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.

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Top 9 Ferramentas de Análise de Comportamento de Usuário e Entidade (UEBA)

Adil Hafa

atualizado em 26 mar. 2026

Veja o nosso normas éticas

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Como CISO em uma indústria altamente regulamentada com cerca de 2 décadas de experiência em cibersegurança, comparei as 9 principais ferramentas de análise de comportamento de usuário e entidade (UEBA) que podem ajudar os SOCs a detectar comportamentos anormais e potencialmente perigosos de usuários e dispositivos:

Fornecedor

Foco

IBM Security QRadar SIEM

SIEM

Exabeam

SIEM

Splunk User Behavior Analytics

Caixa de ferramentas UBA

Comparação de recursos

Veja descrições de recursos.

Fornecedor	Inteligência de ameaças	Análise de grupo de pares
ManageEngine Log360	✅	✅
IBM Security QRadar SIEM	✅	❌
Exabeam	✅	✅
Splunk User Behavior Analytics	❌	✅
Teramind	✅	❌
Forcepoint Insider Threat	✅	❌
Cynet	✅	❌
Varonis Data Security Platform	✅	✅
Microsoft Defender for Identity	✅	✅

As ferramentas de análise de comportamento de usuário e entidade (UEBA) ajudam as empresas a descobrir ameaças modernas zero-day e internas em suas redes que permaneceriam indetectáveis por ferramentas de segurança tradicionais.

Para detectar essas ameaças, as ferramentas UEBA usam ML para criar linhas de base para usuários e recursos individuais em uma rede e, em seguida, usam análise estatística para identificar desvios dessas linhas de base.

Essas atividades anômalas podem indicar que uma entidade ou a conta de um usuário foi comprometida. Quando a solução UEBA detecta tal variação, ela atribui uma pontuação de risco e fornece informações sobre incidentes e sugestões de correção.

Essas ferramentas são frequentemente usadas junto com outras soluções de segurança corporativa, como gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM), segurança centrada em dados, prevenção de perda de dados (DLP) e software de monitoramento de funcionários.

Aviso legal: As informações (abaixo) vêm de nossa experiência com essas soluções, bem como das experiências de outros usuários compartilhadas no Reddit ¹, Gartner ² e G2³.

1. Ferramentas SIEM com UEBA

Confiar exclusivamente em ferramentas SIEM deixa lacunas. Ataques que usam credenciais válidas obtidas por meio de phishing ou ataques de força bruta podem passar despercebidos por sistemas baseados em regras.

UEBA preenche essa lacuna analisando padrões de autenticação e comparando eventos atuais com linhas de base históricas e de pares, detectando logins de locais ou dispositivos incomuns.

Vantagens de integrar SIEM com UEBA:

Mais fontes de dados
Análise mais precisa
Alertas mais acionáveis
Resposta a incidentes mais eficiente

ManageEngine Log360

O ManageEngine Log360 é um SIEM integrado a UEBA com capacidades SOAR. O módulo UEBA pode ser adicionado junto com ADAudit Plus, EventLog Analyzer e Cloud Security Plus.

Principais recursos:

Análise de atividade anômala de usuário e entidade: Identifica atividades incomuns, como logins em horários incomuns, falhas repetidas de login e exclusão de arquivos de hosts aos quais o usuário raramente acessa.
Relatórios de Anomalia em dispositivos e aplicativos:
- Windows: eventos de inicialização/encerramento, atividade USB, listagem branca de aplicativos, logins, alterações de arquivo, modificações de firewall
- Unix: atividade USB, logons, logons do VMware, transferências de arquivos
- Roteadores: alterações de configuração e atividade de login
- Active Directory: logins, atividade de processo, ações de gerenciamento de usuário
- Microsoft SQL Server: modificações de dados, logins, alterações de senha
- Servidores FTP: transferências de arquivos, logons, atividade de arquivo
Avaliação de risco baseada em pontuação: Visualiza uma pontuação de risco por usuário e host em cinco categorias: ameaças internas, exfiltração de dados, contas comprometidas, anomalias de logon e anomalias de servidor de nuvem/banco de dados/arquivo
Console de detecção centralizado (2026): Uma visão única que unifica regras mapeadas para MITRE ATT&CK, UEBA, correlação e inteligência de ameaças. Inclui filtragem em nível de objeto nos níveis de usuário, grupo e OU para reduzir o ruído de alertas de contas de teste e desenvolvedor, além de insights de ajuste de regras com base em métricas de sinal do mundo real⁴

IBM Security QRadar SIEM

O IBM Security QRadar é uma plataforma SIEM com análise de comportamento de usuário (UBA). Ele rastreia cada ameaça e correlaciona comportamentos relacionados em todo o ambiente.

Principais recursos:

Análises do QRadar: Analisa inteligência de ameaças, atividade de rede e comportamento do usuário para identificar componentes de rede vulneráveis.
Perfil de risco: Atribui risco a casos de uso de segurança com base em critérios, como visitas a sites maliciosos, com cada evento pontuado por gravidade e confiabilidade.
IDs de usuário unificados: Cria perfis de ameaça de usuário correlacionando dados de evento e fluxo já no QRadar.
Três categorias de tráfego monitoradas: acesso e autenticação de rede; proxy, firewall, IPS e atividade VPN; logs de aplicativos de endpoint e SaaS.

Exabeam

O Exabeam New-Scale é uma plataforma de operações de segurança com análise de comportamento (UEBA) em seu núcleo. Ele funciona como uma camada de augmentação SIEM sobre SIEMs existentes (IBM QRadar, Splunk, Microsoft Sentinel, OpenText ArcSight, LogRhythm, McAfee Nitro, Sumo Logic, Google Cloud Pub/Sub) ou como um substituto SIEM autônomo via New-Scale Fusion.⁵

Principais recursos:

Deteção sem regras e assinaturas: Identifica ameaças desconhecidas e zero-day analisando padrões e anomalias em tempo real. Linhas do tempo automáticas de incidentes: Combina eventos de segurança associados em uma linha do tempo que rastreia um problema entre usuários, endereços IP e sistemas.
Agrupamentos de pares dinâmicos: Agrupa entidades semelhantes (usuários do mesmo departamento, dispositivos IoT da mesma classe) para contextualizar desvios de comportamento.
Análise de comportamento de agente: O Exabeam expandiu seu UEBA para monitorar agentes de IA como identidades não humanas, sendo a primeira plataforma a fazê-lo. Quando um agente acessa sistemas fora de sua função ou extrai volumes incomuns de dados sensíveis, a plataforma detecta o desvio e gera automaticamente uma linha do tempo forense de cada ação. Integra-se ao Google Gemini Enterprise para visibilidade da atividade do agente em tempo real.⁶
Painel de Segurança de IA Agêntica: Uma visão pronta para o conselho mostrando postura de risco de IA, lacunas de cobertura e rastreamento de maturidade para atividade de agente de IA em toda a organização.

Splunk User Behavior Analytics

O Splunk UBA não pode mais ser comprado como uma nova licença. Cisco e Splunk integraram capacidades UEBA diretamente nas edições Splunk Enterprise Security (ES). Os clientes existentes devem planejar a migração antes de 10 de dezembro de 2026, quando todo o suporte técnico, correções de bugs e atualizações de segurança cessarem.⁷

Principais recursos:

Revisão e exploração de ameaças: Visualiza ameaças ao longo de um caminho de ataque.
Gravidade da ameaça e feedback de detecção: Fornece feedback granular para modelos de anomalia personalizados com base nos processos, ativos e funções de usuário da sua organização.

Considerações principais (UBA autônomo, apenas para clientes existentes):

O produto autônomo reempacota vários componentes de código aberto em vez de ser executado nativamente na plataforma Splunk. Ele exporta eventos brutos do Splunk e os reimporta em motores de análise de código aberto, o que significa que sua infraestrutura deve lidar com a carga adicional de pesquisa e ingestão.

2. Ferramentas DLP com UEBA

O UEBA dá contexto comportamental às ferramentas DLP. Um sistema DLP sozinho sinaliza um e-mail com um anexo sensível, mas sem dados de linha de base comportamental, não pode dizer se essa ação é suspeita para aquele usuário em particular. Com UEBA, o sistema também verifica se o e-mail foi enviado fora do horário normal, para um destinatário incomum ou em volume anormal.

Vantagens:

Análise comportamental
Deteção de ameaças internas
Sinais contextuais: localização do usuário, tipo de dispositivo, atividade de rede

Exemplo da vida real: Um provedor global de mídia e telecomunicações automatizou a mitigação de 80% das violações de políticas não maliciosas combinando UEBA com DLP.

Teramind

O Teramind é uma plataforma DLP e de risco interno que monitora a atividade de funcionários, usuários remotos e contratados para prevenir vazamentos de dados. Ele rastreia aplicativos, sites, e-mails, mensagens instantâneas, redes sociais, transferências de arquivos, impressoras e redes. Os administradores configuram regras para notificar, bloquear, fazer logoff ou redirecionar usuários.

Suporta conformidade com GDPR, HIPAA, PCI DSS e ISO 27001.

Principais recursos:

Monitoramento de comportamento: Identifica uso excessivo da internet pessoal, tentativas de acesso não autorizado e violações de políticas.
Análise de tempo ativo vs. ocioso: Relata tempo produtivo vs. inativo por usuário.
Aplicativo móvel: Painel Android para visibilidade móvel. Disponível como Nuvem, On-Premise ou Nuvem Privada (AWS, Azure).

Forcepoint Insider Threat

O Forcepoint Insider Threat tem mais de 15 anos de implantação em ambientes governamentais e Fortune 100. Ele monitora o comportamento do usuário (logins, trabalhos de impressão) e informações de entidade (dados de RH) para detectar ameaças internas.

A solução pode monitorar o comportamento do usuário (por exemplo, logins, trabalhos de impressão) e informações de entidade (por exemplo, dados de RH).

Principais recursos:

Sistemas de pontuação: O Forcepoint Behavioral Analytics usa vários sistemas de pontuação e análises para fornecer insights sobre indivíduos com base em suas ações.

Notificações automatizadas: A solução fornece configurações granulares e configuráveis que permitem aos gerentes de segurança estabelecer notificações automatizadas para ações específicas de funcionários de preocupação

Considerações principais:

O Forcepoint Insider Threat é eficaz na habilitação de medidas de segurança proativas conectando o comportamento do usuário ao movimento de dados. Recomendamos o Forcepoint Insider Threat para:

Grandes empresas que exigem capacidades amplas de monitoramento e têm orçamento para integrar o produto com outras ferramentas Forcepoint para uma postura de segurança mais forte.
Empresas com histórico de ameaças internas.

Embora o Forcepoint Insider Threat ofereça capacidades robustas para atender a necessidades de segurança complexas, sua implementação pode ser desafiadora, muitas vezes exigindo recursos substanciais e expertise especializada para integrar-se perfeitamente à infraestrutura de TI existente.

Além disso, o Forcepoint Insider Threat oferece integração mais perfeita com produtos Forcepoint do que ferramentas de terceiros, tornando suas opções de integração mais eficazes para organizações já comprometidas com o ecossistema Forcepoint.

3. Software de segurança centrado em dados com UEBA

O UEBA enriquece o software de segurança de dados através de:

Insights contextuais: Adiciona dados comportamentais a eventos de log, para que um login em um banco de dados sensível às 2h da manhã de um dispositivo desconhecido seja pontuado como maior risco do que o mesmo login durante o horário comercial de um dispositivo conhecido.
Avaliação dinâmica de ameaças: Enriquece logs com perfis de usuário e metadados para uma avaliação de gravidade mais precisa.
Linhas de base adaptativas: Os modelos são atualizados continuamente à medida que novos padrões emergem, reduzindo falsos positivos ao longo do tempo.

Vantagens:

Logs de atividade enriquecidos
Avaliações dinâmicas de ameaças
Gerenciamento de risco proativo

Cynet

O Cynet combina resposta a incidentes, detecção de intrusão, UEBA e XDR. Ele monitora endpoints e redes, analisando atividade suspeita. A correção automatizada está disponível junto com a revisão manual do analista.

Implantação: On-premise, IaaS, SaaS, híbrido.

Principais recursos:

Linhas de base comportamentais personalizáveis: Defina padrões normais com base em função, grupo, geografia e horário de trabalho.
Alertas e correção automatizados: Envia alertas sobre atividade suspeita. Pode bloquear automaticamente contas comprometidas ou escalar para revisão.

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Adicionar como fonte preferencial

Varonis Data Security Platform

O Varonis fornece gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM), incluindo descoberta de dados sensíveis, governança de acesso a dados, detecção de anomalias comportamentais, assistência de conformidade com GDPR, playbooks de incidentes e relatórios forenses.

Integrações de conector: Splunk, QRadar, Palo Alto Cortex XSOAR, Google Chronicle SOAR e outros.

Principais recursos:

Caça a ameaças: Monitora acesso a dados, atividade do usuário e comportamento de rede para detectar ameaças proativamente.
Deteção e resposta de dados gerenciada (MDDR): Foca em ameaças de dados em vez de endpoints. Detecta e responde a incidentes relacionados a dados em tempo real.

Considerações principais:

O Varonis é a escolha certa para organizações centradas em dados, particularmente para classificação de dados, governança de acesso e alertas sobre atividade de arquivo anômala, como padrões de ransomware. Integra-se ao SIEM/SOAR existente por meio de conectores ou syslog/SNMP. Boa opção para equipes de segurança que precisam rastrear quem acessou ou modificou arquivos.

4. Soluções de gerenciamento de risco interno com UEBA

As plataformas de risco interno são construídas especificamente para ameaças de usuários confiáveis. O UEBA dá a essas ferramentas contexto comportamental: solicitações de acesso elevado, exclusões de arquivos incomuns ou logins tarde da noite contribuem para uma pontuação de risco que evolui à medida que o comportamento muda.

Vantagens:

Insights mais precisos para violações de acesso privilegiado
Deteção mais precisa de movimento lateral
Investigações de ameaças internas ricas em contexto

Microsoft Defender for Identity

O Microsoft Defender for Identity (anteriormente Azure Advanced Threat Protection / Azure ATP) foca em ameaças do Active Directory.

Dados coletados:

Tráfego de rede para/de controladores de domínio, incluindo consultas DNS
Logs de eventos de segurança do Windows
Informações do Active Directory, incluindo sub-redes
Informações de entidade: nomes, endereços de e-mail, números de telefone

Principais recursos:

Pontuação de alerta: Mostra o impacto de cada usuário em um alerta específico, pontuado por gravidade, impacto do usuário e frequência de atividade.
Pontuação de atividade: Estima a probabilidade de um usuário realizar uma atividade específica com base em seu próprio histórico de comportamento e de seus pares.

Considerações principais:

O Defender for Identity monitora o AD local porque os agentes são instalados em controladores de domínio. Para proteção de endpoint contra atividade maliciosa, é necessária integração com o Defender for Endpoint.

Integrações:

Ferramentas Microsoft: Correlaciona alertas de identidade com sinais em todo o ecossistema de segurança da Microsoft.
SIEMs: Envie alertas syslog para qualquer servidor SIEM quando um alerta de segurança for disparado.

Fatores-chave a considerar ao implementar ferramentas UEBA

1. Ferramentas UEBA alertam, elas não bloqueiam

O UEBA detecta e sinaliza possíveis ataques, malware, phishing, whaling, engenharia social e DDoS, mas não os impede. A ação de resposta vem da equipe de segurança ou de plataformas integradas.

2. Ferramentas UEBA não são autônomas

O UEBA é uma camada que funciona junto com sistemas de segurança existentes. Ele aprimora o monitoramento de rede e a postura de segurança de dados; não os substitui.

3. UEBA funciona melhor quando integrado

Emparelhar UEBA com soluções de perímetro definido por software (SDP), por exemplo, adiciona contexto de perímetro DNS, VPN, dados de proxy web às linhas de base comportamentais, dando aos analistas do SOC alertas mais precisos.

Descrições de recursos

Fornecedores com:

Análise de grupo de pares pode usar aprendizado de máquina para identificar usuários e hosts com características semelhantes e classificá-los como um grupo. Isso ajuda a identificar o contexto por trás do comportamento de um usuário e compará-lo com o comportamento de um grupo de pares relevante.
Inteligência de ameaças fornece informações detalhadas e acionáveis sobre ameaças, incluindo:
- inteligência tática (tempo real)
- inteligência operacional (proativa)
- inteligência estratégica (visão de longo prazo)

Diferenciadores-chave em aplicações UEBA

Ferramenta	Área de foco	Utilização UEBA
SIEM com UEBA	Gerenciamento de log e evento para detectar ameaças.	Correlação de eventos em tempo real e detecção de anomalias para ameaças.
DLP com UEBA	Prevenção de perda de dados sensíveis.	Adiciona contexto a eventos de perda de dados, distinguindo intenção.
Segurança centrada em dados com UEBA	Proteção de dados em todos os ambientes.	Monitora interações comportamentais com dados para controle de acesso.
Gerenciamento de risco interno com UEBA	Mitigação de ameaças internas.	Atribui pontuações de risco a usuários e entidades com base em seu comportamento.

Perguntas frequentes

A análise de comportamento de usuário e entidade fornece detecção de anomalias através de uma variedade de abordagens analíticas, tipicamente combinando:

–métodos analíticos básicos (por exemplo, regras que usam assinaturas, correspondência de padrões e estatísticas simples)
–análises avançadas (por exemplo, aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado).

Os fornecedores utilizam análises integradas para avaliar a atividade de usuários e outras entidades (hosts, aplicativos, tráfego de rede) para detectar possíveis problemas (atividades que desviam dos perfis e comportamentos regulares de usuários e entidades).

Exemplos dessas atividades incluem acesso anômalo a sistemas e dados por insiders ou terceiros.

As ferramentas UEBA coletam logs e alertas de todas as fontes de dados conectadas e as analisam para criar perfis comportamentais de linha de base das entidades da sua organização (por exemplo, usuários, hosts, endereços IP e aplicativos) ao longo do tempo e limites de grupo de pares.

Essas ferramentas podem então aproveitar a detecção de ameaças baseada em anomalias para fornecer insights abrangentes de usuário e entidade sobre atividade incomum e ajudá-lo a determinar se um ativo foi hackeado. Isso ajuda os SOCs a priorizar a investigação e a resposta a incidentes. Para mais: Ferramentas de resposta a incidentes.

Observe que, ao contrário da análise de comportamento do usuário (UBA), o UEBA tem um escopo estendido. Enquanto o UBA foca apenas na avaliação da atividade do usuário, o UEBA abrange o comportamento de usuários e entidades de rede, incluindo:

-dispositivos de rede
-roteadores
-bancos de dados

Os IPS/IDS tradicionais (sistemas de detecção de intrusão) usam detecção baseada em assinatura e não podem detectar padrões ou indicadores de novas ameaças desconhecidas.

Os atacantes podem contornar esses recursos de segurança usando meios como:

-Negação de serviço
-Malware sem arquivo
-Ofuscação (os atacantes usam ofuscação de código, que envolve alterar o código do malware)
-Explorações Zero-Day

Algumas soluções IPS/IDS abordam esse desafio comparando dados de rede atuais com padrões de tráfego de linha de base. Embora essa abordagem permita detecção de intrusão mais configurável e adaptativa, ela vem com certas desvantagens.

Esses sistemas tendem a ser mais caros e intensivos em recursos para implementar e manter. Além disso, apesar de suas capacidades, os sistemas IPS/IDS não são à prova de falhas.

SIEM, SOAR e UEBA são todas tecnologias de segurança, mas cada uma tem recursos exclusivos.

-SIEM coleta e analisa logs de eventos de segurança.
-SOAR automatiza procedimentos de resposta a incidentes.
-UEBA detecta ameaças internas com análises que rastreiam ações do usuário.

Os SIEMs não estão obsoletos. Eles desempenham um papel importante na cibersegurança, fornecendo uma visão abrangente dos eventos de segurança em toda a rede e capturando dados prontamente para avaliação precoce. Os SIEMs, quando combinados com tecnologias como UEBA, podem melhorar suas capacidades e permitir detecção e resposta de ameaças mais analíticas e detalhadas.

Top 9 ferramentas integradas a UEBA revisadas
Um produto UEBA precisa:

-Usar aprendizado de máquina para criar comportamentos de linha de base para usuários e recursos individuais em uma rede.

-Monitorar a rede, usuários e recursos para detectar anomalias nos padrões de comportamento do usuário.

-Fornecer informações sobre incidentes e sugestões de correção ou capacidades integradas de resposta a incidentes.

Leitura adicional

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Adil Hafa (2026) - "Top 9 Ferramentas de Análise de Comportamento de Usuário e Entidade (UEBA)". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 26 Março 2026, em: https://aimultiple.com/ueba-tools [Recurso on-line]

Hafa, A. (2026, 26 Março). Top 9 Ferramentas de Análise de Comportamento de Usuário e Entidade (UEBA). AIMultiple. https://aimultiple.com/ueba-tools

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