セキュリティチームがUEBAを評価する際、すぐに気づくのは、「UEBA」が単一の製品カテゴリを指すものではないということです。これは、少なくとも3つの大きく異なるアーキテクチャ形式で提供される機能を表しています。アーキテクチャの違いは、検出品質と同じくらい重要です。なぜなら、同じ行動分析機能でも、アナリストのワークフローにどの程度深く統合されるかによって、異なる結果を生み出すからです。
本稿では、これら3つのアーキテクチャを分類し、それぞれのトレードオフについて説明し、なぜアーキテクチャの選択が、機能比較と同じくらい重要な選定基準となっているのかを解説します。
アーキテクチャ1：スタンドアロン型UEBA製品
スタンドアロン型UEBA製品は、顧客のSIEMや広範なセキュリティスタックとは独立して動作する専用の行動分析プラットフォームであり、通常、ログ転送またはAPI接続を介して統合されます。
このアーキテクチャの強みは「深さ」です。スタンドアロン製品は行動分析に特化して構築されており、最も優れた実装では、行動分析が数ある機能の一つに過ぎない製品よりも、モデリングの洗練度、エンティティのカバレッジ、検出品質に多くの投資がなされています。スタンドアロン型UEBAを導入した組織は、特にサービスアカウントやデバイスのプロファイリングにおける行動モデリングの深さが、SIEM統合型ソリューションで見られるものを上回ることが多いと報告しています。
限界は「統合」にあります。スタンドアロン型UEBAシステムは、行動リスクスコアと異常アラートを生成しますが、これらの出力は、SIEMまたはSOAR環境で作業するアナリストに届く必要があります。最も優れた統合では、行動コンテキストが調査ワークフローに自動的に流れます。最悪の場合、アナリストはトリアージ中にUEBAインターフェースにコンテキストを切り替える必要があり、これが摩擦を生み、導入を妨げ、運用上のメリットを損ないます。
導入の複雑さも別の考慮事項です。スタンドアロン型UEBA製品は、独自のインフラストラクチャ、データパイプライン、および運用保守を必要とします。洗練されたスタンドアロン実装の価値実現までの期間は、データソースの複雑さや誤検知を減らすために必要な初期チューニングに応じて、通常数週間から数ヶ月かかります。
アーキテクチャ2：SIEM統合型UEBA
2番目のアーキテクチャは、既存のSIEMプラットフォーム内のモジュールとして行動分析をパッケージ化します。主要なSIEMベンダーは、顧客の需要に応えてUEBA機能を獲得または構築し、現在、ほとんどのエンタープライズSIEM導入には、何らかの行動分析機能が含まれています。
ここでの明確な利点は「統合」です。行動リスクスコアと異常アラートは、アナリストの既存のSIEMワークフロー内で表示され、コンテキストの切り替えは不要です。SIEMイベントやアラートとの相関はネイティブに行われます。SOARプレイブックは、カスタム統合なしに行動リスクシグナルを組み込むことができます。
限界は通常「深さ」にあります。行動分析が大規模なSIEMプラットフォーム内の数あるモジュールの一つである場合、専用製品よりもエンジニアリング投資が少ないことがよくあります。モデリングアプローチはより単純であることが多く、エンティティのカバレッジは浅く（特にサービスアカウントやクラウドリソースの場合）、アラートチューニング機能もより限定的です。SIEM統合型UEBAを導入し、不十分だと感じた組織は、ノイズの多いベースライン、限定的なエンティティカバレッジ、ワークフローの変更を正当化できないアラート量など、同じような問題点を挙げることがよくあります。
コストも考慮事項です。SIEM統合型UEBAは、すでに高額なSIEMライセンスに対するプレミアムアドオンとして提供されることがよくあります。SIEMコストを包括的に評価した組織（ログ取り込み、ストレージ、UEBAモジュール、SOAR）は、総所有コストが急速に拡大することにしばしば驚かされます。Exaforceの SIEM代替アプローチ は、この文脈で理解する価値があります。なぜなら、既存のSIEM投資に対する増分的なアドオンとしてUEBAを扱うのではなく、総コストの問題を再構築するからです。
アーキテクチャ3：行動分析を内蔵したAIネイティブプラットフォーム
3番目のアーキテクチャは最も新しく、異なる設計思想を表しています。既存のSIEMに行動分析を追加したり、スタンドアロンの行動分析製品を構築したりするのではなく、 AIネイティブSOCプラットフォーム は、行動検出を、検出と対応のワークフロー全体のネイティブコンポーネントとして、最初から扱います。
このアーキテクチャの違いには、実用的な意味合いがあります。SIEM統合モデルでは、行動リスクスコアはアナリストのトリアージへの入力となります。AIネイティブプラットフォームでは、行動シグナルは脅威インテリジェンス、エンドポイントデータ、IDコンテキスト、クラウドアクティビティなどの他の検出シグナルと継続的に相関付けられ、アナリストは、行動異常を個別のデータストリームとしてではなく、統合された調査像として見ることができます。この相関アプローチは、単一の検出ソースでは弱い個別のシグナルしか生成しないが、行動、ID、およびエンドポイントデータが相関付けられると説得力のある結合シグナルを生み出す攻撃パターンを捕捉します。
行動異常を他の検出シグナルと相関させるAIネイティブプラットフォームは、単独で動作する行動システムよりも、より高い確信度で多くの脅威を捕捉します。トレードオフとして、一部のAIネイティブプラットフォームは、より大規模なアーキテクチャへのコミットメントを必要とします。Exaforceのようなユニークなケースでは、組織はインフラストラクチャ変更への意欲に応じて、SIEM統合モデルを拡張または完全に置き換えることができます。
モデリングのアプローチも異なります。従来のUEBA（SIEM統合型やスタンドアロン型の大半を含む）は、主に過去のイベントデータから構築された統計的ベースラインに依存しています。AIネイティブプラットフォームは、実際のセキュリティイベントの大量のデータセットでトレーニングされた機械学習モデルを適用し、より適応性が高く、ノイズから真の異常をより正確に区別し、エンティティタイプ間でより適切に相関できる行動ベースラインを生成します。
3つのアーキテクチャから選択する方法
適切なアーキテクチャは、現在の状況、埋めようとしている検出ギャップ、そして許容できる運用上の複雑さによって異なります。
既存のSIEMに多額の投資をしており、インフラの変更にあまり意欲がない組織は、SIEM統合型UEBAから始める可能性が高いでしょう。統合の利点は大きく、基本的なカバレッジへの道筋は短くなります。リスクは、要件を推進する脅威シナリオに対して行動分析機能が不十分な結果に終わることです。
特定の、価値の高い内部脅威や侵害された認証情報のユースケースを持ち、専用プラットフォームを管理する技術リソースがある組織は、スタンドアロン型UEBAがそれらの特定のシナリオに対してより優れた検出品質を提供すると感じるかもしれません。
行動分析レイヤーを追加するだけでなく、SOCスタック全体を評価している組織、特にSIEMのコスト圧力や行動分析以外のカバレッジギャップに直面している組織は、AIネイティブプラットフォームが最も価値の高い選択肢であると考える可能性が高いでしょう。投資額は高くなる可能性がありますが、長期的な運用と検出品質の結果はより良好になる傾向があります。
Gartnerのセキュリティ情報およびイベント管理レビュー は、SIEMプラットフォーム内のUEBA機能のカバレッジを含んでおり、ピアの経験データを確認する価値があります。
統合された行動検出への傾向
これら3つのアーキテクチャすべてにおいて、市場のトレンドは、行動検出とより広範な検出および対応ワークフローとの間のより緊密な統合に向かっています。スタンドアロン型UEBAツールは、SIEMおよびSOARプラットフォームとの統合を深めています。SIEMベンダーは、より高度な行動モデリングに投資しています。AIネイティブプラットフォームは、行動分析をアドオンではなく、最初から第一級の機能として設計されています。
この傾向は、組織が導入経験から学んだ運用上の真実を反映しています。それは、高品質な異常検出を生成するものの、調査ワークフローとの統合が不十分な行動分析は、セキュリティ成果を意味のある形で改善しないということです。検出品質とワークフロー統合は共に進化する必要があります。
プログラムに最適な意思決定を行う
スタンドアロン型、SIEM統合型、AIネイティブ型UEBAソリューションの選択は、最終的には行動分析がより広範なSOCワークフローにどのように適合するかに関するアーキテクチャ上の決定です。各アーキテクチャには、真の強みと実際の限界があります。最適な選択は、現在の環境、脅威の優先順位、運用能力を考慮して、どのトレードオフが最も重要であるかを正直に評価することから生まれます。
UEBAソリューションを評価中で、AIネイティブな行動検出アプローチが、すでに検討している他の選択肢とどのように比較されるかを知りたい場合は、 デモをリクエストしてください ExaforceがSOCワークフロー全体で行動シグナルと検出をどのように相関させるかをご覧ください。
