Best UEBA Software: Top 7 Options in 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.

Editor’s note: Updated the article to cover recent market trends, updated product information to reflect features and capabilities in 2026, and added 2 new tools.

UEBA Software Market Trends 

The user and entity behavior analytics market is valued at approximately USD 0.41 billion and is expected to grow to USD 14.18 billion by 2035. This represents a compound annual growth rate of 38.0% over the forecast period.

This level of growth indicates that UEBA is moving from a niche capability to a core component of modern security architectures. Organizations are allocating more budget to tools that go beyond rule-based detection. Instead, they are investing in systems that can continuously learn and adapt to user behavior. The large increase in market size also suggests that adoption is spreading across industries, not just limited to highly regulated sectors.

Wichtigste Wachstumstreiber

The rise in sophisticated cyber threats is one of the main drivers behind UEBA adoption. Attackers are increasingly using legitimate credentials and subtle techniques, making traditional detection methods less effective. UEBA helps address this by identifying unusual behavior patterns rather than relying only on known attack signatures.

Regulatory pressure is another key factor. Laws and frameworks such as data protection and privacy regulations require organizations to monitor user activity and detect potential misuse of sensitive data. UEBA tools support these requirements by providing visibility into how users interact with systems and data.

The shift to remote and hybrid work has also increased demand. Users now access systems from different locations and devices, which expands the attack surface. UEBA solutions help track this distributed activity and identify suspicious behavior regardless of where it originates. Additionally, insider threats—both malicious and accidental—are becoming a larger concern, further driving adoption.

Technology Trends

Artificial intelligence and machine learning are central to how UEBA solutions are evolving. These technologies allow systems to process large volumes of data from multiple sources and identify patterns that would be difficult to detect manually. As a result, organizations can detect threats earlier and respond faster.

Machine learning models continuously refine behavioral baselines as new data is collected. This improves accuracy over time and reduces false positives. AI-driven analytics also enable more context-aware detection, where user actions are evaluated based on historical behavior, peer groups, and environmental factors.

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 is a cloud-native SIEM platform that integrates UEBA capabilities with AI-driven analytics, automation, and large-scale data processing. It centralizes telemetry from multiple environments and applies behavioral analysis, correlation, and machine learning to detect anomalies and investigate threats across users, devices, and applications.

Allgemeine Merkmale:

• Cloud-native SIEM architecture: Centralizes security operations using a scalable platform with integrated analytics and automation.
• Unified data lake: Stores and processes large volumes of telemetry data for analysis and detection.
• AI-driven detection and response: Applies machine learning and automation to improve detection accuracy and response speed.
• Broad data integration: Connects to hundreds of data sources across cloud, on-prem, and third-party environments.
• Native XDR integration: Provides unified visibility and control across detection and response workflows.

UEBA-Funktionen:

• Behavioral analytics integration: Combines UEBA with SIEM to analyze user and entity behavior across environments.
• Anomaly detection with machine learning: Identifies deviations from normal activity using AI-driven analytics.
• Entity-based investigation: Uses graph-based context to explore relationships between users, devices, and activities.
• Threat correlation across signals: Links behavioral anomalies with other security data to improve detection accuracy.
• AI-assisted investigation: Uses generative AI to summarize incidents and guide response actions. 

Source: Microsoft

3. Splunk

Splunk User Behavior Analytics is a machine learning-based solution that detects insider threats and advanced attacks by analyzing behavior across users, devices, and applications. It builds dynamic behavioral baselines and correlates activity across multiple entities to identify subtle anomalies and prioritize risks within security operations workflows.

Allgemeine Merkmale:

• Unified security operations integration: Works within a broader platform to combine detection, investigation, and response.
• Automated threat detection: Uses machine learning to continuously monitor and identify suspicious activity.
• Noise reduction mechanisms: Filters large volumes of events to highlight the most relevant threats.
• Contextual visibility: Aggregates data across systems to provide a complete view of security events.
• Integrated workflows: Connects detections to centralized investigation and response processes.

UEBA-Funktionen:

• Behavioral baselining: Learns normal activity patterns for users and entities to detect deviations.
• Entity risk scoring: Aggregates risk signals into a single score to prioritize threats.
• Multi-entity correlation: Identifies complex attack patterns by linking activity across users, devices, and applications.
• Contextual threat intelligence: Enriches alerts with historical behavior, peer comparisons, and metadata.
• Automated prioritization: Ranks threats based on risk level to reduce alert fatigue and improve response efficiency. 

Source: Splunk 

4. Rapid7

Rapid7 Incident Command is a cloud-based security platform that incorporates UEBA techniques to improve threat detection and response. It focuses on connecting activity to users and assets rather than isolated indicators, enabling more accurate validation and investigation of suspicious behavior across environments.

Allgemeine Merkmale:

• Unified security platform: Provides visibility across endpoints, cloud, and infrastructure within a single system.
• Cloud-native scalability: Processes large volumes of data without requiring on-premises infrastructure.
• Integrated threat intelligence: Uses research and external intelligence to enhance detection and response.
• End-to-end visibility: Tracks activity across the full attack surface to support investigation.
• Continuous monitoring: Enables ongoing detection and response to emerging threats.

UEBA-Funktionen:

• User and asset correlation: Links activities to specific users and systems for clearer investigation context.
• Behavior-based detection: Identifies suspicious actions associated with attacker techniques.
• Contextual alerting: Provides detailed insight into who performed an action and where it occurred.
• Attack pattern recognition: Detects behaviors such as credential misuse and lateral movement.
• Improved investigation accuracy: Uses behavioral context to reduce false positives and validate threats. 

Source: Rapid7 

5. ManageEngine Log360

ManageEngine Log360 is a unified SIEM platform that incorporates UEBA to detect insider threats and anomalous behavior across hybrid environments. It combines centralized log management, AI-driven analytics, and automated workflows to improve visibility and simplify security operations.

Allgemeine Merkmale:

• Centralized log management: Collects and analyzes logs from diverse systems through a single interface.
• Integrated incident workbench: Provides contextual investigation tools with visual timelines and correlated data.
• Automated response workflows: Uses predefined playbooks to orchestrate incident response.
• Threat intelligence enrichment: Enhances detection with external threat data and contextual insights.
• Scalable data ingestion: Supports high-volume data processing across complex environments.

UEBA-Funktionen:

• AI-driven behavioral analytics: Continuously analyzes user activity to detect anomalies and insider threats.
• Dynamic peer grouping: Compares behavior against similar users to improve anomaly detection accuracy.
• User identity mapping: Links activities to identities for better context and investigation.
• Adaptive anomaly detection: Uses machine learning to adjust thresholds based on evolving behavior patterns.
• Risk-based prioritization: Focuses attention on high-risk activities to reduce alert fatigue. 

Source: ManageEngine 

6. Securonix

Securonix is a cloud-native security analytics platform that integrates UEBA with AI-driven detection, investigation, and response. It uses a system of coordinated analytics and automation to process behavioral data, enrich alerts with context, and guide security teams through investigation and remediation workflows.

Allgemeine Merkmale:

• Cloud-native SIEM platform: Unifies analytics, threat intelligence, and response in a scalable architecture.
• Integrated AI-driven workflows: Uses AI to automate detection, investigation, and response processes.
• Unified data processing: Correlates data across multiple sources for comprehensive visibility.
• Automated alert triage: Reduces manual effort by prioritizing and organizing alerts.
• Contextual investigation support: Provides summaries and guidance to accelerate analysis.

UEBA-Funktionen:

• Behavioral anomaly detection: Identifies deviations in user and entity activity using AI-driven analytics.
• Contextual enrichment: Combines identity, behavior, and threat intelligence data for deeper insights.
• Automated risk prioritization: Highlights high-risk activities to improve response focus.
• Continuous learning models: Adapts detection based on evolving behavior patterns.
• Integrated investigation workflows: Connects behavioral insights directly to response actions.  

Source: Securonix

7. Varonis Data Security Platform

Varonis is a data-centric security platform that includes UEBA capabilities to monitor and protect sensitive data. It focuses on analyzing how users interact with data, detecting abnormal access patterns, and automatically reducing risk through enforcement and remediation actions.

Allgemeine Merkmale:

• Data discovery and classification: Identifies and labels sensitive data across environments.
• Centralized data security platform: Provides visibility and control over data access and usage.
• Automated remediation: Applies policies and controls to reduce data exposure and risk.
• Cross-environment coverage: Monitors data across cloud, SaaS, and on-prem systems.
• Continuous monitoring: Tracks data access and usage in real time.

UEBA-Funktionen:

• Data-centric behavioral analytics: Monitors how users interact with sensitive data to detect anomalies.
• Real-time threat detection: Identifies suspicious access patterns and potential data misuse.
• User activity monitoring: Tracks file access and permission changes to detect insider threats.
• Anomaly-based alerting: Flags unusual data access behavior for investigation.
• Integrated incident response support: Combines detection with automated actions to prevent data loss. 

Source: Varonis

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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.