ユーザーエンティティと行動分析とは（UEBA)?
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深刻化する危機：従来のセキュリティツールが不十分な理由
アイデンティティベースの攻撃の驚異的な規模
現代の脅威アクターは、その戦術を根本的に転換しました。正規の認証情報を使って正面玄関から簡単に侵入できるため、ネットワーク境界を突破するのに時間を無駄にすることはもはやありません。この統計は、限られたセキュリティチームを率いるすべてのCISOにとって憂慮すべき、厳しい現実を示しています。
Verizonの70年および2024年データ漏洩調査報告書によると、最近のデータによると、現在、侵害の2025%は盗難された認証情報から始まっていることが明らかになっています。これは攻撃手法の根本的な変化を示しています。サイバー犯罪者は、ネットワーク防御の突破を試みるよりも、単一のIDを侵害する方が多くの場合、より大きな利益を得られることを認識しています。Change Healthcareランサムウェア攻撃は、この傾向をまさに体現しています。
2024年初頭、ALPHV/BlackCatグループは、単一サーバーに多要素認証が実装されていないことを悪用し、Change Healthcareのシステムに侵入しました。この脆弱性が原因で、処方薬の流通が1日間以上にわたって全国的に混乱しました。復旧費用はXNUMX億ドルを超えました。攻撃者が正当な認証情報を取得すると、従来のセキュリティ境界が崩壊するため、攻撃は成功しました。
2024年に発生した国家公衆データ漏洩事件を考えてみてください。この事件では、2.9億件もの記録が漏洩した可能性があります。この大規模なインシデントは、セキュリティチームが包括的な行動可視化を欠いている場合、攻撃者が分散システム全体で検知されずに活動する様子を如実に示しています。従来のセキュリティツールでは、複雑なハイブリッド環境におけるアイデンティティベースの脅威を相関分析することは不可能です。
Microsoftのミッドナイトブリザード攻撃は、この課題をさらに浮き彫りにしています。2023年2024月からXNUMX年XNUMX月にかけて、ロシアと連携した脅威アクターがOAuthトークンを悪用して多要素認証を回避し、企業のメールアカウントを侵害しました。彼らはMicrosoft Exchange Onlineのメールボックスにアクセスし、Microsoftと米国連邦政府機関間の通信を漏洩させました。アイデンティティセキュリティを専門とする組織でさえ、このような高度な認証情報ベースの攻撃に直面しています。
内部脅威の蔓延
内部からの脅威は、さらに困難な状況をもたらします。2024年版Verizonデータ漏洩・侵害調査報告書によると、内部関係者によるインシデントが全データ漏洩の約60%を占めています。これらの統計は、喫緊の現実を浮き彫りにしています。つまり、最大のセキュリティリスクはパーカーを着たハッカーではなく、信頼する人々なのです。
17.4年までに、組織は内部脅威対策に年間平均2025万ドルを費やすと予想されています。これは40年から2019%という驚異的な増加です。さらに懸念されるのは、83%の組織が過去XNUMX年間に内部関係者によるセキュリティ侵害を少なくともXNUMX件報告していることです。また、ほぼ半数の組織で侵害頻度が増加しています。
2023年XNUMX月に発生したMGMリゾーツへの攻撃は、ソーシャルエンジニアリングがいかに大規模組織に壊滅的な被害をもたらすかを如実に示しています。Scattered Spiderのサイバー犯罪者は、ヘルプデスクへの電話中に従業員になりすますことに成功しました。彼らは従業員のLinkedInプロフィールを分析し、信頼性を高めました。このたったXNUMX本の電話通話で、MGMのOkta環境におけるスーパー管理者権限が取得されました。
結果は深刻でした。36時間以上のITダウンタイム、約10万ドルの一時費用、そして調整後不動産収益で推定100億ドルの損失が発生しました。お客様はホテルの客室に入室できず、エレベーターも利用できず、ゲーム機も操作できませんでした。このインシデントは、内部脅威が従来のセキュリティ対策を完全に回避できることを浮き彫りにしています。
行動の盲点の課題
なぜ従来のセキュリティツールはこれらの脅威への対応に苦戦するのでしょうか？その答えは、その根本的な設計理念にあります。従来のセキュリティシステムは、既知の脅威シグネチャとネットワーク境界防御に重点を置いています。既知のマルウェアの検出や疑わしいIPアドレスのブロックには優れていますが、動作の異常を特定するためのコンテキスト認識機能が欠けています。
典型的なシナリオを考えてみましょう。普段は9時から5時まで勤務し、標準的な財務レポートにアクセスしている従業員が、突然午前3時に機密ファイルをダウンロードしたとします。従来のセキュリティツールでは、これらのイベントは個別に記録される可能性があります。しかし、これらのアクティビティを相関させて、一貫した脅威のナラティブを構築する能力が欠けています。そこで、ユーザーとエンティティの行動分析が不可欠になります。
UEBA 定義：ユーザーやエンティティを経時的に追跡し、ベースラインを確立して異常、特に内部脅威や認証情報の不正使用を検出する行動分析プラットフォーム。シグネチャベースの検出とは異なり、 UEBA 行動パターンを分析して、セキュリティ上の脅威を示す可能性のある逸脱を特定します。
理解する UEBA: コアコンセプトとアーキテクチャ
ユーザーエンティティと行動分析とは何ですか?
- データの収集と統合: UEBA プラットフォームは、システムログ、ネットワークトラフィック、エンドポイントテレメトリ、クラウドシグナルなど、複数のソースからデータを取り込みます。この包括的なデータ収集により、インフラストラクチャ全体にわたるユーザーとエンティティのアクティビティを統合的に把握できます。
- 行動ベースラインの確立：機械学習アルゴリズムは収集されたデータを分析し、正常な行動パターンを特定します。システムは、ユーザーが通常どのようにシステムとやり取りするか、いつリソースにアクセスするか、そして標準的なアクティビティレベルとは何かを学習します。
- 異常検出とリスクスコアリング: UEBA 設定されたベースラインと比較して、現在の活動を継続的に監視します。行動が通常のパターンから逸脱した場合、システムは異常の重大度とコンテキストに基づいてリスクスコアを割り当てます。
UEBA 最新のセキュリティフレームワークとの統合
MITRE ATT&CKフレームワークは、 UEBA 実装。この世界的に認められたナレッジベースには、実際の攻撃で観察された敵の戦術と手法が記録されています。 UEBA ソリューションは、動作の異常を特定の MITRE ATT&CK 手法にマッピングし、セキュリティ チームに実用的なインテリジェンスを提供します。
たとえば、従業員が通常の範囲外のシステムにアクセスすると、MITRE ATT&CK テクニック T1087 (アカウント検出) に対応する偵察活動を示している可能性があります。 UEBA システムは、そのような動作を自動的にタグ付けし、MITRE フレームワークから関連する緩和戦略を提供できます。
NIST SP 800-207ゼロトラストアーキテクチャの原則は、 UEBA 機能。「決して信じず、常に検証する」というゼロトラストの核となる原則では、すべてのネットワークアクティビティを継続的に監視し、検証することが求められます。 UEBA 継続的な行動分析を通じて信頼を確立することで、この機能を提供します。
NIST SP 800-207で定義されているゼロトラスト・アーキテクチャでは、ネットワークの場所や資産の所有権に基づく暗黙の信頼は前提とされていません。すべてのアクセス要求は、ユーザーID、デバイスの状態、行動コンテキストなど、複数の要素に基づいて評価される必要があります。 UEBA 動的な信頼の決定に必要な動作コンテキストを提供することで、ゼロ トラストの実装を強化します。
高度な分析技術
モダン UEBA これらのソリューションは、単純なルールベースのアラートをはるかに超える高度な分析手法を採用しています。統計モデリングにより、正常な行動の定量的なベースラインを確立します。これらのモデルは、異なる期間、場所、ビジネスコンテキストにおけるユーザーアクティビティの変動を考慮します。
機械学習アルゴリズムは効果的な学習の基盤となる UEBA システム。教師あり学習モデルは、ラベル付けされたデータセットを用いて学習を行い、既知の脅威パターンを識別します。教師なし学習は、行動データ内の外れ値を特定することで、これまで知られていなかった異常を発見します。半教師ありアプローチは、これら2つの手法を組み合わせることで、包括的な脅威検知を実現します。
タイムライン分析とセッションステッチングは重要な UEBA セキュリティチームが見落としがちな機能です。現代の攻撃は、単独のイベントではなく、プロセスとして進行します。攻撃者は、ある認証情報でログインし、偵察活動を行った後、別のアカウントに切り替えて横方向の移動を行う可能性があります。 UEBA システムはこれらの活動をまとめて一貫した攻撃物語を作成します。
ビジネスインパクト：定量化 UEBA 値
検出機能とROIメトリクス
包括的な取り組みを実施する組織 UEBA ソリューションは、脅威検出機能の大幅な向上を報告しています。機械学習ベースの異常検知システムは、従来のルールベースのアプローチと比較して、誤検知を最大60%削減します。この削減により、アナリストの生産性が劇的に向上し、アラート疲れを軽減します。
脅威の検出速度も大幅に向上しました。従来のセキュリティ対策では、内部脅威の検出に平均77日かかることも少なくありません。 UEBA 適切に実装されたシステムは、動作の異常をリアルタイムで識別し、重大な損害が発生する前に迅速な対応を可能にします。
コストを考慮することで、真の価値提案が明らかになります。悪意のある内部脅威によるデータ侵害は、4.99件あたり平均5万ドルの損害をもたらします。行動分析を活用している組織は、脅威を迅速に検知・対応できる可能性がXNUMX倍高くなります。検知速度と精度の向上は、侵害の影響と関連コストの削減に直接つながります。
比較解析： UEBA 従来のセキュリティツールと比較
| 機能 | クラシックハット SIEM | EDRツール | UEBA 解決策 |
| 既知の脅威の検出 | 素晴らしい | 素晴らしい | グッド |
| 未知の脅威の検出 | 最低 | 限定的 | 素晴らしい |
| 内部脅威検出 | 限定的 | 限定的 | 素晴らしい |
| 誤検知率 | ハイ | 技法 | ロー |
| コンテキストアウェアネス | 限定的 | エンドポイントのみ | 包括的な |
| 横方向の移動検出 | 最低 | 限定的 | 素晴らしい |
| 資格情報の不正使用検出 | 最低 | 最低 | 素晴らしい |
この比較は、セキュリティチームが UEBA 従来のツールと並んで機能も提供します。 SIEM システムは相関関係の報告とコンプライアンスレポート作成には優れていますが、未知の脅威への対応には苦労しています。EDRツールはエンドポイントの可視性は優れていますが、ネットワークとIDのコンテキストが不足しています。 UEBA これらの重大なギャップを埋めます。
現実の世界 UEBA アプリケーションとユースケース
高度な攻撃シナリオの検出
現代の脅威アクターは、効果的に検知するために行動の相関関係を必要とする多段階攻撃を仕掛けます。最近のセキュリティインシデントで記録された、次のような現実的なシナリオを考えてみましょう。
- 最初の侵害：幹部が悪意のあるURLを含むフィッシングメールを受信する
- マルウェアのインストール: 幹部が自分のラップトップにマルウェアをダウンロードして実行する
- 権限昇格: マルウェアはシステムの脆弱性を悪用して管理者権限を取得します。
- 横方向の移動: 攻撃者は、通常とは異なる時間帯（平日の午前 2 時など）にファイル サーバーにアクセスします。
- データ流出: 侵害されたシステムはトンネリングを通じて過剰なDNSトラフィックを生成する
それぞれの出来事は、単独で見ると普通に見えるかもしれません。しかし、 UEBA システムは、これらの活動を時間とデータソースにわたって相関させ、攻撃チェーン全体を特定します。この相関機能は、高度な持続的脅威（APT）や高度な内部者による攻撃の検知に不可欠です。
ゼロデイおよび未知の脅威への対処
従来のシグネチャベースのセキュリティツールは、定義上、ゼロデイ攻撃には対応できません。これらのツールは既知の脅威パターンしか検出できません。 UEBA この制限は、行動ベースライン分析を通じて解決されます。
2023年に23andMeのクレデンシャルスタッフィング攻撃が発生した際、攻撃者は以前に漏洩した認証情報を用いてユーザーアカウントにアクセスしました。彼らは正規のログイン情報を再利用することで、標準的なシグネチャベースの防御を回避しました。適切に実装された UEBA 資格情報自体は正当なものであったとしても、システムは異常なアクセス パターンをフラグ付けしていたはずです。
Norton LifeLockの事件は、もう一つの例です。約92万5000件の顧客アカウントが認証情報ベースの攻撃の標的となりました。攻撃者は、他のデータ漏洩から収集した認証情報を使用してログインを試みました。 UEBA システムは複数のアカウントにわたる異常なログイン試行を検出し、広範囲にわたる侵害が発生する前に調査を開始していたはずです。
業界固有 UEBA 用途
さまざまな業界セクターが独自の内部脅威の課題に直面しており、 UEBA 特殊なユースケースを通じて対処します。
医療機関: 医療専門家は正当な目的のために患者の記録にアクセスする必要があります。 UEBA システムは、通常の患者ケア活動と疑わしいデータアクセスパターンを区別します。例えば、看護師が担当ユニット外で数百件の患者記録にアクセスした場合、行動アラートが発動されます。
金融サービス: 銀行環境では、特権ユーザーのアクティビティを監視するための規制要件が課せられています。 UEBA システムは、財務アナリストによる顧客データ、取引システム、機密性の高い財務報告書へのアクセスを追跡します。営業時間外に競合他社の分析情報にアクセスするなど、異常なパターンが検出されると、リスクスコアに基づくアラートが生成されます。
政府機関: 公共部門の組織は、厳格なアクセス制御を必要とする機密情報を取り扱います。 UEBA セキュリティクリアランス保有者の活動を監視し、必要情報原則の遵守を確保します。個人のクリアランスレベルまたは職務範囲外の情報へのアクセスは、直ちに調査の対象となります。
との統合 Open XDR AI駆動型セキュリティプラットフォーム
Stellar Cyberの多層AIアプローチ
どのように UEBA 包括的なセキュリティプラットフォームと統合することで、最大限の保護を実現したいとお考えですか？Stellar Cyberのアプローチは、統合された検知・対応の威力を発揮します。Multi-Layer AI™テクノロジーは、エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境、そして運用技術を含む、攻撃対象領域全体からのデータを自動的に分析します。
UEBA この包括的なアーキテクチャにおける一つのレイヤーとして機能します。アイデンティティベースのリスクシグナルとネットワークおよびエンドポイントのテレメトリを相関させます。この相関関係により、セキュリティチームは個々のセキュリティツールからの断片的なアラートではなく、攻撃の包括的な可視性を得ることができます。
その Open XDR このプラットフォームにより、セキュリティチームは単一のコンソールからクラウド、オンプレミス、IT/OT環境を保護できます。クローズドな XDR Nz - Nasyonal Mache dechanj nan peyi Zend limite Open XDR 既存のEDRソリューションを含む、あらゆる基盤となるセキュリティ制御と連携します。組織は既存の投資を維持しながら、強化された行動分析機能を活用できます。
API統合と自動化機能
モダン UEBA ソリューションは既存のセキュリティインフラとシームレスに統合する必要があります。Stellar Cyberの Open XDR プラットフォームは500以上のITおよびセキュリティツールとの連携を提供します。堅牢なOAS API基盤により、既存のワークフローとのシームレスな統合を実現します。
この統合機能は、セキュリティチームの規模が小さい中規模企業にとって不可欠です。アナリストは複数のセキュリティコンソールを管理する代わりに、統合されたインターフェース内で作業できます。 UEBA アラートは他のセキュリティ ツールからのコンテキストで自動的に強化されるため、調査時間が大幅に短縮されます。
自動応答機能は、もう一つの重要な統合ポイントです。 UEBA システムが高リスクな行動異常を検知すると、自動対応ワークフローが起動されます。これには、アカウントの一時停止、デバイスの隔離、上級セキュリティ担当者へのエスカレーションなどが含まれる場合があります。
実装戦略とベストプラクティス
段階的 UEBA 展開アプローチ
Successful: UEBA 実装には慎重な計画と段階的な導入が必要です。組織は、包括的な行動分析をすべての環境に同時に導入しようとすることは避けるべきです。代わりに、セキュリティチームは構造化されたアプローチに従う必要があります。
フェーズ1：資産の検出とベースラインの確立。包括的な資産インベントリとユーザーマッピングから始めます。重要なシステム、特権ユーザー、機密データリポジトリを特定します。この基盤により、効果的な行動ベースラインを確立できます。
フェーズ2: 高リスク環境の監視。展開 UEBA まず、セキュリティリスクが最も高い環境から機能を強化します。これには通常、管理システム、金融アプリケーション、顧客データベースが含まれます。特権ユーザーと重要なサービスアカウントの行動基準を確立することに重点を置きます。
フェーズ3：包括的なカバレッジの拡大。段階的に拡大 UEBA すべてのユーザーとシステムをカバーする監視を実施します。このフェーズ全体を通して、既存のセキュリティツールとの適切な統合を確保します。システムパフォーマンスを監視し、観察された行動パターンに基づいて分析モデルを調整します。
チューニングと最適化の要件
UEBA システムの有効性を維持するには、継続的な調整が必要です。機械学習モデルは、変化するビジネスプロセスとユーザー行動に適応する必要があります。セキュリティチームは、アラートの精度とベースラインの妥当性を評価するために、定期的なレビューサイクルを確立する必要があります。
アラートしきい値の調整は重要な調整作業です。初期 UEBA 異常検知の感度が高すぎると、過剰なアラートが生成されるケースが少なくありません。セキュリティチームは、検知感度とアナリストの作業負荷のバランスを取る必要があります。誤検知が多すぎると、アラート疲れが生じ、真の脅威を見逃してしまう可能性があります。
行動ベースラインの更新には継続的な注意が必要です。ビジネスプロセスは進化し、ユーザーの役割は変化し、テクノロジーの実装も変化します。 UEBA システムは、脅威検出機能を維持しながら、これらの正当な変更を考慮する必要があります。
測定 UEBA 成功とROI
主要業績評価指標
実施する組織 UEBA ソリューションは明確な成功指標を確立する必要があります。これらの指標は、経営幹部にプログラムの価値を示し、継続的な最適化の取り組みの指針となります。
平均検出時間（MTTD）は、組織がセキュリティ脅威をどれだけ早く特定できるかを測定します。効果的な UEBA この実装により、従来のセキュリティ アプローチと比較して MTTD が大幅に短縮されるはずです。
平均対応時間 (MTTR) は、脅威の検出から封じ込めまでの期間を追跡します。 UEBA システムは、調査と対応活動を加速するコンテキスト豊富なアラートを提供します。
アラート量削減は、誤検知アラートの減少を定量化します。高品質な行動分析により、脅威検出率を維持または向上させながら、アナリストの作業負荷を軽減できます。
費用便益分析フレームワーク
経営幹部は、明確な財務上の正当性を求めている UEBA 投資。セキュリティチームは、直接的価値と間接的価値の両方を考慮した包括的な費用対効果分析を提示する必要があります。
直接的なコスト削減には、セキュリティアナリストの残業時間の削減、インシデント対応コストの削減、侵害関連費用の回避などが含まれます。組織は、過去のセキュリティインシデントコストに基づいて、これらの削減額を定量化できます。
間接的なメリットには、コンプライアンス体制の改善、顧客からの信頼の強化、優れたセキュリティによる競争優位性などが含まれます。これらのメリットは定量化が難しいものの、長期的に大きな価値をもたらすことがよくあります。
リスク軽減は、 UEBA 価値提案。組織は業界平均に基づいて潜在的な侵害コストをモデル化し、行動分析を通じてリスク軽減策を実証できます。
新たな傾向と考慮事項
AIと機械学習の進化
UEBA テクノロジーは、特に人工知能と機械学習の分野で急速に進化を続けています。 SOC プラットフォームは次世代のセキュリティ運用を体現しています。これらのプラットフォームは、行動コンテキストに基づいた動的なポリシー適用を実現します。
ゼロトラストの実装は、高度な UEBA 機能。将来のシステムは、包括的な行動分析に基づくリアルタイムの信頼スコアリングを提供します。この進化により、変化する脅威の状況に適応する、真に動的なセキュリティポリシーが可能になります。
マルチエージェントAIシステムは、 UEBA 協調分析による有効性の向上。将来のシステムは、独立した行動モデルではなく、異なる脅威の種類に特化した複数のAIエージェントを採用します。これらのエージェントは連携して、包括的な脅威検知と対応を提供します。
クラウドとハイブリッド環境の課題
現代の組織は、ますます複雑化するクラウド環境やハイブリッド環境を運用しています。こうした環境は、行動分析の実装において特有の課題を生み出します。クラウドリソースは動的に増減するため、ベースラインの確立が困難です。
クラウドネイティブ UEBA これらの課題に対処するには、適応型監視機能を活用する必要があります。クラウドワークロードと並行してセンサーを配置することで、インフラストラクチャの変化にも関わらず可視性を維持します。このアプローチにより、セキュリティチームはあらゆる環境で行動分析機能を維持できます。
マルチクラウドの可視性には専門的な UEBA アプローチ。AWS、Azure、Google Cloudを横断して運用する組織には、統合された行動監視が必要です。将来 UEBA プラットフォームは、クラウド プロバイダーに関係なく一貫した分析を提供します。
行動分析による強靭なセキュリティの構築
サイバーセキュリティを取り巻く状況は根本的に変化しました。従来の境界防御は、正規の認証情報や内部アクセスを悪用する高度な脅威アクターに対しては不十分です。ユーザーとエンティティの行動分析は、セキュリティ技術における重要な進化であり、効果的な脅威検知に必要な行動コンテキストを提供します。
包括的な取り組みを実施する組織 UEBA ソリューションは、脅威検出の速度、精度、費用対効果において大きなメリットをもたらします。行動分析と Open XDR プラットフォームと AI 駆動型のセキュリティ運用により、既知と未知の脅威の両方に対する強力な防御を実現します。
セキュリティチームの規模が小さい中堅企業の場合、 UEBA 限られたリソースでエンタープライズレベルのセキュリティを実現する、戦力増強機能を提供します。このテクノロジーは、脅威検出を自動化し、誤検知を削減し、コンテキスト豊富なアラートを提供することで、調査と対応活動を迅速化します。
サイバー脅威が進化し続けるにつれ、行動分析は堅牢なセキュリティ体制を維持するためにますます重要になります。包括的なセキュリティ対策に投資する組織は、 UEBA 今日の機能は、ますます厳しくなる脅威の状況において成功するための態勢を整えています。
問題は、組織に行動分析が必要かどうかではありません。それなしで運営できるかどうかです。侵害の70%が認証情報の漏洩から始まり、セキュリティインシデントの60%が内部脅威によって引き起こされる世界では、 UEBA これは単なる利点ではなく、効果的なサイバーセキュリティ運用にとって必要不可欠なものです。
