誤検知を最小限に抑え、セキュリティ効率を高める

組織では、実際には問題のないセキュリティアラートの調査に膨大な時間が費やされています。2025年5月の最新調査によると、セキュリティチームの時間の70%は誤検知アラートの調査に使われており、組織のセキュリティ態勢を強化するための事前対策ではなく、調査に多くの時間が浪費されています。さらに、チームがこうした架空の脅威への対応に追われた結果、実際のサイバー攻撃への対応が遅れた企業は33%に上ります。

誤検知率の低いセキュリティとは？

セキュリティ業務では、正確性が最も重要な目標の一つです。しかし、膨大な量のデータを取り込んで処理するなかで、誤ったアラートが生成される可能性は常にあります。誤検知とは、一見正当なアラートに見えても、調査の結果、実際には問題がないと判明することです。こうしたアラートは、本物の脅威の調査に充てられるはずの貴重なリソースを浪費します。

誤検知率の高いツールは、セキュリティチームにアラート疲れを引き起こします。アラートへの対応意識が薄れ、誤検知の調査を何度も経験するうちに、新たなアラートも誤検知だろうと思い込み、確認のスピードや効率が低下します。その結果、本物のアラートの特定や対処が遅れ、潜在的な問題が長期間放置されるおそれがあります。

見逃し（偽陰性）とは？

アラートに関するもう一つの問題は、ツールが脅威を検出できず、見逃してしまうことです。こうした見逃し（偽陰性）は、脆弱性が長期間気づかれないままになり、組織のセキュリティ態勢を弱める重大な問題です。特に、ほかのツールが問題を検出している場合、組織が気づかないうちに攻撃者に弱点を見つけられるおそれがあります。実際の脅威を検出できないと、対応策の立案も難しくなり、リスクの管理や軽減が困難になります。こうした脅威が見逃された結果、深刻な被害やデータ損失につながることもあります。

真陽性が重要な理由

理想的なツールは精度が高く、実際の脅威を特定する真陽性を検出します。脅威を即座に特定できれば、組織は潜在的な危険に迅速に対応して軽減し、被害のリスクを大幅に抑えられます。迅速な検出は、貴重なデータを活用してセキュリティの手順やシステムを強化するだけでなく、セキュリティ侵害による経済的損失も抑えます。

脅威や脆弱性の検出精度を高めることで、組織はセキュリティインフラ全体の効率を向上させ、運用コストを削減し、防御を強化できます。

アプリケーションセキュリティ（AppSec）の精度

精度を考える際には、情報セキュリティの領域によってツールの使い方が異なる点に留意する必要があります。アプリケーションセキュリティ（AppSec）では、ソフトウェアアプリケーションの脆弱性を特定し、軽減することを目的にツールを活用します。開発中に静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）を実施し、コードの弱点を分析するなど、事前に対策を講じる方法があります。また、アプリケーションの公開後に、稼働中のアプリケーションやAPIに露出した脆弱性がないかテストする方法もあります。

AppSecで問題が検出された場合、チームは調査を行い、本当に問題があるかを確認する必要があります。SASTツールでは、コードをレビューし、検出された問題が実在するかを各チームと検証することが求められる場合があります。誤検知はチームの時間を浪費するだけでなく、AppSecチームへの信頼を損ね、今後の検出結果の確認にも時間がかかるようになります。高精度のSASTツールは、セキュリティとコード品質の問題を効果的に検出し、チームがより堅牢なコードを提供できるよう支援するため、これは非常に残念なことです。

チームは稼働中のコードを対象に、動的アプリケーションセキュリティテスト（DAST）やAPIベースのテストを実施します。これらのテストは、本番環境で実施されることもあります。テストでは、クロスサイトスクリプティング（XSS）やSQLインジェクションなど、よくある攻撃やその他の主要なWeb脅威を特定できます。テストで生成されたアラートにも、調査やチーム間の連携が必要です。本番システムが対象となることも多いため、攻撃者に見つかる前に修正できるよう、検出結果を迅速に調査しなければなりません。誤検知率の高いツールは「アラート疲れ」を招き、チームの確認を遅らせ、脆弱性のあるインターフェースが攻撃にさらされるおそれを高めます。

脅威検出の精度

脅威検出においても、精度は重要な役割を果たします。迅速に対応するには、実際のセキュリティ脅威を特定し、不要なアラートを最小限に抑えることが欠かせません。アプリケーションの脆弱性を探すのとは異なり、脅威検出では脆弱性が悪用されていることを示す利用パターンを探します。しかし、多くの脅威検出ツールは膨大なデータを分析するため、確度の低いアラートも多数生成され、その調査が必要になります。

この課題に対処するため、多くの組織が機械学習や人工知能などの高度なテクノロジーを導入しています。これらのテクノロジーはシステムの精度をさらに高め、実際の脅威と無害な異常をより的確に見分けられるようにします。

Snyk API & Webで高精度な検出結果を実現

Snyk API & Webは、セキュアなアプリケーション開発を支援する高精度なツールで、誤検知率はわずか0.08%です。XSSやSQLインジェクションなど、3,000種類を超える脆弱性の特定に特化しています。Snyk API & Webは開発ワークフローにシームレスに統合でき、自動化された継続的なセキュリティ評価を可能にして、開発効率を大幅に高めます。Snyk API & Webを活用することで、開発者はアプリケーションのライフサイクル全体を通じて包括的にセキュリティを確保し、組織の機密データを強固に保護できます。

オンデマンドデモをご覧いただき、Snyk API & Webがアプリケーションのセキュリティ確保にどのように役立つかをご確認ください。

よくある質問

セキュリティにおける誤検知を完全になくすことはできますか？

誤検知を完全になくすのは困難ですが、テクノロジーやプロセスを継続的に改善することで、その発生を大幅に減らせます。

セキュリティツールは、感度と特異度のバランスをどのように取っていますか？

セキュリティツールは、特異度と運用効率を維持しながら、感度（脅威の検出）を最大化し、誤検知を最小限に抑えることを目指します。

サイバーセキュリティにおいて、機械学習はどのような役割を果たしますか？

機械学習は、実際の脅威をより正確に検出し、無害な活動と区別することで、セキュリティ全体の有効性を高めます。