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マネージドUEBAは、ICT環境のログからユーザーの行動パターンを機械学習し、内部不正やアカウント乗っ取りにつながる「異常な振る舞い」を早期検知するサービスです。 検知後は専門アナリストが再分析するため、誤検知を抑えた精度の高いリスク情報のみをお届けします。
IPA(情報処理推進機構)が毎年公表する「情報セキュリティ10大脅威(組織編)」において、内部不正による情報漏えいは長年上位にランクインし続けています。外部からのサイバー攻撃対策と同様に、内部リスクへの備えが経営課題となっています。

| セキュリティ脅威(組織) | 2026 | 2025 | 2024 | 2023 | 2022 | 2021 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ランサムウェアによる被害 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| サプライチェーンの弱点を悪用した攻撃 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 |
| AIの利用をめぐるサイバーリスク | 3 | - | - | - | - | - |
| システムの脆弱性を悪用した攻撃 | 4 | 3 | 7 | 6 | 6 | 10 |
| 機密情報を狙った標的型攻撃 | 5 | 5 | 4 | 3 | 2 | 2 |
| 地政学的リスクに起因する攻撃 | 6 | 7 | - | - | - | - |
| 内部不正による情報漏えい | 7 | 4 | 3 | 4 | 5 | 6 |
出典:情報処理推進機構(IPA)「情報セキュリティ10大脅威」2021〜2026年版をもとに作成
内部不正とは、役員・従業員・派遣社員(退職者含む)や業務委託先など、システムや情報にアクセス可能な「内部者」が引き起こす不正行為を指します。営業秘密の漏えいルートを経年比較すると、内部不正関連の割合が増加傾向にあります。

出典:情報処理推進機構(IPA)「企業における営業秘密管理に関する実態調査2024」
ICT環境の各種ログ(ID認証・クラウドサービス・ファイルサーバー・メール・勤怠管理・入退室管理など)からユーザーや機器の振る舞いを自動分析し、通常時の行動基準(ベースライン)から逸脱した「異常な振る舞い」を検知するソリューションです。


お客様のICT環境のログをもとに、機械学習により通常時と異なるユーザーの振る舞いを検知、さらに専門アナリストが内容を精査することで、精度の高いリスク検出を実現します。


システム管理者などの特権アカウントが、内部不正や外部からの乗っ取りに悪用されるリスクを監視したい。
解決策
特権アカウントの利用が普段と異なる時間帯や通常アクセスしないサーバーから行われた場合にアラートを発報。
「なりすまし」や「悪用」をリアルタイムで把握します。
許可されていないクラウドサービスや外部ストレージの利用による情報流出のリスクを防ぎたい。
解決策
許可されていない外部サービスへのアップロード試行や、
普段使用しないデバイスからのアクセスなどシャドーITを検知し、情報管理体制を強化します。
退職を申し出た従業員が、申請前後に機密情報へアクセス・大量ダウンロードする行動を見逃したくない。
解決策
転職サイトへのアクセスや普段利用しないクラウドストレージへの大量アップロードなど離職を示唆する行動の組み合わせを検知し、予兆段階で早期対処できます。
既存ツールでは、正規の行動を装った「不審な行動の予兆」を捉えられない。
解決策
システムと専門家のハイブリッド検知により、UEBAが動的に異常を検知し、専門家がリスクシナリオに基づき確認。真のリスクを見逃さず、誤検知も抑えます。

不要なアラート(過検知)を極限までカット。
現場が真に対応すべき「精度の高いリスク情報」だけをタイムリーにお届けします。
ログの収集設定から分析、リスクの優先度判定(トリアージ)、レポート作成に至るまで、すべての運用をサポート。
新たに専任の担当者を採用・配置することなく、手軽に導入いただけます。
情報持ち出し(メール、クラウド、印刷など)のリスクに加え、「退職を示唆する不審行動」や「不就労の兆候」などの労務管理リスクの予兆も検知可能です。
内部不正の「動機」と「機会」につながる振る舞いを総合的に可視化します。
ユーザーごとの行動性質・扱った情報・持ち出し手法・持ち出し先などの要素を踏まえ、機械学習で通常行動基準(ベースライン)を作成。日々の振る舞いと照会し、ベースラインを超えた異常な行動をリスク予兆として検知します。

ユーザー・デバイス・時間のパターンを機械学習し、「普段の行動」からの逸脱度をスコアリング。静的なルールでは検知できない、未知の脅威や正当な手段を通じた不正行為の予兆を捉えます。

ユーザーごとに学習した動的ベースラインから外れた振る舞いを異常として検知
一般的なセキュリティサービスで利用する脅威インテリジェンス照会に加え、サービス運用から得られたリスク検知実例や独自のシナリオ分析により、静的ベースラインを日々ブラッシュアップします。

利用システム単位の一律のしきい値で検知するため、ユーザーごとの行動特性は考慮されない
一般的なUEBA製品ではベースライン学習期間中に誤検知・過検知が多く、内容確認やチューニング対応が必要になりますが、マネージドUEBAではシステムの検知結果を専門アナリストが再評価するため、機能提供のみの他UEBA製品と比べ、誤検知・過検知による業務影響を抑えることができます。

ログ1日分を分析単位として、ログ転送サーバー経由で受領。以下の流れでリスク分析と通知を行います。

01
毎日
機械分析により潜在リスクをレポーティング。結果はWebポータルより随時確認可能です。
02
毎日
検知したい事象(例:禁止ソフトの利用など判断基準が明確な内容)を事前定義し、該当事象を発見した場合は機械的に緊急通知を実施します。
03
営業日対応
リスクスコアがしきい値を超えた監視対象は、専門アナリストが1営業日以内に前後行動や過去傾向を踏まえて4段階でリスク定量評価を行います。
04
営業日対応・評価後1時間以内
アナリスト再分析の結果が「重大」レベルと評価された場合、評価後1時間以内にお客様へメールで通知します。
分析結果はWebポータルに随時掲載され、個々の事象詳細やリスク状況を確認できます。検知リスクへの追加調査依頼などの問い合わせもWebポータルで行えます。

内部脅威におけるリスクが、どの程度存在するのかを表示
リスクの高いユーザーが、いつ・どのようなリスク行動を行ったかを表示
セキュリティポリシー遵守状況・内部脅威における脆弱性の現状調査結果を表示
緊急通知基準に該当する検知結果、リスク対応や問い合わせのケース管理機能
日々の分析結果をリスク評価の高いユーザー・組織を中心に取りまとめ、月初8営業日以内にWebポータル経由でファイル形式にてご提供します。
特定ユーザーの過去のフォルダアクセス履歴取りまとめや、特定Webサービスへのアクセス履歴の水平展開など、チケット制で追加調査を承ります。
機械学習による動的ベースライン検知と専門アナリストの分析により、インシデントに繋がる行動の予兆を早期に捉えます。
ログ収集からリスクの優先度判定、レポート作成まで、UEBA運用にかかる業務を専門アナリストが代行します。
メール経由の情報漏えい対策をはじめ、ICT環境全体を俯瞰した内部不正行為の予兆検知を、運用負荷を増やすことなく実現します。
マネージドUEBAサービスについて知りたい方は
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