UEBA vs. XDR: Memikirkan Ulang Augmentasi SIEM di Era AI

Pendahuluan: Evolusi Strategi Deteksi Ancaman

Seiring para pelaku ancaman menjadi lebih cepat dan canggih, strategi deteksi Anda harus berkembang. Selama bertahun-tahun, organisasi bergantung pada aturan korelasi Security Information and Event Management (SIEM) untuk menghubungkan peristiwa. Namun, aturan hanya memicu apa yang sudah diketahui: urutan log, alamat IP dari umpan ancaman, atau hash file yang telah ditandai. Pendekatan ini efektif melawan malware komoditas, tetapi tidak memadai terhadap varian malware yang disesuaikan, serangan berbasis AI, rekayasa sosial, orang dalam yang berniat jahat, dan teknik living-off-the-land (LotL) yang memanfaatkan perilaku sah. Pertanyaannya bukan apakah Anda harus meningkatkan SIEM Anda, tetapi bagaimana caranya. Dua pendekatan utama mendominasi diskusi: menambahkan User and Entity Behavior Analytics (UEBA) atau memperluas Endpoint Detection and Response (EDR) menjadi Extended Detection and Response (XDR). Meskipun terdengar serupa, keduanya mewakili filosofi yang sangat berbeda: UEBA berfokus pada pemahaman perilaku yang terbuka, sementara XDR sering terbatas pada ekosistem vendor tertutup. Artikel ini, berdasarkan posting blog Exabeam bertajuk UEBA vs. XDR: Rethinking SIEM Augmentation in the AI Era (19 September 2025), mengeksplorasi keterbatasan alat deteksi tradisional, perbandingan UEBA dan XDR, dan mengapa UEBA menjadi penting di era AI, dengan potensi untuk mengurangi kebisingan peringatan hingga 60% dan meningkatkan akurasi deteksi hingga 40%.

Keterbatasan Indikator Kompromi (IoC) yang Diketahui

Alat deteksi tradisional, baik aturan SIEM maupun platform XDR, bergantung pada indikator kompromi (IoC) seperti alamat IP, hash file, atau tanda tangan malware. Penyerang mengetahui hal ini dan beradaptasi dengan mengubah infrastruktur, memodifikasi muatan, dan beroperasi di area abu-abu di mana aktivitas tampak mencurigakan namun tidak jelas-jelas berbahaya. Pendekatan berbasis aturan bersifat eksplisit: jika X dan Y terjadi secara berurutan, picu peringatan. Namun, ini sering gagal mendeteksi ancaman halus seperti ancaman orang dalam, eskalasi hak akses, atau penyalahgunaan akun yang menggunakan kredensial sah. Menurut penelitian Exabeam, ancaman orang dalam dan kredensial yang dikompromikan menyumbang hingga 74% pelanggaran data, menyoroti perlunya pendekatan yang lebih canggih.

UEBA: Deteksi Berbasis Perilaku yang Terbuka

UEBA dirancang untuk mengatasi tantangan ini dengan membangun garis dasar dinamis untuk pengguna, perangkat, dan entitas. Alih-alih mencari tanda tangan yang diketahui, UEBA mendeteksi aktivitas yang tidak konsisten dengan perilaku masa lalu, seperti login pada waktu yang tidak biasa, akses ke sistem sensitif, atau pergerakan lateral yang tidak biasa. Pendekatan ini sangat penting untuk mendeteksi:

• Ancaman Orang Dalam: Karyawan atau kontraktor yang menyalahgunakan akses sah.
• Eskalasi Hak Akses: Penyerang yang meningkatkan izin menggunakan kredensial yang dikompromikan.
• Teknik LotL: Penyerang yang menggunakan alat sistem sah seperti PowerShell untuk menghindari deteksi.

UEBA bersifat terbuka, mengintegrasikan data dari berbagai sumber—identitas cloud, log on-premise, endpoint, API, dan aplikasi SaaS—untuk memberikan visibilitas luas di seluruh lingkungan. Ini memungkinkan organisasi dengan tumpukan keamanan terbaik dari berbagai vendor untuk mempertahankan cakupan yang komprehensif tanpa terbatas pada satu ekosistem.

XDR: Korelasi dalam Ekosistem Tertutup

XDR memperluas EDR dengan mengkorelasikan telemetri dari endpoint, identitas, email, dan keamanan jaringan dalam ekosistem vendor tertentu. Pendekatan ini efektif jika Anda sudah menggunakan solusi dari satu vendor untuk seluruh tumpukan keamanan Anda. Namun, jika Anda menjalankan tumpukan terbaik dari berbagai vendor, visibilitas XDR akan terbatas, menciptakan titik buta. XDR menawarkan kenyamanan untuk tim kecil dengan sumber daya terbatas, tetapi sering kali menyebabkan penguncian vendor jangka panjang dan eksposur tersembunyi, terutama di lingkungan yang kompleks atau hibrid.

UEBA vs. XDR: Perbandingan Utama

Mengapa Hanya Sedikit Vendor Menawarkan UEBA yang Sebenarnya

Membangun analitik perilaku yang efektif adalah tantangan yang kompleks. Ini membutuhkan investasi bertahun-tahun dalam ilmu data dan keahlian domain untuk mengembangkan model yang dapat secara akurat membuat garis dasar dan mendeteksi anomali tanpa menghasilkan positif palsu yang berlebihan. Banyak vendor menawarkan “UEBA-lite,” yang hanya menambahkan ambang batas statistik pada aturan yang ada, bukan analitik perilaku sejati. Exabeam, dengan pengalaman lebih dari satu dekade dalam ilmu data, menawarkan UEBA sejati yang mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali perilaku dengan presisi tinggi, mengurangi kebisingan peringatan hingga 60%.

Mengapa UEBA Semakin Penting di Era AI

Penyerang kini menggunakan AI untuk menyatu dengan aktivitas normal: identitas deepfake, kredensial terselubung, dan skrip LotL yang menyerupai aktivitas admin. Aturan tradisional dan tumpukan XDR gagal karena mereka mencari file berbahaya, bukan perilaku berbahaya. UEBA berfokus pada penyimpangan dari perilaku normal, bukan tanda tangan statis, menjadikannya ideal untuk mendeteksi ancaman berbasis AI. Selain itu, saat AI memainkan peran yang lebih besar dalam deteksi, sinyal perilaku menjadi dasar untuk pengambilan keputusan AI agentik. AI tidak dapat melakukan triase tanpa konteks perilaku, dan UEBA menyediakan wawasan yang diperlukan untuk memungkinkan SOC bertindak lebih cepat dan akurat.

Memikirkan Ulang Tumpukan Deteksi

Saat Anda merancang arsitektur deteksi Anda, Anda perlu menyeimbangkan kedalaman, luas, fleksibilitas, dan otomatisasi sambil memberikan nilai yang terukur. Platform XDR mungkin menawarkan kenyamanan, terutama jika Anda selaras dengan satu vendor, tetapi ini sering kali mengorbankan kedalaman, keterbukaan, dan tindakan remediasi yang terbatas. UEBA membutuhkan investasi lebih besar, tetapi memberikan hasil dalam presisi, ketahanan, dan kemampuan beradaptasi jangka panjang. Ini memberikan dasar untuk memahami perilaku pada skala besar di seluruh lingkungan yang terfragmentasi. Saat operasi keamanan beralih ke AI agentik dan pengambilan keputusan otonom, UEBA menjadi salah satu lapisan terpenting dalam SOC, dengan potensi untuk meningkatkan akurasi deteksi hingga 40% dan mengurangi waktu respons hingga 80%.

Kesimpulan: UEBA sebagai Tulang Punggung Deteksi Modern

Dalam lanskap ancaman yang berkembang pesat, di mana penyerang menggunakan AI dan teknik LotL untuk menghindari deteksi, strategi deteksi tradisional berbasis aturan sudah usang. UEBA menawarkan pendekatan berbasis perilaku yang terbuka yang sangat penting untuk mendeteksi ancaman orang dalam, eskalasi hak akses, dan serangan berbasis AI. Dibandingkan dengan XDR, yang terbatas pada ekosistem vendor tertutup, UEBA memberikan fleksibilitas dan visibilitas yang lebih besar, menjadikannya pilihan ideal untuk organisasi dengan tumpukan keamanan yang beragam. Dengan platform New-Scale Security Operations Exabeam, organisasi dapat memanfaatkan UEBA untuk mengurangi kebisingan peringatan hingga 60%, mempercepat investigasi hingga 80%, dan membangun SOC yang lebih tangguh dan adaptif untuk era AI.

Siap untuk memikirkan ulang augmentasi SIEM Anda dengan iLogo Indonesia? Kunjungi situs resmi Logrhythm Indonesia untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana platform New-Scale Security Operations kami, yang didukung oleh UEBA, dapat meningkatkan deteksi ancaman dan respons Anda. Minta demo gratis atau konsultasi untuk melihat bagaimana Exabeam dapat membantu Anda mengurangi risiko pelanggaran hingga 40% dan membangun SOC yang siap menghadapi ancaman modern. Mulai perjalanan Anda menuju deteksi yang lebih cerdas hari ini!

https://www.exabeam.com/blog/siem-trends/ueba-vs-xdr-rethinking-siem-augmentation-in-the-ai-era/