Grundlagen von User and Entity Behavior Analytics für moderne Sicherheit

Die meisten Sicherheitstools suchen nach bekanntermaßen schädlichen Aktivitäten, aber ein wachsender Anteil von Vorfällen beinhaltet Insider-Missbrauch oder gestohlene Anmeldeinformationen, bei denen die Aktivität legitim erscheint. User and Entity Behavior Analytics, oft UEBA genannt, schließt diese Lücke, indem es lernt, wie normale Aktivitäten für jeden Benutzer und jede Entität aussehen, und Abweichungen hervorhebt. Dieser Kurs bietet eine ruhige, strukturierte Einführung. Sie lernen, was UEBA tatsächlich überwacht, wo es in den breiteren Sicherheits-Stack passt und wie maschinelles Lernen die Erkennung subtiler Anomalien unterstützt. Der Kurs bleibt bei weit verbreiteten Konzepten und verweist auf moderne Fortschritte, die das Feld neu gestalten. Was Sie lernen werden: - Verstehen, was UEBA überwacht, einschließlich Benutzern, Dienstkonten, Geräten und anderen Entitäten - Erkennen des Unterschieds zwischen regelbasierter Erkennung und verhaltensbasierter Anomalieerkennung - Untersuchen der von UEBA verwendeten Datenquellen, einschließlich Authentifizierungs-, Zugriffs- und Aktivitätsprotokollen - Lesen des typischen Arbeitsablaufs von der Ereigniserfassung über die Basislinienmodellierung bis zur Anomaliebewertung - Identifizieren der gängigen Anwendungsfälle, einschließlich Insider-Bedrohungen, Kompromittierung von Konten und Datenexfiltration - Verstehen der Integrationspunkte zwischen UEBA und SIEM, IAM und Data Loss Prevention-Systemen Der Kurs beginnt mit der Lücke, die UEBA adressiert, geht über seine Datenquellen, Modellierung und Anwendungsfälle und schließt damit ab, wie es in ein breiteres Sicherheitsprogramm integriert wird. Schriftliche Übungen helfen Ihnen, jedes Konzept mit einem realistischen organisatorischen Kontext zu verbinden. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in UEBA oder maschinellem Lernen, einschließlich Sicherheitsanalysten, IT-Administratoren und Informatikstudenten. Es sind keine Voraussetzungen erforderlich. Der Kurs ist informativ, erklärt jedes Konzept, sobald es auftritt, und berücksichtigt die Realitäten des Betriebs von Erkennungssystemen in Produktionsumgebungen.