笔者用自己的实践经历，从数据层面介绍了影响UEBA落地的若干影响因素。
本文叙述了在网络安全演习过程中的实践中使用基于用户实体行为分析（UEBA）的行业网络安全态势感知技术的应用落地。
还没听说过UEBA？那“用户行为分析（UBA）”、“用户画像”、“千人千面”呢，是否有被这些名字“轰炸”过？
本文介绍了UEBA的稀有度分析机制。
本文介绍了UEBA的信标检测。
本文对瀚思、启明星辰、白山云科技、观安信息四家各具特色的UEBA方案进行了对比与分享。
本文介绍了UEBA的恶意软件检测。
本文介绍了UEBA的横向移动检测。
本文介绍了UEBA的图聚类。
本文介绍了UEBA的概率后缀树模型。
本文介绍了UEBA的异常、威胁指标、威胁以及复合关系图。
本文介绍了UEBA的复杂事件处理引擎。
本文介绍了UEBA的数据接入和准备引擎。
UEBA通过机器学习对用户、实体进行分析，不管这种威胁是不是已知，也包括了实时和离线的检测方式，能得到一个直观的风险评级和证据分析，让安全人员能够响应异常和威胁。本...
切合实际的讲，企业不可能够通过翻新SIEM或UEBA来实现其从未设计过的功能来应对内部威胁。
UEBA能够分析用户活动并将结论与其自身乃至其他同岗位人员的历史活动进行比较，通过个人及团体行为等多种角度进行观察，帮助我们解决各类致使网络钓鱼计划获得成功的问题。
很多人以为UEBA的难点是在于算法本身，其实并不是，这个方法已经很成熟了，难的是对业务的理解，具体算法技术怎么应用到不同业务场景里，是否能拿到“好和相对全面”的数据等...
对于安全管理者而言，需要站在完整攻击者画像的角度去审视攻击者情报等高级威胁情报，这个时候UEBA视角下做情报聚类分析就特别合适了。
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