行動分析は、ネットワーク、システム、またはアプリケーションにおける行動パターンを分析することで、脅威を検知し、対応するサイバーセキュリティ手法です。事前定義された脅威シグネチャに依存する従来の手法とは異なり、行動分析は、確立されたベースライン行動からの逸脱を特定することに重点を置いているため、ゼロデイ攻撃、内部脅威、そして高度な持続的脅威（APT）に対して効果的です。
データ収集: システムは、ユーザーアクティビティログやネットワークトラフィックなどのリアルタイムデータを収集し、動作を分析します。2. ベースラインの確立: 統計モデルと機械学習によって「正常な」動作プロファイルが作成され、これを使用して異常が識別されます。
異常検出: 継続的な監視により、不正なアクセスの試みや異常なデータ転送などの逸脱が検出され、疑わしいものとしてフラグが付けられます。
アラートと対応: 異常が検出されると、セキュリティ チームにアラートが送信され、アクセスのブロックや影響を受けるデバイスの隔離などの自動対応が行われる可能性があります。
＃＃＃ 利点：
未知の脅威を検出: ゼロデイ攻撃など、既知のシグネチャのない脅威に対して効果的です。
内部脅威検出: 内部ソースからの疑わしいアクティビティを識別します。
適応学習: 新しいデータから学習することで、検出精度を継続的に向上させます。
プロアクティブな脅威ハンティング: 攻撃ライフサイクルの早い段階で潜在的な脅威を特定します。
誤検知の削減: コンテキストベースの分析により、シグネチャベースの方法と比較して誤検知が削減されます。
リソース集約型: データ分析には大量の計算リソースが必要です。
誤検知と調整: 精度を維持し、中断を最小限に抑えるには継続的な調整が必要です。
複雑な実装: 包括的なデータ収集と既存のセキュリティ システムとの統合が含まれます。
プライバシーに関する懸念: 行動を監視する際にはプライバシー規制に準拠する必要があります。
偽陰性: ベースラインが適切に確立されていないと、異常を見逃してしまう可能性があります。
行動分析はサイバーセキュリティにおける強力なツールであり、動的かつ適応的な脅威検知を可能にします。リソースと専門知識を必要としますが、脅威を早期に特定することでセキュリティを強化します。他のセキュリティ対策と併用することで、行動分析は組織の脅威を効果的に検知・軽減する能力を高めます。