IBM QRadar User Behavior Analytics

El análisis de comportamiento de los usuarios y los algoritmos detallados de machine learning pueden detectar cuándo los usuarios se desvían de los patrones normales de actividad o se comportan de manera diferente a sus colegas. QRadar UBA crea una línea base de actividad normal y detecta desviaciones significativas para exponer tanto a los actores internos malintencionados como a los usuarios cuyas credenciales han sido puestas en riesgo por los 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 pueden permanecer en una ubicación central y los analistas pueden ajustar las reglas, generar informes e integrarlos con soluciones 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 según la actividad del usuario. Es posible agregar los usuarios de alto riesgo a una lista de observación. Los analistas de seguridad fácilmente pueden hacer una revisión minuciosa para ver las acciones, infracciones, registros y datos del flujo que contribuyeron a una puntuación de riesgo de una persona. Esto permite acortar los tiempos de respuesta de investigación relacionados con las amenazas internas.

QRadar UBA está empaquetado como una aplicación descargable que es independiente de los ciclos de lanzamiento formales de la plataforma. Todos los clientes actuales de QRadar pueden añadir esta aplicación a QRadar versión 7.2.8 o superior, para empezar a visualizar una vista centrada en el usuario de la actividad dentro de sus redes.