UEBA 是 User and Entity Behavior Analytics（用户与实体行为分析）的缩写。它是一种信息安全技术和分析方法，旨在检测和识别用户和实体在计算机网络中的异常行为和潜在威胁。 
UEBA 利用机器学习、统计分析和数据挖掘等技术，对网络用户、终端设备和其他实体（如服务器、数据库等）的行为进行监控和分析。它通过学习正常行为模式，可以发现异常活动、异常访问模式、数据泄露、未经授权的访问等潜在威胁。 UEBA 技术通常用于网络安全操作中，帮助组织提高网络安全防御能力和对威胁的识别和应对能力。通过对实体和用户行为的智能分析，UEBA 能够快速发现恶意活动和内部威胁，帮助企业及时采取相应措施，防止数据泄露和网络攻击等安全事件的发生。 UEBA 是 Gartner 于 2015 年首次提出的术语，是用户行为分析 (UBA) 的演变。UBA 仅跟踪最终用户行为模式，而 UEBA 还监控非用户实体，例如服务器、路由器和物联网 (IoT) 设备，以发现可能表明安全威胁或攻击的异常行为或可疑活动。 UEBA 与其他企业安全工具一起在安全运营中心 (SOC)中使用，UEBA 功能通常包含在企业安全解决方案中，例如安全信息和事件管理 (SIEM)、端点检测和响应 (EDR)、扩展检测和响应 (XDR) ），以及身份和访问管理（IAM）。
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