IBM QRadar User Behavior Analytics

El análisis conductual del usuario y los algoritmos de gran precisión de machine learning permiten detectar cuando los usuarios se desvían de los patrones de actividad normal o se comportan de forma distinta. QRadar UBA crea una línea base de actividad normal y detecta desviaciones significativas para exponer a usuarios y actores internos maliciosos cuyas credenciales han sido comprometidas por ciberdelincuentes.

QRadar UBA se integra directamente en QRadar Security Intelligence Platform, aprovechando la base de datos y la interfaz de usuario de QRadar existentes. Todos los datos de seguridad de la empresa permanecen en una ubicación central y los analistas pueden ajustar las reglas, generar informes e integrarlos con solución complementarias de gestión de accesos e identidades (IAM) – sin tener que aprender un nuevo sistema o crear una nueva integración.

Las puntuaciones de riesgo cambian dinámicamente en función de la actividad del usuario, y se pueden añadir usuarios de alto riesgo a una lista de observación. Los analistas de seguridad pueden visualizar fácilmente las acciones, ataques, registros y datos de flujo que contribuyen a la puntuación de riesgo de una persona. De esta manera, se agiliza la investigación y se recortan los tiempos de respuesta asociados a las amenazas internas.

QRadar UBA se empaqueta como una aplicación descargable, independiente de los ciclos de release formales de la plataforma. Todos los clientes de QRadar pueden añadir esta aplicación a QRadar versión 7.2.8 y superior para beneficiarse de la vista centrada en el usuario de la actividad en las redes.