Top 16 UEBA-Anwendungsfälle für heutige SOCs
Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen wie Web-Gateways, Firewalls, IPS-Tools und VPNs reichen nicht mehr aus, um sich gegen moderne Cyberangriffe zu verteidigen. Angreifer operieren routinemäßig mit gültigen Anmeldeinformationen, die regelbasierte Tools niemals melden.
UEBA-Systeme schließen diese Lücke, indem sie nicht nur menschliche Benutzer, sondern auch nicht-benutzerliche Entitäten überwachen, maschinelles Lernen nutzen, um Verhaltensbaselines zu erstellen und Abweichungen zu erkennen. Dies gibt SOC-Teams verhaltensbasierte Sicherheitserkenntnisse, die Zero-Trust-Initiativen verbessern und die Zeit zwischen Kompromittierung und Eindämmung verkürzen.
1. Erkennung böswilliger Insider
Böswillige Insider sind interne oder ehemalige Mitarbeiter, die eine Organisation vorsätzlich schädigen, indem sie ihren legitimen Zugang zu Systemen und Daten missbrauchen. Sie gehören zu den schwersten Bedrohungen, die zu erkennen sind, gerade weil ihre Aktivitäten sich mit dem normalen Betrieb vermischen.
UEBA identifiziert diese Personen nicht durch das Markieren spezifischer Ereignisse, sondern durch die Korrelation von Verhaltensabweichungen gegenüber Selbst-Baselines und Peer-Group-Baselines, wodurch Muster erkannt werden, die kein einzelner Log-Eintrag aufdecken würde:
- Insider-Aktivitäten, die vom historischen Verhalten des Benutzers oder seiner Peer-Gruppe abweichen
- Verdächtige oder böswillige Aktivitätssequenzen
- Korrelierte Warnungen von externen Tools (DLP, CASB, EDR)
Die Kosten für Insider-Bedrohungen erreichten 2026 19,5 Millionen US-Dollar pro Organisation pro Jahr, ein Anstieg von 12 % gegenüber 2025 und ein Anstieg von 123 % seit 2018. Insider-Vorfälle machen jetzt etwa 30 % aller Datenschutzverletzungen aus. Die durchschnittliche Eindämmungszeit verbesserte sich 2026 auf 67 Tage, gegenüber 86 Tagen im Jahr 2023, was mit Investitionen in KI-gestützte verhaltensbasierte Erkennung korreliert.1
Beispiel aus der Praxis: Eine CASB API + UEBA-Lösung erkannte einen Insider, der sich mit zahlreichen IP-Adressen an Orten authentisierte, die geografisch inkonsistent waren. Die Lösung generierte Warnungen zu „Zugriffsversuchen aus bestimmten IP-Blöcken" und „risikobehafteten Ländern" aufgrund von Verhaltensabweichungen, nicht aufgrund eines Verstoßes gegen eine explizite Regel.2
Einschränkungen: Der Insider Threat Report 2026 des Cyber Strategy Institute dokumentiert, dass hochimpactige Vorfälle zunehmend „low-noise"-Techniken verwenden: legitime Admin-Konsolenbefehle, infostealer-basierte Session-Cookie-Diebstähle und MFA-Helpdesk-Sozialingenieurwesen, die keine Verhaltensalarme auslösen, bis Daten die Organisation bereits verlassen haben. UEBA bleibt für die Erkennung unverzichtbar, sollte jedoch mit Identitäts-Governance und Just-in-Time-Zugriffskontrollen kombiniert werden, um Exfiltration zu verhindern, bevor sie eintritt.3
2. Erkennung von Benutzerkonten-Kompromittierung
Kontokompromittierung, bei der gültige Anmeldeinformationen gestohlen und von einer unbefugten Partei verwendet werden, ist eines der häufigsten Angriffsmuster, mit denen Organisationen konfrontiert sind. Dies umfasst die Erkennung von Aktivitäten geteilter Konten, Credential Stuffing und allgemeinen Kontobetrug.
UEBA erkennt, dass ein Konto von jemand anderem als dem rechtmäßigen Inhaber betrieben wird, indem es normales Verhalten modelliert und Abweichungen markiert:
- Anomale Active Directory-Aktivitäten
- Deaktivierte Konten, die aktiv werden
- Konto-Wiederherstellung von ungewöhnlichen Orten
- Aktivitäten von gekündigten Benutzern
Beispiel aus der Praxis: Eine DLP & UEBA-Lösung erkannte einen Benutzer, der über 2.000 Dateien von einer Unternehmens-OneDrive-Instanz heruntergeladen und über 400 Dateien auf ein persönliches Google Drive hochgeladen hat. Zu den Erkennungen gehörten potenzielle Verschiebungen sensibler Dateien, Verschiebungen von Unternehmensdaten, ein benutzerbasierter Anstieg der auf persönliche Apps hochgeladenen sensiblen Daten und ein ungewöhnlicher Anstieg des Download-Volumens, alles innerhalb eines komprimierten Zeitfensters. 4
3. Erkennung von Gerätekompromittierung
Die Erkennung von Endpunkten, die mit Malware infiziert sind, unterscheidet sich vom Anwendungsfall der kompromittierten Konten: Böswilliges Verhalten kann von einem Host ausgehen, ohne dass eine Verbindung zu einem bestimmten Benutzerkonto besteht. Malware kann leise mit Systemprozessen operieren.
UEBA erkennt Gerätekompromittierung durch verhaltensbasierte Modellierung, unabhängig davon, wie die initiale Infektion geliefert wurde, indem es Änderungen verfolgt in:
- Kommunikationsmustern zwischen Geräten
- Kommunikation mit externen Domänen oder IP-Adressen, die nicht in der historischen Baseline des Geräts enthalten sind
- Domänenmerkmalen (neu registrierte Domänen, ungewöhnliche TLDs, Domänennamen mit hoher Entropie)
Beispiel aus der Praxis: Die Anwaltskanzlei Winthrop & Weinstine setzte eine UEBA-Lösung ein, um Cyberangriffe zu erkennen und darauf zu reagieren. Durch die Zentralisierung von Sicherheitsdaten und die Visualisierung von IP-Kommunikationsmustern identifizierte die Kanzlei Host- und Gerätekompromittierungen, die die Perimeter-Verteidigung umgangen hatten.5
4. Erkennung lateraler Bewegung
Laterale Bewegung beinhaltet einen Angreifer, der bereits über eine vertrauenswürdige Identität initialen Zugang erhalten hat und systematisch seine Reichweite im Netzwerk ausweitet, Privilegien eskaliert, auf neue Ressourcen zugreift und sich für Datenexfiltration oder Ransomware-Bereitstellung positioniert.
UEBA erkennt laterale Bewegung, indem es Verhaltenstrends von Benutzern und Entitäten überwacht und Abweichungen in folgenden Bereichen identifiziert:
- Privilegien-Eskalationsmuster
- Zugriff auf sensible Ressourcen außerhalb des normalen Umfangs des Benutzers
- Anormale Authentifizierungssequenzen über Systeme hinweg
Spezifische laterale Bewegungstechniken, die UEBA erkennen kann, umfassen:
- Pass the hash (PtH): Credential-Diebstahl, bei dem ein Angreifer einen erfassten Authentifizierungs-Hash verwendet, um sich als Benutzer auszugeben
- Brute-Force-Logins: wiederholte fehlgeschlagene Authentifizierungsversuche über Konten hinweg
- Internes Spearphishing: ungewöhnliche E-Mail-basierte Kommunikation zwischen internen Konten
- SSH-Hijacking: unbefugte Nutzung aktiver SSH-Sitzungen
5. Identifizierung von Netzwerkrichtlinienverstößen
Organisationen verlassen sich auf Richtlinien, um die Freigabe von Benutzerkonten, Datenbewegungen und Gerätezugriff zu regeln, aber die Durchsetzung dieser Richtlinien im großen Maßstab ist schwierig. UEBA automatisiert die Erkennung von Richtlinienverstößen, die sonst eine manuelle Überprüfung erfordern würden:
- Gleichzeitige Logins von geografisch weit entfernten Orten: UEBA markiert nahezu gleichzeitige Authentifizierungen von Orten, die physisch nicht vereinbar sind, was auf Kontofreigabe oder Kontokompromittierung hinweist.
- Ungewöhnliche Datenübertragungen: UEBA erkennt plötzliche, große Datenbewegungen und Übertragungen an nicht autorisierte Netzwerke, was gegen Datenschutzrichtlinien verstößt.
- Nicht autorisierte Geräteverbindungen: Unbekannte oder nicht registrierte Geräte, die versuchen, auf das Netzwerk zuzugreifen, werden in BYOD-Umgebungen als kritisch markiert.
- RBAC-Verstöße: UEBA analysiert Zugriffsmuster pro Rolle und identifiziert, wenn Benutzer auf Dateien oder Systeme zugreifen, die über ihre definierten Berechtigungen hinausgehen.
6. Erkennung von Datenexfiltration
Datenexfiltration ist ein Risiko, selbst wenn Konten und Endpunkte uncompromised erscheinen, da autorisierte Benutzer mit legitimen Zugang dennoch Daten stehlen können. UEBA ist hier unverzichtbar, da Standard-DLP-Tools die Exfiltration durch vertrauenswürdige Benutzer, die innerhalb ihrer normalen Berechtigungen operieren, oft übersehen.
UEBA identifiziert Datenverlust oder -diebstahl über mehrere Vektoren:
- Netzwerkinfrastruktur (Firewalls und Proxies)
- Cloud-Speicherdienste (persönliche Konten, Shadow IT)
- Entfernbare Speicher (USB-Geräte)
- E-Mail (ungewöhnliche Anhangsvolumen, externe Empfänger)
UEBA legt fest, wie sich „normales" Datenübertragungsverhalten für jeden Benutzer und jede Rolle verhält, und markiert Anomalien in Volumen, Ziel, Timing und Dateitypmustern, die eine regelbasierte DLP nicht erkennen würde, wenn der Benutzer über Zugriffsrechte auf die Daten verfügt.
7. Verhinderung von Missbrauch privilegierter Zugriffe
Privilegierte Konten, die von Systemadministratoren, DBAs und Führungskräften verwendet werden, haben breiten Zugang zu sensiblen Systemen. Ihre Kompromittierung oder ihr Missbrauch hat überproportionale Konsequenzen: Datenschutzverletzungen, Systemstörungen oder vollständige Domänenkompromittierung.
UEBA überwacht kontinuierlich das Verhalten privilegierter Benutzer und markiert:
- Zugriff auf sensible Daten oder Systeme außerhalb des normalen operativen Umfangs des Benutzers
- Aktivitäten zu ungewöhnlichen Zeiten (außerhalb der Geschäftszeiten, Wochenenden, Feiertage)
- Ungewöhnliche Befehlssequenzen oder administrative Aktionen, die von der historischen Baseline des Benutzers abweichen
- Privilegien-Eskalationsversuche, die über die etablierten Nutzungsmuster des Kontos hinausgehen
8. Automatisierung und Untersuchung von Sicherheitswarnungen
SOC-Teams sind mit Warnmüdigkeit konfrontiert: hohe Volumina an Warnungen von Anti-Malware-, DLP- und Netzwerkzugriffskontroll-Tools, die nicht genügend Kontext für eine effiziente Triage bieten. Warnungen, denen der Host, Datei-Hash, Benutzeridentität oder vorherige Aktivitätskette fehlen, erfordern Stunden manueller Untersuchung pro Vorfall.
UEBA löst dies, indem es Warnungen von Drittanbietern mit verhaltensbasiertem Kontext anreichert und es Analysten ermöglicht, durch Eingabe einer einzigen Warn-ID einen vollständigen Überblick darüber zu erhalten, wer, was und wann.
Stand 2026 fließen von UEBA generierte Risikoscores zunehmend in automatisierte, agentische SOC-Workflows ein, wobei KI-Agenten initiale Untersuchungsschritte durchführen, Anomalien validieren und nur bestätigte Hochrisikofälle an menschliche Analysten eskalieren. Der WEF Global Cybersecurity Outlook 2026 berichtet, dass 77 % der Organisationen KI für Cybersicherheit übernommen haben, und UEBA-Risikoscores sind eine primäre Eingabe für diese automatisierten Systeme.6
Beispiel aus der Praxis: Union Bank setzte eine UEBA-Lösung ein, um alle DLP-Ereignisse zu aggregieren und verhaltensbasierte Baselines zu erstellen. Die Lösung ermöglichte es der Bank, False Positives herauszufiltern und die Zeit der Analysten auf wirklich hochriskante Situationen zu konzentrieren, was die Untersuchungslast erheblich reduzierte.7
9. Untersuchung von Kontosperrungen
Kontosperrungen erschöpfen administrative Ressourcen in großen Organisationen. Einige Unternehmen widmen eine Vollzeitstelle jährlich allein der Forschung zu Kontosperrungen. Ohne UEBA erfordert jedes gesperrte Konto eine manuelle Überprüfung, um festzustellen, ob es sich um einen Benutzerfehler, einen Konflikt mit zwischengespeicherten Anmeldeinformationen oder einen aktiven Angriff handelt.
UEBA automatisiert diese Untersuchung durch Prüfung von:
- Domänencontroller-Ereignisprotokollen zur Identifizierung der Sperrungsquelle
- Gespeicherten Anmeldeinformationen auf dem Gerät des Benutzers, die wiederholte Authentifizierungsfehler auslösen können
- Aktiven Sitzungen, die mit der Sperrung kollidieren
Dies reduziert die Untersuchungszeit von Stunden auf Minuten pro Vorfall und bietet Analysten eine Verhaltenshistorie, die routinemäßige Sperrungen von potenziellem Kontohijacking unterscheidet.
10. Überwachung der Kontoerstellung
Angreifer, die einen initialen Fußpunkt gewonnen haben, erstellen oft neue Konten als Persistenzmechanismus; selbst wenn die ursprünglich kompromittierte Maschine behoben wird, halten die neuen Anmeldeinformationen sie im Netzwerk.
UEBA überwacht Kontoerstellungsaktivitäten und erkennt:
- Nicht autorisierte Credential-Erstellung außerhalb normaler Bereitstellungs-Workflows
- Betrügerische digitale Konten mit gestohlenen oder synthetischen Identitäten
- Neue Konten, die sofort für Spamming, laterale Bewegung oder Richtlinienverstöße verwendet werden
Als bevorzugte Quelle hinzufügen11. Überwachung von Risiken durch Dritte und in der Lieferkette
Dritte Lieferanten, Auftragnehmer und Partner greifen routinemäßig als Teil des normalen Betriebs auf Unternehmenssysteme zu. Dieser Zugang ist notwendig, schafft aber eine erweiterte Angriffsfläche, die mit Standard-Perimeter-Tools schwer zu überwachen ist.
UEBA überwacht Aktivitäten von Dritten und erkennt:
- Nicht autorisierte Zugriffsversuche über den definierten Umfang des Partners hinaus
- Muster der Datenexfiltration von Drittkonten
- Verhaltensanomalien, die darauf hinweisen, dass ein Auftragnehmerkonto kompromittiert wurde
Beispiel aus der Praxis: Lineas, Europas größtes privates Schienengüterverkehrsunternehmen, setzte eine UEBA-Lösung ein, um den Fokus der Analysten von der rohen Protokollprüfung auf verhaltensbasierte Lieferkettenanalysen zu verlagern. Die Lösung bot Einblicke in Hosts, Konten, Netzwerkverkehr und Datenrepositorys, die zuvor blinde Flecken waren.8
12. Überwachung von Insider-Risiken
Insider-Risiken umfassen sowohl böswilliges als auch fahrlässiges Verhalten. UEBA erfasst und analysiert, wie Benutzer regelmäßig mit IT-Systemen interagieren, legt fest, wie „normal" aussieht, und meldet Abweichungen für weitere Untersuchungen.
Aktuelle Daten 2026: 55 % der Insider-Vorfälle resultieren aus Fahrlässigkeit und nicht aus böswilliger Absicht, und Organisationen erlebten durchschnittlich 14,5 Insider-bezogene Vorfälle pro Jahr.9 UEBA markiert Verhaltensänderungen, die auf steigende Risiken, ungewöhnliche Arbeitszeiten, neue Dateizugriffsmuster oder Änderungen im Kommunikationsverhalten hinweisen können, bevor diese Muster zu Vorfällen eskalieren.
Dies gibt SOC-Teams einen Überblick über Benutzeraktivitätsanalysen in der gesamten Organisation und unterstützt ein proaktives statt rein reaktives Insider-Risikomanagement.
13. Vorhersage von Software- und Hardwareausfällen
Die verhaltensbasierte Baseline von UEBA erstreckt sich auf die Infrastrukturgesundheit und gibt Betriebsteams eine frühe Warnung vor drohenden Ausfällen.
- Software: UEBA sammelt und analysiert Anwendungsprotokolle und Antwortzeiten. Wenn es steigende Fehlerraten oder Transaktionsantwortzeiten erkennt, die historisch gesehen Ausfällen vorausgehen, sendet es eine Softwareproblemwarnung, bevor der Ausfall eintritt.
- Hardware: UEBA überwacht die CPU-Auslastung, den Speicherverbrauch und den Netzwerkverkehr auf Servern, Speichersystemen und Netzwerkkomponenten. Spitzen oder Abweichungen von etablierten Betriebsprofilen lösen Hardwareproblemwarnungen aus und ermöglichen proaktive Wartung statt reaktiver Incident-Response.
14. Einhaltung der DSGVO-Compliance
DSGVO: Die Datenschutz-Grundverordnung der EU verlangt von Unternehmen, Rechenschaft darüber abzulegen, wer auf personenbezogene Daten zugreift, wie sie verwendet werden und wann sie gelöscht werden. UEBA unterstützt die DSGVO-Compliance durch kontinuierliche Überwachung der Benutzeraktivität und des Zugriffs auf personenbezogene Daten, die Aufrechterhaltung von Prüfpfaden und die Erkennung nicht autorisierter Zugriffe.
EU-KI-Gesetz: Das EU-KI-Gesetz tritt am 2. August 2026 für die meisten Bestimmungen in Kraft. Organisationen, die Hochrisiko-KI-Systeme einsetzen, müssen kontinuierliche Überwachung, vollständige Protokollierung von KI-Systeminteraktionen, Transparenzpflichten und Pläne für die Überwachung nach dem Inverkehrbringen umsetzen. Die verhaltensbasierte Überwachung und die Fähigkeiten zur Führung von Prüfpfaden von UEBA unterstützen diese Anforderungen direkt, insbesondere die Verpflichtung, KI-Agentenaktivitäten zu protokollieren und zu überwachen.10
15. Aufrechterhaltung der Zero-Trust-Sicherheit
Die Zero-Trust-Architektur basiert auf dem Prinzip „niemals vertrauen, immer verifizieren" und erfordert vollständige Sichtbarkeit auf alle Benutzer, Geräte, Assets und Entitäten im Netzwerk zu allen Zeiten.
UEBA ist ein Kern-Enabler von Zero-Trust, da es die verhaltensbasierte Intelligenz liefert, die statische Zugriffskontrollen nicht bieten können: Echtzeit-Einblicke in das, was Benutzer und Entitäten tatsächlich tun, nicht nur das, was sie tun dürfen. UEBA markiert Geräte, die außerhalb ihrer etablierten Muster Zugriff suchen, Benutzer, die versuchen, ihre Rechte zu überschreiten, und Verhaltensänderungen, die darauf hinweisen, dass eine zuvor vertrauenswürdige Identität kompromittiert sein könnte.
16. Überwachung des Verhaltens von KI-Agenten (Neu in 2026)
Der bedeutendste neue UEBA-Anwendungsfall von 2026 ist die Erweiterung der verhaltensbasierten Analyse auf KI-Agenten, Copilots, RPA-Bots und andere automatisierte Systeme, die mit Unternehmensanmeldeinformationen operieren.
KI-Agenten, die auf Datenrepositorys zugreifen, API-Aufrufe tätigen, Workflows ausführen und mit Geschäftssystemen interagieren, verhalten sich in einer Weise, die menschlichen Benutzern sehr ähnlich ist. Ein kompromittierter oder außerhalb des Umfangs liegender KI-Agent kann Daten mit Maschinengeschwindigkeit exfiltrieren, viel schneller als jeder menschliche Insider. Doch laut einem Insider-Risiko-Bericht von 2026 behandeln nur 19 % der Organisationen derzeit KI-Agenten mit Anmeldeinformationen als Insider, was dies zu einer aktiv unterüberwachten Bedrohungsfläche macht.11
Exabeam hat im Januar 2026 Agent Behavior Analytics (ABA) eingeführt, die erste kommerziell verfügbare Fähigkeit, die die verhaltensbasierten Baseline-Prinzipien von UEBA direkt auf KI-Agentenaktivitäten anwendet. Wenn ein Agent auf Systeme außerhalb seines funktionalen Umfangs zugreift, ungewöhnliche Mengen sensibler Daten liest oder API-Aufrufe tätigt, die nicht mit seinem etablierten Muster übereinstimmen, markiert ABA dies und generiert automatisch eine forensische Zeitleiste.12
Organisationen, die 2026 KI-Agenten implementieren, sollten ihren UEBA-Umfang erweitern, um Folgendes einzubeziehen:
- Verhaltensbaselines für Agenten: definieren, welche APIs ein Agent aufruft, auf welche Daten er zugreift und in welchen Volumina
- Abweichungserkennung: markieren, wenn ein Agent auf Systeme außerhalb seiner erwarteten Funktion zugreift
- Forensische Zeitleisten: automatisch die Abfolge von Aktionen rekonstruieren, wenn eine Agentenanomalie erkannt wird
- Credential-Governance: KI-Agenten-Anmeldeinformationen mit der gleichen Aufsicht behandeln, die auf privilegierte menschliche Konten angewendet wird
Open-Source-UEBA-Tools
Mehr lesen: Open-Source-UEBA-Tools.
UEBA vs SIEM
- SIEM konzentriert sich auf Sicherheitsereignisdaten und nicht auf Benutzer- oder Entitätsverhalten. Dies bedeutet, dass SIEM Daten aus Sicherheitsprotokollen, Firewall-Protokollen, Intrusion-Prevention-Protokollen und Netzwerkverkehr sammelt und analysiert, während UEBA benutzer- und entitätsbezogene Quellen und verschiedene Protokolle verwendet.
Der Kernanwendungsfall für SIEM ist die Echtzeit-Sicherheitsüberwachung, Ereigniskorrelation, Incident-Erkennung und -Reaktion.
- UEBA kann Insider-Bedrohungen, Kontokompromittierungen, Privilegienmissbrauch und andere anomale Verhaltensweisen oder Datenübertragungsaktivitäten erkennen. UEBA verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens und statistische Modellierung, um „normale" Verhaltensbaselines zu etablieren, während SIEM regelbasierte Korrelation und Mustererkennung einsetzt.
UEBA kann auch in SIEM-Systeme integriert werden, um die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens zu verbessern, und SIEM-Lösungen bieten häufig UEBA-Funktionen als Module an. Einige Anbieter, wie ManageEngine Log360 oder Microsoft Sentinel, bieten einheitliche SIEM-Produkte an, die SIEM- und UEBA-Funktionen in einer einzigen Lösung bereitstellen.
FAQs
Ein UEBA-System identifiziert und reagiert auf Cyberbedrohungen, indem es Benutzer- und Netzwerkaktivitäten überwacht. Es hilft bei der Erkennung anomaler Verhaltensweisen, Fehlkonfigurationen und potenzieller Schwachstellen und ermöglicht es Sicherheitsteams, die notwendigen Schritte zu unternehmen, um ihre Systeme zu sichern.
Gartner definiert die drei Säulen von UEBA (User and Entity Behavior Analytics) wie folgt:
1. Anwendungsfälle: UEBA-Systeme sollten Abweichungen im Benutzer- und Entitätsverhalten überwachen, erkennen und darauf warnen über mehrere Anwendungsfälle hinweg.
2. Datenquellen: UEBA-Systeme sollten in der Lage sein, Daten aus generischen Datenrepositorys oder über ein SIEM abzurufen, ohne Agenten direkt in der IT-Umgebung bereitzustellen.
3. Analytik: Um Anomalien zu entdecken, verwendet UEBA mehrere analytische Tools, wie statistische Modelle und maschinelles Lernen.
UEBA-Tools sammeln Protokolle und Warnungen aus allen verbundenen Datenquellen und analysieren sie, um basale Verhaltensprofile der Entitäten Ihrer Organisation (z. B. Benutzer, Hosts, IP-Adressen und Apps) im Laufe der Zeit und über Peer-Groups hinweg zu erstellen.
Diese Tools können anomaliebasierte Bedrohungserkennung nutzen, um umfassende Einblicke in Benutzer- und Entitätsverhalten bei ungewöhnlichen Aktivitäten zu bieten und Ihnen zu helfen, festzustellen, ob ein Asset gehackt wurde. Dies hilft SOCs, die Untersuchung und Incident-Response zu priorisieren. Für mehr: Incident-Response-Tools.
Beachten Sie, dass UEBA im Gegensatz zur Benutzer-Verhaltensanalyse (UBA) einen erweiterten Umfang hat. Während sich UBA nur auf die Bewertung der Benutzeraktivität konzentriert, umfasst UEBA das Verhalten sowohl von Benutzern als auch von Netzwerkeinheiten, einschließlich:
-Netzwerkgeräte
-Router
-Datenbanken
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