D3-UBANIST CSF、NIS2 第21条、HIPAA、およびPCI DSS 要件10はすべて、振る舞い に対応しています。攻撃者はもはや マルウェア ネットワークを侵害する必要はありません。CrowdStrikeの2025年グローバル脅威レポートによると、2024年に検出された脅威の79%は マルウェアを使用していませんでした。これは、攻撃者が盗んだ認証情報、正当なツール、および既存リソースの悪用（LOAL）技術を用いて従来の防御を回避していることを意味します。初期アクセスから横方向移動までの平均突破時間はわずか48分に短縮され、最速記録は51秒でした。このような環境下では、セキュリティチームはシグネチャだけに依存できません。行動を理解する検知が必要です。
このガイドでは、サイバーセキュリティの文脈における振る舞い ）とは何か、その仕組み、そして現代のセキュリティ運用における基盤的な検知技術となった理由を説明します。マーケティングやプロダクト分析（顧客の行動経路やコンバージョンファネルを追跡するAmplitudeやMixpanelのようなツール）をお探しの方は、このページは対象外です。ここでは、脅威検知、内部者脅威、認証情報の侵害、および企業環境全体での攻撃検知に適用される振る舞い 取り上げます。
振る舞い 、機械学習と統計分析を用いて正常なユーザー、エンティティ、ネットワークの行動のベースラインを確立し、内部者攻撃、認証情報の侵害、横方向の移動、ポリシー違反などのセキュリティ脅威を示す可能性のあるベースラインからの逸脱を特定するサイバーセキュリティ検知手法である。
中核となる概念は明快である。振る舞い 、組織内の全ユーザー、デバイス、ネットワークセグメントについて「正常」な状態のモデルを構築し、そのモデルから逸脱した活動を検知する。例えば、午前3時に新たな国からログインし、これまでアクセスしたことのないファイルにアクセスするユーザーは、認証情報が有効でマルウェアが検出されなくても、振る舞い 生成する。 マルウェア が関与していなくても、振る舞いアラートが発生します。
このアプローチが重要である理由は、脅威の状況が変化したためです。シグネチャベースのツールは既知のマルウェアの検知に優れていますが、 マルウェアの検知に優れているが、攻撃者は適応している。世界経済フォーラムの「グローバルサイバーセキュリティ展望2026」によると、77%の組織がサイバーセキュリティにAIを導入しており、40%が特にユーザー行動分析に活用している。 この緊急性を反映し、行動分析市場は2025年に62億6000万米ドルと推定され、2030年までに年平均成長率19.45%で152億2000万米ドルに達すると予測されている（Mordor Intelligence, 2025）。
「振る舞い 」という用語は、二つの異なる分野にまたがります。サイバーセキュリティ分野では、異常なユーザー、エンティティ、ネットワークの行動を検知し脅威を特定することを意味します。マーケティングおよびプロダクトアナリティクス分野では、Amplitude、Heap、Mixpanelなどのプラットフォームを用いて、顧客の行動経路、製品の使用パターン、コンバージョン最適化を追跡することを意味します。このページでは、サイバーセキュリティ分野における意味のみを扱います。
振る舞い 、データ収集、ベースライン設定、検知、対応、モデル改良という継続的なサイクルを通じて機能します。以下にそのプロセスを段階的に説明します。
継続的な学習ループは極めて重要である。これがなければ、ベースラインは陳腐化し、誤検知率が上昇する。モデルは効果を維持するために組織の変化に適応しなければならない。
ベースライン設定は、振る舞い を導入する上で最も過小評価されているステップであり、ほとんどの実装が成功するか失敗するかが決まる領域である。
信頼性の高い行動プロファイルを構築するには、初期プロファイル作成のために最低3週間のデータ収集が必要です。ただし、SecurityWeek Cyber Insights 2026の最新ガイダンスでは、本番環境レベルの異常検知には60～90日を推奨しています。この長期的なタイムラインは、短い期間では捕捉できないビジネスサイクル、役割変更、季節的パターン、組織的変動を考慮したものです。
振る舞い の主な要素には以下が含まれる：
たとえばMicrosoft Sentinelは、10日から6か月かけて動的ベースラインを構築し、個々のユーザーとグループの両方を分析して振る舞い 検知 。
振る舞い 主に2種類の機械学習に依存しており、ハイブリッド手法への依存度も高まっている。
機械学習の統合により、行動分析プラットフォームの63%がサポートされ、脅威検出精度が41%向上（MarketsandMarkets、2026年）。CrowdStrike Signalは各ホスト向けに自己学習型統計時系列モデルを採用し、毎日数十億件のイベントを分析。脅威が拡大する前に予測する振る舞い 可視化し、脅威を未然に察知します。
サイバーセキュリティにおける振る舞い 、主に4つのタイプに分類される。それぞれが異なるデータソースを対象とするが、共通の原理としてベースラインからの逸脱検出を共有している。
表1:振る舞い スタイプの比較
UBAは人間のユーザー行動のみに焦点を当てていた。ガートナーがUEBAという用語を提唱した際、その範囲を非人間エンティティまで拡大した。この区別が重要なのは、サービスアカウント、IoTデバイス、AIエージェントが今や主要な攻撃対象領域となっているためだ。侵害されたサービスアカウントは、ユーザーに焦点を当てたアラートを一切発動させることなく、環境内を横方向に移動し得る。
市場は大幅に統合が進んだ。ガートナーは、純粋なUEBAベンダーから、UEBA機能を組み込んだ統合セキュリティ製品への移行を指摘している。エクサビームとログリズムの合併はこの傾向を示しており、両プラットフォームはSIEM、UEBA、SOARを統合したニュースケールプラットフォームを標準化している。
NBAは東西方向および南北方向のトラフィックパターンを分析し、コマンド＆コントロールビーコン、横方向移動、データステージング、およびデータ流出を 検知 。これはネットワーク検知と対応（NDR）の基盤技術です。
ネットワーク行動分析（NBA）は、ディープパケットインスペクションとは異なる。ペイロードの内容を検査するのではなく、NBAは通信パターン、タイミング、量、方向性を通じて振る舞い 検知に焦点を当てる。この手法は、トラフィックが暗号化されている場合でも機能する。なぜなら、振る舞い 観測可能であり続けるからである。
振る舞い とシグネチャベース検出の違いを理解することは、多層防御戦略を構築する上で不可欠である。
表2: 署名と振る舞い 。
データは両方のアプローチを組み合わせる必要性を示している。土地に依存した攻撃は深刻な侵害の84%を助長している（CrowdStrike 2025年）。侵害された認証情報は侵害の22%において初期アクセスベクトルとして機能している（Verizon DBIR 2025年）。これらの脅威は一致するシグネチャを残さない。
振る舞い シグネチャベースの検知振る舞い 競合するものではなく、補完関係にある。シグネチャは既知の脅威を迅速かつ正確に対処する。振る舞いベースの検知はシグネチャが検知できない79%を捕捉する。ベストプラクティスは両手法を連携させた多重防御である。
振る舞い 、ネットワーク、クラウド、およびアイデンティティ領域にわたる実世界の検知シナリオにおいてその価値を発揮します。
実例。SolarWindsへの侵害は18,000以上の組織で数か月間検出されなかった。FireEyeは当初、 振る舞い を通じて侵害を発見した：不審なIPアドレスから、これまで知られていなかったコンピュータによる異常なリモートログインである。これはシグネチャの一致ではなかった。サプライチェーン侵害を明らかに振る舞い だった。
業界動向。 製造業を対象としたランサムウェア攻撃は前年比50％増加し、製造業は世界のインシデントの28％を占めています。振る舞い 、従来の境界セキュリティでは不十分な分散型OT/IT環境全体での検知を可能にします。
単一の表面だけでは全体像は語れない。効果的な振る舞い これら三つすべてにわたって機能する。
統合検知は、3つの表面すべてにわたる振る舞い 相関させ、完全な攻撃ナラティブを構築します。これにより、侵害された認証情報（アイデンティティ）を横方向移動（ネットワーク）とデータ流出（クラウド）に結びつけます。
AIエージェントは現在、企業システムと自律的に連携し、監視対象となる振る舞い 生み出している。エクサビームは2025年末、Google Gemini Enterpriseとの統合によりAIエージェント行動分析（UEBA）を導入した。ダークトレースSECURE AIは企業AIシステムに振る舞い 適用し、異常なデータアクセスパターンを検知する。Vectra AI2026年1月時点で、現代ネットワーク全体におけるAIエージェントの発見機能を備えている。
これは急速に進化する分野である。組織が自律型AIエージェントをより多く導入するにつれ、それらを監視する振る舞い モデルは、まったく新しいカテゴリーの「正常な」行動に適応する必要が生じる。
振る舞い 効果的に展開するには、いくつかの実用的な課題に対処する必要がある。
IBMのデータ侵害コスト報告書2025年版によると、AIツールを広く導入している組織はデータ侵害のライフサイクルを80日間短縮し、平均で約190万ドルを節約した。2025年の世界平均侵害コストは444万ドルに低下し、侵害の特定と封じ込めに要する平均時間は241日と9年ぶりの低水準を記録した。
振る舞い 複数の規制枠組みやコンプライアンス要件に直接対応します。これは競合他社が包括的にカバーしていない領域でありながら、企業セキュリティチームにとって主要な購買動機となっています。
表3：コンプライアンス枠組みのマッピング
MITRE ATT&CK 更新により、従来の検知手法とデータソースは廃止され、検知戦略と分析手法に置き換えられました。この構造的変更は振る舞い と直接整合し、フレームワークレベルでのアプローチの妥当性を裏付けています。
振る舞い 独立したカテゴリーではありません。現代のセキュリティスタックを支える基盤となる検知技術です。
ベンダー環境の背景：Microsoft Sentinelは2026年1月にAI主導 行動分析レイヤーをリリースした。Securonixは12年以上前にUEBAを先駆けて開発し、現在では統合型SIEM・UEBA・SOARプラットフォームを提供している。ExabeamとLogRhythmはNew-Scaleプラットフォームへの標準化を目的に合併した。
その軌跡は明らかだ。振る舞い ツールは受動的な検知から能動的な調査へと進化している。
Vectra AI「侵害前提」哲学は、振る舞い 現代ネットワークにおける中核的な検知エンジンとして位置づけています。 シグネチャや静的ルールのみに依存するのではなく、Attack Signal Intelligence 35件の特許で裏付けられた170以上のAIモデル振る舞い Attack Signal Intelligence 、ネットワーク、クラウド、ID、SaaS、IoT/OT、エッジ、AIインフラストラクチャ全体にわたる攻撃者の行動を特定します。あらゆる攻撃対象領域にわたるこの統合された可観測性は、セキュリティチームが誤検知に溺れることなく真の脅威を発見するために必要なシグナルの明瞭さを提供します。
振る舞い 、ニッチな検知技術から現代のセキュリティ運用を支える基盤エンジンへと進化しました。現在、検知の79%が マルウェアフリー、平均ブレイクアウト時間は48分、深刻な侵害の84%を「現地資源利用型攻撃」が占める現状において、組織はシグネチャのみに依存する余裕はない。
今後の道筋には、ネットワーク、クラウド、アイデンティティという3つの攻撃対象領域すべてにおける行動ベースの検知が不可欠です。これには、ベースライン設定のタイムラインに対する忍耐、データ品質への投資、既存のSIEM、EDR、SOARツールとの統合が求められます。コンプライアンスの動向もこの方向性を後押ししており、MITRE D3FEND フレームワークが、振る舞い 明確な対応を示しています。
振る舞い を導入したセキュリティチームは、シグネチャを残さない検知 、振る舞い を通じて内部脅威を捕捉し、環境全体にわたる完全な攻撃の経緯を構築する能力を獲得します。問題はもはや振る舞い を導入するか否かではなく、組織がシグネチャでは見逃される脅威を発見するために必要なベースラインをいかに迅速に構築できるかです。
Behavioral analytics in cybersecurity is a detection methodology that uses machine learning and statistical analysis to establish baselines of normal user, entity, and network behavior, then identifies deviations that may indicate security threats. Unlike signature-based detection, which matches known threat patterns, behavioral analytics detects anomalies regardless of whether the specific threat has been seen before. This makes it essential for catching credential abuse, insider threats, lateral movement, and living-off-the-land attacks. The World Economic Forum reports that 77% of organizations have adopted AI for cybersecurity, with 40% using it specifically for user-behaviour analytics, reflecting the growing importance of behavior-based detection.
Initial behavioral profiles require a minimum of three weeks of data collection for basic reliability. However, updated guidance from SecurityWeek Cyber Insights 2026 recommends 60--90 days for production-grade anomaly detection. The extended timeline ensures models have enough data across business cycles, role changes, and seasonal patterns to minimize false positives. Microsoft Sentinel, for example, builds dynamic baselines over 10 days to six months, analyzing both individual users and peer groups. Organizations should plan for this ramp-up period and communicate realistic timelines to stakeholders, because rushing the baselining phase is the most common cause of excessive false positives.
Evidence is mixed but trending positive. Organizations using behavioral analytics report a 59% improvement in detecting unknown threats, and the Ponemon 2025 study found that organizations with insider risk management programs pre-empted 65% of data breaches through early detection. Enterprises with behavioral analytics experience 44% fewer insider threat incidents (MarketsandMarkets, 2026). However, effectiveness depends heavily on data quality, baselining duration, and ongoing model refinement. ML accuracy varies across implementations. The gap between algorithmic potential and real-world deployment is the key challenge.
Behavioral analytics focuses on detecting deviations from established behavior patterns in real time, identifying current or recent anomalous activity that may indicate a threat. Predictive analytics uses historical data and statistical models to forecast future events or risks. In cybersecurity, behavioral analytics is primarily a detection tool, while predictive analytics is used for risk scoring and threat forecasting. Some modern platforms combine both, using behavioral analytics for detection and predictive models for prioritizing which threats are most likely to escalate. Predictive behavioral analytics is an emerging category where the two approaches converge.
Behavior-based security is an approach that detects threats by analyzing the behavior of users, devices, and applications rather than relying solely on known threat signatures. It encompasses behavioral analytics, behavioral threat detection, and behavior-based access control. The principle is that compromised accounts and insider threats reveal themselves through behavioral anomalies, such as unusual access times, atypical data transfers, or communication patterns that deviate from established norms. Behavior-based security treats every action as a data point for establishing and verifying normal patterns across the enterprise.
In fraud detection, primarily in financial services, behavioral analytics monitors customer transaction patterns to identify anomalous activity such as unusual purchase amounts, locations, or timing. The BFSI sector generates 29% of global behavioral analytics market revenue (Mordor Intelligence, 2025), reflecting the heavy adoption of behavior-based fraud detection. While this page focuses on cybersecurity behavioral analytics, the underlying principles are shared: both domains establish baselines of normal behavior and detect deviations that indicate compromise or fraud.
Key trends for 2026 and beyond include agentic AI for SOC operations, where AI agents investigate every alert with human-level accuracy across multiple data sources. AI agent monitoring is emerging as a new behavioral analytics use case, as autonomous AI agents interact with enterprise systems in ways that require behavioral baselines of their own. UEBA capabilities are embedding deeper into SIEM and XDR platforms, reducing the need for standalone tools. Regulatory mandates, particularly the NIS2 June 2026 audit deadline, are driving broader adoption across Europe. The World Economic Forum reports that 94% of respondents cite AI as the most significant driver of change in cybersecurity, suggesting behavioral analytics will remain at the center of security operations.