Pengantar: Evolusi Deteksi Ancaman
Cara kita mendeteksi ancaman siber telah berkembang pesat, tetapi mari kita jujur—metode tradisional memiliki banyak kelemahan. Dahulu, kita mengandalkan aturan korelasi—logika sederhana seperti if-this-then-that—untuk menandai aktivitas mencurigakan. Metode ini bekerja… kurang lebih. Namun, dengan pertumbuhan data yang eksponensial, efektivitas pendekatan berbasis aturan ini semakin terbatas. Hasilnya? Analis keamanan dibanjiri dengan false positives, ancaman yang terlewatkan, dan kebutuhan untuk terus menyempurnakan aturan secara manual guna mengikuti metode serangan yang terus berkembang.
Menurut laporan State of AI in Cybersecurity 2024 dari Ponemon Institute, sekitar 45% dari peringatan yang dihasilkan adalah false positives. Itu berarti hampir separuh waktu tim Security Operations Center (SOC) dihabiskan untuk hal yang tidak relevan. Tidak mengherankan jika aturan korelasi semakin kehilangan relevansinya.
Inilah saatnya teknologi seperti machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI) mengambil alih. Teknologi ini, terutama user and entity behavior analytics (UEBA), mendefinisikan ulang apa yang mungkin dicapai dalam deteksi ancaman. Dan siapa yang memimpin inovasi ini? Exabeam, yang telah lima kali diakui sebagai Pemimpin dalam Gartner Magic Quadrant for SIEM, dengan kemampuan deteksi berbasis ML yang revolusioner.
Masa Awal: Ketika Aturan Korelasi Sudah Cukup
Pada masa awal penggunaan Security Information and Event Management (SIEM), aturan korelasi sudah cukup efektif. Aturan berbasis logika yang telah ditentukan sebelumnya—seperti, “Jika terjadi lima kali kegagalan login dalam waktu sepuluh menit, aktifkan peringatan”—membantu organisasi memantau aktivitas mencurigakan di jaringan mereka. Aturan ini bekerja dengan menavigasi data log, menerapkan pola tertentu, dan menyoroti ancaman yang sudah diketahui.
Namun, ada masalah: aturan korelasi memiliki batasan. Aturan ini hanya bisa mendeteksi ancaman berdasarkan apa yang sudah kita ketahui sebelumnya (known/knowns). Jika muncul teknik serangan baru atau variasi halus dari teknik yang sudah ada, aturan ini tidak akan menangkapnya. Lebih parah lagi, aturan ini menghasilkan banyak false positives, yang membanjiri Security Operations Center (SOC) dengan peringatan berkualitas rendah.
Karena aturan korelasi tidak dapat beradaptasi secara otomatis, analis keamanan harus menghabiskan berjam-jam untuk menyesuaikan aturan agar tetap relevan dengan ancaman yang terus berkembang. Ini adalah tantangan berat yang sering kali menyebabkan tim keamanan mengalami kelelahan total.
Peralihan ke Analitik Berbasis Machine Learning: UEBA
Machine learning (ML) telah mengubah paradigma deteksi ancaman. Tidak seperti aturan korelasi statis, User and Entity Behavior Analytics (UEBA) tidak bergantung pada logika yang telah ditulis sebelumnya. Sebaliknya, UEBA menggunakan algoritma ML untuk mempelajari dan membuat garis dasar (baseline) perilaku “normal.” Dengan menganalisis tindakan pengguna dan entitas dari waktu ke waktu, UEBA dapat mengidentifikasi anomali—baik itu perilaku orang dalam, eksploitasi zero-day, atau identitas yang telah dikompromikan.
Inilah keunggulan UEBA. Sistem ini tidak perlu “mengetahui” ancaman terlebih dahulu. UEBA mendeteksi pola perilaku dan menerapkan penilaian risiko berdasarkan penyimpangan dari normalitas, seperti karyawan yang mengakses data sensitif pada pukul 2 dini hari dari perangkat yang tidak dikenal.
Karena fokusnya pada pola dari waktu ke waktu, UEBA mampu menyaring noise, mengurangi false positives, dan membantu analis SOC memusatkan perhatian pada ancaman yang benar-benar nyata.
Mengapa Anda Membutuhkan Keduanya: Aturan Korelasi dan UEBA Lebih Baik Bersama
UEBA tidak menggantikan aturan korelasi—justru memperkuatnya. Ketika digunakan bersama, keduanya menghadirkan keamanan yang lebih komprehensif. Aturan korelasi sangat baik untuk mendeteksi ancaman yang sudah dikenal dan langsung, seperti serangan brute force atau upaya akses tanpa izin—jenis ancaman paling umum yang dihadapi organisasi. Selain itu, aturan ini juga bermanfaat untuk kepatuhan dan penerapan kebijakan.
UEBA mengisi celah dengan menangani area abu-abu tempat ancaman kompleks berkembang. Dengan menggabungkan keduanya, organisasi dapat:
- Mengurangi jumlah aturan korelasi yang digunakan.
- Meminimalkan kebutuhan untuk menyesuaikan aturan.
- Meningkatkan akurasi deteksi secara keseluruhan.
Wawasan perilaku yang disediakan UEBA juga membantu memperbaiki aturan korelasi, menjadikannya lebih presisi dan efektif.
Bagaimana UEBA Memperkuat Aturan Korelasi
Berikut adalah cara UEBA meningkatkan kinerja SIEM yang Anda miliki:
- Lebih Sedikit Aturan, Hasil Lebih Baik: Dengan UEBA yang mendeteksi anomali perilaku, Anda dapat mengurangi jumlah aturan korelasi yang diperlukan. Ini mengurangi beban pada sistem dan tim keamanan yang bertanggung jawab untuk penyetelan aturan.
- Akurasi yang Lebih Tajam: UEBA memberikan konteks tambahan, memungkinkan Anda menyempurnakan aturan korelasi untuk mengurangi false positive.
- Peringatan Kontekstual: UEBA menambahkan kedalaman pada peringatan, menunjukkan apakah suatu tindakan benar-benar anomali atau hanya penyimpangan yang tidak signifikan.
- Respons Insiden yang Lebih Cerdas: Aturan korelasi mendeteksi kejadian awal; UEBA memberikan konteks perilaku yang lebih luas, membantu analis bertindak lebih cepat dan lebih tepat.
Memilih Vendor yang Tepat: Mengapa Integrasi Itu Penting
Tidak semua vendor berhasil mencapai keseimbangan ini dengan baik. Beberapa vendor menambahkan UEBA pada SIEM tradisional hanya sebagai pemikiran tambahan, yang mengarah pada integrasi yang buruk dan pengalaman pengguna yang terputus-putus. Exabeam menonjol karena dukungan terbaiknya untuk aturan korelasi dan UEBA tingkat lanjut, menghadirkan solusi terintegrasi yang memaksimalkan deteksi ancaman dan meningkatkan produktivitas analis.
Kesimpulan: Masa Depan Deteksi Ancaman Ada di Ujung Jari Anda
Aturan korelasi saja tidak cukup lagi. Volume data terus berkembang pesat, dan lanskap ancaman semakin kompleks. UEBA yang didukung oleh pembelajaran mesin (ML) bukan lagi “sesuatu yang diinginkan”—itu sudah menjadi kebutuhan. Dengan menggabungkan yang terbaik dari kedua dunia—aturan untuk yang sudah diketahui, ML untuk yang belum diketahui—Anda mendapatkan sistem pertahanan yang proaktif, adaptif, dan siap menghadapi segala situasi.
Exabeam memimpin perubahan ini, memberikan organisasi alat yang mereka butuhkan untuk mendeteksi, menyelidiki, dan merespons ancaman kritis. Baik SIEM Anda berada di tempat atau di cloud, UEBA yang didorong oleh ML dari Exabeam membantu SOC di seluruh dunia mengungkap kebenaran yang mungkin terlewatkan oleh SIEM mereka.
Percayakan UEBA, SIEM, SOAR anda kepada Logrhythm Indonesia, hubungi kami kapanpun untuk update, POC, serta update knowledge terbaru terkait Cyber Security.
