User and Entity Behavior Analytics (UEBA): Cara Kerja & Manfaatnya dalam Keamanan Siber

Pernahkah kamu membayangkan bagaimana sebuah sistem bisa mengenali perilaku mencurigakan dari ribuan pengguna dan perangkat hanya dalam hitungan detik?

Di tengah era digital saat ini, ancaman siber semakin kompleks dan tidak selalu bisa dideteksi dengan metode tradisional. Inilah yang melahirkan User and Entity Behavior Analytics (UEBA), sebuah pendekatan baru dalam dunia keamanan siber yang menggunakan analitik perilaku untuk mendeteksi anomali.

Apa Itu UEBA?

UEBA adalah singkatan dari User and Entity Behavior Analytics, sebuah sistem keamanan yang fokus pada analisis perilaku pengguna (user) maupun entitas lain seperti perangkat, server, dan aplikasi (entity). Dengan memanfaatkan data besar (big data), machine learning, serta analisis statistik, UEBA mampu membangun pola perilaku normal dari setiap pengguna dan entitas.

Ketika ada aktivitas yang menyimpang dari kebiasaan tersebut, sistem langsung menandainya sebagai potensi ancaman. Misalnya, seorang karyawan yang biasanya hanya mengakses file di jam kerja tiba-tiba mengunduh ribuan dokumen penting pada tengah malam. UEBA akan menilai hal tersebut sebagai anomali yang perlu diinvestigasi lebih lanjut.

Artikel Menariknya Untuk Kamu baca: Negligent Insider: Ancaman dari Dalam Organisasi di Dunia Keamanan Siber

Bagaimana Cara Kerja UEBA?

UEBA bekerja dengan prinsip sederhana: mengamati, mempelajari, dan mendeteksi perbedaan. Namun, implementasinya cukup kompleks karena melibatkan berbagai teknologi modern. Berikut alurnya:

1. Pengumpulan Data
   UEBA mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti log sistem, aktivitas login, lalu lintas jaringan, hingga aplikasi bisnis. Data ini kemudian dikonsolidasikan untuk mendapatkan gambaran menyeluruh.

2. Pembelajaran Perilaku Normal
   Dengan algoritma machine learning, sistem mempelajari pola aktivitas yang dianggap normal untuk setiap pengguna dan entitas. Misalnya, lokasi login, jam kerja biasa, atau volume data yang sering diakses.

3. Deteksi Anomali
   Saat ada perilaku yang tidak sesuai dengan pola normal, UEBA memberikan peringatan. Deteksi ini tidak hanya berdasarkan aturan statis, tetapi juga mempertimbangkan konteks, sehingga lebih adaptif.

4. Skoring Risiko
   Setiap anomali diberi skor risiko berdasarkan tingkat keparahan. Aktivitas yang sangat mencurigakan akan memiliki skor tinggi dan segera diprioritaskan untuk ditindaklanjuti oleh tim keamanan.

5. Investigasi dan Respons
   Peringatan yang muncul dapat langsung ditindaklanjuti oleh sistem keamanan otomatis (SOAR) atau dianalisis lebih lanjut oleh tim IT Security.

Perbedaan UEBA dengan Sistem Tradisional

Banyak orang menyamakan UEBA dengan sistem deteksi intrusi (IDS) atau Security Information and Event Management (SIEM). Padahal, ada perbedaan mendasar:

• SIEM lebih fokus pada aturan dan log event. Jika tidak ada aturan, maka ancaman baru bisa lolos.

• IDS biasanya hanya mendeteksi aktivitas berbahaya di jaringan berdasarkan tanda tangan (signature).

• UEBA lebih pintar karena belajar dari perilaku normal. Bahkan jika ancaman belum pernah dikenali sebelumnya (zero-day attack), UEBA tetap bisa mendeteksinya melalui anomali perilaku.

Manfaat UEBA dalam Keamanan Siber

Mengadopsi UEBA memberikan sejumlah keuntungan nyata bagi organisasi:

1. Deteksi Ancaman Internal
   Ancaman tidak selalu datang dari luar. Insider threat, seperti karyawan yang menyalahgunakan akses, bisa dideteksi lebih cepat dengan UEBA.

2. Mencegah Kebocoran Data
   Jika ada upaya mencuri data dalam jumlah besar, UEBA akan langsung mendeteksi aktivitas tidak biasa tersebut.

3. Menghadapi Serangan Canggih
   Serangan modern seperti Advanced Persistent Threat (APT) sulit dideteksi dengan metode tradisional. UEBA membantu menemukan pola mencurigakan dari aktivitas yang terlihat normal.

4. Meningkatkan Efisiensi Tim Keamanan
   Dengan skoring risiko, tim keamanan bisa fokus pada insiden dengan prioritas tinggi, bukan tenggelam dalam ribuan log yang tidak penting.

5. Integrasi dengan Teknologi Lain
   UEBA dapat bekerja berdampingan dengan SIEM, firewall, maupun sistem deteksi intrusi lainnya, sehingga membentuk pertahanan berlapis yang lebih solid.

Artikel Terkait Lainnya: Dark AI: Ancaman Baru Buat Kripto & Blockchain

Tantangan Implementasi UEBA

Meski menjanjikan, penerapan UEBA tidak selalu mulus. Ada beberapa tantangan yang harus dihadapi:

• Biaya dan Kompleksitas: Sistem ini membutuhkan infrastruktur big data dan keahlian analitik yang memadai.

• False Positive: Meski lebih cerdas, tetap ada kemungkinan sistem menandai aktivitas sah sebagai ancaman.

• Integrasi Data: Sumber data yang beragam perlu dikelola dengan baik agar analisis lebih akurat.

• Perubahan Perilaku Pengguna: Pola normal bisa berubah seiring waktu, sehingga sistem perlu terus diperbarui.

Masa Depan UEBA dalam Dunia Keamanan Siber

Dengan meningkatnya volume dan kompleksitas serangan siber, UEBA diprediksi akan menjadi standar penting dalam arsitektur keamanan modern. Perkembangan kecerdasan buatan (AI) dan analitik prediktif akan membuat UEBA semakin akurat dan adaptif.

Bahkan, beberapa perusahaan teknologi besar kini mulai mengintegrasikan UEBA dengan sistem Zero Trust, di mana setiap akses harus divalidasi berdasarkan perilaku, bukan hanya kredensial.

Kesimpulan

User and Entity Behavior Analytics (UEBA) adalah pendekatan canggih yang mampu mendeteksi ancaman dengan cara memahami perilaku normal pengguna dan entitas, lalu menandai aktivitas yang menyimpang. Dibandingkan metode tradisional, UEBA lebih efektif dalam menghadapi insider threat, APT, maupun serangan baru yang belum memiliki signature.

Meski penerapannya menantang, manfaatnya bagi keamanan siber sangat besar, terutama dalam melindungi data berharga dan meningkatkan efisiensi tim keamanan. Dengan dukungan teknologi AI dan machine learning, UEBA akan terus berkembang menjadi bagian tak terpisahkan dari pertahanan siber di masa depan.

Itulah informasi menarik tentang Apa Itu UEBA? Cara Kerja & Manfaat dalam Keamanan Siber yang bisa kamu eksplorasi lebih dalam di artikel Akademi crypto di INDODAX. Selain memperluas wawasan investasi, kamu juga bisa terus update dengan berita crypto terkini dan pantau langsung pergerakan harga aset digital di INDODAX Market.

Untuk pengalaman trading yang lebih personal, jelajahi juga layanan OTC trading kami di INDODAX. Jangan lupa aktifkan notifikasi agar kamu selalu mendapatkan informasi terkini seputar aset digital, teknologi blockchain, dan berbagai peluang trading lainnya hanya di INDODAX Academy.

Kamu juga dapat mengikuti berita terbaru kami melalui Google News untuk akses informasi yang lebih cepat dan terpercaya. Untuk pengalaman trading yang mudah dan aman, download aplikasi crypto terbaik dari INDODAX di App Store atau Google Play Store.

Maksimalkan juga aset kripto kamu dengan fitur INDODAX Earn, cara praktis untuk mendapatkan penghasilan pasif dari aset yang kamu simpan.

Ikuti juga sosial media kami di sini: Instagram, X, Youtube & Telegram

FAQ

1. Apa itu UEBA?
   UEBA adalah sistem keamanan siber yang menganalisis perilaku pengguna dan entitas untuk mendeteksi aktivitas anomali.

2. Apa perbedaan UEBA dengan SIEM?
   SIEM berbasis aturan, sedangkan UEBA berbasis perilaku sehingga lebih adaptif terhadap ancaman baru.

3. Bagaimana UEBA mendeteksi ancaman?
   Dengan mempelajari pola normal aktivitas pengguna, lalu menandai perbedaan yang signifikan sebagai anomali.

4. Apa manfaat utama UEBA?
   Deteksi insider threat, pencegahan kebocoran data, dan meningkatkan efisiensi kerja tim keamanan.

5. Apakah UEBA bisa berdiri sendiri?
   Bisa, namun akan lebih kuat jika digabungkan dengan sistem keamanan lain seperti SIEM atau firewall.

Author: RZ