デルとEMCジャパンは、ユーザーやデバイスのふるまいを分析して不審な行為を特定するUEBA（User and Entity Behavior Analytics）製品である「RSA NetWitness UEBA」を発表した。特許を持つ三段階の機械学習機能で行動分析を行い、危険度の高い行動を迅速に特定するソフトウェア。不正行為の検知、特定を効率化し、セキュリティ運用の負荷軽減が図れる。
RSA NetWitness UEBAは、ユーザーのふるまいを、三段階に分けた独自の機械学習機能で分析。第一段階では、RSA NetWitness Logsで収集したログから、ユーザーが普段取っている行動を統計的に分析して、長期的な行動パターンを作成。この行動パターンをもとに、比較対象の基礎となるベースラインを作成する。この行動分析は永続的に実施され、ベースラインは随時、自動的に更新される。
第二段階では、第一段階で作成されたベースラインから、1時間毎および1日毎のユーザーの短期的な行動パターンを作成し、ベースライン化。さらに、第一段階で作成したベースラインとの比較によるマトリクスを作成し、異常な行動を浮かび上がらせ、対策の優先順位のスコアを付ける。
第三段階では、スコアの高い行動を分析して関連する他の行動と結びつけ、危険度が高い行動パターンにはさらに高いスコアを付けてアラートを生成する。これにより、担当者はログを一つ一つ分析する必要が無く、危険な状況を速やかに把握することができるという。
三段階の機械学習は全て自動化された「教師なし」で行われ、ベースライン作成のためのカスタマイズやチューニングは不要。同社によると、新たな人材を配備する必要もないという。ある組織では、5000ユーザーの2カ月間にわたる16億件のログイン情報から、特にリスク値の高い不審な行動形跡のある37人を2.5日で特定した。
ユーザー単位（1000ユーザーから）の年間ライセンス方式で提供され、1000ユーザーの場合、年間料金は756万円（税別）。