アクティビティーの分布
「アクティビティーの分布」モデルは、LDAP グループ定義に基づいて行動クラスターを学習し、それらのクラスターの通常の分布からの逸脱を長期にわたり探索します。
「アクティビティーの分布」機械学習モデルを有効にして、機械学習によってモニターされているすべてのユーザーの動的な行動クラスターを「ユーザーの詳細」ページに表示します。 悪意のある行動はユーザーの行動クラスターにおける分布の変化、つまり、ユーザーのアクティビティーが通常の行動から逸脱し始めたものとしてマニフェスト化できます。 類似のアクティビティーは、すべてのユーザーについて同じ色で表示されます。 4.0.0 以降、「グループ化の基準」フィールドに基づいてユーザーがグループ化され、分析されます。
重要: 少なくとも 2 つのグループが定義されており、それぞれに 5 人以上のユーザーが含まれている必要があります。 グループの選択を変更する場合、新規モデルを構成する必要があります。 モデル作成の実行には大量の時間とコンピューター・リソースが必要になります。 この値を頻繁に変更することは推奨されません。
イベント名
UBA : 標準のアクティビティー・パターンからの逸脱
sensevalue
5
必須の構成
モデルを有効にするには、「グループ化基準」フィールドからグループ (役職、部門、カスタム・グループなど) を選択します。 グループは、ユーザー・インポート・データに由来するユーザー・インポート・チューニング構成で定義されます。 詳しくは、 ユーザー・インポート構成の調整を参照してください。
ログ・ソース・タイプ
ユーザー名を提供するイベントを含むすべてのログ・ソース。