بررسی مفهوم splunk uba
• Analytics view builder: در UBA یا به عبارت دقیق تر “User Behavior Analytics”، Analytics View Builder یک ابزار است که برای ساختن و سفارشی‌سازی نمایش‌های تحلیلی بر روی داده‌های کاربر استفاده می‌شود. این ابزار به مدیران امنیت و تحلیلگران کمک می‌کند تا به راحتی نمودارها، جداول، و گزارش‌های مربوط به رفتار کاربر را ایجاد کنند و بررسی‌های تحلیلی را انجام دهند؛
• Analytic writer: تحلیل‌ها، گزارش‌ها و نتایج تجزیه و تحلیل داده را به صورت نوشتاری و قابل فهم ارایه می دهد؛
•Anomaly aggregation: تحلیل ناهنجاری‌ها یا اطلاعات غیرمعمول در داده‌ها را شناسایی می کند؛
• Data sources : نشان دهنده ی وضعیت منابع داده است؛
• Kafka broker:این ابزار برای پردازش و ذخیره‌سازی جریان‌های داده بزرگ و پیچیده طراحی شده است. Kafka Broker نقش اصلی سرورهای Kafka را ایفا می‌کند و مسئول مدیریت و توزیع پیام‌ها را دارد؛
• Model store : این ابزار مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در uba را دارد؛
• Offline models: نشان دهنده ی مدل‌های آفلاین در ابزار uba است؛
• Offline rule executer: اجرای کننده قوانین آفلاین به نرم‌افزار یا سیستمی که قوانین و قواعد را بدون نیاز به اتصال به اینترنت یا دسترسی به سرویس‌های آنلاین اجرا می‌کند؛
• connector output: این ابزار برای ارتباط با سیستم‌ها، برنامه‌ها یا خدمات دیگر برای انتقال و ارسال داده‌ها است؛
• Realtime rule executer: اجرای کننده rule ها در ابزار uba است؛
• Etl: در UBA، اصطلاح ETL به مراحل استخراج (Extraction)، تبدیل (Transformation) و بارگذاری (Loading) داده‌ها اشاره دارد. این فرآیند یکی از اساسی‌ترین فرآیندهایی است که در تحلیل و مدیریت داده‌ها استفاده می‌شود؛
• Identify resolver: شناسایی و تعیین هویت اشیاء، کاربران یا داده‌ها در ابزار uba را برعهده دارد؛
• Pipeline: Pipeline در UBA (User Behavior Analytics) یک مفهوم کلیدی است که در فرآیند تحلیل رفتار کاربران مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مفهوم معمولاً به مراحل مختلفی از تجزیه و تحلیل داده‌ها اشاره دارد که به منظور تشخیص فعالیت‌های ناهنجار یا تهدیدات امنیتی انجام می‌شود.
نکته: در صورت تمایل به مشاهده انواع لایسنس اسپلانک به دسته بندی مرتبط به آن در پایه ریزان فناوری هوشمند مراجعه کنید.
یک Pipeline در UBA ممکن است شامل مراحل زیر باشد:
• تجمیع داده‌ها (Data Aggregation): این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌های مختلف از منابع مختلف مانند لاگ‌های سیستم‌ها، دیتابیس‌ها، فایل‌های ورودی و غیره است؛
• پیش‌پردازش (Preprocessing): در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده پاکسازی، تبدیل و فرمت‌بندی می‌شوند تا برای مراحل بعدی آماده شوند. این شامل حذف داده‌های نامربوط، پر کردن مقادیر خالی، و تبدیل داده‌ها به فرمتی که برای تحلیل مناسب است می‌شود؛
• تحلیل (Analysis): این مرحله شامل استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌های معادله ساختاری، یا الگوریتم‌های دیگر برای تشخیص الگوهای ناهنجار در داده‌ها است؛
• آگاه‌سازی و اقدام (Alerting and Action): در این مرحله، اگر الگوریتم‌های تحلیلی الگوهایی ناهنجار یا تهدیدات امنیتی را تشخیص دهند، یک آگاهی به مسئولین امنیتی داده می‌شود تا اقدامات لازم را انجام دهند. این ممکن است شامل مسدود کردن دسترسی به سیستم، تغییر سطوح دسترسی، یا اقدامات امنیتی دیگر باشد؛
• Pipeline در UBA یک روند پیش‌فرض نیست و می‌تواند بر اساس نیازهای سازمان تنظیم شود. همچنین، این مراحل ممکن است با توجه به ماهیت داده‌ها و نیازهای امنیتی، متغیر باشند.
Apache Kafka یک سیستم پیام‌رسانی توزیع شده است که برای ذخیره و انتقال داده‌ها در سیستم‌های بزرگ و پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرد. Kafka Broker یکی از اجزای اصلی Kafka است و وظیفه مدیریت توزیع پیام‌ها بین تولیدکنندگان (Producers) و مصرف‌کنندگان (Consumers) را دارد.
در محیط Splunk UBA، اتصال به Kafka Broker می‌تواند برای جمع‌آوری داده‌هایی که به عنوان ورودی برای تحلیل‌های رفتار کاربر در UBA استفاده می‌شوند، استفاده شود. مثلاً، داده‌های لاگ‌ها، داده‌های شبکه، یا هر نوع داده‌ای که نیاز به تحلیل رفتاری کاربر دارد، از طریق Kafka Broker به Splunk UBA منتقل می‌شوند.
استفاده از Kafka Broker به عنوان یک منبع داده در Splunk UBA، به محققان امکان می‌دهد تا از پتانسیل ذخیره و جمع‌آوری داده‌ها با سرعت بالا و مقیاس‌پذیری در Kafka بهره‌برده و این داده‌ها را برای تحلیل‌های پیشرفته در Splunk UBA بهره‌مند شوند.
“Model Store” به معنای مجموعه‌ای از مدل‌های آموزش دیده ماشینی است که برای تحلیل و پیش‌بینی رفتارهای کاربران در محیط‌های شبکه و سیستمی استفاده می‌شود.
این مدل‌های ماشینی بر اساس داده‌های گذشته و الگوهای رفتاری افراد آموزش دیده می‌شوند. سپس با استفاده از این مدل‌ها، UBA به تحلیل رفتارهای غیرمعمول و پتانسیل تهدیدهای امنیتی در سیستم‌ها و شبکه‌ها می‌پردازد. بنابراین، مدل‌های موجود در مدل فروشگاه کلیدی برای تشخیص رفتارهای ناهنجار و حملات امنیتی هستند.
به عنوان مثال، این مدل‌ها می‌توانند الگوهای رفتاری مشترکی را تشخیص دهند، مانند زمان‌های معمول ورود به سیستم، الگوهای فعالیت شبکه، رفتارهای عادی و غیرعادی کاربران و غیره. با تحلیل این الگوها، UBA می‌تواند به صورت خودکار هشدارها و اعلان‌هایی در مورد فعالیت‌های ناهنجار صادر کند و به این ترتیب به بهبود امنیت سیستم‌ها کمک کند.
در صورتی که شما هم در این زمینه تجربه ای دارید در قسمت نظرات سایت پایه ریزان به اشتراک بگذارید.
در صورت تمایل به مشاوره رایگان و استفاده از خدمات پایه ریزان فناوری هوشمند می توانید با کارشناسان مجرب ما تماس بگیرید و محصول مورد نیاز خود را با قیمت رقابتی و ضمانت شرکتی دریافت کنید ضمن این که تیم متخصص پایه ریزان با پشتیبانی قوی در کنار شما خواهد بود.
جهت مشاوره رایگان با شماره های زیر تماس بگیرید.
