UEBA--用户实体行为分析软件

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用户行为分析产品白皮书v

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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。

2024年学习笔记信息系统项目管理师(第四版)第二章-信息技术发展

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）。

安全感知管理平台技术参数及功能要求

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。

互联网安全监控的最新趋势考核试卷

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。

网络运维安全项目案例

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 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。

UBA、UBM和UEBA分析

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。

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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。