UEBA(ユーザーおよびエンティティ行動分析)

User and Entity Behavior Analytics

AI用語

解説

ユーザーやシステムの「普段の行動パターン」をAIが学習し、深夜の大量ダウンロードなど不審な操作を自動検知するセキュリティ手法。内部不正や乗っ取りアカウントの早期発見に有効。

さらに詳しく解説

UEBA(ユーザーおよびエンティティ行動分析)とは、社員やシステムが「普段どのように行動しているか」をAIが継続的に学習し、その正常パターンから外れた不審な動きを自動的に検知するセキュリティの仕組みです。たとえば、普段は日中に少量のファイルしか操作しない社員が、深夜に突然大量のデータをダウンロードした場合、AIがその異常を即座に察知してアラートを発します。監視対象は人間のユーザーだけでなく、サーバーやIoT機器などのシステム(エンティティ)にも及ぶ点が特徴です。

事業現場での活用例としては、退職予定の社員による情報持ち出しの早期検知、外部から乗っ取られたアカウントの不正アクセス発見、取引先になりすましたフィッシング攻撃の防止などが挙げられます。従来のセキュリティツールは「既知の攻撃パターン」しか検知できませんでしたが、UEBAは「いつもと違う行動」を根拠にするため、新種の脅威や内部不正にも対応できるメリットがあります。

一方で注意点もあります。AIが行動パターンを学習するには一定期間のデータ蓄積が必要なため、導入直後は精度が低めです。また、誤検知が発生した場合に業務を不必要に止めないよう、アラートへの対応ルールをあらかじめ整備しておくことが重要です。経営者は導入効果を過信せず、運用体制の整備とセットで検討することを推奨します。

UEBA(ユーザーおよびエンティティ行動分析)(User and Entity Behavior Analytics)とは | AI用語集 | 株式会社Arstruct