через правила и сигнатуры.

Работает на уровне логики действий, а не факта инцидента.
Важен не сам вход в систему, а то, что происходит после.

Не заменяет, а усиливает существующие средства защиты.
Лучше всего работает вместе с SIEM, DLP, SOAR, XDR.

Полезна в реальных кейсах: от инсайдеров до APT-атак.
Видит, когда поведение «вышло за рамки» — даже если всё выглядит легально.

Требует качественных логов и участия аналитиков.
Без нормализации, проверки и адаптации пользы не будет.

Тренды — в сторону проактивности и ИИ.
Поведение оценивается в реальном времени, сценарии становятся умнее.

Российские решения уже есть и работают.
Интегрируются с отечественными СЗИ и соответствуют требованиям регуляторов.

Для бизнеса — шаг к зрелой и продуманной безопасности.
Помогает понимать, что происходит внутри сети, принимать решения по сути, а не по тревожным уведомлениям.

Технология помогает выявлять взломы, инсайдеров, атаки в реальном времени, отклонения в облачных и гибридных инфраструктурах. Систему можно встроить в уже работающий стек безопасности. Но чтобы она действительно работала, ей нужны качественные данные, постоянная адаптация к изменениям в компании, участие аналитиков в интерпретации результатов.