Les 16 principaux cas d'utilisation de l'UEBA pour les SOC actuels en 2026

Les mesures de sécurité traditionnelles, telles que les passerelles web, les pare-feu , les systèmes de prévention d'intrusion (IPS) et les VPN, ne suffisent plus à se défendre contre les cyberattaques modernes. Les attaquants utilisent couramment des identifiants valides que les outils basés sur des règles ne détectent jamais.

Les systèmes UEBA comblent cette lacune en surveillant les entités non-utilisateurs parallèlement aux utilisateurs humains, grâce à l'apprentissage automatique qui permet d'établir des comportements de référence et de détecter les anomalies. Les équipes SOC bénéficient ainsi d'informations précieuses sur la sécurité comportementale, ce qui améliore les initiatives de sécurité « zéro confiance » et réduit le délai entre la compromission et le confinement.

1. Détection des employés malveillants

Les employés malveillants, actuels ou anciens, nuisent intentionnellement à une organisation en abusant de leur accès légitime aux systèmes et aux données. Ils figurent parmi les menaces les plus difficiles à détecter, précisément parce que leurs activités se fondent dans le fonctionnement normal de l'entreprise.

L'UEBA identifie ces individus non pas en signalant des événements spécifiques, mais en corrélant les variations comportementales par rapport à des valeurs de référence personnelles et à des valeurs de référence de groupes de pairs, détectant ainsi des schémas qu'aucune entrée de journal unique ne révélerait :

• Activités internes s'écartant du comportement habituel de l'utilisateur ou de son groupe de pairs
• Séquences d'activités suspectes ou malveillantes
• Alertes corrélées provenant d'outils externes (DLP, CASB, EDR)

En 2026, le coût des menaces internes a atteint 19,5 millions de dollars par organisation et par an, soit une hausse de 12 % par rapport à 2025 et de 123 % depuis 2018. Les incidents internes représentent désormais environ 30 % de toutes les violations de données. Le délai moyen de confinement s'est amélioré, passant de 86 jours en 2023 à 67 jours en 2026, en corrélation avec les investissements dans la détection comportementale basée sur l'IA. ¹

Exemple concret : une solution CASB API + UEBA a détecté un utilisateur interne s’authentifiant via de nombreuses adresses IP réparties sur des zones géographiques non cohérentes. La solution a généré des alertes « tentatives d’accès depuis certains blocs d’adresses IP » et « pays à risque » en se basant sur un écart de comportement, et non sur une violation explicite de règles. ²

Limites : Le rapport 2026 du Cyber Strategy Institute sur les menaces internes indique que les incidents majeurs utilisent de plus en plus des techniques discrètes : commandes légitimes de la console d’administration, vol de cookies de session par des voleurs d’informations et ingénierie sociale via le service d’assistance MFA. Ces techniques ne déclenchent d’alertes comportementales qu’une fois les données sorties de l’organisation. L’analyse comportementale des utilisateurs (UEBA) reste essentielle à la détection, mais doit être combinée à la gouvernance des identités et à des contrôles d’accès en temps réel pour empêcher l’exfiltration de données. ³

2. Détection de la compromission des comptes utilisateurs

Le vol de comptes, où des identifiants valides sont dérobés et utilisés par une personne non autorisée, est l'un des modes d'attaque les plus fréquents auxquels les entreprises sont confrontées. Cela inclut la détection d'activités liées aux comptes partagés, le bourrage d'identifiants et la fraude aux comptes en général.

UEBA détecte qu'un compte est utilisé par une personne autre que son propriétaire légitime en modélisant un comportement normal et en signalant les anomalies :

• Activité anormale d'Active Directory
• Comptes désactivés qui redeviennent actifs
• Récupération de compte depuis des emplacements inhabituels
• Activité des utilisateurs ayant quitté l'entreprise

Exemple concret : une solution DLP et UEBA a détecté un utilisateur ayant téléchargé plus de 2 000 fichiers depuis une instance OneDrive d’entreprise et en ayant transféré plus de 400 vers un Drive personnel (Google). Les détections ont révélé des mouvements potentiels de fichiers sensibles, des transferts de données d’entreprise, une augmentation soudaine du nombre de données sensibles transférées vers des applications personnelles et une hausse inhabituelle du volume de téléchargements, le tout dans un laps de temps très court. ⁴

3. Détection de compromission de l'appareil

La détection des terminaux infectés par un logiciel malveillant diffère du cas d'utilisation lié à un compte compromis : un comportement malveillant peut provenir d'un hôte sans être associé à un compte utilisateur spécifique. Un logiciel malveillant peut agir silencieusement en utilisant des processus système.

UEBA détecte toute compromission de l'appareil grâce à une modélisation comportementale, indépendamment du mode de transmission initial de l'infection, en suivant les changements dans :

• Modèles de communication entre les appareils
• Communication avec des domaines externes ou des adresses IP ne figurant pas dans l'historique de référence de l'appareil
• Caractéristiques du domaine (domaines nouvellement enregistrés, TLD inhabituels, noms de domaine à haute entropie)

Exemple concret : le cabinet d’avocats Winthrop & Weinstine a déployé une solution UEBA pour détecter les cyberattaques et y répondre. En centralisant les données de sécurité et en visualisant les schémas de communication IP, le cabinet a identifié des compromissions de systèmes et de périphériques qui avaient échappé aux défenses périmétriques. ⁵

4. Détection des mouvements latéraux

Le déplacement latéral implique un attaquant qui a déjà obtenu un accès initial en utilisant une identité de confiance et qui étend systématiquement sa portée sur le réseau, en élevant ses privilèges, en accédant à de nouvelles ressources et en se positionnant pour l'exfiltration de données ou le déploiement d'un ransomware.

L'UEBA détecte les mouvements latéraux en surveillant les tendances comportementales des utilisateurs et des entités et en identifiant les écarts dans :

• Modèles d'escalade des privilèges
• Accès à des ressources sensibles en dehors du périmètre normal de l'utilisateur
• Séquences d'authentification anormales entre les systèmes

Les techniques de déplacement latéral spécifiques que l'UEBA peut détecter comprennent :

• Pass the hash (PtH) : vol d’identifiants où un attaquant utilise un hachage d’authentification capturé pour usurper l’identité d’un utilisateur.
• Connexions par force brute : tentatives d’authentification infructueuses répétées sur plusieurs comptes
• Hameçonnage interne ciblé : communications inhabituelles par courriel entre comptes internes
• Détournement SSH : utilisation non autorisée de sessions SSH actives

5. Identification des violations des politiques réseau

Les organisations s'appuient sur des politiques pour encadrer le partage des comptes utilisateurs, les transferts de données et l'accès aux appareils, mais leur application à grande échelle s'avère complexe. UEBA automatise la détection des violations de politiques qui nécessiteraient autrement une vérification manuelle.

• Connexions simultanées depuis des emplacements géographiquement éloignés : l’UEBA signale les authentifications quasi simultanées provenant d’emplacements qui ne peuvent être physiquement rapprochés, indiquant un partage de compte ou une compromission des identifiants.
• Transferts de données inhabituels : UEBA détecte les mouvements et transferts de données soudains et importants vers des réseaux non autorisés, en violation des politiques de gouvernance des données.
• Connexions d'appareils non autorisées : les appareils inconnus ou non enregistrés qui tentent d'accéder au réseau sont signalés comme critiques dans les environnements BYOD.
• Violations des règles RBAC : l’UEBA analyse les modèles d’accès par rôle et identifie les cas où les utilisateurs accèdent à des fichiers ou à des systèmes au-delà de leurs autorisations définies.

6. Détection de l'exfiltration de données

L'exfiltration de données représente un risque même lorsque les comptes et les terminaux semblent intègres, car des utilisateurs autorisés disposant d'un accès légitime peuvent toujours dérober des données. L'analyse comportementale des utilisateurs (UEBA) est essentielle dans ce contexte, car les outils DLP classiques ne détectent souvent pas les exfiltrations commises par des utilisateurs de confiance agissant dans le cadre de leurs permissions habituelles.

L'UEBA identifie les pertes ou les vols de données via de multiples vecteurs :

• Infrastructure réseau (pare-feu et proxys)
• Services de stockage en nuage (comptes personnels, informatique parallèle)
• stockage amovible (périphériques USB)
• Courriel (volumes de pièces jointes inhabituels, destinataires externes)

L'UEBA établit ce à quoi ressemble le comportement « normal » de transfert de données pour chaque utilisateur et rôle, en signalant les anomalies de volume, de destination, de délai et de type de fichier qu'une solution DLP basée sur des règles ne détecterait pas si l'utilisateur dispose des droits d'accès aux données.

7. Prévention des abus d'accès privilégiés

Les comptes privilégiés utilisés par les administrateurs système, les administrateurs de bases de données et les dirigeants disposent d'un accès étendu aux systèmes sensibles. Leur compromission ou leur utilisation abusive entraîne des conséquences considérables : fuites de données, interruptions de système, voire compromission totale du domaine.

UEBA surveille en permanence le comportement des utilisateurs privilégiés et signale :

• Accès à des données ou systèmes sensibles en dehors du champ d'application opérationnel normal de l'utilisateur
• Activité à des moments inhabituels (en dehors des heures normales de travail, les week-ends, les jours fériés)
• Séquences de commandes inhabituelles ou actions administratives qui s'écartent des habitudes habituelles de l'utilisateur
• Les tentatives d'élévation de privilèges qui dépassent les schémas d'utilisation établis du compte

8. Automatisation et investigation des alertes de sécurité

Les équipes SOC sont confrontées à une surcharge d'alertes : le volume important d'alertes provenant des outils anti-malware, DLP et de contrôle d'accès réseau ne fournit pas suffisamment de contexte pour un tri efficace. Les alertes ne comportant pas d'informations telles que l'hôte, le hachage du fichier, l'identité de l'utilisateur ou l'historique des activités nécessitent des heures d'investigation manuelle par incident.

UEBA résout ce problème en enrichissant les alertes tierces avec un contexte comportemental, permettant ainsi aux analystes d'accéder à une vue d'ensemble complète des personnes, des actions et des événements en saisissant un seul identifiant d'alerte.

Dès 2026, les scores de risque générés par l'UEBA alimentent de plus en plus les flux de travail automatisés des SOC, grâce à des agents d'IA qui effectuent les premières investigations, valident les anomalies et ne transmettent aux analystes humains que les cas confirmés à haut risque. Selon le rapport « WEF Global Cybersecurity Outlook 2026 », 77 % des organisations ont adopté l'IA pour la cybersécurité, et les scores de risque de l'UEBA constituent un élément essentiel de ces systèmes automatisés. ⁶

Exemple concret : Union Bank a déployé une solution UEBA pour agréger tous les événements DLP et établir des profils de comportement de référence. Cette solution a permis à la banque d’éliminer les faux positifs et de concentrer le temps des analystes sur les situations à haut risque avéré, réduisant ainsi considérablement la charge de travail liée aux investigations. ⁷

9. Enquête sur le blocage de compte

Les blocages de comptes mobilisent d'importantes ressources administratives dans les grandes organisations. Certaines entreprises consacrent chaque année un poste à temps plein à la seule recherche sur les blocages de comptes. Sans UEBA, chaque compte bloqué nécessite une vérification manuelle afin de déterminer s'il s'agit d'une erreur de l'utilisateur, d'un conflit d'identifiants mis en cache ou d'une attaque active.

UEBA automatise cette investigation en vérifiant :

• Consultez les journaux d'événements du contrôleur de domaine pour identifier la source du verrouillage.
• Des informations d'identification mises en cache sur l'appareil de l'utilisateur peuvent être à l'origine d'échecs d'authentification répétés.
• Sessions actives en conflit avec le verrouillage

Cela réduit le temps d'enquête de plusieurs heures à quelques minutes par incident et fournit aux analystes un historique comportemental permettant de distinguer les verrouillages de routine des tentatives potentielles de piratage de compte.

10. Suivi de la création de comptes

Les attaquants qui ont réussi à s'implanter initialement créent souvent de nouveaux comptes comme mécanisme de persistance ; même si la machine initialement compromise est réparée, les nouveaux identifiants leur permettent de rester dans le réseau.

L'UEBA surveille l'activité de création de comptes et détecte :

• Création non autorisée d'identifiants en dehors des flux de travail d'approvisionnement normaux
• Comptes numériques frauduleux utilisant des identités volées ou synthétiques
• Les nouveaux comptes sont immédiatement utilisés pour envoyer des spams, se déplacer latéralement ou enfreindre les règles.

11. Surveillance des risques liés aux tiers et à la chaîne d'approvisionnement

Les fournisseurs, sous-traitants et partenaires externes accèdent régulièrement aux systèmes de l'entreprise dans le cadre de leurs activités courantes. Cet accès est nécessaire, mais il accroît la surface d'attaque, rendant sa surveillance difficile avec les outils de sécurité périmétrique classiques.

UEBA surveille l'activité des tiers et détecte :

• Tentatives d'accès non autorisées au-delà du périmètre défini par le partenaire
• Modèles d'exfiltration de données à partir de comptes tiers
• Anomalies comportementales indiquant qu'un compte de sous-traitant a été compromis

Exemple concret : Lineas, le plus grand transporteur ferroviaire privé d’Europe, a déployé une solution UEBA pour permettre à ses analystes de se concentrer sur l’analyse comportementale de la chaîne d’approvisionnement plutôt que sur l’examen brut des journaux de transactions. Cette solution a permis de dégager des zones d’ombre concernant les hôtes, les comptes, le trafic réseau et les référentiels de données. ⁸

12. Surveillance des risques internes

Le risque interne englobe les comportements malveillants et négligents. L'analyse comportementale des utilisateurs (UEBA) capture et analyse les interactions régulières des utilisateurs avec les systèmes informatiques, établissant ainsi ce qui est « normal » et signalant les anomalies pour complément d'enquête.

Données actuelles de 2026 : 55 % des incidents internes sont dus à la négligence plutôt qu’à une intention malveillante, et les organisations ont connu en moyenne 14,5 incidents liés à des personnes internes par an. ⁹ UEBA signale les changements de comportement pouvant indiquer un risque croissant, des heures de travail inhabituelles, de nouveaux schémas d'accès aux fichiers, des changements dans le comportement de communication avant que ces schémas ne dégénèrent en incidents.

Cela permet aux équipes SOC d'avoir une vue d'ensemble de l'analyse de l'activité des utilisateurs au sein de l'organisation et favorise une gestion proactive des risques internes plutôt que purement réactive.

13. Prévision des pannes logicielles et matérielles

L'analyse comportementale de référence d'UEBA s'étend à l'état de l'infrastructure, permettant aux équipes d'exploitation d'être alertées rapidement des défaillances imminentes.

• Logiciel : UEBA collecte et analyse les journaux d’application et les temps de réponse. S’il détecte une augmentation des taux d’erreur ou des temps de réponse des transactions qui précèdent historiquement les pannes, il envoie une alerte de problème logiciel avant que l’interruption ne survienne.
• Matériel : UEBA surveille l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire et le trafic réseau sur les serveurs, les systèmes de stockage et les équipements réseau. Les pics ou les écarts par rapport aux profils de fonctionnement établis déclenchent des alertes de problèmes matériels, permettant une maintenance proactive plutôt qu’une intervention réactive suite à un incident.

14. Respecter le RGPD

RGPD : Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE impose aux entreprises de rendre compte des personnes ayant accès aux données personnelles, de leur utilisation et de leur suppression. UEBA assure la conformité au RGPD en surveillant en permanence l’activité des utilisateurs et l’accès aux données personnelles, en conservant les pistes d’audit et en détectant les accès non autorisés.

Loi européenne sur l'IA : La plupart des dispositions de la loi européenne sur l'IA entreront pleinement en vigueur le 2 août 2026. Les organisations déployant des systèmes d'IA à haut risque devront mettre en œuvre une surveillance continue, un enregistrement complet des interactions avec le système d'IA, des obligations de transparence et des plans de surveillance post-commercialisation. Les fonctionnalités de surveillance comportementale et de traçabilité de l'UEBA répondent directement à ces exigences, notamment à l'obligation d'enregistrer et de surveiller l'activité des agents d'IA. ¹⁰

15. Maintenir une sécurité de type zéro confiance

L'architecture Zero Trust fonctionne selon le principe du « ne jamais faire confiance, toujours vérifier », exigeant une visibilité complète et permanente sur tous les utilisateurs, appareils, actifs et entités du réseau.

L'UEBA est un élément essentiel du modèle de confiance zéro car elle fournit des informations comportementales que les contrôles d'accès statiques ne peuvent pas offrir : une visibilité en temps réel sur les actions réelles des utilisateurs et des entités, et non seulement sur leurs autorisations. L'UEBA signale les appareils qui tentent d'accéder à des données en dehors de leurs schémas habituels, les utilisateurs qui tentent de dépasser leurs droits et les changements de comportement indiquant qu'une identité précédemment approuvée pourrait être compromise.

16. Surveillance du comportement des agents d'IA (Nouveau en 2026)

Le cas d'utilisation UEBA le plus significatif de 2026 est l'extension de l'analyse comportementale aux agents d'IA , aux copilotes, aux robots RPA et autres systèmes automatisés fonctionnant avec des identifiants d'entreprise.

Les agents d'IA qui accèdent aux référentiels de données, effectuent des appels d'API, exécutent des flux de travail et interagissent avec les systèmes d'entreprise se comportent de manière très similaire aux utilisateurs humains. Un agent d'IA compromis ou non contrôlé peut exfiltrer des données à la vitesse d'une machine, bien plus rapidement que n'importe quel employé. Pourtant, selon un rapport de 2026 sur les risques internes, seulement 19 % des organisations considèrent actuellement les agents d'IA disposant d'identifiants comme des employés, ce qui représente une menace largement insuffisamment surveillée. ¹¹

Exabeam a lancé Agent Behavior Analytics (ABA) en janvier 2026, la première solution commerciale appliquant les principes de référence comportementale d'UEBA directement à l'activité des agents d'IA. Lorsqu'un agent accède à des systèmes hors de son périmètre fonctionnel, lit des volumes inhabituels de données sensibles ou effectue des appels d'API non conformes à son comportement habituel, ABA le signale et génère automatiquement une chronologie d'analyse. ¹²

Les organisations qui mettront en œuvre des agents d'IA en 2026 devraient étendre leur périmètre UEBA pour inclure :

• Définition des comportements de référence des agents : définir les API qu’un agent appelle, les données auxquelles il accède et à quels volumes.
• Détection des écarts : signalement lorsqu’un agent accède à des systèmes en dehors de sa fonction attendue.
• Chronologies médico-légales : reconstitution automatique de la séquence d’actions lorsqu’une anomalie d’agent est détectée.
• Gouvernance des identifiants : les identifiants des agents IA doivent être soumis à la même surveillance que les comptes humains privilégiés.

Outils UEBA open source

Lire la suite : Outils UEBA open source .

UEBA vs SIEM

• Le SIEM se concentre sur les données relatives aux événements de sécurité plutôt que sur le comportement des utilisateurs ou des entités. Autrement dit, le SIEM collecte et analyse les données issues des journaux de sécurité, des journaux de pare-feu, des journaux de prévention des intrusions et du trafic réseau, tandis que l'UEBA utilise des sources liées aux utilisateurs et aux entités ainsi que divers journaux.
  
  Le principal cas d'utilisation du SIEM est la surveillance de la sécurité en temps réel, la corrélation des événements, la détection des incidents et la réponse .

• L'UEBA peut détecter les menaces internes, les compromissions de comptes, les abus de privilèges et autres comportements anormaux ou activités de transfert de données suspectes. L'UEBA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et la modélisation statistique pour établir des normes de comportement « normales », tandis que le SIEM s'appuie sur la corrélation basée sur des règles et la reconnaissance de formes.
  
  L'UEBA peut également être intégrée aux systèmes SIEM pour améliorer l'analyse comportementale des utilisateurs et des entités, et les solutions SIEM proposent souvent des modules UEBA. Certains fournisseurs, comme ManageEngine Log360 ou Sentinel, proposent des produits SIEM unifiés qui combinent les fonctionnalités SIEM et UEBA dans une solution unique.

FAQ

Liens de référence

1.

Insider Threat Statistics [2026]: 45+ Facts on Cost & Risk

StationX

2.

https://www.netskope.com/wp-content/uploads/2023/05/advanced-ueba-case-studies.pdf

3.

2026 Insider Threat Report: 5 Critical Reality Checks

Cyber Strategy Institute

4.

https://www.netskope.com/wp-content/uploads/2023/05/advanced-ueba-case-studies.pdf

5.

Rapid7's MDR is Winthrop & Weinstine's 24/7 "eyes and ears" - Rapid7

6.

UEBA explained: user and entity behavior analytics guide

Vectra AI

7.

Exabeam Allows Union Bank to Focus on Actual High-risk Incidents | Exabeam

Exabeam

8.

Exabeam Equips Lineas with the Tools to Secure the Availability of Their IT Systems | Exabeam

Exabeam

9.

Insider Threat Statistics 2025: Tackling the Growing Security Threat

Hackingloops

10.

The EU AI Act implementation timeline: understanding the next deadline for compliance

Kennedys Law LLP

11.

UEBA explained: user and entity behavior analytics guide

Vectra AI

12.

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

Exabeam

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Sena Sezer

Analyste du secteur

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Sena est analyste sectorielle chez AIMultiple. Elle a obtenu sa licence à l'Université de Bogazici.

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