Внутренние угрозы ИБ: зачем бизнесу анализ поведения сотрудников

Когда речь заходит о безопасности данных в ИТ-инфраструктуре компании, чаще всего подразумевается внешний нарушитель — злоумышленник, который взламывает локальную сеть и получает доступ к внутренним сервисам с коммерчески чувствительной информацией. При этом значительно реже учитывается другой сценарий: компрометация данных без внешнего проникновения, за счет действий собственных сотрудников.

На практике для выявления подобных рисков компании используют различные классы решений, ориентированных на контроль активности персонала. Однако во многих случаях им не хватает ключевого элемента — оперативной оценки того, являются ли действия сотрудника легитимными в конкретном контексте. Именно эта задача остается наиболее сложной при классическом подходе к мониторингу.

В ответ на этот запрос все чаще используются системы анализа поведения пользователей, построенные на базе машинного обучения. Такой подход позволяет перейти от формального контроля на основании правил к анализу поведенческих паттернов. В частности, применяются ML-модели без агентов, что снижает нагрузку на инфраструктуру и позволяет работать напрямую с логами ключевых корпоративных систем.

Принципиальное отличие ML-подхода от rule-based решений заключается в отказе от жестко заданных правил. Практика показывает, что правила быстро устаревают, не учитывают контекст и либо «молчат», либо, наоборот, массово генерируют ложные срабатывания. Модели машинного обучения позволяют точнее выявлять аномалии и адаптироваться к изменениям поведения пользователей со временем.

Такие системы способны выявлять нетипичные сценарии: доступ к внутренним ресурсам в нерабочее время, входы из непривычных для сотрудника локаций, активный просмотр разделов внутренних порталов, массовые выгрузки данных. На основе накопленных данных формируется индивидуальный профиль «нормального» поведения пользователя, который используется для детекции аномалий и может корректироваться по мере изменения рабочих процессов. Дополнительно применяется корпоративный профиль подразделения, отражающий типичную активность группы сотрудников. Логично, что SQL-запросы к базе данных в исполнении дата-аналитика выглядят ожидаемо, тогда как аналогичная активность со стороны бухгалтера требует дополнительного внимания.

Отдельной проблемой остаются ложноположительные срабатывания. При некорректном обучении или настройке модели служба ИБ сталкивается с потоком алертов, не несущих практической ценности и затрудняющих реагирование на реальные инциденты. Среди типичных примеров можно выделить сотрудников, которые большую часть времени работают на стороне заказчика и редко обращаются к внутренним ресурсам компании, либо распределенные команды, использующие удаленный доступ из разных регионов и стран. В таких случаях отсутствие корректной настройки контекста приводит к искажению картины риска.

Корректно обученная система мониторинга позволяет перейти от абстрактного сигнала «что-то произошло» к осмысленным уведомлениям с пояснением причин срабатывания. Это упрощает анализ инцидента, снижает нагрузку на администраторов и ускоряет принятие решений. Дополнительные механизмы оповещения позволяют поддерживать контроль без постоянного ручного анализа интерфейса.

Именно так сегодня выстраивается подход к мониторингу пользовательской активности в рамках задач информационной безопасности. Расширение поведенческой аналитики в смежные области, включая HR-мониторинг и анализ лояльности, рассматривается как перспективное направление, однако требует отдельного обсуждения с учетом этических и регуляторных аспектов.