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RSA、ユーザーの振る舞いから不正行為を特定するソフト「RSA NetWitness UEBA」を提供

2018年11月12日(月)日川 佳三(IT Leaders編集部)

デルとEMCジャパンは2018年11月12日、ユーザーやデバイスの振る舞いを分析して不審な行為を特定するUEBA(User and Entity Behavior Analytics)ソフト「RSA NetWitness UEBA」を発表、同日提供を開始した。3段階のマシンラーニング(機械学習)機能で行動を分析し、危険度の高い行動を迅速に特定する。価格(税別)は、最小構成となる1000ユーザー時に年額756万円。

 UEBA(User and Entity Behavior Analytics)の名称が付けられた「RSA NetWitness UEBA」(画面1)は、ユーザーの振る舞いを、3段階に分けた独自のマシンラーニング(機械学習)機能で分析する。第1段階では、RSA NetWitness Logsで収集したログから、ユーザーが普段取っている行動を統計的に分析して、長期的な行動パターン を作成する。この行動パターンをもとに、比較対象の基礎となるベースラインを作成する。この行動分析は永続的に実施し、ベースラインは随時、自動的に更新する。

写真1:ダッシュボード画面。あるユーザーのActive Directoryの変更を時間と日単位で表示した結果(変更が非就業時間帯に行われていることが分かる)画面1:ダッシュボード画面。あるユーザーのActive Directoryの変更を時間と日単位で表示した結果(変更が非就業時間帯に行われていることが分かる)
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 第2段階では、第1段階で作成したベースラインから、1時間ごとおよび1日ごとのユーザーの短期的な行動パターンを作成し、ベースライン化する。 さらに、第1段階で作成したベースラインとの比較によるマトリクスを作成し、異常な行動を浮かび上がらせ、対策の優先順位のスコアを付ける。

 第3段階では、スコアの高い行動を分析して関連する他の行動と結びつけ、危険度が高い行動パターンにはさらに高いスコアを付けてアラートを生成する。これにより、担当者はログを個々に分析する必要が無く、危険な状況を速やかに把握できる。

 以上の3段階の機械学習は、すべて自動化した「教師なし学習」で行う。ベースライン作成のためのカスタマイズやチューニングは不要である。ある組織では、5000ユーザーの2カ月間にわたる16億件のログイン情報から、特にリスク値の高い不審な行動形跡のある37人を、2.5日で特定したという。

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