こんな人におすすめ：
- ウェブサイトやネットワークの管理者
- セキュリティエンジニア・情報システム担当者
- インサイダー脅威対策を強化したい企業担当者
プロンプト例：
「悪意あるユーザ検知のための最新技術や手法を具体的に教えてください。また、行動分析やリスクスコアリングの活用例も併せて解説してください。」
プロンプト例の出力結果：
悪意あるユーザ検知には、ユーザーの行動パターンのリアルタイム分析や、異常検知技術の活用が効果的です。具体的には、ユーザーエージェントやHTTPヘッダー情報を基にボットや自動化された悪意あるアクセスを識別する方法があります。
さらに、ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）とエンドポイント検出・応答（EDR）を組み合わせることで、内部関係者による不正行為も検出可能です。
異常な行動に対してリスクスコアリングモデルを導入し、権限の昇格や横方向のネットワーク移動、データ漏洩といった兆候を可視化・優先的に対応すると効果的です。
また、Microsoft Entra ID Protectionのように、認証セッションの異常検出や中間攻撃者の判別機能を活用する例もあります。これらの対策は、管理者が疑わしいユーザを即座に特定し、手動調査やパスワードリセットなどの迅速な対応を可能にします。
ボット検知では、referrerヘッダーの有無やUser-agentの整合性確認が基本であり、偽装や不自然なパターンを詳細に分析することが重要です。これにより、悪意あるユーザの早期発見と被害防止が可能になります。
