What is user and entity behavior analytics (UEBA)?

User and entity behavior analytics provide anomaly detection through a variety of analytics approaches, typically combining:-basic analytics methods (e.g., rules that use signatures, pattern matching, and simple statistics)-advanced analytics (e.g., supervised and unsupervised machine learning).Vendors utilize integrated analytics to assess the activity of users and other entities (hosts, apps, network traffic) to detect possible issues (activities that deviate from the regular profiles and behaviors of users and entities).Examples of these activities include anomalous access to systems and data by insiders or third parties.

How do UEBA tools help organizations?

UEBA tools collect logs and alerts from all connected data sources and analyze them to create baseline behavioral profiles of your organization's entities (e.g., users, hosts, IP addresses, and apps) over time and peer group boundaries.These tools can then leverage anomaly-based threat detection to provide comprehensive user and entity insights into unusual activity and assist you in determining if an asset has been hacked. This helps SOCs to prioritize investigation and incident response. For more: Incident response tools.Note that, unlike user behavior analytics (UBA), UEBA has an extended scope. While UBA focuses only on evaluating user activity, UEBA encompasses the behavior of both users and network entities, including:-network devices-routers-databases

Why are existing security methods insufficient?

Traditional IPS/IDS (intrusion detection systems) use signature-based detection and cannot detect patterns or indicators of new, unknown threats.Attackers may bypass these security features using means such as: -Denial of service-Fileless malware-Obfuscation (attackers use code obfuscation, which involves altering the malware code)-Zero-Day ExploitsSome IPS/IDS solutions address this challenge by comparing current network data to baseline traffic patterns. While this approach enables more configurable and adaptive intrusion detection, it comes with certain drawbacks. These systems tend to be more costly and resource-intensive to implement and maintain. Additionally, despite their capabilities, IPS/IDS systems are not foolproof.

What’s the difference between SIEM, SOAR, and UEBA?

SIEM, SOAR, and UEBA are all security technologies, but each has unique features. -SIEM collects and analyzes security event logs.-SOAR automates incident response procedures.-UEBA detects insider threats with analytics that track user actions.

SIEMs are not outdated. They play an important role in cybersecurity, providing a comprehensive picture of security events across the network and promptly capturing data for early evaluation. SIEMs, when paired with technologies like UEBA, can improve their capabilities and enable more analytical and detailed threat detection and response.

Top 9 UEBA-integrated tools reviewedA UEBA product needs to:-Use machine learning to create baseline behaviors for individual users and resources in a network.-Monitor the network, users, and resources to detect anomalies in user behavior patterns.-Provide incident information and remediation suggestions or integrated incident response capabilities.

Diese Forschung Zitieren

Top 9 Tools für User and Entity Behavior Analytics (UEBA)

Adil Hafa

aktualisiert am 26. März 2026

Siehe unsere ethischen Normen

Diese Forschung Zitieren

Als CISO in einer stark regulierten Branche mit rund 2 Jahrzehnten Cybersicherheitserfahrung habe ich die Top 9 User and Entity Behavior Analytics (UEBA)-Tools verglichen, die SOCs helfen können, abnormales und potenziell gefährliches Benutzerverhalten und Geräteverhalten zu erkennen:

Anbieter

Fokus

IBM Security QRadar SIEM

SIEM

Exabeam

SIEM

Splunk User Behavior Analytics

UBA-Toolbox

Funktionsvergleich

Siehe Funktionsbeschreibungen.

Anbieter	Bedrohungsintelligenz	Peer-Group-Analyse
ManageEngine Log360	✅	✅
IBM Security QRadar SIEM	✅	❌
Exabeam	✅	✅
Splunk User Behavior Analytics	❌	✅
Teramind	✅	❌
Forcepoint Insider Threat	✅	❌
Cynet	✅	❌
Varonis Data Security Platform	✅	✅
Microsoft Defender for Identity	✅	✅

Tools für User and Entity Behavior Analytics (UEBA) helfen Unternehmen dabei, moderne Zero-Day- und Insider-Bedrohungen in ihren Netzwerken zu entdecken, die von traditionellen Sicherheitstools unentdeckt bleiben würden.

Um diese Bedrohungen zu erkennen, verwenden UEBA-Tools ML, um Baselines für einzelne Benutzer und Ressourcen in einem Netzwerk zu erstellen, und nutzen dann statistische Analysen, um Abweichungen von diesen Baselines zu identifizieren.

Diese anomalen Aktivitäten können darauf hindeuten, dass eine Entität oder ein Benutzerkonto kompromittiert wurde. Wenn die UEBA-Lösung eine solche Abweichung erkennt, weist sie einen Risikowert zu und liefert Informationen zum Vorfall sowie Vorschläge zur Behebung.

Diese Tools werden häufig zusammen mit anderen Unternehmenssicherheitslösungen wie Security Information and Event Management (SIEM), datenzentrische Sicherheit, Data Loss Prevention (DLP) und Software zur Mitarbeiterüberwachung eingesetzt.

Haftungsausschluss: Die folgenden Erkenntnisse stammen aus unserer Erfahrung mit diesen Lösungen sowie aus Erfahrungen anderer Nutzer, die in Reddit ¹, Gartner ² und G2³ geteilt wurden.

1. SIEM-Tools mit UEBA

Das ausschließliche Verlassen auf SIEM-Tools hinterlässt Lücken. Angreifer, die gültige Anmeldedaten verwenden, die durch Phishing oder Brute-Force-Angriffe erlangt wurden, können von regelbasierten Systemen unentdeckt bleiben.

UEBA schließt diese Lücke, indem es Authentifizierungsmuster analysiert und aktuelle Ereignisse mit historischen und Peer-Baselines vergleicht, um Anmeldungen von ungewöhnlichen Orten oder Geräten zu erkennen.

Vorteile der Integration von SIEM mit UEBA:

Mehr Datenquellen
Genauere Analyse
Aktionsfähigere Warnungen
Effizientere Incident Response

ManageEngine Log360

ManageEngine Log360 ist ein UEBA-integriertes SIEM mit SOAR-Funktionen. Das UEBA-Modul kann zusammen mit ADAudit Plus, EventLog Analyzer und Cloud Security Plus hinzugefügt werden.

Hauptmerkmale:

Analyse anomaler Benutzer- und Entitätsaktivitäten: Erkennt ungewöhnliche Aktivitäten wie Anmeldungen zu ungewöhnlichen Zeiten, wiederholte Anmeldefehler und Dateilöschungen von Hosts, auf die der Benutzer selten zugreift.
Anomaly-Berichterstattung über Geräte und Anwendungen:
- Windows: Start-/Herunterfahrereignisse, USB-Aktivität, Anwendungswhitelisting, Anmeldungen, Dateiänderungen, Firewall-Änderungen
- Unix: USB-Aktivität, Anmeldungen, VMware-Logins, Dateiübertragungen
- Router: Konfigurationsänderungen und Anmeldeaktivitäten
- Active Directory: Anmeldungen, Prozessaktivitäten, Benutzerverwaltungshandlungen
- Microsoft SQL Server: Datenänderungen, Anmeldungen, Passwortänderungen
- FTP-Server: Dateiübertragungen, Anmeldungen, Dateiaktivitäten
Risikobewertung auf Punktbasis: Visualisiert einen Risikowert pro Benutzer und Host in fünf Kategorien: Insider-Bedrohungen, Datenexfiltration, kompromittierte Konten, Anomalien bei der Anmeldung sowie Anomalien bei Cloud-/Datenbank-/Dateiservern
Zentrale Erkennungskonsole (2026): Eine einzelne Ansicht, die MITRE ATT&CK-zugeordnete Regeln, UEBA, Korrelation und Bedrohungsintelligenz vereint. Beinhaltet Filterung auf Objektebene auf Benutzer-, Gruppen- und OU-Ebene, um Warnlärm von Test- und Entwicklerkonten zu reduzieren, sowie Regeloptimierungseinblicke basierend auf Echtzeit-Signalmetriken⁴

IBM Security QRadar SIEM

IBM Security QRadar ist eine SIEM-Plattform mit Benutzerverhaltensanalyse (UBA). Sie verfolgt jede Bedrohung und korreliert verwandte Verhaltensweisen in der gesamten Umgebung.

Hauptmerkmale:

QRadar-Analytik: Analysiert Bedrohungsintelligenz, Netzwerkaktivitäten und Benutzerverhalten, um anfällige Netzwerkkomponenten zu identifizieren.
Risikoprofilierung: Ordnet Risiken Sicherheitsanwendungsfällen basierend auf Kriterien wie Besuchen bösartiger Websites zu, wobei jedes Ereignis nach Schweregrad und Zuverlässigkeit bewertet wird.
Vereinheitlichte Benutzer-IDs: Erstellt Benutzer-Bedrohungsprofile durch Korrelation von Ereignis- und Flussdaten, die bereits in QRadar vorhanden sind.
Drei überwachte Verkehrskategorien: Netzwerkzugriff und Authentifizierung; Proxy-, Firewall-, IPS- und VPN-Aktivitäten; Endpoint- und SaaS-Anwendungsprotokolle.

Exabeam

Exabeam New-Scale ist eine Sicherheitsoperationsplattform mit Verhaltensanalyse (UEBA) im Kern. Sie läuft als SIEM-Ergänzungsschicht über bestehenden SIEMs (IBM QRadar, Splunk, Microsoft Sentinel, OpenText ArcSight, LogRhythm, McAfee Nitro, Sumo Logic, Google Cloud Pub/Sub) oder als eigenständiger SIEM-Ersatz über New-Scale Fusion.⁵

Hauptmerkmale:

Regel- und signatur-free-Erkennung: Erkennt unbekannte und Zero-Day-Bedrohungen durch Analyse von Mustern und Anomalien in Echtzeit. Automatische Vorfallzeitpläne: Kombiniert zugehörige Sicherheitsereignisse zu einem Zeitplan, der ein Problem über Benutzer, IP-Adressen und Systeme hinweg verfolgt.
Dynamische Peer-Gruppierungen: Gruppiert ähnliche Entitäten (Benutzer aus derselben Abteilung, IoT-Geräte derselben Klasse), um Verhaltensabweichungen zu kontextualisieren.
Agent Behavior Analytics: Exabeam hat sein UEBA erweitert, um KI-Agenten als nicht-menschliche Identitäten zu überwachen – die erste Plattform, die dies tut. Wenn ein Agent auf Systeme außerhalb seiner Funktion zugreift oder ungewöhnliche Mengen sensibler Daten abruft, erkennt die Plattform die Abweichung und generiert automatisch einen forensischen Zeitplan jeder Aktion. Integration mit Google Gemini Enterprise für Echtzeit-Transparenz der Agentenaktivität.⁶
Agentic AI Security Dashboard: Eine für das Management geeignete Ansicht, die die KI-Risikoposition, Lücken in der Abdeckung und die Reifungsverfolgung für KI-Agentenaktivitäten in der gesamten Organisation zeigt.

Splunk User Behavior Analytics

Splunk UBA kann nicht mehr als neue Lizenz erworben werden. Cisco und Splunk haben UEBA-Funktionen direkt in die Splunk Enterprise Security (ES) Editionen integriert. Bestehende Kunden sollten vor dem 10. Dezember 2026 eine Migration planen, wenn alle technischen Supportleistungen, Fehlerkorrekturen und Sicherheitsupdates eingestellt werden.⁷

Hauptmerkmale:

Bedrohungsbewertung und -exploration: Visualisiert Bedrohungen entlang eines Angriffsverlaufs.
Bedrohungsschweregrad und Erkennungsfeedback: Bietet detailliertes Feedback für angepasste Anomalie-Modelle basierend auf den Prozessen, Assets und Benutzerrollen Ihrer Organisation.

Wichtige Überlegungen (standalone UBA, nur für bestehende Kunden):

Das eigenständige Produkt verpackt verschiedene Open-Source-Komponenten neu, anstatt nativ auf der Splunk-Plattform zu laufen. Es exportiert Rohereignisse aus Splunk und importiert sie erneut in Open-Source-Analyse-Engines, was bedeutet, dass Ihre Infrastruktur die zusätzliche Such- und Importlast bewältigen muss.

2. DLP-Tools mit UEBA

UEBA verleiht DLP-Tools Verhaltenskontext. Ein DLP-System allein markiert eine E-Mail mit einem sensiblen Anhang, kann aber ohne Verhaltensbasisdaten nicht feststellen, ob diese Aktion für diesen bestimmten Benutzer verdächtig ist. Mit UEBA prüft das System auch, ob die E-Mail außerhalb der normalen Arbeitszeiten, an einen ungewöhnlichen Empfänger oder in abnormaler Menge gesendet wurde.

Vorteile:

Verhaltensanalyse
Erkennung von Insider-Bedrohungen
Kontextsignale: Benutzerstandort, Gerätetyp, Netzwerkaktivität

Beispiel aus der Praxis: Ein globaler Medien- und Telekommunikationsanbieter automatisierte die Minderung von 80 % der nicht bösartigen Richtlinienverstöße durch die Kombination von UEBA mit DLP.

Teramind

Teramind ist eine DLP- und Insider-Risikoplattform, die Mitarbeiter-, Remote-Benutzer- und Auftragnehmeraktivitäten überwacht, um Datenlecks zu verhindern. Sie verfolgt Apps, Websites, E-Mails, Instant Messages, soziale Medien, Dateiübertragungen, Drucker und Netzwerke. Administratoren können Regeln konfigurieren, um Benutzer zu benachrichtigen, zu blockieren, abzumelden oder umzuleiten.

Unterstützt die Einhaltung von GDPR, HIPAA, PCI DSS und ISO 27001.

Hauptmerkmale:

Verhaltensüberwachung: Erkennt übermäßige private Internetnutzung, unbefugte Zugriffsversuche und Richtlinienverstöße.
Analyse von aktiver vs. inaktiver Zeit: Berichtet über produktive vs. inaktive Zeit pro Benutzer.
Mobile App: Android-Dashboard für mobile Transparenz. Erhältlich als Cloud, On-Premise oder Private Cloud (AWS, Azure).

Forcepoint Insider Threat

Forcepoint Insider Threat verfügt über mehr als 15 Jahre Einsatz in Regierungs- und Fortune-100-Umgebungen. Es überwacht Benutzerverhalten (Anmeldungen, Druckaufträge) und Entitätsinformationen (HR-Daten), um interne Bedrohungen zu erkennen.

Die Lösung kann Benutzerverhalten (z. B. Anmeldungen, Druckaufträge) und Entitätsinformationen (z. B. HR-Daten) überwachen.

Hauptmerkmale:

Scoring-Systeme: Forcepoint Behavioral Analytics verwendet mehrere Scoring-Systeme und Analysen, um Einblicke über Personen basierend auf ihren Handlungen zu liefern.

Automatische Benachrichtigungen: Die Lösung bietet detaillierte, konfigurierbare Einstellungen, die Sicherheitsmanagern ermöglichen, automatische Benachrichtigungen für bestimmte besorgniserregende Mitarbeiteraktionen einzurichten.

Wichtige Überlegungen:

Forcepoint Insider Threat ist effektiv bei der Ermöglichung proaktiver Sicherheitsmaßnahmen durch die Verbindung von Benutzerverhalten mit Datenbewegungen. Wir empfehlen Forcepoint Insider Threat für:

Große Unternehmen, die umfassende Überwachungsfähigkeiten verlangen und das Budget haben, das Produkt mit anderen Forcepoint-Tools zu integrieren, um eine stärkere Sicherheitsposition zu erreichen.
Unternehmen mit einer Geschichte von Insider-Bedrohungen.

Während Forcepoint Insider Threat robuste Fähigkeiten bietet, um komplexe Sicherheitsbedürfnisse zu adressieren, kann die Implementierung herausfordernd sein und erfordert oft erhebliche Ressourcen und spezialisiertes Fachwissen, um nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur integriert zu werden.

Zusätzlich bietet Forcepoint Insider Threat eine nahtlosere Integration mit Forcepoint-Produkten als Tools von Drittanbietern, was die Integrationsoptionen für Organisationen, die bereits im Forcepoint-Ökosystem engagiert sind, effektiver macht.

3. Datenzentrierte Sicherheitssoftware mit UEBA

UEBA erweitert datensicherheitssoftware durch:

Kontextuelle Einblicke: Fügt Protokollierungsereignissen Verhaltensdaten hinzu, sodass eine Anmeldung zu einer sensiblen Datenbank um 2 Uhr morgens von einem unbekannten Gerät als höheres Risiko eingestuft wird als dieselbe Anmeldung während der Geschäftszeiten von einem bekannten Gerät.
Dynamische Bedrohungsbewertung: Bereichert Protokolle mit Benutzerprofilen und Metadaten für eine genauere Schweregradeinschätzung.
Adaptive Baselines: Modelle werden kontinuierlich aktualisiert, sobald neue Muster auftreten, was False Positives im Laufe der Zeit reduziert.

Vorteile:

Bereichert Aktivitätsprotokolle
Dynamische Bedrohungsbewertungen
Proaktives Risikomanagement

Cynet

Cynet kombiniert Incident Response, Intrusion Detection, UEBA und XDR. Es überwacht Endpunkte und Netzwerke und analysiert verdächtige Aktivitäten. Automatisierte Behebung ist neben manueller Analystenprüfung verfügbar.

Bereitstellung: On-Premise, IaaS, SaaS, Hybrid.

Hauptmerkmale:

Anpassbare Verhaltensbaselines: Definieren Sie normale Muster basierend auf Rolle, Gruppe, Geografie und Arbeitszeiten.
Automatische Warnungen und Behebung: Sendet Warnungen bei verdächtigen Aktivitäten. Kann kompromittierte Konten automatisch blockieren oder zur Prüfung eskalieren.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Varonis Data Security Platform

Varonis bietet Data Security Posture Management (DSPM), einschließlich sensibler Datenerkennung, Datenzugriffsgovernance, Erkennung von Verhaltensanomalien, Unterstützung bei der GDPR-Compliance, Incident Playbooks und forensische Berichterstattung.

Konnektor-Integrationen: Splunk, QRadar, Palo Alto Cortex XSOAR, Google Chronicle SOAR und andere.

Hauptmerkmale:

Bedrohungsjagd: Überwacht Datenzugriff, Benutzeraktivität und Netzwerkverhalten, um Bedrohungen proaktiv zu erkennen.
Gemanagte Datenerkennung und -reaktion (MDDR): Konzentriert sich auf Datenbedrohungen statt auf Endpunkte. Erkennt und reagiert in Echtzeit auf datenbezogene Vorfälle.

Wichtige Überlegungen:

Varonis ist die richtige Wahl für datenzentrierte Organisationen, insbesondere für Datenklassifizierung, Zugriffsgovernance und Warnung bei anomalen Dateiaktivitäten, wie z. B. Ransomware-Mustern. Integration in bestehende SIEM/SOAR über Konnektoren oder Syslog/SNMP. Starker Fit für Sicherheitsteams, die nachverfolgen müssen, wer auf Dateien zugegriffen oder sie geändert hat.

4. Insider-Risikomanagement-Lösungen mit UEBA

Insider-Risikoplattformen sind speziell für Bedrohungen durch vertrauenswürdige Benutzer entwickelt. UEBA verleiht diesen Tools Verhaltenskontext: erhöhte Zugriffsanfragen, ungewöhnliche Dateilöschungen oder Anmeldungen in der Nacht tragen alle zu einem Risikowert bei, der sich mit dem Verhalten ändert.

Vorteile:

Genauere Einblicke bei privilegierten Zugriffsverletzungen
Genauere Erkennung lateraler Bewegungen
Kontextreiche Insider-Bedrohungsuntersuchungen

Microsoft Defender for Identity

Microsoft Defender for Identity (früher Azure Advanced Threat Protection / Azure ATP) konzentriert sich auf Active Directory-Bedrohungen.

Erfasste Daten:

Netzwerkverkehr zu/von Domänencontrollern, einschließlich DNS-Abfragen
Windows-Sicherheitsereignisprotokolle
Active-Directory-Informationen einschließlich Subnetze
Entitätsinformationen: Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern

Hauptmerkmale:

Warnungs-Scoring: Zeigt den Einfluss jedes Benutzers auf eine bestimmte Warnung, bewertet nach Schweregrad, Benutzerimpact und Aktivitätsfrequenz.
Aktivitäts-Scoring: Schätzt die Wahrscheinlichkeit ein, dass ein Benutzer eine bestimmte Aktivität durchführt, basierend auf seiner eigenen und der Verhaltenshistorie seiner Peers.

Wichtige Überlegungen:

Defender for Identity überwacht On-Premises-AD, da Agenten auf Domänencontrollern installiert sind. Für Endpunktschutz gegen bösartige Aktivitäten ist eine Integration mit Defender for Endpoint erforderlich.

Integrationen:

Microsoft-Tools: Korreliert Identitätswarnungen mit Signalen im gesamten Microsoft-Sicherheitsökosystem.
SIEMs: Senden Syslog-Warnungen an jeden SIEM-Server, wenn eine Sicherheitswarnung ausgelöst wird.

Wichtige Faktoren bei der Implementierung von UEBA-Tools zu berücksichtigen

1. UEBA-Tools warnen, sie blockieren nicht

UEBA erkennt und markiert potenzielle Angriffe, Malware, Phishing, Whaling, Social Engineering und DDoS, verhindert sie jedoch nicht. Die Reaktionsaktion kommt vom Sicherheitsteam oder von integrierten Plattformen.

2. UEBA-Tools sind nicht eigenständig

UEBA ist eine Schicht, die neben bestehenden Sicherheitssystemen arbeitet. Es verbessert die Netzwerküberwachung und die Datensicherheitsposition; es ersetzt sie nicht.

3. UEBA funktioniert am besten bei Integration

Die Kombination von UEBA mit softwaredefinierten Perimeter-(SDP)-Lösungen fügt beispielsweise Perimeterkontext-DNS-, VPN- und Web-Proxy-Daten zu Verhaltensbaselines hinzu und gibt SOC-Analysten präzisere Warnungen.

Funktionsbeschreibungen

Anbieter mit:

Peer-Group-Analyse können maschinelles Lernen verwenden, um Benutzer und Hosts mit ähnlichen Merkmalen zu identifizieren und sie als eine Gruppe zu kategorisieren. Dies hilft, den Kontext hinter dem Verhalten eines Benutzers zu identifizieren und ihn mit dem Verhalten einer relevanten Peer-Gruppe zu vergleichen.
Bedrohungsintelligenz liefert detaillierte, handlungsrelevante Bedrohungsinformationen, einschließlich:
- taktische Intelligenz (Echtzeit)
- operative Intelligenz (proaktiv)
- strategische Intelligenz (ferner Ausblick)

Wichtige Unterscheidungsmerkmale in UEBA-Anwendungen

Tool	Fokusbereich	UEBA-Nutzung
SIEM mit UEBA	Protokoll- und Ereignismanagement zur Bedrohungserkennung.	Echtzeit-Ereigniskorrelation und Anomalieerkennung für Bedrohungen.
DLP mit UEBA	Verhinderung des Verlusts sensibler Daten.	Fügt Datenverlustereignissen Kontext hinzu und unterscheidet die Absicht.
Datenzentrierte Sicherheit mit UEBA	Datenschutz in allen Umgebungen.	Überwacht verhaltensbezogene Interaktionen mit Daten für die Zugriffskontrolle.
Insider-Risikomanagement mit UEBA	Minderung von Insider-Bedrohungen.	Weist Benutzern und Entitäten Risikowerte basierend auf ihrem Verhalten zu.

FAQs

User and Entity Behavior Analytics bieten Anomalieerkennung durch eine Vielzahl von Analysetechniken, typischerweise eine Kombination aus:

–einfache Analysemethoden (z. B. Regeln, die Signaturen, Mustererkennung und einfache Statistiken verwenden)
–erweiterte Analysen (z. B. überwachte und unüberwachte maschinelles Lernen).

Anbieter nutzen integrierte Analysen, um die Aktivität von Benutzern und anderen Entitäten (Hosts, Apps, Netzwerkverkehr) zu bewerten, um mögliche Probleme zu erkennen (Aktivitäten, die von den regulären Profilen und Verhaltensweisen von Benutzern und Entitäten abweichen).

Beispiele für diese Aktivitäten sind anomaler Zugriff auf Systeme und Daten durch Insider oder Dritte.

UEBA-Tools sammeln Protokolle und Warnungen aus allen verbundenen Datenquellen und analysieren sie, um Basis-Verhaltensprofile der Entitäten Ihrer Organisation (z. B. Benutzer, Hosts, IP-Adressen und Apps) im Laufe der Zeit und über Peer-Group-Grenzen hinweg zu erstellen.

Diese Tools können dann anomaliebasierte Bedrohungserkennung nutzen, um umfassende Benutzer- und Entitätseinblicke in ungewöhnliche Aktivitäten zu liefern und Ihnen zu helfen, festzustellen, ob eine Ressource gehackt wurde. Dies hilft SOCs, Untersuchungen und Incident Response zu priorisieren. Mehr dazu: Incident-Response-Tools.

Beachten Sie, dass UEBA im Gegensatz zu User Behavior Analytics (UBA) einen erweiterten Umfang hat. Während sich UBA nur auf die Bewertung von Benutzeraktivitäten konzentriert, umfasst UEBA das Verhalten sowohl von Benutzern als auch von Netzwerkentitäten, einschließlich:

-Netzwerkgeräte
-Router
-Datenbanken

Traditionelle IPS/IDS (Intrusion Detection Systems) verwenden signaturbasierte Erkennung und können keine Muster oder Indikatoren für neue, unbekannte Bedrohungen erkennen.

Angreifer können diese Sicherheitsfunktionen mit Mitteln wie umgehen:

-Denial of Service
-Fileless Malware
-Obfuskation (Angreifer verwenden Code-Obfuskation, die das Ändern des Malware-Codes beinhaltet)
-Zero-Day-Exploits

Einige IPS/IDS-Lösungen adressieren diese Herausforderung, indem sie aktuelle Netzwerkdaten mit Baseline-Verkehrsmustern vergleichen. Obwohl dieser Ansatz eine konfigurierbare und adaptive Intrusion Detection ermöglicht, bringt er bestimmte Nachteile mit sich.

Diese Systeme tendieren dazu, kostspieliger und ressourcenintensiver in der Implementierung und Wartung zu sein. Zusätzlich sind IPS/IDS-Systeme trotz ihrer Fähigkeiten nicht wasserdicht.

SIEM, SOAR und UEBA sind alle Sicherheitstechnologien, aber jede hat einzigartige Merkmale.

-SIEM sammelt und analysiert Sicherheitsereignisprotokolle.
-SOAR automatisiert Incident-Response-Prozesse.
-UEBA erkennt Insider-Bedrohungen mit Analysen, die Benutzeraktionen verfolgen.

SIEMs sind nicht veraltet. Sie spielen eine wichtige Rolle in der Cybersicherheit und bieten ein umfassendes Bild von Sicherheitsereignissen im gesamten Netzwerk und erfassen Daten umgehend für eine frühe Bewertung. SIEMs können, gepaart mit Technologien wie UEBA, ihre Fähigkeiten verbessern und eine analytischere und detailliertere Bedrohungserkennung und -reaktion ermöglichen.

Top 9 UEBA-integrierte Tools im Review
Ein UEBA-Produkt muss:

-Maschinelles Lernen verwenden, um Basisverhalten für einzelne Benutzer und Ressourcen in einem Netzwerk zu erstellen.

-Das Netzwerk, Benutzer und Ressourcen überwachen, um Anomalien in Benutzerverhaltensmustern zu erkennen.

-Vorfallinformationen und Vorschläge zur Behebung oder integrierte Incident-Response-Fähigkeiten bereitstellen.

Weiterführende Literatur

Role-based Access Control (RBAC)

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

Adil Hafa (2026) - "Top 9 Tools für User and Entity Behavior Analytics (UEBA)". Online veröffentlicht auf AIMultiple.com. Abgerufen am 26. März 2026, von: https://aimultiple.com/ueba-tools [Online-Ressource]

Hafa, A. (2026, 26. März). Top 9 Tools für User and Entity Behavior Analytics (UEBA). AIMultiple. https://aimultiple.com/ueba-tools

@misc{hafa2026,
  author = {Hafa, Adil},
  title  = {{Top 9 Tools für User and Entity Behavior Analytics (UEBA)}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ueba-tools}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 26. März 2026}
}

Referenzlinks

Reddit - Dive into anything

Gartner | Delivering Actionable, Objective Insight to Executives and Their Teams

Bewertungen von Geschäftssoftware und -diensten | G2

What’s New in Log360 | Latest Features and Enhancements

UEBA | Exabeam

Exabeam

Exabeam Introduces AI Agent Security in New-Scale Launch | Exabeam

Exabeam

https://www.splunk.com/en_us/pdfs/product-briefs/splunk-uba-end-of-sale-faq.pdf

Adil Hafa

Technischer Berater

Folgen auf

Adil ist ein Sicherheitsexperte mit über 16 Jahren Erfahrung in den Bereichen Verteidigung, Einzelhandel, Finanzen, Devisenhandel, Lebensmittelbestellung und Regierung.

Vollständiges Profil anzeigen