在當今數位化浪潮下，企業的網路邊界日益模糊。遠距工作、雲端應用程式的普及以及物聯網 (IoT) 裝置的爆炸性增長，使得傳統基於邊界防禦的資安模型（如防火牆、VPN）在確保完整安全性方面已不足以應對層出不窮的網路威脅。駭客的攻擊手法也變得更加精密，特別是難以捉摸的內部人員威脅、社交工程攻擊以及進階持續性威脅 (APT)，這些攻擊往往利用合法的憑證進行，讓傳統的偵測工具形同虛設。
為應對此一挑戰與需求，一種以資料分析為核心、主動偵測異常的資安策略應運而生——使用者與實體行為分析 (User and Entity Behavior Analytics, UEBA)。UEBA 不再僅僅關注惡意軟體或已知的攻擊特徵，而是將焦點轉向組織網路中的「行為」。它利用機器學習與大數據和分析，為每一個使用者和實體（如伺服器、裝置、應用程式）建立一個獨特的「正常行為」基準線，並持續監控任何偏離此基準的可疑活動。
本文將深入探討 UEBA 的核心定義、運作方式、關鍵優勢與使用案例，並比較其與 SIEM 等其他資安技術的異同，為您全面剖析此一現代資安防禦的關鍵技術。
什麼是 UEBA？
UEBA，全名為使用者與實體行為分析，是一套網路安全解決方案，它運用機器學習 (ML)、統計模型和深度分析技術，來識別使用者和實體行為中的異常之處，從而偵測潛在的安全威脅。這個概念由知名研究機構 Gartner 於 2015 年正式提出，是從早期的使用者行為分析 (User Behavior Analytics, UBA) 演進而來。
兩者最大的區別在於「E」，也就是實體 (Entity)。傳統 UBA 主要關注人類使用者的行為，但現代企業網路中存在大量非人類的實體，例如伺服器、路由器、智慧型手機、IoT 感測器、雲端應用程式等。這些實體同樣可能被駭客入侵或被內部人員濫用，成為攻擊鏈中的一環。ueba解決方案將這些實體納入監控範圍，提供了一個更全面、更立體的威脅可視性，從而提升了組織的安全性。
其核心理念是：每一個使用者和實體在日常操作中，都會形成一種可預測的行為模式。 當其行為突然偏離這種模式時，無論是否觸發了傳統的病毒警報，都可能是一個值得關注的危險訊號。例如，一名會計部門的員工通常只在上班時間從公司內部網路存取財務系統，如果某天凌晨三點，他的帳號從一個陌生的國外 IP 位址登入，並試圖大量下載客戶使用者資料庫的檔案，UEBA 系統就會將此標記為高風險的異常行為。
UEBA 的運作原理
UEBA 的運作方式可以大致分為四個環環相扣的階段，從資料收集到最終的風險評估與應對，形成一個持續學習與優化的閉環。接下來我們將詳述ueba如何運作。
階段一：廣泛的資料收集
UEBA 的分析基礎來自於海量的資料。為了建立精準的行為基準，系統必須從企業 IT 環境的各個角落持續不斷地擷取資料。這些資料來源包括但不限於：
- 身分與存取管理 (IAM) 系統：登入成功/失敗的紀錄、權限變更、帳號活動。
- 網路流量資料：來源與目的 IP 位址、通訊埠、使用的協定、資料傳輸量。
- 安全設備日誌：防火牆、VPN、安全 Web 閘道 (SWG)、入侵偵測與預防系統 (IDPS) 的紀錄。
- 端點裝置資料：檔案存取、應用程式執行、系統指令、USB 裝置使用情況，這些都屬於重要的本地事件。
- 雲端平台與應用程式日誌：來自公有雲（如 AWS、Azure）和 SaaS 應用程式的活動紀錄。
- 資料外洩防護 (DLP) 系統：敏感資料的移動、複製或傳輸事件。
這些資料來源通常整合在 SASE (安全存取服務邊緣) 或 SSE (安全服務邊緣) 等現代安全架構中。
階段二：建立動態行為基準（學習模式）
在收集到足夠的資料後，UEBA 系統會進入「學習模式」。在此階段，機器學習演算法會對每個使用者和實體的歷史資料進行分析，以定義什麼是「正常」行為，並為其建立行為設定檔。這個基準線不是靜態的，而是動態的，它會隨著時間的推移不斷學習和調整。
例如，系統會學習到：
- 使用者 Alice：通常在週一至週五上午 9 點到下午 6 點從台北的辦公室登入；主要使用 Outlook、Salesforce 和內部檔案伺服器；每日平均下載量為 50MB。
- 財務伺服器：主要在月底被會計部門的特定幾位使用者存取；對外網路流量極少。
- 生產線的 IoT 裝置：每分鐘向特定伺服器回傳固定格式的數據封包。
階段三：即時異常偵測（主動模式）
一旦基準線建立完成，UEBA 便切換至「主動模式」。系統會即時比對當前的實體活動與已建立的行為基準，偵測任何偏離常態的行為。這種獨特的分析方法讓UEBA能夠識別各種異常，可能包括：
- 不可能的旅行 (Impossible Travel)：一個帳號在極短時間內從兩個地理位置遙遠的地方登入，例如 10 分鐘內先後在紐約和雪梨出現。
- 非典型資料存取：研發人員突然開始大量存取人力資源部門的薪資資料庫。
- 資料囤積或外洩：使用者在短時間內下載或上傳遠超其日常平均值的資料量，或將公司機密資料上傳到公開的 AI 聊天機器人。
- 權限提升：一個普通使用者的帳號突然嘗試執行管理員權限的指令。
- 使用高風險裝置：員工使用作業系統版本過舊、存在已知漏洞的個人電腦連入公司網路。
階段四：情境化風險評分與應對
UEBA 的高明之處在於它不僅僅是報告異常，而是會根據情境為每個異常行為指派一個風險評分 (Risk Score)，評估惡意活動的可能性。這大大減少了安全團隊的「警報疲勞」。
- 低風險事件：某員工連續三次登入失敗，可能只是忘記密碼，風險評分很低。
- 高風險事件：該員工在非工作時間從國外 IP 登入成功，接著存取了從未接觸過的敏感伺服器，並觸發了 DLP 警報。這一連串的異常行為將會被賦予極高的風險評分並觸發警示。
根據風險評分的高低，系統可以觸發不同的應對措施：從僅僅發出警報通知 soc團隊的分析師，到自動化地採取行動，例如暫時鎖定帳號、中斷該使用者的網路連線，或要求進行多因素驗證 (MFA)。
UEBA 與其他資安技術的比較
UEBA 並非要取代所有現有的安全工具，而是與它們協同工作，提供一個全新的分析維度。了解其與 SIEM、NTA/NDR 和 EDR 的區別至關重要。從技術角度來分析ueba是一種補充現有資安和事件管理工具的強大技術。
| 技術比較 | UEBA (使用者與實體行為分析) | SIEM (資安訊息與事件管理) | NTA/NDR (網路流量/偵測與回應) | EDR (端點偵測與回應) |
|---|---|---|---|---|
| 核心焦點 | 使用者和實體的「行為」，關注活動是否正常。 | 日誌和事件的「關聯性」，關注是否符合預設規則。 | 網路「流量」，監控封包與通訊模式。 | 「端點」活動，監控裝置上的處理程序與檔案。 |
| 主要技術 | 機器學習、統計分析、行為建模。 | 規則關聯、日誌彙總、儀表板呈現。 | 深度封包檢測 (DPI)、流量元數據分析、機器學習。 | 行為分析、沙箱、威脅情資。 |
| 偵測目標 | 內部威脅、帳號盜用、低慢速攻擊 (APT)、零時差攻擊。 | 已知威脅、合規性違規、即時安全事件。 | 橫向移動、網路層的惡意活動、DDoS 攻擊。 | 惡意軟體、勒索軟體、無檔案攻擊。 |
| 資料來源 | 跨平台日誌 (端點、網路、雲端、IAM)。 | 廣泛的日誌來源，以事件為中心。 | 網路交換器、路由器、TAP/SPAN 埠的流量。 | 端點代理程式收集的作業系統事件。 |
| 優勢 | 提供深度情境、減少誤報、偵測未知威脅。 | 集中化可視性、合規報告、事件管理。 | 全面網路可視性、偵測加密流量中的威脅。 | 深度端點可視性、快速隔離與回應。 |
| 限制 | 需要學習期、初始設定較複雜。 | 可能產生大量警報、對未知威脅偵測能力較弱。 | 無法看到端點上的本機活動、對加密流量可視性有限。 | 無法看到網路層或雲端應用的活動。 |
總結來說：SIEM 是安全資訊的「彙總者」，UEBA 是行為模式的「分析師」，NTA/NDR 是網路交通的「警察」，而 EDR 則是端點設備的「保鑣」。一個成熟的資安體系，往往是讓組織將這些技術整合運用，以達到縱深防禦的效果。許多現代 SIEM 平台也已經開始內建 ueba的功能，實現了兩者的融合。
UEBA 的主要優勢與使用案例
導入 UEBA 能為企業帶來多面向的實質效益，並應用於多種關鍵的資安場景。
導入優勢
- 大幅降低風險：透過監控擴展中的攻擊面（包括遠端員工、BYOD 裝置、IoT 設備），有效降低整體風險。
- 提升威脅偵測能力：能夠偵測傳統工具難以發現的威脅，特別是利用合法憑證的內部攻擊和 APT。
- 提高 SOC 營運效率：自動化的分析和精準的風險評分，讓安全分析師能從繁雜的日誌分析中解放出來，專注於處理真正的高風險威脅，避免警報疲勞。
- 確保法規遵循：在金融、醫療等高度監管行業，UEBA 能在違規行為造成大規模洩露前及早發現，簡化稽核流程，避免鉅額罰款。
- 降低營運成本：及早發現並阻止潛在的資料外洩事件，能避免後續高昂的補救成本、商譽損失和法律訴訟費用。
關鍵使用案例
- 防範內部人員威脅：這是 UEBA 最經典的應用。無論是心懷不滿、意圖竊取資料的「惡意內部人員」，還是因帳號被網路釣魚盜用而無意中造成危害的「受駭內部人員」，UEBA 都能透過其非典型的行為模式（如在深夜存取敏感資料）來加以識別。
- 偵測遭入侵的帳戶與端點：攻擊者盜用帳號後的行為模式，幾乎不可能與原使用者完全一致。UEBA 能敏銳地捕捉到這些差異，從而在攻擊者進一步橫向移動前發出警報。
- 實現零信任 (Zero Trust) 安全模型：零信任的核心是「永不信任，始終驗證」。UEBA 為此提供了關鍵的動態驗證能力。它能根據使用者、裝置、地點、時間和行為的綜合情境，持續評估存取請求的風險，為 ZTNA (零信任網路存取) 解決方案提供決策依據。
- 應對進階持續性威脅 (APT)：APT 攻擊通常是長期、隱蔽且緩慢的。攻擊者會避免產生大的動靜。UEBA 能夠透過對長期行為數據的分析，發現這些微小但持續的異常，從而揭露潛伏的威脅。
常見問題 (FAQ)
Q1: UEBA 的全名是什麼？
A1: UEBA 的全名是「使用者與實體行為分析」(User and Entity Behavior Analytics)。它是一種利用機器學習來分析使用者和網路實體（如伺服器、裝置）的行為，以偵測異常和潛在威脅的網路安全技術。
Q2: UEBA 和傳統的 SIEM 有什麼主要區別？
A2: 主要區別在於分析的核心。傳統 SIEM 著重於從大量日誌中「關聯」已知規則的事件，回答「發生了什麼事」。而 UEBA 則利用機器學習來分析「行為」，建立正常模式的基準線，並偵測偏離基準的異常，回答「這個行為正常嗎？」。UEBA 更擅長發現未知的、隱蔽的威脅，如內部人員攻擊。
Q3: 導入 UEBA 是否意味著可以淘汰所有其他資安工具？
A3: 不行。UEBA 並非萬靈丹，它是一種強大的補充性技術。它應與防火牆、EDR、SIEM、DLP 等工具整合使用，形成縱深防禦。UEBA 能為這些工具提供它們所缺乏的行為情境與深度分析，從而提升整個安全體系的偵測效率與準確性。
Q4: UEBA 如何幫助應對內部人員威脅？
A4: 內部人員威脅的最大特點是攻擊者使用合法的帳號權限，這讓傳統防禦工具很難識別。UEBA 透過建立每個使用者的行為基準，能夠輕易發現異常活動，例如：員工在非工作時間存取他不應該接觸的資料、從未使用的裝置登入、或下載遠超平常量的檔案。這些都是內部威脅的強烈訊號。
Q5: UEBA 中的「實體 (Entity)」具體指的是什麼？
A5: 「實體」是 UEBA 相較於早期 UBA 的一大擴展，它泛指網路中所有非人類的活動對象。這包括了實體伺服器、虛擬機、路由器、交換器、應用程式、資料庫、IoT 裝置（如網路攝影機、工業感測器）等。監控這些實體的行為對於發現被駭客控制的「殭屍裝置」或系統異常至關重要。
總結
隨著網路攻擊的日益複雜化和邊界防護的式微，企業資安的焦點必須從「防堵」轉向「偵測與回應」。使用者與實體行為分析 (UEBA) 正是這一轉變下的關鍵技術。它透過賦予機器學習洞察「行為」的能力，將安全防禦從被動的規則匹配提升到主動的、由情境驅動的智慧分析。
UEBA 不僅能有效識別那些偽裝在合法外衣下的內部威脅和進階攻擊，更能與 SIEM、EDR、ZTNA 等現有安全架構無縫整合，形成一個更具彈性與深度的防禦體系。雖然導入 UEBA 需要一定的成本與專業知識，但其在降低風險、提升營運效率、應對未知威脅方面所帶來的巨大價值，已使其成為現代企業不可或缺的核心資安能力。在未來，以行為分析為基礎的預測性威脅防護，將持續在網路安全的攻防戰中扮演至關重要的角色。
