User and Entity Behavior Analytics (UEBA) hadir karena ancaman siber kini tidak lagi hanya datang dari luar jaringan. Faktanya, lebih dari 60% insiden keamanan data melibatkan orang-orang yang sudah memiliki akses sah ke dalam sistem perusahaan.
Ancaman dari dalam, baik yang disengaja maupun tidak, jauh lebih sulit dideteksi karena pelakunya sudah melewati lapisan autentikasi pertama. Inilah celah yang sering kali tidak terjangkau oleh solusi keamanan konvensional seperti firewall atau antivirus.
Apa Itu User and Entity Behavior Analytics (UEBA)?
User and Entity Behavior Analytics (UEBA) adalah teknologi keamanan siber yang menganalisis pola perilaku pengguna, perangkat, aplikasi, dan akun layanan secara berkelanjutan. Platform ini membangun profil perilaku normal, lalu memberi peringatan saat ada aktivitas yang menyimpang.
Sebelum UEBA, sudah ada teknologi serupa bernama User Behavior Analytics (UBA) yang hanya berfokus pada aktivitas pengguna manusia. Namun karena ancaman juga bisa berasal dari entitas non-manusia seperti perangkat, bot, dan akun layanan, UBA dikembangkan menjadi UEBA untuk menutup celah tersebut.
Berbeda dari sistem berbasis aturan baku, UEBA menggunakan machine learning untuk memahami konteks di balik setiap aktivitas. Hasilnya, anomali yang tidak terdeteksi oleh sistem berbasis rule sekalipun dapat diidentifikasi dengan akurasi yang jauh lebih tinggi.
Bagaimana UEBA Bekerja?
Secara garis besar, UEBA bekerja dengan mengolah data dari berbagai sumber seperti log sistem, aktivitas jaringan, dan interaksi pengguna secara real-time.
Setiap data tersebut dianalisis untuk membangun gambaran lengkap tentang apa yang dianggap “normal” bagi setiap pengguna dan entitas di lingkungan IT perusahaan.
Tiga Tahap Utama Cara Kerja UEBA:
- Pengumpulan dan Agregasi Data
Sistem ini menarik data dari berbagai sumber seperti Active Directory, endpoint, cloud, dan aplikasi bisnis secara terpusat.
Misalnya, sistem akan mencatat jam login karyawan, lokasi akses, jenis file yang dibuka, hingga volume data yang ditransfer setiap harinya. - Pembangunan Baseline Perilaku
Setelah data terkumpul, UEBA membangun profil perilaku normal untuk setiap pengguna dan entitas menggunakan model machine learning.
Sebagai contoh, jika seorang staf keuangan biasanya hanya mengakses laporan bulanan, sistem akan menjadikan pola ini sebagai acuan standar aktivitasnya. - Deteksi Anomali
Sistem membandingkan setiap aktivitas baru dengan baseline yang sudah dibangun secara real-time. Jika tiba-tiba akun tersebut mengakses folder yang tidak pernah dibuka sebelumnya, sistem langsung menandainya sebagai aktivitas mencurigakan. - Risk Scoring
Setiap anomali yang terdeteksi diberi skor risiko berdasarkan tingkat penyimpangan dan dampak potensialnya. Skor ini membantu tim keamanan memprioritaskan ancaman mana yang perlu ditangani lebih dulu. - Investigasi dan Respons
Tim keamanan menindaklanjuti alert berdasarkan risk score yang dihasilkan sistem. Dalam pendekatan keamanan modern berbasis Zero Trust, temuan dari tahap ini juga digunakan untuk menyesuaikan kebijakan akses secara dinamis sehingga ancaman yang sama tidak bisa berulang.
Pelajari Zero Trust Security
Zero Trust Security merupakan strategi keamanan yang kini menjadi kebutuhan mendesak bagi organisasi di tengah tingginya risiko serangan siber dan penyalahgunaan akses.
Zero Trust Security
Perdalam pemahaman Anda tentang Zero Trust Security dan pelajari prinsip serta penerapannya secara menyeluruh dengan mengunduh PDF ini. Keamanan data Anda menjadi prioritas kami.
Ancaman Apa Saja yang Bisa Terdeteksi dari Dalam Organisasi?
Kemampuan UEBA mencakup berbagai skenario serangan yang kerap luput dari radar sistem keamanan konvensional. Berikut ancaman-ancaman utama yang dapat diidentifikasi oleh UEBA:
- Insider Threat yang Disengaja: Karyawan yang secara sengaja mencuri data sensitif atau menyabotase sistem sebelum resign.
- Compromised Account: Akun sah yang sudah diambil alih pihak eksternal dan digunakan untuk bergerak diam-diam di dalam jaringan.
- Data Exfiltration: Upaya pemindahan data dalam jumlah besar ke lokasi tidak dikenal, baik melalui email, cloud storage, maupun perangkat eksternal.
- Privilege Abuse: Pengguna yang memanfaatkan hak akses berlebih untuk mengakses data di luar tanggung jawab pekerjaannya.
- Ancaman Tidak Disengaja: Kesalahan karyawan seperti konfigurasi sistem yang salah atau akses ke file sensitif yang tidak sesuai prosedur.
Perbedaan UEBA, SIEM, dan DLP: Mana yang Dibutuhkan Perusahaan?
Ketiga teknologi ini sering disebut bersamaan dalam diskusi keamanan siber, namun masing-masing memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda.
Memahami perbedaannya penting agar perusahaan bisa membuat keputusan investasi keamanan yang tepat sasaran.
| Aspek | SIEM | DLP | UEBA |
|---|---|---|---|
| Fokus Utama | Korelasi log dan event | Pencegahan kebocoran data | Analisis perilaku anomali |
| Pendekatan Deteksi | Rule-based | Policy-based | Machine learning & baseline |
| Kekuatan | Visibilitas menyeluruh | Kontrol data sensitif | Deteksi ancaman tersembunyi |
| Keterbatasan | Banyak false positive | Kurang kontekstual | Butuh data historis memadai |
| Ideal Dikombinasikan | Dengan UEBA & DLP | Dengan UEBA & SIEM | Dengan SIEM & DLP |
Ketiga solusi ini idealnya tidak berdiri sendiri, melainkan bekerja secara terintegrasi untuk membentuk lapisan keamanan yang komprehensif. Solusi analitik perilaku ini melengkapi SIEM dan DLP dengan konteks yang tidak tersedia dari log atau kebijakan statis.
Manfaat UEBA bagi Keamanan Perusahaan
Adopsi teknologi ini berdampak signifikan pada postur keamanan, terutama untuk menghadapi ancaman laten yang sulit dideteksi lebih awal. Berikut manfaat utama yang bisa dirasakan langsung oleh tim IT dan manajemen keamanan perusahaan:
- Deteksi Ancaman Lebih Awal: UEBA mampu mengidentifikasi indikasi serangan jauh sebelum insiden nyata terjadi, memberikan waktu respons yang lebih panjang bagi tim keamanan.
- Pengurangan False Positive: Dibanding SIEM tradisional, UEBA menghasilkan alert yang lebih relevan karena berbasis konteks perilaku, bukan sekadar pencocokan aturan.
- Percepatan Investigasi Insiden: Dengan risk scoring dan timeline aktivitas yang tersedia, analis keamanan dapat menginvestigasi insiden dengan lebih cepat dan terarah.
- Dukungan Kepatuhan Regulasi: UEBA membantu perusahaan memenuhi persyaratan audit dan regulasi seperti ISO 27001 dan UU PDP dengan menyediakan jejak aktivitas yang lengkap dan terdokumentasi.
Industri Mana yang Paling Membutuhkan UEBA?
UEBA relevan untuk semua sektor, namun beberapa industri memiliki urgensi lebih tinggi karena sensitivitas datanya. Sektor perbankan dan keuangan menjadi salah satu yang paling kritis karena volume transaksi dan data nasabah yang sangat besar serta bernilai tinggi bagi pelaku kejahatan siber.
Di sektor kesehatan, akses terhadap rekam medis pasien oleh pihak yang tidak berwenang bisa berdampak serius baik dari sisi hukum maupun reputasi institusi.
Sementara di sektor pemerintahan, ancaman insider yang terkoordinasi bisa berujung pada kebocoran informasi strategis yang dampaknya jauh melampaui kerugian finansial semata.
Tantangan dalam Implementasi UEBA dan Cara Mengatasinya
Seperti halnya teknologi keamanan lainnya, implementasi UEBA tidak lepas dari sejumlah tantangan yang perlu diantisipasi sejak awal perencanaan. Berikut tiga tantangan yang paling umum dihadapi perusahaan beserta pendekatan solusinya:
- Kebutuhan Data Historis yang Memadai: UEBA memerlukan data dalam jumlah cukup untuk membangun baseline yang akurat. Solusinya adalah memulai pengumpulan data secara bertahap sambil memperluas integrasi sumber data secara paralel.
- Kompleksitas Integrasi Sistem: Menghubungkan UEBA dengan infrastruktur yang sudah ada bisa menjadi pekerjaan yang memakan waktu. Memilih solusi dengan konektor siap pakai dan dukungan implementasi akan sangat mempercepat proses ini.
- Kekhawatiran Privasi Karyawan: Pemantauan perilaku bisa menimbulkan resistensi jika tidak dikomunikasikan dengan baik. Transparansi kebijakan dan fokus pada aktivitas bisnis, bukan aktivitas personal, adalah kunci untuk menjaga kepercayaan internal.
Kesimpulan
Ancaman siber modern tidak lagi bisa dilawan hanya dengan pertahanan di perimeter jaringan.
Teknologi analitik perilaku ini memberikan kemampuan yang selama ini absen dari kebanyakan arsitektur keamanan, yaitu pemahaman mendalam tentang siapa yang melakukan apa, kapan, dan apakah aktivitas tersebut wajar dilakukan dalam konteks pekerjaannya.
Adaptist Prime hadir sebagai solusi IAM yang saling melengkapi dengan kapabilitas UEBA. Platform ini menyatukan manajemen identitas, kontrol akses, dan tata kelola hak akses dalam satu ekosistem terintegrasi.
Siap Mengelola Identitas Digital sebagai Strategi Keamanan Bisnis?
Request demo sekarang dan pelajari bagaimana solusi IAM membantu memusatkan proses login pengguna melalui Single Sign-On (SSO), mengotomatisasi onboarding karyawan, serta melindungi data perusahaan dari akses tidak sah tanpa mengganggu produktivitas akibat login berulang.
Hubungi tim kami untuk mendiskusikan bagaimana Adaptist Prime dapat menjadi bagian dari strategi keamanan Perusahaan Anda.
FAQ
Tidak. SIEM berfokus pada korelasi log berdasarkan aturan statis, sementara UEBA menganalisis pola perilaku menggunakan machine learning untuk mendeteksi ancaman yang tidak tertangkap oleh aturan baku.
Umumnya dibutuhkan waktu 2 hingga 4 minggu untuk membangun baseline yang akurat, tergantung volume data dan jumlah entitas yang dipantau dalam lingkungan IT perusahaan.
Tidak. Meskipun awalnya lebih banyak diadopsi oleh enterprise, kini tersedia banyak solusi UEBA dengan skala dan harga yang sesuai untuk kebutuhan perusahaan menengah sekalipun.
UEBA mendeteksi perubahan pola perilaku pada akun yang terkompromi, seperti akses dari lokasi tidak biasa atau lonjakan aktivitas di luar jam kerja, lalu secara otomatis memicu alert kepada tim keamanan.
Tidak. UEBA dirancang untuk bekerja berdampingan dengan sistem yang sudah berjalan seperti SIEM dan DLP, bukan untuk menggantikannya.
