Exabeam機械学習(ML)をユーザーおよびエンティティの行動分析(UEBA)に適用し、TDIRワークフローを自動化します。これらのモデルは、以下の方法を通じて、セキュリティ運用チームがノイズを低減し、信憑性の高い脅威に注力できるよう支援します:
- イベントの相関分析:生データであるステートレスなイベントを、ユーザーおよびデバイスのアクティビティに関する一貫性のある履歴として結びつけ、トラブルシューティングの迅速化を図る。
- 行動モデリング:数百もの行動ベースのモデルを用いて、すべてのユーザーおよびデバイスについて、通常の活動のベースラインを確立します。
- ピア・グループ化分析:異常検知の精度向上を目的とした、ピア・グループおよびホストの役割の動的割り当て。
- 脅威分析:アルゴリズムによって生成された悪意のあるドメインなどの脅威を特定する。
- リスク優先度に基づくアラート:リスクスコアを調整し、誤検知を減らし、調査が必要な活動を明確に特定します。