サイバーセキュリティにおける行動分析：仕組み、メリット、活用事例

攻撃者が従来のセキュリティ対策を回避するために、盗まれた認証情報、正規の管理ツール、malware手法にますます依存するようになるにつれ、行動分析はサイバーセキュリティの基盤となる機能となっています。行動分析は、既知の攻撃シグネチャと照合するのではなく、ユーザー、ID、デバイス、ネットワーク、クラウド環境、SaaSアプリケーション全体において、通常の行動からの逸脱を特定することで、不審な活動を検知します。

この変化は、今日の脅威の状況にも反映されています。CrowdStrikeの報告によると、2024年の検知事例の79％はmalwareものであり、初期アクセスから横方向の移動に至るまでの平均所要時間は48分に短縮されたため、セキュリティチームが攻撃を手動で調査する時間はほとんど残されていません。 組織がZero Trust を採用し、ハイブリッドクラウド環境へと展開を拡大するにつれ、行動分析は、従来のシグネチャベースのツールでは見逃されがちな、内部者による脅威、認証情報の漏洩、横方向の移動、およびその他の攻撃者の行動を検出するための重要な機能となっています。

このガイドでは、行動分析とは何か、その仕組み、現代のセキュリティ運用における位置づけ、そしてなぜ行動分析が、ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）、ネットワーク検知・対応（NDR）、ID脅威検知・対応（ITDR）、拡張検知・対応（XDR）といった技術の基盤となっているのかについて解説します。

振る舞い分析とは何か？

行動分析とは、機械学習と統計分析を用いて、ユーザー、ID、デバイス、ネットワーク、クラウド環境、SaaSアプリケーションにわたる正常な活動のベースラインを確立する、サイバーセキュリティの検知手法です。あらかじめ定義されたルールや既知の侵害指標（IOC）に依存するのではなく、認証情報の漏洩、内部者による脅威、横方向の移動、データの持ち出し、またはポリシー違反を示唆する可能性のある、予想される行動からの逸脱を特定します。

行動分析は、認証アクティビティ、リソースへのアクセス、ネットワーク通信、アプリケーションの使用状況、その他のテレメトリデータを継続的に分析し、各ユーザーやエンティティにとっての「通常」の行動パターンを把握します。例えば、見慣れない場所から認証を行ったり、通常の役割の範囲外で機密性の高いリソースにアクセスしたり、異常に大量のデータを転送したりするユーザーについては、有効な認証情報を使用している場合でも、行動アラートが発生する可能性があります。

行動ベースの検知は、現代のセキュリティ運用において標準的な機能となりつつあります。世界経済フォーラムの『Global Cybersecurity Outlook 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、そのうち40％が特にユーザーの行動分析にAIを活用しています。 また、ガートナーは、行動分析機能が従来のユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）の枠を超え、現在では拡張型検知・対応（XDR）、ネットワーク検知・対応（NDR）、ID脅威検知・対応（ITDR）、および最新のSIEMソリューションなどのプラットフォームに統合されていると指摘している。

行動分析はなぜ重要なのでしょうか？

現代の攻撃者は、malware代わりに正当な認証情報、信頼された管理ツール、クラウドサービスを頻繁に利用するため、行動分析の重要性はますます高まっています。行動分析は、既知のシグネチャではなく異常な行動を検知することで、セキュリティチームが、内部者による脅威、アカウントの乗っ取り、ラテラルムーブメントなど、従来のセキュリティ対策では見過ごされがちな脅威を特定するのに役立ちます。

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サイバーセキュリティにおいて、行動分析はどのように活用されているのでしょうか？

セキュリティチームは、行動分析を活用して、ユーザー、ID、エンドポイント、ネットワーク、クラウドのアクティビティを継続的に監視し、異常な行動を検知しています。これにより、確立された基準値から逸脱した行動を特定することで、脅威の検知、インシデントの調査、脅威ハンティング、内部者リスクの監視、および自動対応が支援されます。

サイバーセキュリティ対マーケティング振る舞い分析

「行動分析（behavioral analytics）」という用語は、2つの異なる分野にまたがっています。サイバーセキュリティの分野では、ユーザー、エンティティ、ネットワークの異常な行動を検知し、脅威を特定することを指します。一方、マーケティングや製品分析の分野では、Amplitude、Heap、Mixpanelなどのプラットフォームを用いて、顧客の行動経路や製品の利用パターンを追跡し、コンバージョンの最適化を行うことを指します。このページでは、サイバーセキュリティにおける意味についてのみ解説します。

振る舞い の仕組み

振る舞い分析は、データ収集、ベースライン設定、検知、対応、そしてモデルの改良という継続的なサイクルを通じて機能します。ここでは、そのプロセスを段階的に説明します。

1. アイデンティティシステム、エンドポイント、ネットワークトラフィック、クラウドサービス、およびSaaSアプリケーションからデータを収集する。
2. 各ユーザー、エンティティ、ネットワークセグメントの通常活動をプロファイリングして、 振る舞い 構築します。
3. 機械学習モデル（教師ありおよび教師なし）を適用し、確立されたベースラインからの逸脱を特定する。
4. 異常を深刻度、信頼度、影響を受ける資産で文脈化するリスクスコア付きアラートを生成する。
5. 自動化された封じ込めまたは手動調査プレイブックを通じて、対応ワークフローをトリガーする。
6. 組織が役割の変化、新たなソフトウェア、季節的なパターンを通じて進化するにつれて、モデルを継続的に改善する。

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。

振る舞い ：基盤

ベースライン設定は、振る舞い分析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を決定する領域です。

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：

• データ入力。ID管理ログ、アプリケーションログ、ネットワークトラフィックメタデータ、エンドポイントテレメトリ。
• ピアグループ分析。個人の行動を、役割ベースおよび部門ベースのピアグループと比較する。アナリストが500MBのデータをダウンロードすることは、データエンジニアにとっては正常でも、マーケティングコーディネーターにとっては異常な行動となる可能性がある。
• 動的適応。組織が進化するにつれてベースラインを更新する必要がある。新たなソフトウェア導入、部門再編、季節的なビジネスサイクルは、モデルを洗練させるべきであり、何千もの誤警報を引き起こすべきではない。

振る舞い における機械学習モデル

振る舞い分析は主に 2 種類の機械学習に依存しており、ハイブリッドアプローチの利用が増えています。

• 教師あり学習。ラベル付きデータ（既知の正常な動作と異常な動作）で訓練され、認識された脅威パターンの高精度な分類を実現。
• 教師なし学習ラベル付けされたデータなしで未知のパターンを検出します。これは、事前の例が存在しないゼロデイ攻撃や新たな攻撃の検知に不可欠です。
• ハイブリッドアプローチ。既知の脅威の検知と異常の発見の両方に対して、教師ありモデルと教師なしモデルを組み合わせる。

ML統合は現在、振る舞い分析プラットフォームの63%をサポートしており、脅威検知の精度が41%向上しています（MarketsandMarkets、2026年）。CrowdStrike Signalは、すべてのホストに対して自己学習型の統計時系列モデルを使用し、毎日数十億件のイベントを分析して、脅威が拡大する前に予測する予測振る舞い分析を実現します。

振る舞い分析の種類

サイバーセキュリティにおける振る舞い分析には主に 4 つのタイプがあり、それぞれ異なるデータ ソースを対象としていますが、ベースライン逸脱検出という共通の原則を共有しています。

表 1: 振る舞い分析の種類の比較

UBA対UEBA：何が変化したのか

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アタックサーフェス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、UEBAに特化したベンダーから、UEBA機能を組み込んだ統合セキュリティ製品へと移行していることを指摘している。

ネットワーク振る舞い分析とNDR

NBAは、東西および南北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、ラテラルムーブメント、データステージング、データ流出を検知します。これは、ネットワーク検知とレスポンス (NDR)の基盤技術です。

ネットワーク振る舞い分析（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 vs. シグネチャベース検知

振る舞い分析とシグネチャベースの検知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す。

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。

振る舞い分析とシグネチャベースの検知は、競合するものではなく、補完し合うものです。シグネチャは既知の脅威を迅速かつ正確に処理します。振る舞いベースの検知は、シグネチャが見逃す79%の脅威を検知します。ベストプラクティスは、両方のアプローチを連携させた多層防御です。

振る舞い分析ユースケース

振る舞い分析、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。

• 内部脅威の検知。振る舞い分析は、営業時間外のアクセス、異常なデータのダウンロード、役割に一貫性のないアクティビティを検知します。内部リスクの年間平均コストは、2023年の1,620万ドルから2025年には1,740万ドルに増加します（Ponemon/DTEX）。現在、組織の62%が、内部脅威の検知にユーザー行動ベースのツールを好んでいます。組織は、内部リスク管理への予算配分をITセキュリティ支出の16.5%に増加し、2023年の8.2%から増加しました。
• 認証情報漏洩検知：振る舞い分析により、盗難された認証情報から、あり得ない経路、通常とは異なるデバイス、異常なアクセス時間など、異常なログインパターンを特定します。Verizon 2025 DBIRによると、侵害の22%は認証情報の漏洩に起因し、基本的なWebアプリケーション攻撃の88%は盗難された認証情報に関連しています。2026年1月には、1つの情報窃盗犯データベースによって、1億4,900万件の盗難認証情報が漏洩しました。
• ラテラルムーブメント検知。 振る舞い分析は、攻撃者がネットワークを移動する際に、異常な東西トラフィックパターンを特定します。CrowdStrike 2025 Global Threat Reportによると、平均侵入時間は48分で、金融サービス業界では平均31分となっています。Mandiant M-Trends 2025によると、世界平均の滞留時間は11日間です。
• Living-off-the-land 検知。 振る舞い分析は、ベースラインから逸脱した使用パターンを識別することで、正当なツール (PowerShell、WMI、RDP) の悪用を検知します。LOTL 攻撃は、オペレーティング システムによって既に信頼されているツールを使用するため、深刻な侵害の 84% を占めています。

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。

3つのアタックサーフェスにわたる振る舞い分析

一つの表面だけでは全体像を把握できません。効果的な振る舞い分析は、これら3つすべてに作用します。

• ネットワーク表面。ネットワークトラフィックの振る舞い 検知 ビーコン送信、横方向移動、データステージング、およびデータ流出検知 。NBAは暗号化されたトラフィック内でも異常な通信パターンを特定します。
• クラウド表面。 クラウドAPI呼び出し、リソースアクセスパターン、クロスアカウント活動、SaaS使用異常を監視します。クラウド振る舞い 、一時的なワークロードと動的インフラストラクチャの課題に対処します。
• アイデンティティ表面。 アイデンティティ分析を通じて、認証異常、権限昇格、サービスアカウントの悪用、AIエージェントの挙動を追跡します。アイデンティティに焦点を当てた検知は、ネットワークやクラウド監視だけでは見逃される認証情報の悪用を捕捉します。

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。

新たなユースケース：AIエージェント監視

AIエージェントは現在、エンタープライズシステムと自律的に連携しており、監視すべき新たな振る舞い が生み出されています。

これは急速に進化する分野です。組織がより多くの自律型AIエージェントを導入するにつれて、それらを監視する振る舞い分析モデルは、全く新しい「正常な」振る舞いのカテゴリーに適応する必要が出てきます。

課題、ベストプラクティス、および実装

振る舞い分析を効果的に導入するには、いくつかの実際的な課題に対処する必要があります。

• 誤検知。 ほとんどのシステムでは、アラートの45%が誤検知です（CrowdStrike Global Threat Report 2024、Huntress経由）。振る舞い分析では、誤検知率を低減するために、大幅なチューニングと高品質なデータが必要です。朗報としては、振る舞い分析を導入している企業では、内部脅威インシデントが44%減少しています（MarketsandMarkets、2026年）。
• タイムラインのベースライン設定。初期プロファイルには最低3週間を要します。本番環境レベルの異常検知には60～90日を要します。組織はこの立ち上げ期間を計画し、関係者に現実的なタイムラインを伝える必要があります。
• データ品質。効果は、アイデンティティ管理、アプリケーションログ、ネットワークトラフィック、エンドポイントテレメトリなど、多様なデータソースの統合に依存する。
• プライバシーに関する懸念。従業員の振る舞い監視は、GDPR第6条の法的根拠に関する疑問を生じさせます。組織は、監視がセキュリティ目的であることを明確にし、データ最小化の原則を遵守する必要があります。
• 統合の複雑さ。 振る舞い分析は、追加のサイロを作成することなく、既存の SIEM、SOAR、および EDR ツールと連携して動作する必要があります。

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。

デプロイメントのベストプラクティス

1. 高リスクユーザー層から開始し、段階的に拡大する（Guruculの推奨事項）。
2. SIEM、SOAR、EDRと統合し、自動化された対応ワークフローを実現します。
3. 継続的なフィードバックループを実装し、時間の経過とともに誤検知を減らす（Reco AIの推奨事項）。
4. 体系的な脅威ハンティングと分析を行うため、検知された挙動をMITRE ATT&CK にマッピングする。
5. 展開前に透明性のあるプライバシーポリシーを確立する。
6. ベースライン設定期間の計画を策定し、完全な効果発現には60～90日を要することを関係者に周知する。

振る舞い分析とコンプライアンス

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。

振る舞い分析への現代的アプローチ

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。

セキュリティ技術スタックにおける振る舞い分析

• NDR.ネットワーク検知・対応（NDR）は、ネットワーク行動分析を用いて、イースト・ウエストおよびノース・サウスのトラフィックにおける脅威を検知します。振る舞い 中核となるエンジンです。
• ITDR. アイデンティティ脅威の検知とレスポンスは、振る舞い分析を利用して、認証情報の不正使用、権限昇格、アイデンティティベースの攻撃を検知します。
• XDR. 拡張検知およびレスポンスは、SOC トライアド モデルに基づいて、エンドポイント、ネットワーク、クラウド、および ID 全体の振る舞いシグナルを相関させます。
• SIEM。現代のSIEMプラットフォームは、アラートを強化するためにUEBA機能を組み込んでいる。ガートナーは、UEBAが統合されたSIEM/XDRプラットフォームへと統合されつつあると指摘している。

振る舞い分析の新たなトレンドと未来

今後の方向性は明確です。振る舞い分析ツールは、受動的な検知から能動的な調査へと進化しています。

• SOC運用向けエージェント型AI。AIエージェントがEDR、ID管理、メール、クラウド、SaaS、ネットワークツールからテレメトリデータを収集し、人間並みの精度で全てのアラートを調査しています。これはSOC自動化の運用方法における根本的な変革を意味します。
• 振る舞い分析の復活。 振る舞い分析はかつては主に UEBA による脅威検知テクノロジーでしたが、現在ではインシデント対応を強化する検知後テクノロジーとして再考されています。
• 指標の転換。SOC責任者は、ボリュームベースの指標（MTTD、MTTR）から、誤検知削減、回避されたリスク、防止された侵害あたりのコストといった成果ベースの測定基準へと移行している。
• 市場の加速。世界のサイバーセキュリティ分野におけるAI関連支出は2024年に248億ドルに達し、2034年までに1465億ドルに達すると予測されている（ハーバード・ビジネス・レビュー／パロアルトネットワークス）。世界経済フォーラム（WEF）の「グローバル・サイバーセキュリティ展望2026」によると、回答者の94％がAIをサイバーセキュリティ分野における最も重要な変革の推進要因として挙げている。

Vectra AIの振る舞い分析に関する考え方

Vectra AI「侵害を前提とする」という哲学は、振る舞い 現代のネットワークにおける中核的な検知エンジンと位置づけています。 シグネチャや静的ルールだけに依存するのではなく、Attack Signal Intelligence 、35件の特許に裏打ちされた170以上のAIモデルを含む振る舞い モデル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。すべての攻撃対象領域にわたるこの統合された可観測性により、セキュリティチームは誤検知に埋もれることなく、真の脅威を特定するために必要な明確なシグナルを得ることができます。

結論

振る舞い分析は、ニッチな検知技術から、現代​​のセキュリティ運用を牽引す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であり、平均ブレイクアウト時間は48分、そして深刻な侵害の84%が「Living Off-The-Land（環境寄生型）」攻撃によるものであることから、組織はシグネチャだけに頼る余裕はありません。

今後の道筋としては、ネットワーク、クラウド、そしてアイデンティティという3つのアタックサーフェス領域すべてにおいて、振る舞いベースの検知が不可欠です。そのためには、ベースラインのタイムラインへの忍耐、データ品質への投資、そして既存のSIEM、EDR、SOARツールとの統合が不可欠です。コンプライアンス環境は、MITER D3FENDからNIS2に至るまでのフレームワークが振る舞い分析機能に明確にマッピングされていることから、この方向性を後押ししています。

振る舞い分析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脅威を検知し、行動の逸脱を捉えて内部脅威を捕捉し、環境全体にわたる包括的な攻撃記録を構築できるようになります。もはや問題は、振る舞い分析を導入するかどうかではなく、シグネチャが見逃すものを発見するために必要なベースラインを組織がどれだけ迅速に構築できるかです。

Vectra AI が最新のネットワーク全体に振る舞い分析を適用する方法をご覧ください。