UEBA Tools: Key Capabilities and 8 Tools You Should Know

Was sind UEBA-Tools (User and Entity Behavior Analytics)?

UEBA-Tools sind Softwaresysteme, die maschinelles Lernen und statistische Methoden nutzen, um anomales Verhalten oder ungewöhnliche Instanzen innerhalb eines Netzwerks zu identifizieren. Diese Tools gehören zu den ersten Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) in Sicherheitsoperationen. Sie analysieren und lernen aus historischen Daten, um eine Basislinie für normales Verhalten zu erstellen. Diese Basislinie wird dann verwendet, um Abweichungen oder Anomalien zu erkennen, die auf eine potenzielle Sicherheitsbedrohung hinweisen könnten.

Diese Tools basieren nicht auf vordefinierten Sicherheitsregeln oder Signaturen. Stattdessen nutzen sie Algorithmen des maschinellen Lernens, um kontinuierlich zu lernen und sich an neue Muster und Verhaltensweisen anzupassen. Dadurch sind sie äußerst effektiv bei der Erkennung unbekannter Bedrohungen wie kompromittierter Anmeldeinformationen, Zero-Day-Exploits und Advanced Persistent Threats (APTs), die von herkömmlichen Sicherheitslösungen möglicherweise übersehen werden.

Darüber hinaus analysieren UEBA-Tools nicht nur das Benutzerverhalten, sondern auch das Verhalten einzelner Entitäten. Das bedeutet, dass sie das Verhalten von Geräten, Anwendungen und Netzwerkverkehr überwachen und analysieren können – im Wesentlichen alle Entitäten, die Teil des digitalen Ökosystems eines Unternehmens sind. Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht eine deutlich umfassendere und präzisere Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen.

Die führenden EUBA-Tools bieten robuste Erkennungsfunktionen und umfassendere Einblicke für die Untersuchung und Reaktion. Sie bieten außerdem automatisierte Vorfallzeitleisten, die Ereignisse nach Risiko hervorheben, sowie dynamischere Warntechniken, die es Analysten ermöglichen, die Prioritäten bei der Triage von Drittanbieterwarnungen präziser zu bestimmen.

Editor’s note: Updated the article to cover recent market trends, updated product information to reflect features and capabilities in 2026, and added 1 new tool

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The UEBA Market Trends 

Market Size And Growth Forecast

The User and Entity Behavior Analytics (UEBA) market is expanding rapidly. It is valued at approximately USD 0.41 billion and is projected to grow to USD 14.18 billion by 2035. This represents a compound annual growth rate (CAGR) of 38.0%.

This level of growth reflects increasing demand for advanced security analytics as organizations invest in tools that can detect complex and evolving threats.

Key Market Drivers

Several factors are driving the growth of the UEBA market. A major driver is the rise in cybersecurity threats, which are becoming more frequent and sophisticated. Organizations are adopting UEBA solutions to detect anomalies and respond to threats in real time.

Regulatory requirements are also contributing to demand. Laws related to data protection and privacy require organizations to monitor user activity and ensure compliance. UEBA tools help meet these requirements by providing visibility into user behavior.

The shift to remote work has further increased the need for monitoring across distributed environments. In addition, organizations are focusing more on detecting insider threats, which UEBA tools are designed to identify through behavior analysis.

Role of Generative AI in UEBA

Generative AI is emerging as a significant force shaping the evolution of the UEBA market—both as a driver of new threats and as an enabler of more advanced defense capabilities:

• Generative AI is lowering the barrier to entry for cybercriminals: Attackers can now use AI tools to generate highly convincing phishing emails, polymorphic malware, and adaptive attack strategies in real time. These AI-generated attacks are often novel and do not rely on known indicators of compromise, making them difficult for traditional, rule-based security systems to detect.
• Increasing importance of behavior-based detection models like UEBA: By analyzing patterns of user and entity behavior rather than relying on signatures, UEBA solutions are better equipped to identify previously unseen and evolving threats.
• Generative AI embedded into UEBA platforms: Modern UEBA solutions use AI to automatically transform large volumes of raw security data into structured behavioral insights, helping security teams quickly understand “who did what and why it matters.” In some platforms, generative AI is used to create and scale behavioral models, enrich investigations, and provide explainable, human-readable summaries of security events.

Hauptfunktionen der UEBA-Tools

Maschinelles Lernen (ML) und Analytik

UEBA-Tools nutzen maschinelles Lernen, um große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und so subtile Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen können. Dies ist einer der ersten Einsatzbereiche von ML in Sicherheitsoperationen.

Diese Algorithmen können aus historischen Daten lernen und so eine Basislinie für das normale Verhalten von Benutzern und Entitäten im Netzwerk erstellen. Abweichungen von dieser Basislinie werden als potenzielle Bedrohung gekennzeichnet. Diese Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen und sich anzupassen, macht UEBA-Tools äußerst effektiv bei der Erkennung neuer und sich entwickelnder Bedrohungen.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz fortschrittlicher Analysefunktionen diesen Tools, die Störfaktoren zu filtern und sich auf die kritischsten Bedrohungen zu konzentrieren. Sie können Warnmeldungen basierend auf der Schwere der Bedrohung und dem Wert der betroffenen Vermögenswerte priorisieren.

Datenaufnahme und anbieterübergreifende Integration

UEBA-Tools können große Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen erfassen und analysieren. Dazu gehören Protokolldateien, Netzwerkverkehrsdaten, Identitätsinformationen und Threat Intelligence-Feeds.

Darüber hinaus verfügen UEBA-Tools über robuste herstellerübergreifende Integrationsmöglichkeiten. Das bedeutet, dass sie sich nahtlos in andere Sicherheitstools und -systeme integrieren lassen und so eine einheitliche Sicherheitsinfrastruktur schaffen. Typische Systeme, die in UEBA-Tools integriert sind, sind SIEM (Security Information and Event Management), IDS (Intrusion Detection System) und Firewalls. Die führenden UEBA-Produkte bieten eine integrierte Lösung, die innerhalb eines SIEM zusammenarbeitet.

Echtzeitüberwachung und -warnung

UEBA-Tools bieten Echtzeit-Überwachungs- und Warnfunktionen. Sie analysieren kontinuierlich die Netzwerkaktivität und erkennen so Bedrohungen, sobald sie auftreten. Dies ist in der heutigen Bedrohungslandschaft von entscheidender Bedeutung, da sich Bedrohungen innerhalb weniger Minuten ausbreiten und Schaden anrichten können. Sobald eine Bedrohung erkannt wird, können UEBA-Tools in Echtzeit Warnungen versenden. So können Sicherheitsteams schnell reagieren und die Bedrohung eindämmen, bevor sie größeren Schaden anrichten kann. In einigen Fällen können Warnungen mit höherem Schweregrad automatisierte Reaktionsmaßnahmen auslösen.

Funktionen zur Bedrohungssuche

Neben der Echtzeit-Bedrohungserkennung unterstützen UEBA-Tools auch die Bedrohungssuche. Dieser proaktive Ansatz für Cybersicherheit umfasst die Suche nach Bedrohungen, die herkömmlichen Erkennungsmethoden möglicherweise entgangen sind. Mit UEBA-Tools können Sicherheitsteams verdächtige Aktivitäten bereits früher im Angriffszyklus gründlich untersuchen und so versteckte Bedrohungen aufdecken.

Diese Tools liefern eine Fülle von Daten und Analysen, die bei der Bedrohungssuche helfen können. Sie können Verhaltensmuster aufdecken, die auf einen koordinierten Angriff hindeuten, Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten identifizieren, die auf ein kompromittiertes Gerät hindeuten könnten, und Einblicke in die Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) der Angreifer geben. Einige der führenden Lösungen bieten ausgefeilte Funktionen zur Bedrohungssuche, mit denen die Bedrohungssuche bekannte, von der UEBA aufgedeckte Anomalien durchsuchen kann.

Visualisierungs- und Berichtstools

UEBA-Tools sind mit Visualisierungs- und Berichtsfunktionen ausgestattet. Sie bieten eine visuelle Darstellung des Netzwerks und seiner Aktivitäten und erleichtern Sicherheitsteams so das Verständnis der aktuellen Bedrohungslage. Sie können Muster und Trends visualisieren, Aktivitäts-Hotspots identifizieren und Veränderungen im Zeitverlauf verfolgen.

Darüber hinaus liefern UEBA-Tools detaillierte und aussagekräftige Berichte zu den erkannten Bedrohungen. Sie können Berichte zu verschiedenen Kennzahlen erstellen, beispielsweise zur Anzahl und Art der erkannten Bedrohungen, den betroffenen Assets, den Reaktionszeiten und vielem mehr. Diese Berichte unterstützen die Entscheidungsfindung und strategische Planung und helfen Unternehmen, ihre Cybersicherheitslage zu verbessern.

Automatisierung und Orchestrierung

Ein wesentliches Merkmal moderner UEBA-Tools ist schließlich ihre Fähigkeit, verschiedene Sicherheitsaufgaben zu automatisieren und zu orchestrieren. Durch die Automatisierung können diese Tools vordefinierte Aktionen automatisch ausführen, wenn bestimmte Kriterien oder Schwellenwerte erreicht werden. Erkennt das System beispielsweise innerhalb kurzer Zeit mehrere fehlgeschlagene Anmeldeversuche eines Benutzers, kann es das Konto automatisch sperren, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

Die Orchestrierungsfunktionen arbeiten Hand in Hand mit der Automatisierung, um den Workflow von Sicherheitsoperationen zu optimieren. Durch die Orchestrierung können UEBA-Tools mit anderen Sicherheitslösungen wie Firewalls, Endpoint-Protection-Plattformen und Incident-Response-Tools interagieren. Diese Integration ermöglicht eine koordinierte und schnelle Reaktion auf erkannte Bedrohungen. Erkennt ein UEBA-Tool beispielsweise ungewöhnliche Datenbewegungen, die auf Datenexfiltration hindeuten könnten, kann es die Firewall auslösen, um die betroffene verdächtige IP-Adresse zu blockieren – und das ganz ohne menschliches Eingreifen.

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Bemerkenswerte UEBA-Tools

Auf dem Markt sind heute mehrere UEBA-Tools erhältlich. Sehen wir uns die wichtigsten Funktionen von sechs beliebten Optionen an.

Advanced / Enterprise UEBA and SIEM Platforms

1. Exabeam

Exabeam ist eine KI-gesteuerte Sicherheitsplattform, die integrierte Benutzer- und Entitätsverhaltensanalysen nutzt, um Unternehmen vor Cyberbedrohungen und fortschrittlichen Angriffstechniken zu schützen. Das Tool nutzt maschinelles Lernen und Verhaltensmodellierung, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen und Sicherheitsteams in Echtzeit bei Risiken zu alarmieren.

Exabeam bietet mehr als nur Bedrohungstransparenz und umsetzbare Erkenntnisse, die Ihnen helfen, effektiv auf Vorfälle zu reagieren. Seine erweiterten Analysefunktionen ermöglichen detaillierte forensische Untersuchungen und erleichtern so das Verständnis des Kontexts von Sicherheitsereignissen. Darüber hinaus lässt sich Exabeam in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen integrieren und steigert so deren Effizienz und Effektivität.

Die Exabeam-Plattform ist Cloud-nativ, benutzerfreundlich konzipiert und eignet sich daher für Unternehmen jeder Größe und jedes Budgets. Sie bietet einen optimierten Workflow zur Bedrohungserkennung, -untersuchung und -reaktion (TDIR) und nutzt intelligente Automatisierung, die es Sicherheitsteams ermöglicht, schnell und effektiv auf Bedrohungen zu reagieren.

Erfahren Sie mehr über Exabeam Security Analytics

2. Splunk User Behavior Analytics

Splunk User Behavior Analytics (UBA) is a machine learning–driven solution that analyzes behavior across users, devices, and applications to detect insider threats and advanced attacks. It builds behavioral baselines and correlates activity across entities to identify deviations such as credential misuse or lateral movement, while prioritizing risks to support efficient investigation and response.

Hauptmerkmale:

• Behavioral analytics and machine learning: Continuously learns normal behavior patterns to detect subtle anomalies that may indicate insider threats or advanced attacks.
• Entity risk scoring and aggregation: Combines multiple risk signals into a single score per user or entity to prioritize threats.
• Multi-entity correlation: Correlates activity across users, endpoints, and applications to identify complex attack patterns such as privilege abuse and lateral movement.
• Contextual threat insights: Provides enriched metadata, peer comparisons, and historical context to improve investigation accuracy and decision-making.
• Automated threat detection and prioritization: Uses machine learning models to detect and rank threats automatically, reducing alert fatigue and improving SOC efficiency.
• Integration with SIEM workflows: Integrates with Splunk Enterprise Security to unify detection, investigation, and response processes.

3. IBM Security QRadar

IBM Security QRadar SIEM includes user behavior analytics capabilities that provide visibility into user activity and help detect insider threats and anomalous behavior. By correlating data across multiple sources, QRadar enables real-time threat detection, supports threat hunting, and helps security teams prioritize and investigate risks.

Hauptmerkmale:

• User behavior analytics: Monitors user activity to identify anomalous behavior and detect insider threats or compromised accounts.
• Data correlation across sources: Aggregates and analyzes data from multiple systems to provide a unified view of security events.
• Real-time threat detection: Identifies threats as they occur, enabling faster response and mitigation.
• Threat hunting support: Enables analysts to explore datasets and uncover hidden threats using correlated insights.
• Integration and interoperability: Works across a range of security tools and data sources to provide comprehensive visibility.
• Operational efficiency improvements: Reduces manual investigation effort through automation and prioritized insights. 

4. Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel is a cloud-native SIEM platform that integrates UEBA capabilities with AI-driven analytics, automation, and threat intelligence. It collects and correlates data across multicloud and hybrid environments, enabling organizations to detect, investigate, and respond to threats with contextual insights and reduced false positives.

Hauptmerkmale:

• Scalable data collection: Ingests telemetry from users, devices, applications, and cloud environments using built-in connectors and APIs.
• AI-driven detection and correlation: Uses machine learning to identify threats, correlate signals, and reduce false positives.
• Graph-based context and visibility: Provides enriched context through a security graph that maps relationships across entities and activities.
• Integrated UEBA and analytics: Combines behavioral analytics with SIEM and SOAR capabilities for unified detection and response.
• Threat hunting and custom detections: Supports proactive hunting with machine learning–enhanced rules and customizable detection logic.
• AI-assisted investigation: Uses generative AI to summarize incidents, generate queries, and recommend response actions. 

7. Securonix

Securonix is a cloud-native security analytics platform that integrates UEBA with AI-driven detection, investigation, and response capabilities. It uses behavioral analytics, threat intelligence, and automated workflows to help security teams prioritize risks, reduce alert noise, and accelerate investigations across complex environments.

Hauptmerkmale:

• AI-driven anomaly detection: Identifies abnormal behavior using machine learning with contextual enrichment from identity and threat intelligence.
• Automated alert triage and prioritization: Uses AI to filter noise, rank risks, and surface the most relevant threats.
• Contextual investigation support: Provides enriched insights, summaries, and guided investigation workflows to reduce manual analysis.
• Integrated detection and response: Unifies detection, investigation, and response capabilities within a single platform.
• Threat intelligence integration: Enriches alerts with external intelligence and aligns detections with frameworks like MITRE ATT&CK.
• AI-assisted SOC operations: Uses AI agents to support analysts with decision-making, case preparation, and response recommendations. 

Specialized / Flexible UEBA Solutions

6. Micro Focus Interset UEBA

Micro Focus Interset UEBA is a behavioral analytics solution that uses unsupervised machine learning to detect insider threats and targeted attacks by analyzing user and entity behavior. It combines endpoint data with behavioral intelligence to uncover hidden threats and prioritize high-risk activities for investigation.

Hauptmerkmale:

• Unsupervised machine learning models: Learns normal behavior patterns for users and entities without relying on predefined rules.
• Anomaly detection with behavioral context: Identifies suspicious activities such as unusual logins, impersonation, or abnormal system access.
• Peer group analysis: Compares behavior across similar users or entities to improve anomaly detection accuracy.
• Risk scoring and prioritization: Calculates risk scores to highlight the most suspicious entities and reduce alert fatigue.
• Integration with endpoint data: Leverages endpoint telemetry to enhance visibility and detection capabilities.
• Threat hunting interface: Provides tools to investigate anomalies and track potential attack patterns. 

7. ManageEngine Log360

ManageEngine Log360 is a unified SIEM platform that incorporates UEBA capabilities to detect anomalies, prioritize risks, and automate incident response. It combines log management, AI-driven analytics, and orchestration to improve visibility and simplify security operations across hybrid environments.

Hauptmerkmale:

• AI-driven behavioral analytics: Detects anomalies in user activity using machine learning and adaptive baselines.
• Automated detection, investigation, and response (TDIR): Uses built-in workflows and playbooks to accelerate incident handling.
• Contextual investigation tools: Provides centralized dashboards, timelines, and visualizations for efficient analysis.
• Alert noise reduction: Uses adaptive thresholds and tuning to minimize false positives and improve signal quality.
• Threat intelligence integration: Enriches detections with external threat data and contextual insights.
• SOAR capabilities: Automates workflows and integrates with other security tools for coordinated response. 

Source: ManageEngine

8. Varonis Data Security Platform

Varonis Data Security Platform is a data-centric security solution that incorporates UEBA to monitor and protect sensitive data across cloud, SaaS, and on-premises environments. It focuses on detecting abnormal data access and user behavior while automating responses to reduce risk.

Hauptmerkmale:

• Data-centric UEBA: Monitors user interactions with sensitive data to detect abnormal access patterns and potential threats.
• Real-time detection and response: Provides continuous monitoring and alerts for suspicious activity across data environments.
• Automated risk reduction: Applies policies and remediation actions to limit data exposure and prevent breaches.
• Data discovery and classification: Identifies and classifies sensitive data to improve visibility and protection.
• Cross-environment coverage: Secures data across multi-cloud, SaaS, and hybrid infrastructures.
• Integrated incident response support: Combines UEBA with expert-driven response capabilities for continuous protection. 

Source: Varonis

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Die Exabeam Security Operations Platform: Der Leader im Bereich UEBA

Cloud-basiertes Security Log Management und SIEM: Sichere Erfassung, Analyse und Speicherung von Sicherheitsdaten mit blitzschneller Suche, Compliance-Reporting und Dashboards. Kombiniert leistungsstarke Korrelations- und Bedrohungsinformationen mit Fallmanagement. (199/250)

Leistungsstarke Verhaltensanalyse: Auf maschinellem Lernen basierende Verhaltensmodelle erhöhen die Erkennungsgenauigkeit und automatisierte, KI-gesteuerte Zeitleisten priorisieren Anomalien basierend auf dem Risiko. (138/250)

Automatisierte Bedrohungserkennung, -untersuchung und -reaktion (TDIR): Ein automatisierter TDIR-Workflow verwendet ML und KI, um Bedrohungen zu identifizieren, Untersuchungen zu beschleunigen und Reaktionszeiten mit konsistenten, wiederholbaren Ergebnissen zu verkürzen.