UEBAとは？ わかりやすく10分で解説

サイバー攻撃が巧妙化する一方で、クラウド利用やリモートワークの定着により、社内外のアクセス経路や利用者の行動が複雑になっています。そこで注目されているのがUEBA（User and Entity Behavior Analytics）です。UEBAは「何が正しい通信・操作か」を静的なルールだけで決めるのではなく、普段の行動パターンからの逸脱を手がかりに、侵害や不正の兆候を早期に捉える考え方です。本記事では、UEBAの基本から、仕組み・メリット・他技術との関係・活用例・導入時の論点までを整理し、あなたの組織にUEBAが必要か、どう設計すべきかを判断できる材料を提供します。

はじめに

セキュリティ技術の進化

従来のセキュリティ対策は、ウイルス対策やファイアウォール、侵入検知など、既知のパターンやルールに基づく防御が中心でした。こうした対策は今も重要ですが、攻撃者は正規アカウントの乗っ取りや、運用の隙を突いた横展開、正規ツールの悪用などにより「一見すると正常に見える」挙動を混ぜて侵入を継続します。

結果として、単一のアラートを見ても危険度が判断しにくくなり、「大量のアラートの中から本当に危険なものを見つける」こと自体が課題になりました。UEBAは、この課題に対して“行動の文脈”を付与することで、検知と優先順位付けを支援します。

UEBA登場の背景

UEBAが注目される背景には、次のような現実があります。

• アカウント侵害：ID・パスワードの窃取やトークン悪用により、正規ユーザーのふりをした操作が増えている
• 内部リスク：悪意の持ち出しだけでなく、誤操作・誤設定による情報露出も起こりうる
• クラウドとSaaS：アクセス元が多様化し、従来の境界防御だけで説明しきれない
• ログの増大：収集できるデータは増えたが、運用側の分析リソースは限られる

この状況では、単純にアラートを増やすのではなく、「いつもと違う」を根拠に、優先度の高い兆候を絞り込む仕組みが求められます。

UEBAの基本

UEBAの定義

UEBA（User and Entity Behavior Analytics）は、ユーザー（人）とエンティティ（端末・サーバー・アプリ・サービスアカウントなど）の行動を継続的に観測し、通常状態の“ベースライン”と比較して、逸脱や異常の兆候を検出するアプローチです。重要なのは、UEBAが「特定の製品名」ではなく、行動分析を中心に据えた検知・分析の考え方だという点です。

ユーザーとエンティティの意味

UEBAで扱う「ユーザー」と「エンティティ」は、次のように整理すると理解しやすくなります。

• ユーザー：従業員、委託先、管理者、特権ユーザー、アプリ利用者など
• エンティティ：PC・スマホ・サーバー・仮想マシン・ネットワーク機器・SaaS・サービスアカウントなど

たとえば「同じユーザーが、短時間で複数拠点からログインしている」「あるサーバーが、普段は行わない外部通信を始めた」といった“関係性”も、UEBAの分析対象になります。

UEBAで実現したいこと

UEBAの狙いは、万能な自動検知ではなく、次の3点に集約されます。

• 兆候の早期発見：侵入後の横展開や情報探索など、“攻撃の途中”を捉える
• 優先順位付け：多数のイベントから、対応すべきものを上位に引き上げる
• 調査の効率化：誰が・どこから・何に・どうアクセスしたかを文脈として提示する

UEBAのメリット

ルール検知だけでは拾いにくい挙動に強い

従来のルールやシグネチャ中心の検知は、既知パターンに強い一方で、「正規機能を使った不正」や「段階的な横展開」ではアラートの根拠が弱くなることがあります。UEBAは、個別イベントの正誤ではなく、行動の連続性や偏りに注目するため、結果として“怪しさの根拠”を作りやすくなります。

内部脅威とアカウント侵害の検知を補強できる

内部脅威は、外部マルウェアのように分かりやすい兆候が出ないことがあります。UEBAは、アクセス先の変化、取得データ量の増加、権限の使い方の変化など、運用上の“違和感”を指標化しやすい点が利点です。特に、正規アカウントが侵害されたケースでは「ログイン自体は正しい」ため、行動面の逸脱が有効な手がかりになります。

アラートのノイズを減らしやすい

UEBAは「異常らしさ」をスコア化して提示する設計が多く、同じ種類のアラートでも、対象ユーザーの重要度や過去の行動と照合して優先度を変えられます。これにより、SOCや運用担当者が“見るべきもの”に集中しやすくなります。

注意すべき限界

一方で、UEBAには前提と限界もあります。導入後に期待外れになりやすいポイントなので、あらかじめ押さえておくべきです。

• ログが不十分だと分析精度が上がらない（入力が弱いと出力も弱い）
• 組織変更や繁忙期などで“通常”が揺れると誤検知が増えやすい
• 最初から完全自動化は難しく、チューニングと運用設計が必要になる

UEBAの仕組み

データ収集と前処理

UEBAの出発点はデータです。一般的に、次のようなログやイベントが材料になります。

• 認証ログ：SSO、VPN、Active Directory、クラウドIAMなど
• アクセスログ：ファイルサーバー、SaaS、プロキシ、Webアクセスなど
• エンドポイント：プロセス実行、通信、デバイス状態など（EDR相当のデータ）
• ネットワーク：フロー情報、DNS、通信先の傾向など

この段階で重要なのは、同一人物や同一端末を“同一として扱える”ように、IDの名寄せや属性付け（部署、役割、特権の有無、重要資産への権限など）を整備することです。名寄せが崩れると、ベースラインも崩れます。

ベースラインの作成

UEBAでは、ユーザーやエンティティごとに「通常の行動」を統計的に把握し、ベースラインを作ります。ベースラインは固定ではなく、一定期間の観測により更新される設計が一般的です。たとえば次のような要素がベースラインになりえます。

• ログインの時間帯、曜日、場所、端末
• アクセスするシステムの種類と頻度
• データ取得量や操作回数の傾向
• 管理者操作や権限操作の頻度

ここでのポイントは「全員一律の通常」ではなく、「その人（その端末）にとっての通常」を基準にすることです。

異常検知とスコアリング

ベースラインからの逸脱を、複数の観点で評価し、スコアとして表現します。単発の逸脱は誤差の可能性があるため、UEBAでは次のような“組み合わせ”が重要になります。

• 時間外ログイン＋重要データへのアクセス
• 普段と異なる国・ネットワークからのログイン＋MFA失敗の増加
• 端末の通信先の急変＋管理者権限の使用

このように、個々のイベントが正常に見えても、連続性や重なりから危険度を引き上げられる点がUEBAの価値です。

機械学習との関係

UEBAは機械学習と相性が良い一方で、「AIだから自動で何でも分かる」というものではありません。機械学習は、特徴量（何を行動として捉えるか）とデータ品質に強く依存します。運用上は、次のようなスタンスが現実的です。

• 検知の補助：人が調査する対象を絞るためのスコアとして使う
• 継続改善：誤検知・見逃しのフィードバックでモデルやルールを調整する
• 説明可能性：アラートの理由（どの逸脱が効いているか）を確認できる設計を重視する

UEBAと他のセキュリティ技術の関係

UBAとの違い

UBA（User Behavior Analytics）は、ユーザー行動に焦点を当てた分析です。UEBAはここにエンティティ（端末・サーバー・アプリなど）を含めることで、攻撃の横展開や機械的な異常通信など、ユーザー単体では説明しにくい兆候も扱いやすくしています。実務的には、ユーザーと資産の関係性が見える分、調査の視点が増えます。

SIEMとの関係

SIEMは多種多様なログを集約し、相関分析・可視化・ルール検知を行う基盤として使われます。UEBAは、SIEMに蓄積されたログに対して“行動分析”という視点を追加し、アラートの優先順位付けや異常の説明に強みを出します。運用設計としては、次の役割分担が分かりやすいでしょう。

• SIEM：ログ集約、検索、相関、アラート管理の中心
• UEBA：行動ベースのスコアリング、異常の文脈付与、調査の手がかり提示

EDR・NDR・SOARとのつながり

UEBAは単体で完結するというより、周辺技術と連携して効果が出やすい領域です。

• EDR：端末の挙動データをUEBAに取り込み、ユーザー操作と端末挙動を結びつける
• NDR：通信の異常（C2疑いなど）をエンティティ行動として扱い、横展開の兆候を捉える
• SOAR：UEBAの高スコアイベントを起点に、調査や封じ込めの手順を自動化する

UEBAの活用例

内部脅威の早期検知

たとえば、退職予定者が業務時間外に大量のファイルへアクセスしたり、普段使わない共有領域へ集中的にアクセスしたりするケースでは、単一の操作は正規でも、行動の偏りが兆候になります。UEBAは、アクセス先・量・時間帯・頻度を組み合わせて“いつもと違う”を示し、調査の優先度を上げます。

アカウント侵害の兆候把握

侵害されたアカウントは、最初は小さな探索から始まることがあります。たとえば、認証失敗が増えた後に成功し、直後に重要資産へアクセスが連続する、といった流れです。UEBAは、認証ログとアクセスログをつなぎ、単発イベントでは見えにくい流れを示せます。

ゼロデイ相当の攻撃への補助的な対応

ゼロデイ攻撃は“脆弱性そのものが未知”であるため、脆弱性のシグネチャに依存した検知だけでは限界があります。UEBAは、攻撃経路の特定そのものではなく、侵害後に現れやすい探索・横展開・権限利用・データ持ち出しといった行動面の違和感を手がかりに、発見と調査を補助します。

IoTデバイスやOT機器の監視

IoTやOT環境では、端末が単一用途で動き続けることが多く、“通常”が比較的安定しています。UEBAの観点で見ると、突然の外部通信、通信先の変化、通常と異なるプロトコル利用などが分かりやすい兆候になりえます。もちろん環境要因もあるため、運用側で許容パターンを定義し、誤検知を抑える設計が必要です。

UEBA導入時のポイント

導入目的を具体化する

UEBA導入の失敗で多いのは、「何でも検知してくれるはず」という期待先行です。まずは、優先したいユースケースを具体化します。例としては「特権IDの不正利用を優先」「クラウドSaaSの不審アクセスを優先」「情報持ち出しの兆候を優先」などです。目的が決まると、必要なログ、分析対象、評価指標も決めやすくなります。

データ要件と名寄せを最優先にする

UEBAはログに依存します。ログが欠けている、IDが統一されていない、資産情報が不正確といった状態では、ベースラインもスコアも信頼できません。導入計画では、まず「何のログを、どの粒度で、どの期間保持するか」と「ユーザー・端末・アプリの名寄せ」を優先して設計します。

誤検知と運用負荷を見積もる

UEBAは、導入初期に誤検知が増えやすい傾向があります。理由は、ベースラインが育っていないこと、組織の例外運用が整理されていないことが多いためです。運用としては、次のような割り切りが現実的です。

• 最初は限定範囲で回し、スコア閾値と除外条件を調整する
• 重大資産・特権ユーザーから優先して適用する
• アラートの“説明”を重視し、調査に必要な情報が出るかを評価する

プライバシーと社内合意を確保する

UEBAは行動ログを扱うため、監視に対する心理的な抵抗や、個人情報・就業規則・委託先管理などの論点が出ます。技術導入だけでなく、目的の明確化、扱うデータ範囲、閲覧権限、保管期間、監査体制などを整理し、社内ルールとして整合を取ることが重要です。

成功する導入の進め方

UEBA導入を成功させるには、段階的な進め方が向いています。

1. ユースケースを限定し、必要ログと評価指標を決める
2. 小さくPoCし、アラートの質と運用負荷を確認する
3. チューニングと名寄せを改善し、対象範囲を拡大する
4. SIEM・EDR・SOARなどと連携し、対応フローに組み込む

導入の成果は「検知数が増えた」ではなく、「調査の優先順位が明確になり、対応が速くなった」「重大インシデントの兆候を早く掴めた」といった運用成果で評価する方が適切です。

まとめ

UEBAは、ユーザーとエンティティの行動をベースライン化し、逸脱を手がかりに脅威の兆候を捉えるアプローチです。ルール検知だけでは判断が難しい“正規に見える不正”に対して、文脈と優先順位を付与できる点が強みになります。

一方で、UEBAの効果はデータ品質と運用設計に左右されます。ログ要件と名寄せ、誤検知を前提としたチューニング、プライバシーと社内合意、SIEMやEDRとの連携まで含めて設計することで、UEBAは現実的なセキュリティ強化策として機能します。導入を検討する場合は、まずユースケースを絞り、小さく検証しながら段階的に適用範囲を広げることが成功への近道です。