組織がGDPR、HIPAA、PCI-DSSなどの厳格な法的要件へのさらなる準拠を求め、より高いデータ保護とプライバシーが求められる中、堅牢なセキュリティ保護への需要が高まっています。ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）は、不審な活動を防止・検知し、あらゆる時点で機密情報を保護する機能を備えているため、企業がこうした規制に対応する上で特に有用です。さらにUEBAは、脅威の防止と軽減を兼ね備えたコンプライアンス機能を提供するため、法令遵守を維持し、情報セキュリティの課題に先手を打つことを望む組織にとって絶対に不可欠な存在です。本レポートによれば、UEBAの導入は2024年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）40.5%で増加すると予測されており、新たな脅威から企業を保護し、規制やサイバーリスクに先んじる上でUEBAの役割が拡大していることを示しています。
現代のサイバーセキュリティにおけるUEBAの重要性は過言ではありません。したがって、効果的な導入のためにはその側面を理解することが不可欠です。本稿ではUEBAの定義を解説し、UEBA分析、その利点、UBAやSIEMといった他のサイバーセキュリティツールと比較した付加価値について包括的に概説します。さらに、UEBA導入のベストプラクティス、課題、最も効果的なユースケースについても提示します。
ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）とは？
ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）は、機械学習の力を活用してネットワーク内のユーザーやデバイスの行動における異常を発見する堅牢なサイバーセキュリティソリューションです。行動のベースラインを設定し、そのベースラインからの逸脱を特定することで、UEBAは内部者脅威や侵害されたデバイスなどの高度な攻撃を検出できます。静的なルールベースのシステムとは対照的にベースのシステムとは異なり、UEBAは自己学習システムであり、ユーザー行動の進化に合わせて継続的に適応します。これにより、高度な持続的脅威（APT）に対して特に効果を発揮します。gt;に対して特に効果的です。
セキュリティ課題が増大する中、セキュリティ責任者の98%が既にセキュリティツールの統合を進めているか、統合を計画しています。これにより、UEBAのような動的ソリューションは現代のサイバーセキュリティフレームワークに不可欠なものとなっています。この移行は、複雑なIT環境全体における攻撃に対するセキュリティ強化において、UEBAが果たす重要な役割を示しています。
ユーザー・エンティティ行動分析（UEBA）の必要性
サイバー脅威が高度化する中、ルールベースのメカニズムや境界防御といった従来のセキュリティ対策では、増大する脅威に対する安全性を保証できなくなっています。理想的な解決策として台頭したUEBAは、ネットワーク内のユーザーやエンティティの行動・挙動に焦点を当てることで、この隙間を埋めます。現代の組織にとってUEBAが不可欠な理由を詳細に理解しましょう：
- 内部脅威の検知： 内部脅威 は、アクセス権を持つ従業員や契約者がその特権を悪用する可能性があるため、組織が直面するセキュリティ分野における最も困難な課題の一つです。UEBAは行動を長期的に監視し、異常な動きがあった場合に通知します。例えば、許可されていない機密データにアクセスした場合、重大な損害が発生する前に潜在的な内部脅威を検知できます。
- 高度持続的脅威（APT）の軽減： APTは、サイバー犯罪者がネットワークに潜入し、長期間検出されないまま活動するステルス型の持続的攻撃です。従来のツールでは、手遅れになるまでこうした脅威を検知できない可能性があります。UEBAの行動分析は、微細で持続的な逸脱を検知し、こうした高度な攻撃に対する早期警告を提供します。
- データ流出防止：偶発的および意図的なデータ流出は依然として最も重大なビジネス上の懸念事項の一つです。UEBAは、例えばある従業員が機密とラベル付けされたファイルを異常に大量にダウンロードするといった、極めて異常なデータアクセスや転送の習慣を指摘できます。これは侵害の試みを示唆する可能性があります。この場合、早期検知により組織は迅速に対応し、データ損失を軽減できます。
- 誤検知の削減：誤検知はセキュリティチームに時間とリソースの浪費をもたらします。UEBAは行動基準を微調整し、誤警報を削減します。AIを活用することで各異常行動にリスクスコアを付与し、高リスク活動のみが注意喚起される仕組みを実現します。
- 規制コンプライアンスの強化: 規制コンプライアンスは、機密データを扱うあらゆる組織にとって極めて重要です。UEBAが重要システムやデータへの全アクセスを監視・記録する機能は、ユーザーとエンティティの相互作用に関する詳細な記録を通じてコンプライアンス要件の一部を満たすのに役立ち、GDPRやHIPAAなどのコンプライアンス要件をサポートします。
比較：UEBA vs UBA vs SIEM
UEBAの利点を詳細に理解するためには、ユーザー行動分析（UBA）やセキュリティ情報イベント管理（SIEM）といった類似ツールとの比較が有効です。これらのソリューションには共通点もありますが、サイバーセキュリティにおける目的は異なります。そこで、主要機能の比較を通じて各ソリューションを詳しく見ていきましょう。lt;/p>
UEBA vs UBA
| 機能 | UEBA | UBA |
|---|---|---|
| 適用範囲 | ユーザーとエンティティ（デバイス、サーバー、アプリケーション）の両方の行動を監視 | ユーザー行動のみに焦点を当てる |
| 検知方法 | 機械学習によりユーザーとデバイスを横断した複雑な長期脅威を検知 | 事前定義されたルールを使用してユーザーのアクセスと活動パターンを追跡 |
| 異常検知の焦点 | ユーザーとデバイスの両方の行動における逸脱を識別し、内部脅威を検出します。 | 不正なユーザー活動の特定に焦点を当てます。 |
| 脅威範囲 | 内部脅威、APT、データ流出、デバイスの異常を検出 | 主にユーザーの行動とアクセス異常を監視 |
| 自動化 | 継続的な学習と適応のためにベースラインを自動調整 | 適応能力が限定された静的ルールを使用 |
UBAが一般的にユーザーのみに焦点を当てるのに対し、UEBAはユーザーに加えてIoTデバイス、サーバー、アプリケーションなどのエンティティを監視する進化形です。広義では、これによりUEBAは異常なデバイス動作から生じる脅威よりも広い範囲で脅威を検出できます。UBAはユーザーの行動異常の追跡にさらに拡張しますが、UEBAが導入した広範なエンティティ監視は対象外です。UEBAでは、機械学習を活用することで、行動のベースラインを継続的に精緻化し、時間の経過に伴う新たなパターンに適応させることが可能です。対照的に、UBAは本質的に静的な事前定義ルールに依存する傾向が強いです。
UEBA vs SIEM
| 機能 | UEBA | SIEM |
|---|---|---|
| 焦点 | ユーザーとデバイスの両方の行動異常を監視 | イベントログを集約・相関分析し、リアルタイム脅威検知を実現 |
| データ収集 | ユーザーとデバイスから行動データを収集し、基準値を確立 | ネットワークデバイス、サーバー、アプリケーションからイベントログを収集 |
| アラートメカニズム | 割り当てられたリスクスコアに基づく行動の逸脱に関するアラートを提供します | イベントの相関関係と事前定義されたルールに基づいてアラートを生成します |
| ユースケース | インサイダー脅威、特権の悪用、高度な攻撃の検出に最適 | コンプライアンス監視、フォレンジック分析、リアルタイム脅威アラートに適しています |
| 統合 | SIEM、インシデント対応システム、脅威インテリジェンスプラットフォームとの連携 | ファイアウォール、アンチウイルスツール、ログ管理システムとの連携 |
SIEMシステムの本質は、セキュリティイベントログを可能な限りリアルタイムに近い状態で集約・相関分析することにあります。これによりセキュリティインシデントの全体像を把握し、コンプライアンスを確保します。しかし、SIEMは通常、ルールベースおよびログ駆動型の検知アプローチに本質的に重点を置いているため、より複雑で変化する脅威への適応性が低いという課題があります。例えば、UEBA（ユーザーおよびエンドポイント行動分析）は、機械学習を用いて行動モデルを継続的に再構築することで、内部者攻撃などのより巧妙な脅威を検出するために、ユーザーとデバイスの行動監視に特化しています。
SIEMはコンプライアンス管理や単発イベントのリアルタイムアラートに非常に優れていますが、APTや内部者攻撃のような複雑な脅威に対しては効果が低い場合があります。UEBAはより深い行動分析を提供することでSIEMの弱点を補完し、この相乗効果により両ツールは非常に効果的に連携します。SIEMがイベントベースの検知とコンプライアンス対応を担う一方、UEBAは継続的な行動監視を通じて脅威を検知します。つまり、両者を組み合わせることで強固なサイバーセキュリティ体制を構築できるのです。
ユーザー・エンティティ行動分析（UEBA）の仕組みとは？
UEBAは、組織内で設定された標準化された行動パターンからの逸脱を検知するため、ユーザーとエンティティの活動を継続的に監視・解釈します。深層アルゴリズムを用いた機械学習により変化するパターンに対応し、微細な脅威や新興脅威も蓄積する前に確実に検知します。
UEBA分析の仕組みは以下の通りです：
- マルチソースデータ：UEBAは、VPNログ、ファイアウォールデータ、エンドポイントセキュリティソリューション、クラウドアプリケーションなど、あらゆる種類のソースからデータを収集します。ユーザーによる活動やデバイスの相互作用を追跡する包括的なアプローチを採用し、ネットワーク全体の可視性を提供します。
- 行動ベースラインの構築: UEBAはまずデータを収集し、機械学習アルゴリズムを活用してユーザーやエンティティの正常な行動パターンを確立します。このベースラインは常に変化し、行動の変化に応じて継続的に進化します。システムは新たな正常な活動を自己学習します。
- 異常検知:UEBAは設定された基準値に対し、リアルタイムで活動を継続的に監視します。著しい逸脱を検知した場合、即座にフラグを立てます。例としては、不自然な時間帯でのシステム操作や、未知のIPアドレスとの通信を行うデバイスなどが挙げられます。&
- リスクスコアリング: UEBAは検知した異常を深刻度順にリスクスコアで表示します。これによりセキュリティチームは、深刻でない異常行為に気を取られることなく、高リスク活動への対応に集中できます。このスコアリング機構により、脅威検知の効率が大幅に向上します。
- リアルタイムアラートと自動対応： 高リスク行動をシステムが識別すると、リアルタイムでアラートが生成されます。アカウントのロックダウンやネットワークからのデバイス隔離など、脅威を即時封じ込める自動対応がシステム自身によってトリガーされる場合もあります。
UEBA（ユーザーおよびエンティティ行動分析）の利点
UEBA導入による利点は脅威検知にとどまらず、リアルタイム監視と行動分析を通じた組織のセキュリティ強化にも及びます。
進化する行動に適応することで、UEBAは継続的な保護を保証し、高度化するサイバー脅威に先んじるために組織が競って導入しようとする現代の必須ツールとなっています。
以下に、現代組織にとって不可欠なUEBAの主な利点を示します：&
内部脅威の検知能力向上：最も検知が困難な内部脅威は、組織が既にシステムへの正当なアクセス権を持つ個人に晒されるケースです。内部脅威は、組織が既にシステムへの正当なアクセス権を持つ個人に晒されるケースであり、最も検知が困難な脅威です。UEBAは、組織が内部関係者による潜在的な脅威を発見し対応するために必要な、ユーザー行動に関する比類のない洞察を提供します。 ユーザー・エンティティ行動分析（UEBA）の課題
UEBAでは多様な環境からの膨大なデータセットを収集・分析する必要があるため、データ管理が非常に負担になる可能性があります。UEBAは多くの利点をもたらしますが、その導入には企業が備えておくべき課題も存在します：
- 初期投資コストの高さ：UEBAソリューションの導入には、特に小規模組織において多額の初期投資コストが必要です。これにはソフトウェア費用自体、他システムとの統合、スタッフのトレーニングが含まれます。ただし、複雑な環境を持つ大企業の場合、長期的な投資利益率（ROI）が初期費用を相殺することが多いです。
- データ管理の複雑さ： UEBAシステムは多種多様なソースから膨大な量のデータを生成します。専任のセキュリティチームがなければ、企業はこのデータを管理し理解するのに苦労するでしょう。UEBAが提供する分析機能を最大限に活用するには、適切なツールと専門的なトレーニングが必要です。
- レガシーシステムとの統合: 旧式またはレガシーシステムを使用している企業では、UEBAの統合がより困難になる可能性があります。一般的に、こうしたレガシーインフラはUEBA向けに開発された最新ツールと互換性がなく、大規模な更新や再構成が必要となる場合があります。これにより導入にかかる時間とコストが確実に増加します。
- 継続的なメンテナンス要件: UEBAシステムの有効性を維持するには定期的な更新が不可欠です。機械学習アルゴリズムは新たな行動パターンや進化し続ける脅威に対応するため、絶えず微調整が必要です。ソフトウェアを定期的に更新するには、専用のITリソースが求められます。
- 単独ソリューションではなく補完ツール： UEBAは強力なツールですが、より広範なセキュリティフレームワーク内の他のツールと統合することで、その効果はさらに高まります。例えば、内部脅威と外部脅威の両方に対する包括的な防御を実現するには、SIEMやエンドポイントセキュリティソリューションなど、他のツールとの統合が不可欠です。
ユーザー・エンティティ行動分析のベストプラクティス
企業がUEBAの利点を最大限に活用するには、導入時にいくつかのベストプラクティスに従うことが不可欠です。これらの実践により、システムが効率的に動作し、全体的なセキュリティアーキテクチャに適切に統合されます。
- 他のセキュリティツールとの統合: UEBAは、SIEMやDLPなどの他のセキュリティツールと並行して導入することで、UEBAは最大の効果を発揮します。この多層的なメカニズムにより、イベントログデータに行動分析が追加され、セキュリティ体制が強化されます。その結果、脅威の検出がより包括的になり、リスクの低減が確実になります。
- リスクスコアのカスタマイズ： 組織ごとにセキュリティニーズは異なるため、UEBA のリスクスコアはそれらのニーズに応じて調整する必要があります。ビジネス上最も重要な領域に焦点を当てるようシステムを調整することで、最も深刻な脅威が即座の対応のためにエスカレーションされ、低レベルのアラートによってセキュリティチームの注意が散漫になる可能性を低減します。
- セキュリティチームの分析活用トレーニング：UEBA分析の活用は複雑な場合があり、提供されるデータを理解できるようセキュリティチームを適切にトレーニングすることが重要です。定期的なワークショップやトレーニングセッションにより、スタッフがシステムを効果的に活用できるようになり、潜在的な脅威への迅速な対応と情報に基づいた意思決定が可能になります。
- リアルタイムアラートと対応の活用：高リスクな異常が発生した際には、UEBAのリアルタイムアラートを有効化すべきです。さらに強化された保護のためには、システムが人間の介入を待たずに即時対応する自動応答を設定できます。例えば、侵害発生時のアカウントロックや、強化された検証プロトコルの適用などが挙げられます。
- システムの定期的な更新:機械学習ソリューションと同様に、UEBAも定期的な更新と微調整が必要です。セキュリティチームはシステムアルゴリズムを頻繁に更新し、新たな脅威が現場に現れた際に適切に対処できる態勢を整えなければなりません。定期的なシステムチェックと更新は、持続的な成功をもたらす上で極めて重要です。
ユーザーおよびエンティティ行動分析のユースケース
その汎用性により、UEBAは多くの分野で活用範囲を拡大し、多様なサイバーセキュリティ上の懸念に対処できます。これにより内部脅威検知の能力がさらに拡張され、データ保護が最優先される金融業界をはじめとする分野で非常に効果を発揮します。以下に、UEBAが極めて有用であることが証明されている一般的なユースケースをいくつか紹介します：&
- 横方向攻撃の検知： UEBAは、侵入に成功した攻撃者がシステム内を横方向に移動し、ネットワーク内に侵入経路を構築する横方向攻撃を検知します。ネットワーク全体の行動分析を通じて、ユーザーが通常使用しないシステムやデータとの異常なやり取りを発見します。早期検知により攻撃者がさらなる権限を取得して被害を拡大する前に阻止できるため、被害拡大を防止します。
- トロイの木馬化アカウント検知: UEBAは、侵入者が有効なユーザーアカウントを侵害し、トロイの木馬として悪用したタイミングを特定します。アカウントの現在の行動を確立された基準と照合し、これまでアクセスしたことのないシステムへのアクセス、大量のデータダウンロード、またはアカウントが使用されたことのない時間帯での使用といった逸脱を検出します。この予防的検知により、長期的な不正利用を防止します。
- アカウント共有ポリシー違反:多くの組織でアカウント共有がポリシー違反となる理由は、セキュリティ上の懸念にあります。ここでUEBAが活躍します：地理的に離れた場所からの同時ログインや異常な活動パターンを特定します。こうした警告サインはユーザー間のアカウント共有を示しており、ポリシー違反であるだけでなく、不正アクセスや悪用のリスクを高めます。
- データ流出の防止:データ流出は取得時にほとんど検知されませんが、UEBAは通常のデータアクセス・転送行動からの逸脱を検知できます。UEBAは全ユーザーについて通常のデータ活動プロファイルを構築し、未知の外部宛先への大規模ファイル転送などの異常をフラグ付けします。早期検知により、不正なデータ漏洩や重要データのセキュリティ侵害を防止できます。
- 特権アカウントの悪用防止: 特権アカウントは重要システムへのアクセス権限を持つため、悪用の標的となりやすい。UEBAは特権アカウントを継続的に監視し、機密データへのアクセスや不自然な時間帯の変更など、通常の権限範囲外の行動を検知します。異常が検出されると、侵害された特権アカウントや不正利用されたアカウントによる悪意のある行動を阻止できるアラートを生成します。
- サードパーティおよびサプライチェーン脅威の監視：多くの組織は複数のサードパーティベンダーにシステムへのアクセス権を付与しており、これが脆弱性を増大させます。UEBAは監視網を広げ、制限区域へのアクセス試行や機密データの流出など、侵害を示唆する可能性のある不審な行動として認識される活動を追跡します。これによりサプライチェーンの安全性を確保し、外部からの脅威を軽減します。
- 侵害検知：ユーザーアカウントが侵害された場合、UEBAは基準値からの異常行動を迅速に検知します。未知の場所からのログイン、勤務時間外の機密ファイルアクセス、不正な変更といった活動をフラグ付けします。これにより侵害されたアカウントのさらなる悪用を防止します。
これらのユースケースは、単純なアラートから高度な持続的脅威（APT）に至るまで、サイバーセキュリティにおける脅威検知と軽減を適切に行うためにUEBAが提供する価値の大きさを強調しており、あらゆる業界において不可欠なソリューションとなっています。
UEBAの事例
UEBAは、ネットワーク上のユーザーとデバイスの行動を継続的に監視することでサイバー脅威を検知・阻止します。設定された行動パターンの逸脱を特定することで、セキュリティ侵害の可能性を大規模な問題に発展するずっと前に発見できます。
UEBAがあらゆるサイバー脅威をいかに効果的に防止するかを示す具体例を以下に挙げます：
- 金融機関におけるデータ窃取防止：UEBAは、従業員が勤務時間外に大量の機密データにアクセスする行動異常を検知します。確立された行動パターンと比較し、異常を検知してアラートを発動。調査によりデータ窃取の意図が判明し、被害発生前に侵害を阻止する機会を提供。
- 医療分野における内部不正検知： UEBAは患者記録リポジトリへのアクセスを監視し、役割ベースの基準値と活動を比較します。特定の医療従事者が所属部門外のデータにアクセスし始めた場合、システムはその活動を異常としてフラグ付けします。こうした早期通知により、組織は調査を実施し内部不正を阻止できるのです。
- 製造業におけるブルートフォース攻撃の防止： UEBAは同一IPアドレスからのログイン失敗試行増加を監視します。これはブルートフォース攻撃の兆候です。システムはログイン行動を監視し、アカウントをロックアウトして重要資産への不正アクセスを防ぐ自動応答を実行します。
- ITシステムにおける特権アクセス乱用： 特権ユーザーが通常範囲を超えて機密システムやデータにアクセスする行為、特に不自然な時間帯でのアクセスが異常活動に該当します。UEBAは確立された行動基準値との比較により、こうした活動を不審なものとフラグ付けし、セキュリティチームが特権乱用を可能な限り特定し、重大な被害が発生する前に対処できるよう支援します。
- eコマースにおけるデータ流出： UEBAは各ユーザーの典型的なデータ転送パターンを追跡・比較します。典型的なパターンを持つ従業員が突然外部クラウドサービスへ大量のデータを転送し始めた場合、システムがこれを検知します。これにより企業は、顧客データの機密情報が流出する前に異常行動を検知し、情報を保護できます。
これらの事例は、UEBAが行動ベースライン設定、異常検知、継続的監視を活用し、様々な業界におけるサイバー脅威を軽減する方法を示しています。
組織に適したUEBAツールの選定
適切なUEBAツールの選択は、組織のサイバーセキュリティフレームワークへの統合成功に不可欠です。
現代のUEBAツールの主要機能に基づき、独自のセキュリティ要件を満たすために注目すべき重要な要素は以下の通りです：
- 既存システムとのシームレスな統合： UEBAツールは、現行プラットフォームの完全な可視化を実現するため、OS互換性とSaaS統合をサポートすべきです。SIEM、DLP、エンドポイントセキュリティシステムとの統合が重要です。優れたツールは多様なソースからのデータを監視し、IT環境の完全な保護を実現します。
- リアルタイム脅威監視と自動応答： ソリューションはリアルタイム監視を提供し、不審な活動発生時には即時アラートを発するべきです。即時自動応答にはアカウントロックダウンや同等の異常フラグ付けが含まれ、脆弱性の窓を縮小します。これによりセキュリティインシデントの潜在的被害を制限するだけでなく、タイムリーな介入が保証されます。
- 行動分析の性能： UEBAツールの効果性を左右する主要要素には、高度な機械学習とAI機能が挙げられる。ツールは行動基準値を継続的に更新・改善する機械学習アルゴリズムを備えるべきである。これによりシステムは新たな脅威に適応し、ネットワーク内の異常行動を効率的に検知する基盤を提供する。
- カスタマイズ可能なリスクスコアリングとデータプライバシー： 優れたUEBAソリューションは、カスタマイズ可能なリスクスコアリングを可能にするべきです。これにより、組織は特定のリスク許容度に基づいて、異なるタイプの行動や異常を優先順位付けできるようになります。さらに、ツールはユーザーデータの匿名化を通じてユーザープライバシーを維持し、機密性を保ちつつ包括的な脅威検出を可能にする必要があります。
- スケーラビリティ、柔軟性、および使いやすさ：理想的なUEBAツールは、ビジネスの成長をサポートし、新しいデバイスやプラットフォームの追加など、絶えず変化するIT環境に適応できる柔軟性を備え、ユーザーフレンドリーなグラフィカルインターフェースを持ち、ツールの効果を高め組織内での利用を拡大するためにインストールが容易であるべきです。
UEBAとXDRの統合
ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）と拡張検知・対応（XDR） を組み合わせることで、行動分析と包括的な脅威検知・対応を連携させた強靭なサイバーセキュリティソリューションが実現します。UEBAとXDRが連携してセキュリティを強化する仕組みは以下の通りです：
1.脅威の包括的な可視化
UEBAはユーザーとデバイスの行動を包括的に把握し、内部脅威、悪用された特権、ハッキングされたアカウントを示す可能性のある異常を認識します。UEBAとXDRを統合することで、組織はエンドポイント、クラウドシステム、サードパーティツールなど環境全体のセキュリティデータを統一的に把握でき、見逃しを防ぎます。SentinelOneのSingularity™XDRはこの統合タスクに最適であり、多様なソース（UEBAを含む）からのデータを処理し、イベントをリアルタイムで関連付けることで、企業全体での迅速な可視化を実現します。この統合アプローチにより、セキュリティチームは高度な脅威を迅速かつ正確に認識できます。
2. 行動分析とリアルタイム監視の高度な統合リアルタイム監視との連携
UEBAは標準化された行動ベースラインからの差異を特定する能力に優れ、標準システムでは見逃される可能性のある微妙な内部脅威や異常行動の検知を支援します。組織がXDRのリアルタイム脅威監視機能を活用することで、継続的な評価が可能となり、既知の脅威と新たな脅威の両方を検知できます。Storyline Active Response™ (STAR) 機能は、Singularity™ XDRのAI駆動型行動分析を活用し、イベントを自動関連付け、類似活動を結び付け、あらゆる熟練度のアナリストに実用的な洞察を提供します。
3. 異常への自動対応
UEBAとXDRの連携は、サイバーセキュリティプロセスの自動化を強化します。UEBAがユーザーやデバイスの行動に異常を検知すると、XDRが即座に対応を引き継ぎ、手動介入の必要性を低減します。例えば、ユーザーが異常な行動（機密情報へのアクセスや異常なネットワーク操作など——XDRは自動的にデバイスを隔離し、アカウントを保護、または不正な変更を元に戻すことができます。
SentinelOneのSingularity™ XDRはワンクリック自動修復機能を提供し、組織がセキュリティインシデントに即時対応し、脅威が拡大する前に軽減することを可能にします。UEBAをXDRに統合することで、組織のセキュリティ態勢ははるかにプロアクティブかつ自動化されたものになります。実際、UEBAの行動分析による洞察と、XDRが提供する深くて広範な脅威検知能力および迅速な対応能力を組み合わせることで生まれる相乗効果を分析することで、その完璧な例を見ることができます。これにより、企業全体にわたる保護が確保されます。
4. フォレンジックを伴う高度なインシデント調査
UEBAとXDRが連携することで、インシデント調査はより迅速かつ正確になります。UEBAが詳細な行動分析を提供する一方、XDRはネットワーク全体からのインシデント情報とこれを相関させます。この統合により、セキュリティチームは攻撃の痕跡を追跡し、脅威がネットワークに侵入した経路を特定し、関与した資産を迅速に特定できます。Singularity™ XDR’s Storyline テクノロジーは、手動分析を必要とせずにイベントデータを関連付け、攻撃ストーリーの再構築を自動化します。これにより調査プロセスが改善され、攻撃の展開過程をより一貫性のある形で把握できます。
5.拡張性と柔軟性の向上
UEBAとXDRを統合する重要な利点は、企業の成長に伴う拡張性の獲得です。UEBAの行動監視とXDRの広範なカバレッジを統合することで、組織がクラウドアプリケーション、IoTデバイス、リモートワーク環境を導入するにつれて、セキュリティ効率を維持します。SentinelOneのXDRソリューションにはSkylight機能が含まれており、サードパーティデータをUEBAワークフローと統合することで、大規模かつ複雑な環境においても包括的な脅威検知を実現します。この柔軟性により、大企業から中小企業まで、あらゆる規模の組織のニーズに応じた統合が可能です。
UEBAとXDRの組み合わせにより、組織はより自動化され、かつ予防的なセキュリティ戦略を享受できます。lt;a href="https://www.sentinelone.com/resources/singularity-xdr/">SentinelOne’s Singularity™ XDRはこの相乗効果の理想的な例であり、UEBAの行動分析とXDR’s extensive threat detection and rapid response capabilities, ensuring complete protection across the enterprise.
結論
結論として、ユーザーエンティティ行動分析（UEBA）は、組織における高度な持続的脅威（APT）の検知において非常に有効な手段であることが実証されています。これは機械学習を活用し、ユーザーと組織全体のエンティティの行動を分析することで、潜在的な内部脅威、アカウント乗っ取りの試み、高度な持続的脅威をより早期に検知することを可能にします。さらに、組織はUEBAをSentinelOneのSingularity™ XDRなどの高度なプラットフォームと統合することで、脅威検出能力の向上が期待できます。
進化するサイバー脅威から自社を保護しようとする企業にとって、UEBAの統合は選択肢ではなく、必須のサイバーセキュリティ対策と捉えるべきです。これにより、攻撃が内部・外部いずれから発生しても監視が可能となり、貴重な資産を保護するための自動的な対策時間が確保されます。ただし、決定を下す前には、利用可能な選択肢、その機能、そして自社のビジネスニーズを常に考慮することが望ましいでしょう。
"FAQs
UEBAは、確立された基準からの逸脱によって、ネットワーク内のユーザーおよびエンティティ（リソース、デバイス）の行動を監視します。内部者脅威、データ侵害、不正アクセス、異常なデータ転送、不規則なログインパターンなどの活動異常を発見することで、内部脅威やセキュリティリスクを検知します。ユーザー活動とデバイス動作の統合ビュー、正確な脅威検知、迅速なリスク軽減を提供します。
"UEBAの3つの柱は、ユーザー行動分析（User Behavior Analytics）、エンティティ行動分析（Entity Behavior Analytics）、機械学習（Machine Learning）です。これら3つが連携してエンドツーエンドのセキュリティを提供し、ネットワーク内の人的要素と機械的要素からの異常行動を明らかにします。これにより企業はユーザー、デバイス、アプリケーションを監視し、不審な行為を検知できます。
"UEBAはUser and Entity Behavior Analytics（ユーザーおよびエンティティ行動分析）の略称です。デバイスやアプリケーションを含む様々なユーザーやエンティティの行動パターンを監視し、セキュリティ脅威を示す可能性のある逸脱を特定する、高度なアルゴリズムを駆使したサイバーセキュリティソリューションです。
"UEBAは、機械学習、統計分析、パターンマッチングを用いてネットワーク上の活動を追跡します。これらの技術は、内部脅威、侵害されたアカウント、その他の高度な持続的脅威を示す可能性のあるベースライン行動からの差異を検出し、組織が攻撃を防ぐための迅速な対応を可能にします。
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