Analyse comportementale des utilisateurs et entités
generalDéfinition
L'analyse comportementale des utilisateurs et entités, ou UEBA (User and Entity Behavior Analytics), est une méthode de détection de sécurité qui établit un profil de comportement normal pour chaque utilisateur, machine ou application, puis signale les écarts significatifs par rapport à cette référence. Contrairement à la détection par signatures, l'UEBA repose sur des modèles statistiques et de l'apprentissage automatique appliqués à des indicateurs comme les horaires de connexion, les volumes de transfert de données, les ressources accédées ou les zones géographiques habituelles. Elle permet de détecter des menaces difficiles à identifier par des règles classiques : compromission de compte (T1078 - Valid Accounts), menace interne malveillante, exfiltration lente de données ou mouvement latéral discret. Chaque anomalie génère un score de risque, agrégé au niveau de l'entité concernée, ce qui aide les analystes SOC à prioriser leurs investigations parmi un grand volume d'alertes. L'UEBA est souvent intégré nativement dans les SIEM modernes ou proposé en module additionnel, et s'articule avec la corrélation multi-sources pour contextualiser les alertes. Son efficacité dépend directement de la qualité et de la profondeur de l'historique de données collectées, ainsi que d'une phase d'apprentissage suffisante pour limiter les faux positifs liés à des changements légitimes d'usage.
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