UEBA
内部脅威の兆候を
ログと行動分析で確認する
深夜の大量データダウンロード、普段アクセスしない機密フォルダへの侵入、退職予定者の不審な情報収集──
AIによる行動分析を活用し、異常の条件、通知先、調査手順を設計します。
1分でわかる
内部脅威リスク診断
以下の状況、あなたの会社では検知できますか？
ステップ 1/3
営業担当が急に技術資料を大量閲覧した場合、検知できますか？
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
－ CHALLENGES ー
なぜ内部脅威は見つけられないのか
従来の対策の限界
アクセス権限管理
正規のアクセス権を持つ社員が想定外の行動をした場合、権限管理だけでは兆候を追いにくいことがあります
定期監査
リアルタイムの異常は見逃します。監査のタイミング以外で発生した不正行為は、事後まで発覚しません
性善説の文化
悪意ある行動を想定していません。日本企業特有の「社員を信頼する文化」が、内部脅威への対策を遅らせています
データ持ち出しの予兆
退職予定者が通常より多くのファイルをダウンロードした場合に、どの条件で通知するかを決める必要があります
なりすましアクセス
休暇中の社員IDでログインされても、アカウント単位の監視では異常と判断できません
特権アカウントの不正使用
管理者権限の悪用は、最も大きな被害をもたらすにもかかわらず検知が最も困難です
－ SOLUTION ー
AIで整理する内部脅威の確認観点
UEBAの仕組み──行動学習から自動対応まで
行動学習（ベースライン構築）
各ユーザーの「正常」な行動パターンを1〜3ヶ月で学習します。ログイン時間、アクセス先、ファイル操作量など多角的な行動データからベースラインを構築します。
－ PROCESS ー
段階導入で検知条件を整える
ログ接続、学習、通知、運用レビューを段階的に進めます
環境準備
1週目
既存ログの接続設定、エージェントレス導入を行います。既存システムに影響なく、ユーザーは導入を意識しません。
学習フェーズ
2〜4週目
正常行動パターンの自動学習とベースライン構築を実施します。
検知開始
2ヶ月目
異常行動のアラートを開始し、チューニングを実施します。
本格運用
3ヶ月目
自動対応の設定とレポート体制を確立します。
－ WHY GXO ー
GXOのUEBAが選ばれる理由
日本企業に特化した4つの強み
日本企業特化のAIモデル
日本企業の承認フローや人事運用を踏まえ、過剰検知を抑えるための条件設計と既存システム連携を確認します。
専門アナリストチームと実績
誤検知の継続改善とインシデント対応を支援。金融系企業や製造業で必要になりやすい確認観点を整理します。
－ CASE STUDIES ー
内部脅威対策の確認シナリオ
実際に整理すべき検知・調査観点
金融系企業D社
不正送金の疑いがあったが証拠がなく、従来の監視システムでは正規権限内の操作を検知できなかった
UEBAを導入し、行動パターン、顧客情報閲覧、深夜アクセス、振込操作の確認条件を整理
RESULTS
行動
確認条件を整理
監査
説明材料を整備
－ FAQ ー
よくあるご質問
監視対象、ログ閲覧権限、通知内容、従業員説明を整理し、労務・法務の確認を前提に運用します。
誤検知はなくせないため、学習期間、ホワイトリスト、例外ルール、レビュー手順を設計します。
費用はログソース、対象ユーザー数、既存SIEM連携、運用支援範囲により変動します。
100名以上から効果的に運用できます。規模別プランをご用意しています。
－ CONTACT ー
内部脅威対策の前提を整理しませんか。
ログソース、権限、退職者対応、通知条件、調査手順を確認し、UEBA導入の前提を整理します。