現代のセキュリティのためのユーザーおよびエンティティ行動分析の基礎

ほとんどのセキュリティツールは既知の不正な活動を監視しますが、インシデントの増加は、内部不正や盗まれた認証情報によるもので、活動が正当に見える場合があります。User and Entity Behavior Analytics、しばしばUEBAと呼ばれるものは、各ユーザーとエンティティにとっての「正常」な状態を学習し、逸脱を浮上させることで、このギャップに対処します。このコースでは、落ち着いた構成で導入部分を説明します。 UEBAが実際に何を監視するのか、より広範なセキュリティスタックの中でどこに位置するのか、そして機械学習が微妙な異常の検出をどのようにサポートするのかを学びます。このコースは、広く使われている概念に基づき、この分野を再形成している現代の進歩にも触れます。 What you'll learn: - ユーザー、サービスアカウント、デバイス、その他のエンティティを含むUEBAが何を監視するかを理解する - ルールベースの検出と行動ベースの異常検出の違いを認識する - 認証、アクセス、アクティビティログを含むUEBAが使用するデータソースを探る - イベント収集からベースラインモデリング、異常スコアリングまでの典型的なワークフローを読む - 内部脅威、アカウント侵害、データ漏洩などの一般的なユースケースを特定する - UEBAとSIEM、IAM、データ損失防止システムとの統合ポイントを理解する このコースは、UEBAが対処するギャップから始まり、そのデータソース、モデリング、ユースケースを経て、より広範なセキュリティプログラムにどのように統合されるかで締めくくられます。筆記演習は、各概念を現実的な組織の状況に結びつけるのに役立ちます。 このコースは、セキュリティアナリスト、IT管理者、コンピュータサイエンスの学生など、UEBAや機械学習のバックグラウンドがない全くの初心者向けに設計されています。前提条件は不要です。このコースは情報提供を目的としており、登場するすべての概念を説明し、本番環境で検出システムを運用する現実を尊重しています。