Pendahuluan

Ancaman siber saat ini semakin canggih dan sulit dideteksi. Serangan tidak lagi hanya datang dari luar, tapi juga bisa berasal dari dalam organisasi sendiri — misalnya karyawan yang menyalahgunakan akses atau perangkat yang terinfeksi tanpa disadari.

Sistem keamanan tradisional seperti firewall atau antivirus sering kali tidak mampu mengenali ancaman semacam ini, karena mereka hanya mendeteksi pola serangan yang sudah dikenal.
Untuk menghadapi tantangan baru ini, muncullah User and Entity Behavior Analytics (UEBA) — teknologi berbasis AI yang dapat memahami pola perilaku pengguna dan sistem untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan lebih cepat.

Apa Itu UEBA?

UEBA (User and Entity Behavior Analytics) adalah sistem keamanan yang menganalisis perilaku pengguna dan entitas seperti komputer, server, atau aplikasi untuk menemukan kejanggalan.

Berbeda dengan sistem tradisional yang mencari tanda-tanda serangan tertentu, UEBA fokus pada perubahan perilaku. Misalnya, jika seorang karyawan biasanya login pukul 9 pagi tapi tiba-tiba melakukan login pukul 2 dini hari dari lokasi lain, sistem UEBA akan menandainya sebagai aktivitas mencurigakan.

Tujuannya bukan hanya mendeteksi serangan dari luar, tapi juga mengenali ancaman internal, kebocoran data, atau penyalahgunaan akses.

Bagaimana UEBA Bekerja

Cara kerja UEBA bisa disederhanakan menjadi beberapa tahap utama:

  1. Mengumpulkan data:
    UEBA mengumpulkan data aktivitas pengguna dari berbagai sumber, seperti log login, email, aplikasi, atau perangkat jaringan.

  2. Mempelajari perilaku normal:
    Dengan bantuan AI, sistem mempelajari kebiasaan pengguna dan entitas, misalnya jam kerja biasa, aplikasi yang sering digunakan, dan pola akses data.

  3. Mendeteksi anomali:
    Ketika terjadi aktivitas yang tidak sesuai kebiasaan, sistem akan menandainya sebagai anomali dan memberi peringatan.

  4. Memberi skor risiko:
    Setiap anomali akan diberi skor risiko agar tim keamanan bisa memprioritaskan kasus yang paling berbahaya.

  5. Integrasi dengan sistem lain:
    Hasil analisis dari UEBA dapat diteruskan ke sistem SIEM atau tim SOC untuk ditindaklanjuti secara otomatis.

Manfaat UEBA dalam Keamanan Siber

Teknologi ini membawa banyak keuntungan bagi organisasi, di antaranya:

  • Mendeteksi ancaman dari dalam (insider threat) — seperti karyawan yang mengunduh data rahasia.

  • Menemukan serangan baru (zero-day attack) — meski belum ada tanda tangan atau pola yang dikenal.

  • Mengurangi alarm palsu (false positive) karena sistem memahami perilaku normal pengguna.

  • Meningkatkan efisiensi tim keamanan dengan memberikan peringatan yang lebih relevan.

  • Menambah lapisan pertahanan di samping sistem seperti SIEM, IDS, atau firewall.

Contoh Penerapan UEBA

Beberapa contoh nyata menunjukkan seberapa efektif UEBA dalam mencegah insiden siber:

  1. Perusahaan keuangan: Sistem UEBA mendeteksi seorang pegawai yang mengunduh data nasabah dalam jumlah besar di luar jam kerja. Setelah diperiksa, ternyata ia berencana menjual data tersebut.

  2. Serangan ransomware: UEBA menemukan pola akses file yang tidak biasa di beberapa komputer sebelum ransomware aktif, sehingga tim keamanan bisa menghentikannya lebih awal.

  3. Login mencurigakan: UEBA memberi peringatan ketika seorang manajer melakukan login dari dua negara berbeda dalam waktu singkat, yang akhirnya terbukti sebagai upaya pencurian akun.

Tantangan dalam Menerapkan UEBA

Meski menjanjikan, penerapan UEBA tidak lepas dari tantangan, seperti:

  • Membutuhkan data yang besar dan berkualitas agar model AI bisa belajar dengan benar.

  • Integrasi sistem lama kadang sulit dilakukan tanpa dukungan teknis tambahan.

  • Hasil analisis butuh interpretasi manusia, karena tidak semua anomali berarti ancaman.

  • Biaya implementasi yang cukup tinggi, terutama bagi organisasi kecil.

Strategi Efektif Menerapkan UEBA

Agar penerapan UEBA berhasil dan efisien, beberapa langkah berikut bisa dilakukan:

  1. Mulai dari skala kecil, misalnya fokus mendeteksi login aneh atau akses data besar.

  2. Integrasikan dengan SIEM dan SOAR, agar bisa melakukan respon otomatis.

  3. Latih tim SOC, supaya bisa membaca dan menindaklanjuti laporan dari UEBA dengan cepat.

  4. Evaluasi rutin, karena pola perilaku pengguna selalu berubah seiring waktu.

Kesimpulan

UEBA adalah pilar baru keamanan siber berbasis AI yang mampu mendeteksi ancaman melalui analisis perilaku, bukan sekadar pola serangan yang dikenal.
Dengan pendekatan ini, organisasi bisa mendeteksi ancaman lebih dini, meminimalkan risiko kebocoran data, dan memperkuat pertahanan siber mereka secara proaktif.

Di masa depan, keamanan siber tidak hanya soal memblokir serangan, tapi juga memahami perilaku sebelum serangan terjadi — dan itulah kekuatan utama dari UEBA.

Related Posts: