Análisis del comportamiento de usuarios y entidades Fundamentos para la seguridad moderna

La mayoría de las herramientas de seguridad vigilan las actividades nocivas conocidas, pero una proporción creciente de incidentes involucra abuso de información privilegiada o credenciales robadas donde la actividad parece legítima. User and Entity Behavior Analytics, a menudo llamado UEBA, aborda esa brecha aprendiendo qué es lo normal para cada usuario y entidad y haciendo surgir desviaciones. Aprenderá qué es lo que UEBA realmente monitorea, dónde encaja en la pila de seguridad más amplia y cómo el aprendizaje automático apoya la detección de anomalías sutiles.El curso se basa en conceptos ampliamente utilizados y señala los avances modernos que remodelan el campo. Lo que aprenderás: - Comprenda lo que UEBA monitorea, incluidos usuarios, cuentas de servicio, dispositivos y otras entidades - Reconocer la diferencia entre la detección basada en reglas y la detección de anomalías basada en el comportamiento - Explore las fuentes de datos utilizadas por UEBA, incluidos los registros de autenticación, acceso y actividad - Lea el flujo de trabajo típico desde la recopilación de eventos hasta el modelado de línea de base hasta la puntuación de anomalías - Identifique los casos de uso comunes, incluidas las amenazas internas, el compromiso de cuentas y la exfiltración de datos - Comprender los puntos de integración entre UEBA y SIEM, IAM y sistemas de prevención de pérdida de datos El curso comienza con la brecha que UEBA aborda, se mueve a través de sus fuentes de datos, modelado y casos de uso, y cierra con cómo se integra en un programa de seguridad más amplio.Los ejercicios escritos lo ayudan a conectar cada concepto con un contexto organizacional realista. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia en UEBA o aprendizaje automático, incluidos analistas de seguridad, administradores de TI y estudiantes de informática.No se necesitan requisitos previos.El curso es informativo, explica cada concepto tal como aparece y respeta las realidades de ejecutar sistemas de detección en entornos de producción.