Beste UEBA-Software: Top 5 Optionen im Jahr 2026

Was ist UEBA-Software?

Die UEBA-Software (User and Entity Behavior Analytics) ist eine Cybersicherheitslösung, die maschinelles Lernen und Verhaltensanalysen nutzt, um Bedrohungen, einschließlich Insider-Bedrohungen und Kontoübernahmen, zu erkennen, indem sie eine Basislinie des normalen Benutzer- und Entitätsverhaltens erstellt und anschließend Abweichungen kennzeichnet, die auf ein Risiko hinweisen.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören eine verbesserte Bedrohungserkennung, eine verringerte Alarmmüdigkeit durch risikobasierte Priorisierung und ein geringeres Organisationsrisiko durch die frühzeitige Erkennung sowohl bekannter als auch unbekannter Bedrohungen.

So funktioniert die UEBA-Software:

• Kontext und Storytelling: UEBA-Plattformen liefern oft Kontext und erstellen „Zeitleisten“ der Benutzeraktivitäten, um Sicherheitsteams zu helfen, Bedrohungen zu verstehen und zu artikulieren und so die Effizienz der Ermittlungen zu verbessern.
• Baseline-Erstellung: Die Software lernt und erstellt ein Profil des normalen Verhaltens einzelner Benutzer und Systemeinheiten (z. B. Geräte, Server).
• Datenerfassung und -analyse: Es sammelt und analysiert große Datenmengen aus verschiedenen Sicherheitsquellen, darunter Protokolle und Ereignisse.
• Anomalieerkennung: Es überwacht kontinuierlich die aktuellen Aktivitäten und vergleicht sie mit festgelegten Basiswerten, um verdächtige oder anomale Verhaltensweisen zu identifizieren.
• Priorisierung von Bedrohungen: Warnmeldungen werden bei Aktivitäten mit hohem Risiko ausgelöst, wodurch Fehlalarme reduziert werden und sich die Sicherheitsteams auf kritische Bedrohungen konzentrieren können.

Funktionsweise der UEBA-Software

Festlegung von Ausgangswerten

Die UEBA-Lösung muss zunächst Verhaltensbaselines für Benutzer und Entitäten festlegen. Diese Baselines werden durch die kontinuierliche Überwachung von Aktivitäten wie Anmeldezeiten, Dateizugriffen, Ressourcenverbrauch und Kommunikationsmustern während einer anfänglichen Lernphase ermittelt. Durch die Analyse dieser Aktionen erstellt das System ein Profil des typischen Verhaltens jedes Benutzers und Geräts in der Umgebung.

Sobald diese Basiswerte festgelegt sind, aktualisiert die Software sie regelmäßig, um normale Verhaltensänderungen, wie z. B. veränderte Aufgabenbereiche oder saisonale Schwankungen im Geschäftsbetrieb, zu berücksichtigen. Durch die Aktualisierung der Basiswerte erhöht UEBA die Erkennungsgenauigkeit und minimiert Fehlalarme. So wird sichergestellt, dass nur wirklich ungewöhnliche und riskante Aktivitäten eine Untersuchung oder ein Eingreifen des Sicherheitsteams auslösen.

Datenerfassung und -analyse

UEBA basiert auf der Erfassung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen im gesamten Unternehmen, darunter Systemprotokolle, Netzwerkverkehr, Authentifizierungsdatensätze und Aktivitäten von Cloud-Anwendungen. Diese Daten fließen in die zentrale Analyse-Engine ein und bilden die Grundlage für eine umfassende Verhaltensanalyse. Moderne UEBA-Lösungen lassen sich in SIEM-Plattformen (Security Information and Event Management) oder direkt in Endgeräte und Netzwerkgeräte integrieren, um maximale Transparenz zu gewährleisten.

Nach der Datenerfassung wendet die Analysekomponente Algorithmen an, die die Informationen sortieren, korrelieren und für die Verhaltensanalyse aufbereiten. Dank ausgefeilter Datenanalyse kann die Lösung Ereignisse über verschiedene Zeitpunkte, Abteilungen und Gerätetypen hinweg vergleichen und so subtile Muster oder Interaktionen aufdecken, die in einem einzelnen Datensatz möglicherweise nicht erkennbar wären.

Anomalieerkennung

Durch den Vergleich mit festgelegten Referenzwerten wertet das System kontinuierlich Live-Daten auf ungewöhnliche Aktivitätsmuster aus, wie beispielsweise Anmeldungen außerhalb der Geschäftszeiten, plötzliche Berechtigungsänderungen oder unerwartete Datenbewegungen. Diese Abweichungen werden als Anomalien gekennzeichnet und veranlassen weitere Untersuchungen durch die Sicherheitsteams.

Nicht alle Anomalien sind bösartig. Daher nutzen UEBA-Systeme statistische Modellierung und maschinelles Lernen, um die erkannten Anomalien zu klassifizieren und zu bewerten. Kontextfaktoren wie kürzliche Rollenwechsel oder Wartungsarbeiten werden berücksichtigt, um Störungen zu reduzieren und die Relevanz der Erkennung zu verbessern. Die Software optimiert ihre Anomalieerkennungsmodelle kontinuierlich, um echte Bedrohungen besser von harmlosen Ausreißern zu unterscheiden und so aussagekräftigere Warnmeldungen zu generieren.

Bedrohungspriorisierung

Nach der Erkennung von Anomalien weist UEBA jedem verdächtigen Ereignis eine Risikobewertung zu und priorisiert dabei diejenigen mit der größten Bedrohung. Diese Bewertung basiert auf verschiedenen Faktoren: der Art der Anomalie, der Kritikalität der betroffenen Assets und den potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft. Das Ergebnis ist eine Liste priorisierter Bedrohungen, die es Security Operations Centern (SOCs) ermöglicht, ihre Ressourcen auf die wichtigsten Risiken zu konzentrieren, anstatt eine Vielzahl von Warnmeldungen zu durchsuchen.

Durch die Korrelation von Vorfällen und die Analyse des historischen Kontextes können UEBA-Systeme auch den Verlauf komplexer Angriffe verfolgen. Priorisierungsmechanismen nutzen häufig künstliche Intelligenz, um Eskalationsmuster wie laterale Bewegungen und Rechteausweitung zu erkennen. Dieser Ansatz gewährleistet, dass kritische Ereignisse umgehend behandelt werden.

Kontext und Storytelling

UEBA verbessert die herkömmliche Alarmierung durch Kontextinformationen und die Erstellung von Vorfallsberichten, oft auch als „Storytelling“ bezeichnet. Anstatt isolierte Warnmeldungen zu versenden, korreliert die Software mehrere Ereignisse im Zeitverlauf, beispielsweise eine Reihe ungewöhnlicher Anmeldeversuche, gefolgt von Datenexfiltrationsversuchen, um eine Chronologie des Verhaltens von Bedrohungsakteuren zu erstellen. Dieser kontextbezogene Ansatz liefert Sicherheitsteams verwertbare Informationen und beschleunigt und optimiert so die Untersuchungen.

Diese Vorfallsberichte helfen, zwischen vereinzelten Anomalien und größeren, koordinierten Angriffen zu unterscheiden. Durch eine klare Darstellung, die die einzelnen Aktionen miteinander verknüpft, erhalten die Einsatzkräfte einen umfassenderen Überblick über die Angriffskette und verbessern so sowohl ihr Verständnis als auch ihre Reaktion auf Bedrohungen. Effektives Storytelling ermöglicht es Analysten, den Zeitaufwand für die manuelle Datenkorrelation zu reduzieren und Maßnahmen auf Basis des vollständigen Bedrohungsbildes zu priorisieren.

Bemerkenswerte UEBA-Software

1. Exabeam

Exabeam ist eine verhaltensanalytisch orientierte SIEM-Plattform mit fortschrittlichen UEBA-Funktionen zur Erkennung von Insiderbedrohungen, Missbrauch von Zugangsdaten und lateraler Bewegung in hybriden und Cloud-Umgebungen. Sie kombiniert skalierbare Datenerfassung, risikobasierte Analysen und Automatisierung, um Transparenz und Geschwindigkeit in Erkennungs- und Untersuchungsprozessen zu verbessern.

Allgemeine Merkmale:

•  Datenerfassung und -normalisierung: Sammelt und standardisiert Protokolle von Identitätssystemen, Endpunkten, Cloud-Anwendungen und Netzwerkgeräten für eine einheitliche Transparenz und Korrelation.
• Automatisierte Untersuchungszeitpläne: Erstellt kontextbezogene, chronologisch geordnete Darstellungen der Aktivitäten von Nutzern und Organisationen, um Untersuchungen zu beschleunigen und die manuelle Vorauswahl zu reduzieren.
• Integrierte Automatisierung: Nutzt SOAR-gesteuerte Playbooks zur Orchestrierung von Eindämmungs- und Abhilfemaßnahmen, wodurch die Arbeitsbelastung der Analysten und die Reaktionszeit reduziert werden.

UEBA-Funktionen:

• Peer-Group-Analyse: Vergleicht die Benutzeraktivität mit abteilungs- oder rollenbasierten Peer-Groups, um subtile Abweichungen aufzudecken, die auf kompromittierte oder böswillige Insider hinweisen.
• Verhaltensanalyse-Engine: Erstellt dynamische Baselines für Benutzer, Geräte und Servicekonten, um Anomalien wie Rechteausweitung, Datenexfiltration oder ungewöhnliche Zugriffsmuster zu erkennen.
• Risikobasierte Bewertung und Priorisierung: Weist Anomalien mithilfe kontextbezogener Signale gewichtete Risikobewertungen zu, sodass sich Analysten auf die relevantesten und wirkungsvollsten Bedrohungen konzentrieren können.
• Entitätskorrelation und Kontextbildung: Verknüpft verwandte Benutzer-, Endpunkt- und Netzwerkaktivitäten zu einer einzigen Verhaltensgeschichte für eine genauere Erkennung komplexer Bedrohungen.

2. Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel ist ein Cloud-natives SIEM-System, das sich in Multi-Cloud- und Multiplattform-Umgebungen skalieren lässt. Es kombiniert Analysen, Automatisierung und Bedrohungsinformationen für die Datenerfassung, Erkennung, Untersuchung, Bedrohungssuche und Reaktion über das Microsoft Defender-Portal.

Allgemeine Merkmale:

• Datenerfassung im großen Stil: Erfassen Sie Daten von Benutzern, Geräten, Apps und der Infrastruktur mithilfe von integrierten Konnektoren, CEF, Syslog oder REST-API-Integrationen.
• Normalisierung und Arbeitsmappen: Normalisieren Sie unterschiedliche Protokolle mit ASIM und nutzen Sie integrierte Arbeitsmappenvorlagen, um Erkenntnisse unmittelbar nach der Verbindung der Datenquellen zu visualisieren.
• Analyse und Vorfallgruppierung: Reduzieren Sie die Anzahl der Warnmeldungen mithilfe von Analyseregeln, die Signale korrelieren und Warnmeldungen zu genaueren Vorfällen gruppieren, um eine gezielte Triage zu ermöglichen.

UEBA-Funktionen:

• Funktionen zur proaktiven Datenanalyse: Durchsuchen Sie Daten mit MITRE-konformen Abfragen; wandeln Sie die Ergebnisse in benutzerdefinierte Erkennungen um, die Warnmeldungen generieren, die mit beobachteten Verhaltensweisen verknüpft sind.
• Anomalieorientierte Analytik: Nutzen Sie Analytik, die das Verhalten abbildet und Anomalien über Ressourcen hinweg erkennt, um bisher unentdeckte Bedrohungen mit weniger Fehlalarmen aufzudecken.
• Entitätszentrierte Untersuchungen: Untersuchen Sie Vorfälle mithilfe eines interaktiven Entitätsgraphen, um Beziehungen nachzuverfolgen, Auswirkungen zu erfassen und verbundene Aktivitäten effizient zu analysieren.

Source: Microsoft

3. Splunk

Splunk User Behavior Analytics (UBA) ist eine KI-gestützte Lösung zur Erkennung von Insider-Bedrohungen und fortgeschrittenen Angriffen durch die Analyse des Nutzerverhaltens auf verschiedenen Geräten und Systemen. Sie erstellt mehrdimensionale Baselines und Profile vergleichbarer Gruppen, um Abweichungen zu identifizieren, die auf kompromittierte Konten, laterale Netzwerkbewegungen oder Datenexfiltration hindeuten.

Allgemeine Merkmale:

• Rauschunterdrückung: Automatische Filterung massiver Ereignismengen zu einer fokussierten Menge an Bedrohungen, wodurch Fehlalarme und Alarmmüdigkeit minimiert werden.
• Integrierte Untersuchungen: Überträgt erkannte Bedrohungen an Splunk Enterprise Security zur zentralen Vorfallverwaltung und vereinfachten Arbeitsabläufen.
• Minimaler manueller Anpassungsaufwand: Erfordert geringen administrativen Aufwand durch die Verwendung dynamischer Verhaltensmodelle anstelle der ausschließlichen Verwendung manuell erstellter Regeln.

UEBA-Funktionen:

• Unüberwachtes maschinelles Lernen: Lernt normale Verhaltensmuster für Benutzer, Geräte und Anwendungen und identifiziert dann Anomalien wie Kontomissbrauch, Datendiebstahl oder laterale Bewegungen.
• Bedrohungskontext und Visualisierung: Bietet eine graphenbasierte Analyse und ein Kill-Chain-Mapping, um Ursache, Umfang und zeitlichen Ablauf von Angriffen aufzuzeigen und so schnellere und fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen.

Source: Splunk 

4. Rapid7

Rapid7 Incident Command verbessert die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen durch die Kombination von Verhaltensanalysen der Nutzer mit auf Angreifer ausgerichteten Erkennungs- und Täuschungstechniken. Im Gegensatz zu herkömmlichen Warnsystemen, die sich lediglich auf IP-Adressen konzentrieren, ordnet Rapid7 Aktivitäten Nutzern und Assets zu und erleichtert so die Validierung und Untersuchung von Bedrohungen.

Zu den allgemeinen Merkmalen gehören:

• Integrierte Eindringlingsfallen: Nutzt Täuschungstechnologien (z. B. Honeypots, Honey Credentials), um schädliche Aktivitäten zu erkennen und einzigartige Bedrohungssignale zu generieren.
• Ökosystem-Transparenz: Bietet Abdeckung vom Endpunkt bis zur Cloud und reduziert so die Notwendigkeit, zwischen Tools zu wechseln oder Protokolle manuell zusammenzuführen.
• Cloud-native Architektur: Verarbeitet große Mengen an Maschinendaten, ohne dass Teams die Infrastruktur oder das Speicherwachstum verwalten müssen.

Zu den UEBA-Funktionen gehören:

• Kontextreiche Warnmeldungen: Korreliert automatisch das Nutzerverhalten mit der Aktivität von Vermögenswerten, um Analysten einen klaren Einblick in das Geschehen, den Ort und die beteiligten Personen zu geben.
• Angreiferzentrierte Erkennung: Geht über die grundlegende Anomalieerkennung hinaus, indem der Fokus auf bekannten Angreiferverhaltensweisen wie Phishing, Zugangsdatendiebstahl und lateraler Bewegung liegt.

Source: Rapid7 

5. ManageEngine Log360

ManageEngine Log360 ist eine einheitliche SIEM-Lösung, die die Sicherheitsabläufe durch integrierte Verhaltensanalysen, automatisierte Reaktion und Transparenz in hybriden Umgebungen stärkt. Sie kombiniert KI-gestützte Erkennung, Korrelations-Engines und kontextbezogene Untersuchungstools, um Sicherheitsteams bei der Erkennung von Insiderbedrohungen, Kontokompromittierungen und Angriffsmustern zu unterstützen.

Zu den allgemeinen Merkmalen gehören:

• Werkzeuge zur Kontextanalyse: Die zentrale Incident Workbench konsolidiert Telemetriedaten aus Quellen wie Active Directory und bietet visuelle Zeitleisten sowie geführte Analysen.
• Dark-Web-Überwachung: Erkennt durchgesickerte Zugangsdaten und offengelegte Daten in Dark-Web-Quellen und ermöglicht so eine proaktive Verhinderung von Sicherheitsverletzungen.
• SOAR Funktionen: Automatisiert Arbeitsabläufe zur Reaktion auf Sicherheitsvorfälle durch vordefinierte Playbooks, wodurch Analysten entlastet und die Reaktionszeit verkürzt wird.

Zu den UEBA-Funktionen gehören:

• Automatisierte TDIR: Vigil IQ automatisiert Erkennung, Untersuchung und Reaktion mithilfe von KI, Korrelationsregeln und Vorfallzeitleisten, um die Bedrohungsbehebung zu beschleunigen.
• KI-gestützte Verhaltensanalyse: Nutzt UEBA mit dynamischer Peer-Gruppierung und Benutzeridentitätszuordnung, um Anomalien zu erkennen, die auf Insiderbedrohungen oder die Kompromittierung von Anmeldeinformationen hinweisen.

Source: ManageEngine 

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Abschluss

UEBA-Software stärkt die Sicherheitsmaßnahmen, indem sie sich auf Verhalten anstatt auf statische Regeln oder Signaturen konzentriert. Durch kontinuierliches Lernen des Normalzustands und das Melden von Abweichungen erkennt UEBA Insider-Bedrohungen, Kontoübernahmen und fortgeschrittene Angriffe, die herkömmliche Abwehrmechanismen umgehen. Die Fähigkeit, Risiken zu priorisieren und kontextbezogene Zeitachsen bereitzustellen, ermöglicht es Sicherheitsteams, schneller und präziser zu reagieren und so die Gefährdung des Unternehmens durch bekannte und unbekannte Bedrohungen zu reduzieren.