企業向けUEBAツール

UEBAツールとは？

企業向けのUEBA（User and Entity Behavior Analytics）ツールは、機械学習と高度な分析を使用して、従来のセキュリティ・ツールが見逃してしまうようなユーザーやエンティティの異常な行動を検出します。UEBAソリューションは、「正常な」行動のベースラインを確立することで、インサイダー攻撃、侵害されたアカウント、データ流出などの潜在的な脅威を特定することができます。

企業は、UEBAソリューションを評価する際に、以下の機能を確認する必要がある：

• 適応型機械学習：継続的に進化するMLモデルを使用して、ベースラインの動作を確立し、未知の攻撃や「ゼロデイ」攻撃を含む脅威を示す逸脱を検出します。
• データの取り込みと統合：ログ、ネットワーク・トラフィック、ID 情報など、さまざまなソースから膨大な量のデータを収集し、分析する。SIEM、ファイアウォール、EDRなど、企業の既存のセキュリティ・スタックとシームレスに統合する必要がある。
• リアルタイムの監視とアラート:ユーザーとエンティティの行動を継続的に分析し、潜在的な脅威に対する迅速な検出と対応を可能にします。高度なツールは、リスクに基づいてアラートの優先順位を決定します。
• 行動プロファイリングとリスクスコアリング：個人と仲間グループのプロファイルを作成し、異常な行動を特定する。最も重大な脅威の調査に優先順位をつけるため、リスクスコアを割り当てる。
• フォレンジック調査機能：詳細なユーザとエンティティのアクティビティ記録を保存し、自動化されたインシデント・タイムラインを提供することで、セキュリティ・チームがセキュリティ・イベントの根本原因を調査し、理解するのに役立ちます。
• 自動化とオーケストレーション：漏洩したアカウントのロックや不審なIPアドレスのブロックなど、レスポンスアクションを自動化します。インシデントレスポンスのワークフローを簡素化するために、他のセキュリティツール間でレスポンスをオーケストレーションできます。

適切なUEBAソリューションの選択は、組織固有のセキュリティ・ニーズ、予算、既存のテクノロジー・スタックによって異なります：

• ユースケースの特定：内部脅威の検出、データ流出への対策、高度な持続的脅威（APT）の可視性の向上など、主な目標を決定する。
• 特に、SIEM、EDR、その他の中核的なプラットフォームを既に導入している場合はなおさらです。​
• クラウドとオンプレミスの比較：組織のインフラに応じて導入モデルを決定する。最新のソリューションの多くはクラウドネイティブなプラットフォームを提供しているが、オンプレミスやハイブリッド型のオプションを提供しているものもある。
• AIとアナリティクスの評価：強固で正確な機械学習とAI機能を持つベンダーを探す。一部のツールはより成熟しており、微妙な行動異常の特定に効果的です。
• ユーザビリティの優先：アラートに圧倒されがちなセキュリティ・チームにとって、自動化されたインシデント・タイムラインやリスク・スコアリングなどの機能は、効率性を向上させ、最も重要な脅威に集中するために不可欠である。

エンタープライズUEBAツールの主な特徴

適応型機械学習

適応型機械学習はUEBAツールの中心であり、常に手動で更新することなく、進化する脅威を検知する能力を推進しています。これらのシステムは、継続的なデータ入力に基づいてユーザーやエンティティの動的な行動プロファイルを構築し、時間の経過とともに変化するベースラインや新しいパターンに適応します。静的なルールベースのシステムとは異なり、適応型モデルは通常の行動からの微妙な逸脱を認識することができるため、クレデンシャルの不正使用や権限の昇格などの高度な攻撃をより迅速に特定することができます。

頻繁に再トレーニングを行うことで、ユーザーの役割、ワークフロー、ビジネスプロセスが変化しても、分析エンジンの正確性を保つことができます。この学習機敏性により、企業は誤検知を最小限に抑えながら、高い検知率を維持することができます。

データの取り込みと統合

効率的なデータ取り込みと既存のデータソースとの統合は、UEBAの有効性にとって不可欠です。これらのツールは、アイデンティティ・アクセス管理プラットフォーム、ネットワーク・デバイス、エンドポイント、クラウド・サービス、アプリケーションなど、多様なシステムからアクティビティ・ログや遠隔測定を取り込みます。包括的なデータ収集により、UEBAプラットフォームは企業全体の行動を正確にモデル化するために必要なコンテキストを持つことができます。

統合は、API、コネクタ、ログ転送、SyslogやJSONのような一般的な標準のサポートを通じて実現することができる。統合がシームレスで広範囲であればあるほど、システムはイベントを相関させ、侵害の微妙な指標を検出することができる。

リアルタイムモニタリングとアラート

UEBAプラットフォームは、ネットワーク上で生成されるアクティビティデータを継続的に分析することで、リアルタイムのモニタリングを実現します。行動上の逸脱が特定されるとすぐに、ツールは通知とインシデント対応ワークフローをトリガーすることができます。

これらのアラートは通常、リスクに応じて優先順位付けされるため、アナリストは最も重要な脅威に集中することができます。カスタマイズ可能なアラート・ルール、適応しきい値、およびセキュリティ・インシデントおよびイベント管理（SIEM）システムとの統合により、企業は通知方法を運用要件に合わせることができます。

行動プロファイリングとリスクスコアリング

行動プロファイリングは、UEBAツールが長期にわたる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する方法です。プロファイルは、ログインパターン、リソースアクセス、データ移動、その他のアクティビティ指標の継続的な分析から生成されます。各エンティティの典型的な行動がマッピングされるため、想定範囲外の行動や精査が必要な行動にフラグを立てることができる。

リスクスコアリングの仕組みは、重大性と基準値からの乖離に基づいて、アクティビティに定量的な脅威レベルを割り当てる。このリスク・ベースの優先順位付けにより、セキュリティ・チームは最も疑わしい事象に労力を集中させることができる。スコアリングには通常、時間、場所、デバイスの種類などのコンテキスト情報が組み込まれ、良性の異常と本物の脅威を区別します。

科学捜査能力

UEBAツールは、行動分析によってコンテキスト化されたユーザーとエンティティの活動の詳細な記録を保持することで、フォレンジック調査を強化します。セキュリティ・インシデントが発生した場合、アナリストは履歴データと行動コンテキストを使用して攻撃のタイムラインを再構築し、横の動きを追跡し、侵害の根本原因を特定することができます。

迅速な検索、直感的なビジュアライゼーションの生成、異常なイベントの詳細へのドリルダウンの機能は、プロアクティブな脅威の探索とレトロスペクティブな調査の両方をサポートするために非常に重要です。詳細なフォレンジック証拠は、コンプライアンス報告、法的対応、および観察された攻撃者のテクニックに基づく検出戦略の改良に役立ちます。

オートメーションとオーケストレーション

UEBAソリューションは、異常のトリアージ、ケースの作成、アラートのエスカレーションなどの反復タスクを自動化します。また、オーケストレーションを通じて、より広範なセキュリティ・エコシステムと統合し、高リスクが検出された場合に、ユーザ・ロックアウト、権限削減、セキュリティ・オーケストレーション、自動化、レスポンス（SOAR）プラットフォームとの統合など、事前に定義されたレスポンス・アクションをトリガーします。

自動化によって対応時間が短縮され、アナリストの作業負荷が軽減されるため、脅威が発生したらすぐに対処できるようになる。オーケストレーション機能は、異なるシステム間で統一されたワークフローを作成し、セキュリティ・ツール間のコラボレーションを改善し、セキュリティ・インシデントへの一貫した再現可能な対応を保証することによって、この効果をさらに向上させます。

注目すべき企業向けUEBAツール

1.エクサビーム

Exabeam Novaは、検知、調査、対応のワークフローを強化するエージェント型AIを統合したNew-Scale Security Operations Platform。プラットフォーム内に組み込まれたAIエージェントの協調システムとして動作し、セキュリティチームに統一されたエクスペリエンスを提供するように設計されている。

企業向け機能には以下が含まれる：

• 統合セキュリティ・オペレーション・プラットフォーム：検知、調査、対応のためのエージェント型AIを単一のコンソール内に統合し、個別のツールの必要性を排除し、バラバラのワークフローを削減することを目指す。
• セキュリティ・ワークフローの高速化証拠収集、トリアージ、ケース作成などのタスクを自動化し、平均検出時間（MTTD）と平均対応時間（MTTR）の短縮を目指します。
• 姿勢に関する洞察とフレームワークの調整Advisor Agent を通じて、検出されたデータをMITRE ATT&CKなどの確立されたセキュリティフレームワークにマッピングし、長期的な改善のための推奨事項を提供します。
• プログラムの可視性の向上定量化可能な成果と姿勢のレポートを提供し、セキュリティリーダーにセキュリティプログラムの明確な監視と理解を提供する。
• アナリストの効率性の向上：繰り返しの多い作業を自動化し、ガイド付きのワークフローを提供することで、アナリストの生産性を向上させ、さまざまなスキルレベルのアナリストを支援する。

Exabeam Novaの行動分析機能には以下が含まれる：

• リスクベースの優先順位付け：リスクベースの優先順位付けによって無関係なアラートの量を減らし、セキュリティチームがより重大性の高いインシデントに集中できるようにすることを目指す。
• 行動ベースラインと異常検知：ユーザー、エンティティ、AIエージェント全体の行動ベースラインを確立し、侵害を示す可能性のある微妙な逸脱を特定します。
• 適応的リスクスコアリング：イベントに動的なリスクスコアリングを適用し、脅威のタイムラインに関連付け、重要なアラートに優先順位を付けて調査します。
• 包括的な行動分析：ユーザー、エンティティ、AIエージェントの活動を網羅し、通常の行動からの微妙な逸脱を検出します。

Splunk UBA

Splunk ユーザー行動分析 (UBA) は、教師なし機械学習を適用して、内部脅威、アカウント侵害、攻撃を示す異常な行動を検出することで、企業の防御を強化します。静的なルールに依存するのではなく、通常のユーザー、デバイス、アプリケーションの動作のベースラインを確立し、悪意を示唆する逸脱をハイライトします。

企業向け機能には以下が含まれる：

• エンタープライズセキュリティとのネイティブな統合：UEBAはSplunk Enterprise Securityに組み込まれており、SIEM、SOAR、エージェントAIと行動分析を1つのコンソールで統合します。
• 統合された検知と対応のワークフロー:トリアージとインシデント処理を合理化するために、調査ビューを一元化し、UEBAインサイトと相関ルールを結び付けます。
• 自動化されたリスクベースの優先順位付け：動的なスコアリングにより、エンティティやイベントをリスク別にランク付けし、アラートによる疲労を軽減し、より重大性の高い行動にアナリストの労力を集中させます。
• システム間の相関した可視性：ユーザー、デバイス、エンドポイント、クラウドアプリケーションからの行動シグナルを集約し、複数の環境にまたがるパターンを明らかにします。
• コンテクストが豊富なアナリストビュー：アラートにピア比較、履歴、タイムライン、ヒートマップを追加し、調査中の迅速な意思決定をサポートします。

UEBAの特徴は以下の通り：

• 行動ベースライン化と学習：正常なユーザーとエンティティの活動を継続的にモデル化し、内部の不正使用や高度な攻撃手法を示す微妙な逸脱を浮き彫りにします。
• エンティティごとのリスクスコアリング：異種の指標をユーザーやデバイスの動的なリスクスコアに集約し、調査の優先順位を付け、価値の低いアラートを削減します。
• 複数エンティティの攻撃相関：システム間で関連する動作を結び付け、横方向の動き、特権の乱用、協調的な活動の連鎖を明らかにします。
• 自動化された異常検知：複数の機械学習モデルを使用して新たな脅威を監視し、検知された脅威をリスクの重大度によって自動的にランク付けします。
• 文脈化された脅威の洞察：アラートレビュー中に、アクティビティがベースラインから逸脱した理由を説明するために、充実したメタデータとピアグループ比較を提供します。

Source: Splunk 

マイクロソフトセンチネル

Microsoft Sentinelは、ユーザとエンティティの行動分析を統合し、企業全体のユーザ、デバイス、アプリケーションの動的なベースラインを構築することで、異常な行動を検出します。ログを収集するだけでなく、機械学習を適用して正常なパターンからの逸脱を識別し、個人を自分自身の履歴、同僚グループ、より広い組織と比較します。

企業向け機能には以下が含まれる：

• 統合されたDefenderポータルの操作: Sentinelは、Microsoft Defenderポータルで利用できるため、Defender XDRまたはE5のライセンスを必要とせずに、セキュリティ操作を統合できます。
• エンティティコンテキストの同期：Microsoft Entra ID とオンプレミスアクティブディレクトリ(プレビュー) を同期して、IdentityInfo テーブルのユーザープロファイルを作成します。
• 行動分析データへのアクセス：KQLクエリーと、エンティティやアノマリーを横断した高度なハンティングのために、BehaviorAnalyticsテーブルとUserPeerAnalyticsテーブルを公開します。
• 内蔵の調査コンテンツ：ハンティングクエリ、探査クエリ、UEBAワークブックが含まれ、異常を視覚化して調査をサポートします。
• セキュリティ主導型アナリティクスの調整: MITRE ATT&CKに沿ったユースケースに優先順位を付け、それに応じてデータソースを選択し、関連する攻撃ベクトルに焦点を当てる。

UEBAの特徴は以下の通り：

• 動的な行動ベースライン：ユーザー、ホスト、IP、アプリケーションの通常のアクティビティを経時的に学習し、エンティティを自分自身、同僚、組織と比較します。
• 調査優先度のスコアリング：ユーザーや仲間の行動に対する異常性に基づいてアクティビティに0～10のスコアを割り当て、分析の優先順位を決定します。
• コンテキストに基づく異常評価：地域、デバイス、環境、時間、頻度にわたる逸脱をフラグ化し、なぜ行動がベースラインのパターンと異なるのかを説明する明確なアーティファクトを提供します。
• ピアグループ分析：セキュリティグループやメーリングリストのメンバーなどのシグナルを使用してピアを計算し、ランク付けします。
• 資産の感度と爆発半径：資産の感度と潜在的な影響を推定し、調査やインシデント処理の優先順位をより効果的に決定します。

Source: Microsoft 

バロニス

Varonisは、内部脅威、ランサムウェア、執拗な攻撃から機密情報を保護することに重点を置いたデータ中心のUEBAを提供します。プラットフォーム全体のデータアクティビティを継続的に監視することで、Varonisはユーザーとデバイスの行動ベースラインを確立し、異常なファイルアクセス、権限の昇格、ジオホッピングなどの異常を検出します。

企業向け機能には以下が含まれる：

• 継続的なデータ監視：データ、アクティビティ、イベントを継続的に観察し、APT、悪意のある内部関係者、社会への暴露などの脅威をエスカレートする前に表面化させます。
• マネージド・ディテクション＆レスポンス：ランサムウェアのサービス・レベル・ターゲットとインシデント・レスポンスの専門知識を定義し、24時間365日のマネージド・データ・ディテクション＆レスポンスを提供します。
• SIEMとSOARの統合：Splunk、QRadar、Cortex XSOAR、Google Chronicle、およびsyslogとSNMPにネイティブ・コネクタで接続します。
• クロスプラットフォーム・リスク・カバレッジ：環境を横断してデータを監視し、機密情報に影響する異常なアクセス、横移動、権限の昇格を追跡します。
• データ検出と対応ワークフロー：脅威モデルとインシデント対応分析を組み合わせて、ステルス脅威と内部脅威を特定し、封じ込めます。

UEBAの特徴は以下の通り：

• ユーザーおよびデバイスごとのベースライン:すべてのユーザーとデバイスの行動プロファイルを構築し、異常なファイルアクセス、電子メールアクティビティ、権限の変更を検出します。
• 脅威モデルの幅広さ：何百もの機械学習脅威モデルを適用し、ランサムウェアの挙動、内部関係者の悪用、高度な持続的テクニックを特定します。
• 異常指標とテレメトリ：プラットフォームやサービスを横断するデータ中心のシグナルを使用して、ジオホッピング、異常なアクセスパターン、権限の昇格をフラグします。
• データ流出の検知：DNS、プロキシ、VPNのトラフィックから、アップロード、ダウンロード、リンク共有、コマンド・アンド・コントロールの指標を検知します。
• データ中心の分析：エンドポイントやネットワーク中心の信号ではなく、機密データに結びついた遠隔測定を重視し、関連するリスクを浮き彫りにする。

Source: Varonis 

セキュロニクス

Securonixは、機械学習と行動分析を使用して、内部脅威、アカウント乗っ取り、未知の攻撃を最小限のノイズで検出するUEBAソリューションを提供します。リアルタイムのイベントと過去の行動の両方を分析することで、Securonixは正当なユーザー行動と悪意のある行動を区別し、セキュリティチームにアラートを提供します。

企業向け機能には以下が含まれる：

• クラウド・ネイティブ・デプロイメント・モデル: UEBAをクラウド・サービスとして提供することで、管理するインフラをゼロにし、環境間での迅速なロールアウトを実現します。
• 既存のSIEMに拡張可能：レガシーSIEMのデプロイメントの上に統合することで、検出と調査のワークフローを強化しながら、リップ・アンド・リプレースを回避します。
• 組み込みAPIによるクラウド対応：組み込みのネイティブ・コネクタとAPIを使用して、主要なクラウド・インフラストラクチャとアプリケーション・プラットフォームにモニタリングを拡張します。
• オペレーショナル・アクセラレーター:事前に構築されたユースケース、ターンキー・アナリティクス、コネクター、ケース管理ワークフローを提供し、調査と対応をサポートします。
• あらかじめ用意されたユースケース・コンテンツ：内部脅威、IP窃盗、詐欺、その他のシナリオに対応したワンクリック・コンテンツを同梱しており、すぐにアクセスして利用することができます。

UEBAの特徴は以下の通り：

• 高度な行動分析：機械学習と行動分析を使用して、リアルタイムの信号と過去の行動コンテキストを組み合わせることで、正当な操作と脅威を区別します。
• ピアグループ分析：ユーザーのアクティビティをピアに対してベースライン化することで、想定されるロールベースの違いによるノイズを低減し、異常検知を自動化します。
• 脅威連鎖モデリング：検出された脅威をMITRE ATT&CKおよび US-CERT のフレームワークにマッピングし、低速・低速・多段階の攻撃進行パターンを特定します。
• ノイズリダクション：ユーザーとエンティティの脅威をカバーしつつ、誤検知を減らすために、事前に構築された分析とリスクプロファイリングを重視。
• クラウドに特化したモニタリング：主要なクラウドインフラやアプリケーションのAPIを直接使用して、動作分析をクラウド環境に拡張します。

Source: Securonix 

UEBAツールの選び方

組織は、UEBAツールを評価する際に以下を考慮すべきである。

1.ユースケースの特定

主要なユースケースを明確に定義することは、適切なUEBAツールを選択するための最初のステップである。組織は、インサイダー脅威の検知、アカウント漏洩の防止、特権ユーザーのモニタリング、規制遵守のいずれに重点を置く必要があるかを判断する必要がある。それぞれのユースケースには、異なるデータソース、分析要件、統合ポイントが含まれ、UEBAプラットフォームに求められる機能セットが形成される。

解決すべき具体的な問題を理解することが、投資の意思決定を導き、選択したツールが測定可能なセキュリ ティ価値を確実に提供することにつながる。セキュリティ運用、コンプライアンス、事業部門の利害関係者が関与することで、重要なリスクシナリオと運用上のニーズがすべて考慮されるようになる。

2.統合の評価

効果的なUEBAツールは、既存の企業ITおよびセキュリティ・エコシステムとの広範かつシームレスな統合をサポートする必要がある。選択する前に、企業は候補となるプラットフォームがディレクトリ・サービス、SIEMシステム、ネットワークおよびエンドポイント・モニタリング・ツール、クラウド・アプリケーション、アイデンティティ・プロバイダからデータを取り込めることを確認する必要がある。統合機能の深さと柔軟性によって、行動分析がどれだけ完全で実用的なものになるかが決まる。

パイロット・プロジェクトや概念実証のための統合は、実世界での互換性、データ の充実度、他のセキュリティ技術との相互運用性を確認するために有用である。API やイベント標準との互換性、カスタムコネクタに対するベンダーのサポートは、綿密に評価する必要がある。

3.クラウドとオンプレミスの比較

UEBAツールを選択する際、導入モデルは非常に重要な決定事項である。組織は、クラウドベースのソリューション、オンプレミス展開、ハイブリッドアプローチのいずれが、自社のセキュリティ要件、規制上の制約、ITインフラに最適かを評価する必要がある。クラウド・ソリューションはスケーラビリティとメンテナンス負担の軽減を提供する一方、厳しいデータレジデンシー規制やプライバシー規制が適用される場合にはオンプレミス導入が必要になる場合がある。

コスト、デプロイメントのスピード、更新サイクル、他のクラウドやオンプレミスのリソースとの統合も、最適なデプロイメントの選択に影響する。環境が高度に分散していたり、ビジネスが急成長していたりする企業では、柔軟性と容易な拡張性からSaaSモデルが好まれることが多い。成熟し、厳重に管理された環境を持つ組織は、最大限の監視と管理を維持するために、オンプレミス・ソリューションを選ぶかもしれない。

4.AIとアナリティクスを評価する

UEBAツールの分析エンジンの深さと質は、脅威検知能力に直接影響する。企業は、機械学習モデルの洗練度、独自の組織環境への適応能力、異常検知結果の透明性を評価すべきである。ツールはコンテキスト・リスク分析をサポートし、行動異常とビジネス・コンテキストを照らし合わせることで、誤検知を減らし、真の脅威を浮き彫りにする必要がある。

AI能力に関するベンダーの主張は、テストや文書化された検知手法のレビューを通じて検証されるべきである。各環境の脅威環境が進化する中、カスタム分析や継続的なチューニングのサポートも重要な役割を果たす。

5.ユーザビリティの優先順位

ユーザー・エクスペリエンスは見落とされがちだが、UEBA導入の価値を最大化するためには不可欠である。ツールは、直感的なダッシュボード、わかりやすいワークフロー、実行可能なアラートを提供する必要があります。効率的なケース管理、ガイド付き調査、明確なレポート機能により、あらゆる経験レベルのアナリストが効率的に脅威を特定し、対応することができます。

パイロット・プログラム、ユーザーからのフィードバック、ベンダーのデモンストレーションは、日常業務におけるソリューションの実用的な使い勝手を評価するのに役立ちます。インシデント対応を簡素化し、関連情報に優先順位を付けるツールは、脅威の解決を加速し、セキュリティチームが優先度の高いインシデントに集中できるようにする。ユーザビリティは、ツールの利用しやすさを維持するために、機能の充実度とバランスを取る必要があります。

結論

UEBAツールは、従来のシステムが見逃していた脅威の検知を支援し、セキュリティに対する行動に焦点を当てたアプローチを企業に提供します。機械学習、コンテキスト分析、リスクベースの優先順位付けを組み合わせることで、セキュリティチームは異常を迅速に特定し、インシデントをより効率的に調査し、より高い信頼性を持って対応することができます。これにより、UEBAは最新の企業防衛戦略において重要なレイヤーとなります。