UEBA با جمع‌آوری انواع مختلف داده‌ها، مانند نقش‌ها و عناوین کاربر، از جمله دسترسی، حساب‌ها و مجوزها کار می‌کند. این داده‌ها را می‌توان از فعالیت‌های گذشته و فعلی جمع‌آوری کرد و تجزیه و تحلیل عواملی مانند منابع مورد استفاده، مدت جلسات، اتصال و فعالیت  را در نظر می‌گیرد تا رفتار غیرعادی را مقایسه کند. همچنین هنگامی که تغییراتی در داده ها ایجاد می شود، مانند تبلیغات یا مجوزهای اضافه، به طور خودکار به روز می شود.

سیستم‌های UBA و UEBA لزوماً همه ناهنجاری‌ها را خطرناک گزارش نمی‌کنند. در عوض، آنها تأثیر بالقوه رفتار را ارزیابی می کنند. اگر این رفتار شامل منابع با حساسیت کمتری باشد، امتیاز تاثیرگذاری پایینی دریافت می کند. اگر شامل موارد حساس تری مانند اطلاعات قابل شناسایی شخصی باشد، امتیاز تاثیرگذاری بالاتری دریافت می کند. به این ترتیب تیم‌های امنیتی می‌توانند اولویت‌بندی کنند که چه چیزی باید پیگیری شود.

رفتارهایی که سیستم‌های UBA و UEBA نظارت می‌کنند معمولاً با حملات خاص یا سایر رویدادهای امنیتی مرتبط هستند. رفتارهای تحت نظارت شامل موارد زیر است:

1. حملات brute-force
2. دسترسی نامناسب به داده ها
3. از دست رفتن داده ها
4. رفتار مشکوک کاربران غیرمجاز
5. فعالیت های مشکوک توسط کاربران با دسترسی بالا که ممکن است  مخرب باشند

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، سیستم‌های UBA را قادر می‌سازند تا موارد مثبت کاذب را کاهش دهند و اطلاعات  دقیق‌تری از ریسک را برای تیم‌های امنیت سایبری ارائه دهند. سیستم‌های UBA همچنین ممکن است از فیدهای هوش تهدید برای تقویت و پشتیبانی از عملکردهای یادگیری ماشین استفاده کنند.

چرا شرکت ها باید رفتار و در دسترس بودن کاربر را تجزیه و تحلیل کنند؟

سیستم های تجزیه و تحلیل رفتار اولین بار در اوایل دهه 2000 به عنوان ابزاری برای کمک به تیم های بازاریابی برای تحلیل و پیش بینی الگوهای خرید مشتری ظاهر شدند.

ابزارهای تحلیل رفتار کاربر فعلی نسبت به سیستم‌های SIEM دارای قابلیت‌های پیشرفته‌تر پروفایل و نظارت هستند و برای دو عملکرد اصلی زیر استفاده می‌شوند:

1. برای تعیین پایه ای از فعالیت های عادی خاص سازمان و تک تک کاربران آن
2. برای شناسایی ناهنجاری ها – UBA از داده های بزرگ و الگوریتم های یادگیری ماشین برای ارزیابی این ناهنجاری ها  در زمان واقعی استفاده می کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، سیستم‌های UBA را قادر می‌سازند تا موارد مثبت کاذب را کاهش دهند و اطلاعات دقیق‌تر و دقیق‌تری از ریسک را برای تیم‌های امنیت سایبری ارائه دهند. سیستم‌های UBA همچنین ممکن است از فیدهای هوش تهدید برای تقویت و پشتیبانی از عملکردهای یادگیری ماشین استفاده کنند.