UEBA Tools: Key Capabilities and 8 Tools You Should Know

UEBA（ユーザーとエンティティの行動分析）ツールとは？

UEBAtoolsは、機械学習と統計的手法を使用して、ネットワーク内の異常な動作やインスタンスを特定するソフトウェアシステムです。これらのツールは、セキュリティ・オペレーションにおける人工知能（AI）の最も初期の用途の一部を担っています。これらのツールは、過去のデータを分析して学習し、正常な動作のベースラインを確立することによって動作します。このベースラインを使用して、潜在的なセキュリティ脅威を示す可能性のある逸脱や異常を検出します。

これらのツールは、事前に定義されたセキュリティ・ルールやシグネチャには依存しない。その代わりに、機械学習アルゴリズムを使用して継続的に学習し、新しいパターンや行動に適応します。そのため、従来のセキュリティ・ソリューションでは見逃してしまうような、漏洩した認証情報、ゼロデイ・エクスプロイト、高度持続的脅威（APT）などの未知の脅威を検出するのに非常に効果的です。

さらに、UEBAツールはユーザーの行動だけでなく、エンティティの行動も分析する。つまり、デバイス、アプリケーション、ネットワーク・トラフィック、つまり組織のデジタル・エコシステムの一部であるあらゆるエンティティの挙動を監視・分析できる。この全体的なアプローチにより、より包括的で正確な脅威の検知と対応が可能になる。

主要なEUBAツールは、堅牢な検出機能と、調査および対応のためのより高い洞察力を兼ね備えています。また、自動化されたインシデント・タイムラインを提供し、リスク別にイベントをハイライトします。さらに、アナリストがサードパーティアラートのトリアージに高い精度で優先順位を付けられるようにする、よりダイナミックなアラート技術も提供します。

Editor’s note: Updated the article to cover recent market trends, updated product information to reflect features and capabilities in 2026, and added 1 new tool

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The UEBA Market Trends 

Market Size And Growth Forecast

The User and Entity Behavior Analytics (UEBA) market is expanding rapidly. It is valued at approximately USD 0.41 billion and is projected to grow to USD 14.18 billion by 2035. This represents a compound annual growth rate (CAGR) of 38.0%.

This level of growth reflects increasing demand for advanced security analytics as organizations invest in tools that can detect complex and evolving threats.

Key Market Drivers

Several factors are driving the growth of the UEBA market. A major driver is the rise in cybersecurity threats, which are becoming more frequent and sophisticated. Organizations are adopting UEBA solutions to detect anomalies and respond to threats in real time.

Regulatory requirements are also contributing to demand. Laws related to data protection and privacy require organizations to monitor user activity and ensure compliance. UEBA tools help meet these requirements by providing visibility into user behavior.

The shift to remote work has further increased the need for monitoring across distributed environments. In addition, organizations are focusing more on detecting insider threats, which UEBA tools are designed to identify through behavior analysis.

Role of Generative AI in UEBA

Generative AI is emerging as a significant force shaping the evolution of the UEBA market—both as a driver of new threats and as an enabler of more advanced defense capabilities:

• Generative AI is lowering the barrier to entry for cybercriminals: Attackers can now use AI tools to generate highly convincing phishing emails, polymorphic malware, and adaptive attack strategies in real time. These AI-generated attacks are often novel and do not rely on known indicators of compromise, making them difficult for traditional, rule-based security systems to detect.
• Increasing importance of behavior-based detection models like UEBA: By analyzing patterns of user and entity behavior rather than relying on signatures, UEBA solutions are better equipped to identify previously unseen and evolving threats.
• Generative AI embedded into UEBA platforms: Modern UEBA solutions use AI to automatically transform large volumes of raw security data into structured behavioral insights, helping security teams quickly understand “who did what and why it matters.” In some platforms, generative AI is used to create and scale behavioral models, enrich investigations, and provide explainable, human-readable summaries of security events.

UEBAツールの主な特徴

機械学習（ML）分析

UEBAツールは機械学習を活用して膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、セキュリティ上の脅威を示す可能性のある微妙なパターンや相関関係を特定することができる。これは、セキュリティ・オペレーションにおけるMLの最も初期の用途の1つである。

これらのアルゴリズムは、過去のデータから学習し、ネットワーク内のユーザーやエンティティの正常な行動のベースラインを確立することができる。このベースラインからの逸脱は、潜在的な脅威としてフラグが立てられます。時間をかけて学習し、適応するこの能力により、UEBAツールは新しく進化する脅威を検出する上で非常に効果的なものとなります。

さらに、高度な分析を使用することで、これらのツールはノイズをふるい分け、最も重要な脅威に焦点を当てることができます。脅威の深刻度と影響を受ける資産の価値に基づき、アラートに優先順位をつけることができる。

データの取り込みとベンダー間の統合

UEBAツールは様々なソースから膨大な量のデータを取り込み、分析することができる。これには、ログファイル、ネットワーク・トラフィック・データ、ID情報、脅威インテリジェンス・フィードなどが含まれます。

さらに、UEBAツールはベンダーを超えた強固な統合機能を備えている。つまり、他のセキュリティ・ツールやシステムとシームレスに統合し、統一されたセキュリティ・インフラを構築することができる。一般的にUEBAツールと統合されるシステムは、SIEM（セキュリティ情報・イベント管理）、IDS（侵入検知システム）、ファイアウォールなどである。主要なUEBA製品は、SIEM内で連携する統合ソリューションを提供している。

リアルタイムモニタリングとアラート

UEBAツールはリアルタイムのモニタリングとアラート機能を提供する。UEBAツールはネットワーク・アクティビティを継続的に分析し、脅威が発生した時点でそれを検知することができます。これは、脅威が数分で拡散し、被害をもたらす可能性がある今日の脅威の状況において極めて重要です。脅威が検出されると、UEBAツールはリアルタイムでアラートを送信し、セキュリティ・チームは迅速に対応し、脅威が大きな被害をもたらす前に緩和することができます。場合によっては、より深刻度の高いアラートが自動化されたレスポンス・アクションのトリガーとなることもあります。

脅威ハンティング機能

リアルタイムの脅威検知に加えて、UEBAツールは脅威ハンティングもサポートしている。サイバーセキュリティに対するこのプロアクティブなアプローチでは、従来の検知方法を回避した脅威を探索します。UEBAツールを使用することで、セキュリティ・チームは攻撃サイクルの早い段階で疑わしい活動を詳細に調査し、隠れた脅威を発見することができます。

これらのツールは、脅威ハンティングに役立つ豊富なデータと分析を提供します。これらのツールは、連携した攻撃を示す可能性のある行動パターンを明らかにし、侵害されたデバイスを示す可能性のある異なるエンティティ間の関係を特定し、攻撃者が使用する戦術、技術、手順（TTP）に関する洞察を提供することができます。主要なソリューションの中には、UEBAによって発見された既知の異常をハンターが横断的に検索できる、高度な脅威ハンティング機能を提供しているものもあります。

可視化とレポートツール

UEBAツールには、可視化ツールとレポート作成ツールが装備されている。これらのツールは、ネットワークとその活動を視覚的に表現し、セキュリティ・チームが現在の脅威の状況を理解することを容易にします。パターンや傾向を視覚化し、活動のホットスポットを特定し、経時的な変化を追跡することができます。

さらに、UEBAツールは検出された脅威に関する詳細かつ実用的なレポートを提供します。検出された脅威の数や種類、影響を受けた資産、応答時間など、さまざまな指標に関するレポートを作成することができます。これらのレポートは意思決定や戦略立案に役立ち、組織のサイバーセキュリティ態勢の強化を支援します。

オートメーションとオーケストレーション

最後に、最新のUEBAツールの主要な特徴は、様々なセキュリティタスクを自動化し、オーケストレーションする機能である。自動化によって、これらのツールは特定の基準や閾値が満たされたときに、事前に定義されたアクションを自動的に実行することができる。例えば、あるユーザーが短期間に何度もログインに失敗したことをシステムが検知した場合、不正アクセスを防ぐために自動的にアカウントをロックすることができる。

オーケストレーション機能は、自動化と連動してセキュリティ運用のワークフローを合理化する。オーケストレーションを通じて、UEBAツールはファイアウォール、エンドポイント・プロテクション・プラットフォーム、インシデント対応ツールなどの他のセキュリティ・ソリューションと相互作用することができる。この統合により、検出された脅威に対して連携した迅速な対応が可能になります。例えば、UEBAツールがデータ流出を示す可能性のある異常なデータの動きを検出した場合、ファイアウォールをトリガーして関係する疑わしいIPアドレスをブロックすることができます。

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注目のUEBAツール

現在、市場にはいくつかのUEBAツールがある。人気のある6つのオプションの主な機能を確認してみよう。

Advanced / Enterprise UEBA and SIEM Platforms

1.エクサビーム

Exabeamは、統合されたユーザーとエンティティの行動分析を活用し、サイバー脅威と高度な攻撃手法から組織を保護するAI駆動型のセキュリティ・オペレーション・プラットフォームです。このツールは、機械学習と行動モデリングを使用して異常な活動を特定し、リスクに基づいてセキュリティチームにリアルタイムで警告を発します。

Exabeamは脅威の可視化にとどまらず、インシデントへの効果的な対応に役立つ実用的な洞察も提供します。高度な分析機能により、詳細なフォレンジック調査が可能になり、セキュリティ・イベントの背景を理解しやすくなります。さらに、Exabeamは既存のセキュリティ・インフラストラクチャと統合することで、効率性と有効性を高めることができます。

Exabeamプラットフォームはクラウドネイティブで、ユーザーフレンドリーな設計となっているため、あらゆる規模や予算の企業に適しています。脅威の検知、調査、対応（TDIR）のワークフローを合理化し、インテリジェントな自動化を活用して、セキュリティチームが迅速かつ効果的に脅威に対応できるようにします。

Exabeam Security Analyticsについてさらに詳しく

2. Splunk User Behavior Analytics

Splunk User Behavior Analytics (UBA) is a machine learning–driven solution that analyzes behavior across users, devices, and applications to detect insider threats and advanced attacks. It builds behavioral baselines and correlates activity across entities to identify deviations such as credential misuse or lateral movement, while prioritizing risks to support efficient investigation and response.

Key features:

• Behavioral analytics and machine learning: Continuously learns normal behavior patterns to detect subtle anomalies that may indicate insider threats or advanced attacks.
• Entity risk scoring and aggregation: Combines multiple risk signals into a single score per user or entity to prioritize threats.
• Multi-entity correlation: Correlates activity across users, endpoints, and applications to identify complex attack patterns such as privilege abuse and lateral movement.
• Contextual threat insights: Provides enriched metadata, peer comparisons, and historical context to improve investigation accuracy and decision-making.
• Automated threat detection and prioritization: Uses machine learning models to detect and rank threats automatically, reducing alert fatigue and improving SOC efficiency.
• Integration with SIEM workflows: Integrates with Splunk Enterprise Security to unify detection, investigation, and response processes.

3. IBM Security QRadar

IBM Security QRadar SIEM includes user behavior analytics capabilities that provide visibility into user activity and help detect insider threats and anomalous behavior. By correlating data across multiple sources, QRadar enables real-time threat detection, supports threat hunting, and helps security teams prioritize and investigate risks.

Key features:

• User behavior analytics: Monitors user activity to identify anomalous behavior and detect insider threats or compromised accounts.
• Data correlation across sources: Aggregates and analyzes data from multiple systems to provide a unified view of security events.
• Real-time threat detection: Identifies threats as they occur, enabling faster response and mitigation.
• Threat hunting support: Enables analysts to explore datasets and uncover hidden threats using correlated insights.
• Integration and interoperability: Works across a range of security tools and data sources to provide comprehensive visibility.
• Operational efficiency improvements: Reduces manual investigation effort through automation and prioritized insights. 

4. Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel is a cloud-native SIEM platform that integrates UEBA capabilities with AI-driven analytics, automation, and threat intelligence. It collects and correlates data across multicloud and hybrid environments, enabling organizations to detect, investigate, and respond to threats with contextual insights and reduced false positives.

Key features:

• Scalable data collection: Ingests telemetry from users, devices, applications, and cloud environments using built-in connectors and APIs.
• AI-driven detection and correlation: Uses machine learning to identify threats, correlate signals, and reduce false positives.
• Graph-based context and visibility: Provides enriched context through a security graph that maps relationships across entities and activities.
• Integrated UEBA and analytics: Combines behavioral analytics with SIEM and SOAR capabilities for unified detection and response.
• Threat hunting and custom detections: Supports proactive hunting with machine learning–enhanced rules and customizable detection logic.
• AI-assisted investigation: Uses generative AI to summarize incidents, generate queries, and recommend response actions. 

7.セキュロニクス

Securonix is a cloud-native security analytics platform that integrates UEBA with AI-driven detection, investigation, and response capabilities. It uses behavioral analytics, threat intelligence, and automated workflows to help security teams prioritize risks, reduce alert noise, and accelerate investigations across complex environments.

Key features:

• AI-driven anomaly detection: Identifies abnormal behavior using machine learning with contextual enrichment from identity and threat intelligence.
• Automated alert triage and prioritization: Uses AI to filter noise, rank risks, and surface the most relevant threats.
• Contextual investigation support: Provides enriched insights, summaries, and guided investigation workflows to reduce manual analysis.
• Integrated detection and response: Unifies detection, investigation, and response capabilities within a single platform.
• Threat intelligence integration: Enriches alerts with external intelligence and aligns detections with frameworks like MITRE ATT&CK.
• AI-assisted SOC operations: Uses AI agents to support analysts with decision-making, case preparation, and response recommendations. 

Specialized / Flexible UEBA Solutions

6. Micro Focus Interset UEBA

Micro Focus Interset UEBA is a behavioral analytics solution that uses unsupervised machine learning to detect insider threats and targeted attacks by analyzing user and entity behavior. It combines endpoint data with behavioral intelligence to uncover hidden threats and prioritize high-risk activities for investigation.

Key features:

• Unsupervised machine learning models: Learns normal behavior patterns for users and entities without relying on predefined rules.
• Anomaly detection with behavioral context: Identifies suspicious activities such as unusual logins, impersonation, or abnormal system access.
• Peer group analysis: Compares behavior across similar users or entities to improve anomaly detection accuracy.
• Risk scoring and prioritization: Calculates risk scores to highlight the most suspicious entities and reduce alert fatigue.
• Integration with endpoint data: Leverages endpoint telemetry to enhance visibility and detection capabilities.
• Threat hunting interface: Provides tools to investigate anomalies and track potential attack patterns. 

7. ManageEngine Log360

ManageEngine Log360 is a unified SIEM platform that incorporates UEBA capabilities to detect anomalies, prioritize risks, and automate incident response. It combines log management, AI-driven analytics, and orchestration to improve visibility and simplify security operations across hybrid environments.

Key features:

• AI-driven behavioral analytics: Detects anomalies in user activity using machine learning and adaptive baselines.
• Automated detection, investigation, and response (TDIR): Uses built-in workflows and playbooks to accelerate incident handling.
• Contextual investigation tools: Provides centralized dashboards, timelines, and visualizations for efficient analysis.
• Alert noise reduction: Uses adaptive thresholds and tuning to minimize false positives and improve signal quality.
• Threat intelligence integration: Enriches detections with external threat data and contextual insights.
• SOAR capabilities: Automates workflows and integrates with other security tools for coordinated response. 

Source: ManageEngine

8. Varonis Data Security Platform

Varonis Data Security Platform is a data-centric security solution that incorporates UEBA to monitor and protect sensitive data across cloud, SaaS, and on-premises environments. It focuses on detecting abnormal data access and user behavior while automating responses to reduce risk.

Key features:

• Data-centric UEBA: Monitors user interactions with sensitive data to detect abnormal access patterns and potential threats.
• Real-time detection and response: Provides continuous monitoring and alerts for suspicious activity across data environments.
• Automated risk reduction: Applies policies and remediation actions to limit data exposure and prevent breaches.
• Data discovery and classification: Identifies and classifies sensitive data to improve visibility and protection.
• Cross-environment coverage: Secures data across multi-cloud, SaaS, and hybrid infrastructures.
• Integrated incident response support: Combines UEBA with expert-driven response capabilities for continuous protection. 

Source: Varonis

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Exabeam Fusion Enterprise Edition Incident Responder: UEBAのリーダー

クラウドスケールSecurity Log Managementおよび SIEM:高速検索、コンプライアンスレポート、ダッシュボードにより、セキュリティデータを安全に取り込み、解析し、保存します。強力な相関関係と脅威インテリジェンスをケース管理と組み合わせます。(199/250)

強力な行動分析:機械学習ベースの行動モデルが検出の忠実度を高め、自動化されたAI主導のタイムラインがリスクに基づいて異常の優先順位を決定する。(138/250)

自動化された脅威検知, Investigation, and Response (TDIR):自動化されたTDIRワークフローは、MLとAIを使用して脅威を特定し、調査を迅速化し、一貫性のある再現可能な結果で対応時間を短縮します。