最高のUEBAソフトウェア：2026年のトップ5オプション

UEBAソフトウェアとは？

UEBA（User and Entity Behavior Analytics）ソフトウェアは、機械学習と行動分析を使用して、通常のユーザーとエンティティの行動のベースラインを確立し、リスクを示す逸脱にフラグを立てることによって、インサイダー脅威やアカウント乗っ取りを含む脅威を検出するサイバーセキュリティソリューションです。

主な利点には、高度な脅威検知、リスクベースの優先順位付けによるアラート疲労の軽減、既知および未知の脅威の早期検知による組織リスクの低減などがある。

UEBAソフトウェアの仕組み：

• コンテキストとストーリーテリング：UEBAプラットフォームは、多くの場合、セキュリティ・チームが脅威を理解し、明確に説明できるように、コンテキストを提供し、ユーザーの活動の「タイムライン」を構築し、調査効率を向上させます。
• ベースラインの確立：ソフトウェアは、個々のユーザーやシステム・エンティティ（デバイスやサーバーなど）の通常の行動を学習し、プロファイルを作成する。
• データの取り込みと分析I tは、ログやイベントなど、さまざまなセキュリティ・ソースから膨大な量のデータを収集・分析する。
• 異常検知：現在のアクティビティを継続的に監視し、確立されたベースラインと比較することで、疑わしい行動や異常な行動を特定します。
• 脅威の優先順位付け：高リスクのアクティビティに対してアラートがトリガーされるため、誤検知が減少し、セキュリティチームが重要な脅威に集中できるようになります。

UEBAソフトウェアの仕組み

ベースラインの設定

UEBAソリューションは、まずユーザーとエンティティの行動ベースラインを確立しなければならない。これらのベースラインは、ログイン時間、ファイル・アクセス、リソース消費、通信パターンなどのアクティビティを初期学習期間にわたって継続的に監視することで導き出される。これらの行動を分析することで、システムは環境内の各ユーザーとデバイスの典型的な行動と考えられるプロファイルを構築する。

いったんこれらのベースラインが設定されると、職務の変更や季節的なビジネスの変動など、通常の行動の変化を考慮して定期的に更新されます。ベースラインを常に最新の状態に保つことで、UEBAは検知精度を高め、誤検知を最小限に抑え、本当に異常でリスクのある行動のみがセキュリティ・チームによる調査や介入のきっかけとなるようにします。

データの取り込みと分析

UEBAは、システムログ、ネットワークトラフィック、認証記録、クラウドアプリケーションのアクティビティなど、組織全体の膨大なソースからデータを取り込むことに依存しています。このデータインプットはコア分析エンジンに供給され、包括的な振る舞い分析の基盤となります。最新のUEBAソリューションは、セキュリティ情報・イベント管理（SIEM）プラットフォームと統合するか、エンドポイントやネットワークデバイスと直接統合して可視性を最大化します。

データが収集されると、分析コンポーネントがアルゴリズムを適用し、情報を並べ替え、相関させ、行動分析用に準備します。洗練されたデータ分析により、異なる時間、部署、デバイスの種類にまたがるイベントを比較し、単一のデータセットからは明らかにならないような微妙なパターンやインタラクションを発見することができます。

異常検知

確立されたベースラインを参照することで、システムは、時間外のログイン、突然の権限変更、予期せぬデータの移動などの異常なアクティビティパターンがないか、ライブデータを継続的に評価する。これらの逸脱は異常としてフラグが立てられ、セキュリティ・チームによるさらなる調査が促される。

すべての異常が悪意があるわけではないので、UEBAシステムは統計的モデリングと機械学習を使用して、検出された異常を分類し、スコアを付けます。ノイズを減らし、検出の妥当性を向上させるために、最近の役割の変更やメンテナンスのアクティビティなどのコンテキスト要因が考慮されます。時間の経過とともに、ソフトウェアは異常検知モデルを改良し、本物の脅威と良性の異常値をよりよく区別できるようになり、その結果、より実用的なアラートが表示されるようになります。

脅威の優先順位付け

異常が検出されると、UEBAは疑わしいイベントごとにリスクスコアを割り当て、最大の脅威をもたらすものに優先順位を付けます。このスコアリングは、異常の種類、影響を受ける資産の重要度、潜在的なビジネスインパクトなど、いくつかの要因に基づいて行われます。その結果、優先順位付けされた脅威のリストが作成されるため、セキュリティ・オペレーション・センター（SOC）は大量のアラートを選別するのではなく、最も重大なリスクにリソースを集中させることができる。

UEBAシステムは、インシデントを関連付け、過去のコンテキストを分析することで、高度な攻撃の進行を追跡することもできます。優先順位付けの仕組みは、ラテラル・ムーブメントや権限昇格などのエスカレーション・パターンを認識する人工知能に依存することがよくあります。このアプローチにより、重要なイベントが迅速に対処されるようになります。

コンテクストとストーリーテリング

UEBAは、文脈を提供し、インシデントの物語を構築することで、従来のアラートを強化します。単体でアラートを送信するのではなく、一連の異常なログインやデータ流出の試みなど、複数のイベントを時系列で関連付け、脅威行為者の行動を時系列で作成します。このコンテキストに基づいたアプローチにより、セキュリティチームは実用的なインテリジェンスを得ることができ、調査をより迅速かつ効率的に行うことができる。

このようなインシデントのナラティブは、孤立した異常と大規模な連携攻撃を区別するのに役立ちます。アクションを結びつける明確なストーリーがあれば、対応担当者は攻撃の連鎖をより広い視野で把握できるようになり、脅威に対する理解と対応の両方が向上します。効果的なストーリーテリングにより、アナリストは手作業によるデータ相関に費やす時間を削減し、脅威の全体像に基づいて対処の優先順位を決めることができます。

注目のUEBAソフトウェア

1.エクサビーム

Exabeamは、ハイブリッド環境やクラウド環境における内部脅威、クレデンシャルの不正使用、横方向の移動を検知する高度なUEBA機能を提供する行動分析主導型のSIEMプラットフォームです。スケーラブルなデータ収集、リスクベースの分析、自動化を組み合わせることで、検知と調査のワークフロー全体の可視性と速度を向上させます。

一般的な特徴

•  データの取り込みと正規化：アイデンティティ・システム、エンドポイント、クラウド・アプリケーション、ネットワーク・デバイスからログを収集して標準化し、統合された可視性と相関性を実現します。
• 自動化された調査タイムライン：ユーザーとエンティティのアクティビティについて、文脈に沿った時間順のナラティブを構築することで、調査を迅速化し、手作業によるトリアージを削減します。
• 統合された自動化：SOAR主導のプレイブックを使用して、封じ込めと修復のアクションをオーケストレーションし、アナリストの作業負荷と応答時間を削減します。

UEBAの特徴

• ピアグループ分析：部門または役割ベースのピアグループとユーザーのアクティビティを比較し、危険または悪意のある内部関係者を示す微妙な逸脱を表面化します。
• 行動分析エンジン：ユーザー、デバイス、サービスアカウントの動的なベースラインを確立し、権限の昇格、データの流出、異常なアクセスパターンなどの異常を検出します。
• リスク・ベースのスコアリングと優先順位付け：コンテキスト・シグナルを使用して異常値に重み付けされたリスク・スコアを割り当てることで、アナリストは最も関連性が高く影響度の高い脅威に焦点を当てることができます。
• エンティティの相関とコンテキストの構築：関連するユーザー、エンドポイント、およびネットワークのアクティビティを1つの行動ストーリーにリンクし、複雑な脅威をより正確に検出します。

2.マイクロソフトセンチネル

Microsoft Sentinelは、マルチクラウドやマルチプラットフォーム環境に対応するクラウドネイティブなSIEMです。Microsoft Defenderポータルを通じて、データ収集、検出、調査、ハンティング、レスポンスのための分析、自動化、脅威インテリジェンスを組み合わせています。

一般的な特徴

• スケーラブルなデータ収集：組み込みコネクタ、CEF、Syslog、またはREST API統合を使用して、ユーザー、デバイス、アプリケーション、インフラストラクチャからデータを取り込みます。
• 正規化とワークブック：ASIMを介して異種ログを正規化し、組み込みのワークブック・テンプレートを使用して、データ・ソースを接続した直後の洞察を視覚化します。
• 分析およびインシデントのグループ化：シグナルを相関させ、アラートをより忠実度の高いインシデントにグループ化して集中的なトリアージを行う分析ルールを使用して、アラートのノイズを削減します。

UEBAの特徴

• プロアクティブ・ハンティング機能：MITREと連携したクエリでデータ全体をハントし、観察された動作に関連付けられたアラートを生成するカスタム検知に発見を促進します。
• 異常検知に特化したアナリティクス：リソース全体の挙動をマッピングし、異常を検知するアナリティクスを使用することで、これまで検知されていなかった脅威を、誤検知を減らしながら顕在化させます。
• エンティティ中心の調査:インタラクティブなエンティティグラフでインシデントを調査し、関係をトレースし、影響範囲を特定し、関連するアクティビティを効率的にドリルインします。

Source: Microsoft

3.スプランク

Splunk User Behavior Analytics (UBA) は、ユーザー、デバイス、システム全体の行動を分析することで、内部脅威や高度な攻撃を検知する機械学習主導型のソリューションです。多次元のベースラインとピアグループプロファイルを構築し、漏洩アカウント、横移動、データ流出を示す逸脱を特定します。

一般的な特徴

• ノイズリダクション：膨大な量のイベントを自動的に脅威の焦点に絞り込み、誤検知やアラートによる疲労を最小限に抑えます。
• 統合された調査：検出された脅威を Splunk Enterprise Security にプッシュし、インシデントの一元管理とワークフローの簡素化を実現します。
• 最小限の手動チューニング：手動で作成したルールのみに依存するのではなく、動的な動作モデルを使用することで、管理オーバーヘッドを低く抑えることができます。

UEBAの特徴

• 教師なし機械学習：ユーザー、デバイス、アプリケーションの通常の行動パターンを学習し、アカウントの不正使用、データの盗難、横移動などの異常を特定します。
• 脅威のコンテキストと可視化：グラフベースの分析とキルチェーンマッピングにより、攻撃の根本原因、範囲、タイムラインを表示し、情報に基づいた迅速な意思決定を可能にします。

Source: Splunk 

4.ラピッド7

Rapid7 Incident Commandは、ユーザー行動分析に攻撃者に焦点を当てた検知と欺瞞技術を組み合わせることで、脅威の検知と対応を改善します。IPアドレスのみに焦点を当てた従来のアラートシステムとは異なり、Rapid7はアクティビティをユーザやアセットに紐付け、脅威の検証や調査を容易にします。

一般的な特徴は以下の通り：

• 統合された侵入者トラップ：欺瞞技術（ハニーポット、ハニークレデンシャルなど）を使用して悪意のある活動を検出し、独自の脅威シグナルを生成します。
• エコシステムの可視性：エンドポイントからクラウドまでカバーするため、ツールを切り替えたり、手作業でログをつなぎ合わせたりする手間が省けます。
• クラウドネイティブアーキテクチャ：インフラストラクチャやストレージの増加を管理することなく、大量のマシンデータを扱うことができます。

UEBAの特徴は以下の通り：

• コンテクストが豊富なアラート:ユーザーの行動とアセットのアクティビティを自動的に関連付け、何が、どこで、誰が関与したかをアナリストが明確に把握できるようにします。
• 攻撃者中心の検知：フィッシング、クレデンシャルの盗難、横移動などの既知の攻撃者の行動に焦点を当てることで、基本的な異常検知を超える。

Source: Rapid7 

5.マネージエンジン Log360

ManageEngine Log360は、統合されたユーザー行動分析、自動応答、ハイブリッド環境全体の可視性により、セキュリティ運用を強化する統合SIEMソリューションです。AI主導の検知、相関エンジン、コンテキスト調査ツールを組み合わせ、セキュリティチームが内部脅威、アカウント侵害、攻撃パターンを検知できるよう支援します。

一般的な特徴は以下の通り：

• コンテクスチュアルな調査ツール：一元化されたインシデント・ワークベンチは、アクティブディレクトリなどのソースからのテレメトリを統合し、視覚的なタイムラインとガイド付き分析を提供します。
• ダークウェブ監視：ダークウェブ・ソースから漏えいした認証情報や暴露されたデータを検出し、事前の侵害防止を可能にします。
• SOARの機能：事前に定義されたプレイブックによってインシデントレスポンスのワークフローを自動化し、アナリストを解放してレスポンス時間を短縮します。

UEBAの特徴は以下の通り：

• 自動化されたTDIR: Vigil IQは、AI、相関ルール、インシデントタイムラインを使用して検出、調査、対応を自動化し、脅威の解決を加速します。
• AI主導の行動分析：動的なピアグルーピングとユーザーIDマッピングを備えたUEBAを使用して、内部脅威やクレデンシャルの漏洩を示す異常を検出します。

Source: ManageEngine 

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結論

UEBAソフトウェアは、静的なルールやシグネチャではなく、挙動に着目することでセキュリティ運用を強化します。何が正常かを継続的に学習し、逸脱にフラグを立てることで、UEBAは従来の防御を回避する内部脅威、アカウント侵害、高度な攻撃を検知します。リスクに優先順位をつけ、状況に応じたタイムラインを提供する機能により、セキュリティ・チームはより迅速かつ正確に対応することができ、既知・未知両方の脅威に対する組織のエクスポージャーを減らすことができます。