UEBA
User and Entity Behavior Analytics。ユーザーや機器ごとに「普段の振る舞い」を学習し、逸脱をアラートにするセキュリティ技術。既知のシグネチャに当てはまらない脅威を拾う。
既知の悪いパターン（シグネチャやIoC）を探すのではなく、いつ、どこから、どのシステムに、どれだけのデータを扱ってログインするかといった「あなたにとっての普通」を学び、統計的な外れ値を検出する。深夜に別の国からログインし、普段にない量のデータをダウンロードするアカウントは、「既知の悪意あるツール」を一切使っていなくても、乗っ取られているか不満を抱えた従業員である可能性が高い。
正規の認証情報が悪用されるケース（アカウント侵害）や、正当な権限を持つ内部者の不正は、シグネチャ型では見逃されやすい。UEBAはそこを補う。弱点は誤検知（人の行動は自然にぶれる）と、よいベースラインの確立が難しいことだ。最近のSIEMやXDRには組み込まれていることが多く、ルールベース検知の補完として使われる。