AIエージェントは、有効な認証情報を使用し、機密データにアクセスし、ツールを起動し、自律的な行動をとります。これらが悪用されたり、侵害されたり、ガバナンスが不十分であったりすると、信頼されている人間や機械のIDと同様に、内部者によるリスクを引き起こします。
内部脅威
ユーザー、サービスアカウント、マシン、AIエージェントによる正当な活動の中に潜む内部脅威を検知します。Exabeamは、行動分析を活用してリスクを可視化し、インシデントが発生する前に脅威の優先順位付けを行います。
デモのお申し込み ガイドのダウンロード隠れた脅威を検出する
インサイダーリスクは、目に見える場所に潜んでいる
内部脅威は、有効な認証情報、承認されたアクセス権、および信頼されたワークフローを利用します。「Exabeam」は、人間および非人間のIDにおける通常の行動パターンを学習し、時間の経過に伴うアクティビティを関連付けることで、従来型の検知手法では見落とされがちなリスクを明らかにします。
すべてのIDを監視する
あらゆるアイデンティティにわたるアクティビティを確認する
ユーザー、サービスアカウント、マシン、AIエージェントを、1つの行動分析ビューで監視します。ネイティブ統合機能とオープンなエージェントテレメトリにより、主要なAIプラットフォーム、カスタムエージェント、自律型ワークフローにわたる可視性が拡大されます。
- ChatGPT
- クロード
- Microsoft Copilot
- Google Gemini
セキュアAIエージェント
脅威検知のインサイダー機能をAIエージェントに拡張
エージェント行動分析（ABA）は、UEBAの適用範囲を自律的な活動にまで拡大するものです。人間とエージェントに単一の行動リスクモデルを適用し、不正利用、行動の逸脱、ツールの異常な使用、リスクの高いアクセス、およびエージェントの本来の役割の範囲外での行動を検出します。
監査改ざんを暴く
悪意ある活動を隠そうとする試みを暴く
内部関係者は、自身の活動を隠蔽するためにログを改ざんしたり削除したりする可能性があります。Exabeamは、長期にわたるタイムライン上で保存された証拠と後から届いた証拠を照合し、改ざんの可能性を示す不備、不整合、行動パターンを明らかにします。
データ破壊を防ぐ
重要データの異常削除を検出する
Exabeamユーザーや自動化されたプロセスに関するベースラインファイルおよびデータアクティビティを監視します。異常な削除パターンを検知し、それを周辺の行動と関連付けることで、運用への影響が拡大する前にチームが介入できるよう支援します。
悪意のある内部関係者を検知する
認証情報の不正使用を明らかにする
Exabeam有効な認証情報の不審な使用を検知します。行動のベースライン、IDコンテキスト、および長期にわたるタイムラインを分析することで、その活動が人、システム、AIエージェントのいずれに起因するかを問わず、アカウントの不正利用を明らかにします。
情報漏えいを発見する
イベントを連携させてデータ漏洩を検知する
データ漏洩は、多くの場合、通常の活動と見分けがつきにくいものです。「Exabeam」は、DLP、認証、アクセス、およびアプリケーションイベントに行動のコンテキストを追加することで、アナリストが日常的な行動と不審な動きやデータ流出とを区別できるよう支援します。
特権アカウントの監視
高リスクの特権アクセスを特定する
Exabeam特権アクティビティのベースラインを定義し、異常なアクセスに対してID、資産、およびビジネスコンテキストを適用します。アナリストは、管理者、サービスアカウント、AIエージェントによる不正利用がセキュリティ侵害につながる前に、それを検知することができます。
特権の昇格を検出する
不正な権限変更の検出
Exabeam認証情報や権限のアクティビティを監視し、異常な権限の昇格を検知します。ステートフルなタイムラインにより、長期間にわたる変更を関連付け、静的なルールでは見逃されがちな、段階的または自動化された権限昇格の試みを明らかにします。
データアクセスの不正使用を防ぐ
リスクの高いアクセスを特定する機密データ
Exabeam人間および人間以外のIDにわたる機密データへのアクセス状況を基準として把握します。長い相関ウィンドウにより、時間の経過に伴う小さな異常を結びつけ、アナリストが内部者リスクを示すパターンを特定できるよう支援します。
物理的アクセスセキュリティ
不審な物理的アクセスを検知する
Exabeamバッジ、ID、位置情報、システムアクティビティを関連付け、バッジの不正使用や不可能な移動経路といった異常を検知することで、チームが物理的な事象とより広範な内部者リスクを結びつけるのを支援します。
まずは専門家にご相談ください。
お問い合わせよくある質問
なぜAIエージェントは内部脅威と見なされるのか？
Exabeam は内部脅威をどのようにカバーしていますか？
Exabeam UEBA、エージェント行動分析（ABA）、および動的リスクスコアリングを組み合わせ、ユーザー、サービスアカウント、マシン、AIエージェントにまたがる内部脅威を検知します。長期にわたるタイムラインにより、数週間から数ヶ月にわたり展開される可能性のある微妙な行動の関連性を明らかにします。
ExabeamはAIエージェントをインサイダーとして監視しているのか？
はい。「Exabeam」は、AIエージェントを、アクセス権と自律性を持つ信頼できるアイデンティティとして分析します。プラットフォームへのネイティブサポートとオープンなエージェントテレメトリにより、主要なAIプラットフォームやカスタムエージェント全体の動作状況を可視化し、チームが不正使用、ドリフト、不審な活動を調査するのを支援します。
Exabeamは、Lateral MovementをMITRE ATT&CK ®フレームワークにマッピングしているのでしょうか？
はい。「Outcomes Navigator」は、「Exabeam」の検知範囲を、「MITRE ATT&CK」の戦術および手法（RDP、SMB、SSH、VNC、DCOM、WinRM などの横方向の移動手法を含む）と関連付けます。「New-Scale Fusion」は、行動分析、相関分析、ケース管理、自動化を組み合わせ、検知と対応を支援します。
現在使用しているSIEMを引き続き利用しつつ、内部脅威に対処するためにExabeamの行動分析機能を追加することは可能ですか？
はい。New-Scale Analyticsは、Splunk、Microsoft Sentinel、IBM QRadarなどのSIEMを、高度なUEBAおよびABA機能で補完します。既存のSIEMを置き換える必要はありません。
内部脅威を検知するためのSIEMやEDRツールと、Exabeamは何が違うのか？
ほとんどのSIEMやEDRツールは、個別のイベントやインジケーター、あるいは短い相関分析期間に焦点を当てています。Exabeamは、行動のベースライン、ビジネスコンテキスト、およびステートフルなセッションデータモデルを活用し、ユーザー、エンティティ、サービスアカウント、AIエージェントにわたる経時的なアクティビティを関連付けます。これにより、アナリストは、イベントベースのツールでは見逃されがちな、微妙なインサイダーリスクを検知できるようになります。
「実際の攻撃の90%では、漏洩した認証情報が使用されており、これを検知し防御するのは非常に困難です。私たちがExabeamを選んだ理由は、セキュリティ・アラートだけでなく、多くの情報源を利用することで、この種の攻撃を検知することができるからです。同社のテクノロジーは、通常の使用状況を効果的に分析し、ベースライン化することで、侵害されたユーザーや認証情報に対して迅速に警告を発します。"
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セバスチャン・ビティグ
サイバーディフェンスセンター長｜r-tec IT Security
Exabeamのデモを見る
デモをリクエストして、Exabeamがセキュリティ・オペレーション・チームのエージェント型エンタープライズ・セキュリティ確保にどのように役立つかをご覧ください。
以下の事を学びます：
- 人間とエージェントの行動を監視・分析し、リスクを洗い出す
- 機械が構築したタイムラインで脅威を調査
- マルチエージェントAIを使用して、検知、調査、対応ワークフローを改善する。
- プレイブックを適用して意思決定を導く
- コンプライアンス要件のサポート
受賞歴のあるセキュリティのリーダー
