UEBA
UEBA (User and Entity Behavior Analytics)
UEBAは、内部脅威や外部からの標的型攻撃を検出することに焦点を当てたサイバーセキュリティソリューションのことです。UEBAツールは、ユーザーやエンティティの行動におけるパターン、トレンド、異常を分析することで、組織内の潜在的なセキュリティリスクを特定します。
UEBAの理解
UEBAソリューションは、組織のネットワーク内でのデバイス、アプリケーション、システムなどのユーザーとエンティティの行動を監視し分析することで機能します。これらは様々なソースからデータを収集し、各ユーザーとエンティティの「正常」な行動の基準を確立します。機械学習アルゴリズムを使用することで、UEBAツールはこの基準からの逸脱を検出し、潜在的なセキュリティ脅威を示すことができます。
UEBAの仕組み
UEBAソリューションは、広範なデータの収集と分析によりセキュリティリスクを検出します。以下はUEBAがどのように機能するかのステップごとの説明です:
データ収集: UEBAツールは、組織内のネットワークログ、ユーザー活動ログ、その他のセキュリティシステムなど、複数のソースからデータを収集します。このデータには、ユーザーのログイン情報、ネットワークトラフィック、ファイルアクセスログなどが含まれます。
データ処理と分析: 収集されたデータは処理され、各ユーザーとエンティティの正常な行動の基準を確立するために分析されます。これには、ログイン時間、典型的なファイルアクセスパターン、ネットワーク行動などの要素が分析されます。機械学習アルゴリズムを利用して、潜在的なセキュリティ脅威を示す行動のパターンや異常を特定します。
異常検出: 正常な行動の基準が確立されると、UEBAツールはユーザーとエンティティの行動を継続的に監視し、逸脱を検出します。予期しない行動、例えば異常なログイン時間や通常でないファイルアクセスパターンは、潜在的なセキュリティリスクとしてフラグを立てられ、さらに調査されます。
リスクスコアリングとアラート生成: UEBAシステムは、各行動の異常に基づいてリスクスコアを割り当てます。アラートは生成され、組織のセキュリティチームに送信され、さらなる調査と対応が行われます。これらのアラートは、潜在的なセキュリティインシデントへの洞察を提供し、プロアクティブな対策を優先化するのに役立ちます。
調査と対応: セキュリティチームは、UEBAシステムによって生成されたアラートを調査し、潜在的なセキュリティインシデントの性質と範囲を判断します。複数のソースからのデータを関連付けることで、脅威を包括的に理解し、適切な対策を講じることができます。
UEBA導入のための予防策
UEBAソリューションの導入は、組織のサイバーセキュリティ姿勢を大幅に向上させることができます。UEBA導入時に考慮すべき予防策をいくつか紹介します:
可視性を確保: UEBAソリューションは、ユーザーとエンティティの行動を深く可視化し、異常な活動を早期に検出できるようにします。基準行動を包括的に理解することで、組織は潜在的な脅威を迅速に特定できます。
基準の定期的な見直し: 組織の環境の変化を反映するために、「正常」行動の基準を定期的に見直し、更新することが重要です。ユーザーとエンティティの行動が時間とともに進化するため、基準は調整され、正確な異常検出ができるようにします。
迅速な調査と対応: UEBAツールによって提供される洞察とアラートは、迅速に調査し、対応する必要があります。潜在的なセキュリティインシデントに対するプロアクティブなアプローチは、影響を大幅に減少させ、リスクを緩和します。
ユーザー教育: サイバーセキュリティの重要性と確立されたセキュリティポリシーの順守についてユーザーを教育します。セキュリティ意識の高い文化を促進することで、組織は内部の脅威を最小限に抑え、全体的なサイバーセキュリティを向上させることができます。
関連用語
- Insider Threats: 従業員や契約者など、組織内部から発生するセキュリティリスク。UEBAソリューションは、ユーザー行動を監視することで内部脅威を検出し、緩和することができます。
- Machine Learning: 明示的にプログラムされることなく、経験から学び改善を行うことを可能にする人工知能のサブセット。UEBAソリューションは、ユーザーとエンティティの行動における異常を検出するために機械学習アルゴリズムを活用します。
- Anomaly Detection: システム内における期待される状態や正常な状態から逸脱したパターンや行動を特定するプロセス。UEBAツールは、潜在的なセキュリティ脅威を特定するために異常検出技術を利用します。