Machine Learning spielt bei UBA eine entscheidende Rolle und ist die Triebfeder für eine skalierbare Datenplattform, die erweiterte Analysen unterstützt. Die Bedrohungserkennung in einer UBA-Lösung kann Anomalien über mehrere Datenquellen hinweg in jeder Umgebung korrelieren, die Maschinendaten erzeugt.
Analysetools, die auf Machine Learning-Algorithmen basieren, erfordern keine Signaturen oder menschliche Analysen und ermöglichen die Erstellung von Profilen zum Verhalten mehrerer Entitäten sowie Peer-Gruppen-Analysen. Dies eröffnet differenziertere Monitoring- und Reaktionsfähigkeiten für UBA.
Das Ergebnis dieser Auswertungen ist eine automatisierte, exakte Bedrohungs- und Anomalieerkennung. Durch das Zusammensetzen von Bedrohungsindikatoren, die von einer Vielzahl von Algorithmen erkannt werden, hilft Machine Learning der Software oder Lösung, Bedrohungen mit hoher Wahrscheinlichkeit zu identifizieren.