Melhores casos de uso de UEBA para implementar na área da saúde
Melhores casos de uso de UEBA na área da saúde
A segurança é essencial para todas as indústrias, mas a área da saúde enfrenta mais pressão do que a maioria. Os hospitais armazenam grandes quantidades de informações altamente sensíveis, tornando-os alvos ideais para crimes cibernéticos, portanto, suas defesas devem ser extensas. A análise comportamental de usuários e entidades (UEBA) é uma das ferramentas mais úteis nesse esforço.
O setor médico não é estranho à inteligência artificial, mas a maioria das aplicações de IA médica foca no atendimento ao paciente ou no trabalho administrativo. Aplicá-la à cibersegurança na forma de UEBA é um passo crucial em frente.
O que é Análise Comportamental de Usuários e Entidades?
A análise comportamental de usuários e entidades utiliza aprendizado de máquina para detectar ameaças como contas invadidas ou ransomware. Enquanto proteções como autenticação multifatorial tentam prevenir ataques, a UEBA foca em parar ameaças que passam despercebidas antes que possam causar muito dano.
A UEBA analisa como diferentes usuários e entidades – como roteadores ou dispositivos da Internet das Coisas (IoT) – se comportam em uma rede. Após estabelecer baselines para o comportamento normal, ferramentas de aprendizado de máquina podem detectar atividades suspeitas. Elas podem identificar uma conta tentando acessar um banco de dados que raramente precisa acessar ou baixando algo em um horário estranho e sinalizá-lo como uma possível violação.
Esse processo é semelhante a como seu banco pode congelar seu cartão de crédito se você fizer algumas compras incomuns. No entanto, ele aplica o conceito ao comportamento de rede e usa IA para torná-lo mais rápido e preciso.
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Benefícios da UEBA
Os casos de uso da UEBA têm muitos benefícios que abrangem diversas aplicações. Aqui está uma breve visão de alguns dos mais significativos.
Precisão
Sistemas de análise comportamental são altamente precisos. O aprendizado de máquina pode identificar tendências e padrões em dados que os humanos podem não perceber, então as ferramentas de UEBA podem superar os analistas humanos ao determinar o que é ou não suspeito. Quando aplicada corretamente, a UEBA também pode alcançar taxas de falsos positivos tão baixas quanto 3%, garantindo que as equipes de segurança não desperdicem seu tempo ou recursos.
A UEBA pode alcançar precisões mais altas do que sistemas de monitoramento baseados em regras porque ela é adaptativa. Algoritmos de aprendizado de máquina continuamente coletam novos dados e ajustam sua tomada de decisão conforme as tendências mudam. Dessa forma, eles podem levar em conta nuances como usuários adotando lentamente novos hábitos ou atividades sendo normais em algumas situações, mas não em outras.
Eficiência
Outra vantagem da UEBA é a rapidez. Ferramentas de aprendizado de máquina podem detectar e classificar anomalias quase instantaneamente, enquanto um humano pode levar alguns minutos. Mesmo que essa economia de tempo seja apenas alguns segundos, ela pode fazer uma diferença considerável ao lidar com ameaças cibernéticas.
Ferramentas de UEBA frequentemente conseguem detectar comportamentos suspeitos antes que uma conta ou dispositivo invadido cause algum dano real. Ao identificar e isolar ameaças mais cedo, elas podem reduzir drasticamente o impacto de um ataque. A IBM descobriu que reduzir os tempos de resposta a violações de dados economiza em média US$ 1,12 milhão para as organizações.
Versatilidade
A UEBA também é versátil em comparação com ferramentas de segurança similares. Algumas organizações utilizam análise de comportamento do usuário (UBA), que oferece benefícios semelhantes, mas apenas analisa a atividade do usuário. Ao incluir também entidades, a UEBA expande suas capacidades de detecção para ataques de IoT e outras violações de hardware, ajudando a prevenir uma gama mais ampla de incidentes.
Ferramentas de aprendizado de máquina como a UEBA também são mais versáteis do que detecção de anomalias baseada em regras. Modelos de IA podem se adaptar a situações em mudança e levar em conta diferenças situacionais, o que sistemas baseados em regras não podem fazer. Essa flexibilidade é vital para organizações de saúde, já que o atendimento remoto cresceu 38 vezes em relação aos níveis pré-COVID, o que significa que mais profissionais de saúde podem acessar sistemas de locais diferentes.
Casos de Uso da UEBA na Área da Saúde
Esses benefícios são impressionantes, mas quanto as empresas médicas os experimentam depende de como elas aplicam essa tecnologia. Com esse espírito, aqui estão os cinco melhores casos de uso de análise de comportamento de usuários e entidades na área da saúde.
1. Automatização da Gestão de Riscos
A automatização da gestão de riscos é um dos casos de uso de UEBA mais benéficos para organizações de saúde. O monitoramento de TI é crucial nessa indústria, mas muitas empresas precisam de mais tempo ou pessoal para gerenciá-lo manualmente. O talento em cibersegurança enfrenta uma lacuna de habilidades em todos os setores, e mais de 70% dos profissionais de saúde dizem que já trabalham mais horas por causa dos registros eletrônicos de saúde (EHRs).
A UEBA reduz esse fardo ao lidar com a detecção de ameaças de rede sem entrada manual. Os hospitais não precisam de grandes equipes de segurança para monitorar seus sistemas 24 horas por dia, 7 dias por semana, porque a IA fará isso por eles.
Devido à precisão e eficiência da UEBA, a equipe médica pode usar os sistemas eletrônicos de forma mais eficiente. Haverá menos verificações de autenticação ou interrupções devido a falsos positivos, ajudando a reduzir o fardo dos EHRs. Essas economias de tempo melhoram tanto a cibersegurança quanto o atendimento ao paciente.
2. Detecção de Violações de EHRs
A UEBA possui muitos casos de uso específicos vantajosos sob o guarda-chuva da automatização. Um dos mais relevantes para organizações de saúde é a detecção e resposta a violações em sistemas de EHR.
Os registros eletrônicos facilitam muito o gerenciamento dos dados dos pacientes, mas também introduzem riscos significativos de segurança. Houve mais de 700 violações de registros de saúde com 500 registros ou mais apenas em 2022, com uma média de quase duas violações por dia. Dado o caráter comum e grave desse problema, a UEBA é uma ferramenta indispensável.
A UEBA pode reconhecer quando um aplicativo ou conta está acessando uma quantidade incomum de registros ou interagindo com eles de forma atípica. Ela pode então bloquear o usuário ou entidade em questão antes que ele possa excluir, baixar ou compartilhar esses arquivos, impedindo uma violação.
3. Parando Ataques de Ransomware
A prevenção de ransomware é outro caso de uso líder da UEBA na área de saúde. O aumento do ransomware como serviço tornou esses ataques cada vez mais comuns, e a indústria médica é um alvo principal.
Os ataques de ransomware contra organizações de saúde mais que dobraram entre 2016 e 2021. Parar esses incidentes precocemente é fundamental para minimizar danos e proteger a privacidade dos pacientes. A UEBA oferece essa velocidade.
Antes que o ransomware possa roubar ou bloquear qualquer arquivo, ele precisa acessar todos eles. No entanto, a UEBA perceberá quando um programa desconhecido estiver tentando acessar uma grande quantidade de dados. Ela pode então restringir o acesso e isolar o arquivo, conta ou dispositivo a partir do qual o ransomware se espalha antes que ele possa criptografar qualquer coisa. Dessa forma, os hospitais podem prevenir ransomware antes de perder qualquer informação sensível.
4. Prevenindo Ameaças Internas
A UEBA também é uma ferramenta valiosa para lidar com ameaças internas, que são particularmente comuns na área de saúde. Na verdade, erros internos são responsáveis por mais do que o dobro de registros médicos violados em comparação com atividades maliciosas. Por detectar todas as anomalias – não apenas as de outsiders – a UEBA pode ajudar a encontrar e prevenir esses erros.
Se um médico, enfermeiro ou outro membro da equipe tentasse acessar algo que normalmente não precisaria, a UEBA sinalizaria como suspeito. Se fosse apenas um acidente, essa interrupção chamaria a atenção do funcionário, permitindo que ele visse e corrigisse o erro; se fosse um insider malicioso, a UEBA impediria que ele abusasse de seus privilégios.
A UEBA pode detectar mais do que apenas atividades de acesso incomuns. Ela também pode identificar e impedir ações como compartilhamento de credenciais ou tentativas de enviar arquivos para usuários não autorizados. Dessa forma, ela pode evitar que os funcionários caiam em tentativas de phishing, que são responsáveis pela maioria das ameaças internas.
5. Protegendo os Pontos Finais de IoT
À medida que a adoção da IoT na área de saúde cresce, a segurança da IoT se torna um caso de uso cada vez mais vantajoso para a UEBA. A IoT está fora do escopo dos casos de uso tradicionais de análise de comportamento do usuário, porque os sistemas UBA não levam em conta os dispositivos, apenas as pessoas. Em contraste, a UEBA inclui pontos finais, para que possa abordar preocupações relacionadas à IoT.
Assim como a UEBA detecta comportamento irregular em contas de usuário, ela pode detectar conexões ou tentativas de acesso incomuns de dispositivos IoT. Consequentemente, ela pode impedir que hackers usem um dispositivo inteligente com baixa segurança embutida como uma porta de entrada para sistemas e dados mais sensíveis.
Parar esse movimento lateral é crucial, pois os dispositivos IoT geralmente têm segurança fraca, e os hospitais os utilizam em grande quantidade. Mais da metade de todos os dispositivos médicos IoT também apresentam vulnerabilidades críticas conhecidas, portanto, melhorar a segurança da IoT é essencial para a indústria.
A Análise Comportamental é uma Necessidade para a Área de Saúde
Esses casos de uso da UEBA são apenas a ponta do iceberg do que essa tecnologia pode fazer pelas organizações médicas. À medida que a adoção de EHR e a cibercriminalidade aumentam, capitalizar essas aplicações se torna ainda mais importante.
A indústria de saúde deve levar a cibercriminalidade a sério. Os sistemas de análise comportamental de usuários e entidades são algumas das ferramentas mais eficazes para esse objetivo.
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