User and Entity Behavior Analytics

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1

ব্যবহারকারী এবং সত্তা আচরণ বিশ্লেষণ

ভূমিকা ব্যবহারকারী এবং সত্তা আচরণ বিশ্লেষণ (User and Entity Behavior Analytics, UEBA) একটি অত্যাধুনিক নিরাপত্তা প্রক্রিয়া। এটি মূলত ডেটা বিশ্লেষণ করে স্বাভাবিক আচরণ থেকে বিচ্যুত কার্যকলাপ চিহ্নিত করে। এই বিচ্যুতিগুলি সাইবার হুমকি, অভ্যন্তরীণ হুমকি, অথবা ফ্রড-এর ইঙ্গিত দিতে পারে। সনাতন নিরাপত্তা ব্যবস্থা, যেমন ফায়ারওয়াল এবং intrusion detection সিস্টেম, পরিচিত প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে কাজ করে। কিন্তু UEBA ব্যবহারকারীর এবং সিস্টেমের আচরণ বিশ্লেষণ করে নতুন এবং অজানা হুমকিও শনাক্ত করতে পারে।

UEBA কিভাবে কাজ করে? UEBA সিস্টেম বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করে, যেমন:

সংগৃহীত ডেটা এরপর বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়:

UEBA-এর মূল উপাদান UEBA সিস্টেমে সাধারণত নিম্নলিখিত উপাদানগুলি থাকে:

১. ডেটা সংগ্রহ ও একত্রীকরণ: বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করে একটি কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্মে একত্র করা হয়। এই ডেটার মধ্যে থাকে লগ ফাইল, নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক, এবং ব্যবহারকারীর কার্যকলাপের ডেটা। ২. প্রোফাইলিং: মেশিন লার্নিং এবং পরিসংখ্যানগত মডেলিং ব্যবহার করে ব্যবহারকারী এবং সত্তার স্বাভাবিক আচরণের প্রোফাইল তৈরি করা হয়। ৩. অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ: তৈরি করা প্রোফাইলের ভিত্তিতে অস্বাভাবিক কার্যকলাপ চিহ্নিত করা হয়। ৪. অগ্রাধিকার নির্ধারণ ও তদন্ত: সনাক্ত করা অস্বাভাবিকতাগুলির মধ্যে কোনগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, তা নির্ধারণ করা হয় এবং নিরাপত্তা দলগুলিকে সেগুলির তদন্তের জন্য সহায়তা করা হয়। ৫. স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া: কিছু ক্ষেত্রে, UEBA সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে হুমকির বিরুদ্ধে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, যেমন ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্ট লক করা বা নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস বন্ধ করা।

UEBA-এর প্রকারভেদ UEBA সাধারণত দুই ধরনের হয়ে থাকে:

UEBA-এর সুবিধা

  • উন্নত হুমকি সনাক্তকরণ: UEBA নতুন এবং অজানা হুমকি সনাক্ত করতে পারে যা সনাতন নিরাপত্তা ব্যবস্থা মিস করতে পারে।
  • দ্রুত প্রতিক্রিয়া: অস্বাভাবিক কার্যকলাপ দ্রুত সনাক্ত করার মাধ্যমে, UEBA নিরাপত্তা দলগুলিকে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সাহায্য করে।
  • অভ্যন্তরীণ হুমকির ঝুঁকি হ্রাস: UEBA অভ্যন্তরীণ কর্মীদের দ্বারা ডেটা চুরি বা ক্ষতি করার ঝুঁকি কমাতে সাহায্য করে।
  • কম মিথ্যা পজিটিভ: মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, UEBA মিথ্যা পজিটিভের সংখ্যা কমাতে পারে, যা নিরাপত্তা দলগুলির সময় এবং সম্পদ সাশ্রয় করে।
  • নিয়মকানুন মেনে চলা: UEBA ডেটা সুরক্ষা এবং গোপনীয়তা সম্পর্কিত নিয়মকানুন মেনে চলতে সাহায্য করে।

UEBA-এর ব্যবহার UEBA বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত হয়, যার মধ্যে রয়েছে:

  • আর্থিক পরিষেবা: ফ্রড সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধের জন্য।
  • স্বাস্থ্যসেবা: রোগীর ডেটা সুরক্ষা এবং সাইবার আক্রমণ প্রতিরোধের জন্য।
  • সরকার: জাতীয় নিরাপত্তা এবং গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো রক্ষার জন্য।
  • উৎপাদন: বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তি সুরক্ষা এবং শিল্প গুপ্তচরবৃত্তি প্রতিরোধের জন্য।
  • রিটেইল: গ্রাহকের ডেটা সুরক্ষা এবং ফ্রড সনাক্তকরণের জন্য।

UEBA বাস্তবায়নের চ্যালেঞ্জ UEBA বাস্তবায়ন করা জটিল হতে পারে এবং কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে:

  • ডেটা গুণমান: UEBA-এর কার্যকারিতা ডেটার গুণমানের উপর নির্ভরশীল। ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা ভুল ফলাফল দিতে পারে।
  • মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি: সঠিক মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে সময় এবং দক্ষতার প্রয়োজন।
  • গোপনীয়তা উদ্বেগ: ব্যবহারকারীর ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ গোপনীয়তা উদ্বেগ সৃষ্টি করতে পারে।
  • খরচ: UEBA সিস্টেম স্থাপন এবং পরিচালনা করা ব্যয়বহুল হতে পারে।
  • দক্ষতার অভাব: UEBA সিস্টেম পরিচালনা এবং বিশ্লেষণের জন্য দক্ষ কর্মীর অভাব হতে পারে।

UEBA এবং SIEM-এর মধ্যে পার্থক্য Security Information and Event Management (SIEM) এবং UEBA উভয়ই নিরাপত্তা সমাধান, তবে তাদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে। SIEM মূলত লগ ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যেখানে UEBA ব্যবহারকারী এবং সত্তার আচরণ বিশ্লেষণের উপর জোর দেয়। SIEM সাধারণত পরিচিত হুমকির প্যাটার্ন সনাক্ত করে, তবে UEBA নতুন এবং অজানা হুমকিও সনাক্ত করতে পারে।

UEBA-এর ভবিষ্যৎ UEBA-এর ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML)-এর উন্নতির সাথে সাথে, UEBA সিস্টেমগুলি আরও বুদ্ধিমান এবং কার্যকর হয়ে উঠবে। ভবিষ্যতে, UEBA সিস্টেমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে হুমকির বিরুদ্ধে প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং নিরাপত্তা ঝুঁকি কমাতে আরও বেশি সক্ষম হবে।

UEBA-এর সাথে সম্পর্কিত কৌশল এবং টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ:

১. অ্যানোমালি-ভিত্তিক সনাক্তকরণ: স্বাভাবিক আচরণ থেকে বিচ্যুতি খুঁজে বের করা। ২. পরিসংখ্যানগত আউটলায়ার সনাক্তকরণ: পরিসংখ্যানগত মডেল ব্যবহার করে অস্বাভাবিক ডেটা পয়েন্ট চিহ্নিত করা। ৩. ক্লustering বিশ্লেষণ: একই ধরনের আচরণকারী ব্যবহারকারীদের গ্রুপ করা এবং অস্বাভাবিক গ্রুপগুলি সনাক্ত করা। ৪. শ্রেণিবিন্যাস মডেল: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ব্যবহারকারীদের ম্যালওয়্যার বা ঝুঁকিপূর্ণ কার্যকলাপের সাথে যুক্ত করার সম্ভাবনা মূল্যায়ন করা। ৫. সময় সিরিজ বিশ্লেষণ: সময়ের সাথে সাথে ডেটার প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে অস্বাভাবিক পরিবর্তন সনাক্ত করা। ৬. নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক বিশ্লেষণ: নেটওয়ার্কের ডেটা প্যাকেট বিশ্লেষণ করে সন্দেহজনক কার্যকলাপ খুঁজে বের করা। ৭. ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিং: ব্যবহারকারীর অভ্যাস, ভূমিকা এবং অ্যাক্সেস অধিকারের উপর ভিত্তি করে প্রোফাইল তৈরি করা। ৮. এন্টিটি প্রোফাইলিং: ডিভাইস, অ্যাপ্লিকেশন এবং অন্যান্য সত্তার স্বাভাবিক আচরণ প্রোফাইল করা। ৯. ঝুঁকি স্কোরিং: প্রতিটি ব্যবহারকারী বা সত্তার জন্য ঝুঁকির মাত্রা নির্ধারণ করা। ১০. বিহেভিয়ারাল বায়োমেট্রিক্স: ব্যবহারকারীর টাইপিং প্যাটার্ন, মাউস মুভমেন্ট, বা অন্যান্য স্বতন্ত্র আচরণ ব্যবহার করে পরিচয় যাচাই করা। ১১. ডিপ লার্নিং: জটিল ডেটা প্যাটার্ন সনাক্ত করার জন্য গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা। ১২. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP): লগ এবং অন্যান্য টেক্সট ডেটা বিশ্লেষণ করে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করা। ১৩. গ্রাফ বিশ্লেষণ: সত্তা এবং তাদের মধ্যে সম্পর্কগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ এবং বিশ্লেষণ করা। ১৪. threat hunting: নিরাপত্তা দলগুলিকে সক্রিয়ভাবে হুমকির সন্ধান করতে সহায়তা করা। ১৫. automating incident response: স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিরাপত্তা ঘটনার প্রতিক্রিয়া জানানো।

ভলিউম বিশ্লেষণ:

উপসংহার UEBA একটি শক্তিশালী নিরাপত্তা সরঞ্জাম যা সংস্থাগুলিকে উন্নত হুমকি সনাক্তকরণ, দ্রুত প্রতিক্রিয়া এবং অভ্যন্তরীণ হুমকির ঝুঁকি কমাতে সাহায্য করতে পারে। যদিও UEBA বাস্তবায়ন করা জটিল হতে পারে, তবে এর সুবিধাগুলি এটিকে আধুনিক নিরাপত্তা ব্যবস্থার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ করে তুলেছে।

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/bn/index.php?title=User_and_Entity_Behavior_Analytics&oldid=12799"