Best UEBA Software: Top 7 Options in 2026

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。

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.

主な成長要因

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.

技術トレンド

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.

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 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.

一般的な特徴

• 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の特徴

• 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.スプランク

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.

一般的な特徴

• 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の特徴

• 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.ラピッド7

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.

一般的な特徴

• 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の特徴

• 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.マネージエンジン 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.

一般的な特徴

• 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の特徴

• 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.

一般的な特徴

• 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の特徴

• 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.

一般的な特徴

• 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の特徴

• 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

関連コンテンツガイドを読むUEBAツール

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。