機械学習によるユーザー行動分析（UEBA）を用いた内部不正の自動スクリーニング

機械学習によるユーザー行動分析（UEBA）を用いた内部不正の自動スクリーニングとは

機械学習によるユーザー行動分析（UEBA）を用いた内部不正の自動スクリーニングとは、従業員や契約社員など内部関係者による情報漏洩や不正アクセスといった脅威を未然に防ぐためのサイバーセキュリティ技術です。ユーザーやシステムエンティティの通常の行動パターンを機械学習アルゴリズムによって継続的に学習・分析し、そこから逸脱する異常な振る舞いを自動的に検知します。これにより、従来のルールベースのセキュリティシステムでは見落とされがちな巧妙な内部不正の兆候を早期に特定し、迅速な対応を可能にします。これは、親トピックである「サイバー対策」の中でも、特に内部からの脅威に対する防御を強化する重要なアプローチです。

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