UEBA(User and Entity Behavior Analytics)とは何ですか?
User Entity Behavior Analytics(UEBA)は、高度な分析を使用して、組織のネットワーク内のユーザーやエンティティの行動の異常を検出する、進化したサイバーセキュリティソリューションです。従来のセキュリティ対策とは異なり、UEBAはユーザー活動のパターンやニュアンスに着目し、この洞察を活用して潜在的なセキュリティ脅威を特定します。
UEBAは、特にインサイダー攻撃や高度な持続的脅威(APT)を含むサイバー脅威の高度化への対応として登場しました。時を経て、UEBAは単純な異常検知から機械学習、AI、ビッグデータ分析を取り入れたものへと進化し、サイバーセキュリティに対してよりダイナミックで予測的なアプローチを提供しています。
UEBAの仕組み
データ収集と分析
UEBAシステムは、ユーザーアクティビティ、ネットワークトラフィック、アクセスログなどの包括的なデータを収集します。このデータはUEBAの分析のバックボーンとなり、ネットワーク内のユーザー行動をあらゆる角度から精査する高度なアルゴリズムに反映されます。
ベースラインの確立と異常検知
UEBAの機能の中核は、各ユーザーとエンティティの「正常な」動作のベースラインを確立する能力にあります。そして、現在の活動をこのベースラインと継続的に比較し、データの流出、インサイダーの脅威、アカウントの侵害など、潜在的なセキュリティ脅威を示す可能性のある異常にフラグを立てます。
UEBA実装のメリット
UEBAは、複雑で微妙なサイバー脅威、特に従来のセキュリティ対策を回避する脅威の検知を大幅に強化します。その行動分析アプローチは、インサイダーやAPTに対して特に実用的であり、企業にとってますます不可欠なものとなっています:
- インサイダー脅威の特定:UEBAは、インサイダーによる悪意や過失のある行為を特定するのに特に効果的です。このようなユーザーはシステムに対して合法的なアクセス権を持っているため、従来のセキュリティツールでは有害な行為を検出することが難しくなります。
- 行動プロファイリングとリスクスコアリング:UEBAツールには、多くの場合、行動プロファイリングとリスクスコアリングの仕組みが含まれています。これらの機能は、セキュリティアラートの優先順位付けを支援し、セキュリティチームが最も重要な問題に集中できるようにします。
- コンプライアンスと規制要件:多くの業界では、データ保護やプライバシーの要件が厳しくなっています。UEBAは、ユーザーの行動を詳細に把握し、異常な行動を迅速に特定して対処することで、こうした要件を満たすのに役立ちます。
- 高度脅威検知:UEBAシステムは、高度なアナリティクスを使用して、ユーザーの行動における異常行動や異常を特定します。これは、インサイダーの脅威、侵害されたアカウント、高度な持続的脅威(APT)など、従来のセキュリティ測定可能な高度なサイバー脅威を検知する上で極めて重要です。
- セキュリティ態勢の改善:UEBAをセキュリティ戦略に組み込むことで、企業はセキュリティ体制を強化することができます。UEBAは、ユーザーの活動をより深く、より微妙に把握することで、より効果的にリスクを特定し、軽減するのに役立ちます。
- データ損失防止:UEBAはユーザーの行動を監視することで、データ漏洩やデータ損失を防ぐことができます。データ漏洩や盗難の可能性を示す異常なアクセスパターンやデータ転送を検出することができます。
- 効率的なインシデントレスポンスセキュリティ・インシデントが発生した場合、UEBAツールは詳細なコンテキストとユーザー・アクティビティの記録を提供することができます。この情報は、迅速かつ効果的なインシデント対応に不可欠であり、セキュリティ侵害の影響を最小限に抑えるのに役立ちます。
- 自動化されたレスポンスと修復:高度なUEBAソリューションは、他のセキュリティツールと統合して、検知した脅威への対応を自動化することができます。これにより、修復に必要な時間と労力が削減され、セキュリティ・オペレーション・センター(SOC)の全体的な効率が向上します。
- 長期トレンド分析とフォレンジック:UEBAツールは長期間のデータを保存・分析することができ、セキュリティ・インシデント後の傾向分析やフォレンジック調査に役立ちます。
- 進化する脅威への対応:UEBAシステムは、新しいデータパターンから継続的に学習することで、サイバー脅威の進化に適応することができます。これにより、企業は新たな脅威の一歩先を行くことができます。
UEBAの例
以下の例は、現代のサイバーセキュリティ戦略におけるUEBAソリューションの汎用性と重要性を示しています。様々な文脈におけるUEBAの活用例をご紹介します:
- インサイダー脅威検知:UEBAソリューションは、従業員が通常とは異なる時間帯や異常に大量の機密データにアクセスしたりダウンロードしたりするなど、インサイダーによる悪意のある可能性のある行為を特定することができます。
- 侵害されたアカウントの特定ユーザーの行動が突然変化した場合、例えば、普段使用していないシステムやデータにアクセスしたり、特に変な時間帯にアクセスしたりした場合、アカウントが侵害された可能性があります。
- ITシステムにおける異常検知:UEBAツールは、ログインの場所や時間の異常、予期せぬデータフロー、データアクセスや使用量の急増など、ITシステムやネットワークの異常を検出することができます。
- 不正の検出:金融や電子商取引の環境では、UEBAは、潜在的な詐欺や金融犯罪を示す異常な取引パターンのような不正行為を発見するために使用することができます。
- 医療プライバシー監視:ヘルスケア分野では、UEBAは患者記録へのアクセスを監視し、スタッフが正当な必要性なしに記録にアクセスしていないかどうかを特定することで、個人情報保護法のコンプライアンスを確保するのに役立ちます。
- 高度な持続的脅威(APT)の検知:UEBAは、攻撃者がシステムに侵入し、長期間にわたって検知されないAPTの検知に役立ちます。
- データ流出防止:データへのアクセスや移動を監視することで、UEBAは大量のデータを外付けドライブにコピーしたり、クラウドサービスにアップロードしたりするようなデータ流出の可能性を特定することができます。
- フィッシング攻撃の検知:UEBAは、フィッシングの成功後に認証情報が異常に使用された場合など、フィッシング攻撃の余波を検知できることがあります。
- 他のセキュリティシステムとの統合:UEBAは多くの場合、SIEM(Security Information and Event Management)のようなセキュリティシステムと連携し、脅威検知と対応能力を全体的に強化します。
- 自動化されたアラートとインシデントレスポンス:UEBAシステムは、不審なアクティビティに関するセキュリティチームへのアラートを自動化し、時にはレスポンス・システムと統合して、ユーザーのブロックやアクセス・コントロールの変更など、即座にアクションを起こすことができます。
UEBAの一般的な使用例
ユーザーとエンティティの行動分析(UEBA)は、サイバー脅威やセキュリティ侵害を検知するための貴重なツールです。インサイダーの特定、データ漏洩や不正行為の防御、既存のセキュリティシステムの補完に特に有効です。
インサイダー脅威検知
UEBAは、標準的なセキュリティ・ツールでは気付かないような異常な行動を特定することで、インサイダーの脅威を検知することができます。このような行為には、機密データへの不正アクセスや異常なデータ転送が含まれます。
データ漏洩と不正行為の防止
UEBAは、データ漏洩や不正行為の重要な指標となる異常な取引パターンやデータアクセスを特定することができます。UEBAはこれらのパターンを検出することで、セキュリティ侵害を防ぎ、機密データを保護することができます。
UEBAと既存のセキュリティ・システムの統合
UEBAは、セキュリティ情報・イベント管理(SIEM)などの他のセキュリティ・ツールを補完し、組織のセキュリティ・インフラストラクチャの全体的な有効性を高めることができます。UEBAを既存のシステムと統合することで、組織は潜在的な脅威をよりニュアンス豊かで包括的に把握することができます。
総合的なセキュリティ戦略におけるUEBAの役割
UEBAは、サイバー脅威に対する多層的な防御を構築するために、他のツールやプロセスを補完する、より広範なセキュリティ戦略のコンポーネントとして見なされるべきです。他のセキュリティ対策と並行してUEBAを実装することで、組織はサイバー攻撃からより強固に身を守ることができます。
UEBAデプロイメントの課題と考察
UEBAのデプロイメントには、セキュリティとプライバシーの懸念のバランス、誤検知の管理、新たなサイバーセキュリティの脅威への対応が含まれます。UEBAの実装における重要な課題のひとつは、プライバシーを尊重し、法律や規制の基準を遵守した方法で、ユーザーの行動の監視と分析を確実に行うことです。
誤検知とユーザー・エクスペリエンスの管理
UEBAシステムは、セキュリティチームを圧倒し、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性のある誤検知を最小限に抑えるために、細かく調整する必要があります。誤検知を管理することで、組織はセキュリティチームの作業負荷を軽減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
UEBAが取り組む多様な脅威
UEBAシステムは、広範なサイバー脅威を検知、防御、軽減するために設計されています。その能力は以下の通りです:
- ユーザーの異常な行動通常とは異なるログイン時間やユーザー行動の変化など、通常の行動パターンからの逸脱を検知し、潜在的なセキュリティ侵害の兆候を示します。
- アカウント侵害のインジケーター:ブルートフォース攻撃や盗まれた認証情報による不正アクセスなど、不審なログイン試行を特定し、アカウント乗っ取りの可能性を指摘します。
- 特権の乱用:広範なアクセス権の悪用、許可されていないアクセス権変更の試み、その他セキュリティを脅かす可能性のある特権の乱用を発見します。
- 内部脅威の状況:悪意のあるインサイダー活動、不正なデータやアプリケーションへのアクセス、データの盗難や妨害行為など、インサイダーの脅威への対応。
- データ流出の手口:データ流出の可能性を示唆するような異常なデータ転送やファイルへのアクセスの試みを検出します。
- マルウェアとランサムウェアの活動:エンドポイントの異常や、広範なファイル暗号化などランサムウェアに典型的なパターンなど、マルウェアやランサムウェア感染の兆候を特定します。
- ポリシー違反の特定ユーザがセキュリティ管理を迂回したり、制限されたリソースにアクセスしたりして、確立されたポリシーに違反する行為を認識します。
- フィッシングとソーシャルエンジニアリングの試み:フィッシングやソーシャルエンジニアリングの悪用を示す悪意のあるリンクや電子メールの添付ファイルによるユーザー操作を検出します。
- 高度な持続的脅威(APT):標準的なセキュリティ対策を回避する可能性のある進行中の高度な攻撃を発見し、検出レイヤーを追加します。
- ゼロデイ・エクスプロイトの検出:新たな脅威から身を守るために不可欠な、未知の脆弱性や悪用の特定。
UEBAとXDRの統合
UEBAの機能は現在、EDR(エンドポイント検知とレスポンス)から進化した高度な脅威検知ツールであるXDR(拡張検知とレスポンス)と統合されています。XDRは、従来のSIEM製品よりも深い洞察と幅広い範囲を提供し、大きな進歩を遂げています。ネットワーク、エンドポイント、クラウドなど、さまざまなデータソースにおける脅威の可視化を強化します。
XDRは、EDR、UEBA、NTA(ネットワークトラフィック解析)、次世代アンチウイルスの機能を統合したソリューションで、包括的な可視化と高度な行動分析を提供します。この統合により、調査プロセスが迅速化されるだけでなく、自動化によってセキュリティチームの効率が大幅に向上し、インフラ全体にわたってセキュリティ脅威に対するより強固な防御が保証されます。
UEBA vs NTA
UEBAとNTAソリューションは、機械学習とアナリティクスを使用して、疑わしい活動や悪意のある活動をほぼリアルタイムで検出します。UEBAシステムがユーザーの行動を分析するのに対し、NTAシステムはすべてのネットワーク・トラフィックとフロー記録を監視し、潜在的な攻撃を特定します。どちらのソリューションも、被害が発生する前に脅威を軽減するための調査的洞察を提供します。
| UEBAとNTAの利点と欠点 | |
|---|---|
| UEBA | |
| メリット | 欠点 |
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| エヌティーエー | |
| メリット | 欠点 |
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UEBAとSIEMの比較
UEBAがユーザーやエンティティの行動に焦点を当てる代わりに、SIEMはセキュリティイベントデータに焦点を当てます。つまり、SIEMがセキュリティログ、ファイアウォールログ、侵入検知・防御ログ、ネットワークデータトラフィックなどのソースからデータを収集・分析するのに対して、UEBAはユーザーやエンティティに関連するソースや多種多様なログを利用します。
SIEMの主な用途は、リアルタイムのセキュリティ監視、イベント相関、インシデント検出、レスポンスです。UEBAは、インサイダー脅威、アカウント侵害、権限乱用、その他の異常行動やデータ移動に関連する活動を検知することに重点を置いています。UEBAは機械学習アルゴリズムと統計モデリングを使用して「正常な」動作のベースラインを作成し、SIEMはルールベースの相関とパターン認識を使用します。
UEBAはSIEMシステムと統合することで、ユーザーやエンティティの行動分析を強化することもできます。
UEBA vs IAM
UEBAがユーザーとエンティティの振る舞いに注目するのに対して、アイデンティティ・アクセス管理(IAM)は、ユーザー・アイデンティティとアクセス権限の管理、およびデータ、アプリケーション、システム、その他のデジタル・リソースに不正にアクセスするためにアイデンティティを操作しようとする試みを特定する方法を扱います。
IAMは主に、ユーザー・プロファイル、ロール、アクセス許可、認証ログ、アクセス制御リスト(ACL)などのユーザー・アイデンティティとアクセス・データに依存します。ユーザーIDとアクセス権限の作成、変更、削除を管理します。UEBAでは、エンドポイント、サーバー、その他のインフラストラクチャなど、個々のユーザーやエンティティのさまざまなデータソースを使用します。
UEBAが高度で正規化されたアナリティクスを使用した脅威検知とインサイダー脅威の軽減に重点を置いているのに対し、IAMはIDライフサイクル管理、アクセスプロビジョニング、ロールベースアクセス制御(RBAC)、シングルサインオン(SSO)、アクセスポリシーの実施に使用されます。
UEBAの今後の動向と展開
UEBAの将来は、AIや機械学習の進歩と密接に結びついており、UEBAソリューションの予測能力と効率性をさらに高めることが期待されています。UEBAは、新たなサイバーセキュリティの脅威に対応し、より高度な分析と予測モデルを取り入れて、高度な攻撃者の先を行くように進化していくことが期待されています。
適切なUEBAソリューションの選択
UEBAソリューションを選択する際には、スケーラビリティ、統合機能、機械学習アルゴリズム、多様なデータソースを扱う能力を考慮することが不可欠です。また、実績、顧客サポート、ソリューションの柔軟性、製品の継続的な開発に基づいてベンダーを評価することも重要です。
UEBA FAQs
業界初の拡張検知・対応プラットフォームであるCortex XDRには、包括的なUEBAを実現するIdentity Analytics機能が搭載されています。Identity Analyticsは、従来のツールでは見ることができなかった危険で悪意のあるユーザーの行動を検出します。クレデンシャルの盗難、ブルートフォース攻撃、「不可能な旅行者」などの攻撃を、攻撃を示す行動の異常を検出することにより、比類のない精度で特定します。
アイデンティティ分析では、ユーザーのリスクスコア、関連するアラート、インシデント、アーティファクト、最近のアクティビティなど、すべてのユーザーについて360度のユーザービューを提供します。また、Workday のような人事アプリケーション、アイデンティティ管理とガバナンスのためのその他のセキュリティソリューション、および主要なアイデンティティプロバイダからデータを収集することで、ユーザーのコンテキストを提供します。すぐに使えるUEBA検知は、複数のタイプのデータを調べることで、回避可能な脅威を明らかにします。
ガートナーが定義するUEBA(User and Entity Behavior Analytics)の3つの柱は以下の通りです:
- 使用例UEBAソリューションは、さまざまなユースケースにわたって、ユーザーやエンティティの行動異常を監視、検出、警告する必要があります。
- データソースUEBAシステムは、IT環境に直接エージェントをデプロイすることなく、一般的なデータリポジトリやSIEMからデータを取り込むことができる必要があります。
- 分析:UEBAでは、統計モデルや機械学習など、さまざまな分析手法を用いて異常を検知しています。
これらの柱は、セキュリティ上の脅威を特定するために行動を監視・分析するというUEBAの包括的なアプローチを強調するものです。