UEBA(ユーザー・エンティティ行動分析)

ユーザーやエンティティの正常な行動をベースライン化し、侵害や内部不正を示唆する統計的な逸脱を検出するセキュリティ分析手法。

UEBA は従来の UBA を拡張し、サーバー、サービスアカウント、IoT デバイス、アプリケーションといった非人間のエンティティについてもベースラインを構築します。プラットフォームは認証ログ、EDR テレメトリ、ネットワークフロー、SaaS イベントを取り込み、統計と機械学習を用いて各アイデンティティの「正常」を学習します。あり得ない場所からの同時ログイン、突発的な権限利用、異常なデータ持ち出しといった逸脱はリスクスコアとして算出され、SIEM や SOAR に連携されます。シグネチャ型では見落としがちな認証情報盗用、内部脅威、長期にわたる潜伏型攻撃の検知に有効です。