ユーザーおよびエンティティの行動分析 (UEBA) とは、高度な分析を使用して、ネットワークまたはシステム内のユーザーおよびエンティティの行動を監視および管理することを指します。パターンを分析して異常なアクティビティを識別することで、UEBA は潜在的なセキュリティ脅威の検出、コンプライアンスの確保、およびシステム全体のセキュリティの強化に役立ちます。
UEBAの起源とその最初の言及の歴史
UEBA の概念は、組織がネットワーク内のユーザーとエンティティの行動を分析するためのより高度なツールの必要性を認識し始めた 2000 年代初頭に生まれました。UEBA のような手法が最初に言及されたのは、異常検出に焦点を当てた研究論文に遡り、「ユーザーおよびエンティティ行動分析」という用語は、後にテクノロジーが成熟するにつれて造られました。
UEBA に関する詳細情報: トピック UEBA の拡張
UEBA ソリューションは、機械学習、データ分析、その他のアルゴリズムを利用して、システム内のユーザーとエンティティの通常の動作パターンを確立します。これらのパターンを使用して、悪意のあるアクティビティを示す可能性のある異常を検出できます。
主なコンポーネントは次のとおりです。
- ユーザー行動分析: 潜在的な脅威を検出するために、ユーザー アクティビティを監視および分析します。
- エンティティ動作分析: デバイス、アプリケーション、ネットワーク要素の動作を評価します。
- 異常検出: 確立された規範から逸脱する予期しないパターンを特定する。
- 脅威インテリジェンス: 外部情報を活用して潜在的なリスクと脅威を特定します。
UEBA の内部構造: UEBA の仕組み
UEBA は、相互に接続された複数のコンポーネントを通じて機能します。
- データ収集： ログ、デバイス、アプリケーションなどのさまざまなソースからデータを収集します。
- 行動プロファイリング: データを分析して、正常な動作のベースラインを作成します。
- 異常検出: ベースラインからの逸脱を継続的に監視します。
- 警告と対応: 検出された異常に対してアラートを生成し、適切な対応を開始します。
UEBAの主な機能の分析
- 適応学習: UEBA システムは継続的に新しい動作パターンを学習し、適応します。
- リスクスコアリング: 異常にリスク スコアを割り当てて、対応の優先順位を決定します。
- 他のシステムとの統合: SIEM、ファイアウォールなどと統合できます。
- リアルタイム分析: リアルタイムの監視と警告が可能です。
UEBAの種類: テーブルとリストを使用して記述する
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| ネットワークベースのUEBA | ネットワーク トラフィックとパターンを分析します。 |
| エンドポイントベースのUEBA | ワークステーションなどのエンドポイント上のアクティビティを監視します。 |
| ハイブリッドUEBA | ネットワーク分析とエンドポイント分析の両方を組み合わせます。 |
UEBAの活用方法、活用に伴う問題点とその解決策
用途:
- 脅威の検出
- インサイダー脅威管理
- コンプライアンス保証
問題点:
- 偽陽性/偽陰性
- スケーラビリティの問題
解決策:
- アルゴリズムの定期的な調整
- 補完的なセキュリティツールとの統合
主な特徴と類似用語との比較
| 特徴 | ウエバ | シェムリアップ |
|---|---|---|
| 集中 | 行動分析 | イベント管理 |
| 学ぶ | アダプティブ | 静的 |
| 統合 | 高い | 適度 |
UEBAに関連する将来の展望と技術
今後の展望としては、AI 駆動型アルゴリズムの統合、クラウド サポートの強化、より堅牢な検出方法論などが挙げられます。また、先制的な脅威の軽減と、よりユーザー フレンドリなインターフェイスの開発にも重点が移ります。
プロキシサーバーを UEBA で使用する方法または UEBA と関連付ける方法
OneProxy が提供するようなプロキシ サーバーは、Web リクエストをフィルタリングして転送することで UEBA で重要な役割を果たし、データの収集と分析に貢献します。また、IP アドレスをマスクし、悪意のある Web トラフィックを監視することで、セキュリティを強化することもできます。
関連リンク
UEBA を理解して適用することは、今日の進化し続けるサイバー脅威の状況において不可欠です。OneProxy が提供するようなソリューションは、UEBA システムの効率と有効性を高め、潜在的なセキュリティ脅威に対する強力な防御を提供します。
